城镇化流域“源-汇”景观格局对河流氮磷空间分异的影响——以天津于桥水库流域为例

随着流域城镇化的加速,流域城镇化景观格局对流域水质的影响逐渐加剧。以城镇化趋势明显的于桥水库流域为例,基于流域"源-汇"景观特征指数,并结合于桥水库流域2013、2014和2015年33个子流域的水质数据,采用空间分析、相关分析和冗余分析等方法,探讨了在城镇化影响下,于桥水库流域景观特征指数和水质指标的定量关系。结果表明:整个流域从上游到下游呈现"汇"景观面积减小,"源"景观面积增大的趋势,居民建设用地面积比在中下游子流域达34.6%,"汇"型景观中林地面积为33.5%;景观空间负荷对比指数(LWLI)全局Moran′s I的值为0.637,P0.01,在空间上存在趋于集群的现象,LWLI高-高聚集区与城镇化集中区域具有一致性。LWLI与流域氮、磷空间分布存在极显著的相关性,平水期TN与LWLI的复相关系数R_2为0.811,丰水期LWLI与TP的复相关系数R_2为0.741;子流域所有水质参数NH_4~+-N、TN、NO_3~--N、TP及LWLI均集中在同一象限,与其它景观特征指数相比,LWLI对河流中氮、磷的影响最大。城镇居民用地与水质指标存在极显著的相关性,是流域水质污染重要的贡献源。流域城镇化发展中,建议提高村镇的景观连通性,便于污染物集中处理,同时增加林地、草地面积,改善流域的生态水文功能。     

基于“源-汇”生态过程的长江上游农业非点源污染

景观空间格局是农业非点源污染的主要影响因素之一,关于二者的相互关系缺乏定量研究.针对长江上游的农业非点源污染问题,应用基于"源-汇"生态过程理论提出的景观空间负荷对比指数,选取9个典型的行政单元,探讨了长江上游流域景观空间格局和非点源污染之间的定量关系.结果表明,景观空间负荷对比指数对非点源污染负荷有显著的响应关系,说明景观空间负荷对比指数可作为非点源污染空间风险评价的有用方法之一.在此基础上,进一步分析了长江上游典型行政单元景观空间负荷对比指数时空演变规律.探讨了指数演变时空差异原因,认为该指数主要受到区域景观的坡度、与污染出口相对距离、高程、土地利用类型比重和农业与农村经济政策的影响.最后提出了长江上游非点源污染空间风险控制与管理的对策.     

基于“源-汇”景观的饮用水源地非点源污染风险遥感识别与评价

非点源污染因分布广泛、产生过程复杂、防治困难,近年成为影响饮用水源地水环境的重要污染源。以海南三亚赤田水库为例,开展了基于"源-汇"景观的非点源污染风险遥感识别与评价分析。首先,采用高分辨率遥感影像分类提取水源地不同类型景观分布信息;结合"源-汇"对污染的促进\\阻碍作用,在考虑影响污染物迁移的"河道距离"因子、坡度因子情况下,利用非点源污染风险指数的计算实现对区域非点源污染风险的快速识别;并基于洛伦兹曲线分析水源地景观空间分布对非点源污染的影响。结果表明:一方面,流域非点源污染风险总体较低,"汇"景观占主导作用的子流域占整个区域的76.50%;污染风险呈现东高西低的特点,极高风险区主要分布于以居住用地、建设用地等"源"景观类型为主的流域东南部区域,占整体区域面积的1.28%,而西部以林地为主污染风险小;另一方面,基于坡度因子的"源""汇"景观污染负荷之比值大于1,"源"景观在低坡度区域分布范围广,景观布局较合理;基于"河道距离"因子的"源""汇"景观污染负荷之比值为2.30,"源"景观在距河道近的区域分布范围大,对污染影响大,近河道区域需进一步调整景观格局以降低对非点源污染的影响。基...     

基于“源-汇”理论的流域非点源污染控制景观格局调控框架——以厦门市马銮湾流域为例

基于“源-汇”理论对景观格局进行调控与优化是一种较为经济、有效的流域非点源污染控制新方法,目前尚处在探索阶段.在景观生态学及相关理论与前人已有研究的基础上,以流域整体为对象,从2个层次构建基于“源-汇”理论的流域非点源污染控制景观格局调控框架: 1)流域层次:在分析流域“源-汇”景观合理的基本组合与空间布局方式的基础上,建立了流域景观格局整体调控与优化方法;2)景观斑块类型层次:将关键“源”景观作为重点调控与优化对象,建立了包含景观单位面积污染负荷、景观坡度、起传输作用的狭长“源”景观、临河“源”景观单位岸线长度污染负荷等4项关键“源”景观识别准则,并遵循镶嵌“汇”景观、局部增补带型“汇”景观、提高原有“汇”景观消纳污染物的能力等3项调控与优化原则,针对农村地区与城区不同的关键“源”景观类型,制定了9类调控与优化方法.最后将该框架应用到厦门市马銮湾流域,基于GIS平台及研究区遥感图像与数字高程模型,制定了马銮湾流域景观格局整体调控与优化模式及3个片区关键“源”景观调控与优化方案.     

基于源汇景观单元的流域土壤侵蚀风险格局识别

人类活动影响下的土地利用及其景观格局会在一定程度上影响流域土壤侵蚀的发生发展。选取位于三峡库区的綦江流域作为研究区,利用2015年航空影像数据、数字高程模型和土壤数据库,进行水文响应单元的划分,以此作为研究区的源汇景观单元。综合景观类型、土壤和坡度对土壤侵蚀影响的贡献,构建源汇景观单元权重,在此基础上,对景观空间负荷对比指数进行修正并进行土壤侵蚀风险格局识别,最后利用修正的通用土壤侵蚀方程进行土壤侵蚀的模拟,以此验证风险格局的合理性,并综合分析了源汇景观空间特征:源汇景观单元组成结构、权重和土壤侵蚀风险。结果表明:(1)源汇景观单元权重大的地区主要分布在中低山区向低丘缓坡区过渡的地带,坡度较大、土壤可蚀性较高,以及水田、旱地和居民点的源汇景观单元也较为集中分布。(2)各子流域的景观空间负荷对比指数与平均土壤侵蚀模数具有显著正相关关系,因此基于源汇景观单元并赋予其权重的景观空间负荷对比指数能较好地反映流域内部土壤侵蚀规律,可作为流域土壤侵蚀风险评价的有效方法之一。(3)依据各子流域的景观空间负荷对比指数特征可将库区綦江流域划分为五大土壤侵蚀景观风险区:北部沿江地区各子流域耕地分布较为集中且相对水流路径较短,以及林草地较少,土壤侵蚀风险大;中部丘陵地区源景观单元分布较为分散,景观空间分布不均衡,存在一定的土壤侵蚀风险;南部中低山区以林地汇景观分布为主,源景观分布相对较小,土壤侵蚀风险较低。     

基于“源-汇”景观的太湖宜兴段入湖港口水质时空变化

针对太湖流域非点源污染日益严重和近年来宜兴段土地利用方式变化状况,以太湖大堤西岸3km缓冲区内的景观为研究区域,基于"源-汇"景观理论,计算了其"源-汇"景观空间负荷对比指数(LCI),并结合宜兴市10条主要入太湖港口的实测水质数据,定量分析了太湖流域宜兴段非点源污染的时空变化特征。结果表明:时间上,2010年有8个入湖港口的LCI值较2004年有明显下降;对应的水质指标方面,铵氮浓度降低了41.0%,说明LCI降低对氨氮浓度影响较大,而其他水质指标改善不明显。空间上,景观类型通过相对重要性指数变化对LCI值产生相应影响,而LCI值与综合水质标识指数之间呈正相关关系,说明景观空间格局变化会显著影响水质指标。总之,LCI值与水质指标中的铵氮和总氮密切相关,LCI值的变化趋势与各港口水质的时空变化趋势基本一致,LCI能够较好地反映非点源污染的产生、转移过程。     

“源”“汇”景观理论及其生态学意义

格局与过程的关系是景观生态学研究中的核心内容.景观格局指数是定量分析景观格局与生态过程的主要方法,但由于许多景观格局指数难以将格局与过程有机融合在一起而陷入困境,探讨景观格局分析中有效表征生态过程的理论与方法,对于景观生态学的发展具有积极意义.基于大气污染中的“源”“汇”理论,在已有研究基础上,提出了“源”“汇”景观的概念和理论.认为根据不同景观类型的功能,可以将他们划分为“源”“汇”两种景观类型,从而将过程的内涵融于景观格局分析中.该理论认为：（1）在格局与过程研究中,异质景观可以分为“源”“汇”景观两种类型,其中“源”景观是指那些能促进过程发展的景观类型,“汇”景观是那些能阻止或延缓过程发展的景观类型;（2）“源”“汇”景观的性质是相对的,对于某一过程的“源”景观,可能是另一过程的“汇”景观,“源”“汇”景观的分析必须针对特定的过程;（3）“源”“汇”景观区分的关键在于判断景观类型在生态过程演变中所起的作用,是正向推动作用还是负向滞缓作用;（4）不同类型“源”（或者“汇”）景观对于同一种生态过程的贡献是不同的,在分析景观格局对生态过程的影响时需要考虑这种作用的差异;（5）“源”“汇”景观理论可以应用于非点源污染、生物多样性保护、城市热岛效应等不同领域.“源”“汇”景观理论提出的主要目的是探究不同景观类型在空间上的动态平衡对生态过程影响,从而找到适合一个地区的景观空间格局.这一理论的提出有助于推动景观格局与生态过程研究的深入,希望以此为基础,通过大量的实证研究,丰富和完善“源”、“汇”景观的理论和方法.     

城市热岛“源-汇”景观识别及降温效率

快速城市化背景下,不同景观降温效率的差异是深入理解景观格局对城市热岛效应影响机理的基础。现有城市热岛研究多以土地利用或土地覆被替代热岛效应的源与汇,往往忽略景观的热特征与相邻景观的热关系,造成信息偏差。需要从景观热特征的视角,探讨面向城市热岛效应的景观分类方法,并分析不同特征景观的降温效率差异。基于"源-汇"景观理论,以深圳市西部为研究区,构建面向城市热岛的景观分类方法,通过2010年TM遥感影像提取NDVI、NDMI及ISA等地表特征及地表温度特性,叠加划分16类城市景观,分析不同地表特征的景观等距离梯度下的温度变化关系,识别城市热岛的"源-汇"景观。在此基础上,分析"源-汇"景观的结构特征,构建以面积和温度为影响因素的景观降温效率指数,结合景观格局指数,分析不同面积与形状的"汇"景观降温效率。结果表明,在16类景观中,5类景观被识别为城市热岛汇景观,面积约533 km²,占研究区总面积的45.5%。降温效率结果表明,"汇"景观的降温效率为1.54,其中绿色空间及阴影景观的降温效率贡献率较高。通过面积与形状的景观格局分析发现,降温效果随两个指数的增加,均呈先升后...     

三峡库区典型流域“源”“汇”景观格局时空变化对侵蚀产沙的影响

以三峡库区王家桥流域为研究对象,基于五期遥感影像(1995、2000、2005、2010和2015)提取流域景观格局,采用马尔科夫模型研究"源""汇"景观格局时空变化,并结合野外多年实测数据建立景观格局指数与产沙量之间的关系,分析景观格局对流域侵蚀产沙的影响。结果表明:1995—2015年,王家桥流域景观格局时空变化明显,呈破碎化发展趋势。"源"景观面积持续下降,"汇"景观面积持续增长。在降雨量时序曲线相似的条件下,斑块类型尺度的景观指数对侵蚀产沙量的解释能力高于景观尺度。斑块类型尺度,"源""汇"景观指数与径流输沙量的复相关系数分别为0.946和0.903,均显著相关。对于"源"景观而言,相似邻近百分比(PLADJ)与斑块结合度(COHESION)是影响流域侵蚀产沙的重要指标。径流输沙量与PLADJ和COHESION指数呈正相关关系,输沙量随指数的增大而增大。对于"汇"景观而言,斑块密度(PD)、边界密度(ED)、景观形状指数(LSI)是影响流域侵蚀产沙的重要指标,径流输沙量与PD和LSI呈负相关关系,输沙量随着指数的增大而减小。斑块类型尺度上,流域景观格局时空变化对泥沙输出影响显著。研究结果可为建立其他流域景观格局变化与土壤侵蚀响应关系提供参考。     

基于“源-汇”理论的生态型市域景观生态安全格局构建

生态型市域是随着我国生态文明建设不断深入而产生的一批以生态输出为己任,支撑区域乃至全国生态安全的重要生态型区域,该类区域景观生态安全格局的构建是协调域内社会经济与生态环境保护的基础。选取典型生态型市域张家口市,基于"源-汇"理论构建景观生态安全格局,划定不同保护重点的五大生态功能区,识别重点生态保护区、重点生态修复区和廊道系统,以此作为保障城市生态安全的基础,逐步形成"点-线-面"三位一体的立体保护体系,同时提出了生态安全格局构建的优先次序,为张家口市生态安全格局分步骤建设提供依据。研究结果表明,张家口市景观生态安全格局重点保护区缺失严重,缺失区域总面积达1555.77 km~2,占生态保护核心区面积的75.60%,重点生态修复区域比例较大,占全区面积的24.27%,生态廊道存在3个主要缺失区域,针对张家口市生态安全格局建设任务艰巨的现状,提出了分步骤建设的构建思路,即优先进行重点生态修复、重点生态保护缺失区域和生态廊道缺失区域建设,针对重点生态修复区域面积比例较大提出了分步修复的优先次序,即水域修复区林草水修复区林草修复区林水修复区水草修复区林地修复区草地修复区,并提出了优先建设冬奥会场及沿途生态廊道的思路,此外,为实现张家口区域生态系统的支撑作用,需在完成重点区域建设的基础上不断扩大生态保护范围。研究为欠发达生态型市域景观生态安全格局构建及生态环境保护体系建设提供了范例。     

基于模型的景观格局与生态过程研究

景观格局与生态过程关系的研究是景观生态学的主要特色和理论核心之一。模型可以充分利用实验和观测数据并综合不同时间和空间尺度上的信息提炼规律或揭示内在机制,模拟景观格局与生态过程的动态与相互关系,成为景观生态学研究的有力工具。结合研究实例,总结了基于模型的景观格局研究、生态过程研究和格局-过程关系研究的发展现状和薄弱环节,同时探讨了通过构建耦合模型研究格局-过程相互关系的途径。总结了景观模型研究亟待发展的领域与发展趋势。     

基于服务功能的昆虫生态调控理论

鉴于昆虫在植物传粉授精、害虫生物控制、土壤有机物分解中提供多种生态系统服务功能,本文在害虫生态调控、区域性害虫生态调控与生境管理的基础上,进一步提出基于多种生态服务功能的农田景观昆虫生态调控理论、方法与实践。认为:昆虫管理不仅仅是害虫的管理,还应包括有益昆虫(如传粉昆虫、天敌昆虫、分解昆虫)的管理,这种管理应从单一农田生态系统扩展到农田景观生态系统,充分考虑农田景观中昆虫的传粉功能、生物控害功能和分解功能,通过对功能植物、作物与非作物生境的空间布局以及时间序列上的生态设计,从空间上明确昆虫(包括害虫、天敌、传粉昆虫、分解昆虫)在不同生境中的转移扩散动态,从时间上掌握昆虫在不同寄主植物与非作物生境上的演替过程,从技术上着重发挥有利于昆虫的传粉功能、生物控害功能和分解功能的综合措施,在研究方法上突出使用稳定同位素、生态能量学、化学生态学等定量分析手段,研究景观区域内中"植物-昆虫"互作过程及其生态调控措施的作用,寻求不同时空条件下控害保益的关键措施,设计和组装出维持多功能的农田景观昆虫生态调控技术体系,创造有利于天敌控害、蜜蜂传粉、土壤分解的环境条件,以发挥昆虫类群在农田景观中最大的生态服务功能。     

基于模式识别的景观格局分析与尺度转换研究框架

景观格局分析和尺度转换是生态学和地理学研究的核心问题之一.尽管多年来投入了大量的精力,然而由于尺度效应的复杂性和尺度转换过程的不确定性,仍然没有找到合适的方法.目前关于尺度转换的研究存在两个误区,其一是过分重视空间尺度的转换,忽略了过程尺度的转换;其二是过分强调了对不同尺度间数量关系的外推与转换,忽略了不同尺度间生态规律的外推与转换.在系统分析了景观格局与尺度转换研究现状、存在问题和难点的基础上,提出了借用模式识别的原理和方法,针对特定的生态过程,开展景观格局分析与尺度转换的思路.认为尺度转换的关键在于通过识别不同尺度上影响生态过程的主导因子,找到各个尺度上“格局（环境因子空间组合）-过程”、尺度间“格局-格局”之间的对应关系,通过建立“环境-格局-过程”模式识别数据库,就能够建立不同尺度之间基于模式识别的尺度转换方法.     

基于景观生态风险评价的涪江流域景观格局优化

以流域为尺度进行景观生态风险评价以及景观格局优化,有利于为流域生态系统服务的提高和人类活动管控提供科学依据。以涪江流域为研究区域,从"自然-社会-景观格局"3个维度选取10个评价因子建立评价指标体系,采取空间主成分分析法（SPCA）对流域景观生态风险进行综合评价,再基于生态风险评价的结果和生态源地利用最小累积阻力模型（MCR）和网络分析等方法实现流域景观格局优化。研究结果表明：①涪江流域景观生态风险等级在空间分布上呈西北部高于东南部地区,主要是受自然和景观格局因子影响较大。②涪江流域所面临的生态风险问题较为严重,生态风险等级为中度及以上的区域面积总和为25596.51 km²,占研究区总面积比例的65.35%。③生态源地以林地和水域为主,面积为11194.28 km²,占流域总面积比例为25.58%。④构建生态廊道共41条,总长度为5229.04 km,其中原有廊道29条,新添廊道12条,提取生态节点53个;利用网络分析形成了以主廊道为"中轴",构建的生态廊道为"辅助",提取的生态节点为"枢纽"的较为完整的网络生态结构。对研究区景观格局优化前后的连通度进行对比,优化后的整体景观格局连通度得到较大幅度提升。     

基于景观安全格局的香格里拉县生态用地规划

通过构建不同水平的景观安全格局,可以为区域的生态用地规划提供相应对策。香格里拉县近年来随着经济的发展生态安全问题已经提到日程。选择研究区内的5个自然保护区和风景名胜区为"源",以生物多样性保护为目标,选择地表景观类型、坡度两个因子及相应的阻力因子系数进行分析。采用GIS中的空间分析工具,计算建立了地表景观类型、坡度两个单因子的最小累积阻力面,在此基础上,利用加权叠加方法构建了两个因子的最小累积阻力面。根据最小累积阻力阈值,建立了"源"间生态廊道及"源"与外部联系的辐射道,确定了关键的战略点,最终完成景观安全格局的构建。基于生物多样性目标得到了低、中、高3个不同安全水平的生态用地分别占研究区总面积的12.81%、44.1%和80.3%。为制定研究区生态安全策略提供了重要参考。     

不同地震烈度对灾区景观生态破坏程度的评价

利用地震前后的遥感资料和区域基础数据,结合地震对区域景观生态的破坏特征,分析地震前后景观生态系统过程变化以及不同地震烈度下的景观生态异质性。从景观稳定性和景观异质性出发,运用层次分析法,建立景观生态破坏评价的指标体系,对不同地震烈度下区域景观生态破坏程度进行评价,得出以下结论：（1）地震使大面积林地、耕地和草地破坏,山体滑坡、崩塌严重,裸地、裸岩面积大量增加。在大于Ⅸ级烈度区域,地震后,有林地和耕地面积减少了458．48km^2和91．16km^2,裸地（岩）面积增加了496．23km^2。（2）通过对Ⅸ级以上地震区的景观格局指标分析得出：地震前,区域整体的景观生态的多样性、均匀性、景观破碎度和优势度值均反映出区域的生态系统较为脆弱,地震造成了明显的景观空间异质,加速了生态环境退化。（3）运用层次分析法,从景观稳定性和景观异质性两个方面对不同烈度下景观生态破坏进行评价。得出：Ⅸ、Ⅹ和Ⅺ级地震烈度区域景观生态破坏程度综合值为0．42、0．66和0．80,即中度破坏、重度破坏和极度破坏。根据以上综合分析得出,Ⅷ级地震区域应属于轻微破坏级,建议“5．12”汶川大地震灾害生态环境恢复从建工作应重点考虑Ⅸ级以及Ⅸ级以上区域。     

基于生态安全格局与多尺度景观连通性的城市生态源地识别

高度城市化区域面临着严峻的生态环境问题,生态安全格局构建是保障城市生态安全的重要途径。生态源地的科学识别一直是生态安全格局构建的技术难点。以高度城市化的深圳市为例,从社会-经济-自然三方面要素构建DPSIR模型评估区域生态安全,并基于景观连通性的多尺度分析识别生态源地。研究表明:(1)深圳市生态安全格局呈现东南部、东北部优良,中部、西部区域警告的空间特征,其中安全区、较安全区、基本安全区、预警、中警分别占比30.34%、13.49%、9.85%、9.15%和37.17%;(2)通过连接度、聚合度、内聚力和分离度4个景观连通性测度指标的主成分分析,可知400 m是深圳市生态源地景观连通性最优的识别尺度,斑块最小识别阈值面积为0.8 km~2;(3)深圳市生态源地面积为753.78 km~2,占全市总面积的37.74%,主要为深圳市东南部与西部区域的林地和水域用地,其中包含了86.87%的法定保护区,且91.92%的区域落入生态控制线范围内;(4)基于生态安全格局与多尺度景观连通性的生态源地识别方法可为城市生态源地的识别提供新思路,从而有效指导城市规划。     

基于景观格局-服务的景观生态风险评价——以广州市为例

城市化对景观的结构和功能造成极大干扰,城市景观变化引起的生态风险受到城市生态建设的关注,但景观生态风险评价技术体系尚待深化,以促进风险防范决策。研究选取植被碳固定、土壤保持、水源涵养与提供和栖息地提供等景观服务改进景观脆弱度的评价方法,以广州市为案例研究区,评价了1990—2015年广州市城市景观生态风险及其时空变化特征。研究结果表明:(1)基于景观格局与服务的景观生态风险评价能够有效地评估城市景观生态风险的空间分布,但评价需要关注结果验证和辅助情景分析,方可为景观生态风险的预警和预测提供科学依据。(2)1990—2015年广州市的景观干扰度先增加后降低,2000年是景观干扰度变化的转折点;25年间,景观脆弱度不断增加,中脆弱度和高脆弱度比例之和维持在60%以上;2000年是景观生态风险的转折点,1990—2000年景观生态风险趋于增大,2000—2015年景观生态风险趋向降低;景观干扰度、脆弱度和生态风险在空间上呈现南部高于北部,西部高于东部的分布特征。(3)近25年,广州市景观生态风险与景观变化具有较好的空间一致性。维持低风险的比例为40.74%,基本都分布在北部山区,而维持高风险...     

景观生态恢复与重建是区域生态安全格局构建的关键途径

生态恢复与重建是跨尺度、多等级的问题,其主要表现层次应是生态系统（生物群落）、景观,甚至区域,而不能仅仅局限于生态系统。景观的恢复与重建是针对景观退化而言,景观退化从表现形式上可分为景观结构退化与景观功能退化。景观结构退化即景观破碎化,是指景观中各生态系统之间的各种功能联系断裂或连接度(connectivity)减少的现象;而鲜受重视的景观聚集（aggregation）在很多情况下同样具有造成景观退化的负面效应。景观功能退化是指与前一状态相比,由于景观异质性的改变导致景观的稳定性与服务功能等的衰退现象。景观恢复是指恢复原生生态系统间被人类活动终止或破坏的相互联系;景观生态建设应以景观单元空间结构的调整和重新构建为基本手段,包括调整原有的景观格局,引进新的景观组分等,以改善受胁或受损生态系统的功能,提高其基本生产力和稳定性,将人类活动对于景观演化的影响导入良性循环。二者的综合,统称为景观生态恢复与重建,是构建安全的区域生态格局的关键途径。其目标是建立一种由结构合理、功能高效、关系协调的模式生态系统（model ecosystem）组成的模式景观（model landscape）,以实现生态系统健康、生态格局安全和景观服务功能持续,以3S(RS,GPS,GIS)技术为支撑的GAP(ageographic approach to protect biological diversity)分析将为大尺度景观恢复的诊断、评价、规划提供重要的手段。景观中某些关键性点、位置或关系的破坏对整个生态安全具有毁灭性的后果,研究景观层次上的生态恢复模式及恢复技术、选择恢复的关键位置、构筑生态安全格局已成为景观生态学家关注的焦点。     

The link between landscape pattern and vegetation naturalness on a regional scale

The land use and land cover pattern of landscapes are key elements of basic landscape structure; accordingly, this pattern has an important role in landscape management, nature conservation and preservation. In Hungary, the naturalness of the vegetation was surveyed between 2003 and 2006, and the vegetation-based Natural Capital Index (NCI) was calculated for almost the entire area of the country. This field-based database gave us the unique opportunity to analyse the statistical connection between the naturalness of the vegetation and the landscape (land cover) pattern on a regional scale. In our study, we analysed the efficiency of the regional-level CORINE Land Cover (CLC) database for the estimation of the naturalness of the vegetation. This connection was analysed at the country scale using every (2272) Flora Mapping Unit (FMU), or 5.5 × 6.5 km quadrate, of Hungary. We calculated the shape-, edge- and size-related landscape indices for all FMUs on a landscape level (including all CLC patches) and a class level (the land cover polygons were classified according to their land cover characteristics and their level of hemeroby). We determined the Spearman’s correlations to reveal the statistical connections between the landscape metric parameters and the NCI values. All of the investigated area-weighted landscape indices: Main Patch Size, (MPS), Main Fractal Dimension Index, (MFDI), Total Edge (TE), Main Shape Index (MSI) and Number of Shape Characteristic Points (NSCP) on the landscape level showed a significant statistical connection with the NCI, but the sign of its correlation with the NCI contrasted with the findings from previous studies on a larger scale. Our study shows that scale has a strong impact on the sign of the correlation between the naturalness of the vegetation and the landscape structure. On a class level, particularly the shape-related landscape indices of the “Forest and semi-natural areas” showed statistically significant correlations with the NCI. The correlation strongly depended on the method of classification of the CLC polygons. Furthermore, the spatial pattern of the land-cover-type-based CLC polygon categories showed higher correlation values with the NCI than CLC polygon classes, which were categorized according to their hemeroby state. These results show that although the sign of the spatial pattern change in the main land cover classes is scale-dependent, they can be used to estimate the increase or decrease in the naturalness of the vegetation better than the spatial changes of the hemeroby-level-based landscape pattern. We can predict the change in the naturalness of vegetation based on the spatial changes in the land cover pattern.