基于景观指数的关中地区耕地细碎化程度的时空变迁及其驱动因素

[目的]优化陕西耕地细碎化治理,协调粮食需求增长与环境约束之间的矛盾,维护地区粮食安全和促进农业现代化发展。[方法]以关中地区为研究区,以土地利用数据和其他自然经济数据为基础,运用洛伦兹曲线、变异系数法、景观指数、空间自相关等方法构建耕地细碎化评价模型以探索关中地区耕地细碎化(Cultivated Land Fragmentation,简称CLF)的时空变迁,并利用地理探测器对区内CLF进行了驱动力分析。[结果](1)关中地区耕地资源空间分布相对均衡,耕地专业化程度保持较高水平。(2)关中地区的CLF程度变化时空差异显著,CLF程度整体呈现下降态势,但部分地区CLF程度呈增减并存趋势,整体呈现东低西高的态势。(3)关中地区CLF时空分化受多种因素影响,社会经济因素的综合影响明显强于自然因素,其中海拔高度、人口密度、人均耕地面积和地区总产值GDP为主要影响因素;因子间的交互作用效应强于单因子,以双因子增强和非线性增强为主。[结论]关中地区耕地细碎化问题在20年间得到了一定程度的改善,但呈现出较大的地区差异,应进一步在社会经济因素方面对耕地细碎化现象加强综合治理,以推动关中地区农业机械化、现代化发展。

荆州土地利用变化及其对生境质量影响的景观指数分析

[目的]分析1980—2018年荆州市土地利用变化对生境质量的影响。[方法]采用景观指数、生境质量指数和地理探测器等方法,计算景观指数和生境质量指数,评估荆州市生境质量的等级和变化趋势,探讨自然和社会经济因素对生境质量的影响程度和方向。[结果]荆州市土地利用类型发生了明显变化,建设用地快速扩展,耕地大幅减少,导致土地资源紧缺和生态环境恶化。土地利用变迁以城市圈为核心向外扩散,北部多于南部,东部多于西部。荆州市生境质量整体较高,但呈递减趋势,2010年后下降速度有所放缓。生境质量斑块呈现破碎化、多样化、均匀化特征,整体上从西部向东部递减,沿江沿湖地区生境质量降低显著。影响生境质量分布的主要因素依次为建设用地面积、高程、夜间灯光亮度、土壤类型和坡度,主导因素由高程转变为建设用地面积。自然因素决定生境质量基本格局,人类活动的位置与强度导致生境质量变化。[结论]建议优先对生境质量降低的沿江沿湖地区进行生态修复,控制与规范城市建设用地,加强城市绿色空间建设,构建海绵城市。

2D与3D景观指数测定山区植被景观格局变化对比分析

植被和土地覆盖变化是环境变化的一个重要因素,同时也是引起景观和生态系统变化的重要原因。景观指数是定量分析植被和土地覆盖变化的重要研究方法之一。以滇西北高山峡谷区为案例区,比较分析传统2D景观指数和3D景观指数进行植被变化定量测定的差异。研究主要选取了基于斑块面积和周长几个常用指数来进行比较分析。研究结果表明在斑块层次上,除了分维数指数,其他指数的三维方法计算值显著地高于二维方法计算值;在类型层次上,三维的类型面积指数、平均斑块面积指数、平均最小邻近距离指数测定的变化值显著大于二维的相应指数测定变化值,但是二维和三维平均形状指数和分维指数测定的植被斑块的平均形状变化结果没有显著差异;在景观层次,只有三维的平均斑块面积和最小邻近距离指数测定的变化结果显著高于二维的平均面积和最小邻近距离指数测定的变化结果,其它指数如形状指数、分维指数、多样性指数和均一度指数等测定出两个不同时期的植被图格局变化结果均无显著差异,主要由于这些指数是采用面积和周长的对数或者比值计算得出,从而缩小了斑块表面面积与平面面积,表面周长与平面周长之间的差异。总体而言,利用二维景观指数在进行定量分析山区植被格局变化时,往往低估了其类型面积、平均斑块面积、斑块邻近距离等指数变化量,而三维景观指数得到相对较精确的变化值。

景观指数耦合景观格局与土壤侵蚀的有效性

景观格局分析是景观生态学中揭示景观变化及其生态效应的主要方法,而景观指数是景观格局分析中广泛使用的工具。土壤侵蚀是土壤物质在景观中的迁移和再分配过程,受地形、植被和人类活动及其空间格局的调控。运用景观格局分析揭示景观格局变化特别是土地利用/覆被格局变化对土壤侵蚀的影响是土壤侵蚀研究中应用景观生态学原理和方法的典型。在当前的研究中,斑块-廊道-基质范式下建立的景观指数对侵蚀过程的解释能力不断受到质疑,建立筛选适用的景观指数的原则和方法十分必要。以延河流域碾庄沟小流域为例,利用WATEM/SEDEM模型模拟多个年份流域侵蚀产沙和输沙量;基于土地利用/覆被数据,利用Fragstat4.2软件,计算了相应年份流域斑块、边界密度、形状、集聚与分散和斑块类型多样性4个方面的代表性景观指数。在此基础上,分析了景观指数与流域侵蚀产沙和输沙之间的关系,讨论了景观指数在土壤侵蚀研究中的有效性,在景观和斑块类型水平上分析了景观指数表达"源"、"汇"两大类景观类型的空间格局与侵蚀产沙和输沙之间的关系的一致性。结果表明:斑块-廊道-基底范式下发展的景观指数在指示景观格局的土壤侵蚀效应时存在局限。相对而言,斑块类型尺度的景观指数更能有效表达景观格局与土壤侵蚀的关系。基于景观类型在土壤侵蚀过程中的"源"、"汇"功能,提出了在土壤侵蚀研究中筛选适用的景观指数的原则:(1)对"源"、"汇"两类景观类型,景观指数与土壤侵蚀状况表征变量的相关系数符号相反;(2)对同为"源"或"汇"景观类型的多个景观类型,景观指数与土壤侵蚀表征变量的相关系数应具有符号一致性。尽管景观指数在斑块类型水平上具有一定的有效性,但用其预测景观格局变化的侵蚀效应有很大的不确定性。因此,基于土壤侵蚀过程与景观格局的作用机制发展新型的景观指数是增强景观格局分析预测土壤侵蚀过程的能力的途径。

景观指数分类、应用及构建研究

在景观生态学研究中 ,理解与把握景观格局变化的生态学原则至关重要 .用景观指数描述景观格局及变化 ,建立格局与景观过程之间的联系 ,是景观生态学最常用的定量化研究方法 .本文在综合前人对景观指数的基础上 ,对景观指数研究从景观指数的分类研究、指数对景观格局的描述研究、指数之间的相关性研究及指数构建研究等 4方面进行了总结 。

不同斑块类型的景观指数粒度效应响应——以无锡市为例

斑块类型与景观格局粒度效应响应关系密切。以无锡市为研究区域,针对地区社会经济活动频繁、人为干扰强烈和生态脆弱等特性,以土地利用类型、热力等级和生态贡献为斑块类型划分依据,构建出对应的3种不同景观格局。在相同粒度变化情况下,选用了19个景观水平指数和Moran's I指数,分析了不同景观格局粒度效应的响应情况。结果表明,随粒度变粗:1)土地利用类型、热力等级和生态贡献斑块的部分景观指数响应曲线变化剧烈程度依次减弱;2)3类斑块的Moran's I指数均存在尺度效应。其中,土地利用类型和生态贡献斑块的Moran's I指数存在负相关,热力等级斑块没有。生态贡献斑块响应曲线在正相关区域内变化相对平缓,土地利用类型与热力等级斑块响应曲线变化趋势相反;3)指数反映的第一临界粒度基本一致,但景观指数响应曲线的临界现象更为明显。总体上,不同类型斑块在同一研究区构成的景观格局、指数响应曲线变化趋势和第一临界粒度都较为相似;斑块类型对景观指数粒度效应响应存在影响,但还有待深入探讨。

不同干扰背景下景观指数与物种多样性的多尺度效应——以巩义市为例

以黄河中下游山地丘陵区的巩义市为研究区,采用典型样地法对灌草丛、人工林和农田边缘3种不同干扰背景下的自然、半自然生境内的植物进行调查。基于景观生态学原理,在地理信息系统技术支持下,借助于Fragstatta3.3软件,以调查样地为中心,计算了150、250、500、750、1000、1250、1500m不同半径缓冲区内表征景观形状(Edge and patch shape)、边缘对照(Edge contrast)、相似度和邻近度(Proximity and similarity)、景观多样性(Diversity)、基质(Texture)、斑块大小和密度(Patch size and patch density)共6类52个指数,运用冗余分析(RDA)筛选出不同尺度下对该区农业景观中植物多样性有显著影响的景观指数。结果表明:不同尺度,景观指数对物种多样性的影响变化显著。灌草丛生境,在500—750m范围内,SHAPE_AM指数和PARA_AM指数能够很好的解释物种多样性,解释量为33.6%;人工林生境,SHAPE_AM指数、AREA_CV指数、SIMI指数和PAFRAC指数在1000—1250m范围内对物种多样性的解释量达到48.1%;农田边缘生境,GYRATE_CV指数、ENN_CV指数、PARA_MN指数和FRAC_AM指数在750—1250m范围内对物种多样性影响显著,解释量为32%。其中,辛普森多样性指数(SIDI)与灌草丛物种多样性在750—1250m范围内作用显著,ENN_CV指数仅对农田边缘物种多样性影响较大。景观指数对物种多样性的影响具有尺度依赖性,未来应全面综合探讨这些指数的尺度效应及在景观生态学中的应用。

基于景观指数的耕地细碎化与农业经济水平的空间相关性分析

为了探索耕地细碎化与农业经济水平的空间相关关系,为耕地的适度化规模经营提供一定的参考依据,该文基于2010年民乐县土地利用现状图,获得民乐县耕地细碎化6个景观指数,运用主成分分析降维得到能够代表耕地细碎化的2个主成分指标,分析了耕地细碎化与农业经济水平的空间相关性规律。结果表明:(1)第一主成分F1与斑块数量、斑块密度、斑块平均面积、聚集度指数的载荷值大于80.2%,代表面积与分布指标;第二主成分F2与面积加权形状因子,面积加权分维数的载荷值大于96.6%,代表形状指数。(2)F1—农户人均纯收入,F1—第一产业增加值的双变量全局莫兰指数分别为0.449、0.442,F1与农业经济水平指标在空间上呈正相关关系。F2—农户人均纯收入,F2—第一产业增加值的双变量全局莫兰指数分别为0.467,0.5,F2与农业经济水平指标在空间上呈正相关关系。由此可见,耕地细碎化与农业经济水平在空间上呈正相关关系,空间耦合性很好。

泾河流域景观指数的粒度效应分析

本文以泾河流域1∶10万比例尺下的景观类型图为研究对象,在前人的研究基础上选择了7个景观指数,并对其粒度效应进行了分析,结果表明,各景观指数均具有明显的粒度效应,不同景观指数随粒度增加表现出了不同的变化趋势,根据各景观指数的粒度效应关系,可以将上述7个景观指数分为四类。第一类指数随粒度的增加呈单调递减,具有比较明确的粒度效应关系,这类指数主要有平均形状指数和聚集度指数;第二类指数随粒度增加也呈下降趋势,但在下降的过程中出现了不明显的尺度转折点,这类指数主要有Simpson多样性指数和Shannon均匀度指数;第三类指数随粒度增加总体上呈上升趋势,并具有明显的尺度转折点,这类指数在本研究中只有最大斑块指数一种;第四类指数随着粒度增加,粒度效应关系比较复杂,粒度效应曲线近似于“n”型,并具有明显的尺度转折点,这类指数有斑块密度指数和面积加权平均分维数。结果还表明,对泾河流域1∶10万比例尺下的景观类型图进行景观指数计算的适宜粒度范围为30m^40m。

景观格局-土壤侵蚀研究中景观指数的意义解释及局限性

景观格局分析是景观生态学研究的重要组成部分。景观指数是景观格局分析的有力工具。近年来,景观格局与土壤侵蚀关系的相关研究增多,常规景观格局指数得到应用。但针对土壤侵蚀过程的景观指数意义解释不足,景观指数在刻画景观格局-土壤侵蚀过程关系存在局限。选择了连接性、多样性、边界/斑块密度、形状4个方面的12个常用景观指数,对这些指数在景观格局-土壤侵蚀过程关系研究中的意义进行阐述,对指数应用的局限性及其原因进行了分析。景观数据属性、景观指数本身性质和土壤侵蚀过程的复杂性使得常规景观格局指数在景观格局-土壤侵蚀关系研究中存在不足。这3方面的影响使得常规景观格局指数与土壤侵蚀表征变量之间不存在确定的关系,从而难以通过景观指数来表征景观土壤侵蚀特征。缺乏土壤侵蚀过程基础是常规景观指数在土壤侵蚀研究应用中存在局限的主要原因。因此,构建基于土壤侵蚀过程的景观指数是景观格局-土壤侵蚀关系研究的需要和新的发展方向。

土地利用格局景观指数算法与应用

土地利用斑块的形态和空间格局是人类与自然长期相互作用的结果,图形特征的时空演化可以看作是土地利用变化的一种外在表现。该文以吉林省长岭县为研究区,综合运用遥感影像和其他相关资料得到研究区1991年、1995年和2000年的土地利用数据;借助GIS的空间分析功能,获得多时期的土地利用变化信息,并基于景观生态学原理,提取土地利用斑块形态和格局信息,分析近圆指数、方形指数、分维数、分离度等指标及其地学机制。研究表明,受人类干扰强的斑块,近圆指数和方形指数较大,分维数较小,分离度较大;而受人类干扰弱的斑块,近圆指数和方形指数较小,分维数较大,分离度较小。通过图形信息角度进一步发掘土地利用格局及其动态变化的驱动机制,对完善土地利用/土地覆被时空演化过程描述与分析是一种新的尝试。

基于景观指数的景观格局分析方法的局限性：以台湾宜兰利泽简湿地为例

对利用景观指数分析方法与航片解译获取的台湾宜兰利泽简湿地景观格局进行了对比分析.结果表明:景观指数仅能从几何特性解释景观在斑块与景观尺度上的空间特征,而无法解释从航片所观察到的景观结构与功能特性;通过对景观指数和研究区航片进行综合分析,可更加详细地揭示研究区的整体景观结构及其对应的景观功能,使针对景观格局的分析更加完整.基于整体性观点的评估景观结构的新方法,必将在未来的景观生态学发展中扮演重要角色.

景观指数的粒度变化效应

本文以延河流域的 1∶2 5 0 0 0 0和 1∶5 0 0 0 0 0土地利用图为对象 ,以景观格局分析程序Fragstats 3.3为分析工具 ,探讨了不同比例尺条件下景观指数随粒度增加的变化特征。研究结果表明 ,随着粒度值由 2 5m到 40 0m的逐渐增加 ,除斑块丰富度外的景观指数均具有明显的尺度效应 ,其中聚集度和集合度没有尺度转折点 ,其他指数具有明显或不明显的尺度转折点。对比分析 1∶2 5 0 0 0 0和 1∶5 0 0 0 0 0土地利用格局指数的计算结果可以发现 :1 )尺度转折点不是一个值 ,而是一个相对较小的区间 ;2 )尺度转折点与研究图件的比例尺有关 ,比例尺越大 ,所发生的第一次尺度转折点的粒度就越小 ;3)第一尺度域是选择适宜粒度的较好取值范围。对延河流域 1∶2 5 0 0 0 0土地利用图进行景观指数计算的适宜粒度范围是 70～ 90m ,1∶5 0 0 0 0 0土地利用图的适宜粒度范围是 90～ 1 2 0m。

矢量景观指数在遥感信息提取中的应用--以乾安湖群为例

景观方向性是景观空间格局的重要特征,能够反映和影响景观的生态流。实现快速、准确地从遥感影像上自动提取景观的方向性信息,对于景观的驱动力分析和景观异质性分析等都具有十分重要的意义。本文基于面向对象的方法对乾安县TM影像进行多尺度分割提取湖群,并利用正方像元指数SqP提高分类精度,应用矢量景观指数于分割处理后的湖群对象,提取景观的方向性信息。实验结果表明:该方法对象分割精度高(制图精度:97.8%,用户精度:97.5%),方向性信息提取准确、快速,为湖群的成因分析提供了数量化和可视化依据。本文同时结合了两方面的研究方法,提供了两方面的研究思路:一方面是景观格局指数在影像分类中的应用,另一方面是矢量景观格局理论进一步的应用扩展。

汕头市土地利用景观指数粒度效应初探

采用决策树、归一化光谱混合分析(NSMA)方法,参照全国土地分类标准,分类解译汕头市2006年ETM+数据,并获取不同粒度系列景观类型图。在此基础上,借助Fragstats 3.3软件,从类型水平和景观水平两方面分别选取8个景观指数指标,探讨不同粒度景观类型图条件下,景观指数随粒度变化的特征。结果表明,类型水平上景观指数粒度效应变化明显,但规律性不易把握;景观水平上,随着粒度的增加,多数指数呈现尺度效应且存在尺度转折点。参照指数特征及转折点确定汕头市ETM+数据土地利用景观指数计算的适宜粒度范围(150～210 m)。

景观指数的空间尺度效应分析——以厦门岛土地利用格局为例

选取8个常用的景观指数,以厦门岛土地利用格局为例,分析景观指数随粒度变化的基本规律。探讨尺度效应对景观格局的影响,为基于景观指数进行不同尺度下土地利用类型、土地利用格局变化预测、对比分析和评价等研究提供参考。结果表明:在研究区内景观类型特征和景观格局特征随粒度的增大出现了显著的变化;除面积比例对粒度变化弱敏感外,其余所选景观指数对粒度变化相对敏感,体现出一定的尺度依赖性,因而利用这些景观指数进行不同尺度下的景观格局分析时需考虑尺度效应。

1:10000比例尺土地利用景观指数的粒度效应分析

研究目的:基于鹤峰县1:10000土地利用数据,对土地利用数据的景观指数类型及景观水平的粒度效应进行分析。研究方法:GIS和景观格局分析软件应用。研究结果:在类型水平上,景观指数的粒度效应较明显,随粒度的变粗,景观指数可归为单调下降、不规则变化和基本无变化3类;粒度响应最敏感的景观指数为斑块密度;裸地和水田是对粒度响应最敏感的两种土地覆盖类型。在景观水平上,除斑块密度外,其他景观指数粒度效应不明显,斑块密度和面积加权平均分维数的粒度响应最强烈,丰富度指数则最弱。研究结论:粒度效应与所选粒度的变化范围、数据聚合方式、分析景观类型的多少、比例尺的不同都有很大的关系,更深层次的研究需要考虑更加全面。

空间粒度变化及土地利用分类对景观指数的影响——以山西省闻喜县为例

以山西省闻喜县为例,利用该县1:10000土地利用现状图作为数据源,应用GIS技术以及景观格局软件Fragstats,研究了土地利用类型数不同时景观格局指数的空间粒度效应和不同粒度下土地利用类型数对景观指数的影响。结果表明:随粒度增加,斑块密度、景观形状指数、景观聚集度呈逐渐下降趋势,且下降幅度逐渐减小,周长面积比分维数总体呈上升趋势,最大斑块指数和Shannon多样性指数无明显变化。随土地利用类型数目的增多,斑块密度、景观形状指数、Shannon多样性指数呈阶梯式上升趋势,最大斑块指数呈阶梯式下降趋势,周长面积比分维数无明显变化,景观聚集度的变化曲线比较复杂。

常用景观指数的因子分析和筛选方法研究

本文以42幅云南省一平浪林场卫星遥感图为数据源,采用相关分析、因子分析和敏感性分析等方法,对13个常用的景观指数进行了分类和筛选方法的研究。研究结果显示大多数指数间呈现极高的相关性,通过因子分析提取出了累积贡献率达82.03%的3个公因子,遂将13个景观指数分为了3大类,并利用敏感性系数筛选出了4个具有良好灵敏度、能充分反映生态学意义的代表性景观指数,即斑块个数、平均最近距离、面积加权的平均形状指数和散布与并列指数。本方法有效地解决了景观分类和评价中指数繁多冗余的问题。

基于三维景观指数的城市景观美学特征定量表达——以深圳市为例

城市景观由自然元素与人工元素构成,以建筑为主体,辅以外部空间环境。对城市景观美学价值的研究有利于探讨如何提升城市形象及居民生活环境,为城市规划设计纳入了感性与理性结合的合理途径。景观美学特征以不同方式影响整体景观质量,合理运用景观指数对城市景观美学特征进行量化表达,是评估景观质量的重要前提。在整理借鉴景观美学相关研究的基础上,结合景观生态学理论基础,以城市空间内部审美者的角度将城市景观五大美学特征,包括自然性、开阔性、多样性、奇特性和协调性,转化为可定量表达的二维及三维景观指数。量化指标易使用数据进行快速评估,对于城市规划设计有着积极意义。