04景观格局分析方法

第四章 景观格局分析方法

教学目的：通过本章的学习，掌握景观格局分析方法的含义及其意义，了解景观空间格局分析的基本步骤；熟悉各特征指数的计算方法及其生态意义；了解格局分析中误差的来源、精度评价方法和常用降低的误差方法。 重点难点：教学重点景观格局与景观格局分析的概念与主要的景观指数。教学难点空间统计学方法。

第一节 概念

一、景观格局的概念

主要指空间格局，包括景观组成单元的类型、数目以及空间分布与配置。如不同类型的斑块可在空间上呈随机型、均匀型或聚集型分布。

景观格局研究在生态学文献中占有很大比重，成为景观生态学研究的焦点之一。

二、景观格局的基本类型

对景观格局的认识并没有一定的标准，不同的目的、不同的角度可以将景观格局分成不同的类型。著名的美国生态学家福尔曼针对不同的景观格局和结构类型进行了分类与归纳，如下：

1）规则或均匀分布格局

指某一特定类型景观要素间的距离相对一致的一种景观。大面积林区长期的规则式采伐和更新造成的森林景观、平原农田林网控制下的景观都属于规则式均匀格局。

2）聚集（团聚）型分布格局

同一类型的景观要素斑块相对聚集在一起，同类景观要素相对集中，在景观中形成若干较大面积的分布区，再散布在整个景观中。

如：在丘陵农业景观中，农田多聚集在村庄附近或道路的一端。 3）线状格局

指同一类景观要素的斑块呈线性分布。如：沿公路零散分布的房屋，干旱地区（或山地）沿河分布的耕地。

4）平行格局

指同一类型的景观要素斑块呈平行分布。如：侵蚀活跃地区的平行河流廊道，以及山地景观中沿山脊分布的林地。

5）特定的组合或空间联结格局

指不同的景观要素类型由于某种原因经常相联结分布。空间联结可以是正相关，也可以是负相关。如：稻田总是与河流或渠道并存是正相关空间联结的实例；如平原的稻田区很少有大片林地出现。

三、景观格局分析的概念

景观生态学研究最突出的特点是强调空间异质性、生态学过程和尺度的关系。研究空间异质性自然会用到一些已经在生态学中应用的空间割据分析方法，同时又有必要发展新的方法来弥补传统方法的不足。

研究景观的结构是研究景观功能和动态的基础。

景观格局分析方法： 用来研究景观结构组成特征和空间配置关系的分析方法。 他们不仅包括一些传统的统计学方法，同时也包括一些新的、专门解决空间问题的格局

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分析方法。

如何定量地分析景观格局是景观生态学一个重要而具有挑战性的研究课题。

生态学中长期以来缺乏将空间格局、生态学过程和尺度结合到一起来研究，而景观生态学的一系列研究方法正是强调这三者的相互关系。这一点已成为景观生态学与其它生态学科的主要区别之一。 通过研究空间格局可以更好地理解生态学过程。从格局到过程的推绎仍然是景观生态学面临的一大挑战。

第二节 景观格局分析的基本步骤

一、景观格局分析的目的意义

（1）确定产生和控制空间格局的因子及其作用机制； （2）比较不同景观镶嵌体的特征和它们的变化； （3）探讨空间格局的尺度性质；

（4）确定景观格局和功能过程的相互关系； （5）为景观的合理管理提供有价值的资料。

景观格局的基本模式：斑块-廊道-基质模式

在实际研究中，要确切地区分斑块、廊道和基质有时是很困难的，也是不必要的，这与尺度有密切关系：

? 许多景观中并没有在面积上占绝对优势的植被类型或土地利用类型； ? 斑块、廊道和基底的区分往往是相对的，总是与观察尺度相联系 ；

? 广义地讲，基质可看做是景观中占主导地位的斑块，而许多所谓的廊道也可看做是狭长型斑块。

二、景观格局分析的基本步骤

? 以研究目的和方案为指导，收集和处理景观数据

? 将真实的景观系统转换为数字化的景观，选用适当的格局研究方法进行分析 ? 最后对分析结果加以解释和综合

景观格局分析图示

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第三节 景观指数

一、景观指数

景观指数：能够高度浓缩景观格局信息，反映其结构组成和空间配置某些方面特征的简单定量指标。

二、景观要素斑块特征分析

1 景观要素斑块规模 A: 斑块面积

类斑块平均面积：景观中某类景观要素斑块面积的算术平均值。反映该类景观要素斑块规模的平均水平。

1NiAi?Aij

Nij?1式中：

Ni——第i类景观要素的斑块总数；

Aij——第i类景观要素第i个斑块的面积。 最大和最小斑块面积：是指景观中某类景观要素最大和最小斑块的面积。反映该类景观要素斑块规模的极端情况。

Aimax?maxAij

Aimin?minAij

类斑面积标准差(Si)和变动系数(Ci)：是指景观中某类景观要素斑块面积的统计标准差和变动系数。反映该类景观要素斑块规模的变异程度。

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1NiSi?Aij?Ai

Nij?1

S Ci?i?100%Ai

B: 内部生境面积

类斑块内部生境总面积：该类生境全部斑块内部面积之和。 Ni AIi?Aij?EAijj?1

式中 AIi——第i类生境的内部生境总面积；

Aij——第j类生境的斑块平均内部生境面积； EA ij——第i类景观要素第j斑块的边际带面积；

平均内部生境面积：该类生境全部斑块内部面积算术平均值。

???????????

1AIi?Ni??Aj?1Niij?EAij?实际研究工作中，某一类生境斑块内部生境面积的测度，并不通过上式计算，而是在GIS支持下通过生成该类斑块的边际缓冲带（buffer）图层后，直接有非缓冲带面积得到。

2 景观要素斑块形状

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A:景观要素斑块形状指数

斑块形状指数D：通过计算某一斑块形状与相同面积的圆或正方形之间的偏离程度来测量其形状的复杂程度。 以圆为参照： D ? P / 2 斑块周长与等面积的圆周长之比 ? A

以正方形为参照： D ? 0 . P / A 斑块周长与等面积的正方形周长25之比

P为斑块周长；A为斑块面积。斑块的形状越复杂或越扁长，D的值就越大。 B: 景观要素斑块分维数

? 分形维数（fractal dimension）

? 分形：不规则的非欧几里德几何形状可通称为分形。组成部分以某种方式与整体相

似的形体称分形。

? 分形维数或分维数：不规则几何形状的非整数维数。 ? 分维数的一般数学表达式：

? Q(L)=LD。式中，Q(L)是在观测尺度L上获得的某种量（即分维变量），D是量

Q的分维数。D取值越大，则Q的结构和变化越复杂。 ? 对于单个斑块： PP?kAD/2D?2ln()/ln(A) k P是斑块的周长，A是斑块的面积，D是分维数，k是常数。对于栅格景观而言，k=4。一般地说，欧几里德几何形状的分维为1，具有复杂边界斑块的分维则大于1，但小于2。

三 景观异质性指数

1）景观斑块密度和边缘密度 A:景观斑块密度

景观斑块密度：指景观中包括全部异质景观要素斑块的单位面积斑块数。 景观斑块密度= 景观斑块总数 / 景观总面积 1MNiPD?NiPD?i Aj?1Ai

式中:PD——景观斑块密度

PDi——景观要素的斑块密度

M——研究范围内某空间分辨率上景观要素类型总数 A——研究范围景观总面积。

? 景观要素斑块密度：指景观中某类景观要素的单位面积斑块数。

类型的斑块密度（孔隙度）=类型斑块总数/类型总面积。

B:景观边缘密度

景观边缘密度包括景观总体边缘密度（或称景观边缘密度）和景观要素边缘密度（简称类斑边缘密度）。

景观边缘密度（ED）指景观范围内单位面积上异质景观要素斑块间的边缘长度。

景观要素边缘密度（EDi）指研究对象单位面积上某类景观要素斑块与其相邻异质斑块之间的边缘长度。

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ED?1 P??Ai?1j?1MMij1EDi?Ai?Pj?1MijPij——景观中第i类景观要素斑块与相邻第j类景观要素斑块间的边界长度。

2）景观多样性

A: 多样性指数与均匀度

景观丰富度指数（landscape richness index）

? 景观丰富度R：景观中斑块类型的总数， R = m，m是指景观中斑块类型数目。 ? 相对丰富度Rr： Rr = m / mmax ? 丰富度密度Rd： Rd = m / A

mmax为景观中斑块类型数的最大值，即景观最大可能丰富度；A为景观面积。

景观多样性指数（landscape diversity index）

m? Shannon多样性指数：

H??Pkln(Pk)Hmax?ln(m) k?1 Pk为斑块类型k在景观中出现的概率；m为景观中斑块类型总数。

m? Simpson多样性指数：

H'max?1?(1/m)H'?1?Pk2 k?1 多样性指数的大小取决于两个方面的信息：斑块类型的多少（即丰富度），各斑块类型在面积上分布的均匀程度。对于给定的m，当各类斑块的面积比例相同时（即Pk=1/m），H达到最大值。

景观均匀度指数（landscape evenness index）

反映景观中各斑块类型在面积上分布的均匀程度。 m? 以Shannon多样性指数为例： ?Pkln(Pk) HE??k?1 Hmaxln(m)

E<=1，当E趋于1时，景观斑块类型分布的均匀程度也趋于最大。

???B: 景观要素优势度

? 景观优势度指数（landscape dominance index）

描述景观由少数几类斑块控制的程度。通常，较大的D（RD）对应于一个或少数几个斑块类型占主导地位的景观。

? 优势度指数D： D = Hmax – H

? 相对优势度RD： RD = 1 - E = 1 —（H / Hmax）

第四节 空间统计学方法

景观格局的最大特征就是空间自相关性（spatial autocorrelation）。空间自相关性被称为是地理学第一定律，指在空间上越靠近的事物或现象就越相似，即景观特征或变量在邻近范围内的变化往往表现出对空间位置的依赖关系。

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空间自相关性的存在使得传统的统计学方法不宜用来研究景观的空间特征。因此，空间自相关性曾被认为是生态学分析的一大障碍。生态学中需要不受空间自相关性限制的统计学方法，空间统计学提供了这样一系列方法。空间统计学方法非常丰富，并且仍然在蓬勃发展。

空间自相关分析：检验某一空间变量的取值是否与相邻空间上该变量的取值大小相关，以及相关程度如何。

空间自相关系数：度量物理或生态学变量在空间上的分布特征及其对其邻域的影响程度。

若某一空间变量的值随着测定距离的缩小而变得更相似，则这一变量呈空间正相关；若所测值随距离的缩小而更为不同，则这一变量呈空间负相关；若表现出任何空间依赖关系，则这所测值不一变量表现出空间不相关性或空间随机性。

第五节 景观格局分析中的误差问题

1、景观格局分析中误差问题的简介

景观空间分析的最重要问题之一——误差问题一直未受到重视。 一些景观生态学家对迄今为止关于这一问题的研究如此之少，认识如此肤浅而深表担忧。 2、景观格局分析中误差的来源

1）原始数据收集过程引入的误差：技术方法本身和与观察者有关的种种原因造成。 2）数据处理和分类过程引入的误差：

3）空间分析过程本身所引入的误差：各种景观指数和空间统计学方法的局限性和非确定性；采用这些方法的人的实际操作水平和对结果的解译能力。

景观空间分析中的误差

这些不同阶段所产生的误差还可能相互作用，不断放大，即所谓的误差繁衍（error propagation）现象。

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多层空间数据分析的精确度

3、景观格局分析中误差的影响和解决

在已发表的景观分析文献中，几乎找不到任何有关误差或准确性方面的报道。 景观分析中的误差分析十分重要，需要景观生态学家与遥感、地理信息系统以及统计学领域的研究者们携手合作，共同来解决。

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本文来源：https://www.bwwdw.com/article/u2ax.html