景观生态学空间格局分析方法综述

景观生态学空间格局分析 方法综述

Prepared on 22 November 2020 景观生态学课程论文

景观生态学景观格局分析方法综述 目录 摘要 摘要

景观格局是景观生态学的核心问题，其目标是通过确定景观格局来分析生态过程。本文主要对景观生态学的格局分析方法进行综述，分别从景观格局分析概述、景观空间格局指数结合景观分析的统计学方法进行阐述，并通过山林地区的景观格局分析方法——以宁远县为例；干旱区绿洲城市景观格局分析方法——以石河子市为例；城市湿地公园景观格局分析——以白鹭湾湿地公园为例，对景观格局分析方法在不同类型的景观中的运用进行详细阐述。

关键词：景观生态学；GIS；景观格局；特征指数；景观类型 引言

景观生态学是研究景观单元的类型组成、空间配置及其与生态学过程相互

作用的综合性学科[1]。它以生态系统的空间关系为研究重点关注尺度的重要性

与时空的异质性。随着景观生态学的逐步发展其研究范围和内容都进一步扩大

突破了原先只是从类型或区域角度对自然综合体进行研究将地理过程与生态过

程也列为研究重心并且从单纯的地理过程研究发展到人地相互作用过程的研

究。在研究理论和方法方面等级理论、分形理论、渗透理论、尺

度观点以及一

系列空间格局分析方法和动态模拟途径在景观生态学中也被广泛提出和应用为

其增添了新内容和新特点[2 -3]。 1 景观生态学的格局分析方法 景观格局分析概述

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

系这一特点也已成为景观生态学与其他生态学科的主要区别之一。研究景观的

结构(即组成单元的特征及其空间格局)是研究景观功能和动态的基础。空间格

局分析方法是指用来研究景观结构组成特征和空间配置关系的分析方法既包括

一些传统的统计学方法同时也包括一些专门用于解决空间问题的格局分析方

法。笼统地讲这些方法可分为两大类：格局指数方法和空间统计学方法。前者

主要用于空间上非连续的类型变量数据(categorical data)而后者主要用于空间上

连续的数值数据(guantitative data)[4-5]。 景观空间格局指数

景观格局指数包括两个部分[6-7]:景观单元特征指数和景观异质性指数(landsc ape heterogeneity index)。应用这些指数定量地描述景观格局可以对不同景观进行比较研究它们的结构、功能和过程的异同[8]。

景观单元特征指数 (1)缀块面积(patch area)

缀块平均面积(average patch area)：整个景观的缀块平均面积 = 缀块总面积/块总数;单一景观类型的缀块平均面积 = 类型的缀块总面

积/类型的缀块总数量，用于描述景观粒度在一定意义上揭示景观破碎化程度;景观相似性指数(landscape similarity index)：类型面积/景观总面积，度量单一类型与景观整体的相似性程度;最大缀块指数(largest patch index)：景观的最大缀块指数 = 最大缀块面积/景观总面积;类型的最大缀块面积 = 类型的最大缀块面积/类型总面积，显示最大缀块对整个类型或者景观的影响程度。

(2) 缀块数

缀块数(number of patches) 整个景观的缀块数量，单一类型的缀块数量;缀块密度(patch density) 整个景观的缀块密度(镶嵌度) = 景观缀块总数/景观总面积;类型的缀块密度(孔隙度) = 类型缀块数/类型面积;单位周长的缀块数(number of pat ches of unit perimeter) 整个景观 = 景观缀块总数/景观总周长;类型 = 类型缀块数/类型周长，揭示景观破碎化程度。

(3)缀块周长

缀块周长(patch perimeter) 是景观缀块的重要参数之一，反映了各种扩散过程(能流、物流和物种流)的可能性;边界密度(perimeter density) 整个景观边界密度 = 景观总周长/景观总面积;类型 = 类型周长/类型面积。揭示了景观或类型被边界的分割程度，是景观破碎化程度的直接反映。

景观要素指数还有一些，比如核心面积(core area)、核心面积数量(number o f core areas)、核心面积指数(core area index)等等。

景观异质性指数 [9]

景观多样性指数与经典生态学中的群落多样性指数的主要差异是群落多样性指数使用物种及个体密度进行计算，景观多样性指数则采用生态系统(或缀块)类型及其在景观中所占面积比例。常用的景观多样性指数是丰富度(richness)、均匀度(evenness)、优势度(dominance)。丰富度R是指在景观中不同组分(生态系统)的总数。R=(T/T max) x 100%，式中R是相对丰富度指数(百分数);T是丰富度

(即景观中不同生态系统类型总数);T max是景观最大可能丰富度(Romme,1982)。均匀度E描述景观中不同生态系统的分布的均匀程

度。相对均匀度计算公式为E=(H/H max) x l00%，式中E是相对均匀度指数(百分数);H是修正了的simpson指数;Hmax是在给定丰富度T条件下景观最大可能均匀度。优势度RD与均匀度呈负相关，它描述景观由少数几个生态系统控制的程度。相对优势度计算公式如下(Li,l989)RD=l00 - (D/D max) x l00%，式中RD是相对优势度指数(百分数);D是shannon的多样性指数;D max是D的最大可能取值。

景观指数的实例应用

景观指数在景观生态学中的推广始于20世纪80年代中后期，自此至今，景观指数方法在景观结构的描述\\比较和动态研究中已被广泛应用。下例系统地说明

了景观指数应用中的一些重要特点。

景观1景观2 缀块数17 199

缀块密度1700/km27773/km2 多样性指数 聚集度％％

表1 两个不同空间格局的景观指数

图l表示两个简单景观，通过计算一些景观指数，我们可以比较两个景观的结构特征景观l的缀块数远远小于景观2，景观2的缀块密度显然要远远大于景观l，这反映了景观2的破碎化程度较景观l要高;景观2的多样性指数较景观l高大约2倍，这与景观2中缀块类型多有关;同时，还可看出尽管景观2的聚集

度比景观l高出50倍，但景观l具有较高的连接度(或较低的破碎化程度)，见表l，这是因为聚集度指数不但受缀块类型数目的强烈影响，而且两种不同类型缀块的频繁相邻也会大大增加聚集度的值。因此，在比较不同景观的缀块连接度或破碎化程度时，聚集度指数可能导致错误结论，但缀块密度则不会有这一问题。一般而言，在比较不同景观或同一景观在不同时间的格局时，一定要注意所选用景观指数的影响因子以及景观数据的特征。

景观分析的统计学方法[10]

在景观生态学研究中，了解空间异质性在景观中是如何连续变化的，即是否具有某种趋势或统计学规律，是理解景观格局本身及其与生态学过程相互作用的重要环节。这时，景观指数方法不再适宜，而需运用空间统计学方法来解决这些问题。景观分析的统计学方法有许多种，例如空间自相关分析(spatialaut ocorrelationanalysis)、半方差分析(semivarianceanalysis)等等。

景观格局的最大特征之一就是空间自相关性(spatiaIautocolleIation)。所谓空间自相关性就是指在空间上越靠近的事物或现象就越相似。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。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，这是因为传统统计学方法(如方差分析回归分析等)的最根本的假设包括取样的独立性和随机性，然而，景观异质性往往以梯度和缀块镶嵌体的形式出现，表现出不同程度的空间自相关性。空间自相关分析是用来检验空间变量的取值是否与相邻空间上该变量取值大小有关，一般涉及到三个步骤：第一步是对所检验的空间单元进行配对和采样，第二步是计算空间自相关系统，第三步是进行显着性检验。

景观格局所特有的自相关分析是研究生态学变量在空间上如何关联又如何变化的重要方法，又是理解和预测生态学过程和功能的基础。

2不同类型景观格局分析方法及案例

基于 GIS 的山林地区的景观格局分析方法——以宁远县为例 本研究在GIS环境下，运用景观生态学原理，分析了宁远县三个时期的景观特征指数和景观类型转移矩阵，并结合该地区的自然环境与社会经济发展，对影响其景观格局的驱动力因子进行分析。

宁远县位于湖南省南部，介于东经110°42′～112°27′，北纬25°11′～26°08′之间，属亚热带季风性湿润气候，气候温暖，雨量丰沛，但年内分配不均，降

水多集中在春夏之间，暑热期长，夏热冬冷，形成了区域内高温多雨的气候特征，土壤以红壤、山地黄壤为主。地貌类型复杂，区域

内四面环山，呈舟状地貌，有“南岭山地森林及生物多样性生态功能区”，九嶷山、阳明山2个国家森林公园。水系发育，泠、疑、舂、仁四水流贯全境，自南、北向西在道县注入潇水。

该研究选择了三个时相的遥感影像作为主要数据源，它们分别是2000年、20005年和2010年三期宁远县LandsatTM影像，同时收集了《湖南省统计年鉴》和《宁远县国民经济和社会发展统计公报》等资料。

该研究的数据处理是在地理信息系统软件的支持下完成的。主要的技术流程包括地形图的地理坐标自配准和栅格数据对矢量数据的转换，并制成矢量地图。进而在GIS环境下对三期数据进行空间叠置分析，获得景观类型变化的空间与属性数据，在此基础上进行景观空间格局的动态分析。

参考国内外大量分类系统，结合研究区的实际情况，将研究区景观类型分为林地、草地、耕地、湿地、建设用地、其它用地6种景观类型。然后根据2013版的生态环境感监测土地覆盖分类系统，在中对景观分类进行重编码，合并相同的景观类型，解译得到研究区域3个时期的景观格局分布图（见图

2）。

图2 宁远县三个时期的景观格局分布图

（1）斑块平均面积：景观中某一斑块面积的算术平均值： ，式中：N i表示第i类景观的斑块总数；Aij表示第i类景观第j个斑块的面积。

（2）斑块密度：斑块密度反映的是土地利用中景观斑块空间分布的均匀程度，计算公式为：PD i=N i/A式中：PD表示景观斑块密度，N i表示景观i的斑块数，A表示景观总面积。

（3）斑块形状指数LSI：通过计算某一斑块形状与相同面积正方形之间的偏离程度来测量其形状的复杂程度。以正方形为参照：

LSI=√A式中：P为景观类型中所有斑块边界的总周长，A为该类景观斑块面积。LSI的值就越大，越斑块的形状就复杂或越扁长。

（4）景观分离度：景观分离度是反映某一景观类型中不同斑块空间分布的离散程度，计算公式为：式中：SPLIT表示景观分离度

指数，Ai表示i类景观类型的面积，A表示景观类型的总面积，Ni表示i类景观类型的个数，Di表示景观的距离指数。

表2 宁远县地区景观格局指数统计表 景观格局特征指数变化结果分析

（一）斑块密度。2000年，2005年和2010年各景观类型斑块密度由大到小的顺序均为建筑用地、其它用地、湿地、林地、耕地、草地；其中，建筑用地的斑块密度变化最大，减少最快；林地的斑块密度变化最小。而草地的斑块密度增大最快。

（二）斑块平均面积。2000年各景观类型斑块平均面积由大到小的顺序依次为草地、耕地、林地、湿地、其它用地、建筑用地；2005年各景观斑块平均面积由大到小的顺序依此为草地、林地、耕地、湿地、其它用地、建筑用地；2010年各景观斑块平均面积由大到小的顺序依此为草地、耕地、林地、湿地、建筑用地、其它用地。草地是所有景观类型中，斑块平均面积最大的；建筑用地的斑块平均面积增长的最快，林地的斑块平均面积有所减少。

（三）景观形状指数。三个时期各景观类型形状指数由大到小的顺序均为：耕地、林地、建筑用地、其它用地、湿地、草地。研究区域中各景观类型形状指数均偏大，各个斑块形状都不太规则。其中耕地和林地最不规则，可能与当地多山的地形有关，当地群众开垦了大量陡坡田地，使得耕地形状较不规则；而崎岖的山地也使得林地的形状不规则；建筑用地也因为交通的扩展变得越来越不规则。

（四）景观分离度指数。三个时期各景观类型分离度指数差别比较大，由大到小的顺序依次为：湿地、其它用地、建筑用到、草地、耕地、林地。由于当地群众对该地区土地的不断开发利用，使得其它用地的分离度指数不断增加，在该地区的分布逐渐分散；同时，建筑

用地的分离度指数减少的很快，各个建筑用地逐渐相对集中。

基于GIS干旱区绿洲城市的景观格局分异研究方法——以石河子市为例本研究以地处玛纳斯河流域山前冲击扇末端的石河子市建成区为例，基于GIs、Fragstats软件，结合景观生态指数，在较小尺度上对干旱区绿洲城市这一人类活动中心区域的景观格局特征及其变化方向进行定量研究与分析。

选取地处亚欧大陆腹地，天山北麓中段，准噶尔盆地南缘的玛纳斯河流域山前冲击扇末端的干旱区典型绿洲城市石河子市建成区为研究区。该区地势南高北低，海拔约360—600m；东邻玛纳斯县，南靠天山，西接克拉玛依市、奎屯市，北邻古尔班通古特沙漠，距乌鲁木齐约150km，市区行政面积为460k ㎡；冬季长而严寒，夏季期短而炎热，属典型的温带大陆性荒漠干旱气候区，年平均气温6．60℃，平均年降水量203．4mm；是新疆典型的灌溉农业区和生态脆弱区。

研究数据与处理

该研究采用Landsat—TM遥感影像图，获取时间分别为1999年8月7日、2005年7月31日和2009年7月25日，运用遥感图像处理软件对遥感影像进行

坐标变换、几何校正、影响增强等图像预处理。采用监督分类中的最大似然法与人工野外实地调查相结合的方法，将土地利用分为耕地、水体、植被、裸地、道路、人工建筑6类。利用Kappa系数进行精度检验，均达到最低容许判别精度的要求。利用ArcGIS软件对以上数据进行土地利用变化的空间叠加分析，通过分析城市建成区内不同街道办的景观总体情况、景观格局变化、景观异质性。

景观格局指数分析

根据研究区的实际情况，基于Rs、GIs和，本研究采用城市景观格局分析方法，选择形状指数(SHAPE)、丰富度指数(Rr)、Shannon多样性指数(SHDI)、聚集度指数(Rc)和破碎度指数(平均斑块面积(MPS)／斑块密度(PD)等指标定量表达景观格局特征。景观格局指数的数学表达式如下：

(1)

式(1)中：SHAPE为形状指数；P ij为斑块ij的周长。minP ij是由栅格数目决定的斑块ij的最小周长。

（2）式(2)中：Rr，R d分别表示相对丰富度和丰富度密度，M max一是景观中斑块类型数的最大值，A是景观面积。

（3）式(3)中：SHDI为香浓多样性指数，Pi为第i类斑块所占整个景观面积的比例。

R c=1-C/C max（4）

式(4)中：Rc为相对聚集度指数，C为复杂性指数。

（5）式(5)中：P（i，j）是生态系统i与生态系统j相邻的概率，m是景观中生态系统类型总数。在实际计算中，P（i，j）可由下式估计：

P（i，j）=E（i，j）/N b （6）

式(6)中：E（i，j）是相邻生态系统i与j之间的共同边界长度，N b 是景观中不同生态系统间边界的总长度。

F i=(P i-1)/Q (7)

式(7)中：F i为景观类型i的破碎度指数；P i为该类型的斑块总数；Q是研究区所有景观类型的平均面积。

城市景观格局总体变化特征结果分析

根据遥感解译得到各年份石河子市土地利用空间格局分布情况，利用马尔科夫模型对研究区土地利用变化进行空间统计分析，得出1999—2009年间土地利用变化的转移矩阵，见表3；再利用软件统计分析研究区各土地利用类型的景观指数变化情况，结果见图3。

表3 石河子市1999—2009年土地利用转移矩阵

图3 1999—2009各地类各景观指数变化情况由图3与表3可以看出：

(1)1999—2009年间，石河子市建成区减少的耕地面积占1999年总耕地面积的20％(17．25km2)；最大斑块指数由1增加到3，形状指数在25左右表现小幅上升，聚集度指数由97降低至96，说明原有斑块被分割成互不相连的碎屑斑块，形状不规则，各地块周边趋于复

杂化，人为开发导致破碎度增加。总体反映了反映了区域城市化、工业化过程，人类大规模的经济建设开发活动大量挤占耕地。

(2)建设用地(人工建筑和道路)面积显着增加，人工建筑面积增加 16．57km2；斑块数明显增加，形状指数由86增加到105，但聚集度指数由99降至97(图3c)，表明在城市化的发展、人类频繁的干扰影响下，城乡建设用地分布趋于局部集中化，形状复杂化，城市建设扩张多以居民点为中心呈现发射状，逐步向市区北部和东部扩张，且多沿交通线分布。

(3)植被面积增加6．96km2，但增加速度最快；斑块数量明显增大，最大斑块指数持续在0．5左右，形状指数由26增大到70，但聚集度指数由96减小到91(图2c)，表明植被在空间上均匀分布，且整体分布在人工建筑周边。说明近年来，石河子在城市建设扩张的同时，对人工绿化的重视程度较高，与人工建

筑的分布有很大的一致性，大大增加了城市人均绿地面积，为城市的生态建设做了很大贡献。

(4)水域面积在1999—2005年问增加0．45km2，而在2005—2009间急速萎缩0．76km2，总体减少24％(0．31km2)，斑块数量减少，最大斑块指数和形状指数变化不大，聚集度指数由96减至94，丰富度指数明显增大(图3d)。说明在降雨量、气候变化、工业污染、城市建设等自然与人为过程的影响下，水域在1999—2009年间逐渐干涸或转为其他土地利用类型，面积减少，形状复杂多样化，其中蘑菇湖水库的水体富营养化严重失调，严重影响着整个石河子市的生态环境建设。

对全区景观格局指数分析结果显示：景观格局整体形状愈趋复杂化和多样化，景观异质性增加，土地利用在向着多样化和均质化方向发展过程中呈现波动态势。

城市湿地公园景观格局分析——以白鹭湾湿地公园为例

运用景观生态学的景观格局指数分析方法，以地理信息系统(GIS)为技术支撑，对成都市白鹭湾生态湿地公园空间格局进行分析，用来为城市湿地公园景观规划与设计及其优化发展提供一定理论依据和参

考，也是对景观生态学原理和方法在小尺度范围土地利用和规划中的应用做一尝试。

白鹭湾生态湿地公园位于四川省成都市区东南部锦江环城生态区(30°56'～30°57'N，104°12'～104°14'E)，公园东与三圣乡荷塘月色接壤，北面紧挨绕城高速。植物种数200余种，乔木10万余株。白鹭湾生态湿地公园属亚热带温湿气候区，大陆性季风气候特点显着，气候温和、四季分明、降水充沛、无霜期长。年均气温15．6℃，年总降水量为1030．8mm，年均相对湿度为81%，年均蒸发量达1100．6mm，全年太阳辐射值平均为334．09KJ/cm2。白鹭湾生态湿地公园是由三大功能区组成，分别为白鹭湾水生作物区、花卉产业园区和创意产业园区。

研究数据与处理

借助成都市白鹭湾生态湿地公园2015年Amap地球图像进行几何校正、图像配置，再同时结合详细的野外实地考察，在中完成数据解译和更新，最终得到白鹭湾生态湿地公园景观类型分类图(图4)。依据《湿地公约》中湿地分类与景观生态分类原则［11］，建立白鹭湾生态湿地公园二级分类体系，共分为8类，即:河流，湖泊，沼泽化草甸，池塘，草地，道路，建筑，灌丛。

图4 白鹭湾生态湿地公园的景观格局分布图 景观空间格局特征指数分析研究方法

本研究:选取景观斑块特征指数为斑块类型面积(CA/hm2)、斑块数量指数(NP/个)、斑块所占景观面积比例(PLAND/%)、最大斑块所占景观面积比例(LPI/%)、斑块平均面积指数(MPS/hm2)、斑块密度［PD/(个/100hm2)］、边缘密度［ED/(m/hm2)］、平均斑块形状指数(MSI)、平均斑块分维数(MPFD)、景观形状指数(LSI)、聚集度指数(AI);整体景观水平上，选取特征指数为景观面积(TA/hm2)、总边缘长度(TE/m)、香农多样性指数(SHDI)、香农均匀度指数(SHEI)。

表4 白鹭湾生态湿地公园景观要素特征指数

表5 白鹭湾生态湿地公园斑块景观格局指数 结果与分析

研究区的主要景观类型为草地和湖泊，而池塘和建筑景观类型是区域景观的主要镶嵌体。另外，NP是研究区域内各类景观斑块的数量状况，反映空间异质性与破碎度的大小。NP值大，则破碎度高且异质性越强;NP值小，则破碎度低且异质性越低。道路是NP最大的景观类型，NP为85个，MPS仅0．1hm2;草地NP居第二位，NP为48个，MPS仅2．57hm2。这在一定程度上表明道路和草地具有较高的破碎化程度，人类活动对其影响较大。另外，通过各景观类型斑块平均面积(表1)可以看出，整体上各景观类型的MPS大小排列为河流＞湖泊＞沼泽化草甸＞草地＞灌丛＞建筑＞池塘＞道路，而且不同景观类型之间的斑块平均面积大小相差很大，其中斑块平均面积最大的“河流”是斑块平均面积最小的“道路”的近102．6倍，表明区域内景观类型分布差异显着。

本研究通过运用GIS技术和景观生态学原理对白鹭湾生态湿地公园景观格局进行定量化的研究分析，其结果表明:草地是控制性景观，为全园的基质，影

响着整个景观格局及研究区生态环境的发展;但其破碎化程度较高，受人类活动的影响也较大，生态修复较为困难。草地单位斑块面积小而且分散，不利于生态效益的发挥。应通过道路绿地、带状绿地等廊道将草地联系起来，以增强湿地公园草地的生态效益。湿地景观包含有河流、湖泊、池塘、沼泽化草甸，但所占组份上较少。因此，需进一步加强扩大水体景观的比例，减少周边人造景观的建设，这有利于涵养水源、调蓄水量和保护物种的多样性，从而维持人工湿地生态系统的可持续性发展。从整体景观水平上看，白鹭湾生态湿地公园景观水平多样性相对较高，景观类型较为丰富。但研究区各斑块类型分布不均，景观受一种或少数几种优势斑块类型所支配，结合景观类型异质性分析结果，优势景观斑块为草地。单一景观类型不利于维持生态园林的平衡和区域景观的稳定协调性，一旦受到破坏，很难恢复。在

未来的规划中，要改善景观的多样性，加强对景观的管理和分类，不要随意减少和破坏景观类型。

结语

通过课上老师的讲解和对景观格局分析综述和案例分析，让自己对景观生态学的实用性和应用方法有了更清晰更全面的认识。随着景观生态学的迅速发展，景观水平的研究越来越需要一些新的方法来比较不同的景观，分辨具有特殊意义的景观结构差异。本文所阐述的格局指数法和统计学分析法是建立景观结构与功能的相互关系和预测未来的景观变化的科学而有效的途径。

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