景观格局指数.docx
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景观格局指数
景观格局指数
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
（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
第二节景观指数
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。
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。
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。
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。
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；
EAij——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。
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
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：
斑块周长与等面积的圆周长之比
以正方形为参照：
斑块周长与等面积的正方形周长之比
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（fractaldimension）
•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：
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
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。
Pij——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（landscaperichnessindex）
•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（landscapediversityindex）
•Shannon多样性指数：
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。
•
Simpson多样性指数：
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（landscapeevennessindex）
反映景观中各斑块类型在面积上分布的均匀程度。
•
以Shannon多样性指数为例：
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（landscapedominanceindex）
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（spatialautocorrelation）。
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。
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。
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