部分景觀指數(shù)生態(tài)意義(共20頁)

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上 1 Area/density/edge metricsl Radius of Gyrationhijr=pij（第i類第j個斑塊）中第r個象元與該斑塊中心象元間的象元中心距離。z= pij（第i類第j個斑塊）中的象元數(shù)。描述Gyrate等同于斑塊中每一個象元與斑塊中心點的平均距離。單位米取值范圍Gyrate >=0，無上限當(dāng)斑塊僅有一個象元組成時，Gyrate=0并且隨著斑塊范圍的增大而無限制的增大。當(dāng)某斑塊組成整個景觀時，Gyrate達(dá)到最大。注釋Radius of Gyration測量斑塊范圍；所以斑塊大小和斑塊緊湊度影響它的取值。利用四鄰域或八鄰域規(guī)則對

2、該斑塊進(jìn)行描述對該指數(shù)將產(chǎn)生不同的結(jié)果。Percentage of Landscapepi=第i類景觀類型在整個景觀的比例。aij= pij（第i類第j個斑塊）的面積（m2）。A=總景觀面積（m2）。描述PLAND是相關(guān)斑塊類型的面積總和除以景觀總面積，再乘以100。換句話說，PLAND是相關(guān)斑塊類型組成景觀所占百分比。值得注意的是，總面積（A）包括內(nèi)背景。單位百分?jǐn)?shù)范圍0<PLAND<=100當(dāng)相關(guān)斑塊類型變得越來越少時，PLAND接近于0。當(dāng)整個景觀僅包括單個斑塊類型時，PLAND=100。注釋景觀百分比定量化了景觀中每一斑塊類型的豐富度比例。與總類面積（CA）一樣，它測量對在

3、生態(tài)應(yīng)用中起重要作用的景觀組成。然而，由于PLAND是相對測量，所以在不同景觀總面積時，比較景觀組成的面積比例，PLAND比類面積（CA）是更適當(dāng)?shù)摹? Shape metrics 周長面積比Perimeter-Area RatioPij= pij（第i類第j個斑塊）的周長（m）。aij= pij（第i類第j個斑塊）的面積（m2）描述PARA是周長與面積的比例。單位無取值范圍PARA>0，無上限注釋周長-面積比是對形狀復(fù)雜度的簡單測量，但沒有標(biāo)準(zhǔn)化到簡單的歐幾里德形狀（例如，正方形）。該指數(shù)作為形狀指數(shù)的一個問題是它隨著斑塊大小而變。例如，保持形狀不變，增加斑塊大小，周長面積比反而降低。

4、形狀指數(shù)（Shape Index）Pij=由柵格表層數(shù)目決定的斑塊ij的周長。minPij=由柵格表層數(shù)目決定的斑塊ij的最小周長描述SHAPE等于斑塊周長（由柵格表層細(xì)胞給定）除以最小周長（由柵格表層細(xì)胞給定），斑塊最小周長可能是對應(yīng)斑塊面積的最大緊湊斑塊（正方柵格格式）。如果aij是斑塊ij的面積，n是最大正方形的邊長，該正方形面積小于aij，m=aij-n2，斑塊ij的最小周長將采用以下三種形式的一個(Milne 1991, Bogaert et al. 2000)：Min-pii=4n，當(dāng)m=0,Min-pii=4n+2，當(dāng)n2 < aij n(1+n)Min-pii=4n+4，

5、當(dāng)aij > n(1+n)。單位無取值范圍SHAPE>=1，無上限當(dāng)斑塊是最大緊湊（即正方形或近似正方形）時SHAPE=1，隨著斑塊形狀越來越不規(guī)則，SHAPE無上限增加。注釋形狀指數(shù)SHAPE通過調(diào)整到正方形或近似正方形標(biāo)準(zhǔn)形狀，解決了周長面積比指數(shù)（PARA）隨斑塊大小變化的問題。因此，SHAPE是測量整體形狀復(fù)雜度的最簡單，最直接的測量。值得注意的是，最小周長按描述中提到的方式計算。對于大斑塊，即aij>100像素時，最小周長漸進(jìn)于面積大小為aijFRAGSTATS以前的版本就用這大板塊近似計算形狀指數(shù)。因此，結(jié)果與以前版本運算不同，盡管僅當(dāng)包括非常小的斑塊時，差異才有

6、效。3 Core area metricsCore Area（核心面積）aijc=基于特定邊緣深度的斑塊ij的核心面積描述CORE等于斑塊內(nèi)遠(yuǎn)于特定邊緣深度距離的面積，然后除以10，000（目的是把單位轉(zhuǎn)化為公頃）。如果不存在景觀邊界，沿著景觀邊界的邊長部分被看成背景，在這種情況下，邊界信息明確指定邊界邊長類型。單位公頃取值范圍CORE0；無上界當(dāng)斑塊內(nèi)每一位置是在特定的邊緣深度距離之內(nèi)（從斑塊邊緣起算）時，CORE=0。隨著邊緣深度距離降低和形狀被簡化，CORE接近于AREA（斑塊真實面積）。注釋核心面積表示大于特定邊緣深度距離的斑塊面積。值得注意的是，一個單獨的邊緣深度距離用于所有邊；或者

7、用戶可以特定一邊緣深度文件，該文件為每一對類型的斑塊提供一特定的距離。Average Depth Index（平均深度指數(shù)）描述ADEPTH等于MAT模板的平均值乘以象元大小后再減去象元大小。減法的目的是為了把最小值調(diào)到0（當(dāng)僅有一個象元時，MAT的平均值是1）。單位米取值范圍ADEPTH>0，無上限當(dāng)僅有一個象元寬度的線性斑塊時，ADEPTH=0。此時，斑塊內(nèi)每一象元將是邊界，因此斑塊將無深度。ADEPTH隨著斑塊面積的增大和形狀上越趨向于歐幾里德而增大。注釋Average depth index （平均深度指數(shù)）(Gustafson and Parker 1992)基于斑塊的平均坐標(biāo)

8、軸轉(zhuǎn)換。該指數(shù)是基于給定面積的線性斑塊的MAT模板比擁有同等面積的正方形斑塊更接近于邊緣（因此有更小的平均距離）。計算該指數(shù)采用絕對距離（米）而非象元數(shù)以便直接給出解釋性值。該指數(shù)表示到斑塊核心的平均深度，因此，對斑塊大小和形狀是敏感的。保持形狀不變，斑塊越大，MAT的平均深度越大。同樣，保持面積面積不變，形狀越緊湊和越接近歐幾里德型，MAT的平均深度越大。4 Isolation/proximity metricsProximity Index（相似度指數(shù)）aijs=在斑塊ij特定鄰域內(nèi)斑塊ijs的面積（m2）.hijs=斑塊jis和斑塊jis之間的距離。該距離基于斑塊邊對邊距離，象元中心到象

9、元中心的距離。描述PROX是斑塊面積之和除以斑塊與相關(guān)斑塊的核心斑塊間最近邊對邊距離的平方，相關(guān)斑塊是指邊長在核心斑塊的指定距離之內(nèi)的斑塊。值得注意的是，當(dāng)搜索緩沖區(qū)超過景觀邊界時，僅計算包含在景觀內(nèi)的邊界。除此之外，邊對邊距離是象元中心到象元中心的距離。單位無取值范圍PROX 0.如果一個斑塊在給定搜索半徑內(nèi)沒有相同斑塊類型的鄰域。PROX隨著鄰域內(nèi)越來越多的同類斑塊在分布上變得越來越緊湊時變得越大。PROX的上限受搜索半徑和斑塊間的最小距離影響。注釋Gustafson and Parker (1992)發(fā)展相似度指數(shù)，并且考慮了斑塊大小和所有給定搜索半徑內(nèi)斑塊的相似度。注意到FRAGSTA

10、TS利用核心斑塊與搜索半徑內(nèi)另一板塊的距離，相似于Whitcomb et al. (1981)的獨立指數(shù)，而不是搜索半徑內(nèi)每一斑塊的最近鄰域距離（那可能是與非核心斑塊的距離）。該指數(shù)是無量綱的（即無單位），因此該指數(shù)的絕對值幾乎無解釋意義；但是它被用作比較指數(shù)。5 Contrast metrics邊長對比指數(shù)Edge Contrast IndexPijk=斑塊ij連接到斑塊類的邊長。dik=斑塊類i和k的邊長對比權(quán)重。Pij=斑塊ij的周長。描述ECON等于斑塊周長部分長度乘以相關(guān)的對比權(quán)重的總和除以斑塊總周長，然后再乘以100以轉(zhuǎn)換到百分?jǐn)?shù)。如果景觀邊界不存在的話，沿著景觀邊界的邊長部分看成

11、背景（此已被定義在邊長對比權(quán)重文件中），此情況下，邊界信息明確定義邊界邊長類型。單位百分?jǐn)?shù)范圍0 ECON 100如果景觀僅有一個斑塊或景觀邊界包括所有背景（即無邊界）或權(quán)重為0時，ECON=0；還有，構(gòu)成斑塊周長的所有邊長與之相鄰的斑塊的權(quán)重在邊長對比權(quán)重文件中指定為0.當(dāng)整個斑塊周長被賦予最大權(quán)重d=1.當(dāng)斑塊周長的部分邊長被賦予權(quán)重d< 1時，ECON<100.注釋邊長對比指數(shù)基于所有邊長非等價的觀念，為此定義了邊長對比權(quán)重。該指數(shù)沿著斑塊周長測量了對比量。對比權(quán)重邊長密度Contrast-Weighted Edge Densityeik =斑塊類i和斑塊類j之間邊長的總長度

12、。dik=斑塊類i和k的邊長對比權(quán)重。A=總景觀面積（m2）描述CWED等于斑塊與之對應(yīng)斑塊的每一邊長乘以相關(guān)的對比權(quán)重的總和除以景觀總面積，然后再乘以10000以把單位轉(zhuǎn)換到公頃。如果景觀邊界不存在的話，沿著景觀邊界的邊長部分看成背景（此已被定義在邊長對比權(quán)重文件中），此情況下，邊界信息明確定義邊界邊長類型。值得注意的是，總景觀面積包括所有存在的內(nèi)背景。單位m/ha取值范圍CWED 0,無上界當(dāng)景觀中無類間邊長時，CWED=0；即當(dāng)整個景觀和景觀邊界包含對應(yīng)斑塊類型和用戶定義背景邊長的權(quán)重d=0。CWED隨著景觀中類間邊長數(shù)增加和/或邊長權(quán)重接近于1而增大注釋對比權(quán)重邊長密度（Contras

13、t-Weighted Edge Density）把邊長標(biāo)準(zhǔn)化到單位面積基準(zhǔn)，從而使得不同大小景觀方便比較。6 Contagion/interspersion metrics同類相鄰比例Percentage of Like Adjacenciesgii =基于雙數(shù)方法，斑塊類i同類相鄰的象元數(shù)。gik=基于雙數(shù)方法，斑塊類i和斑塊類k相鄰的象元數(shù)。描述PLADJ等于目標(biāo)類同類相鄰的象元數(shù)除以與目標(biāo)類相鄰的象元總數(shù)（包括目標(biāo)類本身）后再乘以100已轉(zhuǎn)化成百分?jǐn)?shù)。換句話說，PLADJ是柵格間（包括同類斑塊間）相鄰的百分?jǐn)?shù)。所有背景邊長也被包括在鄰接象元總和中（目標(biāo)類象元數(shù)包括在內(nèi)）。用雙數(shù)法記錄象元

14、鄰接數(shù)，該方法保存象元記錄順序，起碼內(nèi)鄰接是如此（即在景觀內(nèi)部的象元）。如果存在景觀邊界，景觀邊界的鄰接數(shù)僅被記錄一次，背景處的鄰接處也是如此。單位百分?jǐn)?shù)取值范圍0 PLADJ 100當(dāng)對應(yīng)斑塊類最大分散（即，每一柵格代表不同斑塊）且無同類相鄰時，PLADJ=0。此情況發(fā)生在當(dāng)類被細(xì)分到柵格層次時。值得注意的是，僅當(dāng)目標(biāo)類占整個景觀的比例（pi）0.5時，上述條件才能實現(xiàn)。當(dāng)Pi = 0.5時,當(dāng)類分布呈完美方格時，此條件才能實現(xiàn)。當(dāng)Pi > 0.5時,方格存在同類相鄰。PLADJ隨著同類相鄰象元數(shù)比例的增加而增加。當(dāng)景觀僅包含一個斑塊和僅同類斑塊相鄰和整個景觀邊界由同類組成時，PLAD

15、J=100.如果景觀僅有一個斑塊組成但不包含一個邊界，由于存在背景邊長，PLAND將小于100。最后，如果一個類僅包含單個柵格時，PLADJ在“basename”.類文件中被定義成“N/A”。注釋同類相鄰比例利用鄰接矩陣計算，鄰接矩陣中給出了不同對斑塊類（包括同類相鄰數(shù)）的頻率。此指數(shù)測量目標(biāo)斑塊類的聚集程度。因此，該指數(shù)是對特定類聚集度的測量。如果斑塊類最大分散，不管目標(biāo)類在景觀中占多大比例，該指數(shù)總是最小的；如果斑塊類最大聚集，該指數(shù)將是最大的。然而該指數(shù)不能解釋同類相鄰比例隨機分布等于pi的情況。如果同類相鄰比例小于pi，斑塊類比期待值更分散；反之，如果同類相鄰比例大于pi，斑塊類聚集分

16、布。值得注意的是，該指數(shù)僅測量空間分布，并不能測量散布，因此，該指數(shù)能在和pi聯(lián)合解釋的情況下，測量目標(biāo)類的破碎度散布與并列指標(biāo)Interspersion and Juxtaposition Indexeik=與類型為k的斑塊相鄰的斑塊的邊長（m）。m=景觀中存在的斑塊類數(shù)（包括景觀邊界處）。描述IJI等于與某斑塊類型i相鄰的各斑塊類型的鄰接邊長除以拼塊i的總邊長再乘以該值的自然對數(shù)之后的和的負(fù)值，除以拼塊類型數(shù)減1的自然對數(shù)，最后乘以100是為了轉(zhuǎn)化為百分比的形式。換句話說，它是在給定斑塊類型數(shù)條件下與最大可能散布相對比的觀測性散布。注意到，IJI考慮了包括景觀邊內(nèi)的所有斑塊類，包括一直存在

17、的景觀邊界在內(nèi)。忽略所有的背景邊長，如果沒有提供外邊界時，同時忽略景觀邊界，這是因為這些邊長鄰接度信息不可靠，并且目標(biāo)類與背景的內(nèi)混合假定是非相關(guān)的。單位百分?jǐn)?shù)取值范圍0 < IJI 100當(dāng)對應(yīng)斑塊類僅鄰接到一個另一斑塊和斑塊數(shù)增加時，IJI接近0.當(dāng)對應(yīng)斑塊與其他所有斑塊都同等鄰接時（即最大散布和并列到其他斑塊）。如果斑塊類數(shù)小于3，則IJI未定義并在“basename”.class文件中記為“N/A”注釋散布與并列指標(biāo)指數(shù)基于斑塊鄰接度，而非在蔓延度指數(shù)中的柵格鄰接度。該指數(shù)并沒有似蔓延度指數(shù)那樣測量類聚集度但是獨立出來散布或斑塊內(nèi)的混合。7 Connectivity metric

18、s連接度指數(shù)Connectance IndexCijk=斑塊類i中斑塊j與斑塊k在用戶給定閾值距離內(nèi)的連接值（連接為1，不連接為0）.ni=景觀中斑塊類i的斑塊數(shù)描述連接度等于指定斑塊類中所有斑塊間的連接數(shù)（Cijk的總和。如果斑塊j與斑塊k互相不在給定距離內(nèi)Cijk=0，否則，Cijk=1），除以指定斑塊類所有斑塊所有可能的連接總數(shù)，再乘以100已轉(zhuǎn)化到百分?jǐn)?shù)。單位百分?jǐn)?shù)范圍0 CONNECT 100當(dāng)目標(biāo)類僅有一個斑塊組成或其內(nèi)無斑塊相連接（即無斑塊在用戶指定的閾值距離之內(nèi)）時，CONNECT = 0。當(dāng)目標(biāo)類的每一斑塊都互相連接時，CONNECT = 100.注釋基于指定斑塊類中所有斑塊間的連接數(shù)定義了連接度，每對斑塊要么連接，要么不在用戶指定閾值距離內(nèi)。連接度指數(shù)記錄了給定斑塊數(shù)下的最大可能連接的百分?jǐn)?shù)。值得注意的是，連接度可能基于歐幾里德距離