土地生態(tài)與景觀設(shè)計(jì)5概述課件

1、Chapter 5 景觀生態(tài)學(xué)研究方法5.1 3S技術(shù)應(yīng)用5.2 景觀格局指數(shù)5.3 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)5.4 景觀模型 Chapter 5 景觀生態(tài)學(xué)研究方法5.1 3S技術(shù)應(yīng)用5.2 景觀格局指數(shù)5.3 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)5.4 景觀模型5.1 3S技術(shù)應(yīng)用遙感 (Remote Sensing，簡稱RS)、地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System，簡稱GIS）和全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System，簡稱GPS）（簡稱3S）是景觀生態(tài)學(xué)研究中的重要的、強(qiáng)有力的基礎(chǔ)技術(shù)工具尤其在大的景觀空間尺度之上，景觀生態(tài)學(xué)研究所需要的許多數(shù)據(jù)往往是通過遙感手段來

2、獲取的。而在收集、存儲、轉(zhuǎn)換、顯示和分析這些龐大的空間數(shù)據(jù)時(shí)，地理信息系統(tǒng)作為一個(gè)極為有效的計(jì)算機(jī)工具常常是不可缺少的。景觀中的組分或過程的具體地理位置是空間數(shù)據(jù)的重要內(nèi)容，但往往不易精確而方便地測得，而GPS的應(yīng)用卻使之迎刃而解隨著遙感、地理信息系統(tǒng)和全球定位系統(tǒng)技術(shù)的迅速發(fā)展，它們在景觀格局分析和景觀模型應(yīng)用中的作用也會越來越大5.1 3S技術(shù)應(yīng)用5.1.1 遙感（Remote Sensing，RS）5.1.2 地理信息系統(tǒng)（GIS）5.1.3 全球定位系統(tǒng)（GPS）5.1.4 3S技術(shù)在景觀生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用5.1 3S技術(shù)應(yīng)用5.1.1 遙感（Remote Sensing，RS）5.1.2

3、 地理信息系統(tǒng)（GIS）5.1.3 全球定位系統(tǒng)（GPS）5.1.4 3S技術(shù)在景觀生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用5.1.1 遙感（Remote Sensing，RS）遙感在廣義上是指在不與物體直接接觸的情況下獲取信息的過程和方法，即依據(jù)不同物體對波譜產(chǎn)生不同響應(yīng)的性質(zhì)，利用飛機(jī)、衛(wèi)星等飛行物的傳感器，接收調(diào)查目標(biāo)的數(shù)據(jù)資料，經(jīng)記錄、傳送、分析和判讀來識別目標(biāo)，包括衛(wèi)星遙感、航空遙感、雷達(dá)以及照相機(jī)攝制的圖像等遙感技術(shù)在生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用大致可分為始于19世紀(jì)末的航空攝影階段、20世紀(jì)50年代至70年代的航空攝影向航天攝影過渡階段以及之后的航天攝影3個(gè)階段。衛(wèi)星和飛機(jī)遙感技術(shù)的迅速發(fā)展和廣泛應(yīng)用在很大程度上促進(jìn)了

4、景觀生態(tài)學(xué)的發(fā)展根據(jù)傳感器工作平臺的高度不同，遙感可分為航天遙感、航空遙感和地面遙感按所利用的電磁波的光譜段分類可分為可見反射紅外遙感，熱紅外遙感、微波遙感三種類型 按研究對象分類，可分為資源遙感與環(huán)境遙感兩大類 按應(yīng)用空間尺度分類，可分為全球遙感、區(qū)域遙感和城市遙感 遙感分類譜段波長應(yīng)用特征-射線0.03nm來自太陽的輻射完全被上層大氣所吸收，不能為遙感利用；來自放射性礦物的輻射作為一種探礦手段可被低空飛機(jī)探測到。x-射線0.033nm進(jìn)入大氣層的輻射全被大氣所吸收，不能為遙感利用。紫外線3nm0.4m進(jìn)入大氣層的紫外線輻射完全為上層大氣中的臭氧層所吸收，不能為遙感利用。攝影紫外0.30.3

5、8m穿過大氣層，用膠片和光電探測器可檢出，但是大氣散射嚴(yán)重。各電磁波譜段的特征、波長和用途 可見光紫0.380.43m可見光電磁波段是遙感技術(shù)主要利用區(qū)域，用照相機(jī)、電視攝影機(jī)、光電掃描儀等手段均可檢測到。藍(lán)0.430.47m青0.470.50m綠0.500.56m黃0.560.59m橙0.590.62m紅0.620.76m紅外近紅外0.763m0.70.9m的輻射用紅外膠片檢測，稱之為攝影紅外輻射，是遙感技術(shù)主要利用區(qū)域。中紅外35m這是熱區(qū)中的主要大氣窗口，是一個(gè)寬譜段內(nèi)的總輻射，用這些波長成像需要使用光學(xué)機(jī)械掃描器(紅外輻射計(jì))，而不是用膠片。遠(yuǎn)紅外814m微波和雷達(dá)0.3300cm這些

6、較長的波長能穿透云和霧；可用于全天候的主動或被動方式成像，主動方式的微波遙感即為雷達(dá)，其下還可續(xù)分為毫米波、厘米波和分米波，而且都是無線電波的一種。無線電波1104m用于無線電通訊，分超短波、短波、中波和長波。不同地物的反射光譜特征曲線主要對地觀測衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)源通道波長范圍（m）特征和使用范圍TM10.450.52這個(gè)波段的短波端相應(yīng)于清潔水的峰值，長波端在葉綠素吸收區(qū)。用于：對水的透射力強(qiáng)，可監(jiān)測水下地形和水面污染情況；分辨人工建筑物、城鄉(xiāng)居民點(diǎn)；對干雪和融雪有強(qiáng)反應(yīng)。TM20.520.60這個(gè)波段在兩個(gè)葉綠素吸收帶之間，因此相應(yīng)于健康植物的綠色。用于監(jiān)測水體、干雪；分辨建筑物；分辨土壤和綠

7、色植物，一定程度上能評價(jià)農(nóng)作物生長情況。TM30.630.69這個(gè)波段為紅色區(qū)，在葉綠素吸收區(qū)內(nèi)。在可見光中這個(gè)波段是識別土壤邊界和地質(zhì)界線的最有利的光譜區(qū)，在這個(gè)區(qū)段，表面特征經(jīng)常展現(xiàn)出高的反差，大氣朦霧的影響比其它可見光譜段低。這樣影像的分辨能力較好。用于：為葉綠素的吸收帶，對農(nóng)作物、森林和其它植物的分辨和解釋有特殊作用；適用于對水的污染、混濁、植物、浮游生物密度和海底地形的解釋；分辨城鎮(zhèn)用地、裸土地和地貌形態(tài)調(diào)查。Landsat TM各光譜通道的波長范圍及圖像特征 TM40.760.90這個(gè)波段相應(yīng)于植物的反射峰值，它對于植物的鑒別和評價(jià)十分有用。TM2與TM4的比值對綠色生物量和植物含

8、水量敏感。用于：為葉綠素強(qiáng)烈反射光帶，對農(nóng)作物、森林、植被的解譯和生長情況監(jiān)測、病蟲害監(jiān)測等有特殊作用；對水體、水污染、土壤含水量分辯明顯；對城市建筑物、土壤、地質(zhì)構(gòu)成等有明顯區(qū)分作用。TM51.551.75在這個(gè)波段中葉面反射強(qiáng)烈地依賴于葉濕度。一般地說，這個(gè)波段在對收成中干旱的監(jiān)測和植物生物量的確定是有用的，另外，1.551.75區(qū)段水的吸收率很高，所以區(qū)分不同類型的巖石，區(qū)分云、地面冰和雪就十分有利。濕土和土壤的濕度從這個(gè)波段上也很容易看出：探測植物及土鑲的含水量；進(jìn)行植物及農(nóng)作物分類。TM610.412.6這個(gè)波段對于植物分類和估算收成很有用。在這個(gè)波段來自表面發(fā)射的輻射量，按照發(fā)射本

9、領(lǐng)和溫度(表面的)來測定，這個(gè)波段可用于地?zé)嶂茍D和熱慣量制圖實(shí)驗(yàn)：探測地表、巖石、土壤以及城市熱島；探測農(nóng)作物和森林等活力狀況。TM72.082.35這個(gè)波段主要的價(jià)值是用于地質(zhì)制圖，特別是熱液變巖環(huán)的制圖，它同樣可用于識別植物的長勢：探測植物及土壤的含水量；進(jìn)行地形、地質(zhì)調(diào)查；進(jìn)行植物及農(nóng)作物分類。三原色：三種顏色，其中任一種顏色都不能由其余兩種顏色混合相加產(chǎn)生；三種顏色按一定比例混合，可以形成各種色調(diào)的顏色色光三原色：紅、綠、藍(lán)印刷三原色：黃品青波段組合原理5.1.1 遙感（Remote Sensing，RS）遙感應(yīng)用于景觀生態(tài)學(xué)具有以下特點(diǎn)：不接觸被觀測物體避免了對研究對象的直接干擾，并

10、且允許重復(fù)性觀測獲取大尺度尤其是區(qū)域或全球范圍內(nèi)各種生態(tài)和物理信息的主要手段唯一的大尺度格局動態(tài)的監(jiān)測手段每一景觀元素不同的光譜特征和空間分辨率可以有效地為景觀生態(tài)學(xué)研究提供所必需的多尺度上的資料遙感空間數(shù)據(jù)符合景觀結(jié)構(gòu)、功能及動態(tài)研究所必需的數(shù)據(jù)格式 現(xiàn)代遙感技術(shù)可以直接提供數(shù)字化空間信息，也大大促進(jìn)了景觀生態(tài)學(xué)資料的收集、儲存、處理與分析過程，并使遙感、地理信息系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)模型的密切配合成為了必然5.1.1 遙感（Remote Sensing，RS）景觀生態(tài)學(xué)除了將遙感技術(shù)主要應(yīng)用于景觀分類之外，其還能從遙感影像中獲取植被類型及其分布、土地利用類型及其面積、生物量分布、土壤類型及其水分特征

11、、群落蒸騰量、葉面積指數(shù)以及葉綠素含量等其它一些常用信息。近些年來，已有多種植被指數(shù)被廣泛應(yīng)用于生物量估測、資源調(diào)查、植被動態(tài)監(jiān)測、景觀結(jié)構(gòu)和功能以及全球變化的研究中總之，可將遙感在景觀生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用歸納為：植被和土地利用分類研究生態(tài)系統(tǒng)和景觀特征的定量化研究（不同尺度上斑塊空間格局/植被結(jié)構(gòu)特征、生境特征和生物量/干擾范圍、程度和頻率/生態(tài)系統(tǒng)光合作用、蒸發(fā)蒸騰作用、水分含量等）景觀動態(tài)和生態(tài)系統(tǒng)管理研究（土地利用時(shí)空變化/植被動態(tài)、群落演替/景觀對人為干擾和全球氣候變化的反應(yīng)）等5.1 3S技術(shù)應(yīng)用5.1.1 遙感（Remote Sensing，RS）5.1.2 地理信息系統(tǒng)（GIS）5.

12、1.3 全球定位系統(tǒng)（GPS）5.1.4 3S技術(shù)在景觀生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用5.1.2 地理信息系統(tǒng)（GIS）景觀生態(tài)學(xué)理論、方法及應(yīng)用？5.1.2 地理信息系統(tǒng)（GIS）景觀生態(tài)學(xué)理論、方法及應(yīng)用5.1.2 地理信息系統(tǒng)（GIS）GIS是1960年代后期發(fā)展起來的一種針對空間數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲、檢索、運(yùn)算、顯示和分析的一種技術(shù)，近些年來廣泛應(yīng)用于從區(qū)域到全球的資源、地質(zhì)、地貌、生物等多個(gè)領(lǐng)域的調(diào)查，并取得了豐碩的成果。它是介于信息科學(xué)、空間科學(xué)和地球科學(xué)之間的交叉學(xué)科。其發(fā)展與制圖學(xué)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、測量學(xué)和攝影學(xué)、空間分析、空間內(nèi)插值方法、遙感技術(shù)、信息工程以及現(xiàn)代地理學(xué)的發(fā)展密切相關(guān)GIS是一種特

13、殊的空間數(shù)據(jù)信息管理系統(tǒng)，它是計(jì)算機(jī)硬件和軟件的有機(jī)結(jié)合?？臻g數(shù)據(jù)是各種地理特征和現(xiàn)象間的符號化表示，包括空間位置、屬性特征和時(shí)態(tài)特征三部分5.1.2 地理信息系統(tǒng)（GIS）地理信息系統(tǒng)功能空間數(shù)據(jù)輸入空間數(shù)據(jù)查詢空間數(shù)據(jù)處理分析空間數(shù)據(jù)的更新與顯示空間數(shù)據(jù)輸出模型應(yīng)用5.1.2 地理信息系統(tǒng)（GIS）GIS為研究景觀空間結(jié)構(gòu)和動態(tài)，尤其是物理、生物和各種人類活動過程相互之間的復(fù)雜關(guān)系，提供了一個(gè)極為有效的工具。在景觀生態(tài)學(xué)中，GIS作為管理模型和真實(shí)數(shù)據(jù)的平臺，能夠?qū)⒛：畔⑥D(zhuǎn)變?yōu)橹庇^信息。GIS在絕大多數(shù)景觀調(diào)查中是必須的。尤其在土地利用變化、植被格局、景觀內(nèi)動物分布、地形測量以及建立景觀

14、過程模型中，均有廣泛的應(yīng)用前景總之，可將GIS在景觀生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用概括為：景觀空間格局描述、分析及其變化不同環(huán)境和生物學(xué)特征在空間上的相關(guān)性確定景觀中物質(zhì)、能量以及信息流的方向與通量的分析景觀空間模擬等5.1 3S技術(shù)應(yīng)用5.1.1 遙感（Remote Sensing，RS）5.1.2 地理信息系統(tǒng)（GIS）5.1.3 全球定位系統(tǒng)（GPS）5.1.4 3S技術(shù)在景觀生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用5.1.3 全球定位系統(tǒng)（GPS）GPS是一種現(xiàn)代導(dǎo)航和定位的最為科學(xué)的方法GPS是建立在無線電定位系統(tǒng)、導(dǎo)航系統(tǒng)和定時(shí)系統(tǒng)基礎(chǔ)上的空間導(dǎo)航系統(tǒng)，以距離為基本觀測量，通過對多顆衛(wèi)星進(jìn)行偽距離測量來計(jì)算接收機(jī)的位置地理

15、位置或地理坐標(biāo)是空間資料中必須具有的重要信息。在大尺度上，用羅盤或地物來確定景觀單元的具體地理坐標(biāo)往往很困難。GPS技術(shù)的出現(xiàn)及其應(yīng)用發(fā)展將此難題迎刃而解GPS技術(shù)尤其對景觀生態(tài)學(xué)的研究具有重要的推動作用：GPS已被廣泛應(yīng)用于監(jiān)測動物活動行蹤、生境制圖、植被制圖及其它資源制圖領(lǐng)域中，另外其在航片和衛(wèi)星遙感圖像的精確定位及地面校正、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測等方面也已廣泛應(yīng)用5.1 3S技術(shù)應(yīng)用5.1.1 遙感（Remote Sensing，RS）5.1.2 地理信息系統(tǒng)（GIS）5.1.3 全球定位系統(tǒng)（GPS）5.1.4 3S技術(shù)在景觀生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用5.1.4 3S技術(shù)在景觀生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用3S技術(shù)的集成為

16、景觀生態(tài)學(xué)研究提供了新一代的觀測手段、描述語言和思維工具。3S的結(jié)合應(yīng)用，取長補(bǔ)短，三者之間的相互作用形成了“一個(gè)大腦，兩只眼睛”的框架，即RS和GPS向GIS提供或更新區(qū)域信息以及空間定位，GIS進(jìn)行相應(yīng)的空間分析，以從RS和GPS提供的浩如煙海的數(shù)據(jù)中提取有用信息，并進(jìn)行綜合集成，使之成為決策的科學(xué)依據(jù)5.1.4 3S技術(shù)在景觀生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用RS、GIS和GPS等計(jì)算機(jī)與空間技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用為景觀生態(tài)學(xué)研究提供了重要的手段與數(shù)據(jù)來源，并在景觀生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能分析、景觀空間格局描述與景觀變化模擬、景觀生態(tài)監(jiān)測與預(yù)案研究、景觀生態(tài)設(shè)計(jì)與規(guī)劃以及景觀生態(tài)保護(hù)與管理等方面起著越來越重要的作用3S

17、技術(shù)在景觀生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用已經(jīng)成為景觀分析的重要的、基本的手段，但大部分的遙感與地理信息系統(tǒng)軟件并不具有空間統(tǒng)計(jì)學(xué)分析的能力（近幾年來，幾種常用的GIS如ArcInfo、ArcGIS、ArcView軟件在空間分析方面的功能已有長足發(fā)展），如何將其與地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法更為緊密結(jié)合在一起，以提供能夠充分反映景觀特征的空間模型，將是以后景觀生態(tài)學(xué)與3S技術(shù)研究的發(fā)展趨勢Chapter 5 景觀生態(tài)學(xué)研究方法5.1 3S技術(shù)應(yīng)用5.2 景觀格局指數(shù)5.3 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)5.4 景觀模型5.2 景觀格局指數(shù)5.2.1 景觀格局指數(shù)及其分類5.2.2 常用景觀格局指數(shù)5.2.3 景觀格局指數(shù)分析方法5.2.4 景觀格

18、局指數(shù)的局限性5.2 景觀格局指數(shù)5.2.1 景觀格局指數(shù)及其分類5.2.2 常用景觀格局指數(shù)5.2.3 景觀格局指數(shù)分析方法5.2.4 景觀格局指數(shù)的局限性5.2.1 景觀格局指數(shù)及其分類在景觀生態(tài)學(xué)中的廣泛應(yīng)用始于20世紀(jì)80年代中后期景觀格局指數(shù)：指能夠高度濃縮景觀空間格局信息，反映其結(jié)構(gòu)組成和空間配置某些方面特征的簡單定量指標(biāo)通過景觀格局指數(shù)描述景觀空間格局，不但具有使空間數(shù)據(jù)獲得一定的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)和可以對不同尺度上的空間格局特征進(jìn)行比較、分析，而且，通過計(jì)算一些景觀格局指數(shù)，還可以比較不同景觀之間空間結(jié)構(gòu)特征上的差異，并可以用來定量地描述和監(jiān)測景觀空間結(jié)構(gòu)隨時(shí)間的變化5.2.3 景觀格局

19、指數(shù)分析方法土地生態(tài)與景觀設(shè)計(jì) Land Ecology and Landscape Design5.2.3 景觀格局指數(shù)分析方法土地生態(tài)與景觀設(shè)計(jì) Land Ecology and Landscape Design5.2.3 景觀格局指數(shù)分析方法土地生態(tài)與景觀設(shè)計(jì) Land Ecology and Landscape Design5.2.1 景觀格局指數(shù)及其分類景觀空間格局可以從單個(gè)斑塊層次（patch）、斑塊類型（class）（即由若干個(gè)斑塊所組成的斑塊類型）層次以及包括若干個(gè)斑塊類型的整個(gè)景觀鑲嵌體（landscape）三個(gè)層次上進(jìn)行分析因此，景觀格局指數(shù)亦相應(yīng)地分為三個(gè)層次：斑塊水平指

20、數(shù)、斑塊類型水平指數(shù)以及景觀水平指數(shù)斑塊水平指數(shù)：包括與單個(gè)斑塊面積、形狀、邊界特征以及距離其它斑塊遠(yuǎn)近有關(guān)的一系列簡單指數(shù)斑塊類型水平指數(shù)：同一類型常包括許多斑塊，所有可相應(yīng)地計(jì)算一些諸如斑塊平均面積、平均形狀指數(shù)、面積和形狀指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)景觀水平指數(shù)：除了具有以上各種斑塊類型水平指數(shù)外，還可以計(jì)算出各種多樣性指數(shù)（如Shannon-Weaver多樣性指數(shù)、Simpson多樣性指數(shù)、均勻度指數(shù)等）和聚集度指數(shù)等5.2 景觀格局指數(shù)5.2.1 景觀格局指數(shù)及其分類5.2.2 常用景觀格局指數(shù)5.2.3 景觀格局指數(shù)分析方法5.2.4 景觀格局指數(shù)的局限性5.2.2 常用景觀格局指數(shù)斑塊

21、形狀指數(shù)(patch shape index) ：邊長與面積比 是通過計(jì)算某一斑塊形狀與相同面積的圓或正方形之間的偏離程度來測量起形狀復(fù)雜程度的。 常見的斑塊形狀指數(shù)S有兩種形式： （以圓為參照幾何形狀） （以正方形為參照幾何形狀） 其中，P是斑塊周長，A是斑塊面積5.2.2 常用景觀格局指數(shù)景觀豐富度指數(shù)(landscape richness index )：景觀中斑塊類型的總數(shù)，即： R=m（m為景觀中斑塊類型的數(shù)目） 在比較不同景觀時(shí)，相對豐富度（relative richness）和豐富度密度（richness density）更為適宜. 其中，Rr，Rd分別表示相對豐富度和豐富度密度

22、，Mmax是景觀中斑塊類型數(shù)的最大值，A是景觀面積5.2.2 常用景觀格局指數(shù)景觀多樣性指數(shù)（landscape diversity index）：景觀結(jié)構(gòu)組成復(fù)雜程度，包括： Shannon-Weaver多樣性指數(shù)： 式中，Pk是斑塊類型k在景觀中出現(xiàn)的頻率，n是景觀中斑塊類型的總數(shù) Simpson多樣性指數(shù)： 式中，Pk是斑塊類型k在景觀中出現(xiàn)的頻率，n是景觀中斑塊類型的總數(shù)5.2.2 常用景觀格局指數(shù)景觀優(yōu)勢度指數(shù)（landscape dominance index ）：多樣性指數(shù)與實(shí)際計(jì)算值之差，優(yōu)勢度越大，景觀中一個(gè)或少數(shù)幾個(gè)斑塊類型就越占主導(dǎo)地位 優(yōu)勢度指數(shù)D是多樣性指數(shù)的最大值與

23、實(shí)際計(jì)算值之差。其表達(dá)式為： 其中，Hmax是多樣性指數(shù)的最大值，Pk是斑塊類型k在景觀中出現(xiàn)的概率，m是景觀中斑塊類型的總數(shù)5.2.2 常用景觀格局指數(shù)景觀均勻度指數(shù)（landscape evenness index ）：景觀中各斑塊在面積分布上的不均勻程度，通常以多樣性指數(shù)及其最大值的比值 以Shannon多樣性指數(shù)為例，均勻度可表達(dá)為： 其中，H是Shannon多樣性指數(shù)，Hmax是其最大值5.2.2 常用景觀格局指數(shù)景觀形狀指數(shù)（landscape shape index ）：與斑塊形狀指數(shù)相似，只是將計(jì)算尺度從單個(gè)斑塊上升到整個(gè)景觀而已。其表達(dá)式如下， 其中，E為景觀中所有斑塊邊界的

24、總長度，A為景觀總面積 正方像元指數(shù)（square pixel index ）：周長與斑塊面積比的另一種表達(dá)方式，即將其取值標(biāo)準(zhǔn)化為0與1之間。其表達(dá)式為： 其中，A為景觀中斑塊總面積，E為總周長 當(dāng)景觀中只有一個(gè)斑塊且為正方形時(shí)，SQP=0，當(dāng)景觀中斑塊形狀越來越復(fù)雜或偏離正方形時(shí)，SQP增大，漸趨于1。顯然，SQP于LSI之間有直接的數(shù)量關(guān)系，即：5.2.2 常用景觀格局指數(shù)景觀聚集度指數(shù)（contagion index ）：反映景觀中不同斑塊類型的非隨機(jī)性或聚集程度，明確考慮斑塊類型間的相鄰關(guān)系，能夠反映景觀組分的空間配置特征 其一般數(shù)學(xué)表達(dá)式如下： 其中，Cmax是聚集度指數(shù)的最大值，

25、n是景觀中斑塊類型總數(shù)，Pij是斑塊類型i與j相鄰的概率。 通常，5.2.2 常用景觀格局指數(shù)分維數(shù)（fractal dimension）：可直觀理解為不規(guī)則幾何形狀的非整數(shù)維數(shù)，大多景觀斑塊均具有分形特征，表示斑塊形狀的復(fù)雜程度 對于單個(gè)斑塊而言，其形狀的復(fù)雜程度可以用分維數(shù)來量度。斑塊分維數(shù)可以下式求得： 即： 其中，P是斑塊的周長，A是斑塊的面積，F(xiàn)d是分維數(shù)，k是常數(shù)5.2 景觀格局指數(shù)5.2.1 景觀格局指數(shù)及其分類5.2.2 常用景觀格局指數(shù)5.2.3 景觀格局指數(shù)分析方法5.2.4 景觀格局指數(shù)的局限性5.2.3 景觀格局指數(shù)分析方法目前，隨著遙感、GIS及計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，用來

26、分析與模擬景觀空間格局的軟件有很多，例如Spatial Scaling、LEAP II、FRAGSTATS、APACK、AI、RULE、SIMMAP、Patch Analyst等，各有所長根據(jù)不同的研究目的以及具體的數(shù)據(jù)類型，所選用的軟件也不盡相同由Mladenoff 和DeZonia最早于1996年開發(fā)設(shè)計(jì)的快速計(jì)算景觀格局指數(shù)的APACK軟件，同其它景觀格局指數(shù)計(jì)算軟件相比，APACK具有明顯的運(yùn)算速度快的特點(diǎn)與優(yōu)勢，尤其在計(jì)算數(shù)據(jù)量較大的柵格數(shù)據(jù)圖像的景觀格局指數(shù)時(shí)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)要比FRAGSTATS等軟件的運(yùn)算速度快得多，而且操作簡單易行5.2.3 景觀格局指數(shù)分析方法5.2 景觀格局指數(shù)5.

27、2.1 景觀格局指數(shù)及其分類5.2.2 常用景觀格局指數(shù)5.2.3 景觀格局指數(shù)分析方法5.2.4 景觀格局指數(shù)的局限性5.2.4 景觀格局指數(shù)的局限性由于是基于單純的數(shù)理統(tǒng)計(jì)或拓?fù)溆?jì)算公式，其本身所隱含的生態(tài)學(xué)含義并不可能進(jìn)行編程計(jì)算得出，在揭示不同景觀構(gòu)成要素及其組合的結(jié)構(gòu)形態(tài)特征時(shí)，其所闡述的生態(tài)學(xué)含義需要由研究者根據(jù)具體研究對象和內(nèi)容，通過自身主觀分析加以判斷有些景觀格局指數(shù)的生態(tài)學(xué)意義并不十分明確，甚至指數(shù)之間相互矛盾，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展及3S技術(shù)的普遍應(yīng)用，景觀格局指數(shù)的數(shù)量也在不斷增加，更多的、新的指數(shù)不斷的推陳出新。但其中有較大一部分指數(shù)之間并不具備相互獨(dú)立的統(tǒng)計(jì)特征，往往具有

28、很大的相關(guān)性因此，在實(shí)際的運(yùn)用當(dāng)中同時(shí)采用很多的景觀格局指數(shù)并不一定會帶來更多的“生態(tài)學(xué)”含義和“新” 的信息Chapter 5 景觀生態(tài)學(xué)研究方法5.1 3S技術(shù)應(yīng)用5.2 景觀格局指數(shù)5.3 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)5.4 景觀模型5.3 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)許多景觀空間格局?jǐn)?shù)據(jù)往往以類型圖（如植被圖、土壤圖、土地利用和土地覆蓋圖等）來表示，即景觀空間格局常是以空間非連續(xù)型變量來表示的。而在實(shí)際的景觀空間中，很多異質(zhì)性是連續(xù)分布的（如溫度、濕度、海拔等）景觀空間格局指數(shù)分析主要用于分析空間上非連續(xù)性的變量數(shù)據(jù)類型空間統(tǒng)計(jì)學(xué)方法則主要用于分析空間上連續(xù)性的數(shù)值數(shù)據(jù)類型空間統(tǒng)計(jì)學(xué)的目的是描述事物在空間上的分布特征（如

29、隨機(jī)的、聚集的或有規(guī)則的），并確定空間自相關(guān)關(guān)系是否對這些格局有重要影響常見方法：空間自相關(guān)分析、趨勢面分析、譜分析、半方差分析、Kriging空間差值等5.3 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)5.3.1 空間自相關(guān)分析5.3.2 半方差分析5.3.3 其他空間分析方法5.3 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)5.3.1 空間自相關(guān)分析5.3.2 半方差分析5.3.3 其他空間分析方法5.3.1 空間自相關(guān)分析空間自相關(guān)性：是指在空間上越靠近的事物或現(xiàn)象就越相似。景觀空間格局的最大特征就是空間自相關(guān)性，景觀特征或變量在鄰近范圍內(nèi)的變化往往表現(xiàn)出對空間位置的依賴關(guān)系被稱為地理學(xué)第一定律：時(shí)間上和空間上的相關(guān)性是自然界存在秩序、格局和多樣性的

30、根本原因之一空間自相關(guān)分析的目的：確定某一變量是否在空間上相關(guān)，其相關(guān)程度如何，常用來定量描述事物在空間上的依賴關(guān)系含義：若某一變量的值隨距離縮小而變得更相似，則其呈正相關(guān)；若其隨距離縮小變得更為不同，則呈負(fù)相關(guān)；若表現(xiàn)不出任何空間依賴關(guān)系，則其不具相關(guān)性或具空間隨機(jī)性步驟：取樣計(jì)算空間自相關(guān)系數(shù)或建立自相關(guān)函數(shù)自相關(guān)顯著性檢驗(yàn)5.3 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)5.3.1 空間自相關(guān)分析5.3.2 半方差分析5.3.3 其他空間分析方法5.3.2 半方差分析又稱變異距或變異函數(shù)分析，是地統(tǒng)計(jì)學(xué)中的一個(gè)重要組成部分兩種用途：一是描述和識別景觀空間格局的空間結(jié)構(gòu)；二是用于空間局部最優(yōu)化差值，即Kriging空間差

31、值近年來，半方差分析已被廣泛應(yīng)用于景觀生態(tài)學(xué)研究中，并常用來描述景觀中植被、土壤養(yǎng)分、生物量分布及其他生態(tài)學(xué)特征的空間格局，并且檢測和定量化這些格局出現(xiàn)的時(shí)空尺度5.3 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)5.3.1 空間自相關(guān)分析5.3.2 半方差分析5.3.3 其他空間分析方法5.3.3 其他空間分析方法趨勢面分析：用來研究區(qū)域尺度上空間結(jié)構(gòu)的趨勢和逐漸變化。?？捎脕韰^(qū)分區(qū)域尺度的空間格局與局部尺度的空間變異，去除空間數(shù)據(jù)中存在的趨勢，或空間差值等聚塊樣方方差分析：又稱巢式方差分析或等級方差分析，在生態(tài)學(xué)中應(yīng)用已久，用來描述植物種群相互作用關(guān)系及空間格局譜分析：用來分析一維或二維空間數(shù)據(jù)中反復(fù)出現(xiàn)的斑塊性格局及其尺

32、度特征。適于分析具有周期性結(jié)構(gòu)的空間和時(shí)間數(shù)據(jù)5.3.3 其他空間分析方法小波分析：能夠?qū)r(shí)間上或空間上的格局與不同尺度以及具體時(shí)、空位置相聯(lián)系的分析方法。景觀分析中的新方法之一，應(yīng)用較少空隙度分析：是一種多尺度、用來分析景觀空間格局“質(zhì)地”的方法。具有均勻間隙的同質(zhì)景觀其空隙度值較低，而具有許多大小差異顯著間隙的異質(zhì)景觀的空隙度則較高尺度方差分析：空間等級分析方法。適于檢測景觀中的多尺度結(jié)構(gòu)和等級結(jié)構(gòu)特征，在生態(tài)學(xué)中應(yīng)用較少Chapter 5 景觀生態(tài)學(xué)研究方法5.1 3S技術(shù)應(yīng)用5.2 景觀格局指數(shù)5.3 空間統(tǒng)計(jì)學(xué)5.4 景觀模型5.4 景觀模型5.4.1 生態(tài)學(xué)模型概述5.4.2 景觀

33、模型的主要類型及特征5.4.3 空間概率模型5.4.4 細(xì)胞自動機(jī)模型5.4.5 景觀機(jī)制模型5.4.6 景觀實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?.4 景觀模型5.4.1 生態(tài)學(xué)模型概述5.4.2 景觀模型的主要類型及特征5.4.3 空間概率模型5.4.4 細(xì)胞自動機(jī)模型5.4.5 景觀機(jī)制模型5.4.6 景觀實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?.4.1 生態(tài)學(xué)模型概述模型：對現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)或現(xiàn)象的抽象或簡化；具體而言，是對真實(shí)系統(tǒng)或現(xiàn)象最重要的組成單元及其相互關(guān)系的表述類型：可通過文字、圖形、實(shí)物、數(shù)學(xué)方法來實(shí)現(xiàn)，文字或語言模型、圖像模型、實(shí)物模型、數(shù)學(xué)模型等5.4.1 生態(tài)學(xué)模型概述生態(tài)學(xué)模型：一般屬于數(shù)學(xué)模型數(shù)學(xué)模型作用：預(yù)測、增進(jìn)理解、診斷現(xiàn)

34、有知識中漏洞或薄弱環(huán)節(jié)、綜合的工具、支持管理與決策生態(tài)學(xué)模型種類：標(biāo)準(zhǔn)不同，種類繁多。解析模型與模擬模型、連續(xù)型與離散型模型、隨機(jī)型模型與確定型模型、現(xiàn)象學(xué)模型和機(jī)制模型或過程模型等。其中，根據(jù)模型所涉及的生態(tài)學(xué)組織層次，則有生理生態(tài)模型、種群模型、群落模型、生態(tài)系統(tǒng)模型、景觀模型以及全球模型等5.4 景觀模型5.4.1 生態(tài)學(xué)模型概述5.4.2 景觀模型的主要類型及特征5.4.3 空間概率模型5.4.4 細(xì)胞自動機(jī)模型5.4.5 景觀機(jī)制模型5.4.6 景觀實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?.4.2 景觀模型的主要類型及特征根據(jù)處理空間異質(zhì)性方式的不同，將景觀模型分為非空間景觀模型、準(zhǔn)空間模型、空間顯式模型三種非空間景觀模型：完全不考慮研究區(qū)的空間異質(zhì)性，或假定空間均質(zhì)性或隨機(jī)性準(zhǔn)空間模型：半空間模型，考慮空間異質(zhì)性的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征空間顯式模型：明確考慮研究對象和過程的空間位置及其在空間上的相互作用關(guān)系景觀生態(tài)學(xué)研究重點(diǎn)在于揭示景觀空間格局與生態(tài)學(xué)過程的相互作用，因此，空間景觀模型是景觀模型的典型代表常見的景觀空間模型：空間概率模型、細(xì)胞自動機(jī)模型、動態(tài)機(jī)制模型等5.4 景觀模型5.4.1 生態(tài)學(xué)模型概述5.4.2 景觀模型的主要類型及特征5.4.3 空間概率模型5.4.4 細(xì)胞自動機(jī)模型5.4.5 景觀機(jī)制