景觀結(jié)構(gòu)特征數(shù)量化方法概述

1、第14卷 第2期1 9 9 9 年 6 月河北林果研究hebei jo urnal of fo restry and o rchard researchvol114 no12ju n . 1999文章編號(hào) :100724961 (1999) 0220126207景觀結(jié)構(gòu)特征數(shù)量化方法概述王勝( 北京林業(yè)大學(xué) , 北京海淀 100083)關(guān)鍵詞 : 景觀結(jié)構(gòu) ; 斑塊 ; 景觀 ; 數(shù)量化方法中圖分類號(hào) : s 75712文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 : aan introd uctio n of quantitative methodsl andscape structure researc hinwang s

2、heng( beijing forestry university , beijing , 100083)key words : landscape structure ; patch ; landscape ; quantitative methods景觀生態(tài)學(xué)是近年來迅速發(fā)展起來的一門新興學(xué)科 。它以多學(xué)科 、多尺度的研究引人注。隨 著景觀生態(tài)學(xué)的成熟和發(fā)展 , 大量的數(shù)量方法被引入其研究之中3 5 。這些數(shù)量目1 ,2方法 , 按其描述內(nèi)容可分為 : 斑塊 (其中包括斑塊數(shù)量 、斑塊大小和斑塊形狀等) 、綜合景觀 (包括景觀異質(zhì)性 、格局與尺度 、景觀動(dòng)態(tài)) ?，F(xiàn)將描述景觀結(jié)構(gòu)特征的數(shù)量

3、化方法簡(jiǎn)要 介紹如下 。斑塊1景觀生態(tài)學(xué)通常不以單個(gè)斑塊為研究對(duì)象 , 但是每個(gè)斑塊的數(shù)據(jù)是計(jì)算其他指標(biāo)的基礎(chǔ) 。因此 , 斑塊的數(shù)量 、大小和形狀的描述 , 在景觀生態(tài)學(xué)中具有至關(guān)重要的作用 。111斑塊數(shù)量斑塊數(shù)量可以分為 : a) 一個(gè)景觀中所有斑塊數(shù) ( n ) ; b) 一個(gè)景觀中某類斑塊的數(shù)量 ,或稱某類景觀要素 (生態(tài)系統(tǒng)) 的斑塊數(shù) ( en ) 。兩者之間存在著這樣的關(guān)系 : 收稿日期 : 1998205214 ; 修改稿收期 : 1998212218nn = eni = 1式中 : n 為景觀要素的類型數(shù) 。單位面積內(nèi)的斑塊數(shù)被稱為斑塊密度 , 包括以下 2 種 :1) 景

4、觀斑塊密度 ( pd) : 指景觀中單位面積內(nèi)所有的斑塊數(shù) 。pd (patch density) = n / a ,式中 : a 為景觀的總面積或研究范圍的總面積 。2) 景觀要素斑塊密度 ( epd) : 指景觀中單位面積內(nèi)某一類景觀要素的斑塊數(shù) 。epd = enea式中 , ea 為某類景觀要素的總面積 。,斑塊數(shù)量反映出景觀的破碎化程度。斑塊數(shù)量越多 , 景觀斑塊密度越大 , 說明景觀的破碎度越大 ; 而景觀要素斑塊密度則反映出某一類景觀要素的破碎程度 。從斑塊密度這一指標(biāo)還可以衍生出景觀邊緣密度和景觀要素邊緣密度。景觀邊緣密度是景觀單位面積上的斑塊邊緣面積值 , 而景觀要素邊緣密度

5、則是景觀內(nèi)單位面積上某一類景觀要素的斑塊邊緣面積值然而在實(shí)際工作中 , 由于邊緣面積的難以確定和測(cè)定中主觀因素的影響 , 使這兩個(gè)指標(biāo)帶有很大的模糊性。112斑塊大小測(cè)定斑塊面積的傳統(tǒng)方法有方格法和求積儀法。由于斑塊形狀的復(fù)雜性 , 使斑塊面積的測(cè)定費(fèi)時(shí)費(fèi)力且精度不高。近年來 , 隨著 gis 的廣泛應(yīng)用 , 使斑塊面積測(cè)定的精確度大為提高 7 。關(guān)于斑塊面積 , 有如下描述指標(biāo) :1)2)3)斑塊平均面積 :最大斑塊面積 :最小斑塊面積 :pa = an ,pamax = max ( ai ) , i = 1 , 2 , 3 , n ;, n ;pamin = min ( ai ) , i

6、= 1 , 2 ,3 ,12124)5)斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差和變動(dòng)系數(shù) : s pa =pa -, c = s / pa 。paijpapan內(nèi)部生境總面積 ( ia ) 與平均內(nèi)部生境面積 ( ia ) : 內(nèi)部生境面積是斑塊面積減去受邊緣效應(yīng)影響的邊緣面積之后的剩余面積 。針對(duì)不同的研究對(duì)象和目的 , 邊緣帶的寬度也有所不同 。可以通過 gis 支持 , 生成斑塊緩沖帶作為其斑塊邊緣帶 。113斑塊形狀自然界中的斑塊幾乎不存在有規(guī)則的幾何形狀 , 這就使斑塊的形狀描述變得極為困難 。11311 描述形狀的指標(biāo)1) 形狀系數(shù) : f = l / w延伸率 (elongation) : e = wl

7、 ,式中 : f 與 e 成反比 , f 值越大 , 說明斑塊形狀越狹長(zhǎng) 8 。2) 近圓率 (circularity) 1 ,9 :2 a4 al w a a p c1 =,c2 =,c3 =,c4 =,c5 =,c6 =,22acacp2alp式中 : ac 為斑塊外圍最小圓面積 , p 為圓周長(zhǎng) 。該指標(biāo)是將斑塊形狀與相同面積的圓相比較 , 有時(shí)也被稱作緊密度 ( compactness) 或邊 界發(fā)育程度。其各種計(jì)算公式大同小異 。c 值越 趨近于 1 , 說明斑塊形狀越趨近于圓。與此 相類似的指標(biāo) , 還有近橢圓率和近方率 , 分別將斑塊形狀與橢圓和方形相比較 , 但生態(tài)意義 不大

8、。ri3) 平均半徑 :r =,n形狀半徑 : fr = a / l 24) 形狀系數(shù) 1 : s f = p / p,cpc 為斑塊內(nèi)置最小圓的周長(zhǎng) ; p 為斑塊周長(zhǎng)。該值為 1 時(shí) , 斑塊形狀為圓 ; 該值越大 , 表明斑塊形狀越復(fù)雜。5) 形狀指數(shù) : 形狀指數(shù) = 半島數(shù)斑塊面積 。該指數(shù)表示斑塊邊界凸起的情況。該數(shù)值 越大 , 表明斑塊的大凸起越多 , 形狀越復(fù)雜 。該指數(shù)應(yīng)用于不同斑塊的形狀比較 , 單對(duì)一個(gè) 斑塊使用則不能說明斑塊形狀 。11312 分維分析 近年來 , 分維幾何 (fractal geometry) 的提出和發(fā)展 , 又為描述斑塊形狀 提出了一個(gè)新的工具 分

9、維數(shù) 10 ,11 。分維數(shù)可以反映出空間實(shí)體幾何形狀的不規(guī)則性 。分 維分析有精確分維形和統(tǒng)計(jì)性分維。精確分維是完全符合幾何規(guī)則的 , 而在生態(tài)學(xué)研究中則 多應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分維模型 ( statistical fractal model ) 12 。分維數(shù)的一般數(shù)學(xué)表達(dá)式為 q ( l )= l d 。式中 ,是在觀測(cè)尺度 l 上獲得的某q ( l )種量 (即分維變量) , d 是量 q 的分維數(shù) 。d 取值越大 , 則 q 的結(jié)構(gòu)和變化越復(fù)雜 。求邊界長(zhǎng)度分維數(shù)的方法有 : 變換測(cè)量尺度 ( measurement scale) 法 、格子法、周長(zhǎng) - 面積測(cè)定法 等。邊界長(zhǎng)度的計(jì)算公式采用

10、:l () =k1 - d,()為邊界長(zhǎng)度 , 為測(cè)量尺度 , d 為分維數(shù) ; k 為常數(shù) 。式中 :或 式中 :ld/ 2kap =,p 為斑塊的周長(zhǎng) ; a 為斑塊面積 ; d 為分維數(shù) ; k 為常數(shù) 。d 的理論范圍值在 110 210 之間。如果 d = 1 , 則斑塊形狀為歐幾里得正方形 , 當(dāng)d = 2 , 則表示該斑塊的形狀最為復(fù)雜。周長(zhǎng)和面積可在一些固定的尺度上 , 通過一些測(cè) 量 手段來獲得。2 景觀211景觀異質(zhì)性分析異質(zhì)性是景觀的重要屬性 , 景觀異質(zhì)性指數(shù)可以分為 : 多樣性指數(shù) 、鑲嵌度指數(shù)和距離指數(shù) 5 ,9 。21111景觀多樣性指數(shù)與均勻度景觀多樣性是指景觀

11、在結(jié)構(gòu) 、功能以及隨時(shí)間變化方面 的多樣性 9 。1) 豐富度 : 指景觀里不同景觀組分 (生態(tài)系統(tǒng)) 的總數(shù) 。r = ( t/ tmax ) 100 % ,式中 : r 是相對(duì)豐富度指數(shù) ; t 是豐富度 ( 即景觀里不同生態(tài)系統(tǒng)類型總數(shù)) ; tmax 是景觀最大可能豐富度 。2) 均勻度 : 指景觀里不同生態(tài)系統(tǒng)的分配均勻程度 。e = ( hhmax ) 100 %,式中 , e 是相對(duì)均勻度指數(shù) , h 是修正了的 simp son 指數(shù) , hmax 是在給定豐富度 t 條件下景觀最大可能均勻度 。h 和 hmax 的計(jì)算公式為 :t p2h = - log,h= log ( t

12、) ,imaxi = 1式中 , pi 是生態(tài)系統(tǒng)類型 i 在景觀里的面積比例 , n 是景觀里生態(tài)系統(tǒng)的類型總數(shù) 。3) 優(yōu)勢(shì)度 : 指景觀由少數(shù)幾個(gè)主要生態(tài)系統(tǒng)控制的程度 , 與均勻度呈負(fù)相關(guān) 。rd = 100 - ( ddmax ) 100 % ,式中 , rd 是相對(duì)優(yōu)勢(shì)度指數(shù) , d 是多樣性指數(shù) , dmax 是 d 的最大可能取值 。顯然 , 優(yōu)勢(shì)度和均勻度從本質(zhì)上講是一樣的 , 它們的差異在于其生態(tài)學(xué)意義不同 。21112鑲嵌度指數(shù)1) 鑲嵌度 :tt1ee( ) dd ( )100 % ,pt =ijijn b i = 1 j = 1式中 , pt 是相對(duì)鑲嵌度指數(shù) , e

13、e( ij) 是相鄰生態(tài)系統(tǒng) i 和 j 之間的共同邊界長(zhǎng)度 , dd ( ij) 是生態(tài)系統(tǒng) i 和 j 間的相異性量度 , n b 是景觀里不同生態(tài)系統(tǒng)間邊界的總長(zhǎng)度。dd 或由專家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來確定或由另外一套獨(dú)立的數(shù)據(jù)利用某種數(shù)量方法 ( 如排序的主軸值) 較客觀地確定 , 不管用何方法 , dd ( ij) 的取值須在 0 與 1 之間 。pt 值大 , 代表景觀里有許多不同生態(tài)系統(tǒng)交錯(cuò)分布 , 有高對(duì)比度 ; pt 取值小 , 表示景觀有低對(duì)比度 。2) 聚集度 : 聚集度指景觀里不同生態(tài)系統(tǒng)的團(tuán)聚程度。neill 等 (1988) 提出聚集度 d= cmax - c , 后由 l i

14、 修改為 :rc = 1 - ccmax ,ttc = - p ( i , j) log p ( i , j) ,i = 1 j = 1cmax= 2 log ( t) ,式中 : rc 是相對(duì)聚集度指數(shù) ; c 為復(fù)雜性指數(shù) ( complexity index) ; cmax 是 c 的最大可能取值。 p ( i , j) 是生態(tài)系統(tǒng) i 與生態(tài)系統(tǒng) j 相鄰的概率 , t 是景觀里生態(tài)系統(tǒng)類型總數(shù) 。n n如果pij = pji = n ijn i , 則rc1 = 1 + pij ln ( pij ) n1n ( n) ;i = 1j = 1n n如果則rc2 = 1 + ( pij

15、) 1n ( pij ) 2ln ( n) 。pij = pi pji ,i = 1j = 1rc1 隨不同的空間布局發(fā)生變化 , 可是隨 著斑塊類型數(shù)的增加 , 變化漸緩且數(shù)值下降 13 rc2 可反映出不同的空間布局 , 可隨斑塊類型的增多而變化。21113距離指數(shù)距離指數(shù)有兩種用途 : 一是用來確定景觀里斑塊的分布是否服從隨 機(jī)分 布 ; 二是用來定量描述景觀里斑塊的連接度 (connectivity) 或隔離度 (isolation) 。1) 最小距離指數(shù) ( nearest neighbor index) :nn i = mnndennd ,ennd = 12 d ,d = na ,

16、式中 , nni 是最小距離指數(shù) , mnnd 是斑塊與其相鄰斑塊間的平均最小距離 , ennd 是在假定隨機(jī)分布前提條件下 mnnd 的期望值 。n 是給定類型的斑塊數(shù) , a 是景觀總面積 。若 nn i 的取值為 0 , 則格局為完全團(tuán)聚分布 ; 若 nn i 的取值為 110 , 則格局為隨機(jī)分 布 ; 若 nni 取其最大值 21149 , 則格局為完全規(guī)則分布。2) 連接度指數(shù) : 用來描述景觀內(nèi)同類斑塊聯(lián)系程度 。2npx =,i = 1i = 1式中 , px 是連接性指數(shù) , ai 是斑塊 i 的面積 。 px 取值從 0 到 1 ; px 取值大時(shí) , 則表明景觀里給定斑塊

17、類型是群聚的 。212 格局與尺度21211 區(qū)組法 格局與尺度分析最早始于 greig - smith ( 1952) 的區(qū)組技術(shù) ( blocking tech2 nique) 。該方法是在連續(xù)樣方中系統(tǒng)取樣 , 1957 年 , kershaw 將該方法擴(kuò)展為沿樣線 ( line transects) 取樣 。每條線所包含的樣方數(shù)必須是 2 的冪次方 。然后將每個(gè)樣方所取的數(shù)值按 傳統(tǒng)方法計(jì)算 。在計(jì)算過程中 , 相鄰兩個(gè)區(qū)組合并為一個(gè)區(qū)組 , 直至只剩兩個(gè)區(qū)組 , 每一區(qū)組包含整個(gè) 樣方數(shù)的一半 。在不同大小的區(qū)組之間 , 進(jìn)行嵌套的方差分析 , 分別計(jì)算區(qū)組內(nèi)方差和區(qū)組 間方差 ,

18、然后以區(qū)組大小為 x 軸 , 平均平方差為 y 軸作圖 , 圖形上的波峰和波谷則反映出 數(shù)據(jù)的格局尺度 , 波峰表示在此區(qū)組大小 , 相鄰區(qū)組是不相似的 ; 波谷表示相鄰區(qū)組是相似 的 。后來區(qū)組法一再被改進(jìn) , 如 hill (1973) 提出“雙項(xiàng)局部方差” (two - term local) , good2all (1974) 建議“隨機(jī)樣方對(duì)法”。21212 自相關(guān)分析 自相關(guān)分析用于檢驗(yàn)?zāi)骋蛔兞吭谀骋坏攸c(diǎn)的觀察值是否與其他地點(diǎn)的 觀察值明顯相關(guān) 。它通過計(jì)算數(shù)據(jù)間的自相似性來發(fā)現(xiàn)序列的重復(fù)性 。當(dāng)每個(gè)點(diǎn)都與其他點(diǎn) 相比較時(shí) , 具有最大相似性或相異性的位置就被找出來了5 ?？臻g自相

19、關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式如下 :1) moran 的 i 系數(shù) :nn n w ( ij) ( xi - x) ( xj - x) i = 1 j = 1 。i =nnni = 12 w ( ij)i = 1 j = 1xi - x2) geary 的 c 系數(shù) :ai nndin ai nndinn2 w ( ij)xi - xj i = 1 j = 1 。c =nnn n 22 w ( ij)xi - xji = 1 j = 1i = 1 j = 1式中 , xi 和 xj 分別是變量 x 在配對(duì)空間單元 i 和 j 上的取值 ; wij 是相鄰權(quán)重 , 最常用的是二元相鄰權(quán)重 , 即當(dāng)空間單元

20、i 和 j 相連接時(shí) wij 為 1 , 否則為 0 ; n 為空間單元總數(shù) 。i 系數(shù)取值從 - 1 到 1 ; i = 0 時(shí)代表空間無關(guān) , i 取正值時(shí)為正相關(guān) , 取負(fù)值時(shí)為負(fù)相關(guān)。c 系數(shù)取值大于或等于 0 , 但通常不超過 3 ; c 取值小于 1 時(shí) , 代表正相關(guān) ; c 值越 大于 1 則相關(guān)性越小。21213波譜分析如同區(qū)組法一樣 , 波譜分析亦用于鑒定連續(xù)空間序列的重復(fù)格局尺度 ,不同的是 , 波譜分析是通過將連續(xù)的變量數(shù)據(jù)與某已知的波形模型來比較而得出結(jié)論的 。這一點(diǎn)不同于其他測(cè)定格局尺度的方法。從廣義上來說 , 波譜分析反映了數(shù)據(jù)系列的周期性如果景觀空間格局存在某種

21、周期性 (即有規(guī)律的波動(dòng)性) , 則可以用波譜分析檢驗(yàn)出來 5 ,14 。21214趨勢(shì)面分析趨勢(shì)面分析 (trend surface analysis) 是用統(tǒng)計(jì)模型來描述變量空間分布的一種方法 , 最早應(yīng)用于地質(zhì)學(xué) , 現(xiàn)在已被用于任何空間數(shù)據(jù)的數(shù)量化分析 6 。趨勢(shì)面本身是一個(gè)多項(xiàng)式函數(shù) , 趨勢(shì)面分析最常用的計(jì)算方法是多項(xiàng)式回歸模型。分析一般從一次多項(xiàng)式開始 , 然后不斷地增加多項(xiàng)式的次數(shù) 。一般說來 , 趨勢(shì)面多項(xiàng)式的次數(shù)越高 , 其擬合程度也越高 , 但其通用性和預(yù)測(cè)性也就越低 , 計(jì)算也越來越復(fù)雜 。所以 , 趨勢(shì)面分析通常只應(yīng)用到 4 或 5 次多項(xiàng)式 。討論3隨著景觀生態(tài)學(xué)理

22、論和計(jì)算機(jī)技術(shù)、遙感技術(shù) 、地理信息系統(tǒng)的迅速發(fā)展 , 定量方法的使用已是不可避免 。各國(guó)科學(xué)家在此方面做了大量努力 , 提出了很多數(shù)量化指標(biāo)及模型14 17, 這些指標(biāo)對(duì)于景觀的描述和研究 , 有著非常重要的作用 。但需要指出的是 : 數(shù)量方法是為研究服務(wù)的 , 不能為數(shù)量化而數(shù)量化 。每個(gè)數(shù)量指標(biāo)都具有它的生態(tài)意義 , 有些指標(biāo)雖然算式不同 , 但其表達(dá)的內(nèi)容是一致的 , 使用時(shí)應(yīng)著眼于其說明的問題 , 而不應(yīng)盲目地羅列各指標(biāo) 。gardner 和 oneill 就曾指出 , 在景觀尺度上研究因果關(guān)系的最有效的模型 , 是最簡(jiǎn)單的模型 。turner 也指出 , 技術(shù)方法的不恰當(dāng)運(yùn)用 ,

23、會(huì)導(dǎo)致對(duì)于重要問題的不正確解答因此 , 方法必須適合于研究 。理想化的情況是 , 用較少的指標(biāo)就可以表示出格局和結(jié)構(gòu)的重要內(nèi)容 。另外 , 許多指標(biāo)和方法在理論上和實(shí)踐上仍存在著這樣那樣的問題 , 大部分指標(biāo)如多樣性指數(shù) 、邊緣指數(shù) 、分維數(shù) 、擴(kuò)散指數(shù) 、優(yōu)勢(shì)度等等 , 并沒有被實(shí)踐檢驗(yàn)過 , 還有一些方法應(yīng)用甚少 。因此 , 不應(yīng)盲目地迷信于數(shù)量方法的公式 , 應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況加以改進(jìn) 。r. mau2reen hulshoff 就曾檢驗(yàn)過美國(guó)的格局指標(biāo)是否適用于荷蘭景觀 , 其結(jié)果是幾乎所有被檢驗(yàn)的指標(biāo)都不能表示出荷蘭景觀格局 。因此 , 如果所使用的數(shù)量方法缺乏統(tǒng)計(jì)學(xué)上的說明 , 科學(xué)家

24、就難以使用它們來評(píng)估景觀格局和生態(tài)過程之間的聯(lián)系 , 也不能使用格局來說明景觀的不同 , 或景觀在時(shí)間中的變化18 。景觀生態(tài)定量方法未來的發(fā)展方向 , 就在于檢驗(yàn)各種假說 。在景觀指數(shù) 、生態(tài)過程和尺度之間的關(guān)系還需要進(jìn)一步研究 , 以弄清這些格局產(chǎn)生的原因和格局變化過程中所產(chǎn)生的生態(tài)效應(yīng) 。致謝 : 本文經(jīng)導(dǎo)師徐化成教授審閱 , 特此致謝 。參 考 文 獻(xiàn) :123forman rtt , gordan m1 landscape ecology m. john wiley & sons , 1986徐化成. 景觀生態(tài)學(xué) m.北京 : 中國(guó)林業(yè)出版社 , 1996monica g turne

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