土地利用景观格局空间尺度效应研究——以武汉市为例

城市土地利用景观格局研究对城市规划设计和土地资源管理具有重要的理论价值和现实意义,而研究尺度的选择是其必不可少的部分。本文基于景观生态学方法,以武汉市为研究区域,选取聚集分散指数、斑块类型指数、形状指数三种类型指数对土地利用景观格局进行分析,同时引入层次分析法,研究武汉市土地利用景观格局的空间尺度效应及其响应特征,结果表明武汉市土地利用景观格局具有明显的空间尺度效应,随着空间尺度的增大,景观破碎程度增大,景观分布越来越分散,景观异质性减小,斑块之间连接度越来越弱。在此基础上,建立最佳尺度选择模型,并基于分型理论对最佳尺度的合理性进行验证,最终得出武汉市土地利用景观格局研究的最佳空间尺度为60 m。     

地形对山地森林景观格局多尺度效应

以TM影像和野外调查为数据源,3S技术为研究手段,分析了泰山的森林景观结构、景观异质性动态变化以及景观格局高程的分异。选择相对高差较大的区域设计了8个地形方位,采用3种由连续样方组成的辐射状样带,在遥感影像上进行信息采集,研究地形对森林景观格局的多尺度效应。分析了10个地形因子对森林景观分异的影响。结果表明:1.在景观尺度上,地形方位、海拔、山地类型是影响森林景观镶嵌格局的控制因素,坡向、坡度是重要因素,坡形、坡位是不明显因素;2.以TM影像为信息源,从森林景观分异和梯度分析上,首先要考虑海拔坡向指数、坡形坡位指数和海拔,并立足于地形方位;3.地形主要因子间存在着稳定的显著正相关,明显地对森林分异多尺度格局具有较强的综合解释能力,不论尺度大小对森林景观分异贡献率可稳定地达到70%左右,其解释量随尺度增大而增加,但可解释性减弱。     

基于分形理论的土地利用景观格局变化研究——以长乐市为例

分形理论对地理学中具高度复杂结构的不稳定现象的研究具有良好的效果，为土地利用景观格局的定量描述提供了一条新途径，以分形理论为指导，在地理信息系统技术的支持下，结合多样性、破碎度景观指数，分析了长乐市1990—2000年土地利用景观类型各指数的变化情况：交通用地的分形维数最大，居民点及工矿用地稳定性指数增加，居民点及工矿、园地等受人类活动影响较大的土地利用类型尽管形态简单，复杂性较低，但是稳定性很强，而受人类影响小的自然土地覆被稳定性普遍较差，由此可为区域土地资源的合理利用提供若干参考。     

重庆市浅丘带坝区土地利用与景观空间格局分析

选取重庆市沙坪坝区陈家镇为研究区,采用其建立的土地利用现状数据库,运用GIS的图形处理与空间分析功能,生成6种景观格局图并输入Fragstats for ArcView3.X软件,提取景观格局指数,借助于景观格局指数在生态过程与土地利用间所建立的一种关联,分析并探讨土地利用诱发下景观空间格局特征的响应.其结果:水田景观在景观类型中占据着绝对优势,其连接度表现较高,是景观类型明显的基质,受人类活动干扰强;冬水田景观要素接近于水田景观本底,且冬水田景观要素斑块个数、类型面积随着河流缓冲区距离的增大而增加;旱地景观中各景观要素斑块总体上分布比较零散,规律性不强;农村居民点景观要素是建设用地景观的主要类型,其斑块几何形状简单、规整,各斑块间的相似性强,外围边界接近于正方形或者矩形.     

土地利用景观格局指数的粒度效应——以黄龙县为例

通过对黄龙县土地利用现状图的矢量化,再转化为栅格Grid图,利用景观格局分析软件Fragstats(栅格版),分别以25 m和100 m为步长在25～500 m和100～2 000 m的粒度上对景观格局指数进行计算,分析景观指数的粒度效应,对比2个不同范围粒度域上景观指数呈现的异样性,并尝试性地提出理论景观格局指数.结果表明,9种景观指数有4种不同的变化规律,2个不同步长不同粒度域的景观指数有2类变化规律,且理论景观指数的提出对一些指数可以很好地解决同一个地方用不同分辨率所计算出的不同的景观格局指数,把结果统一到同一个标准上来.     

黄土高原地区景观格局演变研究综述

研究黄土高原地区景观格局演变对认识该地区整个生态系统结构和变化,乃至全球变化,具有至关重要的作用。本文在剖析景观格局和土地利用格局概念与内涵的基础上,从定量化分析、时空特征和尺度效应等方面对黄土高原地区景观格局演变研究进展进行了阐述,深入分析了当前研究在景观数据选择与应用、尺度依赖性分析和标准确定等方面的现状特征与不足之处,并对今后在景观格局演变方面的发展趋势进行了展望,以期为未来景观格局与过程研究提供参考。     

土地利用分类对景观格局指数的影响

基于景观格局指数的空间格局分析是当前景观生态学研究的重要基础内容,不仅数据源准确度、尺度效应显著影响景观格局指数,土地利用类型划分也对景观格局指数具有显著影响,但我们对这种影响的总体理解尚很缺乏。本研究选取24种常用景观格局指数,以深圳市宝安区为试验区,探讨景观格局指数随土地利用分类系统变化的基本规律。研究结果表明,土地利用分类对景观格局指数的确具有显著影响。而根据景观格局指数对土地利用类型数目变化响应的可预测性,可将其分为三类：① 第一类指数随土地利用分类系统变化的可预测性强,能用简单函数关系 (对数函数关系、S形曲线、反比曲线关系) 来表达,包括斑块数目、斑块密度、边界密度、平均斑块面积、景观形状指数、平均斑块形状指数、周长面积比分维数、平均斑块分维数、聚合度、Shannon多样性指数、Simpson多样性指数和修改Simpson多样性指数;② 第二类指数随土地利用分类系统变化可预测性较差,表现为典型的分段 (或阶梯形) 变化,存在多种可能 (S形曲线、直线、反比曲线与复合曲线关系),包括斑块面积标准差、斑块面积变异系数、最大斑块指数、面积加权平均斑块形状指数、面积加权平均斑块分维数、分离度和斑块结合度;③ 第三类指数由于在度量相关空间格局特征时考虑了土地利用类型数多少的影响,随土地利用分类系统变化呈无规律变化,难以用一种简单函数或分段函数来预测其变化行为,包括蔓延度、Shannon均匀度指数、Simpson均匀度指数、修改Simpson均匀度指数和优势度指数。这些指数随土地利用分类系统变化的变化规律,使试验区不同时期、不同土地利用分类系统下的空间格局比较成为可能。     

景观格局变化驱动力研究进展

景观格局变化驱动力研究是理解人类活动与景观格局演化关系的基础。本文概述了驱动因子的分类, 分析了主导驱动因子的时间尺度效应、空间尺度效应和主题尺度效应, 并介绍了驱动因子的相互作用、驱动机制识别、驱动系统自适应等的研究进展。驱动力识别方法正经历从简单定性分析向定量、半定量分析转变的过程, 数据获取手段也随着遥感技术等的进步得到快速发展, 多学科手段综合是景观格局驱动力研究的必然趋势。但由于驱动力研究的问题导向型特征, 目前尚缺乏对某一类景观格局变化驱动力的归纳及跨时空、多尺度对比。对景观格局变化的跨界研究, 可以加深对制度、文化等驱动力的驱动机制的理解。     

猫跳河梯级开发流域土地利用与景观格局空间分异

通过1973—2010年4期遥感影像土地利用变化信息提取和景观格局指数计算,分析水电梯级开发背景下以流域主要干支流为轴线的不同缓冲区内土地利用和景观格局的空间分异动态。结果表明:各缓冲区内不同时期的综合土地利用变化动态度在0.13～0.39之间变动,由内向外综合土地利用变化动态度有增大的趋势;各缓冲区内各时间段的土地利用均达到理论可利用程度的60%以上,内圈开发利用更加活跃,处于土地利用发展时期的时间也更长;内圈受到的人为干扰最大,形状指数最小,斑块的几何形状最简单,外圈相反;各圈层的景观破碎度指数呈先减小后增大的趋势;内外圈分别由于人为活动和自然景观本身的复杂性而使得景观多样性指数偏大;外圈聚集度指数呈先增大后减小的趋势,内圈和中圈聚集度指数变化不明显。     

福州市土地利用景观格局分析

以福州市土地利用现状图为基本图件，在GIS支持下编制了福州市土地利用景现图，进而选取几种主要指数，通过Excel软件计算，定量分析了福州市土地利用的景观格局及破碎化特征。结果表明：林地为基质景观，优势度指数最高，分离度指数最低；耕地、园地、城镇村及工矿用地和水域的均匀度较高，多样性指数较大，但破碎化程度较深；未利用地破碎度最低。从总体上看，土地利用的景观比较单调、多样性指数较小、破碎化程度也较低，景观异质性不高。     

顾及空间尺度效应的城市土地利用变化精细化模拟

城市土地利用变化模拟是优化土地资源配置的科学依据,提高其精细化程度和可靠性有助于准确把握城市用地发展趋势,对城市土地资源精准调控具有重要意义。基于宏观遥感分类的土地利用变化模拟,难以在街区尺度上揭示城市用地社会功能变化及精细化模拟中空间尺度效应来源和作用机理。本文联合遥感影像和POI数据识别出城市土地利用精细化特征,运用响应面法率定土地利用精细化模拟的最优空间尺度组合,在此基础上,利用CA-Markov模型开展了未来土地利用变化的精细化模拟。以武汉市中心城区为应用案例,研究结果表明：基于POI 的城市土地利用精细化识别方法,可以深度解析城市建设用地的社会功能,极大改善了传统基于遥感的土地覆被宏观解译效果;研究区土地利用变化元胞自动机精细化模拟的最优空间尺度组合是30 m元胞、7×7邻域以及冯诺依曼邻域类型,采用最优空间尺度组合能够提高土地利用变化精细化模拟的可靠性。响应面试验设计结果可有效识别精细化模拟过程中空间尺度效应的主要来源,并区分其对模拟精度的影响程度与正负效应;预计到2025年,研究区建设用地范围将继续向周边扩张,各类型用地之间互为交织,土地利用空间格局将呈更加破碎化趋势。     

峰丛洼地石漠化景观演化与土地利用模式

峰丛洼地石漠化景观格局是土壤分布空间格局的制约下,岩溶生态系统对植被强烈依附性条下,由不同类型人类活动决定的。农耕、放牧和砍伐是最主要的破坏峰丛植被的人类活动;缓坡耕地形成轻度石漠化景观;陡坡地形成中度石漠化景观,因坡面土壤流失,演化为更高等级石漠化景观;峰丛陡坡放牧和砍伐都可能直接形成峰丛上部大面积中-强度石漠化景观,出现峰丛坡面石漠化景观分异,产生不同的土地利用模式。     

城市景观格局对城市内涝的影响研究——以深圳市为例

近年来,城市内涝问题频发,引发了强烈关注。现有有关城市内涝问题的研究多关注土地利用与城市内涝的关系,而对于城市景观格局对城市内涝影响的研究则不多。本文以内涝问题严重的深圳市为研究区,利用深圳市2014年5月11日暴雨期间内涝点数据（共278个）,选取类型水平上的最大斑块面积比例（Largest Patch Index, LPI）、斑块聚集度（Patch Cohesion Index, PCI）、景观破碎度（Landscape Division Index, DIVISION）、景观水平的蔓延度（Contagion Index, CONTAG）、香农多样性指数（Shannon's Diversity Index, SHDI）共5个景观指数,并结合土地利用类型、不透水率、植被覆盖度、降雨量、地形地势及雨水管网密度等内涝影响因子,运用相关分析和多元逐步回归分析,探究深圳市景观格局对内涝的影响。结果表明：① 土地利用类型中,住宅用地等建设用地对内涝灾害影响最大,其面积比例的增加会加剧区域内涝程度;② 城市各类型景观格局特征中,建设用地斑块的优势度、聚集度越高,景观破碎化程度越低,区域的内涝程度越高,绿地的景观格局对城市内涝的影响与建设用地相反;③ 城市整体景观特征中,景观整体越复杂越不易引发内涝灾害;④ 不透水率等人为因素比降雨量等自然因素对城市内涝的影响程度大。本研究的结果可以使人关注到地表景观格局对内涝的重要作用,为内涝治理和景观格局的规划管理提供参考和借鉴。     

土地利用空间格局的图形信息表达初步研究

土地利用表现为在自然要素和人类活动的综合作用下的一系列异质性的图形。不同的土地利用空间格局的地学形成机制、生态功能、演化方向和对环境的影响各不相同,其空间图形也千差万别。运用景观生态学原理、地理图形信息理论,以位于中国北方农牧交错带的吉林省前郭县作为研究区,在GIS的支持下,归纳、抽象了各主要土地利用类型斑块形状及其描述参数,探讨了土地利用空间格局和空间分布的表达方法(VCM曲线),实现了土地利用空间格局图形的数量化描述和分析。其结果为从图形信息机理的角度研究土地利用格局的地学形成机制及生态功能、时空演化等方面奠定了基础     

“源-汇”景观格局的热岛效应研究——以武汉市为例

论文基于2017年Landsat 8遥感影像,通过GIS技术选取城市地表温度、源汇景观密度、源汇景观贡献度和景观效应指数,结合地理空间分析和数理统计方法,分析了武汉市局部源汇景观格局对城市地表温度的贡献及其效应。结果表明：① 武汉市城区热岛(urban heat island, UHI)季节变化明显,夏季热岛强度大、范围广,呈“大”字型分布,工业集聚区和经济开发区产生的UHI更显著;② 武汉市城区平均地表温度(land surface temperature, LST)在距市中心约8 km处达到峰值后沿城乡梯度逐渐下降,呈现“倒钩型”特征,这一现象与景观密度变化密切相关;③ LST与源(正向)、汇(负向)景观密度存在极强相关性,不透水表面是城区热岛的主要贡献因子;④ 相同密度的水体和绿地,水体更具有削弱城市热岛效应的功能;⑤ 一般当汇-源景观面积比>0.89(汇区密度>0.47)时,局部景观格局对城市热岛有缓解作用,且局部汇区越集中缓解效果越显著。     

中国土地利用空间格局刻画方法研究

土地利用空间格局研究是土地利用/覆盖变化（LUCC）理论和实践的基础,对土地利用空间格局进行有效刻画有利于国土资源空间优化,提升土地利用规划和管理水平。由于土地利用空间格局的研究范畴尚不明晰,目前土地利用空间格局的研究对形状、斑块分布和结构等方面关注较少,缺乏对不同土地利用类型间相互关系的研究;同时,格局指标繁多且存在较大的相关性,如何建立指标与土地利用空间格局的对应关系值得进一步研究。本文在深刻理解土地利用空间格局内涵的基础上,将面积、形状和斑块分布总结为土地利用几何特征,将结构和多样性总结为土地利用类型特征,建立了土地利用空间格局刻画指标体系,利用模糊C均值聚类分析,明确了指标与空间格局间的对应关系。结果表明,中国土地利用几何特征可以划分为简单大斑块型、复杂大斑块型、复杂小斑块型、简单小斑块型和散布型五种,不同的几何特征反映了不同土地利用类型的面积、形状和斑块分布的特点,体现了区域土地利用类型的组合关系。2010年中国土地利用共存在61种不同的结构,但主要的结构类型仅有14种,结构特征具有明显的空间聚集性,体现了不同土地利用类型的空间分异性。中国土地利用多样性以3~5类为主,占比达66.69%,其特征总体上呈现“东北、东南高,西北低”的态势。该研究丰富了土地利用空间格局研究的理论体系,填补了中国土地利用整体空间格局刻画的空白。     

塔里木河流域土地利用监测适宜尺度选择方法

Optimal scale is one of the important issues in ecology and geography. Based on land-use data of the Tarim River Basin in Xinjiang of China in the 1950s, regarding the area of land use types as the parameter in scale selecting, the histograms of the patches in area are charted. Then, by reinforcing the normalized scale variances (NSV) with 3 landscape indices, the scale characteristics of land use in the Tarim River Basin can be summarized. (1) NSV in the Tarim River up to a maximum at scale of 1:50,000 which is considered appropriate for the Tarim River. (2) Diversity indices of saline land are consistent with NSV’s. Diversity indices and NSV of sandy land showed that the appropriate scale is in the same scale domain. There is a significant difference between diversity indices and NSV of forestland and shrubland. (3) Fractal dimension of sandy land and saline land showed a hierarchical structure at a scale of 1:10,000. Fractal dimension of forestland and shrubland are distributed under the same hierarchical structure in the region. Foundation: National Natural Science Foundation of China, No.40571030; No.40730633 Author: Zhao Jin (1980–), Ph.D, specialized in study of scale effect.     

A method for choice of optimum scale on land use monitoring in Tarim River Basin

Optimal scale is one of the important issues in ecology and geography. Based on land-use data of the Tarim River Basin in Xinjiang of China in the 1950s, regarding the area of land use types as the parameter in scale selecting, the histograms of the patches in area are charted. Then, by reinforcing the normalized scale variances (NSV) with 3 landscape indices, the scale characteristics of land use in the Tarim River Basin can be summarized. (1) NSV in the Tarim River up to a maximum at scale of 1:50,000 which is considered appropriate for the Tarim River. (2) Diversity indices of saline land are consistent with NSV’s. Diversity indices and NSV of sandy land showed that the appropriate scale is in the same scale domain. There is a significant difference between diversity indices and NSV of forestland and shrubland. (3) Fractal dimension of sandy land and saline land showed a hierarchical structure at a scale of 1:10,000. Fractal dimension of forestland and shrubland are distributed under the same hierarchical structure in the region.