景观结构特征数量化方法概述

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文章编号 :100724961 (1999) 0220126207景观结构特征数量化方法概述王胜( 北京林业大学 , 北京海淀 100083)关键词 : 景观结构 ; 斑块 ; 景观 ; 数量化方法中图分类号 : s 75712文献标识码 : 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景观生态学是近年来迅速发展起来的一门新兴学科 。它以多学科 、多尺度的研究引人注。随 着景观生态学的成熟和发展 , 大量的数量方法被引入其研究之中3 5 。这些数量目1 ,2方法 , 按其描述内容可分为 : 斑块 (其中包括斑块数量 、斑块大小和斑块形状等) 、综合景观 (包括景观异质性 、格局与尺度 、景观动态) 。现将描述景观结构特征的数量

3、化方法简要 介绍如下 。斑块1景观生态学通常不以单个斑块为研究对象 , 但是每个斑块的数据是计算其他指标的基础 。因此 , 斑块的数量 、大小和形状的描述 , 在景观生态学中具有至关重要的作用 。111斑块数量斑块数量可以分为 : a) 一个景观中所有斑块数 ( n ) ; b) 一个景观中某类斑块的数量 ,或称某类景观要素 (生态系统) 的斑块数 ( en ) 。两者之间存在着这样的关系 : 收稿日期 : 1998205214 ; 修改稿收期 : 1998212218nn = eni = 1式中 : n 为景观要素的类型数 。单位面积内的斑块数被称为斑块密度 , 包括以下 2 种 :1) 景

4、观斑块密度 ( pd) : 指景观中单位面积内所有的斑块数 。pd (patch density) = n / a ,式中 : a 为景观的总面积或研究范围的总面积 。2) 景观要素斑块密度 ( epd) : 指景观中单位面积内某一类景观要素的斑块数 。epd = enea式中 , ea 为某类景观要素的总面积 。,斑块数量反映出景观的破碎化程度。斑块数量越多 , 景观斑块密度越大 , 说明景观的破碎度越大 ; 而景观要素斑块密度则反映出某一类景观要素的破碎程度 。从斑块密度这一指标还可以衍生出景观边缘密度和景观要素边缘密度。景观边缘密度是景观单位面积上的斑块边缘面积值 , 而景观要素边缘密度

5、则是景观内单位面积上某一类景观要素的斑块边缘面积值然而在实际工作中 , 由于边缘面积的难以确定和测定中主观因素的影响 , 使这两个指标带有很大的模糊性。112斑块大小测定斑块面积的传统方法有方格法和求积仪法。由于斑块形状的复杂性 , 使斑块面积的测定费时费力且精度不高。近年来 , 随着 gis 的广泛应用 , 使斑块面积测定的精确度大为提高 7 。关于斑块面积 , 有如下描述指标 :1)2)3)斑块平均面积 :最大斑块面积 :最小斑块面积 :pa = an ,pamax = max ( ai ) , i = 1 , 2 , 3 , n ;, n ;pamin = min ( ai ) , i

6、= 1 , 2 ,3 ,12124)5)斑块面积标准差和变动系数 : s pa =pa -, c = s / pa 。paijpapan内部生境总面积 ( ia ) 与平均内部生境面积 ( ia ) : 内部生境面积是斑块面积减去受边缘效应影响的边缘面积之后的剩余面积 。针对不同的研究对象和目的 , 边缘带的宽度也有所不同 。可以通过 gis 支持 , 生成斑块缓冲带作为其斑块边缘带 。113斑块形状自然界中的斑块几乎不存在有规则的几何形状 , 这就使斑块的形状描述变得极为困难 。11311 描述形状的指标1) 形状系数 : f = l / w延伸率 (elongation) : e = wl

7、 ,式中 : f 与 e 成反比 , f 值越大 , 说明斑块形状越狭长 8 。2) 近圆率 (circularity) 1 ,9 :2 a4 al w a a p c1 =,c2 =,c3 =,c4 =,c5 =,c6 =,22acacp2alp式中 : ac 为斑块外围最小圆面积 , p 为圆周长 。该指标是将斑块形状与相同面积的圆相比较 , 有时也被称作紧密度 ( compactness) 或边 界发育程度。其各种计算公式大同小异 。c 值越 趋近于 1 , 说明斑块形状越趋近于圆。与此 相类似的指标 , 还有近椭圆率和近方率 , 分别将斑块形状与椭圆和方形相比较 , 但生态意义 不大

8、。ri3) 平均半径 :r =,n形状半径 : fr = a / l 24) 形状系数 1 : s f = p / p,cpc 为斑块内置最小圆的周长 ; p 为斑块周长。该值为 1 时 , 斑块形状为圆 ; 该值越大 , 表明斑块形状越复杂。5) 形状指数 : 形状指数 = 半岛数斑块面积 。该指数表示斑块边界凸起的情况。该数值 越大 , 表明斑块的大凸起越多 , 形状越复杂 。该指数应用于不同斑块的形状比较 , 单对一个 斑块使用则不能说明斑块形状 。11312 分维分析 近年来 , 分维几何 (fractal geometry) 的提出和发展 , 又为描述斑块形状 提出了一个新的工具 分

9、维数 10 ,11 。分维数可以反映出空间实体几何形状的不规则性 。分 维分析有精确分维形和统计性分维。精确分维是完全符合几何规则的 , 而在生态学研究中则 多应用统计分维模型 ( statistical fractal model ) 12 。分维数的一般数学表达式为 q ( l )= l d 。式中 ,是在观测尺度 l 上获得的某q ( l )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 。求边界长度分维数的方法有 : 变换测量尺度 ( measurement scale) 法 、格子法、周长 - 面积测定法 等。边界长度的计算公式采用

10、:l () =k1 - d,()为边界长度 , 为测量尺度 , d 为分维数 ; k 为常数 。式中 :或 式中 :ld/ 2kap =,p 为斑块的周长 ; a 为斑块面积 ; d 为分维数 ; k 为常数 。d 的理论范围值在 110 210 之间。如果 d = 1 , 则斑块形状为欧几里得正方形 , 当d = 2 , 则表示该斑块的形状最为复杂。周长和面积可在一些固定的尺度上 , 通过一些测 量 手段来获得。2 景观211景观异质性分析异质性是景观的重要属性 , 景观异质性指数可以分为 : 多样性指数 、镶嵌度指数和距离指数 5 ,9 。21111景观多样性指数与均匀度景观多样性是指景观

11、在结构 、功能以及随时间变化方面 的多样性 9 。1) 丰富度 : 指景观里不同景观组分 (生态系统) 的总数 。r = ( t/ tmax ) 100 % ,式中 : r 是相对丰富度指数 ; t 是丰富度 ( 即景观里不同生态系统类型总数) ; tmax 是景观最大可能丰富度 。2) 均匀度 : 指景观里不同生态系统的分配均匀程度 。e = ( hhmax ) 100 %,式中 , e 是相对均匀度指数 , h 是修正了的 simp son 指数 , hmax 是在给定丰富度 t 条件下景观最大可能均匀度 。h 和 hmax 的计算公式为 :t p2h = - log,h= log ( t

12、) ,imaxi = 1式中 , pi 是生态系统类型 i 在景观里的面积比例 , n 是景观里生态系统的类型总数 。3) 优势度 : 指景观由少数几个主要生态系统控制的程度 , 与均匀度呈负相关 。rd = 100 - ( ddmax ) 100 % ,式中 , rd 是相对优势度指数 , d 是多样性指数 , dmax 是 d 的最大可能取值 。显然 , 优势度和均匀度从本质上讲是一样的 , 它们的差异在于其生态学意义不同 。21112镶嵌度指数1) 镶嵌度 :tt1ee( ) dd ( )100 % ,pt =ijijn b i = 1 j = 1式中 , pt 是相对镶嵌度指数 , e

13、e( ij) 是相邻生态系统 i 和 j 之间的共同边界长度 , dd ( ij) 是生态系统 i 和 j 间的相异性量度 , n b 是景观里不同生态系统间边界的总长度。dd 或由专家根据经验来确定或由另外一套独立的数据利用某种数量方法 ( 如排序的主轴值) 较客观地确定 , 不管用何方法 , dd ( ij) 的取值须在 0 与 1 之间 。pt 值大 , 代表景观里有许多不同生态系统交错分布 , 有高对比度 ; pt 取值小 , 表示景观有低对比度 。2) 聚集度 : 聚集度指景观里不同生态系统的团聚程度。neill 等 (1988) 提出聚集度 d= cmax - c , 后由 l i

14、 修改为 :rc = 1 - ccmax ,ttc = - p ( i , j) log p ( i , j) ,i = 1 j = 1cmax= 2 log ( t) ,式中 : rc 是相对聚集度指数 ; c 为复杂性指数 ( complexity index) ; cmax 是 c 的最大可能取值。 p ( i , j) 是生态系统 i 与生态系统 j 相邻的概率 , t 是景观里生态系统类型总数 。n n如果pij = pji = n ijn i , 则rc1 = 1 + pij ln ( pij ) n1n ( n) ;i = 1j = 1n n如果则rc2 = 1 + ( pij

15、) 1n ( pij ) 2ln ( n) 。pij = pi pji ,i = 1j = 1rc1 随不同的空间布局发生变化 , 可是随 着斑块类型数的增加 , 变化渐缓且数值下降 13 rc2 可反映出不同的空间布局 , 可随斑块类型的增多而变化。21113距离指数距离指数有两种用途 : 一是用来确定景观里斑块的分布是否服从随 机分 布 ; 二是用来定量描述景观里斑块的连接度 (connectivity) 或隔离度 (isolation) 。1) 最小距离指数 ( nearest neighbor index) :nn i = mnndennd ,ennd = 12 d ,d = na ,

16、式中 , nni 是最小距离指数 , mnnd 是斑块与其相邻斑块间的平均最小距离 , ennd 是在假定随机分布前提条件下 mnnd 的期望值 。n 是给定类型的斑块数 , a 是景观总面积 。若 nn i 的取值为 0 , 则格局为完全团聚分布 ; 若 nn i 的取值为 110 , 则格局为随机分 布 ; 若 nni 取其最大值 21149 , 则格局为完全规则分布。2) 连接度指数 : 用来描述景观内同类斑块联系程度 。2npx =,i = 1i = 1式中 , px 是连接性指数 , ai 是斑块 i 的面积 。 px 取值从 0 到 1 ; px 取值大时 , 则表明景观里给定斑块

17、类型是群聚的 。212 格局与尺度21211 区组法 格局与尺度分析最早始于 greig - smith ( 1952) 的区组技术 ( blocking tech2 nique) 。该方法是在连续样方中系统取样 , 1957 年 , kershaw 将该方法扩展为沿样线 ( line transects) 取样 。每条线所包含的样方数必须是 2 的幂次方 。然后将每个样方所取的数值按 传统方法计算 。在计算过程中 , 相邻两个区组合并为一个区组 , 直至只剩两个区组 , 每一区组包含整个 样方数的一半 。在不同大小的区组之间 , 进行嵌套的方差分析 , 分别计算区组内方差和区组 间方差 ,

18、然后以区组大小为 x 轴 , 平均平方差为 y 轴作图 , 图形上的波峰和波谷则反映出 数据的格局尺度 , 波峰表示在此区组大小 , 相邻区组是不相似的 ; 波谷表示相邻区组是相似 的 。后来区组法一再被改进 , 如 hill (1973) 提出“双项局部方差” (two - term local) , good2all (1974) 建议“随机样方对法”。21212 自相关分析 自相关分析用于检验某一变量在某一地点的观察值是否与其他地点的 观察值明显相关 。它通过计算数据间的自相似性来发现序列的重复性 。当每个点都与其他点 相比较时 , 具有最大相似性或相异性的位置就被找出来了5 。空间自相

19、关系数的计算公式如下 :1) moran 的 i 系数 :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 系数 :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 分别是变量 x 在配对空间单元 i 和 j 上的取值 ; wij 是相邻权重 , 最常用的是二元相邻权重 , 即当空间单元

20、i 和 j 相连接时 wij 为 1 , 否则为 0 ; n 为空间单元总数 。i 系数取值从 - 1 到 1 ; i = 0 时代表空间无关 , i 取正值时为正相关 , 取负值时为负相关。c 系数取值大于或等于 0 , 但通常不超过 3 ; c 取值小于 1 时 , 代表正相关 ; c 值越 大于 1 则相关性越小。21213波谱分析如同区组法一样 , 波谱分析亦用于鉴定连续空间序列的重复格局尺度 ,不同的是 , 波谱分析是通过将连续的变量数据与某已知的波形模型来比较而得出结论的 。这一点不同于其他测定格局尺度的方法。从广义上来说 , 波谱分析反映了数据系列的周期性如果景观空间格局存在某种

21、周期性 (即有规律的波动性) , 则可以用波谱分析检验出来 5 ,14 。21214趋势面分析趋势面分析 (trend surface analysis) 是用统计模型来描述变量空间分布的一种方法 , 最早应用于地质学 , 现在已被用于任何空间数据的数量化分析 6 。趋势面本身是一个多项式函数 , 趋势面分析最常用的计算方法是多项式回归模型。分析一般从一次多项式开始 , 然后不断地增加多项式的次数 。一般说来 , 趋势面多项式的次数越高 , 其拟合程度也越高 , 但其通用性和预测性也就越低 , 计算也越来越复杂 。所以 , 趋势面分析通常只应用到 4 或 5 次多项式 。讨论3随着景观生态学理

22、论和计算机技术、遥感技术 、地理信息系统的迅速发展 , 定量方法的使用已是不可避免 。各国科学家在此方面做了大量努力 , 提出了很多数量化指标及模型14 17, 这些指标对于景观的描述和研究 , 有着非常重要的作用 。但需要指出的是 : 数量方法是为研究服务的 , 不能为数量化而数量化 。每个数量指标都具有它的生态意义 , 有些指标虽然算式不同 , 但其表达的内容是一致的 , 使用时应着眼于其说明的问题 , 而不应盲目地罗列各指标 。gardner 和 oneill 就曾指出 , 在景观尺度上研究因果关系的最有效的模型 , 是最简单的模型 。turner 也指出 , 技术方法的不恰当运用 ,

23、会导致对于重要问题的不正确解答因此 , 方法必须适合于研究 。理想化的情况是 , 用较少的指标就可以表示出格局和结构的重要内容 。另外 , 许多指标和方法在理论上和实践上仍存在着这样那样的问题 , 大部分指标如多样性指数 、边缘指数 、分维数 、扩散指数 、优势度等等 , 并没有被实践检验过 , 还有一些方法应用甚少 。因此 , 不应盲目地迷信于数量方法的公式 , 应根据实际情况加以改进 。r. mau2reen hulshoff 就曾检验过美国的格局指标是否适用于荷兰景观 , 其结果是几乎所有被检验的指标都不能表示出荷兰景观格局 。因此 , 如果所使用的数量方法缺乏统计学上的说明 , 科学家

24、就难以使用它们来评估景观格局和生态过程之间的联系 , 也不能使用格局来说明景观的不同 , 或景观在时间中的变化18 。景观生态定量方法未来的发展方向 , 就在于检验各种假说 。在景观指数 、生态过程和尺度之间的关系还需要进一步研究 , 以弄清这些格局产生的原因和格局变化过程中所产生的生态效应 。致谢 : 本文经导师徐化成教授审阅 , 特此致谢 。参 考 文 献 :123forman rtt , gordan m1 landscape ecology m. john wiley & sons , 1986徐化成. 景观生态学 m.北京 : 中国林业出版社 , 1996monica g turne

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26、: 中国科学技术出版社 , 1992郭晋平. 关帝山森林景观空间格局及其动态的研究 : 学位论文 d .资源综合考察委员会 , 1997北京 : 中国科学院、国家计划委员会自然苏文贵. 景观生态研究与地理信息系统 a .1991景观生态学 理论、方法及应用 c .北京 : 中国林业出版社 ,78910forman rtt. land mosaics , the ecology of landscapes and regions m. cambridge university press , 1995傅伯杰. 景观多样性分析及其制图研究 j . 生态学报 , 1995 , 15 (4)riiters. kh , oneill ru et al . a factor analysis of landscape pattem and structure metrics j . landscape ecology , 1995 , 10 (1