景观指标定义及计算.doc

,早在50年代就进行了大量的描述性研究(Troll1950),但数量化研究是70年代才逐渐重视起来,近年来景观格局数量研究有了重大发展,出现了大量的数量化方法(Turner和Gardner1991;Turner等1990)。自20世纪80年代以来,空间统计学和地统计学(geostatistics)方法亦越来越广泛地应用在景观格局分析中。例如,半方差分析或半变异矩图分析(semivariance analysis和semivariogram analysis)和克里金插值法(Kriging),已经在景观生态学研究中得到普遍应用。地统计学方法不依赖于样点独立以及正态分布的假设,因此在许多情形中它们更适合用来分析空间相关性以及建立预测统计模型。而克里金插值法是一种基于变异矩分析基础上的局部内插值法,主要用于估计景观空间中未知样点的变量值。波谱分析(spectralanalysis)是一种研究时间序列数据的周期性特征的方法。近年来也已被推广到空间系列数据,以研究景观格局的周期性和尺度特征。尺度方差(scale variance)是一种比波谱分析简单得多,但很有效的空间分析方法,在研究景观格局的尺度特征具有很大潜力。其他格局和尺度分析方法还有小波分析(waveletanalysis)、趋势面分析(trend surface analysis)以及植物群落生态学中应用已久的聚块样方方差分析方法(blocked quadrat variance analysis)。分维可以直观地理解为不规则几何形状的非整数维数。而这些不规则形状可称为分形(fractal)。不难想象,自然界所存在的物体大多数具有明显的分形特征。近年来,分维方法被广泛地应用在景观格局分析中,以描述缀块或景观镶嵌体的结构复杂性。分形结构的一个重要特征就是自相似性(self—similarity),即整体结构可由结构单元的反复叠加而形成,通俗地讲,即“窥一斑可见全貌”。因此,对于具有分形结构的景观,其缀块性在不同尺度上应该表现出很大的相似性。景观格局主要是由斑块大小和形状、斑块分布、斑块镶嵌结构为主要特征的,所以,这里将以这样的思路分层次逐一介绍研究这些格局特征的方法。对于某一景观要素的一个斑块,其特征主要是斑块的形状和大小。形状和大小可能是景观要素特性的反映,同时也受局部环境因子的影响,具有重要的生态意义。斑块大小很易实测得到,但对于其形状,由于变化大,复杂多样,难以确切地直接计测,一般多用各种指数描述(Forman1995)。这些指数有:长宽比—指斑块长轴与宽度的比值;伸张度(elongation)—是斑块宽度与长度比;圆环度(circularity)—是斑块形状接近圆圈的程度;pactness)—描述斑块面积与其边缘周长的关系,而其倒数称做扩展度(development)。另外还有周长与长轴的比和平均半径等指数。下面公式中的符号:l为斑块长轴长度,w为宽度;A为斑块面积,Ac为斑块A内所能容纳下的最大的圆圈面积;P为斑块周长,Pc为与斑块面积相同的圆圈的周长;为斑块平均半径,为多边形斑块第j个边距斑块中心的距离(半径);n为多边形斑块的边数。1)长宽比r(Davis1986)(1)2)伸张度E(Davis1986)(2)3)圆环度C