基于長(zhǎng)時(shí)相數(shù)據(jù)的同類型景觀指數(shù)相關(guān)性幅度效應(yīng)分析
——以石家莊為例

閆 苗 苗，李 家 存，康 孝 巖

(首都師范大學(xué)GIS工程實(shí)驗(yàn)室/資源環(huán)境與旅游學(xué)院，北京 100048)

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基于長(zhǎng)時(shí)相數(shù)據(jù)的同類型景觀指數(shù)相關(guān)性幅度效應(yīng)分析
——以石家莊為例

閆 苗 苗，李 家 存*，康 孝 巖

(首都師范大學(xué)GIS工程實(shí)驗(yàn)室/資源環(huán)境與旅游學(xué)院，北京 100048)

基于多源長(zhǎng)時(shí)相數(shù)據(jù)，對(duì)景觀指數(shù)相關(guān)性與時(shí)間、空間幅度的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行了定量的實(shí)證分析。研究結(jié)果表明：在時(shí)間幅度上，4期數(shù)據(jù)的蔓延度指數(shù)的相關(guān)性隨時(shí)間幅度變化趨勢(shì)基本一致；面積-周長(zhǎng)指數(shù)的相關(guān)性在某一特定的幅度內(nèi)(20～50 km)最為顯著，其他范圍內(nèi)隨時(shí)間有著明顯的波動(dòng)；形狀指數(shù)相關(guān)性隨時(shí)間幅度出現(xiàn)較大變化，相同空間幅度內(nèi)4期數(shù)據(jù)的極差值分布在0.3～0.9之間；多樣性指數(shù)相關(guān)性的變化趨勢(shì)與面積-周長(zhǎng)指數(shù)相似。在空間幅度上,不同類型的指數(shù)的相關(guān)性各異，但在30～50 km范圍內(nèi)相關(guān)性最為穩(wěn)定。其中，周長(zhǎng)-面積指數(shù)相關(guān)性隨空間幅度變化較大;形狀指數(shù)的獨(dú)立性較強(qiáng)，兩兩之間的相關(guān)性隨空間幅度的變化沒有規(guī)律可循；而蔓延度指數(shù)之間的相關(guān)性較高，不受空間、時(shí)間幅度影響，表現(xiàn)為強(qiáng)強(qiáng)相關(guān)；多樣性指數(shù)的相關(guān)性最高也最為穩(wěn)定，表現(xiàn)為極顯著相關(guān)。結(jié)合時(shí)間幅度和空間幅度的相關(guān)性分析，得知在進(jìn)行景觀分析時(shí)，特別是研究區(qū)半徑為30～50 km的范圍內(nèi)，景觀指數(shù)的相關(guān)性最大，信息重復(fù)度最高，使用指數(shù)時(shí)應(yīng)進(jìn)行嚴(yán)格篩選。

景觀指數(shù)；相關(guān)性；時(shí)間幅度；空間幅度；長(zhǎng)時(shí)相

0 引言

景觀生態(tài)學(xué)的研究對(duì)象和內(nèi)容可概括為景觀結(jié)構(gòu)、景觀功能和景觀動(dòng)態(tài)3個(gè)方面[1]。景觀動(dòng)態(tài)是指景觀結(jié)構(gòu)和景觀功能隨時(shí)間的變化，而格局、過程和尺度是與之相對(duì)應(yīng)的3個(gè)不同刻畫方法[2]。廣義上，尺度是指在研究某一物體或現(xiàn)象時(shí)所采用的空間或時(shí)間單位。在景觀生態(tài)學(xué)中，尺度往往以粒度和幅度表達(dá)。其中，幅度是指研究對(duì)象在空間或時(shí)間上的持續(xù)范圍或長(zhǎng)度，因此，幅度包含時(shí)間幅度和空間幅度，而前人對(duì)景觀幅度研究所包含的內(nèi)容相對(duì)單一。鄔建國(guó)[3]、申衛(wèi)軍[4]等用兩種真實(shí)景觀分析了多種景觀指數(shù)的幅度效應(yīng),均發(fā)現(xiàn)景觀格局指數(shù)的相關(guān)性因空間幅度不同而異；孔維靜[5]在對(duì)遼寧太子河上游沿岸景觀格局進(jìn)行幅度研究時(shí)，同樣發(fā)現(xiàn)了河流兩側(cè)景觀具有明顯的幅度效應(yīng)； García-Feced在研究地中海地區(qū)森林景觀時(shí)，僅從粒度方面對(duì)景觀指數(shù)的區(qū)分能力、相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析，認(rèn)為景觀空間多樣性差異在較大粒度內(nèi)更加明顯[6]；Karen采用時(shí)間和空間序列的方法，對(duì)廣東省4個(gè)城市10年的景觀做不同空間分幅，使用景觀指數(shù)反映城市景觀的時(shí)空變化[7]。

由此可見，目前對(duì)于景觀指數(shù)相關(guān)性研究所包含的內(nèi)容相當(dāng)單一，都是基于靜態(tài)的、某一時(shí)期的數(shù)據(jù)所進(jìn)行的[8-10],景觀幅度的研究也只注重了空間幅度，忽略了時(shí)間幅度[11,12]。景觀處于不斷變化之中，景觀隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化對(duì)景觀指數(shù)及其相關(guān)性也會(huì)產(chǎn)生一定的影響。本文基于長(zhǎng)時(shí)相即多時(shí)間幅度的遙感影像，對(duì)景觀指數(shù)相關(guān)性隨空間幅度的變化情況進(jìn)行分析，試圖探討景觀指數(shù)的相關(guān)性隨不同時(shí)間幅度的變化關(guān)系以及景觀指數(shù)的相關(guān)關(guān)系與不同空間幅度之間的聯(lián)系。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

石家莊市(37°25′～38°44′N,113°32′～115°28′E)位于河北省西南部，西鄰山西省,總面積1.5848萬(wàn)km2。作為重要的交通樞紐，近20多年來石家莊地區(qū)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)得到快速發(fā)展，區(qū)域內(nèi)的景觀結(jié)構(gòu)和景觀格局發(fā)生了較大變化，城市范圍擴(kuò)大，城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積明顯增加，耕地、林地景觀破碎度提高，景觀變化在整體范圍內(nèi)較為明顯，各種土地利用類型轉(zhuǎn)化頻繁。

為分析近20年來石家莊市景觀指數(shù)相關(guān)性的動(dòng)態(tài)變化，保證數(shù)據(jù)源的豐富性，本研究采用了不同傳感器、不同年份但相同季節(jié)的4期影像數(shù)據(jù)：1992年7月和1997年8月的TM影像， 2000年8月的ETM+影像，2013年7月的高分一號(hào)影像，分辨率分別為30 m、30 m和16 m。分別對(duì)4期影像數(shù)據(jù)做拼接、裁剪、大氣校正等預(yù)處理，采用監(jiān)督分類和目視解譯的方法，結(jié)合國(guó)家土地分類標(biāo)準(zhǔn)[13]和當(dāng)?shù)氐膶?shí)際情況，將研究區(qū)分為耕地、林地、水域、未利用土地、城鎮(zhèn)、鄉(xiāng)村等9大類土地利用類型(圖1,見封3)。在監(jiān)督分類后，使用ROI文件對(duì)每期數(shù)據(jù)進(jìn)行分類精度評(píng)價(jià)，得到4期數(shù)據(jù)的整體分類精度分別為：88.3%、89.2%、90.5%、92.3%，精度基本達(dá)到本研究需求。

2 研究方法

2.1 研究區(qū)分區(qū)

參考有關(guān)最佳粒度域的研究成果，對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行30 m粒度的重采樣[14,15]。對(duì)影像數(shù)據(jù)做幅度分析，以距市中心0～10 km、10～20 km、20～30 km、30～40 km、40～50 km以及大于50 km的距離，將其分成5個(gè)環(huán)形和1個(gè)不規(guī)則形共6個(gè)研究亞區(qū)。為分析每個(gè)環(huán)狀區(qū)域內(nèi)不同指數(shù)的相關(guān)性，對(duì)研究區(qū)做最大外包正方形，并取每條邊的四等分點(diǎn)到市中心點(diǎn)的連線，將研究區(qū)的6個(gè)亞區(qū)域分別分成16個(gè)小區(qū)域，并且保證每個(gè)區(qū)域的景觀類型水平在2～8之間(圖2)。

圖2 研究區(qū)分幅示意

Fig.2 The sketch map of zoning of study area

2.2 相關(guān)關(guān)系測(cè)度

同類型或不同類型指數(shù)之間存在或強(qiáng)或弱的相關(guān)關(guān)系。在同類型景觀指數(shù)之間，就較強(qiáng)相關(guān)關(guān)系而言，表現(xiàn)為線性正相關(guān)或負(fù)相關(guān)、非線性正相關(guān)或負(fù)相關(guān)。具體到某兩種指數(shù)，在分析之前并不能判定其具體的相關(guān)關(guān)系類型。為更加準(zhǔn)確地刻畫景觀指數(shù)之間的相關(guān)關(guān)系，得到最優(yōu)相關(guān)系數(shù)，使用以下相關(guān)關(guān)系測(cè)度方法[16]:

rMax(A,B)=±Max{|r(A,B)|,|r(lnA,B)|,

|r(A,lnB)|,|r(lnA,lnB)|}

式中：A和B分別代表同類型的兩種景觀指數(shù)，r(A,B)、r(lnA,B)、r(A,lnB)、r(lnA,lnB)分別為景觀指數(shù)A與B、A的自然對(duì)數(shù)與B、B的自然對(duì)數(shù)與A、A的自然對(duì)數(shù)與B的自然對(duì)數(shù)之間的線性相關(guān)系數(shù)(Pearson積矩相關(guān)系數(shù))，取其絕對(duì)值的最大值，而rMax(A,B)與原始值的正負(fù)保持一致。

2.3 景觀指數(shù)選取

應(yīng)用景觀格局軟件Fragstats3.3對(duì)景觀指數(shù)的分析主要包括3個(gè)層次：1)單個(gè)斑塊類(patch)；2)由若干單個(gè)斑塊組成的斑塊類型(class)；3)包括若干斑塊類型的整個(gè)景觀水平(landscapelevel)。本文將對(duì)整體的景觀格局進(jìn)行景觀指數(shù)的幅度效應(yīng)分析，參考其他景觀指數(shù)的相關(guān)性研究[13]，選取景觀水平的四大類型19種具有代表性的景觀指數(shù)進(jìn)行計(jì)算[17]，主要包括面積、周長(zhǎng)和密度指數(shù)5個(gè)：景觀面積(TA)、斑塊密度(PD)、邊界密度(ED)、邊界總長(zhǎng)度(TE)、斑塊面積變異系數(shù)(Area-CV)；形狀指數(shù)3個(gè):景觀形狀指數(shù)(LSI)、平均周長(zhǎng)面積比(PARA-MN)、平均分維數(shù)(FARC-MN)；多樣性指數(shù)7個(gè)：修正Simpson均勻度指數(shù)(MSIEI)、香農(nóng)均勻度指數(shù)(SHEI)、Simpson多樣性指數(shù)(SIDI)、Simpson均勻度指數(shù)(SIEI)、香農(nóng)多樣性指數(shù)(SHDI)、斑塊豐度(PR)、斑塊豐富度(PRD)等；蔓延度指數(shù)4個(gè)：聚集指數(shù)(AI)、相似臨近百分比(PLADJ)、景觀分割指數(shù)(DIVISION)、分離指數(shù)(SPLIT)等。

3 結(jié)果分析

根據(jù)景觀指數(shù)的定義大致將其分為4類，選取每類中具有代表性的幾對(duì)指數(shù)做相關(guān)性分析，其中：Ⅰ、周長(zhǎng)-面積類3對(duì)：TA-TE、TA-Area_CV、ED-PD；Ⅱ、形狀指數(shù)2對(duì):LSI-FRAC_MN、FRAC_MN-PARA_MN； Ⅲ、多樣性指數(shù)3對(duì)：AI-PLADJ、DIVISION-SPLIT、AI-SPLIT；Ⅳ、蔓延度指數(shù)4對(duì)：MSIEI-SHEI、SIDI-SIEI、SHDI-SIDI、PR-PRD。利用rMax(A,B)的定義，對(duì)景觀指數(shù)做線性與非線性分析(圖3)。為進(jìn)一步分析同類型指數(shù)的相關(guān)性隨時(shí)間幅度的變化的穩(wěn)定性，對(duì)4期各個(gè)幅度內(nèi)的景觀指數(shù)相關(guān)系數(shù)做極差和均值分析。

3.1 面積-周長(zhǎng)指數(shù)相關(guān)性分析

面積、周長(zhǎng)指數(shù)是對(duì)景觀最基本信息的表達(dá)和描述，計(jì)算公式較為簡(jiǎn)單。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)(表1、圖4)，在時(shí)間幅度上，4期數(shù)據(jù)年際相關(guān)系數(shù)(CorrelationCoefficient,CC)隨時(shí)間幅度的變化趨勢(shì)基本一致。但在空間幅度上，面積、周長(zhǎng)指數(shù)的相關(guān)性不穩(wěn)定，隨空間范圍的增加而出現(xiàn)不同的變化形狀；在10～20km的范圍內(nèi)，3對(duì)指數(shù)的相關(guān)性有較大的變化，或升或降；在20～50km幅度內(nèi)，指數(shù)間的相關(guān)性相對(duì)穩(wěn)定，略有起伏；而在50～60km范圍內(nèi)，TA-TE、TA-Area_CV的相關(guān)性逐漸上升，達(dá)到最大，而ED-PD的相關(guān)性迅速下降，達(dá)到最小。

圖3 景觀指數(shù)相關(guān)關(guān)系的時(shí)間、空間幅度變化

Fig.3 Temporal and space changes of correlation of landscape index

表1 相同空間范圍內(nèi)不同時(shí)間幅度上面積、周長(zhǎng)指數(shù)相關(guān)系數(shù)極差、均值分析

Table 1 The range,mean analysis of correlation coefficient of area, perimeter indexes at different time range within the same space

幅度(km)極差均值(TA?TE)(TE?Area?CV)(ED?PD)(TA?TE)(TE?Area?CV)(ED?PD)100．580．6530．3650．3240．5240．736200．1120．6510．3150．776-0．0910．53300．0740．0580．0950．6760．2060．826400．0990．210．0290．7110．4160．904500．0440．3790．1620．7250．4720．891600．0250．0420．1080．970．9470．422

圖4 面積、周長(zhǎng)指數(shù)相關(guān)關(guān)系極差、均值分析

Fig.4 The range,mean analysis of correlation coefficient of area,perimeter indexes

以30 km為分界點(diǎn)，計(jì)算前段(10～30 km)和后段(30～60 km)內(nèi)相關(guān)系數(shù)的均值和極差的平均數(shù)，探討其相關(guān)性的變化。TA-TE、TE-Area_CV、ED-PD在10～30 km范圍內(nèi)的極差平均數(shù)分別為：0.255、0.454、0.258，在30～60 km范圍內(nèi)的極差平均數(shù)分別為：0.061、0.172、0.099，可以明顯看出4期數(shù)據(jù)極差的平均數(shù)在10～30 km范圍內(nèi)變化幅度較大，表明周長(zhǎng)面積指數(shù)在10～30 km范圍內(nèi)相關(guān)性的穩(wěn)定性較差，而在30～60 km范圍內(nèi)相關(guān)性的穩(wěn)定性相對(duì)較高。而TA-TE、TE-Area_CV、ED-PD在10～30 km范圍內(nèi)均值的平均數(shù)分別為：0.592、0.213、0.697，而在30～60 km范圍內(nèi)均值的平均數(shù)分別為：0.771、0.510、0.761。相關(guān)性的均值在后段范圍相關(guān)性更為顯著，且遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于前段。

周長(zhǎng)面積指數(shù)的相關(guān)性在10～30 km范圍內(nèi)呈現(xiàn)相關(guān)性較低、穩(wěn)定性較差的特點(diǎn)，各個(gè)指數(shù)所代表的含義不能充分體現(xiàn)；在30～50 km范圍內(nèi)，指數(shù)之間呈現(xiàn)穩(wěn)定性高、相關(guān)性強(qiáng)的顯著特點(diǎn)，景觀指數(shù)所表達(dá)的含義較為充分。因此，可以推斷，在對(duì)景觀進(jìn)行面積-周長(zhǎng)分析時(shí)，研究區(qū)的分析半徑以30～60 km為宜，TA-TE、ED-PD都呈現(xiàn)極顯著相關(guān)，在指數(shù)選擇時(shí)，可以二者選一，以免重復(fù)。

周長(zhǎng)面積指數(shù)在不同范圍內(nèi)表現(xiàn)出不同的相關(guān)性，其主要原因有：在30～50 km幅度內(nèi)，景觀的構(gòu)成主要有鄉(xiāng)鎮(zhèn)、農(nóng)田等，分布較為勻質(zhì)，景觀破碎度低，形狀簡(jiǎn)單，出現(xiàn)TA-TE的顯著相關(guān)；而ED-PD呈現(xiàn)極顯著相關(guān)，這與景觀的分布和公式本身定義有一定聯(lián)系，斑塊數(shù)量增加，景觀異質(zhì)性提高，斑塊密度上升，邊緣密度也隨之增加，這與城市發(fā)展的一般規(guī)律相符合。但在60 km處，出現(xiàn)TA-TE、TE-AREA_CV的最大相關(guān)性的原因有待深入分析。

3.2 形狀指數(shù)相關(guān)性分析

景觀的形狀指數(shù)的相關(guān)性主要分析平均斑塊分維數(shù)FRAC_MN和平均周長(zhǎng)面積比PARA_MN、景觀形狀指數(shù)LSI和平均斑塊分維數(shù)FRAC_MN之間的相關(guān)性，3個(gè)指數(shù)通過對(duì)周長(zhǎng)和面積做比值、對(duì)數(shù)變換來表現(xiàn)。分析結(jié)果如表2和圖5所示。

表2 相同空間范圍內(nèi)不同時(shí)間幅度上形狀指數(shù)相關(guān)系數(shù)極差、均值分析

Table 2 The range, mean analysis of correlation coefficient of shape index at different time range within the same space

幅度(km)極差均值(FRAC＿M(jìn)N?PARA＿M(jìn)N)(LSI?FRAC＿M(jìn)N)(FRAC＿M(jìn)N?PARA＿M(jìn)N)(LSI?FRAC＿M(jìn)N)100．9160．208-0．1650．379200．8460．3080．1920．435300．250．0840．6120．136400．3470．7410．487-0．092500．370．3440．594-0．35600．3720．1920．413-0．222

圖5 形狀指數(shù)相關(guān)性極差、均值分析

Fig.5 The range,mean analysis of correlation coefficient of shape index

平均分維數(shù)FRAC_MN和平均面積周長(zhǎng)比PARA_MN之間的相關(guān)性隨空間幅度的變化較大，4期數(shù)據(jù)的相關(guān)性在時(shí)間幅度上變化趨勢(shì)一致。FRAC_MN-PARA_MN、LSI-FRAC_MN在10～30 km幅度范圍內(nèi)的極差平均數(shù)分別為0.670、0.2，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其在30～60 km的范圍內(nèi)的0.335、0.340。 FRAC_MN-PARA_MN、LSI-FRAC_MN在10～30 km范圍內(nèi)的均值分別為0.213、0.317，而在30～60 km的范圍內(nèi)均值分別為0.526、-0.132。在10～30 km內(nèi)，形狀指數(shù)的極差變化較大，相關(guān)性的穩(wěn)定性較差，相關(guān)系數(shù)均值較低，在30～60 km內(nèi)，兩對(duì)指數(shù)的穩(wěn)定性較低，指數(shù)之間的相關(guān)性隨幅度變化多端。

對(duì)分維數(shù)做時(shí)間幅度的極差和均值分析，發(fā)現(xiàn)分維數(shù)FRAC_MN和平均面積周長(zhǎng)比PARA_MN的相關(guān)性在30 km處的極差達(dá)到最小,30～60 km的幅度范圍內(nèi)極差值穩(wěn)定，相關(guān)性水平變化較小，其相關(guān)性的均值r保持在0.5左右。景觀形狀指數(shù)LSI和平均斑塊分維數(shù)FRAC_MN相關(guān)性的極差沒有表現(xiàn)出任何規(guī)律，并且其相關(guān)性的均值相對(duì)較低，二者間不存在明顯的相關(guān)性，信息重復(fù)性較低。

形狀指數(shù)通過周長(zhǎng)和面積進(jìn)行比值運(yùn)算、對(duì)數(shù)變換來表現(xiàn)景觀的分維數(shù)、周長(zhǎng)面積比以及形狀復(fù)雜程度。形狀指數(shù)FRAC_MN-PARA_MN、LSI-FRAC_MN之間的相關(guān)性隨幅度出現(xiàn)較大的變化，并且相關(guān)性整體上不穩(wěn)定。平均分維數(shù)和平均斑塊數(shù)在某種幅度上有著顯著的相關(guān)性[18-21]，但是形狀指數(shù)和平均分維數(shù)不存在有意義的相關(guān)，進(jìn)一步說明其二者具有較強(qiáng)的獨(dú)立性，景觀意義和表達(dá)上重復(fù)性較低；形狀指數(shù)是對(duì)景觀總的邊界長(zhǎng)度與面積的開方得到，而分維數(shù)是通過對(duì)斑塊的面積、周長(zhǎng)、斑塊數(shù)等做對(duì)數(shù)變換、求和、比值等分析得到，影響因素不一致、計(jì)算復(fù)雜，是二者出現(xiàn)低相關(guān)性的原因。

3.3 蔓延度指數(shù)相關(guān)性分析

分析4期數(shù)據(jù)蔓延度指數(shù)的相關(guān)性(表3、圖6)，發(fā)現(xiàn)聚集指數(shù)AI和相似臨近百分比PLADJ的相關(guān)性的極差值在10～50 km范圍內(nèi)較小，隨后略微上升；在3對(duì)指數(shù)的極差值中，分離指數(shù)SPLIT和景觀分割指數(shù)DIVISION的極差值最小，也最為穩(wěn)定，相關(guān)性均值最高，r一直保持在0.99左右，二者表現(xiàn)出顯著相關(guān)；聚集指數(shù)AI和分離指數(shù)SPLIT的相關(guān)性極差值起伏較大，介于0.1～0.7之間，而其相關(guān)性也隨空間幅度在正相關(guān)和負(fù)相關(guān)性之間變動(dòng)，相關(guān)關(guān)系不太穩(wěn)定。

表3 相同空間范圍內(nèi)不同時(shí)間幅度上蔓延度指數(shù)相關(guān)系數(shù)極差、均值分析

Table 3 The range, mean analysis of correlation coefficient of contagion index at different time range within the same space

幅度(km)極差均值(AI?PLADJ)(DIVISION?SPLIT)(AI?SPLIT)(AI?PLADJ)(DIVISION?SPLIT)(AI?SPLIT)100．0450．0170．6360．9750．987-0．545200．020．0080．4660．9760．989-0．121300．0040．0050．3420．9930．987-0．315400．0010．0040．1090．9980．985-0．493500．0030．0030．1630．9970．985-0．552600．1570．0120．380．8930．992-0．279

圖6 蔓延度指數(shù)相關(guān)關(guān)系極差、均值分析

Fig.6 The range,mean analysis of correlation coefficient of contagion index

以40 km為節(jié)點(diǎn)，對(duì)蔓延度指數(shù)相關(guān)性的均值和極差做平均數(shù)統(tǒng)計(jì)，AI-PLADJ、DIVISION-SPLIT、AI-SPLIT在10～40 km范圍的極差平均數(shù)分別為：0.0175、0.0085、0.3882,在40～60 km的極差平均數(shù)分別為：0.0537、0.0063、0.2173。前段范圍內(nèi)景觀指數(shù)的相關(guān)性極差均值小于后段，說明其變化幅度較小，相對(duì)穩(wěn)定。AI-PLADJ、DIVISION-SPLIT、AI-SPLIT在10～40 km范圍內(nèi)的均值分別為0.9855、0.9870、-0.3685，在40～60 km的范圍內(nèi)其均值分別為：0.9627、0.9873、-0.4413。在此可以分析得出，AI-PLADJ、DIVISION-SPLIT的相關(guān)性相對(duì)穩(wěn)定，呈現(xiàn)顯著性相關(guān)，不受空間幅度的影響。AI-PLADJ二者的定義表達(dá)式有很大的重復(fù)性，而SPLIT的公式表達(dá)與DIVISION基本一致，都是對(duì)景觀破碎程度的度量，所以導(dǎo)致兩對(duì)指數(shù)的高度相關(guān)。聚集指數(shù)AI與分離度指數(shù)SPLIT的相關(guān)性隨幅度變化較大，且基本上呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性。

蔓延度指數(shù)的相關(guān)性整體較高，聚集指數(shù)AI和相似臨近百分比PLADJ、分離指數(shù)SPLIT和景觀分割指數(shù)DIVISION的相關(guān)系數(shù)r都分布在0.99左右。景觀內(nèi)部的像元的聚集程度高，意味著其與相同類型斑塊臨近的概率較大，因此，AI-PLADJ呈現(xiàn)極顯著相關(guān)；景觀分離指數(shù)與分割指數(shù)是用景觀面積和斑塊面積的比值來刻畫，公式表達(dá)和生態(tài)學(xué)意義基本一致。兩對(duì)指數(shù)呈現(xiàn)極顯著相關(guān)，不隨幅度而變化，信息表達(dá)和生態(tài)學(xué)意義重復(fù)較大，在選取時(shí)可盡量避免重復(fù)。而聚集指數(shù)AI與分離指數(shù)SPLIT整體上呈弱負(fù)相關(guān)，二者在公式表達(dá)和生態(tài)學(xué)意義上都有較大差別，獨(dú)立性較強(qiáng)。

3.4 多樣性指數(shù)相關(guān)性分析

縱向看，MSIEI和SHEI相關(guān)系數(shù)年際極差最小(表4、圖7),保持在0.1的范圍之內(nèi)，二者相關(guān)系數(shù)的均值較高，呈極顯著相關(guān)，且相關(guān)性最為穩(wěn)定，不受幅度的影響；而SIDI-SIEI、SHDI-SIDI之間的相關(guān)性極差值較為相似，在10 km處較大，隨后逐漸減小，其相關(guān)性受到幅度的影響，但均值整體都在0.9以上，也呈現(xiàn)極顯著相關(guān)性。PR-PRD二者相關(guān)系數(shù)的極差值隨幅度變化較大，其均值在10～50 km內(nèi)呈現(xiàn)正相關(guān)，到60 km處呈顯著負(fù)相關(guān)，二者相關(guān)性不穩(wěn)定。

表4 相同空間范圍內(nèi)不同時(shí)間幅度上多樣性指數(shù)相關(guān)系數(shù)極差、均值分析

Table 4 The range,mean analysis of correlation coefficient of diversity index at different time range within the same space

幅度(km)極差均值(MSIEI?SHEI)(SIDI?SIEI)(SHDI?SIDI)(PR?PRD)(MSIEI?SHEI)(SIDI?SIEI)(SHDI?SIDI)(PR?PRD)100．0330．2530．1240．3250．9810．9090．9550．746200．0380．0380．0330．3040．9780．9760．9810．795300．0240．0130．0150．3830．9790．9720．980．713400．0030．0180．0090．1720．990．9870．990．7500．010．0180．0130．2380．9880．9880．9880．651600．0030．0510．0050．1630．9970．9640．99-0．738

圖7 多樣性指數(shù)相關(guān)系數(shù)極差、均值分析

Fig.7 The range,mean analysis of correlation coefficient of diversity index

從結(jié)果分析(圖7)可知，修正Simpson均勻度指數(shù)MSIEI和香農(nóng)多樣性指標(biāo)SHEI呈顯著的正相關(guān)性。在10～60 km幅度內(nèi)，略有起伏，其相關(guān)系數(shù)介于0.95～1之間。從時(shí)間幅度分析，4期數(shù)據(jù)的相關(guān)性走勢(shì)基本一致，變化較小，相關(guān)性較穩(wěn)定，這與其公式定義有關(guān)。Simpson多樣性指數(shù)SIDI與Simpson均勻度指數(shù)SIEI的相關(guān)性也較為明顯。在10～20 km 幅度內(nèi)變化較大，4期數(shù)據(jù)的r值變化趨勢(shì)各異；在20～50 km幅度內(nèi)，二者的相關(guān)性較為顯著，r分布在0.95～1之間；在50～60 km幅度內(nèi)，相關(guān)性出現(xiàn)分異，但仍表現(xiàn)出極顯著相關(guān)性。分析香農(nóng)多樣性指標(biāo)SHDI和Simpson多樣性指數(shù)SIDI，可以看出二者的相關(guān)性較高，變化趨勢(shì)與SIDI-SIEI之間的相關(guān)性相似。只在50～60 km之間，SHDI和SIDI的相關(guān)性逐漸趨于一致(r→0.99)，表現(xiàn)為極顯著相關(guān)；斑塊豐度PR和斑塊多度密度PRD二者相關(guān)性較為顯著，在10～50 km幅度內(nèi)，有略微起伏變化，但整體上是顯著性正相關(guān)；而在50～60 km幅度內(nèi)，二者相關(guān)性急劇下降，在60 km處表現(xiàn)為顯著的負(fù)相關(guān)。因此，可以看出PR和PRD的相關(guān)性與空間幅度有很大關(guān)系，其相關(guān)性也較為復(fù)雜。

多樣性指數(shù)的相關(guān)系數(shù)整體上較高，呈現(xiàn)極顯著相關(guān)，隨空間幅度的變化極小。修正Simpson均勻度指數(shù)MSIEI和香農(nóng)多樣性指標(biāo)SHEI、Simpson多樣性指數(shù)SIDI與Simpson均勻度指數(shù)SIEI、香農(nóng)多樣性指標(biāo)SHDI和Simpson多樣性指數(shù)SIDI三對(duì)指數(shù)相關(guān)系數(shù)r都分布在0.98附近，不受空間、時(shí)間幅度的影響，其原因是形狀指數(shù)的刻畫是通過各個(gè)斑塊面積進(jìn)行指數(shù)變換、比值運(yùn)算得到；而斑塊豐富度PR和類型密度PRD受幅度的影響，在不同幅度呈現(xiàn)差異較大的相關(guān)系數(shù)，與斑塊數(shù)量和研究區(qū)面積有關(guān)，在10～50 km的幅度內(nèi)，由于鄉(xiāng)鎮(zhèn)、村莊構(gòu)成的斑塊數(shù)量較多，而面積一定，出現(xiàn)斑塊豐富度和類型密度呈現(xiàn)高度正相關(guān)，在60 km范圍內(nèi)，鄉(xiāng)鎮(zhèn)、村莊斑塊數(shù)量急劇減少，景觀面積增大，導(dǎo)致二者出現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)。

4 結(jié)論

本研究基于4期景觀數(shù)據(jù)，從時(shí)間幅度和空間幅度探討景觀動(dòng)態(tài)變化與景觀指數(shù)相關(guān)性的關(guān)系，得到以下結(jié)論：四大類景觀指數(shù)的相關(guān)性隨時(shí)間幅度的變化基本一致，但形狀指數(shù)LSI-FRAC_MN及部分多樣性指數(shù)除外?；跁r(shí)間幅度縱向分析4期數(shù)據(jù)，其相同空間幅度范圍內(nèi)年際極差變化各異，特別是在10～20 km、60 km處的極差值明顯高于中間范圍，相關(guān)性變化幅度較大，相關(guān)性極不穩(wěn)定。在30～50 km范圍內(nèi)，各類景觀指數(shù)在縱向的時(shí)間幅度上變化較小，相關(guān)性最為穩(wěn)定，其中多樣性指數(shù)、蔓延度指數(shù)間的相關(guān)系數(shù)較大，相關(guān)性較高。

景觀指數(shù)種類雖多，但大多可以歸屬信息量類、面積周長(zhǎng)比類、簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)類型、分維型、空間相鄰或自相關(guān)等幾大類型，且彼此之間并不是獨(dú)立的，這些同類型及不同類型指數(shù)之間存在一定的相關(guān)性，生態(tài)學(xué)信息出現(xiàn)重疊[22,23]。本研究基于長(zhǎng)時(shí)相的多期數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)蔓延度、多樣性景觀指數(shù)同類型指數(shù)的相關(guān)性比較顯著，重疊度較高，不受時(shí)間和空間分幅的影響；形狀指數(shù)和分維數(shù)的相關(guān)系數(shù)較小，同類型指數(shù)之間的獨(dú)立性較強(qiáng)，形狀指數(shù)受空間幅度影響較大。景觀指數(shù)的相關(guān)性在一定的空間幅度范圍(20～50 km)內(nèi)呈現(xiàn)顯著相關(guān)，4期數(shù)據(jù)變化基本一致。因此，在做景觀分析時(shí)，特別是研究區(qū)的半徑在20～50 km的范圍內(nèi)，四大類型的景觀指數(shù)的重復(fù)性大，使用景觀指數(shù)時(shí)要進(jìn)行嚴(yán)格篩選，以避免重復(fù)。本文關(guān)于形狀指數(shù)相關(guān)性的時(shí)間和空間幅度效應(yīng)的分析，由于受空間分幅、粒度大小等因素的影響，所得結(jié)果與他人研究結(jié)果略有出入，具體原因有待深入研究。

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A Extent Effect Analysis of Correlation of Landscape Indices Based on Long-Temporal Series Data：A Case Study of Shijiazhuang City

YAN Miao-miao,LI Jia-cun,KANG Xiao-yan

(GISEngineeringLaboratory/CollegeofEnvironmentandTourismResources,CapitalNormalUniversity,Beijing100048,China)

Based on multiple sources of long-temporal data,this study has made quantitative empirical analysis of the correlation of landscape indices changing with time and spatial extent.The results show that the correlation of contagion indices of the four data is basically the same with the variation trend of the time extent.In a specific amplitude (20 ～ 50 km),the correlation coefficient of area-perimeter indices is the most notable,while it shows obvious fluctuations in the other extent with the changing of time.The correlation coefficient of shape index shows significant changes with the changing of time extent,in the same spatial extent,the extremum of the four data ranges from 0.3 to 0.9.The correlation of diversity index is similar to area-perimeter index′s.In spatial extent,different types of index has a stable correlation in range of 30～50 km.Among this,correlation coefficient of area-perimeter indices change greatly with spatial extent;shape indices are more independent with each other and there is no rules about the correlation to follow.A part of correlation coefficient of contagion indices are at a high level and not affected by the temporal spatial extent and range,which can be divided into a strong correlation.Diversity index and contagion index both have higher correlation than other indices,we should make appropriate choice and avoid repeating when selecting these indices.

landscape index;correlation;temporal extent;spatial extent;long-temporal series

2015-01-07；

2015-06-28

國(guó)家高科技研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2012AA12A308)

閆苗苗(1990-)，女，碩士，從事遙感地學(xué)應(yīng)用與景觀生態(tài)學(xué)研究。*通訊作者E-mail：lijiacun@163.com

10.3969/j.issn.1672-0504.2015.05.017

Q149

A

1672-0504(2015)05-0079-07