多维地形因子作用下的西南山地丘陵过渡带景观格局研究:以涪江流域中上游为例

山地丘陵过渡带地形独特,地形因子分析不仅可以对复杂地理单元的景观格局做出合理解释,而且能进一步了解景观格局分布规律,为优化空间配置奠定基础。以2017年Google Earth影像、DEM和全球30 m地表覆盖数据为数据源,运用GIS技术、分布指数、景观格局指数和移动窗口法等方法,分析了涪江流域中上游地区景观类型随高程、坡度、起伏度和坡向的空间分布特征,利用Pearson相关性分析探究不同地形因子对景观格局变化的影响程度。结果表明:(1)随着高程、坡度和起伏度的增加,景观类型由人为主导的耕地、建设用地过渡为以自然为主导的林地、草地;从阳坡到阴坡,建设用地分布由优势到劣势下降最为明显。(2)流域景观类型最为丰富的地貌为冲积平原,主要分布于海拔500～650 m、坡度0～5°和起伏度10～30 m的区域;高海拔、坡度和起伏度地区的景观格局单一化趋势明显,破碎化程度较轻。(3)山地区的多样化景观主要分布在涪江沿岸,丘陵区涪江沿岸景观呈现单一化趋势,冲积平原区景观由外向内呈现出相对单一化—多样化—相对单一化的趋势,城乡结合部景观最为丰富。(4)不同地形因子对景观格局的影响程度为高程坡度起伏度坡向,高程、坡度、起伏度与景观格局有较强的相关性,而坡向则表现为弱相关性。     

基于MODIS数据的阿拉善盟植被指数变化的地形分异性

阿拉善盟为中国生态环境重度危急区与北方地区的天然保护屏障,及时、科学、准确地评价其植被指数的地形分异特性,对其植被建植与生态恢复具有重要的参考价值和现实意义。以美国航空航天局的陆地专题产品MOD13Q1-NDVI为时间序列数据集,利用ENVI中波段计算功能提取2000-2016年植被生长季(7-9月)覆盖阿拉善盟的植被指数信息,同时结合栅格化数字高程模型,利用Arc GIS空间统计功能中的表面分析工具提取栅格尺度上的坡度、坡向及地形起伏度等地形因子,并通过区域统计获取各地形因子级别区内植被指数的空间分布特征。结果表明:(1)采用均值变点分析法确定的阿拉善盟地形起伏度的最佳统计单元为0.26km~2;(2)阿拉善盟以中山区为主,所占比例高达79.05%;坡度以第Ⅰ(0-2°)与Ⅱ(2°-5°)级别区为主,所占面积比例高达90.62%,在空间分布上呈分散状态;坡向分布较为均匀;地形起伏度级别区以平原和台地为主,所占比例高达87.83%。该区地形具有西南高、东北低,平坦、起伏小的分布特征;(3)以植被指数低值区(0.1)和中低值区为主(0.1-0.2),且呈现西北和东南区域两级分化的空间分布特征。总体而言,在地形因子作用下,阿拉善盟植被指数均值分布具有明显的地形分异性,且植被指数高值区主要集中分布在高程为1 000-1 600 m的中山区与坡度15°的西坡。     

阿尔泰山小东沟林区植被随地形分布规律

在高度异质性的山区景观中,地形通过不同生态因子时空分布的影响而成为植被分布的决定性因素.在野外调查的基础上,将植被遥感影像分类图基本像元分别与由DEM推算出来的坡度、坡向、海拔和剖面曲率图相叠加,定量分析新疆阿尔泰山小东沟林区不同植被类型分布与地形因子之间的关系.通过遥感影像并结合地面调查数据,可将阿尔泰山小东沟林区的植被划分为针叶林、阔叶林、针阔混交林、灌木林和草地5种类型.该区域的地形特征如下:坡度以斜陡坡为主,占总面积的64.32%;坡向以西南坡最多,其次是东北坡,分别占总面积的15.02%和14.78%,东南坡和南坡所占面积较少,分别占总面积的9.30%和10.20%;海拔以1 200-2 000 m居多,占总面积的87.19%,是整个研究区的主要海拔分布范围;剖面曲率以5-10°面积最多,占总面积33.31%,其次是剖面曲率3-5°和0-3°,分别占总面积的22.84%和22.44%.剖面曲率>10°的区域占总面积比例较小.各植被类型分布频率最高的地形生境因子组合分别为:针叶林是坡度15-35°的斜陡坡,西北坡,海拔1 800-2 000 m,剖面曲率0-3°;阔叶林是坡度15-35°的斜陡坡,西北坡,海拔1 400-1 600 m,剖面曲率5°-10°;针阔混交林是坡度15-35°的斜陡坡,北坡,海拔1 600-1 800 m,剖面曲率5-10°;灌木林是坡度15-35°的斜陡坡,西坡,海拔1 400-1 600 m,剖面曲率5-10°;草地是坡度15-35°的斜陡坡,南坡,海拔1 200-1 400 m,剖面曲率5-10°.研究不同植被类型随地形生境的变化规律可为生物多样性保育宏观规划和森林可持续经营提供重要科学依据.     

藏东地区植物群落分布格局与环境因子的关系

认识山地植物群落分布及其与环境因子的关系,掌握物种多样性随环境因子的变化规律,能够为山地生物多样性保护和生态恢复提供科学依据.以藏东昌都地区植物群落为研究对象,在野外调查的基础上,通过层次聚类分析和冗余分析（RDA）对植物群落进行分类,分析群落分布与环境因子的关系,并通过线性回归分析物种多样性与环境因子的关系.结果显示,层次聚类将105个植物调查样方划分为7个群丛;RDA排序结果较好反映了藏东植物群落分布与环境因子之间的关系,决定区域植物群落分布的主要环境因子为海拔、坡向、坡度、土壤pH值和土壤速效磷含量（P <0.001）;海拔、坡向和坡度对群落物种多样性有显著影响（P <0.01）,而土壤pH值、土壤速效磷含量与植物群落物种多样性无显著相关关系（P> 0.05）.本研究表明藏东地区植物群落分布格局主要受地形和土壤因子的驱动,而影响物种多样性的关键因子是地形因子;上述研究成果有助于提高对区域生物多样性分布规律及驱动机制的认识,对藏东地区不同环境条件下生物多样性保护和受损植被的生态修复具有重要意义.（图4表1参55）     

冰川分布格局对地理因子响应机制

为探究高寒区冰川分布格局及其对地理位置、地形和气候因子的响应机理,以新疆玛纳斯河流域为研究样区,以TM影像、DEM和气象站点资料为数据源,借助RS和GIS技术提取冰川边界信息,采用线性回归模型估算研究区气温和降水数据并进行栅格计算,基于DEM数据提取山区坡度和坡向等地形信息,与所提取的研究区冰川分布格局信息叠加后得到了布局均匀的213个冰川样点,并获取各样点的地理位置(经纬度)、地形特征(高程、坡度和坡向)、NDSI、气温和降水等属性信息,最后运用偏最小二乘法(PLS)构建了冰川-地形-气候遥感反演模型,并进行模型有效性和适用性检验。分析结果表明:该模型能够解释78.2%以上的因变量变异,对研究区冰川分布格局的总预测能力达到76.9%,有效性检验结果表明模型效果较为显著,有效克服了自变量间多重相关性的干扰;同时发现PLS方法对冰川分布格局及其影响因子的相关性分析具有较好的分析能力。气候变化是影响研究区冰川分布格局动态变化的最重要因子,地形因子对冰川的发育和积累具有决定性作用,而地理位置的贡献相对较小。另外,为了能更好地模拟冰川分布格局,在以后研究中应将影响冰川分布格局变化的其他因子也纳入模型中,如山区风向、风力、水汽压、相对湿度及下垫面性质等对冰川分布和变化都有一定影响。该研究可为区域气候和水文研究提供理论参考,对干旱区水资源的合理利用亦具有重要指导意义。     

澜沧江下游景观破碎化时空动态及成因分析

景观破碎化深刻影响着景观格局和过程。以澜沧江下游城市——景洪市为研究区域,选取2000、2005和2010年的景观类型数据与对应的SPOT-NDVI遥感数据,对比了移动窗口法和空间自相关法在指示景观破碎化时的精确性和可应用性。采用300 m的移动窗口边长,选取蔓延度指数(CONTAG)、景观形状指数(LSI)、斑块密度(PD)、边缘密度(ED)、最大斑块指数(LPI)和香农多样性指数(SHDI),利用移动窗口法将景观指数空间可视化以指示景观破碎化特征。研究表明,不同景观类型的NDVI值均在0.6以上;2000年、2005年和2010年,Moran’s I值均在0.78以上;进一步分析了NDVI的局部空间自相关指数Moran’s I,结果表明NDVI呈"高—高"自相关的地区大多为常绿阔叶林地带,而NDVI呈"低—低"自相关的地区大多为建筑用地和耕地分布广泛的区域。统计各景观类型的景观指数和空间自相关指数后发现,对于常绿阔叶林和未利用地等景观类型,局部自相关指数高的区域,CONTAG值也高,而LSI值较低,这表明该类景观类型斑块较少且完整,破碎化不明显。通过比较不同景观类型的景观指数和空间自相关系数,发现两种方法在指示景观破碎化上具有良好的可比性。同时,提取了海拔、坡度、坡向、地形起伏度和地面粗糙度等地形因子,分析了NDVI和地形因子之间的局部空间自相关指数Moran’s I,结果表明研究区植被分布在一定的程度上由海拔、坡度、地形起伏度和地面粗糙度所决定。本研究为综合景观指数与空间统计分析揭示景观格局变化和空间异质性提供了参考,并通过景观格局与地形因子的相关性分析进一步解释了景观格局变化与环境变化的生态意义。     

2000-2021年汾河流域植被时空演变特征及地形效应

运用NDVI数据在长时序上考虑不同地形绝对面积差异来评价汾河流域植被变化趋势的研究目前比较匮乏。为科学认识汾河流域植被变化及其地形效应,基于2000-2021年的MODIS NDVI数据并结合地形数据,采用线性趋势分析与地形差异修正的方法,分析了汾河流域植被的时空分布及演变特征,并探讨了其在海拔、坡向和坡度上的生长变化差异。结果表明,（1）近22年汾河流域植被NDVI呈流域中部低、外围高、低海拔盆地平川区小于高海拔山脉区的分布格局,随地形和土地覆盖类型变化规律性显著。2000-2021年汾河流域植被总体呈改善趋势,年际变化速率为0.07/(10 a),其中,63.24%的区域植被NDVI显著增加,33.78%的区域植被基本不变。（2）汾河流域植被NDVI分布和变化存在明显的地形效应,随着海拔递增,植被NDVI先减小后增大再减小,2 200-2 400 m海拔范围内NDVI最大;不同坡向的植被NDVI差异较小,但总体北坡大于南坡、东坡大于西坡,东北坡最大;随着坡度增加,植被NDVI阶梯式增大,20°-35°坡度范围内NDVI最大。（3）2000-2021年汾河流域不同地形的植被NDVI年...     

基于改进型遥感生态指数(MRSEI)模型的滇中地区生态环境质量研究

以云南省滇中地区为研究区,以MODIS、DEM、社会经济数据等为数据源,构建改进型遥感生态指数(MRSEI)模型探究滇中地区生态环境质量变化情况,采用变异系数、Theil-Sen Median趋势度、空间自相关等方法分析生态环境质量的时空变化特征,利用地理探测器分析生态环境质量差异的主导因素。结果表明:(1)整体上,2000—2018年滇中生态环境质量有所改善,但程度不明显,生态环境质量变化稳定,楚雄州生态环境质量状况最佳;(2)滇中县域生态环境质量呈现正相关性空间聚集特征。从滇中地区西部到东部表现出高高聚集—低低聚集—无显著性的经度地带性空间格局,西部生态环境质量优于东部地区;(3)在地形分布上,海拔3 000 m以上、坡度20°～30°的区域生态环境质量较佳,生态环境质量较差的区域与人口聚集区分布特征一致;(4)绿度(NDVI)、湿度(WET)与生态环境质量之间呈正相关,而干度(NDBSI)、热度(LST)、人口、GDP等与生态环境质量之间呈负相关。多因子间的交互作用对生态环境质量影响明显,其中NDVI等受人类活动影响较大的自然因子与社会经济因子间的交互作用对生态环境质量造成的影响较大。     

安徽鹞落坪自然保护区乡村聚落空间格局特征及其影响因素分析

我国自然保护区大多面临生态保护与脱贫攻坚的双重任务。保护区内乡村聚落空间格局则是当地自然环境、社会经济等多重因素作用的结果。开展保护区乡村聚落空间格局研究能够查明保护区内聚落空间特征及分异规律,为今后规范和引导保护区乡村建设,实现生态保护与经济社会协调发展提供决策参考。以安徽鹞落坪国家级自然保护区为例,综合运用GIS技术、景观指数定量分析方法分析鹞落坪自然保护区乡村聚落规模、形态、分布特征,探索地形、水源、区位以及社会等因素对乡村聚落空间格局的影响。结果表明:(1)鹞落坪保护区乡村聚落空间格局呈现出显著的功能区分异特征,核心区、缓冲区聚落规模小、形态复杂、分布稀疏,而实验区聚落规模大、形态规则、分布密集;(2)地形、水系、道路对保护区聚落空间格局有显著影响,区内聚落主要分布在海拔800 m以下,坡度15°以下,距河流、道路200 m以内的区域;(3)保护区聚落空间格局还与人口分布、经济发展、保护政策等社会因素密切相关。     

基于最小累积阻力模型(MCR)和空间主成分分析法(SPCA)的沛县北部生态安全格局构建研究

沛县北部因采煤导致地形、地貌和地类变化,直接影响了整个区域的生态安全,因此需要在区域生态安全状况评价的基础上构建生态安全格局。该研究以沛县北部地区为研究对象,选取高程、坡度、土地覆盖类型、植被覆盖、距水体的距离、距道路的距离、距矿点的距离、距居民点的距离8个指标,采用空间主成分分析法(SPCA)评价研究区生态安全状况,并利用最小累积阻力模型(MCR)建立生态阻力面,借助GIS空间分析技术提取生态廊道和生态节点,从而构建研究区的生态安全格局。结果表明研究区生态安全水平不高,中度安全水平的面积为447.53 km~2,占研究区总面积的44.53%;较低安全水平的面积为344.58 km~2,占研究区总面积的34.28%;识别的31条潜在生态廊道、31个一类生态节点和20个二类生态节点与生态源地一起构成了研究区的生态安全格局,为沛县北部的生态规划和生态可持续发展提供了有效参考。     

京津冀城市群生态系统服务价值的时空动态演变

以京津冀城市群为研究区,基于土地利用现状数据及谢高地2008年修正的"中国生态系统单位面积生态服务价值当量",利用县域尺度的粮食单产对单位面积农田食物生产服务价值进行修正,随后基于格网分析方法改进了生态系统服务价值系数的3种时空调节因子,并利用等量分类与热点分析方法探讨了生态系统服务价值的空间异质性,在此基础上,将斑块密度与聚合度指数、动态度、变化轨迹分析等方法相结合,从全局与局部揭示生态系统服务价值从2005—2015年的空间动态演变特征。结果表明,(1)修正后的方法能够反映生态系统服务价值在格网尺度上的空间异质性。京津冀城市群北部、太行山及燕山等山林地区、环渤海湿地、白洋淀及衡水湖等内陆湖泊地区的生态服务价值等级以Ⅳ、Ⅴ类为主,是生态服务价值的热点区域;平原地区及张家口市等高原地区的生态服务价值等级以Ⅰ、Ⅱ类为主,是生态服务价值的冷点区域。(2)从2005—2010年,第Ⅰ、Ⅱ、Ⅴ类的PD动态度均为正值(0.020、0042、0.029),AI动态度均为负值(-0.007、-0.046、-0.025),第Ⅲ、Ⅳ类的PD动态度为负值(-0.015、-0.014),AI动态度均为正值(0.027、0.022);从2010—2015年,Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅴ类的PD、AI动态度(-0.002、-0.003、0.002、-0.002,0.001、0.002、-0.003、0.002)的正负性与前5年相反,且绝对值较小;Ⅳ类的两种指数动态度均为0。(3)生态服务价值的第Ⅰ、Ⅱ类的变化区域集中分布在平原与张家口市,第Ⅲ类的变化区域集中分布在平原与山地丘陵的交界处以及邯郸市;第Ⅲ、Ⅲ类的变化区域分别分布于山地丘陵的西部与承德市东部。     

武夷山国家自然保护区NDVI对坡度的响应

武夷山国家自然保护区是全球同纬度带保存最为完整、面积最大的典型中亚热带原生性森林生态系统,地势起伏剧烈,研究此区域归一化植被指数(NDVI)对坡度的响应可为保护区生态建设提供科学参考。文章基于Landsat ETM+/OLI遥感数据、DEM数据和气象资料,提取2004—2018年武夷山国家自然保护区NDVI和坡度,分析研究了2004—2018年保护区6种坡度类型下植被覆盖的变化特征,以及不同坡度下植被的改善和退化情况,指出影响不同坡度NDVI的主要气象因子。结果表明:(1)2004年以来武夷山国家自然保护区植被呈改善趋势,生态环境保护工作取得良好成效,但保护区仍存有耕地、居民点和生产经营活动,中部和北部低坡度地区植被呈变差趋势;(2)在所有坡度范围内,保护区植被变化类型均以轻微改善为主(面积比超过50%),在0°—25°范围内利于植被退化,而在35°范围内利于植被改善;(3)NDVI变化趋势与坡度呈二次函数关系,以17°为界,当坡度小于17°时,植被改善随着坡度的增加而缓慢减弱;当坡度大于17°时,植被改善随着坡度的增加而增强;(4)在保护区内,影响植被生长的主要气象因子为降水。研究结果可为保护区制定生态保护规划、实施针对性地保护和应对气候变化影响提供决策依据。     

山西太岳山森林群落分布及其与环境因子的关系

研究太岳山群落分布及其与环境因子之间的关系,旨在为深入研究太岳山群落资源、生境和群落学特征奠定基础,亦为太岳山资源开发利用提供理论依据和实践参考。以山西太岳山森林群落为研究对象,从海拔1 600~2 200 m,海拔每上升100 m设置1个样地,每个样地由8个10 m×10 m的样方组成,并分别在每一个样方内取2个5 m×5 m的灌木样方和4个1m×1 m草本样方,共7个样地,50个样方。根据7个样地50个样方的调查数据,采用多元回归树(MRT)对群落进行分类;采用典范对应分析(canonical correspondence analysis,CCA)进行排序分析,旨在研究太岳山森林群落的植被分布格局。结果如下,(1)MRT分类将植被划分为6个群落类型。(2)太岳山森林群落样方与环境因子的CCA排序结果显示,12个环境因子对物种分布的解释量为40.78%,Monte Carlo置换检验结果显示,制约森林群落类型分布格局的主要环境因子是海拔、坡度、坡向和土壤p H值。(3)利用偏典范对应分析(PCCA)定量分离地形、土壤及其交互作用对植被格局总体变异的影响,分析表明,土壤因子和地形因子解释了物种格局变化的40.78%,其中地形因子占13.61%,土壤因子占19.53%,地形因子与土壤因子交互作用解释的部分为7.64%。地形因子和p H值对太岳山森林群落的分布影响最大,是决定植物群落空间分布的主导因子。     

基于GIS的干旱区绿洲农村居民点格局演变研究:以甘肃河西地区为例

以甘肃河西地区农村居民点为例,结合GIS技术,运用单一动态度、景观格局指数、平均最邻近指数及核密度方法,对近30 a来农村居民点空间格局演变特征进行分析。结果表明:(1)近30 a来河西地区农村居民点用地规模缓慢增大,居民点斑块个体之间的集聚性增强,结构愈发紧凑。(2)农村居民点空间分布在整体上呈集聚模式。敦煌市、肃州区、甘州区、高台绿洲尾闾区、民乐县西部、凉州区和民勤县城周边居民点分布较密集。(3)居民点集中分布在海拔1 200～2 400 m、坡度5°的走廊平原和盆地以及坡度较小的缓坡地,在海拔较高的丘陵、山区以及坡度较大的陡坡地居民点分布则相对较少。居民点集中分布在距离县道及以上级别道路1 km范围内,河流对居民点分布的影响在1～6 km范围内较显著。(4)受政策和经济利益的调控和驱动,人类生产生活方式不断改变并作用于居民点,直接或间接导致农村居民点格局演变。     

基于自然资源本底数据的珠三角城市群生态敏感性评估分析

开展区域生态敏感性评估,有助于区域生态环境的保护与管理。以珠三角城市群为研究区,地理信息系统及遥感技术为研究手段,基于自然资源本底数据的提取结果,构建因子评价指标体系,并结合层次分析法(AHP),探究并评估其区域生态敏感性。综合考虑研究区的自然、社会和经济条件,选取了河流、坡度、高程3个自然生态因子。由于研究区域中心城市地区向周边及非中心城市地区的扩张进程快,土地利用、道路交通实施建设的发展更新迅速,因此将土地利用类型、交通路网2个因子也列为因子层要素。结果表明,在空间分布上,各类自然资源本底数据的分布呈现显著的空间异质性,部分呈现小集中大分散的格局。珠三角城市群的高程和坡度生态敏感性呈现显著的中部低四周高的态势,并且低敏感区域占据绝大多数。珠三角城市群的综合生态敏感性呈现中间低四周高的分布情况。此外,珠三角城市群内9个城市的综合生态敏感性具有显著的差异。广州、深圳等经济发达、城市化水平高区域,其轻度敏感性区域和不敏感性区域所占比例较高。肇庆、江门等多山区、多林地区域,其极高敏感性区域和高度敏感性区域的占比较高。研究结果可为珠三角城市群的区域生态可持续发展提供有效的辅助支撑。     

基于随机森林回归的茶园扩张驱动机制分析

茶园开发与扩张是土地利用/覆被变化(LUCC)的典型过程之一,与区域农业发展和土地可持续利用密切相关。以我国优质绿茶主产区——信阳市浉河区为例,结合遥感影像、土地利用等多源数据,探索1990—2015年浉河区茶园分布时空演变格局。以像元和乡镇尺度的自然和社会经济等26个因子为自变量,以茶园变动情况为因变量,采用随机森林回归方法,探讨1990—2000和2000—2015年茶园扩张的驱动机制。结果表明:(1)浉河区茶园主要分布于丘陵区和浅山区,1990—2000年茶园面积快速扩张,面积增加65.2%,2000—2015年茶园扩张速度放缓。茶园主要向西北和东南的水源和公路方向扩张。(2)1990—2000和2000—2015年2阶段,像元尺度的茶园距城区中心距离、距农村居民点距离和土壤特性以及乡镇尺度的坡度和平均高程等驱动因子重要性均较高。随着经济发展和技术进步,邻域土地利用情况、土壤条件等自然驱动因子对茶园扩张的限制性降低,空间社会经济条件对茶园开发与扩张越发重要。(3)茶园扩张对各主要驱动因子的边际依赖性强,在驱动因子不同梯度间差异明显,茶园扩张倾向于发生在距农村居民点距离2 km内,乡镇尺度平均坡度为16～18°的区域。(4)随机森林回归方法结合多源信息,能够较好地挖掘研究区茶园扩张驱动机制,为改善区域土地利用提供一定决策支持。     

坡面尺度上地貌对α生物多样性的影响

为了解地貌在坡面尺度上对α生物多样性的影响,采用主观采样法在陕北吴起县合家沟流域不同地貌部位进行了样地调查.利用SPSS16.0统计软件先后对各地貌部位物种组成及各物种的重要值、地形因子要素间、地形因子和群落α多样性之间分别做了聚类分析、相关分析和多元回归分析.结果表明:(1)地貌部位相似的群落聚类在一起,说明地形因子是影响物种组成、群落结构、生态系统等的重要因素.(2)海拔和坡位,坡向和坡度,地形指数和海拔、坡位、坡形之间的Pearson 相关系数均大于0.8,双尾显著性检验概率小于0.05.(3)影响α生物多样性指标香农-维纳指数的地形因子按重要性从大到小依次是:坡位、坡向、海拔、坡形、坡度、地形指数,进一步分析得出在黄土高原丘陵沟壑区,沟沿线、光照、土壤水分和养分在影响α生物多样性指标上依次递减.(4)通过多元线形回归检验,得出坡位、坡向、坡形、海拔这四个地形因子与群落α生物多样性关系密切,建立的回归模型显著性检验可信度大,与样本数据的拟合度高.各地形因子数据归一处理后的回归方程为:香农-维纳指数=2.417-0.581×坡形-1.333×坡位+1.449×海拔+0.631×坡向.地形地貌特征在黄土丘陵区表现明显,研究它对生物多样性的影响可为该区植被恢复提供参考,但由于调查样地尺度较小,在应用推广上尚待进一步研究.     

苏州花桥国际商务城生态用地时空动态特征

以快速城镇化的小尺度区域——苏州花桥国际商务城为研究区,基于高分辨率遥感影像和GIS技术,利用土地利用转移矩阵、重心计算、景观格局指数和平均等效面积法分别对研究区生态用地时空动态、景观格局动态和土地生态质量空间格局动态特征进行研究。结果表明:(1)2005—2015年,研究区建设用地在快速城镇化进程中迅速扩张,而生态用地总面积减少913.11 hm~2,同时生态用地重心逐渐向南迁移。(2)2005—2009年,研究区耕地优势度下降,其他生态用地优势度未出现较大波动;2009—2015年,随着政府生态建设力度加大,研究区斑块破碎化程度降低,景观复杂程度降低,除耕地外其他生态用地优势度迅速提升。(3)2005—2015年研究区平均等效面积由0.28增至0.31,总体生态质量得到改善;全区有57.01%的土地生态质量获得提升,且主要分布于南北两端吴淞江附近,仅有17.22%的土地生态质量下降。这表明近年来在城镇生态用地紧缺的情况下,研究区城镇生态建设对生态环境改善起到重要作用。建议研究区未来重点提升中部区域土地生态质量,进一步优化土地资源配置,以实现土地生态质量全面提升。     

基于GIS的卧龙自然保护区大熊猫生境选择与利用

在ArcGIS 10.2的支持下,分析卧龙自然保护区大熊猫(Ailuropoda melanoleuca)在地形因子(海拔、坡度和坡向)和生物因子(植被、竹林类型)上的生境选择(动物利用某种生境类型面积占其家域的比例)与利用(动物家域内某生境类型面积与保护区的这一类型面积的比例)特征进行了定量研究。结果表明,(1)地形因子:卧龙大熊猫在生境选择过程中,生境利用率较高的海拔区间为1 5 00~3 000 m,平均利用率达到了55.93%,而生境选择的主要海拔区间为2 000~3 500 m,占空间利用面积的89.64%;大熊猫生境利用在坡度上相对均匀,而生境选择的主要坡度区间为20°~50°,占空间利用面积的85.56%;生境利用率最高的坡向区间为270°~315°,占比达到了31.88%。(2)生物因子:大熊猫生境利用率较高的植被类型区域为亚高山针叶林与常绿落叶阔叶林,利用率分别为51.04%和70.20%;而生境选择的主要植被类型区域为针叶林与针阔混交林,占空间利用面积的90.23%;生境利用率最高的竹林类型区域为冷箭竹(Bashania fangiana)林,利用率达到了51.63%,而生境选择的主要竹林类型为拐棍竹(Fargesia robusta)和冷箭竹,二者占空间利用面积的95.20%。研究结果揭示了在不同地形和生物因子分异区间(类型)大熊猫的生境面积分布和空间利用模式特征,丰富了大熊猫生境选择与利用特征的研究手段。     

土壤、土地利用多样性及其与相关景观指数的关联分析

土壤作为人类赖以生存的物质基础,与土地利用之间存在密切联系,土壤类型及属性的差异很大程度上决定了土地利用的方式,同时土地利用方式的不同也间接地改变着土壤类型、性质及功能多样性的格局。在人地矛盾、人与自然矛盾不断加剧的今天,研究土地和土壤的空间分布格局变化及两者之间的交互关系具有重要意义。利用土壤多样性理论和景观生态学原理综合分析土壤、土地利用类型的空间分布格局,并借助空间网格的概念量化分析土壤和土地利用类型的空间分布情况。以河南省中南部样区为研究对象,利用仙农熵变形公式计算了1 km×1 km、3 km×3 km、5 km×5 km 3种网格尺度下的土壤和土地利用的空间分布多样性和各县市的土壤和土地利用构成组分多样性,运用ArcGIS探讨了多样性指数与景观指数之间的关联性,综合评价研究区的土壤类型空间分布与土地利用空间分布格局的相互性。研究表明：同一种土壤和土地利用类型的空间分布多样性指数在异网格尺度下具有相似的分异规律;土地利用与土壤类型的构成组分多样性之间不具有明显的相关性,土壤类型均匀分布的地区,土地利用类型不一定会均匀分布,而两者的平均斑块面积之间具有明显的相关性,土壤斑块的大小对土地利用斑块的大小影响较大,土壤类型的空间分布特征在一定程度上,将影响土地利用的空间分布格局和变化过程;土壤类型的面积指数、平均斑块面积指数分别与土壤空间分布多样性之间具有较好的相关性,相关系数分别为r2=0.990、r2=0.599。而土地利用的面积指数、平均斑块面积指数与土地利用空间分布多样性指数之间的相关性较差,相关系数分别为r2=0.437、r2=0.034。土壤的平均斑块形状指数与多样性指数之间存在一定正相关关系,相关系数为r2=0.612;但土地利用的形状指数与多样性之