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洞庭湖区湿地景观指数选取与格局分析 总被引：9，自引：1，他引：8
在遥感与地理信息系统的支持下,从2000年的LANDSAT TM影像中提取洞庭湖湿地信息,结合景观结构分析软件FRAGSTATS计算湿地景观指数,采用主成分分析法与方差矩阵分析法选取最能表征湿地结构及功能的核心景观指数,分析洞庭湖区湿地的景观结构特征及功能状态。研究表明：Shannon多样性指数、斑块面积标准差、斑块丰富度密度与景观类型平均分维度最能反应湿地景观的信息及特征;研究区景观格局的空间差异性与组织结构状态具有明显的不均衡性,湿地景观类型比例不均,水田与湖泊景观优势显著;以洞庭湖核心区滨湖的县市和远离湿地核心区的县市为两大群体,在景观格局复杂性和多样性状态中表现出两大群体相似的特征。 相似文献
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基于1992—2013年国防气象卫星计划(DMSP/OLS)夜间灯光数据和能源统计数据,对成渝城市群碳排放进行研究,应用空间自相关模型,并结合趋势分析和地理信息系统(GIS)空间分析方法,探究成渝城市群碳排放时空变化规律。研究结果表明:(1)基于DMSP/OLS夜间灯光数据估算的碳排放与基于能源消耗统计数据计算的碳排放动态变化趋于一致,且存在较好相关性;(2)1992—2013年成渝城市群碳排放增加趋势明显,碳排放增加区域面积高达76.26%,分布在成都、重庆主城及周围德阳、璧山等地区,碳排放不变或降低区域零散分布在研究区边缘地带,面积占比23.74%;(3)成渝城市群所有年份的全局空间自相关系数(Ⅰ)值均大于0,表现出较强空间自相关性,且在研究时段Ⅰ值总体呈增长趋势,说明其空间集聚性持续增强;(4)成渝城市群碳排放空间集聚模式主要为高-高集聚型、低-低集聚型,两者空间分布动态变化均呈增加模式,高-高集聚区域主要分布在成都、重庆主城以及邻近县域,低-低集聚区域主要零散分布在边缘相对落后地区,表明成渝城市群碳排放空间分布具有极强的相互依赖性。 相似文献