基于Fragstats的海南省东方市景观格局动态研究

fragstats软件中景观格局指标解读

景观指数英文及简称索引二景观指数英文及简称索引最近整理的Fragstats3.3软件Grid格式下可以计算的景观指数，希望大家共同学习探讨（注：每个景观指数包含的信息依次为英文缩写——英文全称——指标名称——应用尺度——单位）一、面积指标1.Area/Perimeter①AREA(CSD、CPS/LSD、LPS)——Patch Area——斑块面积（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——ha(ha、%) ≥02.Isolation/Proximity①LSIM——Landscape Similarity Index——斑块相似系数——斑块——%3.Area/Density/Edge①CA——Total Class Area——斑块类型面积——类型——ha＞0②PLAND(%LAND)——Percentage of Landscape——斑块所占景观面积比例——类型——% [0,100]③TA——Total Landscape Area——景观面积——景观——ha＞0④LPI——Largest Patch Index——最大斑块占景观面积比例——类型/景观——%二、密度大小及差异1.Area/Density/Edge①NP——Number of Patches——斑块数量——类型/景观——n ≥1②PD——Patch Density——斑块密度——类型/景观——n/100ha③AREA(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MPS、PSSD、PSCV)——Patch Area （Mean、Standard Deviation、Coefficient of Variation）——斑块大小（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）（斑块平均大小、斑块面积方差、斑块面积均方差）——类型/景观——ha(ha，%，%)④GYRA(同上)——Radius of Gyration——回转半径——类型/景观——m三、边缘指标1.Area/Perimeter①PERIM(CSD、CPS/LSD、LPS)——Patch Perimeter——斑块周长（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——m ≥0②GYRA(同上)——Radius of Gyration——回转半径——斑块——m2.Contrast①EDCON(同上)——Edge Contrast Index——边缘对比度——斑块——%3.Area/Density/Edge①TE——Total Edge——总边缘长度——类型/景观——m②ED——Edge Density——边缘密度——类型/景观——m/ha4.Contrast①CWED——Contrast-Weighted Edge Density——对比度加权边缘密度——类型/景观——m/ha②TECI——Total Edge Contrast Index——总边缘对比度——类型/景观——%③ECI(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MECI、AWMECI)——Edge Contrast Index（Mean Edge Contrast Index、Area-Weighted Mean Contrast Index）——边缘对比度（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）（平均边缘对比度、面积加权平均边缘对比度）——类型/景观——%（%，%）四、形状指标1.Shape①PARA(CSD、CPS/LSD、LPS)——Perimeter Area Ratio——边缘面积比（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——无②SHAPE(同上)——Shape Index——形状指标——斑块——无③FRACT(同上)——Fractal Dimension Index——分维数——斑块——无[1,2]④CRICLE(同上)——Related Circumscribing Circle——相关外接圆——斑块——无⑤CONTIG(同上)——Contiguity Index——聚集指数——斑块——无2.Area/Density/Edge①LSI——Landscape Shape Index——景观形状指数——类型/景观——无②NLSI——Normalize LSI——标准化景观形状指数——类型——无3.Shape①PAFRAC——Perimeter Area Fractal DImension——边缘面积分维——类型/景观——无②PARA(MN、AM、MD、RA、SD、CV)——Perimeter Area Ratio——边缘面积比（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）——类型/景观——无③SHAPE(同上)(MSI、AWMSI)——Shape Index(Mean Shape Index、Area-Weighted Mean Shape Index)——形状指数（平均形状、面积加权的平均形状指标）——类型/景观——无④FRAC(同上)(MPFD、AWMPFD)——Fractal Dimension Index(Mean Patch Fractal Dimension、Area-Weighted Patch Fractal Dimension)——分维数（平均斑块分维数、面积加权的平均斑块分维数）——类型/景观——无[1,2]⑤CRICLE(同上))——Related Circumscribing Circle——相关外接圆——类型/景观——无⑥DLFD——Double Log Fractal Dimension——双对数分维数——类型/景观——无五、核心面积指标1.Core Area①Core(CSD、CPS/LSD、LPS)——Core Area——核心斑块面积（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——ha②NCORE(同上)——Number of Core Area——核心斑块数量——斑块——n ≥1③CAI(同上)——Core Area Index——核心斑块面积比指标——斑块——%2.Core Area①TCA——Total Core Area——核心斑块总面积——类型/景观——ha②CPLAND(C%LAND)——Core Area Percentage of Landscape——核心斑块占景观面积比——类型——%③NDCA——Number of Disjunct Core Area——独立核心斑块数量——类型/景观——n④DCAD——Disjunct Core Area Density——独立核心斑块密度——类型/景观——n/100ha⑤CORE(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MCA1、CASD1、CACV1)——Core Area(Mean Core Area、Core Area Standard Deviation、Core Area Coefficient of Variation)——核心斑块面积（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）（平均核心斑块面积、核心斑块面积方差、核心斑块面积均方差）——类型/景观——ha(ha,ha,%)⑥DCA(同上)(MCA2、CASD2、CACV2)——Disjunct Core Area——独立核心斑块面积（平均独立核心斑块面积、独立核心斑块面积方差、独立核心面积均方差）——类型/景观——ha(ha,ha,%)⑦CAI(同上)(MCAI)——Core Area Index(Mean Core Area Index)——核心斑块指标（平均核心斑块指标）——类型/景观——%六、邻近度指标1.Isolation/Proximity①PROXIM(CSD、CPS/LSD、LPS)——Proximity Index——邻近度（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——无②SIMI(同上)——Similarity Index——相似度——斑块——无③ENN(同上)——Euclidean Nearest Neighbor Index——欧几里得最邻近距离——斑块——m2.Isolation/Proximity①PROXIM(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MPI)——Proximity Index(Mean Proximity Index)——邻近度（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）（平均邻近度指标）——类型/景观——%(%) ≥0②SIMI(同上)——Similarity Index——相似度——类型/景观——无③ENN(同上)(MNN、NNSD、NNCV)——Euclidean Nearest NeighborIndex(Mean Euclidean Nearest-Neighbor Index、Euclidean Nearest-Neighbor Index Standard Deviation、Euclidean Nearest-Neighbor Index Coefficient of Variation)——欧几里得最邻近距离（平均最近距离、最邻近距离方差、最邻近距离标准差）——类型/景观——m(m,m,%) ＞0七、多样性1.Diversity①PR——Patch Richness——斑块多度（景观丰度）——景观——n ≥1②PRD——Patch Richness Density——斑块多度密度——景观——n/100ha③RPR——Relative Patch Richness——相对斑块多度——景观——%④SHDI——Shannon's Diversity Index——香农多样性指标——景观——无⑤SIDI——Simpson's Diversity Index——Simpson多样性指标——景观——无⑥MSHDI——Modified Simpson's Diversity Index——修正Simpson多样性指标——景观——无⑦SHEI——Shannon's Evenness Index——香农均匀度指标——景观——无[0,1]⑧SIEI——Simpson's Evenness Index——Simpson均匀度指标——景观——无⑨MSIEI——Modified Simpson's Evenness Index——修正Simpson均匀度指标——景观——无八、聚散性1.Contagion/Interspersion①CLUMPY——Clumpiness——丛生度——类型——%②PLADJ——Proportion of Like Adjacency——相似毗邻百分比——类型/景观——% （0,100]③AI——Aggregation Index——聚集度指数——类型/景观——% （0,100]④IJI——Interspersion Juxtaposition Index——散布于并列指数——类型/景观——% （0,100]⑤DIVISION——Landscape Division Index——景观分割度——类型/景观——% （0,100]⑥SPLIT——Splitting Index——分离度指数——类型/景观——% （0,100]⑦MESH——Effective Mesh Size——有效粒度尺寸——景观——% （0,100]2.Connectivity①COHESION——Patch Cohesion Index——斑块结合度——类型/景观——% （0,100]②CONNECT——Connectance Index——连接性指数——类型/景观——% （0,100]3.Contagion/Interspersion①CONTAG——Contagion Index——蔓延度指数——景观——% (0,100]（注：以上仅为参考，具体仍需查阅专业文献）三各种景观指数的生态学含义1.拼块类型面积（CA），单位：ha，范围：CA>0公式描述：CA等于某一斑块类型中所有斑块的面积之和（m2），除以10000后转化为公顷（ha）；即某斑块类型的总面积。

使用Fragstats 3.3计算景观格局指数的详细步骤

使用Fragstats 3.3计算景观格局指数的详细步骤使用fragstats3.3计算景观格局指数的详细步骤应用fragstats3计算景观格局指数的3个步骤1、根据研究目的确定需要计算的景观格局指数，并列表明确其生态意义。

假设本文在斑块水平选取以下指数：斑块数（NP）、平均斑块面积（MPS）、聚集度（AI）、最大斑块指数（LPI）、景观面积中的斑块比例（平面图）、面积加权平均形状指数（AWMSI）。

除上述指标（不包括平面图）外，在景观层面选择了香农多样性指数（SHDI）和香农均匀度指数（SHI）。

本文中选择的索引如表1所示（该表是自行设置的，不一定根据这种类型）景观指数香农多样性指数(shdi)景观香农均匀度指数（Shei）shannon’sevennessindex指数全称shannon’sdiversityinde x生态意义反映景观中各斑块类型的复杂性和变异性它反映了景观中斑块分布的不均匀程度。

当值趋于1时，表明斑块类型在景观中分布均匀，值的大小与破碎化程度呈正相关描述景观粒度，一定意义上揭示景观破碎化程度反映景观中不同斑块类型的非随机性或聚集程度某一景观类型最大斑块占整个景最大的PatchinExperimentGeoFlandscapeTypes为加权平均PatchinShapeIndex观面积的比例.有助于确定景观规模或优势类型等反映景观中每种斑块类型的丰富性反映景观中各斑块的变异性.值越大，说明斑块形状越复杂0斑块数量（NP）平均斑块面积（MPS）聚集度斑块类型（AI）最大斑块指数（LPI）景观面积中的斑块比例（陆地）面积加权平均形状指数（AWMSI）斑块数量和斑块聚集指数NP≥ 1mps>00awmsi≥ 12.使用arcview3 3将覆盖率数据转换为网格格式（因为FRAGSTATS 3.3只识别网格格式。

我试图用ArcMap将其转换，然后计算索引，但失败了。

我欢迎后来者继续探索如何用ArcMap将其转换为可用数据。

fragstats景观格局指数归纳知识讲解

fragstats景观格局指数归纳知识讲解FRAGSTATS提供的景观指标英文缩写指标名称应用尺度英文全称单位面积指标AREA斑块面积斑块Area ha LSIM斑块相似系数斑块Landscape similarity index% CA斑块类型面积类型Class area ha %LAND斑块所占景观面积比例类型Percent of landscape% TA 景观面积类型/景观Total landscape area haLPI最大斑块占景观面积比例类型/景观Largest patch index%密度大小及差异NP斑块数量类型/景观Number of patches#PD斑块密度类型/景观Patch density#/100ha MPS斑块平均大小类型/景观Mean patch size ha PSSD斑块面积方差类型/景观Patch size standard deviation haPSCV斑块面积均方差类型/景观Patch size coefficient of variation%边缘指标PERIM斑块周长斑块Perimeter m EDCON边缘对比度斑块Edge contrast index% TE总边缘长度类型/景观Total edge m ED边缘密度类型/景观Edge density m/ha CWED对比度加权边缘密度类型/景观Contrast-weighted edge density m/ha TECI总边缘对比度类型/景观Total edge contrast index% MECI平均边缘对比度类型/景观Mean edge contrast index%AWMECI面积加权平均边缘对比度类型/景观Area-weighted mean edge contrast index%形状指标SHAPE形状指标斑块Shape indexFRACT分维数斑块Fractal dimensionLSI景观形状指标类型/景观Landscape shape indexMSI平均形状类型/景观Mean shape indexAWMSI面积加权的平均形状指标类型/景观Area-weighted mean shape index DLFD双对数分维数类型/景观Double log fractal dimensionMPFD平均斑块分维数类型/景观Mean patch fractal dimension AWMPFD面积加权的平均斑块分形指标类型/景观Area-weighted mean patch fractaldimension核心面积指标CORE核心斑块面积斑块Core area ha NCORE核心斑块数量斑块Number of core areas# CAI核心斑块面积比指标斑块Core area index% C%LAND核心斑块占景观面积比类型Core area percent of landscape% TCA核心斑块总面积类型/景观Total core area ha NCA核心斑块数量类型/景观Number of core areas# CAD 核心斑块密度类型/景观Core area density#/100ha MCA1平均核心斑块面积类型/景观Mean core area per patch ha CASD1核心斑块面积方差类型/景观Patch core area standard deviation ha CACV1核心斑块面积均方差类型/景观Patch core area coefficient of variation% MCA2独立核心斑块平均面积类型/景观Mean area per disjunct core ha CASD2核心斑块面积方差类型/景观Disjunct core area standard deviation haCACV2核心斑块面积均方差类型/景观Disjunct core area coefficient ofvariation%TCAI总核心斑块指标类型/景观T otal core area index% MCAI平均核心斑块指标类型/景观Mean core area index%邻近度指标NEAR最邻近距离斑块Nearest-nei**or distance m PROXIM邻近指标斑块Proximity indexMNN平均最近距离类型/景观Mean nearest –nei**or distance m NNSD最邻近距离方差类型/景观Nearest-nei**or standard deviation m NNCV最邻近距离标准差类型/景观Nearest-nei**or coefficient of variation MPI平均邻近度指标类型/景观Mean proximity index%多样性指标SHDI香农多样性指标景观Shannon’s diversity indexSIDI Simpson多样性指标景观Simpson’s diversity indexMSIDI修正Simpson多样性指标景观Modified Simpson’s diversity indexPR斑块多度（景观丰度）景观Patch richness# PRD斑块多度密度景观Patch richness density#/100ha RPR相对斑块多度景观Relative patch richness% SHEI香农均匀度指标景观Shannon’s evenness indexSIEI Simpson均匀度指标景观Simpson’s evenness indexMSIEI修正Simpson均匀度指标景观Modified Simpson’s evenness index聚散性IJJ散布与并列指标类型/景观Interspersion and Juxtaposition index% CONTAG蔓延度指标景观Contagion index% 斑块类型面积（CA），单位：ha，范围：CA>0（2-1）公式描述：CA等于某一斑块类型中所有斑块的面积之和（m2），除以10000后转化为公顷（ha）；即某斑块类型的总面积。

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FRAGSTATS 提供的景观指标英文缩写指标名称应用尺度英文全称单位AREA 斑块面积斑块Area ha 面LSIM 斑块相似系数斑块Landscape similarity index % CA 斑块类型面积类型Class area ha %LAND 斑块所占景观面积比例类型Percent of landscape % 积指 TA 景观面积类型 /景观Total landscape area ha标LPI 最大斑块占景观面积比类型 /景观Largest patch index % 例密NP 斑块数量类型 /景观Number of patches #度PD 斑块密度类型 /景观Patch density #/100ha 大MPS 斑块平均大小类型 /景观Mean patch size ha小PSSD 斑块面积方差类型 /景观 Patch size standard deviation ha及差PSCV 斑块面积均方差类型 /景观 Patch size coefficient of variation %异PERIMEDCONTE边缘ED指 CWED标TECIMECIAWMECISHAPEFRACTLSI形MSI状指AWMSI标DLFDMPFDAWMPFD核CORE心NCORE 面CAI积C%LAND 指TCA标NCA 斑块周长斑块Perimeter m边缘对比度斑块Edge contrast index %总边缘长度类型 /景观Total edge m边缘密度类型 /景观Edge density m/ha 对比度加权边缘密度类型 /景观Contrast-weighted edge density m/ha 总边缘对比度类型 /景观Total edge contrast index %平均边缘对比度类型 /景观Mean edge contrast index %面积加权平均边缘对比类型 /景观 Area-weighted mean edge contrast index % 度形状指标斑块Shape index分维数斑块Fractal dimension景观形状指标类型 /景观Landscape shape index平均形状类型 /景观 Mean shape index面积加权的平均形状指类型 /景观 Area-weighted mean shape index标双对数分维数类型 /景观 Double log fractal dimension平均斑块分维数类型 /景观 Mean patch fractal dimension面积加权的平均斑块分类型 /景观Area-weighted mean patch fractal形指标dimension核心斑块面积斑块Core area ha 核心斑块数量斑块Number of core areas #核心斑块面积比指标斑块Core area index %核心斑块占景观面积比类型Core area percent of landscape %核心斑块总面积类型 /景观Total core area ha 核心斑块数量类型 /景观Number of core areas #CADMCA1CASD1CACV1MCA2CASD2CACV2TCAIMCAINEAR 邻PROXIM 近度MNN指NNSD标NNCVMPISHDISIDI多MSIDI 样PR性PRD指RPR标SHEISIEIMSIEI 聚IJJ散核心斑块密度类型 /景观平均核心斑块面积类型 /景观核心斑块面积方差类型 /景观核心斑块面积均方差类型 /景观独立核心斑块平均面积类型 /景观核心斑块面积方差类型 /景观核心斑块面积均方差类型 /景观总核心斑块指标类型 /景观平均核心斑块指标类型 /景观最邻近距离斑块邻近指标斑块平均最近距离类型 /景观最邻近距离方差类型 /景观最邻近距离标准差类型 /景观平均邻近度指标类型 /景观香农多样性指标景观Simpson 多样性指标景观修正 Simpson 多样性指标景观斑块多度（景观丰度）景观斑块多度密度景观相对斑块多度景观香农均匀度指标景观Simpson 均匀度指标景观修正 Simpson 均匀度指标景观散布与并列指标类型 /景观Core area densityMean core area per patchPatch core area standard deviationPatch core area coefficient of variationMean area per disjunct coreDisjunct core area standard deviationDisjunct core area coefficientof variationTotal core area indexMean core area indexNearest-nei**or distanceProximity indexMean nearest –nei**or distanceNearest-nei**or standard deviationNearest-nei**or coefficient of variationMean proximity indexShannon’s diversity indexSimpson ’ s diversity indexModified Simpson ’s diversity indexPatch richnessPatch richness densityRelative patch richnessShannon’s evenness indexSimpson ’ s evenness indexModified Simpson ’s evenness indexInterspersion and Juxtaposition index#/100hahaha%haha%%%mmm%##/100ha%%性CONTAG 斑块类型面积（（2-1）蔓延度指标景观Contagion indexCA ），单位： ha，范围： CA>0%公式描述： CA 等于某一斑块类型中所有斑块的面积之和（m2），除以 10000 后转化为公顷（ha）；即某斑块类型的总面积。

fragstats景观格局指数归纳

fragstats景观格局指数归纳FRAGSTATS英文缩写提供的景观指标指标名称斑块面积斑块相似系数斑块类型面积斑块所占景观面积比例应用尺度斑块斑块类型类型英文全称AreaLandscape similarity indexClass areaPercent of landscape单位ha %ha %面AREA LSIMCA %LAN D积指TA景观面积类型/景观T otal landscape area ha 标最大斑块占景观面积比LPI例类型/景观L argest patch index%密NP斑块数量类型/景观N umber of patches#度PD斑块密度类型/景观P atch density#/100ha大MPS斑块平均大小类型/景观M ean patch size ha小PSSD斑块面积方差类型/景观P atch size standard deviation ha及差PSCV斑块面积均方差类型/景观P atch size coefficient of variation%异PERIM斑块周长斑块Perimeter m EDCON边缘对比度斑块Edge contrast index%边TE总边缘长度类型/景观T otal edge m ED边缘密度类型/景观E dge density m/ha缘指CWED对比度加权边缘密度类型/景观C ontrast-weighted edge density m/haJ I=I TECI总边缘对比度类型/景观T otal edge contrast index% MECI平均边缘对比度类型/景观M ean edge contrast index%面积加权平均边缘对比AWMECI度类型/景观Area-weighted mean edge contrast index %SHAPE形状指标斑块Shape indexFRACT分维数斑块Fractal dimensionLSI景观形状指标类型/景观L andscape shape index形MSI平均形状类型/景观M ean shape index状面积加权的平均形状指指AWMSI标类型/景观A rea-weighted mean shape index标DLFD双对数分维数类型/景观D ouble log fractal dimension MPFD平均斑块分维数类型/景观M ean patch fractal dimension 面积加权的平均斑块分Area-weighted mean patch fractalAWMPFD类型/景观形指标dimension核CORE核心斑块面积斑块Core area ha 心NCORE核心斑块数量斑块Number of core areas#面CAI核心斑块面积比指标斑块Core area index%积C%LAND核心斑块占景观面积比类型Core area percent of landscape%指TCA核心斑块总面积类型/景观T otal core area ha 标NCA核心斑块数量类型/景观N umber of core areas#CAD 核心斑块密度类型 /景观 Core area density #/100haMCA1 平均核心斑块面积类型 /景观 Mean core area per patch ha CASD1 核心斑块面积方差类型/景观Patch core area standard deviation ha CACV1 核心斑块面积均方差类型 /景观 Patch core area coefficient of variation% MCA2 独立核心斑块平均面积类型/景观Mean area per disjunct core ha CASD2核心斑块面积方差类型/景观Disjunct core area standard deviationhaDisjunct core area coefficient ofCACV2 核心斑块面积均方差类型 /景观%variationTCAI 总核心斑块指标类型 /景观 Total core area index % MCAI 平均核心斑块指标类型 /景观 Mean core area index % NEAR 最邻近距离斑块 Nearest-nei**or distance m邻邻PROXIM 邻近指标斑块Proximity index近MNN平均最近距离类型 /景观 Mean nearest -ei**Or distance m 度NNSD 最邻近距离方差类型/景观Nearest-nei**or standard deviation m指 NNCV最邻近距离标准差类型/景观Nearest-nei**Or cOefficient Of variatiOnMPI 平均邻近度指标类型 /景观 Mean prOximity index %SHDI 香农多样性指标景观ShannOn 's diversity indexSIDI Simpson 多样性指标景观 SimpsOn ' s diversity index多 MSIDI修正 Simpson 多样性指标景观 MOdified SimpsOn 's diversity index样 PR斑块多度（景观丰度）景观 Patch richness #性 PRD 斑块多度密度景观 Patch richness density #/100ha指RPR 相对斑块多度景观 Relative patch richness %标SHEI香农均匀度指标景观ShannOn 's evenness indexSIEI Simpson 均匀度指标景观 SimpsOn ' s evenness indexMSIEI修正 Simpson 均匀度指标景观 MOdified SimpsOn 's evenness index聚IJJ 散布与并列指标类型/景观InterspersiOn and JuxtapOsitiOn index % 散性CONTAG蔓延度指标景观COntagiOn index%斑块类型面积（ CA ），单位：ha ，范围:CA>0（2-1）公式描述：CA 等于某一斑块类型中所有斑块的面积之和（ m2）,除以10000后转化为公顷（ha ）;即某斑块类型的总面积。

fragstats软件中各生态景观指数详述

fragstats软件中各生态景观指数详述
生态景观指数是用来描述和评价动植物的生境质量、生态状况和演替过程的综合指标。

而Fragstats软件就是一种用于分析和评价景观特征和空间格局的软件工具，其内置了多
种生态景观指数，用于评估和比较不同景观特征下的生态系统质量。

1. 断片化程度（Patchiness Index，PI）：
PI指数用于描述连续面状生境中分散小面积的程度，即生境中断片化的程度。

PI值越高，生境中的断片化程度越大。

PI指数常用于评价陆地和湿地生态系统的面积和形状，特别是对于植物和动物群落的分析，具有较好的指示意义。

2. 空间异质度指数（Landscape Shape Index，LSI）：
LSI指数用于描述生态系统中各环境单位间的边界（即各环境过渡区）的形态复杂度和空间异质度。

LSI值越高，生境中的空间异质度越大。

对于评价生态系统中环境变化的影响，以及不同生境类型的边界效应，提供了有力的参考意义。

总之，Fragstats软件中的各生态景观指数，都是用于量化和评价生态系统中丰富的
景观特征，从而为环境科学研究和生态保护提供数据支持。

同时，也为生态景观评价和规
划提供了有助于提高管理和保护效果的手段。

基于GeoSOS-FLUS_模型的河北省土地利用景观格局模拟

江苏农业学报(ＪｉａｎｇｓｕＪ.ｏｆＡｇｒ.Ｓｃｉ.)ꎬ２０２１ꎬ３７(３):６６７￣６７５ｈｔｔｐ://ｊｓｎｙｘｂ.ｊａａｓ.ａｃ.ｃｎ王雪然ꎬ潘佩佩ꎬ王晓旭ꎬ等.基于ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型的河北省土地利用景观格局模拟[Ｊ].江苏农业学报ꎬ２０２１ꎬ３７(３):６６７￣６７５.ｄｏｉ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１０００￣４４４０.２０２１.０３.０１５基于ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型的河北省土地利用景观格局模拟王雪然１ꎬ２ꎬ３ꎬ㊀潘佩佩１ꎬ２ꎬ３ꎬ㊀王晓旭４ꎬ㊀王晓萌１ꎬ２ꎬ３(１.河北师范大学资源与环境科学学院ꎬ河北石家庄０５００２４ꎻ２.河北省环境变化遥感识别技术创新中心ꎬ河北石家庄０５００２４ꎻ３.河北省环境演变与生态建设实验室ꎬ河北石家庄０５００２４ꎻ４.河北雄安新区管理委员会规划建设局ꎬ河北雄安０７１７９９)收稿日期:２０２０￣１１￣０１基金项目:河北省自然科学基金项目(Ｄ２０２０２０５００９)ꎻ河北师范大学基金项目(Ｌ２０１９Ｚ０９㊁Ｌ２０２１Ｂ２２)ꎻ国家自然科学基金项目(４１４０１６４６)ꎻ河北师范大学在读研究生创新能力培养资助项目(ＣＸＺＺＳＳ２０２００６６)作者简介:王雪然(１９９４－)ꎬ女ꎬ河北邯郸人ꎬ硕士研究生ꎬ主要从事土地利用变化研究ꎮ(Ｅ￣ｍａｉｌ)ａｕｇｘｕｅｒａｎ＠１６３.ｃｏｍ通讯作者:潘佩佩ꎬ(Ｅ￣ｍａｉｌ)ｐａｎｐｅｉｐｅｉ６２６＠１６３.ｃｏｍ㊀㊀摘要:㊀揭示土地利用景观格局演变特征ꎬ不仅有助于明确其与自然㊁人类活动影响因素的关系ꎬ还可为当前国土空间规划及生态文明建设提供依据ꎮ本研究以面临新发展机遇的河北省为研究区ꎬ利用ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型模拟２０３０年土地利用情况ꎬ基于景观生态学软件Ｆｒａｇｓｔａｔｓ探讨区域景观格局演变态势ꎮ结果表明:(１)在模拟结果层面ꎬ河北省未来建设用地占比增至１１９４％ꎬ林地㊁草地面积略有增加ꎬ耕地㊁水域和未利用地占比降至４６３５％㊁２６２％㊁０７１％ꎬＫａｐｐａ系数和ＦｏＭ系数的计算结果均说明ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型的模拟结果具有较高可信度ꎮ(２)在景观格局层面ꎬ耕地平均斑块面积下降明显ꎬ林地㊁建设用地优势度提升ꎬ草地㊁水域被不断分割ꎻ区域整体蔓延度指数降低ꎬ分裂指数由１９９０年的９３７增至２０２０年的１２７１ꎬ景观格局变化具有空间异质性ꎮ在现行土地政策机制下ꎬ２０３０年景观格局虽向良性态势发展ꎬ但依然面临建设用地无序扩张ꎬ耕地破碎化严重等问题ꎮ本研究结果对于合理规划㊁高效利用土地资源ꎬ平衡经济发展和土地利用具有重要的现实意义ꎮ关键词:㊀ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型ꎻ模拟预测ꎻ景观格局ꎻ河北省中图分类号:㊀Ｋ９０３㊀㊀㊀文献标识码:㊀Ａ㊀㊀㊀文章编号:㊀１０００￣４４４０(２０２１)０３￣０６６７￣０９ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎｆｏｒｌａｎｄｕｓｅｉｎＨｅｂｅｉｐｒｏｖｉｎｃｅｂａｓｅｄｏｎＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳｍｏｄｅｌＷＡＮＧＸｕｅ￣ｒａｎ１ꎬ２ꎬ３ꎬ㊀ＰＡＮＰｅｉ￣ｐｅｉ１ꎬ２ꎬ３ꎬ㊀ＷＡＮＧＸｉａｏ￣ｘｕ４ꎬ㊀ＷＡＮＧＸｉａｏ￣ｍｅｎｇ１ꎬ２ꎬ３(１.ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｓꎬＨｅｂｅｉＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＳｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ０５００２４ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＨｅｂｅｉＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒｆｏｒＲｅ￣ｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＣｈａｎｇｅꎬＳｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ０５００２４ꎬＣｈｉｎａꎻ３.ＨｅｂｅｉＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＣｈａｎｇｅａｎｄＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＣｏｎ￣ｓｔｒｕｃｔｉｏｎꎬＳｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ０５００２４ꎬＣｈｉｎａꎻ４.ＰｌａｎｎｉｎｇａｎｄＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＢｕｒｅａｕｏｆＨｅｂｅｉＸｉｏｎｇａｎＮｅｗＡｒｅａＭａｎａｇｅｍｅｎｔＣｏｍｍｉｔｔｅｅꎬＸｉｏｎｇａｎ０７１７９９ꎬＣｈｉｎａ)㊀㊀Ａｂｓｔｒａｃｔ:㊀Ｒｅｖｅａｌｉｎｇｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎｆｏｒｌａｎｄｕｓｅｃａｎｎｏｔｏｎｌｙｈｅｌｐｔｏｃｌａｒｉｆｙｉｔｓｒｅｌａ￣ｔｉｏｎｓｈｉｐｗｉｔｈｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｏｆｎａｔｕｒｅａｎｄｈｕｍａｎａｃｔｉｖｉｔｉｅｓꎬｂｕｔｃａｎａｌｓｏｐｒｏｖｉｄｅｂａｓｉｓｆｏｒｃｕｒｒｅｎｔｔｅｒｒｉｔｏｒｉａｌｓｐａｃｅｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｃｉｖｉｌｉｚａｔｉｏｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ.ＴｈｉｓｓｔｕｄｙｔｏｏｋＨｅｂｅｉｐｒｏｖｉｎｃｅꎬｗｈｉｃｈｗａｓｆａｃｉｎｇｎｅｗｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｐｐｏｒｔｕ￣ｎｉｔｉｅｓꎬａｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈａｒｅａꎬａｎｄｕｓｅｄＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳｍｏｄｅｌｔｏｓｉｍｕｌａｔｅｉｔｓｌａｎｄｕｓｅｓｉｔｕａｔｉｏｎｉｎ２０３０.ＴｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｗａｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｌａｎｄｓｃａｐｅｅｃｏｌｏｇｙｓｏｆｔｗａｒｅＦｒａｇｓｔａｔｓｔｏｄｉｓｃｕｓｓｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｒｅｇｉｏｎａｌｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎ.ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｆｕｔｕｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄｉｎＨｅｂｅｉｐｒｏｖｉｎｃｅｉｎｃｒｅａｓｅｄｔｏ１１９４％ꎬｔｈｅａｒｅａｏｆｗｏｏｄｌａｎｄａｎｄｇｒａｓｓｌａｎｄｉｎｃｒｅａｓｅｄｓｌｉｇｈｔｌｙꎬａｎｄｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｃｕｌ￣ｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄꎬｗａｔｅｒａｒｅａａｎｄｕｎｕｓｅｄｌａｎｄｄｅｃｒｅａｓｅｄｔｏ７６６４６３５％ꎬ２６２％ꎬ０７１％ꎬｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ.ＢｏｔｈＫａｐｐａｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｎｄＦｏＭｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳｍｏｄｅｌｓｉｍｕｌａｔｅｄｒｅｓｕｌｔｓｗａｓｈｉｇｈ.Ｆｒｏｍｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎａｓｐｅｃｔꎬｔｈｅａｖｅｒａｇｅｐａｔｃｈａｒｅａｏｆｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄｈａｄｄｒｏｐｐｅｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙꎬａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｆｏｒｅｓｔｌａｎｄａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄｗｅｒｅｉｍｐｒｏｖｅｄꎬｇｒａｓｓｌａｎｄａｎｄｗａｔｅｒｓｗｅｒｅｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙｄｉｖｉｄｅｄ.Ｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｒｅｇｉｏｎａｌｓｐｒｅａｄｉｎｇｉｎｄｅｘｄｅｃｒｅａｓｅｄꎬａｎｄｔｈｅｓｐｌｉｔｉｎｄｅｘｉｎｃｒｅａｓｅｄｆｒｏｍ９３７ｉｎ１９９０ｔｏ１２７１ｉｎ２０２０.Ｔｈｅｓｐａｃｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎｃｈａｎｇｅｓｗａｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ.Ｕｎｄｅｒｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｌａｎｄｐｏｌｉｃｙｍｅｃｈａｎｉｓｍꎬａｌｔｈｏｕｇｈｔｈｅｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔ￣ｔｅｒｎｆｏｒ２０３０ｄｅｖｅｌｏｐｅｄｉｎａｐｏｓｉｔｉｖｅｔｒｅｎｄꎬｉｔｓｔｉｌｌｆａｃｅｄｐｒｏｂｌｅｍｓｓｕｃｈａｓｄｉｓｏｒｄｅｒｌｙｅｘｐａｎｓｉｏｎｏｆｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄａｎｄｓｅｒｉ￣ｏｕｓｆｒａｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄ.Ｔｈｅｓｅｒｅｓｕｌｔｓｈａｖｅｐｒａｃｔｉｃａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｆｏｒｒａｔｉｏｎａｌｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｔｕｓｅｏｆｌａｎｄｒｅ￣ｓｏｕｒｃｅｓａｓｗｅｌｌａｓｂａｌａｎｃｉｎｇｅｃｏｎｏｍｉｃｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄｌａｎｄｕｓｅ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:㊀ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳｍｏｄｅｌꎻｓｉｍｕｌａｔｅｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎꎻｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎꎻＨｅｂｅｉｐｒｏｖｉｎｃｅ㊀㊀随着社会经济的快速发展ꎬ土地利用矛盾日益突出[１]ꎬ关于土地利用变化的研究成为国际热点课题之一[２]ꎮ景观格局是景观形成因素和景观生态过程共同作用的结果[３]ꎬ其演化过程和生态特征的分析结果可应用于国土空间规划与治理[４]ꎮ未来土地利用模拟预测可增强景观生态以及国土空间规划的前瞻性[５]ꎬ土地利用变化模型则为模拟预测提供了技术支持ꎮ以往国内外针对土地利用景观格局的研究ꎬ多集中在景观格局演变的现状及驱动力分析[６￣９]ꎮ从研究方法看ꎬ多将ＧＩＳ空间分析与景观指数相结合ꎬ如何华春等[７]借助ＧＩＳ技术ꎬ定量分析了盐城海岸带的景观格局特征ꎬ从研究视角看ꎬ土地利用景观时空演变[８]㊁驱动机制[９]等都有涉及ꎮ有学者分析单个地类景观格局的演变过程ꎬ车通等[１０]深入剖析扬州市在城市扩张中建设用地景观格局的演变及驱动机制ꎬ以期为建设用地结构优化提供科学依据ꎮ有学者指出ꎬ明确当前景观格局演变的过程和机制固然重要ꎬ但预测未来土地利用景观格局的情形具有更重要的科学价值和实践意义[１１]ꎮ王明常等[１２]以长白山为研究区ꎬ基于Ｍａｔｌａｂ平台ꎬ结合地理元胞自动机模型(ＣＡ)ꎬ建立了景观格局信息模拟与预测模型ꎮ张剑等[１１]以山东半岛海洋经济带核心区为研究区域ꎬ基于转移矩阵和ＣＡ￣Ｍａｒｋｏｖ模型构建并模拟了该区土地利用的时空动态演变过程ꎮ然而ꎬ广泛应用的元胞自动机模型只能模拟单类用地的演变ꎬ而耦合ＣＡ￣Ｍａｒｋｏｖ模型未能充分考虑土地利用的多因素驱动影响ꎮ土地利用模拟领域应用较多的ＣＬＵＥ￣Ｓ模型对土地类型之间微小转化的概率考虑不足[１３]ꎬ增加了模拟的不确定性ꎮＬｉｕ等[１４]研究出的ＦＬＵＳ模型(Ｆｕｔｕｒｅｌａｎｄｕｓｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ)ꎬ成功耦合了系统动力学(ＳＤ)与神经网络ＣＡꎬ能有效处理在自然㊁人类活动共同作用下的土地转化概率问题ꎬ为深入剖析景观格局演变提供了有力工具ꎬ该模型也已成功应用于多项研究[１５￣１７]ꎮ综上所述ꎬ当前研究多突出土地利用模拟和景观格局演变的单点研究ꎬ结合土地利用模拟结果ꎬ预测未来发展下景观格局变化态势的研究较少ꎬ将景观格局演变和未来土地利用结构相结合的研究还不够深入ꎮ在京津冀一体化国家重大发展战略及雄安新区建设不断推进的背景下ꎬ河北省也迎来经济发展的重要契机ꎬ景观格局变化日益剧烈ꎬ如何协调景观生态保护与经济发展的关系是当前面临的重要课题ꎮ因而ꎬ本研究拟以河北省为研究区ꎬ预测未来土地利用景观格局发展态势并分析其演变过程ꎬ针对研究结果提出土地资源合理利用及景观格局优化的相关建议ꎬ以期为决策者实施国土空间规划ꎬ优化土地利用结构ꎬ促进生态环境的可持续发展提供理论基础和实际参考ꎮ１㊀材料与方法１.１㊀研究区概况河北省地处中纬度沿海与内陆交接地带ꎬ环抱京津ꎬ共辖１１个地市(图１)ꎬ总面积１.８８８ˑ１０５ｋｍ２ꎮ地势自西北向东南呈递减趋势ꎬ是全国地形地貌最为齐全的省份之一ꎮ区域内自然地理要素差异大ꎬ西北部山地面积约占全省面积的３５０％ꎬ生态环境脆弱ꎻ东南部平原连片分布ꎬ约占全省面积的４３４％ꎬ是全国重要的粮食产地ꎮ受自然条件及经济发展水平影响ꎬ土地景观格局演变空间异质性显著ꎮ１.２㊀数据来源地面高程数据来自地理空间数据云(ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｇｓｃｌｏｕｄ.ｃｎ/)ꎬ土地利用数据(１９９０年㊁２０００年㊁２０１０年)及铁路㊁公路㊁行政区划等矢量数据来自中国科学院资源与环境数据中心(ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｒｅｓｄｃ.８６６江苏农业学报㊀２０２１年第３７卷第３期图１㊀河北省区位和高程Ｆｉｇ.１㊀Ｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｄｉｇｉｔａｌｅｌｅｖａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ(ＤＥＭ)ｏｆＨｅｂｅｉｐｒｏｖｉｎｃｅｃｎ/)ꎬ以ＬａｎｄｓａｔＴＭ/ＥＴＭ遥感影像为主要数据源ꎬ分辨率为３０ｍꎮ２０２０年土地利用数据来自ＧｌｏｂｅＬａｎｄ３０(ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｇｌｏｂｅｌａｎｄ３０.ｃｏｍ/ＧＬＣ３０Ｄｏｗｎｌｏａｄ/ｉｎｄｅｘ.ａｓｐｘ)ꎮ根据本研究需要ꎬ将研究区土地分为耕地㊁建设用地㊁林地㊁水域㊁草地和未利用地６种类型ꎮ１.３㊀研究方法１.３.１㊀ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型１.３.１.１㊀基于人工神经网络(ＡＮＮ)的驱动概率㊀人工神经网络是一种为模仿生物大脑神经元结构而设计的智能算法ꎬ多用于有多种输入非线性函数的估计[１４]ꎮ输入的驱动因素越多ꎬ获得的结果越准确ꎬ也能更好地体现土地类型间的相互作用和竞争关系ꎮ土地景观格局演变受自然因素㊁社会因素和经济因素的综合驱动影响ꎬ地形从本质上决定了土地利用类型ꎬ交通和社会经济因子对其有重要影响ꎬ因此本研究选取数字高程模型(ＤＥＭ)㊁坡向㊁坡度㊁人口㊁ＧＤＰ㊁距铁路距离㊁距公路距离㊁距城市中心距离作为演变驱动力因素ꎮ结合本研究所需要的数据及模拟的可行性ꎬ将分辨率统一为１００ｍꎮ１.３.１.２㊀基于自适应惯性机制的ＣＡ模拟㊀在ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型中ꎬ用地转化概率既取决于神经网络输出的驱动因素概率ꎬ还受到表示扩张能力强弱的邻域密度(公式１)㊁惯性系数(公式２)㊁转换成本以及土地之间竞争的影响ꎬ最终确定土地类型转换的总概率(公式３)ꎮΩｔｐꎬｋ＝ðＮˑＮｃｏｎ(ｃｔ－１ｐ＝ｋ)ＮˑＮ－１ˑｗｋ(１)式中:Ωｔｐꎬｋ表示领域密度ꎻðＮˑＮｃｏｎ(ｃｔ－１ｐ＝ｋ)表示在ＮˑＮ的窗口上ꎬ上一次迭代(ｔ－１)结束后第ｋ种用地类型的像元总个数ꎻｗｋ表示各类用地邻域作用的权重ꎮＩｎｅｒｔｉａｔｋ＝Ｉｎｅｒｔｉａｔ－１ｋ㊀㊀㊀ｉｆ｜Ｄｔ－２ｋ｜ɤ｜Ｄｔ－１ｋ｜Ｉｎｅｒｔｉａｔ－１ｋˑＤｔ－２ｋＤｔ－１ｋ㊀ｉｆ０>Ｄｔ－２ｋ>Ｄｔ－１ｋＩｎｅｒｔｉａｔ－１ｋˑＤｔ－１ｋＤｔ－２ｋ㊀ｉｆＤｔ－１ｋ>Ｄｔ－２ｋ>０ìîíïïïïïïïï(２)式中:Ｉｎｅｒｔｉａｔｋ表示第ｋ种用地在迭代时间ｔ上的惯性系数ꎻＤｔ－１ｋ㊁Ｄｔ－２ｋ分别表示上一次㊁上两次迭代时ꎬ第ｋ种用地类型像元数与需求数目的差ꎮＴＰｒｏｂｔｐꎬｋ＝ｓｐｐꎬｋˑΩｔｐꎬｋˑｉｎｅｒｔｉａｔｋˑ(１－ｓｃｃңｋ)(３)式中:ＴＰｒｏｂｔｐꎬｋ为像元ｐ在迭代次数ｔ时转化成用地类型ｋ的总概率ꎻｓｐｐꎬｋ为神经网络输出的适宜性概率ꎻΩｔｐꎬｋ为邻域作用ꎻｉｎｅｒｔｉａｔｋ为第ｋ种用地在迭代时间ｔ上的惯性系数ꎻｓｃｃңｋ为土地利用类型ｃ转为类型ｋ的成本ꎬ１－ｓｃｃңｋ表示发生转化的难易程度ꎮ１.３.１.３㊀模型精度检验㊀许文宁等[１８]认为Ｋａｐｐａ系数(公式４)能有效验证预测模型精度ꎻＰｏｎｔｉｕｓ等[１９]认为品质因数ＦｏＭ(公式５)常用于模型准确性验证ꎮＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型将两者结合ꎬ以增强模拟准确性的科学依据ꎮＫａｐｐａ＝(ｐ－ｐｅ)/(１－ｐｅ)(４)式中:Ｋａｐｐａ为Ｋａｐｐａ系数ꎻｐ为总精度ꎻｐｅ＝(ａ１ˑｂ１＋ａ２ˑｂ２＋＋ａｎˑｂｎ)/(ＳˑＳ)ꎬ其中ｎ为类别数ꎬａ１ꎬａ２ꎬ ꎬａｎ为真实结果中每一类土地的面积ꎬｂ１ꎬｂ２ꎬ ꎬｂｎ为模拟结果中每一类土地的面积ꎬＳ表示样本数量ꎮＦｏＭ＝Ｂ/(Ａ＋Ｂ＋Ｃ＋Ｄ)(５)式中:ＦｏＭ表示品质因数ꎻＡ表示实际发生转化而模拟未发生转化的面积ꎻＢ表示实际和模拟均发生转化的面积ꎻＣ表示实际发生转化ꎬ但模拟转化结果与实际不同的面积ꎻＤ表示实际无变化ꎬ但模拟发９６６王雪然等:基于ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型的河北省土地利用景观格局模拟生转化的面积ꎮ综上ꎬ河北省土地景观格局模拟框架示意图见图２ꎮ图２㊀河北省土地利用预测框架示意图Ｆｉｇ.２㊀ＳｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｌａｎｄｕｓｅｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｆｒａｍｅｗｏｒｋｉｎＨｅｂｅｉｐｒｏｖｉｎｃｅ１.３.２㊀景观格局演变研究㊀景观指数是景观格局信息的高度浓缩[２０]ꎮ由于景观指数有较多类别且相似度较高ꎬ本研究结合前人研究成果及自身研究需要ꎬ从类别水平以及景观水平出发ꎬ选取适宜指标(表１)ꎬ通过软件Ｆｒａｇｓｔａｔｓ揭示景观类型面积比例㊁区位优势形态㊁空间布局和集聚程度[２１]ꎮ表１㊀景观格局指数及含义Ｔａｂｌｅ１㊀Ｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎｉｎｄｉｃｅｓａｎｄｔｈｅｉｒｍｅａｎｉｎｇｓ项目指标名称㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀取值范围景观意义㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀类别水平景观面积比例(ＰＬＡＮＤ)０<ＰＬＡＮＤɤ１００值越大ꎬ景观中此类斑块面积越大平均斑块面积(ＡＲＥＡ＿ＭＮ)ＡＲＥＡ＿ＭＮ>０值越大ꎬ单个斑块面积越大最大斑块指数(ＬＰＩ)０<ＬＰＩɤ１００值越大ꎬ斑块优势越明显景观形状指数(ＬＳＩ)ＬＳＩȡ１值越大ꎬ斑块越分离斑块密度(ＰＤ)ＰＤ>０值越大ꎬ斑块分割越细景观水平香农多样性指数(ＳＨＤＩ)ＳＨＤＩȡ０值越大ꎬ多样性越丰富香农均匀度指数(ＳＨＥＩ)０ɤＳＨＥＩɤ１值越大ꎬ各斑块类型在景观中呈均衡化趋势分布分裂指数(ＳＰＬＩＴ)ＳＰＬＩＴȡ１值越大ꎬ主导斑块分裂程度越高蔓延度指数(ＣＯＮＴＡＧ)０<ＣＯＮＴＡＧɤ１００值越大ꎬ斑块连接性越好２㊀结果与分析２.１㊀模拟及结果验证以２０１０年实际情况为初始状态ꎬ随机选取１０００％的样本点进行训练ꎮ结合河北省近年来出台的关于土地利用政策ꎬ经不断调试ꎬ邻域密度设定为:耕地０９㊁建设用地１０㊁林地０５㊁草地０７㊁水域０１㊁未利用地０３ꎻ在限制成本矩阵中禁止水域向建设用地转移ꎻ默认加速因子０１ꎬ控制转化速率ꎮ利用Ｍａｒｋｏｖ链预测２０２０年各景观类型数量ꎬ将模拟生成的２０２０年结果(图３ｂ)与２０２０年现状比较ꎬＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型计算出的Ｋａｐｐａ系数为９２１０％ꎬＦｏＭ系数为０１２８ꎬ表明模型模拟结果与实际情况的一致性较强ꎮ在保持参数不变的情况下ꎬ通过模型计算模拟生成适宜性概率图(图３ａ)以及２０３０年土地利用结果(图３ｃ)ꎮ０７６江苏农业学报㊀２０２１年第３７卷第３期图３㊀景观格局转移概率及模拟结果Ｆｉｇ.３㊀Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ２.２㊀景观类型面积比例变化表２显示ꎬ１９９０－２０２０年ꎬ河北省各类景观相对优势面积比例基本保持不变ꎮ耕地㊁草地和未利用地占比由５２８０％㊁１８１３％㊁１１３％降至４７５９％㊁１７３５％㊁０７３％ꎻ林地㊁建设用地及水域占比由１９５９％㊁６１１％㊁２２４％增至２０２２％㊁１１４８％㊁２６３％ꎬ呈现耕地减少和建设用地增加这一现象ꎮ随着城镇化进程的加快ꎬ建设用地在２０００－２０１０年增长最为明显ꎮ在坚持生态优先的原则下ꎬ林地面积总体呈缓慢增长ꎮ１９９０－２０２０年ꎬ未利用地作为河北省的后备储蓄用地ꎬ其经济功能不断被挖掘ꎬ加之缺乏合理有效的管控ꎬ面积减少较多ꎮ模拟结果显示ꎬ与２０２０年相比ꎬ至２０３０年林地㊁建设用地分别增至２０４６％㊁１１９４％ꎻ耕地㊁草地㊁未利用地减少至４６３５％㊁１７３６％㊁０７１％ꎬ水域面积占比变化不大ꎬ建设用地增加和耕地减少格局并未发生明显改变ꎮ另外ꎬ图３ｃ显示ꎬ城镇周围的建设用地呈向外扩张趋势ꎬ持续侵占周边耕地ꎬ导致耕地面积进一步缩小ꎮ２.３㊀类别水平演变特征对类别水平景观指数进行分析ꎬ有助于明确河北省不同景观类型的格局变化ꎮ表３显示ꎬ１９９０－２０２０年林地斑块密度(ＰＤ)和平均斑块面积(ＡＲＥＡ＿ＭＮ)整体上升ꎬ最大斑块指数(ＬＰＩ)下降ꎬ景观形状指数(ＬＳＩ)无明显变化ꎬ表明林地面积虽有增加ꎬ但斑块优势度降低ꎻ草地除ＡＲＥＡ＿ＭＮ有所上升外ꎬ其他指数均下降ꎬ对景观格局的控制作用减弱ꎮ表４显示ꎬ１９９０－２０２０年耕地ＬＰＩ和ＡＲＥＡ＿ＭＮ下降ꎬＰＤ㊁ＬＳＩ明显增加ꎬ耕地景观面积比例降低ꎬ破碎化严重ꎬ是受人类干扰较大的景观类型ꎻ建设用地ＰＤ㊁ＬＳＩ和ＡＲＥＡ＿ＭＮ整体呈现不同程度的增加ꎬ仅ＬＰＩ下降ꎬ表明建设用地平均斑块面积增加ꎬ向周边扩张现象明显ꎬ斑块密度增加ꎬ在区域内的优势性明显增强ꎮ表５显示ꎬ１９９０－２０２０年水域ＬＳＩ㊁ＬＰＩ整体增加ꎬＰＤ上升明显ꎬＡＲＥＡ＿ＭＮ下降ꎬ呈现分离倾向ꎬ受人为影响干扰较大ꎻ未利用地ＡＲＥＡ＿ＭＮ整体增加ꎬ其余指数下降ꎬ表明未利用地斑块被不断分割㊁蚕食ꎬ优势度降低ꎮ表２㊀各土地类型比例Ｔａｂｌｅ２㊀Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌａｎｄｔｙｐｅｓ土地景观类型景观面积比例(％)１９９０年２０００年２０１０年２０２０年２０３０年林地１９.５９１９.５８１９.８７２０.２２２０.４６草地１８.１３１７.９７１７.４７１７.３５１７.３６耕地５２.８０５１.８７４９.７２４７.５９４６.３５建设用地６.１１７.３６１０.２２１１.４８１１.９４水域２.２４２.１７２.０４２.６３２.６２未利用地１.１３１.０６０.６８０.７３０.７１１７６王雪然等:基于ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型的河北省土地利用景观格局模拟㊀㊀对比２０２０年景观格局现状ꎬ２０３０年林地ＬＰＩ增加ꎬ优势度有所显现ꎬ这是持续加强植树造林的结果ꎻ但ＡＲＥＡ＿ＭＮ降低ꎬ平均斑块面积减小ꎬ因此后期应加强对无序破坏植被景观现象的治理ꎻ草地ＰＤ增加ꎬＡＲＥＡ＿ＭＮ下降ꎬ是破碎化较严重的生态用地ꎬ其生态效益势必受到影响ꎬ应重点加以保护ꎻ耕地平均斑块面积减少严重ꎬ斑块数量增加ꎬ应重点保护并进行整治ꎬ避免在经济发展中因耕地面积减少㊁破碎化引起质量下降ꎬ影响到区域粮食安全ꎻ建设用地的景观面积比例增加ꎬ斑块优势度提升明显ꎬ但斑块有所分离ꎬ并未向集聚方向发展ꎬ是城镇化无序扩张的结果ꎬ因此应合理管控建设用地ꎬ使其有序发展ꎻ水域和未利用地的平均斑块面积减小ꎬ斑块分割也越来越细ꎮ综上ꎬ区域类别水平景观格局依然面临较为严峻的态势ꎮ表３㊀林地㊁草地景观类别水平景观指数演变Ｔａｂｌｅ３㊀Ｌａｎｄｓｃａｐｅｉｎｄｅｘｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｗｏｏｄｌａｎｄａｎｄｇｒａｓｓｌａｎｄａｔｃａｔｅｇｏｒｙｌｅｖｅｌ年份林地ＰＤＬＰＩＬＳＩＡＲＥＡ＿ＭＮ草地ＰＤＬＰＩＬＳＩＡＲＥＡ＿ＭＮ１９９０年０.０５９８１.９０２１０.１３３２７.３３０.１００６１.４６３２６.５０１８０.２６２０００年０.０５９９１.９０２０９.８０３２６.７８０.１００４１.４６３２５.９０１７８.８５２０１０年０.０６０５１.９０２１１.０３３２８.３８０.０９６５１.３３３１２.４９１８１.０５２０２０年０.０６０４１.４６２１０.２０３３４.７８０.０９２６１.１９３１３.９０１８７.３９２０３０年０.０７０５２.１７１７７.２５２９１.１８０.１２４３１.２２２６７.４０１３９.７２ＰＤ㊁ＬＰＩ㊁ＬＳＩ㊁ＡＲＥＡ＿ＭＮ见表１ꎮ表４㊀耕地㊁建设用地景观类别水平景观指数演变Ｔａｂｌｅ４㊀Ｌａｎｄｓｃａｐｅｉｎｄｅｘｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄａｔｃａｔｅｇｏｒｙｌｅｖｅｌ时间耕地ＰＤＬＰＩＬＳＩＡＲＥＡ＿ＭＮ建设用地ＰＤＬＰＩＬＳＩＡＲＥＡ＿ＭＮ１９９０年０.０６３１３１.６０２３７.９９８３６.５００.１９０７０.２９２１８.８８３２.０３２０００年０.０６３２３０.６４２４４.５７８２０.６００.１８４３０.３１２１３.０４３９.９１２０１０年０.０７０９２８.９３２５８.１４７０１.７９０.２４４９０.２８２６０.３３４１.７２２０２０年０.０８０５２６.９９２７５.２０５９１.２８０.２５２５０.２０２７１.３３４５.４８２０３０年０.１９７８２８.０５２８０.５６２４０.６１０.４２５２０.３３３３４.３８２６.３４ＰＤ㊁ＬＰＩ㊁ＬＳＩ㊁ＡＲＥＡ＿ＭＮ见表１ꎮ表５㊀水域㊁未利用地景观类别水平景观指数演变Ｔａｂｌｅ５㊀Ｌａｎｄｓｃａｐｅｉｎｄｅｘｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｗａｔｅｒｓａｎｄｕｎｕｓｅｄｌａｎｄａｔｃａｔｅｇｏｒｙｌｅｖｅｌ时间水域ＰＤＬＰＩＬＳＩＡＲＥＡ＿ＭＮ未利用地ＰＤＬＰＩＬＳＩＡＲＥＡ＿ＭＮ１９９０年０.０２４８０.１７１４２.７９９０.５００.００５６０.０７６５.２９２０１.６７２０００年０.０２５１０.１８１４５.１６８６.５２０.００５６０.０７６７.０５１８９.０７２０１０年０.０２７２０.２９１２８.６２７５.０３０.００２６０.０６４５.１９２６０.６２２０２０年０.０６０６０.４６１５４.５１４３.４６０.００３４０.０６４８.５７２１４.４３２０３０年０.０９９００.４９１４６.７４２６.４４０.００４５０.０７４４.７１１５６.２９ＰＤ㊁ＬＰＩ㊁ＬＳＩ㊁ＡＲＥＡ＿ＭＮ见表１ꎮ２.４㊀景观水平时序演变特征对景观水平指数进行分析ꎬ可以整体把握区域景观格局动态演化ꎮ图４显示ꎬ１９９０－２０２０年ꎬ用以表征斑块连接性的蔓延度指数(ＣＯＮＴＡＧ)由５１９７持续下降至４８３２ꎬ斑块连接性减弱ꎬ以２０１０－２０２０年最为明显ꎻ表征斑块多样性的香农多样性指数(ＳＨＤＩ)和表征各斑块类型在景观中呈均衡化趋势分布的香农均匀度指数(ＳＨＥＩ)呈同步２７６江苏农业学报㊀２０２１年第３７卷第３期增长ꎻ分裂指数(ＳＰＬＩＴ)加强ꎬ由９３７增至１２７１ꎮ意味着在人类活动的影响下ꎬ景观破碎化程度升高ꎬ优势度下降ꎬ向均匀状态发展ꎬ景观格局更加分散化ꎮ对经由ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型模拟的２０３０年土地景观格局进行分析ꎬ与２０２０年相比ꎬＣＯＮＴ￣ＡＧ略有增加ꎬ而ＳＰＬＩＴ㊁ＳＨＤＩ㊁ＳＨＥＩ均呈下降趋势ꎬ其中分裂指数下降明显ꎬ由１２７１降至１１８３ꎮ表明景观格局斑块优势度上升ꎬ斑块连接性增强ꎬ向良性态势发展ꎬ但区域景观优势度依然不明显ꎬ分离破碎化水平也较高ꎮ图４㊀１９９０－２０３０年河北省景观水平指数变化Ｆｉｇ.４㊀ＩｎｄｅｘｃｈａｎｇｅｓｉｎＨｅｂｅｉｐｒｏｖｉｎｃｅａｔｌａｎｄｓｃａｐｅｌｅｖｅｌｆｒｏｍ１９９０ｔｏ２０３０２.５㊀景观水平空间演变特征河北省自然因素㊁社会经济水平空间异质性显著ꎬ因此将景观水平指数进行空间化表示ꎬ可辨析景观特征空间差异性ꎬ对土地资源的管控也更具针对性ꎮ图５显示ꎬ空间形态上景观格局变化呈现明显差异ꎮ１９９０－２０２０年ＳＰＬＩＴ变化较为明显ꎬ整体呈现增加趋势ꎬ河北省东南部地区尤为明显ꎮ２０２０－２０３０年ＣＯＮＴＡＧ和ＳＰＬＩＴ变化空间差异明显ꎮ从空间形态上看ꎬ河北省西北部地区斑块连接性更好ꎬ优于河北省东南部地区ꎬ随着城镇化的发展ꎬ河北省东南部地区蔓延度不平衡化显现并且未来将延续这一态势ꎮ１９９０－２０３０年ꎬ整体区域的ＳＨＤＩ和ＳＨＥＩ呈增长趋势ꎬ２０３０年与２０２０年相比略有下降ꎬ尤其是燕山山脉及太行山脉地区下降明显ꎬ表明其与平原地区多样性差异减小ꎬ增强了河北省整体景观的均衡化ꎮ１９９０－２０２０年ꎬＳＰＬＩＴ变化明显的区域位于平原地带ꎬ因而平原地区景观的破碎化是河北省景观呈破碎倾向的主要原因ꎬ２０３０年河北省西北部地区ＳＰＬＩＴ有所降低ꎬ而南部平原地区及河北省东北部地区增加ꎬ因此未来河北省应根据景观异质性进行差异化的国土空间优化布局与管理ꎮ３㊀讨论在生态文明建设推进的背景下[２２￣２３]ꎬ建设用地空间扩张受限ꎬ但未来河北省建设用地增加趋势不可避免ꎬ因此提高用地效率是城镇化发展的主要方向ꎮ有学者提出ꎬ高密度发展是解决城市空间诉求增长的重要措施[２４]ꎬ因此建设用地应由扩张型向内涵型转变ꎬ提高建设用地内部的利用效率ꎬ避免无序发展ꎮ河北省作为重要的粮食产区ꎬ耕地面积不断减少并且破碎度增加ꎬ模拟结果也表明耕地分离演化还将持续ꎮ耕地破碎化影响农民规模投入的比较收益ꎬ加剧了农民退出农业生产或改变种植结构的想法ꎬ粮食作物种植面积明显降低[２５]ꎬ影响区域粮食安全ꎬ因而河北省应继续加强对耕地的保护力度ꎮ林地是保持区域景观优势度的重要生态用地ꎬ也是河北省乃至京津冀的重要生态屏障ꎮ自２０１０年以来林地面积缓慢增加ꎬ模拟结果表明这一趋势也将延续ꎬ但未来优势度依然较低ꎬ需继续实施退耕还林ꎬ尤其是河北西北部林地覆盖面积较大的山区ꎬ需要提升其在区域中的优势度ꎮ本研究结果表明草地和水域景观格局破碎是加剧河北省景观破碎的因素ꎮ３７６王雪然等:基于ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型的河北省土地利用景观格局模拟图５㊀河北省景观水平指数空间分布Ｆｉｇ.５㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｉｎｄｉｃｅｓａｔｌａｎｄｓｃａｐｅｌｅｖｅｌｉｎＨｅｂｅｉｐｒｏｖｉｎｃｅ草地多分布在西北地区ꎬ由于其是重要的生态用地ꎬ景观破碎度增加使其难以保持原有的生态功能ꎬ从而对区域生态环境造成影响ꎬ因此应针对草地退化严重地区实行退耕还草等措施ꎮ鉴于河北省水资源紧缺ꎬ同时也是地下水漏斗区ꎬ因此应避免在经济发展过程中侵占河㊁湖㊁水库ꎬ降低水域景观格局变化带来的生态风险ꎮ未利用地多分布在张承地区ꎬ模拟结果表明其面积呈下降趋势ꎬ对未利用地不合理的开发利用可能导致不可挽回的生态问题ꎬ如次生盐碱化㊁水土流失等[２６]ꎬ因此应合理评估张承地区４７６江苏农业学报㊀２０２１年第３７卷第３期未利用地开发利用的生态风险ꎬ并根据风险高低开展合适的土地整治修复或开发利用策略ꎮ㊀㊀本研究对河北省土地景观格局及其动态演变进行模拟分析ꎬ发现随着社会经济发展ꎬ区域景观格局变化明显ꎬ因此要警惕经济发展等带来的景观破碎以及对生态环境的长远影响ꎮ随着京津冀协同发展战略以及雄安新区建设的推进ꎬ未来土地景观格局仍将持续变化[２７]ꎬ土地景观格局变化对生态环境影响的研究应继续开展ꎮ同时ꎬ本研究也存在着一定的不足ꎬ模拟过程中未考虑城市发展规划等因素ꎬ可能会影响模拟精度ꎮ根据研究区的特点从不同视角出发探究土地景观格局变化对生态环境的影响ꎬ将是今后重点关注的方向ꎮ参考文献:[１]㊀陈佑启ꎬ杨㊀鹏.国际上土地利用/土地覆盖变化研究的新进展[Ｊ].经济地理ꎬ２００１ꎬ２１(１):９５￣１００.[２]㊀刘纪远ꎬ张增祥ꎬ庄大方ꎬ等.２０世纪９０年代中国土地利用变化时空特征及其成因分析[Ｊ].地理研究ꎬ２００３ꎬ２２(１):１￣１２. 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[２０]ＧＯＮＧＪＺꎬＬＩＵＹＳꎬＸＩＡＢＣ.Ｓｐａｔｉａｌｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙｏｆｕｒｂａｎｌａｎｄ￣ｃｏｖｅｒｌａｎｄｓｃａｐｅｉｎＧｕａｎｇｚｈｏｕｆｒｏｍ１９９０ｔｏ２００５[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓꎬ２００９ꎬ１９(２):２１３￣２２４.[２１]ＬＩＹＲꎬＬＩＹꎬＦＡＮＰＣꎬｅｔａｌ.Ｌａｎｄｕｓｅａｎｄｌａｎｄｓｃａｐｅｃｈａｎｇｅｄｒｉｖｅｎｂｙｇｕｌｌｙｌａｎｄｃｏｎｓｏｌｉｄａｔｉｏｎｐｒｏｊｅｃｔ:Ａｃａｓｅｓｔｕｄｙｏｆａｔｙｐｉ￣ｃａｌｗａｔｅｒｓｈｅｄｉｎｔｈｅＬｏｅｓｓＰｌａｔｅａｕ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓꎬ２０１９ꎬ２９(５):７１９￣７２９.[２２]廖㊀冰ꎬ阮若卉.林业促进抑或制约生态文明建设?[Ｊ].江苏农业科学ꎬ２０１９ꎬ４７(９):３２９￣３３３.[２３]张小有ꎬ王绮雯ꎬ万梦书.生态文明视角信息渠道与规模农户低碳技术应用选择基于江西的调研数据[Ｊ].江苏农业科学ꎬ２０１９ꎬ４７(６):３１５￣３２０.[２４]李和平ꎬ刘㊀志.中国城市密度时空演变与高密度发展分析从１９８１年到２０１４年[Ｊ].城市发展研究ꎬ２０１９ꎬ２６(４):４６￣５４.[２５]葛玉娟ꎬ赵宇鸾ꎬ李秀彬.山区耕地细碎化对土地利用集约度影响以贵州省亚鱼村为例[Ｊ].地理科学进展ꎬ２０２０ꎬ３９(７):１０９５￣１１０５.[２６]闫慧慧ꎬ耿其明ꎬ李㊀航ꎬ等.河北沽源县未利用地宜耕㊁宜建及生态风险综合评价[Ｊ].水土保持研究ꎬ２０１９ꎬ２６(１):３６０￣３６７.[２７]李孝永ꎬ匡文慧.京津冀１９８０－２０１５年城市土地利用变化时空轨迹及未来情景模拟[Ｊ].经济地理ꎬ２０１９ꎬ３９(３):１８７￣１９４ꎬ２００.(责任编辑:王㊀妮)５７６王雪然等:基于ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型的河北省土地利用景观格局模拟。

fragstats景观格局指数归纳

FRAGSTATS提供的景观指标英文缩写指标名称应用尺度英文全称单位面积指标AREA斑块面积斑块Area ha LSIM斑块相似系数斑块Landscape similarity index% CA斑块类型面积类型Class area ha %LAND斑块所占景观面积比例类型Percent of landscape% TA景观面积类型/景观Total landscape area haLPI最大斑块占景观面积比例类型/景观Largest patch index%密度大小及差异NP斑块数量类型/景观Number of patches#PD斑块密度类型/景观Patch density#/100ha MPS斑块平均大小类型/景观Mean patch size ha PSSD斑块面积方差类型/景观Patch size standard deviation haPSCV斑块面积均方差类型/景观Patch size coefficient of variation%边缘指标PERIM斑块周长斑块Perimeter m EDCON边缘对比度斑块Edge contrast index% TE总边缘长度类型/景观Total edge m ED边缘密度类型/景观Edge density m/ha CWED对比度加权边缘密度类型/景观Contrast-weighted edge density m/ha TECI总边缘对比度类型/景观Total edge contrast index% MECI平均边缘对比度类型/景观Mean edge contrast index%AWMECI面积加权平均边缘对比度类型/景观Area-weighted mean edge contrast index%形状指标SHAPE形状指标斑块Shape indexFRACT分维数斑块Fractal dimensionLSI景观形状指标类型/景观Landscape shape indexMSI平均形状类型/景观Mean shape indexAWMSI面积加权的平均形状指标类型/景观Area-weighted mean shape index DLFD双对数分维数类型/景观Double log fractal dimensionMPFD平均斑块分维数类型/景观Mean patch fractal dimensionAWMPFD面积加权的平均斑块分形指标类型/景观Area-weighted mean patch fractaldimension核心面积指标CORE核心斑块面积斑块Core area ha NCORE核心斑块数量斑块Number of core areas# CAI核心斑块面积比指标斑块Core area index% C%LAND核心斑块占景观面积比类型Core area percent of landscape% TCA核心斑块总面积类型/景观Total core area ha NCA核心斑块数量类型/景观Number of core areas#CAD核心斑块密度类型/景观Core area density#/100ha MCA1平均核心斑块面积类型/景观Mean core area per patch ha CASD1核心斑块面积方差类型/景观Patch core area standard deviation ha CACV1核心斑块面积均方差类型/景观Patch core area coefficient of variation% MCA2独立核心斑块平均面积类型/景观Mean area per disjunct core ha CASD2核心斑块面积方差类型/景观Disjunct core area standard deviation haCACV2核心斑块面积均方差类型/景观Disjunct core area coefficient ofvariation%TCAI总核心斑块指标类型/景观Total core area index% MCAI平均核心斑块指标类型/景观Mean core area index%邻近度指标NEAR最邻近距离斑块Nearest-nei**or distance m PROXIM邻近指标斑块Proximity indexMNN平均最近距离类型/景观Mean nearest –nei**or distance m NNSD最邻近距离方差类型/景观Nearest-nei**or standard deviation m NNCV最邻近距离标准差类型/景观Nearest-nei**or coefficient of variation MPI平均邻近度指标类型/景观Mean proximity index%多样性指标SHDI香农多样性指标景观Shannon’s diversity indexSIDI Simpson多样性指标景观Simpson’s diversity indexMSIDI修正Simpson多样性指标景观Modified Simpson’s diversity indexPR斑块多度（景观丰度）景观Patch richness# PRD斑块多度密度景观Patch richness density#/100ha RPR相对斑块多度景观Relative patch richness% SHEI香农均匀度指标景观Shannon’s evenness indexSIEI Simpson均匀度指标景观Simpson’s evenness indexMSIEI修正Simpson均匀度指标景观Modified Simpson’s evenness index聚散性IJJ散布与并列指标类型/景观Interspersion and Juxtaposition index% CONTAG蔓延度指标景观Contagion index%斑块类型面积（CA），单位：ha，范围：CA>0（2-1）公式描述：CA等于某一斑块类型中所有斑块的面积之和（m2），除以10000后转化为公顷（ha）；即某斑块类型的总面积。

景观动态(变化)驱动力研究论文读书笔记

景观动态（变化）驱动力研究论文读书笔记—GIS0901 赵建平 2009303200901 景观空间格局分析是景观生态学研究的核心问题。

景观变化不仅影响社会经济的持续发展，而且也是全球环境变化的重要组成部分和气候变化的主要原因，而其驱动力研究对于理解景观变化的实质进而预测景观变化的趋势非常重要。

景观在各种内外部驱动因素作用下其结构和功能随时间推移发生的变化过程、特征与规律称为景观变化，也称景观动态。

任何景观都处于不断的变化之中，绝对稳定或绝对静止的景观在自然界是不存在的。

景观变化的动力来自景观本身，也受自然因子和人为因素的影响。

而促使景观发生变化的各种内外部驱动因素就是景观格局变化的驱动力。

换言之，景观格局变化驱动力是指导致景观发生变化的主要生物物理和社会经济因素。

景观格局变化的驱动因子尽管在特定的时间段内随着研究区域的不同而不同，但仍具有一定的时空规律。

在较大的时空尺度上，地貌与气候等自然因子和人口、文化与区域社会经济环境等人文驱动因子对景观格局变化其主导作用；而在中小尺度上，植被与土壤和技术革新等因子其主导作用。

引起景观格局变化的驱动因子可归纳为自然因子和人文因子两类。

自然驱动因子中的气候、水文、土壤等被认为是主要的自然驱动力类型；人文驱动因子包括人口变化、技术进步、政治经济体制的变革、文化价值观念变化等因子。

在景观格局演变的过程中，这两种驱动因子往往在不同的时空尺度上发挥不同层次的功能。

景观格局演变的驱动力系统存在着主导驱动力与非主导驱动力的区别，对其进行判别是总结景观格局演变驱动机制的基础。

目前所运用的判别方法主要是典型相关分析和逐步回归分析。

这几天在佃老师的要求下我阅读了几篇有关景观动态（变化）驱动力研究论文，现在选择三篇总结如下：。

fragstats cohension指数 -回复

fragstats cohension指数-回复什么是fragstats的cohension指数？Fragstats是一个用于评估景观格局的软件工具，而其cohension指数是其中一项用于测量景观内部连通性的指标。

Cohension指数主要衡量景观内部的逻辑结构以及不同斑块之间的联系程度，从而帮助我们理解和评估景观的整体生态环境以及可能存在的威胁。

为了更好地理解和应用Fragstats的cohension指数，本文将从定义、计算方法、应用和局限性四个方面进行详细介绍。

首先，我们来看一下cohension指数的定义。

Cohension指数主要反映了景观内部的连通性和结构紧密程度。

在一个连通性较好的景观中，斑块之间有较多的相邻关系，且相邻斑块的形状、面积和边界长度变化较小。

相反，在一个连通性较差的景观中，斑块之间的联系较弱，斑块形状复杂多样，面积差距较大，边界长度也很不规则。

因此，cohension指数可以为我们提供有关景观破碎度和生态连通性的重要信息。

接下来，我们来讨论cohension指数的计算方法。

在计算cohension指数时，我们需要考虑到斑块的形状、面积和边界长度等因素。

Fragstats 使用了一个叫做“shape index”的参数来度量斑块形状的复杂程度。

shape index的值介于0到1之间，越接近1表示形状越规则，而越接近0表示形状越复杂。

另外，Fragstats还使用了一个叫做“edge density”的参数来描述斑块的边界长度，即单位斑块面积上的边界长度。

较高的edge density值表示斑块之间的边界长度较长，而较低的edge density值则表示斑块之间的边界长度较短。

通过对shape index和edge density这两个参数的组合运用，Fragstats能够计算出cohension指数。

现在我们来看一下cohension指数的应用。

cohension指数的应用非常广泛，主要用于评估景观类型对生态系统的影响以及不同管理策略对生态连通性的改善效果。

fragstats景观格局指数归纳

FRAGSTATS
应用尺度英文全称
英文缩写指标名称
斑块面积斑块Area
AREA面斑块相似系数斑块Landscape similarity index
LSIM
斑块类型面积类型Class area
CA
Percent of landscape
%LAND斑块所占景观面积比例类型
景观面积类型/景观Total landscape area
Core area percent of landscapeha#%%ha#MPFD
AWMPFD
核CORE
心NCORE
面CAI
积C%LAND
指TCA标NCA核心斑块占景观面积比类型
类型/景观Total core area
类型/景观Number of core areas
CAD
MCA1
CASD1
CACV1
类型/景观Double log fractal dimension
类型/景观Mean patch fractal dimension
类型/景观
斑块
斑块
斑块Area-weighted mean patch fractal
dimension
Core area
Number of core areas
Core area index
面积加权的平均形状因子（AWMSI），单位：
无，范围：
AWMSI>=1
（2-7）
公式描述：
AWMSI在斑块级别上等于某斑块类型中各个斑块的周长与面积比乘以各自的面积权重之后的和；在景观级别上等于各斑块类型的平均形状因子乘以类型斑块面积占景观面积的权重之后的和。其中系数
0.25是由栅格的基本形状为正方形的定义确定的。公式表明面积大的斑块比面积小的斑块具有更大的权重。当AWMSI=1时说明所有的斑块形状为最简单的方形（采用矢量版本的公式时为圆形）；当AWMSI值增大时说明斑块形状变得更复杂，更不规则。

遥感及Fragstats在土地利用景观格局分析中的应用

Ｋｅｒｙｗｏｄｓ：ｅｔｅｓｇ；ＦａｓｔｏｗａｅｌｎｓａｅｓａｉｌｐｔｒｌｄｕｅＣｈｎｘａｇｄｓｉｔｒｍｏｅｓｎｉｎｒｇｔｓｓｆｒ；ａｄｃｐｐｔａｅｎ；ａ —ｓ；ｅｇｉｎｉｒｃａｔａｔｎｔ
ｌｅｉｏｄｌｓｉｅｎｅｔｂｉｈｌｎｓａｅａｅｉｌｏｃａｓｆｒａｄｓｌｓａｄｃｐｐＲｍｉｄｃｓｓｇｈｌｄｃｐｓｒｃｕｅｎｌｓｓｒｇａｋｈｉａｓｎｉｅｕｉｔｅａｓａｅｔｕｔｒａａｙｉｐｏｒｍｎｎＦａｓａｔ－Ｂｅｔｓｎｉｇｉｇ．ｈｏｇｓｌｃｉｇｐｔｈｓｆａｔｌｄｍｅｓｏ，ｆａｍｅｔｔｎｉｄｘｒｇｔｍｗｉＨＪ１ｒｍｏｅｅｓｍａｅＴｒｕｈｅｅｔａｃｅ，ｒｃａｉｎｉｎｒｇｎａｉｎｅ，ｈｎｎｏ
规律，是探讨景观空间格局和生态过程相互关系
的基础［３］代遥感技术的发展，土地利用景观。现为格局研究提供了信息源与技术手段［。４－
本文以遥感影像为主要数据源，对研究区遥感图像进行土地利用分类，并借助Ｆａｓｔ软件ｒｇｔｓａ
ＦｎｉＵＷｅ－ｅｊ
（ｎｉｎｎ＆ＬｆＳｉｎｅｅａｔｎ，ｕｉｎｖｒｉ，ｕｉｕｉ５０ＣｉａＥｖｒｍｅｔｏｉｃｃｓＤｐｒｅｅｍｅｔＰｔｎＵｉｓｙＰｔｎＦｊｎ３０，ｈｎ）ａｅｔａａ１１

fragstats软件中景观格局指标解读

景观指数英文及简称索引二景观指数英文及简称索引最近整理的Fragstats3.3软件Grid格式下可以计算的景观指数，希望大家共同学习探讨（注：每个景观指数包含的信息依次为英文缩写——英文全称——指标名称——应用尺度——单位）一、面积指标1.Area/Perimeter①AREA(CSD、CPS/LSD、LPS)——Patch Area——斑块面积（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——ha(ha、%) ≥02.Isolation/Proximity①LSIM——Landscape Similarity Index——斑块相似系数——斑块——%3.Area/Density/Edge①CA——Total Class Area——斑块类型面积——类型——ha＞0②PLAND(%LAND)——Percentage of Landscape——斑块所占景观面积比例——类型——% [0,100]③TA——Total Landscape Area——景观面积——景观——ha＞0④LPI——Largest Patch Index——最大斑块占景观面积比例——类型/景观——%二、密度大小及差异1.Area/Density/Edge①NP——Number of Patches——斑块数量——类型/景观——n ≥1②PD——Patch Density——斑块密度——类型/景观——n/100ha③AREA(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MPS、PSSD、PSCV)——Patch Area （Mean、Standard Deviation、Coefficient of Variation）——斑块大小（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）（斑块平均大小、斑块面积方差、斑块面积均方差）——类型/景观——ha(ha，%，%)④GYRA(同上)——Radius of Gyration——回转半径——类型/景观——m三、边缘指标1.Area/Perimeter①PERIM(CSD、CPS/LSD、LPS)——Patch Perimeter——斑块周长（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——m ≥0②GYRA(同上)——Radius of Gyration——回转半径——斑块——m2.Contrast①EDCON(同上)——Edge Contrast Index——边缘对比度——斑块——%3.Area/Density/Edge①TE——Total Edge——总边缘长度——类型/景观——m②ED——Edge Density——边缘密度——类型/景观——m/ha4.Contrast①CWED——Contrast-Weighted Edge Density——对比度加权边缘密度——类型/景观——m/ha②TECI——Total Edge Contrast Index——总边缘对比度——类型/景观——%③ECI(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MECI、AWMECI)——Edge Contrast Index（Mean Edge Contrast Index、Area-Weighted Mean Contrast Index）——边缘对比度（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）（平均边缘对比度、面积加权平均边缘对比度）——类型/景观——%（%，%）四、形状指标1.Shape①PARA(CSD、CPS/LSD、LPS)——Perimeter Area Ratio——边缘面积比（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——无②SHAPE(同上)——Shape Index——形状指标——斑块——无③FRACT(同上)——Fractal Dimension Index——分维数——斑块——无[1,2]④CRICLE(同上)——Related Circumscribing Circle——相关外接圆——斑块——无⑤CONTIG(同上)——Contiguity Index——聚集指数——斑块——无2.Area/Density/Edge①LSI——Landscape Shape Index——景观形状指数——类型/景观——无②NLSI——Normalize LSI——标准化景观形状指数——类型——无3.Shape①PAFRAC——Perimeter Area Fractal DImension——边缘面积分维——类型/景观——无②PARA(MN、AM、MD、RA、SD、CV)——Perimeter Area Ratio——边缘面积比（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）——类型/景观——无③SHAPE(同上)(MSI、AWMSI)——Shape Index(Mean Shape Index、Area-Weighted Mean Shape Index)——形状指数（平均形状、面积加权的平均形状指标）——类型/景观——无④FRAC(同上)(MPFD、AWMPFD)——Fractal Dimension Index(Mean Patch Fractal Dimension、Area-Weighted Patch Fractal Dimension)——分维数（平均斑块分维数、面积加权的平均斑块分维数）——类型/景观——无[1,2]⑤CRICLE(同上))——Related Circumscribing Circle——相关外接圆——类型/景观——无⑥DLFD——Double Log Fractal Dimension——双对数分维数——类型/景观——无五、核心面积指标1.Core Area①Core(CSD、CPS/LSD、LPS)——Core Area——核心斑块面积（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——ha②NCORE(同上)——Number of Core Area——核心斑块数量——斑块——n ≥1③CAI(同上)——Core Area Index——核心斑块面积比指标——斑块——%2.Core Area①TCA——Total Core Area——核心斑块总面积——类型/景观——ha②CPLAND(C%LAND)——Core Area Percentage of Landscape——核心斑块占景观面积比——类型——%③NDCA——Number of Disjunct Core Area——独立核心斑块数量——类型/景观——n④DCAD——Disjunct Core Area Density——独立核心斑块密度——类型/景观——n/100ha⑤CORE(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MCA1、CASD1、CACV1)——Core Area(Mean Core Area、Core Area Standard Deviation、Core Area Coefficient of Variation)——核心斑块面积（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）（平均核心斑块面积、核心斑块面积方差、核心斑块面积均方差）——类型/景观——ha(ha,ha,%)⑥DCA(同上)(MCA2、CASD2、CACV2)——Disjunct Core Area——独立核心斑块面积（平均独立核心斑块面积、独立核心斑块面积方差、独立核心面积均方差）——类型/景观——ha(ha,ha,%)⑦CAI(同上)(MCAI)——Core Area Index(Mean Core Area Index)——核心斑块指标（平均核心斑块指标）——类型/景观——%六、邻近度指标1.Isolation/Proximity①PROXIM(CSD、CPS/LSD、LPS)——Proximity Index——邻近度（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——无②SIMI(同上)——Similarity Index——相似度——斑块——无③ENN(同上)——Euclidean Nearest Neighbor Index——欧几里得最邻近距离——斑块——m2.Isolation/Proximity①PROXIM(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MPI)——Proximity Index(Mean Proximity Index)——邻近度（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）（平均邻近度指标）——类型/景观——%(%) ≥0②SIMI(同上)——Similarity Index——相似度——类型/景观——无③ENN(同上)(MNN、NNSD、NNCV)——Euclidean Nearest NeighborIndex(Mean Euclidean Nearest-Neighbor Index、Euclidean Nearest-Neighbor Index Standard Deviation、Euclidean Nearest-Neighbor Index Coefficient of Variation)——欧几里得最邻近距离（平均最近距离、最邻近距离方差、最邻近距离标准差）——类型/景观——m(m,m,%) ＞0七、多样性1.Diversity①PR——Patch Richness——斑块多度（景观丰度）——景观——n ≥1②PRD——Patch Richness Density——斑块多度密度——景观——n/100ha③RPR——Relative Patch Richness——相对斑块多度——景观——%④SHDI——Shannon's Diversity Index——香农多样性指标——景观——无⑤SIDI——Simpson's Diversity Index——Simpson多样性指标——景观——无⑥MSHDI——Modified Simpson's Diversity Index——修正Simpson多样性指标——景观——无⑦SHEI——Shannon's Evenness Index——香农均匀度指标——景观——无[0,1]⑧SIEI——Simpson's Evenness Index——Simpson均匀度指标——景观——无⑨MSIEI——Modified Simpson's Evenness Index——修正Simpson均匀度指标——景观——无八、聚散性1.Contagion/Interspersion①CLUMPY——Clumpiness——丛生度——类型——%②PLADJ——Proportion of Like Adjacency——相似毗邻百分比——类型/景观——% （0,100]③AI——Aggregation Index——聚集度指数——类型/景观——% （0,100]④IJI——Interspersion Juxtaposition Index——散布于并列指数——类型/景观——% （0,100]⑤DIVISION——Landscape Division Index——景观分割度——类型/景观——% （0,100]⑥SPLIT——Splitting Index——分离度指数——类型/景观——% （0,100]⑦MESH——Effective Mesh Size——有效粒度尺寸——景观——% （0,100]2.Connectivity①COHESION——Patch Cohesion Index——斑块结合度——类型/景观——% （0,100]②CONNECT——Connectance Index——连接性指数——类型/景观——% （0,100]3.Contagion/Interspersion①CONTAG——Contagion Index——蔓延度指数——景观——% (0,100]（注：以上仅为参考，具体仍需查阅专业文献）三各种景观指数的生态学含义1.拼块类型面积（CA），单位：ha，范围：CA>0公式描述：CA等于某一斑块类型中所有斑块的面积之和（m2），除以10000后转化为公顷（ha）；即某斑块类型的总面积。

fragstats cohension指数 -回复

fragstats cohension指数-回复什么是[fragstats cohesion指数]？Fragstats是一个用于分析和评估景观格局和空间生态学模式的软件。

它提供了一系列的指标和分析工具，以帮助研究人员和决策者了解地表覆盖和景观的空间分布特征。

其中之一是cohesion指数，用于衡量景观的连通性和物种在景观中的分布状况。

Cohesion指数的原理是基于景观生态学中连通性的概念。

连通性指的是景观中不同区域之间的联系程度，通常可以通过物种在不同区域之间传播和迁移的能力来衡量。

Cohesion指数通过计算物种在该景观中的连通性来度量物种的集群性，即物种聚集在一起的程度。

这个指数可以帮助我们了解物种的群落结构和生态功能，并且可以为生态保护和自然资源管理提供指导。

为了计算cohesion指数，需要首先对景观进行分类，将其划分为不同的景观类型（如森林、湖泊、农田等）。

然后，计算每个景观类型的“内部连通性”和“外部连通性”。

内部连通性是指同一景观类型内部的物种相互连通的程度，而外部连通性是指不同景观类型之间的物种连通性。

内部连通性可以通过计算物种的紧凑度来衡量，即物种在同一景观类型中的集中程度。

紧凑度的计算可以采用各种方法，如类间距离、物种相互作用强度等。

计算完每个景观类型的内部连通性后，可以得到一个聚类指数。

外部连通性是指不同景观类型之间的物种传播和迁移程度。

外部连通性可以通过计算不同景观类型之间的边界长度、物种交互性等指标来衡量。

计算完每个景观类型的外部连通性后，可以得到一个物种分散指数。

最后，将内部连通性和外部连通性结合起来计算cohesion指数。

具体计算方法有多种，一种常用的方法是将内部连通性的平均值除以外部连通性的平均值，得到一个介于0和无穷大之间的指数。

如果这个指数越大，表明物种在景观中的集群性越强，连通性越好。

利用Fragstats软件，可以快速、准确地计算出cohesion指数，并可视化表达。

fragstats-部分景观指数生态学含义

[转载]fragstats 部分景观指数生态学含义2月10日fragstats 部分景观指数生态学含义拼块类型面积（CA），单位：ha，范围：CA>0公式描述：CA等于某一拼块类型中所有拼块的面积之和（m2），除以10000后转化为公顷（ha）；即某拼块类型的总面积。

生态意义：CA度量的是景观的组分，也是计算其它指标的基础。

它有很重要的生态意义，其值的大小制约着以此类型拼块作为聚居地（Habitation）的物种的丰度、数量、食物链及其次生种的繁殖等，如许多生物对其聚居地最小面积的需求是其生存的条件之一；不同类型面积的大小能够反映出其间物种、能量和养分等信息流的差异，一般来说，一个拼块中能量和矿物养分的总量与其面积成正比；为了理解和管理景观，我们往往需要了解拼块的面积大小，如所需要的拼块最小面积和最佳面积是极其重要的两个数据。

景观面积（TA），单位：ha，范围：TA>0公式描述：TA等于一个景观的总面积，除以10000后转化为公顷（ha）。

生态意义：TA决定了景观的范围以及研究和分析的最大尺度，也是计算其它指标的基础。

在自然保护区设计和景观生态建设中，对于维护高数量的物种，维持稀有种、濒危种以及生态系统的稳定，保护区或景观的面积是最重要的因素。

拼块所占景观面积的比例（%LAND），单位：百分比，范围：0< %LAND<=100公式描述：%LAND等于某一拼块类型的总面积占整个景观面积的百分比。

其值趋于0时，说明景观中此拼块类型变得十分稀少；其值等于100时，说明整个景观只由一类拼块组成。

生态意义：%LAND度量的是景观的组分，其在拼块级别上与拼块相似度指标（LSIM）的意义相同。

由于它计算的是某一拼块类型占整个景观的面积的相对比例，因而是帮助我们确定景观中模地（Matrix）或优势景观元素的依据之一；也是决定景观中的生物多样性、优势种和数量等生态系统指标的重要因素。

拼块个数（NP），单位：无，范围：NP>=1公式描述：NP在类型级别上等于景观中某一拼块类型的拼块总个数；在景观级别上等于景观中所有的拼块总数。

fragstats破碎度指数fn

fragstats破碎度指数fn
fragstats是一个用于分析地理信息系统中景观格局和生态系
统的软件工具。

而破碎度指数（fragmentation index）是用来描述
景观破碎程度的指标之一，通常用来衡量景观中不同斑块之间的连
接性和连续性。

而fn则是一种用来表示破碎度的具体数值，它可以
通过对景观图像的分析计算得出。

破碎度指数fn的值越高，意味着
景观越破碎，斑块之间的连接性越差，生态系统的完整性和稳定性
可能会受到影响。

破碎度指数fn的计算通常涉及到景观斑块的数量、大小、形状等因素，通过对这些因素的综合考量得出破碎度指数的
具体数值。

在实际应用中，破碎度指数fn的分析可以帮助我们了解景观格
局的特征，评估人类活动对生态系统的影响，指导生态环境保护和
恢复工作。

通过对破碎度指数fn的监测和分析，可以及时发现景观
破碎化的趋势，为相关决策提供科学依据。

此外，破碎度指数fn的
研究也对于生物多样性保护和栖息地管理具有重要意义，有助于制
定合理的保护策略和措施。

总之，fragstats中的破碎度指数fn是一个重要的景观格局指
标，通过对景观破碎程度的量化分析，有助于我们深入理解生态系统的特征和变化，为生态环境管理和保护提供科学支持。

fragstats软件中景观格局指标解读

景观指数英‎文及简称索‎引二景观指数‎英文及简称‎索引最近整理的‎F rags‎t ats3‎.3软件Gr‎i d格式下‎可以计算的‎景观指数，希望大家共‎同学习探讨‎（注：每个景观指‎数包含的信‎息依次为英文缩写——英文全称——指标名称——应用尺度——单位）一、面积指标1.Area/Perim‎e ter①AREA(CSD、CPS/LSD、LPS)——Patch‎Area——斑块面积（类型水平方‎差、百分比/景观水平方‎差、百分比）——斑块——ha(ha、%)‎≥02.Isola‎t ion/Proxi‎m ity①LSIM——Lands‎c ape Simil‎a rity‎Index‎——斑块相似系‎数——斑块——%3.Area/Densi‎t y/Edge①CA——Total‎Class‎Area——斑块类型面‎积——类型——ha＞0②PLAND‎(%LAND)——Perce‎n tage‎of Lands‎c ape——斑块所占景‎观面积比例‎——类型——% [0,100]③TA——Total‎Lands‎c ape Area——景观面积——景观——ha＞0④LPI——Large‎s t Patch‎Index‎——最大斑块占‎景观面积比‎例——类型/景观——%二、密度大小及‎差异1.Area/Densi‎t y/Edge①NP——Numbe‎r of Patch‎e s——斑块数量——类型/景观——n‎≥1②PD——Patch‎Densi‎t y——斑块密度——类型/景观——n/100ha‎③AREA(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MPS、PSSD、PSCV)——Patch‎Area （Mean、Stand‎a rd Devia‎t ion、Coeff‎i cien‎t of Varia‎t ion）——斑块大小（平均、面积加权平‎均、中值、变化范围、方差、均方差）（斑块平均大‎小、斑块面积方‎差、斑块面积均‎方差）——类型/景观——ha(ha，%，%)④GYRA(同上)——Radiu‎s of Gyrat‎i on——回转半径——类型/景观——m三、边缘指标1.Area/Perim‎e ter①PERIM‎(CSD、CPS/LSD、LPS)——Patch‎Perim‎e ter——斑块周长（类型水平方‎差、百分比/景观水平方‎差、百分比）——斑块——m‎≥0②GYRA(同上)——Radiu‎s of Gyrat‎i on——回转半径——斑块——m2.Contr‎a st①EDCON‎(同上)——Edge Contr‎a st Index‎——边缘对比度‎——斑块——%3.Area/Densi‎t y/Edge①TE——Total‎Edge——总边缘长度‎——类型/景观——m②ED——Edge Densi‎t y——边缘密度——类型/景观——m/ha4.Contr‎a st①CWED——Contr‎a st-Weigh‎t ed Edge Densi‎t y——对比度加权‎边缘密度——类型/景观——m/ha②TECI——Total‎Edge Contr‎a st Index‎——总边缘对比‎度——类型/景观——%③ECI(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MECI、AWMEC‎I)——Edge Contr‎a st Index‎（Mean Edge Contr‎a st Index‎、Area-Weigh‎t ed Mean Contr‎a st Index‎）——边缘对比度‎（平均、面积加权平‎均、中值、变化范围、方差、均方差）（平均边缘对‎比度、面积加权平‎均边缘对比‎度）——类型/景观——%（%，%）四、形状指标1.Shape‎①PARA(CSD、CPS/LSD、LPS)——Perim‎e ter Area Ratio‎——边缘面积比‎（类型水平方‎差、百分比/景观水平方‎差、百分比）——斑块——无②SHAPE‎(同上)——Shape‎Index‎——形状指标——斑块——无③FRACT‎(同上)——Fract‎a l Dimen‎s ion Index‎——分维数——斑块——无[1,2]④CRICL‎E(同上)——Relat‎e d Circu‎m scri‎b ing Circl‎e——相关外接圆‎——斑块——无⑤CONTI‎G(同上)——Conti‎g uity‎Index‎——聚集指数——斑块——无2.Area/Densi‎t y/Edge①LSI——Lands‎c ape Shape‎Index‎——景观形状指‎数——类型/景观——无②NLSI——Norma‎l ize LSI——标准化景观‎形状指数——类型——无3.Shape‎①PAFRA‎C——Perim‎e ter Area Fract‎a l DImen‎s ion——边缘面积分‎维——类型/景观——无②PARA(MN、AM、MD、RA、SD、CV)——Perim‎e ter Area Ratio‎——边缘面积比‎（平均、面积加权平‎均、中值、变化范围、方差、均方差）——类型/景观——无③SHAPE‎(同上)(MSI、AWMSI‎)——Shape‎Index‎(Mean Shape‎Index‎、Area-Weigh‎t ed Mean Shape‎Index‎)——形状指数（平均形状、面积加权的‎平均形状指‎标）——类型/景观——无④FRAC(同上)(MPFD、AWMPF‎D)——Fract‎a l Dimen‎s ion Index‎(Mean Patch‎Fract‎a l Dimen‎s ion、Area-Weigh‎t ed Patch‎Fract‎a l Dimen‎s ion)——分维数（平均斑块分‎维数、面积加权的‎平均斑块分‎维数）——类型/景观——无[1,2]⑤CRICL‎E(同上))——Relat‎e d Circu‎m scri‎b ing Circl‎e——相关外接圆‎——类型/景观——无⑥DLFD——Doubl‎e Log Fract‎a l Dimen‎s ion——双对数分维‎数——类型/景观——无五、核心面积指‎标1.Core Area①Core(CSD、CPS/LSD、LPS)——Core Area——核心斑块面‎积（类型水平方‎差、百分比/景观水平方‎差、百分比）——斑块——ha②NCORE‎(同上)——Numbe‎r of Core Area——核心斑块数‎量——斑块——n ≥1③CAI(同上)——Core Area Index‎——核心斑块面‎积比指标——斑块——%2.Core Area①TCA——Total‎Core Area——核心斑块总‎面积——类型/景观——ha②CPLAN‎D(C%LAND)——Core Area Perce‎n tage‎of Lands‎c ape——核心斑块占‎景观面积比‎——类型——%③NDCA——Numbe‎r of Disju‎n ct Core Area——独立核心斑‎块数量——类型/景观——n④DCAD——Disju‎n ct Core Area Densi‎t y——独立核心斑‎块密度——类型/景观——n/100ha‎⑤CORE(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MCA1、CASD1‎、CACV1‎)——Core Area(Mean Core Area、Core Area Stand‎a rd Devia‎t ion、Core Area Coeff‎i cien‎t of Varia‎t ion)——核心斑块面‎积（平均、面积加权平‎均、中值、变化范围、方差、均方差）（平均核心斑‎块面积、核心斑块面‎积方差、核心斑块面‎积均方差）——类型/景观——ha(ha,ha,%)⑥DCA(同上)(MCA2、CASD2‎、CACV2‎)——Disju‎n ct Core Area——独立核心斑‎块面积（平均独立核‎心斑块面积‎、独立核心斑‎块面积方差‎、独立核心面‎积均方差）——类型/景观——ha(ha,ha,%)⑦CAI(同上)(MCAI)——Core Area Index‎(Mean Core Area Index‎)——核心斑块指‎标（平均核心斑‎块指标）——类型/景观——%六、邻近度指标‎1.Isola‎t ion/Proxi‎m ity①PROXI‎M(CSD、CPS/LSD、LPS)——Proxi‎m ity Index‎——邻近度（类型水平方‎差、百分比/景观水平方‎差、百分比）——斑块——无②SIMI(同上)——Simil‎a rity‎Index‎——相似度——斑块——无③ENN(同上)——Eucli‎d ean Neare‎s t Neigh‎b or Index‎——欧几里得最‎邻近距离——斑块——m2.Isola‎t ion/Proxi‎m ity①PROXI‎M(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MPI)——Proxi‎m ity Index‎(Mean Proxi‎m ity Index‎)——邻近度（平均、面积加权平‎均、中值、变化范围、方差、均方差）（平均邻近度‎指标）——类型/景观——%(%)‎≥0②SIMI(同上)——Simil‎a rity‎Index‎——相似度——类型/景观——无③ENN(同上)(MNN、NNSD、NNCV)——Eucli‎d ean Neare‎s t Neigh‎b orIndex‎(Mean Eucli‎d ean Neare‎s t-Neigh‎b or Index‎、Eucli‎d ean Neare‎s t-Neigh‎b or Index‎Stand‎a rd Devia‎t ion、Eucli‎d ean Neare‎s t-Neigh‎b or Index‎Coeff‎i cien‎t of Varia‎t ion)——欧几里得最‎邻近距离（平均最近距‎离、最邻近距离‎方差、最邻近距离‎标准差）——类型/景观——m(m,m,%) ＞0七、多样性1.Diver‎s ity①PR——Patch‎Richn‎e ss——斑块多度（景观丰度）——景观——n‎≥1②PRD——Patch‎Richn‎e ss Densi‎t y——斑块多度密‎度——景观——n/100ha‎③RPR——Relat‎i ve Patch‎Richn‎e ss——相对斑块多‎度——景观——%④SHDI——Shann‎o n's Diver‎s ity Index‎——香农多样性‎指标——景观——无⑤SIDI——Simps‎o n's Diver‎s ity Index‎——Simps‎o n多样性‎指标——景观——无⑥MSHDI‎——Modif‎i ed Simps‎o n's Diver‎s ity Index‎——修正Sim‎p son多‎样性指标——景观——无⑦SHEI——Shann‎o n's Evenn‎e ss Index‎——香农均匀度‎指标——景观——无[0,1]⑧SIEI——Simps‎o n's Evenn‎e ss Index‎——Simps‎o n均匀度‎指标——景观——无⑨MSIEI‎——Modif‎i ed Simps‎o n's Evenn‎e ss Index‎——修正Sim‎p son均‎匀度指标——景观——无八、聚散性1.Conta‎g ion/Inter‎s pers‎i on①CLUMP‎Y——Clump‎i ness‎——丛生度——类型——%②PLADJ‎——Propo‎r tion‎of Like Adjac‎e ncy——相似毗邻百‎分比——类型/景观——% （0,100]③AI——Aggre‎g atio‎n Index‎——聚集度指数‎——类型/景观——% （0,100]④IJI——Inter‎s pers‎i on Juxta‎p osit‎i on Index‎——散布于并列‎指数——类型/景观——% （0,100]⑤DIVIS‎I ON——Lands‎c ape Divis‎i on Index‎——景观分割度‎——类型/景观——% （0,100]⑥SPLIT‎——Split‎t ing Index‎——分离度指数‎——类型/景观——% （0,100]⑦MESH——Effec‎t ive Mesh Size——有效粒度尺‎寸——景观——% （0,100]2.Conne‎c tivi‎t y①COHES‎I ON——Patch‎Cohes‎i on Index‎——斑块结合度‎——类型/景观——% （0,100]②CONNE‎C T——Conne‎c tanc‎e Index‎——连接性指数‎——类型/景观——% （0,100]3.Conta‎g ion/Inter‎s pers‎i on①CONTA‎G——Conta‎g ion Index‎——蔓延度指数‎——景观——% (0,100]（注：以上仅为参‎考，具体仍需查‎阅专业文献‎）三各种景观‎指数的生态‎学含义1.拼块类型面‎积（CA），单位：ha，范围：CA>0公式描述：CA等于某‎一斑块类型‎中所有斑块‎的面积之和‎（m2），除以100‎00后转化‎为公顷（ha）；即某斑块类‎型的总面积‎。

fragstats软件中景观格局指标解读

景观指数英文及简称索引二景观指数英文及简称索引最近整理的Fragstats3.3软件Grid格式下可以计算的景观指数，希望大家共同学习探讨（注：每个景观指数包含的信息依次为英文缩写——英文全称——指标名称——应用尺度——单位）一、面积指标1.Area/Perimeter①AREA(CSD、CPS/LSD、LPS)——Patch Area——斑块面积（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——ha(ha、%) ≥02.Isolation/Proximity①LSIM——Landscape Similarity Index——斑块相似系数——斑块——%3.Area/Density/Edge①CA——Total Class Area——斑块类型面积——类型——ha＞0②PLAND(%LAND)——Percentage of Landscape——斑块所占景观面积比例——类型——% [0,100]③TA——Total Landscape Area——景观面积——景观——ha＞0④LPI——Largest Patch Index——最大斑块占景观面积比例——类型/景观——%二、密度大小及差异1.Area/Density/Edge①NP——Number of Patches——斑块数量——类型/景观——n ≥1②PD——Patch Density——斑块密度——类型/景观——n/100ha③AREA(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MPS、PSSD、PSCV)——Patch Area （Mean、Standard Deviation、Coefficient of Variation）——斑块大小（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）（斑块平均大小、斑块面积方差、斑块面积均方差）——类型/景观——ha(ha，%，%)④GYRA(同上)——Radius of Gyration——回转半径——类型/景观——m三、边缘指标1.Area/Perimeter①PERIM(CSD、CPS/LSD、LPS)——Patch Perimeter——斑块周长（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——m ≥0②GYRA(同上)——Radius of Gyration——回转半径——斑块——m2.Contrast①EDCON(同上)——Edge Contrast Index——边缘对比度——斑块——%3.Area/Density/Edge①TE——Total Edge——总边缘长度——类型/景观——m②ED——Edge Density——边缘密度——类型/景观——m/ha4.Contrast①CWED——Contrast-Weighted Edge Density——对比度加权边缘密度——类型/景观——m/ha②TECI——Total Edge Contrast Index——总边缘对比度——类型/景观——%③ECI(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MECI、AWMECI)——Edge Contrast Index（Mean Edge Contrast Index、Area-Weighted Mean Contrast Index）——边缘对比度（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）（平均边缘对比度、面积加权平均边缘对比度）——类型/景观——%（%，%）四、形状指标1.Shape①PARA(CSD、CPS/LSD、LPS)——Perimeter Area Ratio——边缘面积比（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——无②SHAPE(同上)——Shape Index——形状指标——斑块——无③FRACT(同上)——Fractal Dimension Index——分维数——斑块——无[1,2]④CRICLE(同上)——Related Circumscribing Circle——相关外接圆——斑块——无⑤CONTIG(同上)——Contiguity Index——聚集指数——斑块——无2.Area/Density/Edge①LSI——Landscape Shape Index——景观形状指数——类型/景观——无②NLSI——Normalize LSI——标准化景观形状指数——类型——无3.Shape①PAFRAC——Perimeter Area Fractal DImension——边缘面积分维——类型/景观——无②PARA(MN、AM、MD、RA、SD、CV)——Perimeter Area Ratio——边缘面积比（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）——类型/景观——无③SHAPE(同上)(MSI、AWMSI)——Shape Index(Mean Shape Index、Area-Weighted Mean Shape Index)——形状指数（平均形状、面积加权的平均形状指标）——类型/景观——无④FRAC(同上)(MPFD、AWMPFD)——Fractal Dimension Index(Mean Patch Fractal Dimension、Area-Weighted Patch Fractal Dimension)——分维数（平均斑块分维数、面积加权的平均斑块分维数）——类型/景观——无[1,2]⑤CRICLE(同上))——Related Circumscribing Circle——相关外接圆——类型/景观——无⑥DLFD——Double Log Fractal Dimension——双对数分维数——类型/景观——无五、核心面积指标1.Core Area①Core(CSD、CPS/LSD、LPS)——Core Area——核心斑块面积（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——ha②NCORE(同上)——Number of Core Area——核心斑块数量——斑块——n ≥1③CAI(同上)——Core Area Index——核心斑块面积比指标——斑块——%2.Core Area①TCA——Total Core Area——核心斑块总面积——类型/景观——ha②CPLAND(C%LAND)——Core Area Percentage of Landscape——核心斑块占景观面积比——类型——%③NDCA——Number of Disjunct Core Area——独立核心斑块数量——类型/景观——n④DCAD——Disjunct Core Area Density——独立核心斑块密度——类型/景观——n/100ha⑤CORE(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MCA1、CASD1、CACV1)——Core Area(Mean Core Area、Core Area Standard Deviation、Core Area Coefficient of Variation)——核心斑块面积（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）（平均核心斑块面积、核心斑块面积方差、核心斑块面积均方差）——类型/景观——ha(ha,ha,%)⑥DCA(同上)(MCA2、CASD2、CACV2)——Disjunct Core Area——独立核心斑块面积（平均独立核心斑块面积、独立核心斑块面积方差、独立核心面积均方差）——类型/景观——ha(ha,ha,%)⑦CAI(同上)(MCAI)——Core Area Index(Mean Core Area Index)——核心斑块指标（平均核心斑块指标）——类型/景观——%六、邻近度指标1.Isolation/Proximity①PROXIM(CSD、CPS/LSD、LPS)——Proximity Index——邻近度（类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比）——斑块——无②SIMI(同上)——Similarity Index——相似度——斑块——无③ENN(同上)——Euclidean Nearest Neighbor Index——欧几里得最邻近距离——斑块——m2.Isolation/Proximity①PROXIM(MN、AM、MD、RA、SD、CV)(MPI)——Proximity Index(Mean Proximity Index)——邻近度（平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、均方差）（平均邻近度指标）——类型/景观——%(%) ≥0②SIMI(同上)——Similarity Index——相似度——类型/景观——无③ENN(同上)(MNN、NNSD、NNCV)——Euclidean Nearest NeighborIndex(Mean Euclidean Nearest-Neighbor Index、Euclidean Nearest-Neighbor Index Standard Deviation、Euclidean Nearest-Neighbor Index Coefficient of Variation)——欧几里得最邻近距离（平均最近距离、最邻近距离方差、最邻近距离标准差）——类型/景观——m(m,m,%) ＞0七、多样性1.Diversity①PR——Patch Richness——斑块多度（景观丰度）——景观——n ≥1②PRD——Patch Richness Density——斑块多度密度——景观——n/100ha③RPR——Relative Patch Richness——相对斑块多度——景观——%④SHDI——Shannon's Diversity Index——香农多样性指标——景观——无⑤SIDI——Simpson's Diversity Index——Simpson多样性指标——景观——无⑥MSHDI——Modified Simpson's Diversity Index——修正Simpson多样性指标——景观——无⑦SHEI——Shannon's Evenness Index——香农均匀度指标——景观——无[0,1]⑧SIEI——Simpson's Evenness Index——Simpson均匀度指标——景观——无⑨MSIEI——Modified Simpson's Evenness Index——修正Simpson均匀度指标——景观——无八、聚散性1.Contagion/Interspersion①CLUMPY——Clumpiness——丛生度——类型——%②PLADJ——Proportion of Like Adjacency——相似毗邻百分比——类型/景观——% （0,100]③AI——Aggregation Index——聚集度指数——类型/景观——% （0,100]④IJI——Interspersion Juxtaposition Index——散布于并列指数——类型/景观——% （0,100]⑤DIVISION——Landscape Division Index——景观分割度——类型/景观——% （0,100]⑥SPLIT——Splitting Index——分离度指数——类型/景观——% （0,100]⑦MESH——Effective Mesh Size——有效粒度尺寸——景观——% （0,100]2.Connectivity①COHESION——Patch Cohesion Index——斑块结合度——类型/景观——% （0,100]②CONNECT——Connectance Index——连接性指数——类型/景观——% （0,100]3.Contagion/Interspersion①CONTAG——Contagion Index——蔓延度指数——景观——% (0,100]（注：以上仅为参考，具体仍需查阅专业文献）三各种景观指数的生态学含义1.拼块类型面积（CA），单位：ha，范围：CA>0公式描述：CA等于某一斑块类型中所有斑块的面积之和（m2），除以10000后转化为公顷（ha）；即某斑块类型的总面积。

基于InVEST模型的蒲河流域景观格局及生境质量时空演变分析

基于InVEST模型的蒲河流域景观格局及生境质量时空演变分析刘佳依;许大为;徐嘉【期刊名称】《水土保持学报》【年(卷),期】2024(38)2【摘要】[目的]通过对景观生态格局和生境质量的时空动态分析,深入研究沈阳市蒲河流域实施水土保持措施前后的生境质量响应情况,旨在为小型流域的水土保持策略提供科学依据,以促进生态经济的协同增长和区域生态的持续健康发展。

[方法]基于蒲河流域2000年、2010年、2020年的土地利用数据和数字高程模型(DEM)等数据,结合FRAGSTATS和InVEST模型,运用土地利用转移矩阵、景观格局指数、生境质量及生境退化度对土地利用变化进行分析,探究响应机理。

[结果](1)在2000-2010年期间,蒲河流域的耕地开发活动频繁,导致森林、草地等土地类型的比例显著下降;在2010-2020年期间,蒲河生态廊道的建设推动土地利用的变化,耕地面积流向人造地表、森林和草地。

(2)在2000-2020年期间,蒲河流域的整体景观格局经历先趋于完整后破碎化的演变过程,蒲河两岸景观形成多种要素集合的密集格局,城市中心北部边缘地区生境持续破碎化。

(3)从流域整体分析,2000年、2010年、2020年的生境平均质量分别为0.349,0.329,0.354,呈现出先降后升的趋势。

生境退化平均值分别为0.098,0.112,0.086,与生境质量变化趋势一致。

随着蒲河生态廊道建设,2020年生境质量明显改善,生态系统受到的威胁减少。

从空间格局分析,东北部与西南部呈现出明显的空间分布特征;东北山区、西南湿地等区域生境质量总体较好,但有着生境退化的威胁。

[结论]在水土保持措施的影响下,蒲河流域的景观生态格局得以改善,有效抑制了生境的退化现象。

【总页数】10页(P258-267)【作者】刘佳依;许大为;徐嘉【作者单位】东北林业大学园林学院【正文语种】中文【中图分类】Q149;TV212.4【相关文献】1.基于INVEST模型的皖西大别山区生境质量时空演化及景观格局分析2.基于InVEST模型的嫩江流域生境质量时空格局演变3.基于CA-Markov和InVEST模型的土地利用格局与生境质量时空演变及预测——以江西省南昌市为例4.基于InVEST模型的万年县生境质量时空演变与景观格局分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于SPOT影像与Fragstats软件的区域景观指数提取与分析

农场成为土地利用模式迅速改变和景观动态变化强烈的地区。为考察该区近年来地表景观结构特征，
但是在景观指数提取方面多数采用传统的以地形图和土地利用图为基准，用ＭａＧＳ地理信息系统利ｐＩ软件为平台，过对遥感影像进行目视解译，通对斑块
传统已有的矢量地图信息源及ＥｃｌＳＳ软件在景观指数计算中存在的不足和不便之处，ｘｅ、ＰＳ研究了在ＥＶ．ＮＩ２下，４
基于高分辨率ＳＯ－遥感影像的自动景观分类及Ｆａｓｔ．ＰＴ５ｒｇｔｓ３软件支持下的景观指数自动提取的计算方法，ａ３以屈
１． ℃ ，平均降水量１５ｍｍ～１０ｍ舒适度８３年０４０ｍ，８高。地表景观以林地、草地、地、体景观为主，耕水生态资源优越。由于２０００年以来农场体制改革的深
景观格局（ａｄｃｐａｅ）景观结构，１ｎｓａｅｐｔｒ即ｔｎ广义包括景观组成单元的类型、目以及空间分布与配数置。景观指数是反映景观格局的重要参数，高度它
维普资讯
第２８巷第１期
２００８年１月
海
洋
测
绘
Ｖ０．８．．１１２ＮｏＪｎ．．０ａ２０８
ＨＹＤＲＯＧＲＡＰＨＩＳＣＵＲＶＥＹＩＮＧＡＮＤＣＨＡＲＴＩＮＧ
基于ＳＯＴ影像与Ｆａｓａｓ软件的区域景观指数提取与分析Ｐｒｇｔｔ