景观生态学的数学方法

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1、第五章景观生态学的数学方法第一节：景观指标方法第二节：空间统计方法第三节：景观模型数据来源野外考察、大地测量、现有地图、航空照片、卫星遥感图像、雷达图像等景观格局分析基本步骤：数据收集->景观图数字化->景观格局分析->分析结果景观图数字化的表达方式矢量数据(vectordata)：以点、线和多边形表示景观的单元和特征。栅格数据(rasterdata)：以网格来表示景观表面特征，每个网细胞组成对应于景观表面的某一面积，而一个斑块可由一个至多个网细胞组成。第一节：景观指标方法景观指数：能够高度浓缩景观格局信息，反映其结构组成和空间配置某些方面特征的简单定量指标。一、景观指标概述：适

2、合的数据类型类型数据表达的景观适合使用景观指标法三个层次的景观指标单个斑块的指标(individualpatchindices/metrics)斑块类型的指标(patchclassindices/metrics)整体景观的指标(landscapeindices/metrics)单个斑块水平的指数单个斑块的面积单个斑块的周长单个斑块的形状单个斑块的边界距其他斑块的远近Gyration半径Gyration半径斑块类型水平上的指数斑块的平均面积斑块类型面积比例斑块密度/边界密度最大斑块指标斑块面积分布斑块的形状指数斑块的形状指数标准差景观水平的指标多样性指标(diversitymetr

3、ics)斑块面积/密度/边界长度指标(area/density/perimeter)形状指标(shapemetrics)核心区指标(coreareametrics)隔离指标(isolationmetrics)对比度指标(contrastmetrics)聚集度指标(contagionmetrics)连接度指标(connectivitymetrics)二、常用的景观指标及计算公式：多样性指标多样性指标只有景观水平的指标，没有斑块类型和单个斑块水平的指标。主要有：多样性指标、均匀度指标、优势度指标、景观丰富度指标。ShannonWeaver多样性指标Pk:类型k的斑块在景观中的面积比例

4、Simpson多样性指标景观优势度指标(landscapedominanceindex)景观均匀度指标(landscapeevennessindex)景观丰富度指标(landscaperichnessindex)R:绝对丰富度，Rr:相对丰富度，Rd:丰富度密度m:景观中斑块类型数，mmax:景观中最大可能类型数A:景观面积斑块面积/密度/边界长度指标景观层次的指标包括：斑块密度、边界密度、最大斑块指标、斑块面积分布等。这些指标的定义与斑块类型层次的定义类似，只是对所有斑块类型适用，而不仅仅对一种类型的斑块。最大斑块指标(largestpatchindex)：斑块面积分布(pat

5、chareadistribution)：简单平均值面积加权平均值中数范围标准差变异系数形状指标单个斑块层次的指标主要有：周长面积比、形状指数和形状分维指数。斑块类型层次的指标包括：各单斑块指标的分布（均值，中值、面积加权均值、范围等）整个景观层次的指标包括：各单斑块指标的分布斑块类型层次、景观层次的指标有一个独特的指标：周长面积分维数是单个斑块所没有的。下面介绍形状指数、形状分维值数、周长面积分维指数。形状指标(shapeindex)斑块形状指数景观形状指数形状分维指标(fractaldimensionindex)分维（数）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

6、的非欧几里德几何形状可通称为分维。各种斑块和景观具有分维特征。周长-面积分维指标(perimeter-areafractaldimension双对数回归分维指标核心区指标单个斑块层次上的指标是：核心区面积指标斑块类型和整个景观层次的指标还包括：核心区面积被百分比、和独立核心区密度。计算核心区指标前，需要确定边缘深度。边缘深度取决于研究对象对边缘区的识别程度。核心区指标对于破碎化生境中濒危物种保护有重要作用。核心区指标(coreareaindex)核心区面积百分比(coreareapercentagetolandscape)独立核心区密度(disjunctcoreareadensi

7、ty)分离隔离度指数斑块层次的指标包括：接近度指标、相似指标、几何最近邻居距离、功能最近邻居距离。几何距离为几何长度。功能距离可为：坡面距离、运动时间、能量需求等。斑块类型、整体景观指标为上述四种指标的分布接近度指标(proximityindex)相似指标(similarityindex)斑块具体相邻地区对比度指标斑块层次上的指标：边界对比度指标斑块类型、景观层次的指标包括：边界对比度分布，以及总边界对比度。边界对比度指标(edgecontrastindex)相邻的不相似斑块类型