全 文 ：基于自组织特征映射(SOFM)网络的农牧交错带
景观分区———以内蒙古自治区为例*
韩忆楠摇 彭摇 建**摇 王仰麟
(北京大学城市与环境学院 /地表过程分析与模拟教育部重点实验室, 北京 100871)
摘摇 要摇 以我国北方景观分异最突出的内蒙古自治区农牧交错带为研究区域,运用自组织特
征映射(SOFM)网络,基于归一化植被指数(NDVI)、土地利用程度综合指数和干燥度构建景
观空间分异指数,定量识别研究区景观空间分异特征. 结果表明: 研究区可划分为森林景观
区、林草过渡景观区、耕地鄄草地混合景观区、典型草原景观区、草原鄄荒漠过渡景观区和荒漠景
观区 6 大景观区;与传统自然地理区划方案相比,该方法能够快速地对较大尺度景观空间分
异进行定量划分,分区结果基本符合研究区自然景观特征及其空间分异规律.
关键词摇 景观空间分异摇 土地利用摇 植被摇 气候摇 内蒙古自治区
文章编号摇 1001-9332(2013)05-1224-07摇 中图分类号摇 TP183摇 文献标识码摇 A
Landscape regionalization of agro鄄pastoral transitional zone using self鄄organizing feature
maps (SOFM) network: A case study of Inner Mongolia Autonomous Region, China. HAN
Yi鄄nan, PENG Jian, WANG Yang鄄lin (Ministry of Education Key Laboratory for Earth Surface
Processes, College of Urban and Environmental Sciences, Peking University, Beijing 100871, Chi鄄
na) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2013,24(5): 1224-1230.
Abstract: Taking the agro鄄pastoral transitional zone of Inner Mongolia Autonomous Region, which
has the most extrusive landscape differentiation in Northern China, as the object, a landscape spa鄄
tial differentiation index was established based on the NDVI, integrated index of land use degree,
and aridity index, and the characteristics of the landscape spatial differentiation were quantitatively
identified by using SOFM network. The study area could be divided into six landscape zones, i. e. ,
forest zone, forest鄄steppe transitional zone, agro鄄steppe mixed zone, typical steppe zone, steppe鄄
desert transitional zone, and desert zone. As compared with the traditional schemes of physical geo鄄
graphical regionalization, our landscape regionalization could quickly regionalize the large scale
landscape spatial differentiation in a quantitative way, and the regionalization results were basically
in accordance with the original landscape characteristics and the landscape spatial differentiation
pattern of the study area.
Key words: landscape spatial differentiation; land use; vegetation; climate; Inner Mongolia Au鄄
tonomous Region.
*国家自然科学基金面上项目(41271195)资助.
**通讯作者. E鄄mail: jianpeng@ urban. pku. edu. cn
2012鄄11鄄27 收稿,2013鄄02鄄21 接受.
摇 摇 景观在地球表层有层次地发生分化,并按一定
方向有规律地分布[1],表现出地域分异的规律
性[2] .地域分异规律对景观空间分异起着决定性影
响,基于地域分异规律的自然区划研究是景观空间
分异研究的基础.同时,景观空间分异也受到局部地
形、气候和人类活动的影响. 对景观空间分异规律、
特征的定量识别,一直以来都是景观生态学空间格
局研究的重要方向.
传统的地域分异研究主要体现为自然区划.区
划方法包括古地理法、类型制图法、顺序划分法、部
门区划叠置法、地理相关分析法、主导标志法等,该
类方法须遵从发生统一性原则、相对一致性原则、区
域共轭性原则、综合性原则和主导因素原则[3] . 由
于传统的地域分异研究缺少定量的数据和方法,主
要采用定性描述,因此在划分标准上存在着主观性,
在结果上存在着模糊性.如罗开富[4]制定的中国自
然区划草案,即是在对中国基本自然地域分异规律
应 用 生 态 学 报摇 2013 年 5 月摇 第 24 卷摇 第 5 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, May 2013,24(5): 1224-1230
了解的基础上,参考部分自然地理要素的分界线,通
过要素叠置的方法作出的区划;陈初才[5]在浙西天
目山区进行了景观分异研究,这是针对一个较小的
研究区,基于地貌、植被、土壤等要素进行的以植被
为主的景观分类工作.
自地理学计量革命以来,特别是“3S冶技术和数
理统计方法在地理学和景观生态学领域获得广泛应
用后,围绕着景观格局、景观生态过程和景观动态模
拟等方面的研究日益增多,而景观空间分异的定量
识别也逐渐受到了国内外研究者的关注. 国外研究
者认为,分区研究所面临的 3 个核心问题分别是界
线的确定、变量的选择和尺度的控制[6] .为此,研究者
不断尝试采用新的数理方法和模型进行空间分区或
空间数据分类,如用模糊数学方法对土地覆被数据进
行分类[6]、采用动态的空间方法对区域进行要素分
区[7]、通过 GIS空间分析方法进行气候区划[8]等.
在我国,2000 年以来,一些学者陆续开展了地
理空间分异的定量研究.如曹伟等[9]运用景观格局
指数,借助粗糙集和突变级数法对宜兴市土地利用
强度进行分区;章志都等[10]通过主成分分析法得出
限制研究区地带性植被生长的主导环境因子,以此
为基础对研究区植被带进行划分;程炯等[11]以生态
功能指数为量度指标在小尺度上对福建省漳浦县马
坪镇进行了景观生态功能分区;陈效逑和王恒[12]基
于归一化植被指数(NDVI)对内蒙古自治区不同时
段分别进行了植被带划分;田鹏等[13]以黑龙江流域
为研究区,建立了流域生态环境质量评价指标体系,
并对体系中各单因子进行加权统计,得到流域生态
功能分区;丁丽霞等[14]利用遥感光谱信息和系统聚
类法进行景观区划;黄姣等[15]运用人工神经网络进
行中国综合自然区划,对景观空间分异定量研究进
行了探索.总体来看,国内外已有的相关研究大多针
对植被、土地利用等单一要素的空间分异,多要素的
综合景观分异研究相对较少,未能综合考虑植被覆
盖、土地利用和水热组合的空间分异特征.
由于生态环境的脆弱性、异质性和敏感性特
征[3],农牧交错带一直以来都是景观生态学的热点
研究区域之一[16] .由于农牧交错带具有显著的渐变
性过渡带特征,其景观空间分异具有划分标准上的
不确定性、识别方法上的复杂性和地域空间上的模
糊性,使其成为景观空间分异研究的理想研究区.我
国北方农牧交错带是一种发生在半干旱地区、带有
从森林草原向典型草原过渡特征的、主要受人类长
期的农耕和畜牧业影响所形成的特殊生态鄄经济鄄社
会复合生态系统[17],其中,内蒙古自治区地处其核
心地带,是我国生态环境问题突出的敏感地带[18] .
本研究针对干旱鄄半干旱条件下内蒙古自治区的景
观分异特征,从植被、气候与土地利用三方面出发,
构建一个综合性的景观空间分异指数,并应用自组
织特征映射(SOFM)网络对内蒙古自治区的景观空
间分异特征进行定量识别,划分景观区,将分区结果
与传统自然地理分区方案进行对比分析,旨在探索
并构建一个通过定量方法快速、简便地进行景观分
区的指标方法.
1摇 研究地区与研究方法
1郾 1摇 研究区概况
内蒙古自治区是我国第三大省级行政单位,占
全国国土总面积的 12郾 3% . 全区地形以高原为主,
地表景观从森林、草原过渡至荒漠,大部属温带干
旱鄄半干旱大陆性气候,降水和植被在区域内分布不
均匀.截至 2008 年末,内蒙古自治区设有 9 个地级
市、3 个盟,共辖 12 个县级市、17 个县、49 个旗、3 个
自治旗,总人口约 2413郾 7 万.
1郾 2摇 景观空间分异指数
景观空间分异是地域分异在景观尺度上的表
现[1],地表景观在空间分布上呈现集聚性、层次性、
方向性和规律性等特征. 这种空间分异主要由自然
干扰和人类活动的综合作用产生[19] . 在自然状态
下,地表景观表现为植被的分布和构成;人类活动对
地表景观的改造,主要体现为不同土地利用方式对
原有植被的影响,如耕种活动、畜牧业、城市建设等.
因此,景观空间分异特征及规律主要体现在地表植
被的空间分异上,这在较大空间尺度的研究区内表
现得尤为显著. 本研究中,以植被的空间分异为基
底,以自然干扰因素和人类活动干扰因素为修正因
子,藉此构建指数以反映景观空间分异特征,指标构
建框架如图 1 所示.
摇 摇 本研究以 NDVI表征地表植被覆被空间分布状
况.近年来,大量针对植被的研究采用 NDVI 作为反
映植被覆被及生长状况的指标,是目前应用最广泛
的指示植被覆盖情况的遥感指标. 由于农牧交错带
生态环境的脆弱性和易受干扰性突出,气候因素是
制约该地区景观空间分异的不可忽略的因素. 研究
表明,在内蒙古农牧交错带,降水和气温都会对植被
生长及景观类型空间分布产生影响[20],其中,降水
对东西向植被地带性的影响更显著,热量差异则主
要导致纬向上的变化[21];并且降水量对植被的影响
52215 期摇 摇 摇 摇 韩忆楠等: 基于自组织特征映射(SOFM)网络的农牧交错带景观分区———以内蒙古自治区为例摇
图 1摇 景观空间分异指数构建框架
Fig. 1摇 Framework of the landscape differentiation index.
强于气温的影响[12,22-23] .气温和降水作为单一的气
候指标均不能很好地反映区域内能量和物质的分
配、组合和转换规律[24],需综合考虑水热条件的作
用.在各气候指标中,干燥度将降水、辐射量、气温、
风速等多项因子纳入指数构建中,综合反映了影响
植被生长的气候因素,适合我国气候复杂、气候因子
多变的特点[25],常用于中纬度干旱鄄半干旱地区与
气候相关的研究,具有统一性和可比性,对干湿气候
区划能够起到指示性作用[26],被广泛应用于内蒙古
自治区的气候及植被研究中[27-28] . 因此,本研究选
取干燥度作为研究区的自然干扰因素,将其纳入到
景观空间分异指数中.
地表景观同时还受到人类活动的影响和改造.
在农牧交错带,人类活动对景观的作用主要体现在
土地利用方式上.对内蒙古自治区植被变化的时空
序列研究表明,除降水对植被生长有显著影响外,人
类活动对植被也起到建设或破坏的双向作用[29],并
且在土地利用类型发生变化的区域,气候变化与植
被覆盖度的相关性降低,甚至由正相关关系转为负
相关关系,出现降水增加、植被覆盖度降低的情况,
说明在这一地区土地利用对植被覆盖的影响作用强
于气候变化的影响[23] .本研究选取土地利用程度综
合指数作为人类活动干扰因素,将其纳入景观空间
分异指数的构建.该指数模型能够指数化、空间化地
反映区域内的综合土地利用程度,具有横向可比
性[30-31],其算式如下:
La = 100 伊 移
n
i = 1
AiC i (1)
式中:La为土地利用程度综合指数;C i为第 i级土地
利用程度分级面积百分比;Ai为第 i 级土地利用程
度分级指数,一般将不同土地利用类型中人类活动
因素的强弱分为 4 级(表 1).
表 1摇 内蒙古自治区土地利用程度分级赋值
Table 1 摇 Classification values of land use degree of Inner
Mongolia
级别
Grade
土地利用类型
Land use type
1 荒漠 Desert
2 林地、草地、水域 Woodland, grassland and waters
3 耕地、耕地及草地混合用地 Cropland, cropland and
grassland mixed land use
4 建设用地 Construction land
摇 摇 以 NDVI 为核心指标,辅以干燥度和土地利用
程度综合指数,构建综合性的景观空间分异指数来
定量表征景观的空间分异格局:
LDI = ln(NDVILa / K) (2)
式中:LDI 为景观空间分异指数;NDVI 为归一化植
被指数;K为干燥度指数. 一般而言,景观空间分异
指数越高,表明当地水热条件对景观的制约程度越
低,植被生长条件越好,更易于人类活动对地表的利
用;景观空间分异指数越低,表明当地水热条件对景
观制约强度越大,植被难以生长,土地不利于人类
利用.
本研究对 1998—2007 年 SPOT / VGT 影像(源
于比利时佛来芒技术研究所)进行多年平均获取
NDVI数据;干燥度采用中国科学院生态环境研究
中心“中国生态系统与生态功能区划数据库冶提供
的干燥度数据;土地利用程度综合指数通过 2000 年
土地利用类型图计算获得,数据精度均为 1 km 伊
1 km.计算土地利用程度综合指数的统计单元为
30 km伊30 km,因此需在指标计算前将 NDVI和干燥
度指数以 30 km伊30 km为基本单元、以平均值方式
进行重采样;由于 NDVI 与土地利用程度指数均为
无量纲数值,采用线性归一化将干燥度指数的倒数
进行归一化,以确保构成景观空间分异指数的 3 项
指标因子在权重和值域上相匹配;为强化指数在数
值上的离散性,便于制图和后续的分区工作,将 3 项
指标因子的乘积取自然对数,构成景观空间分异
指数.
1郾 3摇 基于 SOFM网络的景观分区
人工神经网络是模拟人脑组织结构和智能行为
的一种工程系统[32],在联想记忆、知识处理、分类与
识别、非线性映射和优化计算方面具有较强的应用
潜力[33] .通过人工神经网络进行数据分类已越来越
多地出现在各类研究中,尤其适用于信息不完备情
况下的数据分类[34],其被应用于遥感、生态系统评
估及管理等诸多方面,在数据的分级和分类上也具
6221 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 24 卷
备良好的应用前景[35] .自组织特征映射(SOFM)网
络,是其中一种非线性人工神经网络分类器,常用于
聚类或分区研究,对于非线性问题的聚类分析具有
较强的适应性[34],因此较多地被应用于大尺度的地
域空间划分[15,34,36-38] .
本研究将上述景观空间分异指数导入 Matlab
平台,构建 SOFM网络进行分类. 主要过程包括:1)
网络初始化;2)从景观空间分异指数计算结果中,
选择 5 组典型的景观区数据作为样本输入网络,分
别为大兴安岭山地、西辽河平原、锡林郭勒草原、浑
善达克沙地、阿拉善高原;3)计算输入样本与输出
神经元间的欧几里得距离;4)对样本进行训练,并
根据分类结果对网络进行调试;5)将研究区整体景
观空间分异指数输入网络进行分类,将结果导入
ArcGIS制图.由于分类所得到的结果在空间分布上
显示出一定的破碎性,在进行分区时需遵循区域共
轭性原则、发生一致性原则等自然区划基本原则,视
具体情况对边界进行平滑和微调,划分景观区.
2摇 结果与分析
2郾 1摇 景观要素的空间分异
基于 360 幅 1998—2007 年逐旬 NDVI 数据,取
年内最高值进行多年平均,以排除大气辐射对数据
造成的影响,得到研究所用 NDVI 数据.在内蒙古自
治区内,NDVI高值区分布于大兴安岭山地,以阿拉
善高原为低值区,呈东北鄄西南向过渡式递减分布.
干燥度(K)= 1郾 25 为半湿润鄄半干旱气候的分界线,
位于大兴安岭山麓地带边缘一线;K = 4 为干旱鄄半
干旱气候的分界线,位于自治区中部,呈东北鄄西南
向贯穿阴山山脉和河套平原,其界限以西,特别是阿
拉善高原,是干燥度的高值区,水资源极度匮乏. 研
究区内以大兴安岭及其余脉、燕山北麓及阴山山脉
为界,界限以东、以南的土地利用程度较强,属于以
农业为主的土地利用方式,界限以北、以西的土地利
用程度较轻,以牧业或未利用地为主(图 2).
2郾 2摇 景观的空间分异
景观空间分异指数在研究区内空间分布不均
匀,东北部大兴安岭地区是指数的高值区,低值区位
于西南部的阿拉善高原,自东北向西南递减,表现出
显著的地带性分布规律(图 2).
利用 SOFM 网络将景观空间分异指数分为 5
类,所得到的分类结果不能直接作为分区的结果,需
要根据地理空间分区的各项基本原则,特别是区域
共轭性原则和发生一致性原则,结合研究区具体自
然地理特征进行分区.特别需要说明的是,大兴安岭
余脉两侧部分地区的指数虽然被分为同一类(图 3a
中的类别 3),但山脉两侧地貌单元和土地利用方式
均不相同;在山脉东南,即以西辽河平原为主的区域
(图 3a中的芋),呈现出比较明显的交错分布的混
合特征;在山脉以西,即内蒙古高原的主体区域(图
3a 中的郁),表现为较均质的分布特征. 因此,在
分区时,将这两个区域划分开来,形成6个景观区
图 2摇 内蒙古自治区景观要素的空间分异
Fig. 2摇 Spatial differentiation of landscape elements in Inner Mongolia郾
a)1998—2007 年 NDVI平均值 Average NDVI of 1998-2007; b)干燥度指数 Drought index; c)2000 年土地利用程度综合指数 Comprehensive
index of land use degree in 2000; d)景观空间分异指数 Landscape differentiation index郾
72215 期摇 摇 摇 摇 韩忆楠等: 基于自组织特征映射(SOFM)网络的农牧交错带景观分区———以内蒙古自治区为例摇
图 3摇 内蒙古自治区景观空间分异
Fig. 3摇 Landscape differentiation of Inner Mongolia郾
a)内蒙古自治区景观分区 Landscape regionalization of Inner Mongolia郾 玉:森林分布区 Forest zone; 域:森林鄄草地过渡景观区 Forest鄄steppe transi鄄
tional zone; 芋:耕地鄄草地过渡景观区 Agro-steppe mixed zone; 郁:典型草原区 Typical steppe zone; 吁:草原鄄荒漠过渡景观区 Steppe-desert tran鄄
sitional zone; 遇:荒漠景观区 Desert zone郾 b)中国自然区划方案(赵济[39] ,局部)Natural division of Inner Mongolia (Zhao[39] , part) . i:东北中部
平原 The middle of Northeast Plain; ii:大兴安岭北部山地 Northern Great Khingan; iii:大兴安岭南部与阴山山地 Southern Great Khingan and Yin
Mountain; iv:内蒙古高原 Inner Mongolian Plateau; v:西辽河平原与燕山北侧黄土丘陵台地 Hsiliao Plain and Northern Yanshan Mountain; vi:鄂尔
多斯高原与河套平原 Oerhtossu Plateau and Hetao Plain; vii:阿拉善高原与河西走廓 Alxa Plateau and Hosi Corridor郾
(图 3a),分别为:
森林景观区(玉):位于大兴安岭地区,属半湿
润气候,景观类型以森林为主,约占全区土地总面积
的 14% .林地鄄草地过渡景观区(域):位于大兴安岭
南部余脉地区,属半干旱气候,为林地和草地的过渡
地带,约占全区土地总面积的 15% . 耕地鄄草地混合
景观区(芋):位于大兴安岭余脉以东的西辽河平
原,属半干旱气候,这一区域与内蒙古高原是不同的
地貌单元,是自治区内耕地集中分布的区域,表现为
耕地与草地交错分布的特征,约占全区土地总面积
的 8% .典型草原景观区(郁):包括呼伦贝尔草原、
锡林郭勒草原及阴山东部山地等地区,属于半干旱
气候,区域内景观以典型草原为主,约占全区土地总
面积的 21% .草原鄄荒漠过渡景观区(吁):包括浑善
达克沙地、阴山西部山地、鄂尔多斯高原的浑善达克
沙地和毛乌素沙地等地区,属于半干旱气候向干旱
气候过渡区域,区域内景观以低覆被草原和稀疏草
地为主,约占全区土地总面积的 18% . 荒漠景观区
(遇):以阿拉善高原为主,属干旱气候,景观以荒漠
为主,约占全区土地总面积的 24% .
2郾 3摇 分区对比
基于文献[40],内蒙古自治区内有 2 条主要的
气候分界线和 1 条地貌分界线.以赵济[39]的中国自
然区划方案为例(图 3b),一条气候分界线位于自治
区东北部,大致沿大兴安岭山脉边缘山麓地带,其东
北部属于东部季风区,其界限西南为西北干旱区;另
一条气候分界线位于河套地区以西、黄河“几冶字形
拐弯以西,以东为内蒙古地区,以西为西北地区;这
两条界限之间的区域大多呈东北鄄西南向条带状平
行分布.地貌分界线指大兴安岭及其余脉、燕山北麓
及阴山山脉一线,大体呈东北鄄西南走向,山脉西侧
为内蒙古高原,东侧为西辽河平原,两侧海拔具有显
著差异,山脉的阻挡使平原地区能获得较丰沛的降
水,加之历史因素的影响,导致山脉东侧成为以农业
为主、牧业为辅的过渡地带,山脉西侧则以牧业
为主.
对比研究区的景观分区可以发现,基于景观空
间分异指数的分区方案基本实现了对 3 条传统气
候、地貌分界线的识别,分区界限与传统区划方案吻
合较好,基本反映出了研究区景观自东北向西南呈
条带状平行渐变分布的整体地带性分异规律.然而,
由于定量分区指标对于地貌分异未能给予充分重
视,使阴山山脉一带的区域划分与传统方案出现分
歧;但在内蒙古高原地区,本研究提出的区划方案更
明确地识别出典型草原与荒漠草原的分界线,体现
了景观空间分异指数在过渡特征定量识别方面的
优势.
3摇 结摇 摇 语
本文构建了适用于农牧过渡带的景观空间分异
指数,使其能够反映较大尺度区域内的景观空间差
异,并通过指数计算和分类,对研究区进行景观分
区.本研究选取 NDVI为主导因子,分别以干燥度指
数、土地利用程度指数表征景观分异的主要自然干
扰因素和人类活动干扰因素,构建了景观空间分异
指数.结果表明,该指数能够反映研究区的景观空间
8221 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 24 卷
分异特征和分布规律,较 NDVI 数据能够更加综合
地对研究区景观特征进行分类. 对比已有的区划成
果,通过这种方法可以识别出区域内基本的分异界
线和过渡带,方法简便,数据易于获取;并且,能够反
映制约研究区景观空间分异的最主要自然因素和人
为因素,并将其纳入指标体系中,强化了指标对研究
区自然地理特征的适应性,增强了指标的可信度.
传统自然地理区划方案一般需构建 3 ~ 5 级区
划体系,每一级区划由不同的主导因素划分[41] . 在
本研究中,由于采用综合指标反映空间差异,其划分
结果难以体现等级差异.因此,如何在此基础上建立
等级性的分区体系,并突出其主导因素,在后续研究
中尚需探索.此外,尺度效应是地理学、景观生态学
的核心问题之一[42],地域空间分异同样具有显著的
尺度效应特征,空间统计单元大小的选择对于分区
结果的影响有待进一步明确.运用 SOFM 网络对指
数进行分类时,网络的构建、训练区的选择、分类数
量的确定等方面,都存在一定主观性的制约,可能对
分区结果造成一定影响,如何避免这一主观干扰,尚
需对人工神经网络方法进一步改进.
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作者简介摇 韩忆楠,女,1989 年生,博士研究生.主要从事景
观生态研究. E鄄mail: helenhyn1989@ gmail. com
责任编辑摇 杨摇 弘
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