全 文 ：基于景观镶嵌度指数的森林破碎化模式动态
———以美国俄勒冈州为例*
任芯雨摇 吕莹莹摇 李明诗**
(南京林业大学, 南京 210037)
摘摇 要摇 有效的景观模式特征评价及其变动预测是合理调控和管理森林景观、维持景观安全
格局的基本前提.利用 3 期美国国家土地覆盖数据库(1992、2001 和 2006 年),采用景观镶嵌
度指数与马尔科夫模型相结合的方法,分析了美国俄勒冈州的森林破碎化模式及森林与其他
土地利用类型空间交互特征的变化. 结果表明: 景观镶嵌度模型中,开发主导的景观镶嵌类
型(D)转变为单一的开发类型(DD)的概率最大,为 0. 319,说明城市化是推动区域景观格局
变化的主要动力;森林安全度模型中,主要为农业和开发景观镶嵌类型(ad)的森林损失率最
高,表明在城市与农业占主导的景观上森林被吞噬的可能性最大;稳态分布表明,森林破碎化
趋势日益加剧,到稳定状态时森林占总区域的面积比例不到 50% ,空间分布趋向于混合型的
景观格局.景观镶嵌度模型 2006 年模拟值与实际值 Kappa 系数达到 0. 82,模型精度较高;森
林安全度模型 Kappa系数为 0. 21,模型精度较差.
关键词摇 森林破碎化摇 景观镶嵌度指数摇 马尔科夫模型
文章编号摇 1001-9332(2014)08-2317-10摇 中图分类号摇 S718. 5摇 文献标识码摇 A
Assessing dynamic patterns of forest fragmentation based on a landscape mosaic indicator: A
case study of Oregon State, USA. REN Xin鄄yu, L譈 Ying鄄ying, LI Ming鄄shi (Nanjing Forestry
University, Nanjing 210037, China) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. , 2014, 25(8): 2317-2326.
Abstract: Effectively assessing landscape pattern characteristics and predicting their dynamics have
been a basic prerequisite for more reasonably regulating and managing forest landscape, and main鄄
taining landscape security patterns. In this study, based on three U. S. National Land Cover Data鄄
bases (1992, 2001 and 2006), the landscape mosaic indicator in combination with the Markov
model was adopted to analyze forest fragmentation patterns and changes in the characteristics of spa鄄
tial interactions between forests and other land use types in Oregon State, USA. The results showed
that conversion from the development鄄dominated type D to the single development type DD in land鄄
scape mosaic model had the highest transition probability 0. 319, indicating that urbanization has
been the major force responsible for the change of regional landscape patterns. In the forest security
model, the highest rates of forest loss occurred in agriculture and the developed landscape mosaic
type (ad), showing that in the development and agriculture dominated landscapes, encroaching up鄄
on forests was at the highest likelihood. The areal percentage of forest over the total study area was
less than 50% when reaching a steady鄄state distribution, with an accelerating rate of forest fragmen鄄
tation, and the landscape spatial distribution tended to be a mixed landscape pattern. The Kappa
coefficient between the simulated values and the observed values from the 2006 landscape mosaic
model was estimated at 0. 82, indicating this model had a high precision. However, the accuracy of
the forest security model was poor, with a Kappa coefficient of 0. 21.
Key words: forest fragmentation; landscape mosaic indicator; Markov model.
*林业公益性行业科研专项(201304208)、国家林业局 948 项目(2014鄄4鄄25)和国家自然科学基金项目(31270587)资助.
**通讯作者. E鄄mail: nfulms@ aliyun. com
2013鄄12鄄04 收稿,2014鄄05鄄09 接受.
应 用 生 态 学 报摇 2014 年 8 月摇 第 25 卷摇 第 8 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
Chinese Journal of Applied Ecology, Aug. 2014, 25(8): 2317-2326
摇 摇 随着农业与城市的快速发展,森林破碎化现象
日益加剧,成为全球关注的热点问题.森林破碎化是
大块连续的森林被逐渐分割成较小的独立斑块的过
程[1],它是人为干扰和自然因素长期作用的结
果[2] .分析森林破碎化状况,有助于揭示一定区域
内森林破碎化正向(加剧)或者逆向(减轻)演变过
程[3],为森林管理提供决策支持,对阻止栖息地退
化、增强生态系统自身调节能力具有重要意义.
森林破碎化实际体现了森林在景观中的分布格
局,而景观动态又反映出森林破碎化的驱动力和演
变趋势[4] .因此,森林破碎化的研究与景观格局密
不可分.已有的森林景观格局研究主要是采用传统
的景观指数(如景观多样性指数、景观破碎化指数
等)分析一定区域内景观格局变化,其缺点是空间
含义不明确,缺乏实用性. 近年来,国内外学者利用
森林面密度和森林总体连接度两种指数,结合土地
覆盖数据构建了森林破碎化分析模型,将森林分为
内部、边缘、斑块、穿孔和过渡森林,明确了森林破碎
化的空间意义[5-8] . 但以往研究只局限于森林与非
森林的关系,以景观格局为背景的森林动态模型分
析并不多见.因此,Riitters[4]提出了景观镶嵌度指数
(landscape mosaic indicator)这一适用于大地域景观
格局分析的破碎化指数. 它不仅可以模拟景观动态
变化中森林的净增 /减量,评估林地生境退化的干扰
因素,而且可以反映景观组成、景观多样性和景观主
导因子,用于生物多样性研究[9-11] . 海因茨中心
(Heinz Center) [12]在 2008 年的美国生态报告中,将
景观镶嵌度指数作为评估景观格局的核心指数.
景观镶嵌度指数具有空间涵义,但分析森林的
动态变化还需要时间上的内涵. 马尔科夫模型
(Markov model)模拟和预测景观格局动态变化的研
究历史由来已久[13-14],但无法反映空间变化是其难
以克服的缺点.景观镶嵌度指数与马尔科夫模型的
结合,使时间与空间得到了互补.
本文使用空间分辨率为 30 m 的 1992、2001 和
2006 年美国俄勒冈州的土地覆盖数据来揭示该州
的景观,特别是森林景观的破碎化趋势及其驱动因
素.首先依据景观镶嵌度指数和景观镶嵌分类模型
得到 3 期景观镶嵌结构图和森林安全度结构图,然
后对 1992 和 2001 年景观镶嵌结构图和森林安全度
结构图运用马尔科夫模型,得到概率转移矩阵和稳
态分布,据此模拟 2006 年景观镶嵌结构图和森林安
全度结构图,用 2006 年实际值进行精度检验,在上
述工作的基础上分析了该地区的土地利用变化和森
林破碎化模式动态变化,以期为促进和完善森林景
观格局分析方法做出有益探讨.
1摇 研究区域与研究方法
1郾 1摇 研究区概况
研究区位于美国俄勒冈州 (42毅—46毅 18忆 N,
116毅28忆—124毅38忆 W),面积 251181 km2 . 州内从中
部向东延伸,自然景观包括半干旱灌丛、草原、沙漠
和草甸.州内大部分地区受太平洋影响,气候温和.
中部与东部的沙漠地带人口稀少,气候干燥.该州有
原始森林 1. 2伊107 hm2,丰富的森林资源使俄勒冈州
成为美国主要的木材产区和输出区. 在过去几十年
里,一部分地区经过大范围的城市开发,已导致永久
性的林地损失.
1郾 2摇 数据来源
本研究所用的数据包括:空间分辨率为 30 m的
3 期美国国家土地覆盖数据库(National Land Cover
Database, NLCD1992、 NLCD2001 和 NLCD2006 ).
1990 年,美国地质调查局 ( USGS)、环境保护局
(EPA)、海洋与大气管理局(NOAA)等多个联邦部
门发起了多精度土地特征 (Multi鄄Resolution Land
Characteristics Consortium,MRLC)项目,该项目致力
于国家土地覆被数据库的建立. 根据 1992 年 Land鄄
sat TM 数据、数字高程、TIGER 数据库中的调查数
据,采用最小距离和平均欧几里得聚类分析方法,得
到 NLCD1992[15];2001 年对分类进行调整,并完成
NLCD2001 的数据库;NLCD2006 是基于 NLCD2001
通过基于变化向量分析技术识别变化发展而来. 在
Anderson分类系统上,美国 3 期土地覆盖数据可以
直接比较并进行相关变化检测分析[7] .
NLCD1992 包含 8 种土地覆盖类型,NLCD2001
和 NLCD2006 包含 21 种土地覆盖类型(图 1).
1郾 3摇 研究方法
在一个特定的地域空间上,各种景观相互交错、
重复出现、嵌套分布,就形成了一个景观镶嵌体[16] .
它反映了各种景观类型在地域空间上的镶嵌格局,
与区域环境背景的各种因子密切相关,是包括人类
活动干扰在内的一切生态过程综合作用的结果[17] .
本文将景观镶嵌体定义为像元四周一定大小的邻
域,根据景观镶嵌体内开发、农业、自然所占比例,确
定该像元的景观镶嵌类型,由此得到景观镶嵌结构
图.将景观镶嵌结构图中所有含森林的景观镶嵌提
取出来,得到森林安全度结构图.结合马尔科夫链,
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图 1摇 1992、2001 和 2006 年俄勒冈州土地覆盖图
Fig. 1摇 Land cover maps for Oregon State in 1992, 2001 and 2006.
图例代码含义参见表 1 For the meaning of the codes, see Table 1.
生成两种转移概率矩阵,即景观镶嵌度模型和森林
安全度模型.
1郾 3郾 1 土地覆盖类别聚合摇 对 1992、2001 和 2006 年
土地覆盖数据的每个像元进行两种聚合. 第 1 种聚
合依据景观镶嵌分类模型,将原始数据聚合为开发
(D)、农业(A)、自然(N)3 种景观组成的基本类型,
突出了农业和开发两种人为干扰与自然的关系. 为
了分析像元级上的森林动态,进行第 2 种聚合,将原
始数据聚合为森林与非森林两类,得到森林 /非森林
分类图.具体聚合准则见表 1.
1郾 3郾 2 景观镶嵌度指数计算摇 景观镶嵌度指数指在
一定范围的邻域内,开发、农业和自然所占比例. 本
文采用移动窗口分析技术得到像元的景观镶嵌度指
数.对于第一种聚合后得到的土地覆盖数据,给定一
个奇数大小的移动窗口,将其中心放置在某一像元
上,分别计算开发类型(D)、农业类型(A)和自然类
型(N)的像元数量在此移动窗口中所占比例,并将
值赋给中心像元.用 PD、PA、PN分别表示窗口中心像
元的开发、农业和自然景观镶嵌度指数.移动窗口的
大小依据实际应用目的有多种选择,包括 7伊7、13伊
13、27伊27、81伊81 和 243伊243 等. 不同的尺度会对
最终结果产生影响[10] .考虑到研究区地域大小以及
结果精度,本文使用 7 伊7 的窗口,计算示例如图 2
所示.
1郾 3郾 3 景观镶嵌分类模型摇 本文构建的景观镶嵌分
类模型(图 3)作为景观镶嵌类别的判定准则. 它实
际是一个由阈值 100% 、60% 、10%和 3 个坐标轴划
分为 19 个部分(即为 19 种景观镶嵌类型)的三角
坐标统计图[9] .根据计算出的 3 种景观镶嵌度指数,
可以确定中心像元在三角坐标空间中的位置,从而
确定该像元所属的景观镶嵌类型. 用于划分三角坐
标空间的阈值10% 、60%和100%的确定依据景观
表 1摇 土地覆盖类别聚合
Table 1摇 Aggregation of the NLCD classes
第 2 种聚合类别(代码)
The second aggregation
class (code)
第 1 种聚合类别(代码)
The first aggregation
class (code)
NLCD1992 类别(代码)
NLCD1992 classification
themes (code)
NLCD2001、NLCD2006 类别(代码)
NLCD 2001 and NLCD 2006
classification themes (code)
非森林 Nonforest (2) 开发 Developed (3) 城市 Urban (2) 开发空间 Developed, open space (21)
低强度开发空间 Developed, low intensity (22)
中强度开发空间 Developed, medium intensity (23)
高强度开发空间 Developed, high intensity (24)
农业 Agriculture (5) 农业 Agriculture (6) 牧场 Hay / pasture (81)
栽培作物 Cultivated crops (82)
自然 Nature (10) 开放水域 Open water (1)
裸地 Barren land (3)
草地 Grassland (5)
湿地 Wetlands (7)
永久冰雪 Perennial snow / ice
(8)
开放水域 Open water (11)
永久冰雪 Perennial snow / ice (12)
裸地 Barren land (31)
灌木 Shrub / scrub (52)
草地 Herbaceous (71)
森林湿地 Woody wetlands (90)
草本湿地 Emergent herbaceous wetlands (95)
森林 Forest (1) 森林 Forest (4) 落叶林 Deciduous forest (41)
常绿林 Evergreen forest (42)
混交林 Mixed forest (43)
91328 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 任芯雨等: 基于景观镶嵌度指数的森林破碎化模式动态———以美国俄勒冈州为例摇 摇 摇 摇 摇
图 2摇 开发类型(D)、农业类型(A)和自然类型(N)面积比
例提取计算示例
Fig. 2摇 Illustration for the extraction of the proportions for deve鄄
loped (D), agriculture (A) and nature (N) classes.
生态学中的渗透理论,60%代表主导性,10%代表存
在性,100%体现排他性. 该模型用字母 A( a)、N
(n)、D(d)命名 19 种镶嵌类型.例如,A表示农业类
型在邻域内所占比例大于 60%但不超过 100% ;a
表示农业类型所占比例大于 10%但不超过 60% ,缺
少 a则表示农业类型所占比例小于 10% .在坐标轴
的 3 个顶点,两个大写字母表示该类型占 100% ,即
不含有其他两种类型.
本文在 ERDAS 的 Modeler 模块中实现了 3 个
年份 19 种景观镶嵌类型的划分,生成了景观镶嵌结
构图.
摇 摇 本文将“森林安全度冶(forest security)定义为森
林在一段时间内保持不变的概率,这个概率会随着
该森林像元所在的景观镶嵌类型的改变而改变. 如
图 4 所示,在某一森林 /城市交界面上因城市建设而
图 3摇 景观镶嵌分类模型
Fig. 3摇 Landscape mosaic classification model.
A(a)、N(n)和 D(d)分别代表农业、自然和开发类型.大写字母表示
在邻域内所占比例大于 60%但不超过 100% ;小写字母表示所占比
例大于 10%但不超过 60% ,而缺少某种字母则表示该类型所占比例
小于 10% .在坐标轴的 3 个顶点,两个大写字母表示该类型占
100% ,即不含有其他两种类型 The letters ‘A爷 (‘a爷), ‘N爷 (‘n爷),
and ‘D爷 (‘d爷) referred to agriculture, nature, and developed classes,
respectively. An upper鄄case letter was interpreted as ‘ at least 60% but
less than 100% 爷; a lower鄄case letter meant ‘at least 10% but less than
60% 爷; and the absence of a letter implied ‘ less than 10% 爷. At the
three vertices of the triangular chart, double upper鄄case letters denoted
that there was a pure landscape type (100% ), without the other two
landscape types. 下同 The same below.
发生了森林砍伐,其森林 /城市交界面发生了移动.
通过计算不难发现,虽然中心像元仍保持森林
不变,但其景观镶嵌类型由 Nd变为 Dn,同时它被城
市取代的概率也大大增加,即森林安全度降低. 因
此,森林安全度可以反映森林空间分布的动态变化
以及森林破碎化的驱动因素. 将景观镶嵌结构图中
含有森林的景观镶嵌类型提取出来,将所有非森林
图 4摇 森林安全度示例
Fig. 4摇 Illustration for the forest security.
F: 森林 Forest; N: 非森林 Nonforest. a)PD =13 / 49,PA =0,PN =36 / 49,根据景观镶嵌分类模型,中心像元的景观镶嵌类型为 Nd The central pixel
was classified as Nd according to the rules of the landscape mosaic classification model; b)PD =32 / 49,PA =0,PN =17 / 49,根据景观镶嵌分类模型,中
心像元的景观镶嵌类型为 Dn The central pixel was classified as Dn according to the rules of the landscape mosaic classification model.
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像元归为非森林类别,就构成了森林安全度结构图.
即所有不是森林的像元被标记为“非森林冶,而森林
像元是根据其所在景观镶嵌类型来标记. 因为景观
镶嵌结构图中的 AA 和 DD 一定不含森林,所以将
两者归为非森林类别,则森林安全度结构图有 18 种
类别.森林安全度结构图通过 ERDAS 的 Modeler 模
块建模分析获得.
1郾 3郾 4 景观镶嵌度模型和森林安全度模型摇 马尔科
夫模型是应用广泛的一种随机模型. 它通过对系统
不同状态的初始概率以及状态之间的转移概率的研
究来确定系统各状态变化趋势,从而达到对未来趋
势预测的目的[18] .马尔科夫过程是无后效性的一种
特殊的随机运动过程,其状态转移仅受前一状态影
响,即无后效性[13] .定义 P为 n伊n的转移概率矩阵,
其中,列 i代表时间 t 的马尔科夫状态,行 j 代表时
间 t+1 的马尔科夫状态,P ij表示像元从时间 t 的状
态 i变为时间 t+1 的状态 j的概率.
P=
P11 P12 P13 … P1n
P21 P22 P23 … P2n
P31 P32 P33 … P3n
左 左 左 …
Pn1 Pn2 Pn3 … P
é
ë
ê
ê
ê
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ê
ê
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ù
û
ú
ú
ú
ú
ú
ú
ú
nn
基于马尔科夫链建立两种模型.一是景观镶嵌
度模型(landscape mosaic model,模型 1),即 1992 年
和 2001 年之间 19 种景观镶嵌类型的转移概率矩
阵,使用的数据为两个年份的景观镶嵌结构图,用于
分析景观镶嵌类型的动态变化. 二是森林安全度模
型(forest security model,模型 2),即 1992 年和 2001
年之间 18 种景观镶嵌类型的转移概率矩阵,使用的
数据为两个年份的森林安全度结构图,用于分析森
林破碎化模式的动态变化. 两种模型的转移概率矩
阵通过 IDRISI Andes软件中的 Markov模块获得.
2摇 结果与分析
2郾 1摇 景观镶嵌结构图和森林安全度结构图
由图 5 可以看出,1992—2001 年间,研究区开
发类型和农业类型增多,单一的自然类型减少,向融
合了开发与农业的景观镶嵌体转变. 在两幅图的同
一位置———某一开发与自然交界面处设置了 1 个放
大窗口,可以明显看到,1992 年的 Dn 在 2001 年被
单一的开发类型所取代,开发类型扩张吞噬了原有
的自然类型.
由图 6 可以看出,研究期间,开发类型的像元大
大减少,说明开发类型几乎不含森林像元,被归入非
森林类别中.在放大窗口中,地类 An 被非森林类型
所取代,表明在农业主导的景观中,森林极易被
破坏.
2郾 2摇 土地覆盖总体变化
从整个研究区 1992 和 2001 年土地覆盖比例
(表 2)的变化情况看,农业类型变化不大;开发类型
从 2. 5% 增长到 2. 6% ;自然类型从 89郾 7% 降到
89郾 4% ,这降低的 0. 3%包括了 1. 6%的森林净损失
量(从 39. 0%降到 37. 4% ).
2郾 3摇 两种模型的转移矩阵
本文利用 IDRISI 软件的 Markov 模块,输入
1992 和 2001 年数据,得到景观镶嵌度模型和森林
安全度模型的面积转移矩阵和转移概率矩阵. 景观
镶嵌度模型的转移概率矩阵(P1)中,对角线上的元
素代表景观镶嵌类型保持不变的概率,非对角线上
的元素表示景观镶嵌类型改变的概率(表 3). 由于
景观镶嵌度模型中的 AA 和 DD 地类一定不含森林
像元,所以森林安全度模型将这两类合并添加到非
森林类中,因而景观镶嵌度模型有 19 类地类,森林
安全度模型只有 18 类.
由表 3、表 4 可以发现,P1和森林安全度模型的
转移概率矩阵(P2)的对角线元素值都比非对角线
元素值大,说明 1992—2001 年间发生景观镶嵌类型
改变的像元比例不大,经统计约占总像元数的
20郾 3% . P1中最大的非对角线元素值为 0郾 319,表示
1992 年城市主导的景观镶嵌类型 D 到 2001 年变成
单一的城市景观类型 DD的概率为 0. 319,而变成其
他景观镶嵌类型的概率之和只有 0. 005,这是城市
化进程的显著体现. P2的非对角线元素中,概率较大
的元素集中在非森林列上,特别是 P2非森林列上的
值大于相应行上所有非对角线元素之和;在 P2的非
森林行中,非森林变为森林的概率都较小,只有在单
一的自然景观类型 NN中,转移概率达到 0. 146.
表 2摇 聚合类别比例统计
Table 2摇 Summary of land cover and forest statistics after
aggregation (%)
聚合类别
Aggregated class
1992 2001
开发 Developed 2. 5 2. 6
农业 Agriculture 7. 8 7. 9
自然 Nature 89. 7 89. 4
森林 Forest 39. 0 37. 4
非森林 Nonforest 61. 0 62. 6
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图 5摇 景观镶嵌结构图
Fig. 5摇 Landscape mosaic maps.
图 6摇 森林安全度结构图
Fig. 6摇 Forest security maps.
2郾 4摇 转移矩阵的稳态分布
如果随机过程的概率分布及数字特征均与时间
无关, 随机过程就成为平稳过程, 其状态就为稳定
状态, 这时的转移概率称为稳定状态转移概率, 也
是各状态的最终占有率.利用 Matlab 得到两种模型
的转移概率矩阵的稳态分布,即景观格局达到稳定
状态时,各景观镶嵌类型在研究区总面积中所占
比例.
由表 5 可以看出,在景观镶嵌模型中,1992 年
自然主导的景观镶嵌类型(NN、N、Na、Nd、Nad)占
研究区总面积的 89. 7% ,农业主导的景观镶嵌类型
(AA、A、Ad、An、Adn)占 7. 3% ,开发主导的景观镶
嵌类型(DD、D、Da、Dn、Dan)仅占 0. 9% ,混合型景
观镶嵌类型(ad、an、dn、adn)占 2. 1% . 到 2001 年,
自然主导的景观镶嵌类型占比减少到 89. 5% ,农业
主导的景观镶嵌类型占比增加为7. 5% ,开发主导
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表 3摇 景观镶嵌模型的转移概率矩阵
Table 3摇 Transition matrix for the landscape mosaic model
1992 年景观镶嵌类型
Landcape mosaic in 1992
2001 年景观镶嵌类型 Landscape mosaic in 2001
A D N Ad An Dn Da Na Nd Adn Dan Nad ad an dn adn NN AA DD
A 0. 769 0. 002 0. 018 0. 026 0. 004 0. 001 0. 002 0. 001 0. 001 0. 005 0. 002 0. 014 0. 154
D 0. 675 0. 004 0. 001 0. 319
N 0. 002 0. 760 0. 001 0. 006 0. 031 0. 052 0. 001 0. 001 0. 006 0. 001 0. 002 0. 134 0. 005
Ad 0. 004 0. 003 0. 837 0. 001 0. 001 0. 014 0. 003 0. 028 0. 002 0. 062 0. 001 0. 027 0. 011 0. 008
An 0. 061 0. 004 0. 010 0. 729 0. 014 0. 002 0. 006 0. 001 0. 025 0. 005 0. 032 0. 111
Dn 0. 093 0. 792 0. 008 0. 006 0. 002 0. 099
Da 0. 077 0. 001 0. 018 0. 699 0. 005 0. 001 0. 001 0. 198
Na 0. 008 0. 037 0. 003 0. 031 0. 646 0. 003 0. 001 0. 004 0. 056 0. 005 0. 186 0. 019
Nd 0. 002 0. 001 0. 004 0. 009 0. 842 0. 004 0. 030 0. 001 0. 066 0. 037 0. 003 0. 002
Adn 0. 001 0. 201 0. 003 0. 001 0. 006 0. 723 0. 003 0. 001 0. 060 0. 001
Dan 0. 020 0. 233 0. 124 0. 603 0. 001 0. 017
Nad 0. 009 0. 001 0. 002 0. 202 0. 008 0. 661 0. 002 0. 113 0. 001
ad 0. 001 0. 014 0. 016 0. 004 0. 118 0. 003 0. 790 0. 003 0. 016 0. 004 0. 030
an 0. 019 0. 009 0. 007 0. 110 0. 048 0. 004 0. 005 0. 002 0. 691 0. 014 0. 054 0. 039
dn 0. 007 0. 139 0. 002 0. 014 0. 004 0. 002 0. 807 0. 017 0. 001 0. 008
adn 0. 001 0. 045 0. 001 0. 014 0. 010 0. 001 0. 047 0. 036 0. 009 0. 021 0. 025 0. 001 0. 029 0. 759 0. 001
NN 0. 005 0. 065 0. 002 0. 012 0. 034 0. 042 0. 012 0. 001 0. 001 0. 814 0. 014
AA 0. 052 0. 003 0. 016 0. 033 0. 008 0. 001 0. 001 0. 001 0. 008 0. 001 0. 036 0. 840
DD 0. 002 0. 103 0. 005 0. 006 0. 013 0. 001 0. 001 0. 005 0. 015 0. 850
非主对角线上大于 0. 05 的值用粗体显示; 小于 0. 001 的值不予显示 Off鄄diagonal values that were larger than 0. 05 were bold; values less than
0郾 001 were excluded. 下同 The same below.
表 4摇 森林安全度模型的转移概率矩阵
Table 4摇 Transition matrix for the forest security model
1992 年只含森林的
景观镶嵌类型
Landcape mosaic
(forest pixels only) in 1992
2001 年只含森林的景观镶嵌类型
Landscape mosaic (forest pixels only) in 2001
A D N Ad An Dn Da Na Nd Adn Dan Nad ad an dn adn NN Nonforest
A 0. 473 0. 003 0. 003 0. 003 0. 519
D 0. 587 0. 413
N 0. 784 0. 010 0. 036 0. 046 0. 123
Ad 0. 484 0. 013 0. 503
An 0. 546 0. 001 0. 003 0. 007 0. 003 0. 440
Dn 0. 721 0. 001 0. 277
Da 0. 045 0. 075 0. 354 0. 053 0. 473
Na 0. 017 0. 002 0. 661 0. 002 0. 003 0. 019 0. 001 0. 077 0. 218
Nd 0. 834 0. 003 0. 012 0. 002 0. 149
Adn 0. 001 0. 567 0. 025 0. 406
Dan 0. 200 0. 002 0. 377 0. 421
Nad 0. 002 0. 118 0. 694 0. 001 0. 048 0. 137
ad 0. 431 0. 036 0. 534
an 0. 001 0. 023 0. 013 0. 001 0. 645 0. 007 0. 310
dn 0. 039 0. 007 0. 787 0. 004 0. 163
adn 0. 003 0. 025 0. 005 0. 001 0. 013 0. 000 0. 001 0. 017 0. 698 0. 237
NN 0. 009 0. 001 0. 004 0. 747 0. 239
Nonforest 0. 005 0. 001 0. 002 0. 011 0. 001 0. 001 0. 001 0. 146 0. 832
的景观镶嵌类型占比增加到 1. 0% ,混合型景观镶
嵌类型占比减少为 2. 0% . 说明研究区景观总体分
布仍集中在自然和农业,开发景观呈现增加趋势.在
稳态分布中,分布情况发生了巨大改变:自然主导类
型下降到 16. 4% ,其中,单一的自然景观镶嵌(NN)
降幅最大;开发主导类型上升到 53. 3% ,其中以 DD
和 D升幅最大;农业主导类型和混合型景观镶嵌类
型均有一定程度的增加,分别达到 22. 6%和 7. 7% .
在森林安全度模型中,1992 年森林占研究区总
面积的 39. 0% ,其中,34. 4%属于单一的自然类型
32328 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 任芯雨等: 基于景观镶嵌度指数的森林破碎化模式动态———以美国俄勒冈州为例摇 摇 摇 摇 摇
(NN),到 2001 年降到 33. 5% ;其余的森林主要分
布在自然主导、农业主导和混合型景观镶嵌中,开发
景观中几乎没有森林分布.到了 2001 年,非森林增
加到 62. 6% ,减少的 1. 5%的森林主要发生在自然
主导的景观镶嵌中.观察稳态分布可以发现,非森林
表 5摇 景观镶嵌模型和森林安全度模型的数据统计
Table 5摇 Statistics of landscape mosaics and forest statistics
extracted from landscape mosaic model and forest security
model (%)
模型类型
Model type
景观镶嵌
类型
Landscape
mosaic type
1992 年各类型在
研究区总面积
中所占比例
Percentage of
each type over
the total study
area in 1992
2001 年各类型在
研究区总面积中
所占比例
Percentage of
each type over
the total study
area in 2001
稳态分布
Steady
state
景观镶嵌模型 NN 80. 5 80. 7 7. 1
Landscape N 2. 7 2. 5 2. 4
mosaic model Na 1. 6 1. 2 1. 4
Nd 4. 7 4. 9 4. 8
Nad 0. 2 0. 2 0. 7
DD 0. 4 0. 5 34. 0
D 0. 1 0. 1 12. 7
Da 0. 1 0. 1 2. 8
Dn 0. 2 0. 3 3. 6
Dan 0. 0 0. 0 0. 2
AA 3. 3 3. 6 10. 1
A 1. 0 1. 0 3. 7
Ad 1. 2 1. 3 5. 0
An 1. 6 1. 4 2. 7
Adn 0. 2 0. 2 1. 0
ad 0. 2 0. 2 2. 0
an 0. 9 0. 8 1. 1
dn 0. 4 0. 4 2. 2
adn 0. 7 0. 6 2. 4
森林安全 NN 34. 7 33. 5 33. 4
度模型 N 1. 4 1. 2 2. 7
Forest security Na 0. 3 0. 2 0. 6
model Nd 2. 3 2. 3 5. 2
Nad 0. 0 0. 0 0. 1
D 0. 0 0. 0 0. 0
Da 0. 0 0. 0 0. 0
Dn 0. 0 0. 0 0. 1
Dan 0. 0
A 0. 0 0. 0
Ad 0. 0 0. 0 0. 0
An 0. 1 0. 0 0. 1
Adn 0. 0
ad 0. 0 0. 0
an 0. 1 0. 1 0. 2
dn 0. 1 0. 1 0. 5
adn 0. 1 0. 0 0. 3
Nonforest 61. 0 62. 6 56. 8
0. 0 表示该值小于 0. 05、大于 0. 01,小于 0. 01 的数值不予显示 The
number ‘0. 0爷 indicated the value was less than 0. 05 and larger than
0. 01; values less than 0. 01 were excluded.
下降到 56. 8% ,增长的森林部分来自自然主导的景
观镶嵌(N、Na、Nd、Nad)、农业主导的景观镶嵌、混
合型景观镶嵌以及开发主导的景观镶嵌中的 Dn.
2郾 5摇 Markov模型的准确性验证
利用 IDRISI软件的 Stchoice概率选择决定模块
来模拟 2006 年景观镶嵌结构图和森林安全度结构
图,与 2006 年实际数据对比,进行精度检验.
Stchoice概率选择决定模块是根据 Markov模块所生
成的概率转移矩阵来进行模拟,每个像元均在条件
概率的安排下,依序反复累计直至原有的随机值被
重新分类置换或保留,此像元值即成为该时期的最
终预测值[19] .然后运用 Crosstab 模块,将 2006 年的
模拟值与实际值进行 Kappa 系数分析. Kappa 系数
的计算公式为:
Ik =
(Po-Pc)
(Pp-Pc)
式中:Ik为 Kappa 指数;Po为正确模拟的比例;Pc为
随机情况下期望的正确模拟比例;Pp为理想分类情
况下的正确模拟比例,即 100% . 通常,当 Ik逸0. 75
时,表示两幅图之间一致性较高,变化小;当 0. 4臆
Ik臆0. 75时,一致性一般,变化明显;当 Ik臆0. 4 时,
一致性较差,变化较大[18] .
由检验结果(表6)可知,景观镶嵌模型的预测
表 6摇 2006 年模拟图与实际图 Kappa指数的对比分析
Table 6 摇 Comparison of the Kappa coefficients derived
from the simulated map and the observed map in 2006
景观镶嵌类型
Landscape
mosaic type
Kappa系数
Kappa
coefficient
景观镶嵌类型
(只含森林)
Landscape
mosaic type
( forest
pixels only)
Kappa系数
Kappa
coefficient
A 0. 75 A 0. 47
D 0. 61 D 0. 57
N 0. 74 N 0. 77
Ad 0. 83 Ad 0. 59
An 0. 70 An 0. 53
Dn 0. 76 Dn 0. 69
Da 0. 65 Da 0. 33
Na 0. 61 Na 0. 64
Nd 0. 83 Nd 0. 83
Adn 0. 70 Adn 0. 56
Dan 0. 56 Dan 0. 32
Nad 0. 63 Nad 0. 67
ad 0. 76 ad 0. 39
an 0. 65 an 0. 62
dn 0. 79 dn 0. 77
adn 0. 73 adn 0. 68
NN 0. 69 NN 0. 68
AA 0. 83 Nonforest 0. 22
DD 0. 82
总体 Overall 0. 82 总体 Overall 0. 21
4232 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 25 卷
值与实际值的 Kappa系数达到 0. 82,说明两幅图一
致性较高.各景观镶嵌类型的 Kappa系数整体较高,
基本符合精度要求. 森林安全度模型各景观镶嵌类
型和总体 Kappa系数都较低,模型预测效果较差.造
成这种落差的原因有很多种可能.其一,森林安全度
模型体现的是包含森林的景观镶嵌的转移,因为森
林动态变化受到景观格局变化的影响,因此具有复
杂的空间涵义;而 Stchoice 模块的模拟结果只建立
在 Markov模块获得的转移概率矩阵上,不考虑驱动
因子,也缺乏空间分布的知识与内涵. 其二,景观镶
嵌模型定义了 19 种景观镶嵌类型,森林安全度模型
则将 AA 和 DD 归为 Nonforest,仅定义了 18 种景观
镶嵌类型,可能导致像元的空间属性杂乱无序,难以
反映真实状况,造成模型预测效果一般[20] .
3摇 讨摇 摇 论
在最近几十年,城市化已经成为影响研究区土
地覆盖格局的主导因素. 景观镶嵌度模型的概率转
移矩阵(P1,表 3)的非对角线元素是城市化作用的
显著体现;而在转移矩阵的稳态分布(表 5)中也可
以看到,未来城市化将不断推动该区域向专一的开
发类型演变,最终开发类型会覆盖至少 50% 的
区域.
大规模的城市化进程,改变了城市以及周边区
域的景观格局,同时影响着森林生态系统的结构、过
程与功能[21] .森林安全度模型的概率转移矩阵(P2,
表 4)的非森林行显示出非森林恢复为森林的概率
总计达 0. 167,主要发生在 N、Nd 和 NN 中,表明在
自然主导的景观镶嵌中更容易实现森林恢复.其中,
非森林转变为单一的自然镶嵌 ( NN)的概率为
0郾 146,故可用砍伐后的林地更新再生来解释. P2的
非森林列上的值远远大于同行上所有非对角线元素
之和,表明森林损失的概率很大,在 0. 123 ~ 0. 534.
其中,森林损失率最高的地类为 ad,表明在城市与
农业占主导的景观上森林被吞噬的可能性最大. 较
高的森林损失率( >0. 400)则发生在 A、An、Ad、D、
Da、Dan中,均为农业主导和开发主导的景观镶嵌类
型,说明城市发展以及耕地扩张是森林破碎化的主
导因素. P2的对角线元素中,Da、Dan、ad 的概率值较
小,说明森林安全度在这 3 种景观镶嵌类型中较低,
它们一般处于农业、自然与开发的交界面上,森林极
容易遭到破坏.因此在这些区域上发生的森林损失,
往往预示着进行中的城市扩张. 而在城市化之后仍
留存的森林像元则具有较高的森林安全度,它们一
般是受保护的绿色环保设施,或是不适宜开发的林
地部分.
景观镶嵌度模型显示,随着时间的推移,自然景
观逐步被开发和农业景观取代;但稳定状态下开发
类型只占了总区域的一半,城市化进程并不是无限
制的扩张;另外,相对于单一的景观镶嵌类型(NN、
DD、AA),混合型的景观镶嵌变化更小,稳定性更
高.森林安全度模型表明,不考虑单一的自然景观类
型(NN)和非森林类型(Nonforest),Nd 中森林的占
有率最大,而 Nd 这一景观镶嵌类型本身就体现了
开发类型导致森林破碎化的现象;到达稳态分布时,
森林占有率整体增加,而单一的自然景观(NN)却不
增反降,说明单一的景观类型正逐渐被混合型的景
观镶嵌取代,森林破碎化呈不断加剧趋势.
本文值得考虑的是尺度的选择问题.一是定义
景观镶嵌度指数的邻域大小.根据不同的应用目的,
选择邻域尺度要考虑以下两个因素:不能太小,否则
邻域内土地覆盖没有变化;不能过大,否则捕捉不到
高频的土地覆盖变化.初步分析表明,土地覆盖数据
时间序列越长,同时期内土地覆盖变化越多,所需要
的邻域尺度就越大.其二,选择不同的划分三角坐标
空间的阈值,造成的结果是,构成一个景观镶嵌体的
某一部分(如农业类 A)被忽略或被强调,由此 19 种
景观镶嵌类型的所占比例将发生变化.另外,由于马
尔科夫模型本身的局限性,该模型要求预测对象具
有平稳过程等均值特点[22] .实际上景观变化受自然
因素与人为因素的影响,并不是一个完全平稳的
过程.
本文所使用的景观镶嵌分类模型明确了自然、
农业、开发三者的相互关系和破碎模式的空间分布,
对于自然资源的利用与保护以及森林空间的规划设
计具有重大意义.分析森林破碎化所建立的两个模
型中,景观镶嵌度模型适用于景观生态学的研究,而
森林安全度模型所提供的空间模式信息有助于指导
林业生产经营活动从而改变森林的整体空间配置模
式, 可实现森林生态系统的最佳环境效能,因此更
适合林业部门的应用.总之,本文以美国俄勒冈州为
例,通过利用景观镶嵌度指数解译土地景观格局和
森林破碎化空间动态,以及两者之间相互作用的关
系,为森林空间模式分析提供了新的思路.
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作者简介摇 任芯雨,女,1991 年生,硕士研究生.主要从事遥
感、GIS及其生态应用研究. E鄄mail: 272558328@ qq. com
责任编辑摇 杨摇 弘
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