全 文 ：空间粒度变化对合肥市景观格局指数的影响*
徐摇 丽1 摇 卞晓庆2 摇 秦小林2 摇 张庆国1**摇 刘摇 琳1
( 1 安徽农业大学理学院, 合肥 230036; 2 安徽农业大学生命科学学院, 合肥 230036)
摘摇 要摇 基于合肥市 2002 年土地利用图,利用 ArcView 软件和景观格局分析程序 Fragstats
3郾 3,选择 22 个景观格局指数,探讨了合肥市景观格局指数随不同粒度的变化特征,并对部分
景观指数的拟合函数和变异系数进行了分析.结果表明:在 10 ~ 100 m粒度范围内,各景观格
局指数随粒度增加表现出不同的变化趋势,说明空间粒度变化对景观格局指数具有明显的影
响;所选用的 22 个景观格局指数的粒度效应可划分为总体上升、总体下降、变化不大、无变化
规律 4 种情况;部分景观指数随粒度变化的响应曲线可分别用二次函数、三次函数、幂函数、
线性函数进行拟合;对于合肥市 1 颐 50000 土地利用图而言,进行景观格局指数分析的适宜粒
度范围在 15 ~ 35 m.
关键词摇 景观格局指数摇 粒度摇 尺度域摇 合肥市
文章编号摇 1001-9332(2010)05-1167-07摇 中图分类号摇 Q149摇 文献标识码摇 A
Effects of grain size change on landscape pattern indices of Hefei City. XU Li1, BIAN Xiao鄄
qing2, QIN Xiao鄄lin2, ZHANG Qing鄄guo1, LIU Lin1( 1School of Science, Anhui Agricultural Univer鄄
sity, Hefei 230036, China; 2School of Life Science, Anhui Agricultural University, Hefei 230036,
China) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2010,21(5): 1167-1173.
Abstract: Based on the land use map of Hefei in 2002, and by using ArcView software and Frag鄄
stats 3. 3 spatial analysis program, this paper studied the change characteristics of selected 22 land鄄
scape pattern indices of Hefei under effects of different grain size, and analyzed the fitting functions
and variation coefficients of partial landscape indices. The results showed that with the grain size in鄄
creased from 10 to 100 m, the selected indices displayed different change trend, illustrating that the
change of grain size had obvious effects on landscape indices. The effects of the grain size could be
classified as 4 kinds of situation, i. e. , overall rise, overall drop, less change, and no regulation
change. The response curves of landscape pattern indices to grain size were fitted by quadratic func鄄
tion, cubic function, power function, and linear function, respectively. For the 1:50000 land use
map of Hefei, the suitable range of grain size for computing and analyzing landscape indices was 15
-35 m.
Key words: landscape pattern index; grain size; scale domain; Hefei City.
*国家自然科学基金项目(40671117, 40771117)和安徽省高校省级
科研项目(KJ2010A121)资助.
**通讯作者. E鄄mail: qgzhang@ ahau. edu. cn
2009鄄11鄄30 收稿,2010鄄03鄄11 接受.
摇 摇 生态学中的尺度通常指空间或时间幅度或粒
度,空间粒度指空间最小可辨识单元所代表的特征
长度、面积或体积(如样方、像元),时间粒度指某一
现象或事件发生的 (或取样的) 频率或时间间
隔[1-4] .尺度效应也称为粒度效应,指空间数据因聚
合而改变其粒度或栅格单元大小时,分析结果也随
之改变的现象[4],它是景观生态学研究的核心问题
之一.景观的结构与功能都与空间粒度密切相关,许
多生态学效应随空间尺度不同而显著改变. 随着空
间粒度的变化,景观生态格局均表现出特征粒度.特
征粒度往往反映了不同的生态学过程在不同空间尺
度上所起的主导作用.由于生态系统的等级性、生态
过程的多尺度特征以及景观格局对生态过程的影响
均随尺度的变化而表现出不同的行为特征[5-6],因
此,尺度效应近年来受到广泛的关注,并成为当前景
观生态学研究的热点之一. 如赵文武等[7]研究了景
观指数的粒度变化效应,申卫军等[8]研究了粒度变
化对景观格局的影响,罗春雨等[9]对挠力河流域景
观格局粒度效应进行了分析.
应 用 生 态 学 报摇 2010 年 5 月摇 第 21 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
Chinese Journal of Applied Ecology, May 2010,21(5): 1167-1173
对景观格局或空间异质性度量的方法通常有两
种:景观格局指数方法和地统计学方法[8] . 由于景
观格局指数方法在景观格局分析时方便快捷,作为
一种常用的方法,其在分析景观格局时应用更广泛.
景观指数作为分析景观格局特征的定量化指数,在
过去 20 余年的时间得到了迅速发展,目前景观指数
有几百种之多[10-13] .由于景观指数能够高度浓缩景
观格局信息,可反映景观结构组成和空间配置等方
面的特征,也可以定量地描述和监测景观结构特征
随时间的变化,因而景观指数已广泛应用于景观格
局分析及其动态变化研究,并出现了一些以景观指
数计算为对象的景观格局分析程序[14-18] .但已有的
景观格局分析程序多以栅格数据作为其数据源,在
栅格单元(研究范围内最小的空间单位,尺度意义
上的粒度)基础上进行计算,造成了所谓的“可塑性
面积单元问题冶 [19-22],即在分析面积数据(areal da鄄
ta,如遥感数据、土地利用数据等)时,常常出现计算
结果随面积单元(栅格细胞或粒度)定义的不同而
发生变化[4,23-26] .为此,本研究利用合肥市土地利用
图,选择一些常用的景观指数,通过计算同一景观在
一系列不同粒度上的指数值,探讨了景观指数或景
观格局的尺度效应以及各种景观格局指数对粒度变
化的响应,并建立了模型,分析了景观指数对粒度变
化的敏感性以及景观指数的适宜粒度,旨在为合肥
市景观生态评价、规划以及理论研究提供科学依据
和方法.
1摇 研究地区与研究方法
1郾 1摇 研究区概况
合肥市(31毅34忆—31毅58忆 N,117毅40忆—117毅26忆
E)地处长江、淮河之间的华东丘陵地区中部,江淮
分水岭南侧,巢湖北岸.合肥位于亚热带到暖温带的
过渡区域,气候温和,四季分明. 全市总面积 7266
km2,市区面积 639郾 7 km2,全市总人口 448 万,市区
人口 146郾 5 万.合肥现辖肥东、肥西、长丰 3 个县和
瑶海、庐阳、蜀山、包河 4 个区.
1郾 2摇 数据源的预处理
本研究数据为 2002 年 Landsat ETM 数据(除全
色波段和第 6波段分辨率分别为 15 和 60 m外,其他
波段分辨率均为 30 m),将 ETM 1 ~7波段(波段 6除
外)和全色波段融合得到 15 m分辨率图像,采用监督
分类的方法制作得到 2002 年 1 颐 50000 的合肥市土
地利用类型图.研究区主要土地类型为耕地、林地、草
地、水域和建筑.在此分类中,斑块数为 615.
1郾 3摇 研究方法
基于 GIS,将 2002 年合肥市土地利用类型图的
矢量数据转为栅格数据.为便于对比分析,将土地利
用图转换的栅格单元大小依次设定为 10、20、30、
40、50、60、70、80、90 和 100 m.在 ArcView 软件的空
间分析模块(spatial analysis)中,将新生成的不同粒
度的栅格数据分别转换为 ASC域文件,最后用 Frag鄄
stats(Raster Version 3郾 3)软件计算景观格局指数.
尺度检测图和变异系数的计算在 Excel 软件中
完成.
景观格局指数粒度效应的曲线拟合采用 SPSS
(Version 11郾 5)统计软件完成.
在 Fragstats 3郾 3 中,景观指数包括斑块水平
(patch level)、斑块类型水平(class level)和景观水
平(landscape level)3 种类型.其中,前两种类型指数
是针对单个斑块或不同类型斑块进行分析,而景观
水平指数则是对研究范围内整体特征的描述. 由于
本研究注重研究区域的整体特征分析,故选择景观
水平的 22 个指数,包括斑块数、斑块密度、最大斑块
指数、景观形状指数、平均斑块面积、加权平均斑块
面积、平均斑块形状指数、加权平均斑块形状指数、
平均斑块分维数、加权平均斑块分维数、平均周长面
积比值、加权平均周长面积比值、周长面积分维数、
景观分离指数、斑块丰度、斑块丰度密度、Shannon
多样性指数、Simpson 多样性指数、修正 Simpson 多
样性指数、Shannon 均匀度指数、Simpson 均匀度指
数、修正 Simpson均匀度指数,对合肥市景观格局的
粒度效应进行分析.
2摇 结果与分析
2郾 1摇 合肥市景观格局指数值在不同粒度下的变化
特征
从图 1 可以看出,随着粒度的增加,研究区各景
观指数值表现出不同的变化趋势,说明空间粒度改
变对景观指数变化具有明显影响. 当粒度增加到一
定程度时,景观指数值随粒度增加的变化趋势发生
变化,出现明显或不明显的尺度转折点,这是因为粒
度的变化能够改变斑块边界、分割或融合斑块,从而
改变了景观格局的有关特征,进而导致景观指数值
发生一系列变化.
随着粒度的增加,研究区平均斑块面积和周长
面积分维数总体呈上升趋势.其中,平均斑块面积在
70 和 80 m 处有明显拐点,周长面积分维数在 30、
40、60、70 和 80 m处有较明显拐点.
8611 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 21 卷
图 1摇 合肥市景观格局指数随粒度的变化
Fig. 1摇 Changes of landscape pattern indices of Hefei City with different grain sizes.
摇 摇 随着粒度的增加,研究区斑块数、斑块密度、景
观形状指数、平均斑块形状指数、加权平均斑块形状
指数、平均斑块分维数、加权平均斑块分维数、平均
周长面积比值和加权平均周长面积比总体呈下降趋
势.这些景观格局指数变化的拐点主要集中在 30、
70 和 80 m处,个别指数(平均斑块分维数和加权平
均斑块分维数)在 60 和 90 m处也出现拐点.
随着粒度的增加,研究区最大斑块指数、加权平
96115 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 徐摇 丽等: 空间粒度变化对合肥市景观格局指数的影响摇 摇 摇 摇 摇
均斑块面积、景观分离指数和斑块丰度的变化不大.
其中,除斑块丰度没有拐点外,其余指数的拐点主要
出现在 40、70 和 80 m处.
随着粒度的增加,Shannon 多样性指数、Simpson
多样性指数、修正 Simpson 多样性指数、Shannon 均
匀度指数、Simpson均匀度指数和修正 Simpson 均匀
度指数的变化没有规律,其拐点大都集中在 40、60、
70、80 和 90 m处.
本研究中景观指数的粒度效应与赵文武等[7]
的研究结果基本一致.
2郾 2摇 合肥市景观格局指数在不同粒度下的变异特征
由表 1 可以看出,研究区景观分离指数、Shan鄄
non多样性指数、Simpson 多样性指数、修正 Simpson
多样性指数、Shannon 均匀度指数、Simpson 均匀度
指数、修正 Simpson均匀度指数的变异系数较小,说
明这些指数对空间粒度不敏感;斑块数、斑块密度、
最大斑块指数、景观形状指数、平均斑块面积、加权
平均斑块面积、平均斑块形状指数、加权平均斑块形
状指数、平均斑块分维数、加权平均斑块分维数、平
均周长面积比值、加权平均周长面积比值、周长面积
分维数变异系数较大,说明这些景观指数对空间粒
度变化较敏感;斑块丰度和斑块丰度密度指数随空
间粒度的增长没有变化.
2郾 3摇 合肥市景观格局指数对粒度变化响应的曲线
拟合
研究区各种景观指数对粒度变化都有明显响
应,变化趋势表现出一定的线性或非线性特征,且一
部分景观格局指数对粒度变化的响应曲线可用数学
模型拟合(表 2).孟陈等[11]在研究粒度变化对上海
市景观格局分析的影响中就运用了数学模型对指数
的变化趋势进行拟合. 本研究中部分景观指数的函
数拟合效果较好:景观形状指数可用线性函数进行
拟合,其拟合度达到 0郾 990;斑块密度用二次函数拟
合比用三次函数效果好,其拟合度达 0郾 943;平均斑
块分维数用三次函数进行拟合的拟合度达 0郾 975;
平均面积周长比值可用幂函数进行拟合,其拟合度
达 0郾 973.这些指数的拟合效果均比较理想,与孟陈
等[11]研究结果基本一致. 但有些指数,如最大斑块
指数、加权平均斑块面积、景观分离指数、斑块丰度、
斑块丰度密度以及多样性类指数(Shannon 多样性
指数、Simpson 多样性指数、修正 Simpson 多样性指
数)和均匀度类指数(Shannon 均匀度指数、Simpson
均匀度指数、修正 Simpson均匀度指数)的拟合效果
则不太理想,其原因可能是粒度选取不合适或指数
本身的无规律性.为验证景观格局指数对粒度变化
响应曲线的有效性,增加区分度,本文分别在 45 和
200 m粒度下,计算了 11 种景观指数的实际值和拟
合模型的预测值,其吻合程度较好(表 3).
2郾 4摇 景观格局分析中的尺度域与适宜粒度
不同尺度下景观格局分析的结果有所差异,因
此选择适宜的粒度对景观格局研究显得尤为重要.
景观指数随粒度变化的第一尺度域可确定粒度大
表 1摇 研究区景观格局指数在粒度变化下的变异系数
Tab. 1摇 Variation coefficient of landscape pattern indices with changing grain size in the study area
景观格局指数
Landscape pattern index
变异系数
Coefficient of variation
景观格局指数
Landscape pattern index
变异系数
Coefficient of variation
斑块数 Number of patches 0郾 038051 平均斑块分维数 Mean fractal dimension of patch 0郾 003774
斑块密度 Patch density 0郾 0381 加权平均斑块分维数 Area鄄weighted mean
fractal dimension of patch
0郾 0018
最大斑块指数 Largest patch index 0郾 0039 平均周长面积比值 Mean perimeter鄄area rate 0郾 1132
景观形状指数 Landscape shape index 0郾 0230 加权平均周长面积比值 Area鄄weighted mean
perimeter鄄area rate
0郾 0239
平均斑块面积 Mean of patch area 0郾 0391 周长面积分维数 Fractal dimension of perime鄄
ter鄄area
0郾 0330
加权平均斑块面积 Area鄄weighted mean of patch
area
0郾 0039 景观分离指数 Landscape division index 0郾 0010
平均斑块形状指数 Mean of patch shape index 0郾 0296 斑块丰度 Patch richness 0
加权平均斑块形状指数 Area鄄weighted mean of
patch shape index
0郾 0258 斑块丰度密度 Patch richness density 0
Shannon多样性指数 Shannon爷s diversity index 0郾 0005 Simpson多样性指数 Simpson爷 s diversity in鄄
dex
0郾 0005
修正 Simpson多样性指数 Modified Simpson爷s di鄄
versity index
0郾 0009 Simpson均匀度指数 Simpson爷 s evenness in鄄
dex
0郾 0005
Shannon均匀度指数 Shannon爷s evenness index 0郾 0005 修正 Simpson均匀度指数 Modified Simpson爷
s evenness index
0郾 0008
0711 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 21 卷
表 2摇 研究区景观格局指数随粒度变化的曲线拟合
Tab. 2摇 Curve fitness of landscape pattern indices with changing grain size in the study area
景观格局指数
Landscape pattern index
函数类型
Function type
数学模型
Mathematical model R
2
斑块数 Number of patches 三次函数 Cubic function Y=606郾 467-0郾 1948t-0郾 0012t2 -3郾 0伊10-5 t3 0郾 944
斑块密度 Patch density 二次函数 Quadratic function Y =1郾 2432+0郾 0001t-1郾 0伊10-5 t2 0郾 943
景观形状指数 Landscape shape index 线性函数 Linear function Y=17郾 6156-0郾 0128t 0郾 990
平均斑块面积 Mean of patch area 二次函数 Quadratic function Y=80郾 6079-0郾 0225t+0郾 0011t2 0郾 940
平均斑块形状指数 Mean of patch shape in鄄
dex
三次函数 Cubic function Y=1郾 4767-0郾 0011t-2郾 0伊10-5 t2 +1郾 8伊10-7 t3 0郾 964
加权平均斑块形状指数 Area鄄weighted mean
of patch shape index
三次函数 Cubic function Y=9郾 3949-0郾 0021t-0郾 0001t2 +7郾 5伊10-7 t3 0郾 970
平均斑块分维数 Mean fractal dimension of
patch
三次函数 Cubic function Y=1郾 0586-3郾 0伊10-5 t-3郾 0伊10-6 t2 +1郾 8伊10-8 t3 0郾 975
加权平均斑块分维数 Area鄄weighted mean
fractal dimension of patch
三次函数 Cubic function Y=1郾 2178-5郾 0伊10-5 t-7郾 0伊10-7 t2 +5郾 1伊10-9 t3 0郾 964
平均周长面积比值 Mean perimeter鄄area ratio 幂函数 Power function Y=367郾 059t-0郾 1445 0郾 973
加权平均周长面积比值 Area鄄weighted mean
perimeter鄄area ratio
线性函数 Linear function Y=60郾 1042-0郾 0453t 0郾 990
周长面积分维数 Fractal dimension of perime鄄
ter鄄area
三次函数 Cubic function Y= 1郾 2629 + 0郾 0037 伊 10-5 t - 4郾 0 伊 10-5 t2 + 1郾 8 伊
10-7 t3
0郾 975
表 3摇 45 和 200 m粒度下研究区景观格局指数的实际值与
拟合值
Tab. 3摇 Actual value and fitted value of landscape pattern
indices under grain size of 45 m and 200 m in the study area
景观格局指数
Landscape
pattern index
45 m粒度
45 m grain size
实际值
Actual
value
拟合值
Fitted
value
200 m粒度
200 m grain size
实际值
Actual
value
拟合值
Fitted
value
斑块数
Number of patches
588郾 00 594郾 97 441郾 00 492郾 84
斑块密度
Patch density
1郾 21 1郾 23 0郾 91 0郾 86
景观形状指数
Landscape shape index
17郾 00 17郾 04 4郾 42 15郾 06
平均斑块面积
Mean of patch area
82郾 55 81郾 82 110郾 04 120郾 11
平均斑块形状指数
Mean of patch shape in鄄
dex
1郾 40 1郾 40 1郾 28 1郾 90
加权平均斑块形状指数
Area鄄weighted mean of
patch shape index
9郾 10 9郾 17 7郾 58 10郾 97
平均斑块分维数
Mean fractal dimension
of patch
1郾 05 1郾 05 1郾 03 1郾 08
加权平均斑块分维数
Area鄄weighted mean frac鄄
tal dimension of patch
1郾 21 1郾 21 1郾 20 1郾 22
平均周长面积比值
Mean perimeter鄄area ratio
209郾 18 211郾 76 147郾 28 170郾 70
加权平均周长面积比值
Area鄄weighted mean per鄄
imeter鄄area ratio
57郾 98 58郾 07 48郾 83 51郾 04
周长面积分维数
Fractal dimension of per鄄
imeter鄄area
1郾 37 1郾 20 1郾 52 1郾 10
表 4摇 合肥市景观格局指数计算的适宜粒度范围
Tab. 4 摇 Appropriate grain range of calculation for land鄄
scape pattern indices of Hefei City
景观格局指数
Landscape pattern index
第一尺度域
1st鄄scale
domain
(m)
适宜粒度
Appropriate
grain
(m)
斑块数 Number of patches 10 ~ 30 15 ~ 25
斑块密度 Patch density 10 ~ 30 15 ~ 25
最大斑块指数 Largest patch index 10 ~ 40 20 ~ 35
景观形状指数 Landscape shape index 10 ~ 30 15 ~ 25
平均斑块面积 Mean of patch area 10 ~ 30 15 ~ 25
加权平均斑块面积 Area鄄weighted mean
of patch area
10 ~ 30 15 ~ 25
平均斑块形状指数 Mean of patch shape
index
10 ~ 30 15 ~ 25
加权平均斑块形状指数 Area鄄weighted
mean of patch shape index
10 ~ 30 15 ~ 25
平均斑块分维数 Mean fractal dimension
of patch
10 ~ 30 15 ~ 25
加权平均斑块分维数 Area鄄weighted
mean fractal dimension of patch
10 ~ 30 15 ~ 25
平均周长面积比值 Mean perimeter鄄area
rate
10 ~ 30 15 ~ 25
加权平均周长面积比值 Area鄄weighted
mean perimeter鄄area rate
10 ~ 30 15 ~ 25
周长面积分维数 Fractal dimension of
perimeter鄄area
10 ~ 30 15 ~ 25
景观分离指数 Landscape division index 10 ~ 40 25 ~ 35
Shannon多样性指数 Shannon爷 s diversi鄄
ty index
10 ~ 40 25 ~ 35
Simpson多样性指数 Simpson爷 s diversi鄄
ty index
10 ~ 40 25 ~ 35
修正 Simpson 多样性指数 Modified
Simpson爷s diversity index
10 ~ 40 25 ~ 35
Shannon均匀度指数 Shannon爷 s even鄄
ness index
10 ~ 40 25 ~ 35
Simpson均匀度指数 Simpson爷 s even鄄
ness index
10 ~ 40 25 ~ 35
修正 Simpson 均匀度指数 Modified
Simpson爷s evenness index
10 ~ 40 25 ~ 35
17115 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 徐摇 丽等: 空间粒度变化对合肥市景观格局指数的影响摇 摇 摇 摇 摇
小,分析景观格局的粒度的适宜取值范围,通常由第
一个尺度转折点确定[7] .根据研究区各景观指数变
化曲线的拐点和跃变区间[12],确定合肥市景观格局
分析中的尺度域和适宜粒度范围(表 4).
摇 摇 由于研究区景观格局指数存在尺度转折点,说
明景观特征会在尺度转折点附近发生较大的变化.
由于不同景观指数所反映的景观特征不同,因此不
同指数的尺度转折点并不一致.相应地,景观整体特
征的尺度转折点也并不是一个确定的数值,而是一
个相对较小的区间.在这个区间内,景观指数值的突
变现象较普遍,且不同指数值的突变点并不完全相
同.本研究结果表明,随着粒度的增大,绝大多数景
观格局指数变化曲线存在显著拐点或跃变区间. 由
表 4 可以看出,本文所选取景观指数的第一尺度域
多集中在 10 ~ 30 m和 10 ~ 40 m,研究区这 22 个景
观指数的适宜粒度为 20 ~ 30 m.赵文武等[7]研究结
果表明,在不同比例尺条件下,所选取的 15 个景观
指数的第一尺度域分别集中在 25 ~ 100 m 和 25 ~
150 m,适宜粒度分别为 70 ~ 90 m和 90 ~ 120 m.本
文与赵文武等[7]研究区域分别是合肥市和上海市,
由于地域面积以及所选粒度大小均不同,导致研究
结果不同,但两者所反映的总体特征和趋势基本一
致.
3摇 结摇 摇 语
在粒度 70 m条件下,研究区最大斑块指数、加
权平均斑块面积、景观分离度指数值表现出突然上
升或下降的趋势,属于反常点,其原因还有待于进一
步研究.
本研究所选取的 22 个景观指数中,只有 11 个
指数能很好地被拟合出其变化趋势,其他指数的拟
合效果不甚理想,其原因可能是研究的粒度范围相
对较小,无法反映指数的整体特征,故无法进行较全
面的拟合;也可能是指数本身计算方法的局限,导致
无法进行函数拟合.
景观指数随粒度变化的第一尺度域,是确定粒
度大小、进行景观格局分析的适宜取值范围.在第一
尺度域内,选择中等偏大的粒度既能较好地反映特
征信息,又可以避免冗余的计算工作量.
本研究所选取的 22 个景观指数中,有 13 个对
空间粒度变化较敏感,有 7 个不敏感,有 2 个在空间
粒度增加时没有变化. 说明在用对空间粒度变化敏
感的景观格局指数进行景观格局分析时,选择合适
的空间粒度十分重要,应用时需加以注意.
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作者简介摇 徐摇 丽,女,1958 年生,副教授.主要从事应用数
学和统计分析研究. E鄄mail: xuli@ ahau. edu. cn
责任编辑摇 杨摇 弘
37115 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 徐摇 丽等: 空间粒度变化对合肥市景观格局指数的影响摇 摇 摇 摇 摇