全 文 ：科尔沁沙地景观结构特征对沙漠化
过程的生态影响 3
常学礼1 ,2 3 3 　于云江3 　曹艳英2 　高玉葆1
(1 南开大学生命科学学院 ,天津 300071 ;2 烟台师范学院地理与旅游系 ,烟台 264025 ;3 北京师范大学资源科学研究所 ,
北京 100875)
【摘要】　采用方差分析 (ANOVA) 、相关分析和回归分析 ,从时间和空间 2 个尺度对科尔沁沙地景观结构
特征对沙漠化的生态影响进行了研究. 结果表明 ,任何单一景观结构对沙漠化的影响都不明显. 多因子
PCA 分析表明 ,景观结构对沙漠化有明显作用 ,它是景观承载了自然和人为作用后的景观要素组合对沙
漠化的二次作用 ,是自然与人为作用的结果反馈. 在时间尺度上 ,第一和第二分量占总信息量的 90126 % ,
说明在过去 40 年中景观结构对沙漠化的影响相对简单 ,只有一个峰值. 在空间尺度上 ,第一和第二分量占
总信息量的 80. 20 % ,景观结构对沙漠化的驱动作用相对复杂 ,有 2 个峰值. 这表明景观结构特征对沙漠
化的影响在空间尺度上要比时间尺度上更为复杂.
关键词 　时空尺度 　沙漠化 　景观结构 　主成分分析
文章编号 　1001 - 9332 (2005) 01 - 0059 - 06 　中图分类号 　P208 ,Q149 　文献标识码 　A
Ecological effects of landscape structure on desertif ication process of Keerqin sandy land. CHANG Xueli1 ,2 , YU
Yunjiang ,CAO Yanying1 , GAO Yubao1 ( 1 College of L if e Sciences , Nankai University , Tianjin 300071 , China;
2 Department of Geography and Tourism , Yantai Normal College , Yantai 264025 , China;3 Institute of Resources
Science , Beijing Normal University , Beijing 100875 , China) . 2Chin. J . A ppl . Ecol . ,2005 ,16 (1) :59～64.
By the methods of ANOVA , correlative analysis and regression analysis , this paper studied the ecological effects
of landscape structure on desertification process of a typical Keerqin sandy land at spatial and temporal scales.
The results showed that any single factor of landscape structure indices had no remarkable impact on desertifica2
tion (significant at 95 %) . Principal component analysis ( PCA) on the landscape structure indices suggested that
landscape structure played an important role in desertification , because it reflected the interaction between natu2
ral changes and human being’s activities and was the feedback of the interaction. At temporal scale , the contri2
bution rate of the first and second vectors reached 90. 26 % of total information. There was a single peak in de2
sertification , which indicated that the influence of landscape structure was simple during the past four decades.
At spatial scale , the contribution rate of the first and second vectors was up to 80. 20 % , and there were two
peaks in desertification , which indicated that the influence of landscape structure was more complicated at spatial
scale than at temporal scale.
Key words 　Temporal2spatial scale , Desertification , Landscape structure , Principal component analysis.3 国家重点基础研究发展规划项目 ( G2000018607) 和国家自然科学
基金资助项目 (49601020) .3 3 通讯联系人.
2003 - 09 - 23 收稿 ,2004 - 07 - 19 接受.
1 　引 　　言
在景观生态学研究中 ,已经发展和完善了许多
数量化的景观测度指标[9 ,10 ] ,这些指标涵盖了景观
结构特征的各个方面[6 ] . 概括起来这些指数包括了
两个层次 ,即斑块层次和景观层次[4 ,5 ] . 结构特征是
所有景观要素的综合集成 ,是景观中所有面状属性
的综合表示. 景观异质性的最大特征是尺度依
赖[11 ,18 ] ,这一特征使其成为景观生态学研究中的主
要内容[5 ] . 在景观结构特征对沙漠化的影响分析
中 ,沙漠化是研究的主题 ,它往往是以某行政区为研
究对象[14 ] . 在一个行政区域内 ,土地利用与覆盖变
化的主要影响因子 ,如国家环境和经济政策、人口变
动、气候变化等[4 ,12 ,13 ,17 ] ,可以认为是相对均质的 ,
而由土壤、植被、地形地貌等因子决定的景观往往是
异质的[16 ] ,这一点在沙漠化地区更为明显. 此外 ,与
斑块层次不同 ,景观层次强调以景观中不同斑块类
型的相互影响与作用形成的空间构形为主要研究内
容. 因此 ,本文将对景观结构特征对沙漠化的影响进
行分析 ,从而揭示景观结构对沙漠化的影响机制 ,完
善沙漠化的发生和发展理论.
2 　研究区域与研究方法
211 　自然概况
研究区位于我国内蒙古自治区奈曼旗境内 ,地处 120°
应 用 生 态 学 报 　2005 年 1 月 　第 16 卷 　第 1 期 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
CHIN ESE JOURNAL OF APPL IED ECOLO GY ,Jan. 2005 ,16 (1)∶59～64
19′40″～121°35′40″E , 42°14′10″～43°32′20″N. 该区属于温
带大陆性半干旱气候类型. 平均气温 618 ℃;年平均降水量
36613 mm ,主要集中在 6、7、8 月 ,占全年降水的 6714 % ;年
平均蒸发量 1935 mm ; ≥8 级年平均大风日数 3315 d ,以春
季大风出现次数最多 ,占全年总日数的 55 %～61 % ;年平均
沙暴日数 716 d ,最多高达 23 d. 该区的主要植物种有小叶锦
鸡儿 ( Caragana microphylla) 、差巴嘎蒿 ( A rtemisia haloden2
dron) 、扁蓿豆 ( Mellissitus ruthenicus) 、糙隐子草 ( Cleistogenes
squarrosa)和狗尾草 ( Setaria vi ridis) 等灌木、多年生和一年
生草本植物组成.
212 　影像解译
以内蒙古奈曼旗为研究区域 ,以专题地图和 TM 影像
(121 - 30)为信息源 ,其中 1958 和 1974 年用中国科学院兰
州沙漠研究所出版的“大沁他拉地区沙漠化土地现状图”(1∶
10 万) ,其它年份以 Landsat TM 影像为信息源 ,时像分别为
1985 年 9 月 6 日、1991 年 8 月 22 日、1996 年 9 月 2 日和
1998 年 9 月 26 日. 影像几何校正用 ERDAS 8. 4 软件完成 ,
影像解译和拓扑用 Arcview3. 2 和 Arcinfo7. 0 软件来进行. 通
过全数字化目视解译完成了研究区的景观类型图 (图 1A) .
在解译中以土地利用/ 覆盖的特征为解译基础 ,然后将其重
新组合为沙地景观类型. 考虑到本文的研究目的 ,将景观类
型划分为流动沙丘、半固定沙丘、固定沙丘、农田、湿地、水
体、河流与居民地等 8 类.
图 1 　研究区域沙地景观解译矢量图 (A)和转换后的珊格图 (B)
Fig. 1 Vector (A) and grid map (B) of interpretation of study area.
213 　景观取样
21311 基于同一时间尺度的空间取样 　在 Arcview 界面中 ,
对内蒙古奈曼旗 1998 年 9 月 26 日 TM 影像分别建立了 9
个大小相等、位置都不相同的矩形 AOI 取样区 ,然后在
Arcinfo 的环境中对沙地景观解译图 (Coverage 格式) 分别用
Clip 命令截取不同 AOI 区域的景观解译图 ,具体操作如图 2
所示.
21312 基于同一空间尺度的不同时段取样 　对经过几何校
正的底图建立AOI取样区 ,分别截取不同时期的图像 . 根据
图 2 　景观结构指数计算流程
Fig. 2 Calculating procedure of landscape structure indices.
A :Clipping and interpreting the study area from geometric corrected im2
age in Arciew environment ;B : Processing the topology of the interpreted
map and the sampled areas in Arcinfo environment ;C :Clipping sampled
areas from the interpreted map in Arcinfo environment ;D :Landscape in2
dices by employed the Fragstats program ; E : Converting data format
from vector to arcgrid in Arcview environment .
最小定律法则 , TM 影像的解译精度以 1∶10 万为基准. 最
后 ,对所有景观解译图进行数据格式转换 (由矢量图转换为
珊格图 ,图 1B) .
214 　沙漠化程度与景观指数
沙漠化程度指数是衡量某一区域沙漠化总体状况的一
个数量表征 ,沙漠化程度指数 (D G)用下式来计算 [1 ] :
DGi = ( M i + k1 ×S M i + k2 ×Fi) / A i (1)
式中 , DGi 为研究区沙漠化程度 , M i 为研究区内流动沙丘地
面积 , S M i 为半固定沙丘地面积 , Fi 为固定沙丘面积 , A i 为
区总面积 , i 为某一时期 , k1 和 k2 为待定权重因子 ( k1 =
016 , k2 = 013) , DGi 的值变化在 0～1 之间.
针对沙地景观特点选取了景观形状指数等 7 个指标进
行分析 ,各指标介绍如下 [7 ,8 ] :
1) 景观形状指数 ,是景观范围内总边界长度的标准化
度量 ,其值越大 ,说明景观中不同斑块类型的集合程度越低.
L S I = E
min E (2)
式中 , L S I 为景观形状指数 ,取值范围 L SA ≥1 ; E 为景观中
所有边界线的总和 (包括景观中的背景边界) ;min E 为景观
中的最小可能边界 ,有 3 种情况 : ①当 A - n2 = 0 时 ,min E
= 4 n ; ②当 n2 < A ≤n ( n + 1) 时 ,min E = 4 n + 2 ; ③当 A >
n ( n + 1)时 ,min E = 4n + 4. 在上述三种情况中 , A 为景观面
06 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　16 卷
积 , n 为比 A 小的最大整数正方形的边长.
2) 景观分维数 ,是景观空间格局复杂程度的度量. 其值
越大说明景观格局越复杂.
PA FRA C =
2[ ( N 6m
i - 1
6n
j - 1
ln Pij2) - ( 6m
i - 1
6n
j - 1
ln Pij) 2 ]
( N 6m
i = 1
6n
j = 1
ln pij 3 ln aij) - ( 6m
i = 1
6n
j =1
ln pij) ( 6m
i =1
6n
j = 1
ln aij 2)
(3)
式中 , PA FRA C 为景观分维数 ,取值范围 1 ≤PA FRA C ≤2 ;
aij为第 ij 个斑块的面积 , pij为第 ij 个斑块的周长 , N 为景观
中总斑块数量. 在景观分维数的计算中 ,景观背景斑块不参
加计算.
3) 总核心区面积 ,占景观总面积的比例是景观中不受
边界效应影响程度的一个度量.
TCA = 6m
i = 1
6n
j = 1 i
aij (1/ 10000) (4)
式中 , TCA 为核心区总面积 ,单位为 hm2 ; aij为第 ij 个斑块
的核心区面积. 该指标受边界深度取值大小的制约. 本文边
界深度取值为 10 m.
4) 景观聚集度 ,表示景观中不同斑块类型间的扩散程
度. 其值变化在 0 ≤CON TA G ≤100.
CON TA G = [1 + 6m
t = 1
6k
k = 1
[ ( Pi) (
gik6m
k = 1
gik
) ] ×
[ln ( Pi) (
gik6m
k = 1
gik
) ]/ 2 ln ( m) ] ×100 (5)
式中 , CON TA G 为景观聚集度 , Pi 为某类型斑块占景观的
比例 , gik为 2 倍的景观类型 i 和 k 之间的像元数量.
5) 景观集合度 ,景观组成要素的最大可能相邻程度的
度量.
A I = [ 6m
t = 1
( Gii
max gii
) Pi ] ×100 (6)
式中 , A I 为景观集合度 (取值范围 A I ≥0) , Pi 为某类型斑
块占景观的比例 , gii为同一斑块类型 i 不同斑块之间的像元
数量 ,max gii为同一斑块类型 i 不同斑块之间的最大可能像
元数量. 其中 : ①当 A - n2 = 0 时 ,max gii = 2 n ( n - 1) ; ②当
m ≤n 时 ,max gii = 2 n ( n + 1) + 2 m - 1 ; ③当 m > n 时 ,
max gii = 2 n ( n + 1) + 2 m - 2. 在上述三种情况中 , A 为景观
面积 , n 为比 A 小的最大整数正方形的边长 , m = A - n2 .
6) 景观多样性指数 SHDI 和景观均匀度指数 SHEI ,在
文献[10 ]中已有详尽的介绍.
本文景观结构特征对沙漠化影响的分析采用 ANOVA
分析、主成分分析法和关联分析法 ,分析过程用 SPSS1115 软
件来完成. 景观指数的计算用 Mc Garigal 在互联网上提供的
Fragstats 313 软件 ,用 Arcgrid 数据格式 ,经过图 2 的流程计
算完成.
3 　结果与分析
311 　在时空尺度上景观结构指数与沙漠化的
ANOVA 和关联分析
已有研究表明 ,沙漠化在时空尺度上具有典型
的异质性特征[2 ,15 ] . 但是 ,如何判别在这一过程中
景观结构也发生了显著的变化 ,则必须进行方差分
析 (ANOVA) . 因为在自然景观中异质性具有普遍
性 ,而关键是其在时空尺度上的变化是否显著. 若显
著 ,则可确定其变化受到了某种过程的影响. 在本文
中 ,选用的 7 个景观结构指数理解为对研究区域沙
漠化影响的不同处理 ,不同时间段和空间域的 GIS
取样则理解为组间重复次数. 结果表明 (表 1) ,在
95 %的置信度下 ,景观结构在时间尺度上 ( F =
111279 > F0105 = 2. 372) 和空间尺度上 ( F = 71335
> F0105 = 21266)都有显著差异. 那么 ,这种差异与
对应发生的沙漠化是否存在联系呢 ? 用式 (1) 计算
的不同时空尺度上土地沙漠化程度的结果与所对应
的景观结构指数 (用 Fragstats 313 计算)进行单因子
关联分析 ,结果表明 ,不同景观结构指数在时空尺度
上与沙漠化的关联程度都未达到显著或较显著的水
平 (表 2) ,说明景观结构对沙漠化的影响是一个多
因子综合过程 ,必须进行多因子分析才能进一步揭
示其内在规律.
312 　时间尺度上景观结构对沙漠化影响的多因素
分析
在时间尺度上主成分分析表明 (表 3) ,由景观
形状指数、景观分维数、总核心区面积、景观聚集度、
表 1 　不同时空尺度上景观结构指数的 ANOVA分析
Table 1 ANOVA analysis of landscape structure indices during different temporal and spatial scales
差方和
SS
自由度
df
标准差
MS
F 计算值
F
概率值
P2value F 查表值F0. 05
时间尺度 组间 Between groups 0116158 6 0102693 11127863 5148 E207 2137179
Temporal scales 组内 Within groups 0108357 35 0100239
总计 Total 0124515 41
空间尺度 组间 Between groups 0191487 6 0115248 7133526 8115 E206 2126557
Spatial scales 组内 Within groups 1116407 56 0102079
总计 Total 2107894 62
161 期 　　　　　　　　　　　常学礼等 :科尔沁沙地景观结构特征对沙漠化过程的生态影响 　　　　　　　　　　　
表 2 　在时空尺度上景观结构与沙漠化的关联分析
Table 2 Correlation analysis of landscape structure indices in different temporal2spatial scales
景观形状指数
LSI
景观分维数
PAFRAC
总核心区面积
TCA
景观聚集度
CON TAG
景观多样性
指数 SHDI
景观均匀度
指数 SHEI
景观集合度
AI
沙漠化(时间) Temporal2DG
- 01515c - 01094c - 01414c 01721c - 01584c - 01584c 01507c
沙漠化(空间) Spatial2DG 01086c 01417c - 01090c - 01615c - 01258c 01631c - 01187c
a 双尾检查关联程度显著 (在 0101 水平上) Correlation is significant at the 0101 level (22tailed) ; b 较显著 (在 0105 水平上) Correlation is significant at
the 0105 level ;c 不显著 Not significant .
表 3 　在时间尺度上因子分析的特征值及主成分贡献率
Table 3 Eigenvalues and cumulative percent of factors analysis at tem2
poral scales
第一主成分
PC 1
第二主成分
PC 2
第三主成分
PC 3
第四主成分
PC 4
特征值
Eigenvalue 31676 21642 01666 01016
贡献率
Proportion ( %) 521519 371746 91511 01233
累计贡献率
Cumulative ( %) 521519 901265 991777 100
景观集合度指数、景观多样性指数和景观均匀度指
数等 7 个指标所组合的景观结构指标主要综合成 2
个主成分 ,其中第一主成分 ( PC1) 对沙漠化影响的
贡献率为 52. 5 % ,第二主成分 ( PC2) 的贡献率为
3717 % ,二个主成分的累计贡献率为 9012 %.
　　从各景观结构要素在各分量中的载荷量来看
(表 4) ,在第一主成分中 ,不同景观结构要素按绝对
值大小依次为 CON TA G、SHDI、SHEI、L SI、AI、
TCA 和 PAFRAC. 除 TCA 和 PAFRAC 的载荷量较
低外 ,其他景观结构指数的载荷量绝对值变化在
01795～01991 之间. 在第二主成分中 ,不同景观结
构要素的贡献率按绝对值大小依次为 PAFRAC、
TCA、AI、L SI、SHDI、SHEI 和 CON TA G ,二者排序
正好相反. 其中不同因子的绝对载荷量除 CON TA G
较低外 ,其他因子绝对值变化在 01576～01929. 此
外 ,用贡献率最大的第一主成分中载荷量最大的变
量 CON TA G与沙漠化过程进行单因子回归分析 ,
结果表明 , R = 01496 < R011 ,5 = 01669 二者之间无
显著回归关系 (图 3) ,进一步说明景观结构的单一
因子对沙漠化的影响不显著.
　　因为第一、二主成分拥有了总信息量的
9012 % ,可以用它们的排序坐标和沙漠化程度来构
表 4 　在时间尺度上的主成分载荷量
Table 4 Loadings of component at temporal scales
变量
Variable
第一主成分
PC 1
第二主成分
PC 2
第三主成分
PC 3
第四主成分
PC 4
L SI景观形状指数 01801 - 01587 01105 - 01042
PAFRAC景观分维数 - 01101 - 01929 01345 01088
TCA 总核心区面积 01277 01639 01717 - 01027
CON TA G景观聚集度 - 01991 - 01088 - 01102 01000
SHDI景观多样性指数 01816 01576 - 01020 01042
SHEI景观均匀度指数 01816 01576 - 01021 01042
AI景观集合度 - 01795 01596 - 01103 01043
　图 3 　时间尺度上景观聚集度对沙漠化的影响
Fig. 3 Effects of landscape contagion on desertification degree at tempo2
ral scales.
成三维图 ,从而可以直观地分析第一和第二主成分
对沙漠化的影响. 图 4A 显示 ,在时间尺度上 ,沙漠
化程度的最高值出现在 PC 1 轴的中部与 PC 2 轴的
最小端的交界区域 (图 4A 中箭头所指处) . 而 PC 1
轴主要承载了 CON TA G 和 AI (负相关关系) 以及
SHDI 和 SHEI(正相关关系)的信息 ,PC 2 主要轴承
图 4 　景观结构指数的 PC1 和 PC2 与沙漠化程度的关系
Fig. 4 Relation between PC1 and PC2 of landscape structure indices and
desertification degrees.
A :时间尺度 Temporal scales ; B :空间尺度 Spatial scales.
26 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　16 卷
载了 PAFRAC(负相关关系)和 TCA (正相关关系) .
所以景观结构对沙漠化的影响是一个多因子复合过
程 ,其中 PC 1 轴取值在 - 015～015 之间 ,PC2 轴取
值在小于 - 110 之间对沙漠化的影响最明显 (图
4A) .
313 　空间尺度上景观结构对沙漠化影响的多因素
分析
空间尺度上的景观结构对沙漠化的影响主成分
分析结果与时间尺度不尽相同 (表 5) ,主要区别为
当主成分为 3 个分量时 , 累计贡献率才达到
9215 % ,明显低于时间尺度 ,说明景观结构与沙漠化
的关系比时间尺度更复杂. 其中 ,第一主成分 ( PC1)
和第二主成分 ( PC2)对沙漠化影响的贡献率累计为
8012 %.
表 5 　在空间尺度上因子分析的特征值及主成分贡献率
Table 5 Eigenvalues and cumulative percent of factors analysis at spa2
tial scales
第一主成分
PC 1
第二主成分
PC 2
第三主成分
PC 3
第四主成分
PC 4
特征值
Eigenvalue 31684 11929 01865 01455
贡献率
Proportion ( %) 521635 271560 121356 61499
累计贡献率
Cumulative ( %) 521635 801195 921522 991051
　　从各景观结构要素在分量中的载荷量来看 (表
6) ,在第一主成分中 ,CON TA G、AI 的载荷量最大分
别为 - 01903 和 - 01921 ,作用方向随 PC1 轴值的增
加而减小. PAFRAC 与 SHEI 的载荷量相对次之 ,分
别为 01881 和 01787 ,且为正值 ,说明其作用方向与
前二者相反. 在第二主成分中 , SHDI 作用最明显 ,
载荷量为 01906 ,L SI 和 TCA 次之 ,分别为 01735 和
01717.
表 6 　在空间尺度上的主成分载荷量
Table 6 Loadings of component at spatial scales
变量
Variable
第一主成分
PC 1
第二主成分
PC 2
第三主成分
PC 3
第四主成分
PC 4
L SI景观形状指数 01576 01735 - 01314 01128
PAFRAC景观分维数 01881 - 01142 - 01261 01331
TCA 总核心区面积 - 01523 01717 01201 01412
CON TA G景观聚集度 - 01903 01105 - 01413 - 01003
SHDI景观多样性指数 01137 01906 - 01010 - 01385
SHEI景观均匀度指数 01787 01134 01600 - 01001
AI景观集合度 - 01921 01062 01356 01108
　　第一、二主成分与沙漠化程度的分析表明 (图
4B) ,在空间尺度上 ,沙漠化程度的最高值出现了两
个峰值 (图 4B 中箭头所指) ,其中一个峰值位于 PC
1 轴值 > 015 和 PC 2 轴 - 0125～0125 之间的区域 ;
另一个峰值位于 PC 1 轴 - 1125～ - 015 与 PC 2
- 0125～0125 之间. 其中 PC 1 轴主要承载了 AI 和
CON TA G(负相关关系) 以及 PAFRAC 和 SHEI (正
相关关系) 的信息 , PC 2 主要轴承载了 SHDI、L SI
和 TCA (正相关关系)的信息. 2 个峰值在 PC 1 轴上
的区域不同 ,而在 PC 2 轴上的区域相同 ,说明 PC 1
轴承载的信息对沙漠化的影响复杂 ,而 PC2 轴承载
的信息对沙漠化的影响较简单. 轴的值增加 ,作用增
强. 第三主成分贡献率虽然较大 (1213 %) ,但各变量
载荷量明显降低 ,只有 SHDI 较高 ,为 01600. 为了证
明单因子对沙漠化的影响是否显著 ,同样用贡献率
最大的第一主成分中载荷量最大的变量 AI 与沙漠
化过程进行单因子回归分析 ,结果表明 (图 5) , R =
01187 < R011 ,8 = 01549 二者之间无显著回归关系.
图 5 　空间尺度上景观集合度景对沙漠化的影响分析
Fig. 5 Effect of landscape aggregation index on desertification degree at
spatial scales.
4 　讨 　　论
景观形状指数、景观分维数、总核心区面积、景
观聚集度、景观集合度指数、景观多样性指数和景观
均匀度指数等 7 个指标 ,它们分别代表了景观的形
状特征 (L SI 和 PAFRAC) 、边缘效应 ( TCA) 、同类斑
块的空间相邻与扩散程度 (AI 和 CON TA G) 以及不
同斑块的面积组合特征 ( SHDI 和 SHEI) . 结果表
明 ,在时空尺度上景观结构指数的集合对沙漠化有
显著的影响 ;但是 ,沙漠化程度与任一景观结构指数
之间不存在显著关系 ,这说明景观结构特征对沙漠
化的影响是一个综合与复杂的过程.
在时间尺度上景观结构对沙漠化的影响主要表
现在 两 个 分 量 , 其 中 第 一 分 量 的 贡 献 率 为
521519 % ,主要受不同斑块类型的扩散程度 (景观聚
集度 CON TA G)和不同斑块面积组合信息 (景观多
样性 SHDI ) 的 影 响. 第 二 分 量 的 贡 献 率 为
371746 % ,主要受景观中的斑块形状 (景观形状指数
PAFRAC)的影响. 由沙漠化程度在 PC1 和 PC2 轴
上的分布特点 ,可以得出如下结论 : PC 2 轴的最小
端对应于沙漠化程度高的区域 ,说明景观形状越复
361 期 　　　　　　　　　　　常学礼等 :科尔沁沙地景观结构特征对沙漠化过程的生态影响 　　　　　　　　　　　
杂 ( PAFRAC 越大 , PC2 轴值越小) ,对沙漠化的影
响越大 ,这一现象与已有的动态变化研究结果一
致[2 ,15 ] . PC 1 轴取值在中等范围之内 ,即中等程度
的聚集程度和中等多样性对沙漠化的影响最大.
在空间尺度上景观中不同斑块类型间的相邻性
和扩散程度对第一分量 ( PC 1 轴) 的影响最大 ,载荷
量分别为 - 01921 和 - 01903 ;由它们为主合成的第
一分量对沙漠化的影响呈双峰型 ,第一高峰出现在
PC 1 轴的值为 - 1 左右 ,第二高峰在 015 左右. 第二
分量主要受景观多样性 (SHDI) 的影响最大 ,载荷量
为 01906 之间. 沙漠化的两个峰值都分布在 PC 2 轴
值较大的一端 ( - 0125～0125) . 两个高峰值的出现 ,
说明景观结构对沙漠化的影响在空间尺度上要比时
间尺度上复杂 , 这与生态空间异质性理论相吻
合[17 ] .
参考文献
1 　Chang X2L (常学礼) , Gao Y2B (高玉葆) . 2003. Quantitative ex2
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作者简介 　常学礼 ,1963 年出生 ,博士 ,教授. 主要从事景观
生态学和恢复生态学研究 ,在国内外发表论文 78 篇. E2mail :
xlchang @eyou. com
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