全 文 ：不同尺度下城市景观综合指数的空间
变异特征研究 3
岳文泽1 　徐建华2 3 3 　徐丽华1 　谈文琦2 　梅安新2
(1 浙江大学东南土地管理学院 ,杭州 310029 ;2 华东师范大学地理系 ,上海 200062)
【摘要】　在 GIS与 RS技术支持下 ,采用 5 m 分辨率的 SPO T 遥感图像数据 ,从城市土地利用角度 ,利用
半变异函数对不同尺度的景观多样性、聚集度与分维数的空间变异进行了定量分析. 结果表明 ,不同尺度
下 3 种指数的空间变异具有相似特征 ,各个尺度上都具有空间依赖性 ,尺度越小 ,空间依赖性越大 ,空间变
异的细节更显著 ,空间自相关性对总体变异的贡献逐渐增加 ,但尺度过小 ,有时会破坏景观内部结构. 不同
指数的半变异函数模型在相同尺度上差异显著 ,说明不同景观指数在不同尺度下的半变异函数模型不具
可比性. 就研究上海市内部土地利用结构而言 ,1 km 的幅度是较合适的空间尺度. 景观指数空间变异特征
是尺度的函数 ,尺度对景观格局的影响不能忽视. 景观综合指数对尺度响应的生态过程揭示了上海城市空
间结构的规律性 :在小尺度上的复杂无规律性 ,中尺度上的多中心性和大尺度上的圈层结构性 ,但各个尺
度是相互依赖的 ,没有绝对界限.
关键词 　尺度 　空间格局 　半变异函数
文章编号 　1001 - 9332 (2005) 11 - 2053 - 07 　中图分类号 　Q143 　文献标识码 　A
Spatial variance characters of urban synthesis pattern indices at different scales. YU E Wenze1 ,XU Jianhua2 ,
XU Lihua1 , TAN Wenqi2 , MEI Anxin2 ( 1 College of Southeast L and M anagement , Zhejiang U niversity ,
Hangz hou 310029 , China ; 2 Depart ment of Geography , East China Norm al U niversity , S hanghai 200062 ,
China) . 2Chin. J . A ppl . Ecol . ,2005 ,16 (11) :2053～2059.
Scale holds the key to understand pattern2process interactions ,and indeed ,becomes one of the corner2stone con2
cepts in landscape ecology. Geographic Information System and remote sensing techniques provide an effective
tool to characterize the spatial pattern and spatial heterogeneity at different scales. As an example , these tech2
niques are applied to analyze the urban landscape diversity index ,contagion index and fractal dimension on the
SPO T remote sensing images at four scales. This paper modeled the semivariogram of these three landscape in2
dices at different scales ,and the results indicated that the spatial variance characters of diversity index ,contagion
index and fractal dimension were similar at different scales ,which was spatial dependence. The spatial dependence
was showed at each scale ,the smaller the scale ,the stronger the spatial dependence. With the scale reduced ,more
details of spatial variance were discovered. The contribution of spatial autocorrelation of these three indices to to2
tal spatial variance increased gradually ,but when the scale was quite small ,spatial variance analysis would destroy
the interior structure of landscape system. The semivariogram models of different landscape indices were very dif2
ferent at the same scale ,illuminating that these models were incomparable at different scales. According to above
analyses and based on the study of urban land use structure ,1 km extent was the more perfect scale for studying
the spatial variance of urban landscape pattern in Shanghai. The spatial variance of landscape indices had the
character of scale2dependence ,and was a function of scale. The results differed at different scales we chose ,and
thus ,the influence of scales on pattern could not be neglected in the research of landscape ecology. The changes of
these three landscape indices displayed the regularity of urban spatial structure at different scales , i . e. ,they were
complicated and no regularity at small scale ,polycentric at moderate scale ,and circle2zoning at big scale.
Key words 　Scale , Spatial pattern , Semivariogram.3 国家自然科学基金资助项目 (40371092)3 3 通讯联系人.
2004 - 04 - 09 收稿 ,2004 - 07 - 23 接受.
1 　引 　　言
景观格局是景观生态学的重要研究内容之一.
衡量景观格局特征最常用的方法是采用景观生态学
指数[3 ,22 ] . 但随着景观生态学的发展 ,单纯利用景
观指数计算景观格局已经成为历史 ,而格局2过程2
尺度的耦合关系研究是当前的研究前沿之一. 其中
关于格局与尺度的关系研究是目前正在兴起的一个
热点 ,但研究成果数量较少 ,结论较简单[4 ,8 ,12 ] . 景
观生态学中的尺度最具复杂性和多样性 ,多尺度问
题历来就是景观生态学的核心问题[13 ,20 ] . 岳天祥
等[28 ]认为 ,目前生态地理建模目前需要研究的理论
核心是多尺度问题. Wu 等[23 ]认为 ,尺度与尺度推
应 用 生 态 学 报 　2005 年 11 月 　第 16 卷 　第 11 期 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
CHIN ESE JOURNAL OF APPL IED ECOLO GY , Nov. 2005 ,16 (11)∶2053～2059
移是 21 世纪景观生态学 10 大研究的主题之一. 关
于景观生态学中尺度的理论和方法 , Turne 等[15 ]在
20 世纪 80 年代就进行了研究 ,而在 2000 年前后邬
建国在自己的著作和文章中多次论述[19～23 ] . Wu
等[20 ]认为 ,景观生态学中尺度主要是指空间和时间
上的粒度 (grain) 和幅度 (extent ) . 对于空间数据或
图像资料而言 ,粒度对应于最大分辨率或像元大小 ;
幅度是指研究对象在空间的持续范围. 从粒度的角
度进行空间尺度推移是容易理解的 ,例如不同空间
分辨率的遥感影像就是不同粒度的例证 ,也出现了
一些相关研究成果[1 ,12 ,21 ,30 ] . 但由于单个粒度内只
具有单一的属性 ,显然无法计算综合景观指数 (如多
样性、聚集度等) ,而幅度由于包含若干类型斑块 ,因
此可以计算综合景观指数. 邬建国[21 ,22 ]也提出了幅
度变换的方法 (例如从中心外推 ,从对角线的一角向
另一角推) ,但每个幅度只有一个样本 ,显然无法衡
量相应幅度下整个研究区的空间变异特征.
空间异质性是产生空间景观格局的主要原
因[22 ,25 ,27 ] .由于对空间分析缺乏了解 ,目前大部分
景观生态学者对空间异质性研究还停留在通过观察
景观指数在地图上的分布状况 ,进行定性描述 ,而对
其空间关系和空间相互作用的定量研究还亟待深
入[2 ,6 ] . 在不同尺度上 ,同一景观的某一变量的自相
关程度相差很大[18 ] . Levin[8 ]认为 ,因为生态系统及
其格局是在多尺度上存在的 ,所以空间异质性分析
必须考虑尺度问题. 但是空间异质性的定量分析由
于缺乏工具 ,在某种程度上存在较多的问题 ,而半变
异函数凭借自身的属性 (充分考虑了区域化变量在
空间上的随机性与自相关性) ,很好地揭示了景观指
数在某一尺度上的空间变异特征 ,目前在生态学、土
壤学、气候学中已有广泛的应用[7 ,10 ,16 ,17 ] . 不同景
观指数空间异质性的尺度效应及其生态过程是本文
要解决的首要问题. 本文提出一种新的幅度变换方
法 :吸收粒度变化的思路 ,既考虑了综合景观指数要
在一定幅度内计算 ,又考虑了空间上同时均匀取样 ,
然后对不同指数用半变异函数定量描述其在不同尺
度下的空间变异的特征.
本文提出了一种新的尺度推移方法 ,深入到空
间格局的核心 ,根据空间关系原理 ,利用半变异函数
定量衡量景观格局的空间变异特征 ,为衡量不同尺
度下 ,综合景观指数的空间变异的特征提供了一种
科学可行的技术路线. 另外通过对多样性、聚集度和
分维数在不同尺度上的空间变异特征比较 ,揭示了
城市景观格局的尺度效应 ,为进一步研究该格局产
生的过程提供新的思路.
2 　研究方法
211 　城市景观及类型划分
根据城市景观的特性 ,并结合各类不同景观类型的经
济、文化与生态功能 ,将上海市景观类型划分如下 :居住景
观 ,主要指城市居民的住宅小区和成片的居民点 ;工业及仓
储景观 ,主要指各类工矿企业、仓储及其附属设施 ;道路交通
景观 ,主要包括铁路、各级公路以及交通站场等 ;建筑工地景
观 ,城市开发过程中各种正在建设或待建的工地等 ;城市绿
化景观 ,包括各类公共绿地、公园以及各种防护林带和防护
绿地等 ;城市农业景观 ,主要指城市边缘区 ,具有强烈城市特
色的菜地、耕地、园地等农业用地 ;河流水域景观 ,主要指河
流及各种水面 ;商业文化景观 ,主要指城市中提供商业、政
治、文化、教育等服务的设施等 [14 ,24 ,29 ] .
212 　景观指数选取
结合研究区域的特点 ,选用以下景观指数描述本区景观
格局特征 :Shannon 多样性指数 (SHDI) 、聚集度指数 (CON2
TA G) 、周长面积分维数 ( PAFRAC) .
213 　景观指数空间异质性的衡量 ———半变异函数
一般把具有不确定性和结构性双重属性的空间变量称
为区域化变量. 区域化变量首先是一个随机函数 ,具有局部
的、随机的、异常的性质 ;其次 ,区域化变量具有一般的或平
均的结构性质 ,即变量在点 x 与偏离空间距离为 h 的点 x +
h 处的观测值 Z ( x) 与 Z ( x + h) 具有某种程度的自相关. 区
域化变量考虑系统属性在所有分离距离上任意两样本间的
差异 ,并将此差异用其方差来表示 ,这就是半变异函数 [2 ] . 设
区域化变量 Z ( x) 满足二阶平稳假设和本征假设 ,则半变异
函数γ( h) 定义为[7 ,10 ,11 ,17 ,26 ] :
γ( h) = 12 N ( h) 6N ( h)i =1 [ Z ( x i) - Z ( x i + h) ]2 (1)
式中 , h 为两样本点的空间分隔距离 , N ( h) 是分隔距离为 h
时的样本对总数. 可见 ,半变异函数是地理现象分布中的空
间依赖性与空间异质性的一个综合性衡量指标. 半变异函数
具有 4 个极为重要的参数 :块金值、基台值、变程及分维数.
当间隔距离 h = 0 时 ,γ( h) = C0 ,称为块金值 ,通常表示由
实验误差或小于实验取样尺度引起的变异 ,较大的块金值说
明了在较小尺度下存在着重要的生态过程. 当 h 增大到 A 0
时 ,γ( h) 从非零值达到一个相对稳定的常数 C0 + C ,称为基
台值 A 0 为变程. 分维数 D 则表示半变异函数的曲率. 同时
由于受到各种外部输入因子的影响 ,空间依赖性和空间异质
性水平在不同的方向上差异显著 ,因此半变异函数也存在着
各向同性和各向异性[9 ,17 ,26 ] .
一般认为区域化变量 Z 的空间异质性 S H (z) ( spatial
heterogeneity )由两部分组成 :一部分是随机误差引起的 (尺
度效应、测量误差等) ;另外一部分则为空间自相关引起的.
所以 ,可以用下式表示 :
S H ( z) = S HR (随机部分) + S HA (空间自相关部分)
(2)
4502 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　16 卷
块金值 C0 表示随机部分的空间异质性. 较大的块金值
表明小尺度上的某种过程不可忽视 ,而 C 则表示空间自相
关部分引起的空间异质性 ,所以基台值 C0 + C 则表示系统
属性或区域化变量的最大变异. 基台值越大 ,表示总的空间
差异性程度越高. 那么块金值与基台值之比 C0/ C0 + C 则反
映了随机部分引起的空间异质性占总空间异质性 S H ( z ) 的
比重. C/ C0 + C 则反映了结构因素对总空间异质性的贡献
程度[17 ,26 ] .
214 　幅度变换与景观指数计算
数据源采用 2002 年 7 月 23 日 ,5 m 分辨率的 SPO T 全
色遥感影像. 以上海外环线为研究区域 ,研究区总面积
67213 km2 ,首先对遥感影像进行纠正 ,结合区域环境背景和
实地调查 ,在 GIS 的支持下 ,目视判读 ,对遥感影像进行解
译 ,得到景观类型图. 道路和河流均采用面状要素表示 ,斑块
总数为 4 924 个 ,平均斑块面积 0114 km2 ,面积标准差 0163.
然后在 GIS 支持下 ,进行粒度变换. 通过对不同粒度下景观
指数计算结果的比较 ,确定适宜的粒度为 20 m. 用相同大小
的网格与景观格局图叠加 ,分别用景观分析软件 Fragstats
计算每一个格内的景观指数 ,得到一个幅度下景观指数的空
间分布格局. 改变网格大小 ,计算另外一个幅度下景观指数
的空间分布格局. 015、1、2 和 4 km 4 种大小不同的网格对应
的样本数分别为 2 789、607、193 和 57 个. 计算对应的 4 种幅
度下各个样本的景观指数. 通过地统计软件 GS + 模拟不同
幅度下景观指数半变异函数模型 ,分析不同指数的空间变异
特征对尺度变换的响应.
3 　结果与分析
311 　不同尺度下 3 种景观指数的半变异函数
假设景观指数的变化在空间上是均匀的 ,没有方
向差异 ,即为各向同性 ,得到多尺度下的景观指数变
异函数、拟合后的理论模型及其参数 (图 1～3) . 由图
1 可见 ,不同幅度下半变异函数曲线差异十分显著 ,
空间尺度越小 ,半变异函数曲线变化也就越复杂. 对
各个尺度下的半变异函数曲线的理论拟合模型差异
也比较大.图 2 同图 1 ,不同幅度下半变异函数曲线的
差异十分显著 ,当幅度增加 ,半变异函数的变化趋于
简单. 015 km 幅度下的半变异函数理论拟合模型为
指数模型 ,其它 3 种尺度下的最优理论模型均为高斯
模型.由图 3 可见 ,不同幅度下周长面积分维数半变
异函数曲线的差异十分显著 ,015 km 尺度下的半变
异函数曲线 ,与其他 3 种具有明显的差异 ,其最优的
理论拟合模型是纯块金效应的线性模型.
312 　多样性指数的空间异质性及其尺度效应
多样性指数是基于信息论基础之上 ,用来表征
系统结构的复杂程度. 从图 1 各个幅度下可以看出 ,
城市景观格局的多样性指数具有明显的空间自相关
性 :距离较小 ,空间异质性也较小. 在一定的范围内 ,
图 1 　不同尺度下多样性指数的半变异曲线及其理论模型
Fig. 1 Semivariogram and its theoretical model of SHDI at four extents.
多样性指数的空间变异与距离呈正相关. 当距离增
加时 ,相似性减小 ,多样性指数在空间上的差异也增
加 ,半变异函数增大. 半变异函数的斜率表征了这种
空间变异的速度. 015 km 幅度上 ,在变程范围内空
间变异的程度最大 ,说明小尺度上空间格局变化最
复杂 ,其半变异函数检测了更多的变异.
多样性指数具有明显的尺度依赖性 ,半变异函
数在不同的尺度上差异十分显著. 015 km 幅度上 ,
理论模型为指数模型 ,其中块金值较小 ,为 010462 ,
说明 015 km 幅度内尺度效应不明显. 基台值为
01206 ,说明该尺度下景观格局多样性变异最大. 而
块金与基台值比为 012238 ,说明多样性指数的空间
异质性有 22138 %是由尺度效应和随机因素贡献
的 ,而 77162 %的变异则是系统自身空间自相关贡
献的. 1 km 幅度上 ,球状模型的块金值为 011143 ,
基台值则为 013606 ,块金基台比为 013170. 2 km 幅
度上 ,高斯模型的各个参数为 :块金值 011582 ,基台
值 014714 ,块金基台比则为 013356. 4 km 幅度上 ,
高斯模型块金值为011620 ,基台值为014720 ,块金
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图 2 　不同尺度下聚集度指数的半变异曲线及其理论模型
Fig. 1 Semivariogram and its theoretical model of CON TAG at four ex2
tents.
图 3 　不同尺度下周长面积分维数的半变异曲线及其理论模型
Fig. 1 Semivariogram and its theoretical model of PAFRAC at four ex2
tents.
基台比为 013432. 可见 ,随着尺度的增加 ,半变异函
数的块金值也不断增加 ,即块金效应逐渐增强 ,表明
随机部分所造成的空间异质性也不断增加. 因为随
着尺度的增加 ,掩盖了该尺度内部更小尺度上的变
异特征 ,尺度掩盖的误差则以块金效应体现出来. 从
4 km 到 015 km ,发现块金基台比不断减小 ,说明随
机部分引起的空间异质性占总空间异质性 S H ( z )
的比重逐渐减小 ,即空间自相关造成的空间异质性
对系统总空间异质性的贡献不断增加[17 ,20 ] .
多样性大小取决于幅度内景观类型的丰富度、
各类面积的均匀度. 当幅度较小而景观类型的斑块
面积大于幅度的时候 ,在一个幅度内只有一、两种景
观类型 ,多样性必然较低. 而当幅度增加时 ,内部类
型相应增加 ,但这同时受到不同区域景观类型及其
破碎度的影响. 因此 ,较小的尺度揭示更多的局部变
化 ,空间自相关性保持在较小的范围内 ,变程一般较
小 ;当幅度增加时 ,掩盖了小尺度内的变异 ,揭示更
多的宏观变异特征 ,例如 4 km 幅度的空间自相关
性在整个区域内存在. 上海市土地利用的圈层结构
决定了多样性指数空间变异对不同尺度的响应特
征.就对上海市外环线以内的城市土地利用结构研
究 ,从上述 4 个尺度选择一个合适的尺度来看 ,则
015 km 显然太细 ,而 4 km 得到的多样性的变化规
律显然太简单 ,考虑到半变异函数模型的拟合结果 ,
1 km 是个比较合适的尺度.
313 　聚集度指数的空间异质性及其尺度效应
聚集度指数反映景观中不同斑块类型的非随机
性或聚集程度. 与多样性指数不同 ,聚集度指数明确
考虑斑块类型之间的邻接关系 ,因此能够反映景观
组分的空间配置特征. 与多样性相反 ,在靠近外环的
部分农田区 ,斑块面积大 ,连接度高 ,聚集度最大 ;市
中心区和城市边缘区 ,由于类型复杂 ,破碎度高 ,聚
集度较小 ,而居住圈层聚集度也较大. 但是在不同的
尺度上这个变化规律显然不同. 图 2 就给出不同尺
度下研究区内斑块聚集度的空间变异情况. 聚集度
也具有明显的空间自相关性 ,尺度越小 ,自相关的存
6502 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　16 卷
在范围相应较小 ,但空间自相关性越强. 各个幅度下
的空间异质性随距离的增加而增加.
聚集度指数半变异函数的块金值从 015 km 幅
度下的 0129 增加到 1 km 下的 01455 ,2 km 下的
01523 和 4 km 下的 01557 ,说明 015 km 已经是很小
的尺度 ,更小尺度上的变异对总体变化规律影响很
小.块金值的逐渐增加说明了随着尺度的增加聚集
度在更小范围内的变化被忽视 ,尺度效应增强. 总体
上空间异质性的特征趋于简单 ,宏观变化规律更显
著. 从不同幅度上块金基台比的变化可以看出 ,随着
幅度的增加 ,聚集度的空间自相关性引起的空间差
异对总体变异的贡献逐渐减小[17 ,20 ] . 所以从研究上
海市内部城市土地利用结构来看 ,当尺度过大时 ,损
失了太多的空间规律信息 ,例如只能反映部分圈层
之间的变化 ;当尺度过小时 ,总体的规律被局部的规
律所掩盖 ,也不能反映城市土地聚集的主要规律. 考
虑到拟合模型的各个参数以及样本的数量 ,聚集度
指数的半变异函数模型在 1 km 幅度上拟合的结果
最好. 1 km 尺度是研究上海市城市土地聚集度空间
变化的一个比较合适的尺度[17 ,20 ] .
314 　分维数的空间异质性及其尺度效应
分形结构最重要的特征之一就是自相似性 ,即
整体结构可由其结构单元的反复叠加而形成[4 ,27 ] .
分维数本身就是尺度的函数. 因此 ,对于具有分形结
构的景观 ,其斑块性在不同的尺度上应该是相似的.
但是在同一种尺度上 ,这种自相似性在空间上的变
化特征是怎样的呢 ? 图 3 就揭示了 4 种尺度上的自
相似性在空间上的变化特征 ,部分幅度内 ,分维数在
变程内的变异程度随距离的增加而增加 ,这一点与
多样性指数和聚集度指数相同 ,说明不同幅度范围
内的分维数在空间上也具有自相关性 ,而且尺度越
小 ,空间依赖性越强. 分维数在空间上具有自相关
性 ,但是强度明显小于多样性和聚集度. 这是因为面
积周长分维数是由一个幅度内所有类型的斑块形状
决定的 ,当两个幅度空间接近时 ,其内部的景观类型
显然相似性高于距离远的 ,而在城市内部相同类型
的斑块形状显然是相似的. 另外当幅度越小其内部
的类型越简单 ,这种空间自相关性显然越强. 但是当
幅度小到一定范围 ,人为分割了景观斑块原有的形
状 ,破坏了其分形结构. 例如 015 km 幅度下 ,分维
数的半变异函数的块金值最大 ,这与半变异函数理
论不符. 显然对于上海城市景观分形特征尺度研究 ,
015 km 幅度对于数据源来说太小 ,破坏了城市景观
系统原来的景观形状的分形结构. 1～4 km 块金值
逐渐增加 ,说明分维数的空间异质性开始具有正常
的尺度效应[17 ,20 ] . 对于上海城市景观的形状分形的
空间变异特征研究 ,1 km 也是一个较合适的空间尺
度.
315 　不同尺度下景观指数空间异质性的城市生态
过程
城市景观是一种人为景观 ,同其他人类干扰较
弱的景观类型有着本质的区别. 从生态学角度看 ,城
市是一个社会、经济、自然 3 个亚系统组成的复合人
工生态系统 ,在其内部更强调系统的经济功能、社会
功能 ,而生态功能反而得到弱化. 所以 ,特定城市景
观格局下的生态过程是在自然环境背景下 ,人类决
策不断变化的综合过程[24 ,27 ] .
从上海市景观格局的形成因素看 ,主要包括自
然环境背景、历史背景、经济效益、社会文化效益、生
态效益、交通条件 (对外交通、城市内部交通) 、国家
宏观经济政策 (浦东开放) 、城市规划等. 而现在的格
局就是上述变量综合作用的结果. 例如 ,市中心区由
于土地成本最高 ,只有高经济效益、高社会效益的类
型才能分布在这里 ,原来经济效益低下的石库门住
宅区外迁 ,原来造成苏州河严重污染的工业区外迁 ,
取而代之的是提供更高社会生态效益的广场绿地、
休闲娱乐中心、政治办公中心 ;更高经济效益的金融
中心、商务中心等 ,形成所谓的 CBD (中央商务区) .
而从 CBD 向外 ,大多数是一些中高档住宅区 ,类型
相对单一. 再向外 ,接近内环线附近 ,各种因素综合
作用形成了上海的一些次中心 ,类型最复杂 ,包括商
业中心、交通站场、教育文化区、大型绿地、居住区
等. 而从内环线向外则是一些工业仓储用地 ,中低档
住宅区 ,景观类型相对较复杂. 再向外则是大部分地
区都是现代城市农业景观 ,景观类型单一 ,斑块面积
很大 ,而且破碎度较小. 由此可见 ,尽管没有北京那
样十分显著的圈层结构 ,由于自然与社会经济因素
的共同作用 ,上海总体上仍然具有圈层分布的特征.
但是由于黄浦江阻隔 ,浦东开发和城市规划 ,打破了
圈层结构形成的自然过程 ,许多地方出现不对称性 ,
导致上海的这种圈层结构并不明显 ,特别是整个黄
浦江以东地区以及闵行的莘庄地区等[5 ,14 ,29 ] . 但是
这种格局是总体上的 ,在不同尺度上并不相同 ,上述
不同尺度上的格局变异揭示了不同尺度上的城市空
间格局特征 ,其生态学过程其实就是自然2社会2经
济耦合过程.
在不同尺度上 ,集聚扩散效应与偶然因素 (空间
自相关性与随机性)同时存在的规律是绝对的 ,上述
750211 期 　　　　　　　　　　岳文泽等 :不同尺度下城市景观综合指数的空间变异特征研究 　　　　　　　　　　　
3 种指数从景观斑块组合的复杂性、聚集程度、和相
似性 3 个主要方面都说明了这一点 ,只是不同的尺
度上二者的贡献不同而已. 在小尺度上 ,多样性、聚
集度和分维数的空间变异都是最为复杂的 ,而且空
间上的相关性只是在很小的距离内存在 ,没有出现
中心聚集现象 ,总体上没有明显的规律存在 ;到 1
km 尺度上 ,空间变异的复杂性相对降低 ,但是变程
扩大了 ,空间自相关性在较大范围内存在 ,说明某些
区域出现一些集聚中心 ;而随着尺度增加 ,空间自相
关性反而增强 ,说明不同圈层的变异被尺度掩盖 ,而
在两个方向相同圈层之间的相似性被体现出来 ,上
述 3 个指数的变异函数及其参数都印证了这一点.
这就形成了上海市城市景观格局在小尺度上的复杂
无规律性 ,中尺度上的多中心性和大尺度上的圈层
结构性 ,但各个尺度是相互依赖的 ,没有绝对的界
限[5 ,14 ,27 ,29 ] .
4 　讨 　　论
多样性、聚集度与分维数分别是 3 种不同的景
观生态学的综合指标 ,揭示了景观格局的不同特征.
但是它们在不同尺度下的空间变化特征具有相似的
特征 ,存在着空间自相关性 ,而且在各个尺度上都具
有空间依赖性 ,即随着距离的增加 ,空间变异增强 ,
当超过一定的距离时 ,空间自相关性则消失. 对比各
个不同的尺度 ,尺度越小 ,这种空间依赖性就越强.
通过对多样性、聚集度与分维数半变异函数的
尺度分析发现 ,随着尺度的增加 ,块金值增大 ,掩盖
了更小尺度上的变化特征 ;大尺度主要揭示更宏观
的空间变异规律 ,随着尺度减小 ,更多细节规律被揭
示出来 ,空间自相关性对 3 种指数总体变异的贡献
都是逐渐增加的. 其空间变异对尺度的响应是由城
市土地利用结构决定的. 对于面积周长分维数 ,当尺
度过小 ,则会破坏景观系统的内部分形构造. 不同景
观指数的半变异函数模型在相同的尺度上差别很
大 ,说明不同景观指数在不同尺度下的半变异函数
模型并不具有可比性.
不同景观指数空间变化对尺度的响应不同 ,不
同景观指数在不同尺度下的半变异函数模型及参数
各不相同 ,但是就研究上海城市内部土地利用的空
间结构而言 ,不论是多样性、聚集度还是分维数的空
间变异 ,1 km 的幅度范围显然是一个比较好空间尺
度.可见尺度的选择对景观指数空间变异的影响十
分显著 ,所以在城市景观生态学的研究中 ,尺度对景
观格局的影响不能忽视.
城市生态系统是一种社会、经济、自然复合的人
工生态系统 ,其生态学过程就是自然2社会2经济耦
合过程. 多样性、聚集度和分维数对尺度的响应揭示
了上海城市空间结构上的规律性 :在小尺度上的复
杂无规律性 ,中尺度上的多中心性和大尺度上的圈
层结构性 ,但各个尺度是相互依赖的 ,没有绝对的划
分界限.
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作者简介 　岳文泽 ,男 ,1977 年生 ,博士后. 主要从事景观生
态与 GIS 研究 ,已发表论文 10 多篇. Tel : 13918737799 ; E2
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950211 期 　　　　　　　　　　岳文泽等 :不同尺度下城市景观综合指数的空间变异特征研究