第四讲

花匠小妙招
2024-11-07 08:17

格式（栅格或矢量）栅格的大小或分辨率模型变量变化的算法 2.建立景观空间模型必须确定连接度指标连接度表示相同生境类型的斑块之间的连接性，与很多景观功能密切相关。该指标能很好地反映动物对生境破碎化的反应。连接度指标只在斑块类型和景观水平上有效，没有单个斑块水平的指标。描述景观连接度的指标主要有两个：斑块粘合度指标(patch cohesion index)和连接度指标(connectance index) 连接度指标(connectance index) 斑块粘合度指标(patch cohesion index) 景观指数的应用景观指数可以用来定量地描述和监测景观结构特征随时间的变化。第二节：空间统计方法空间统计学方法适合于数值数据、或者可转化为数指数据的景观格局分析当中。空间统计学方法与景观指标法相比，具有更确切的数学基础，因此具有较高的可靠性。但在应用时需要较复杂的数学计算，而且其结果不够直观，需要一定的统计学基础。空间统计学方法仍处于不断完善中。常用的空间统计学方法包括：空间自相关分析、半方差分析、尺度方差分析、孔隙度分析。另外，谱分析、趋势面分析、小波分析等的应用也较常见。一、空间自相关分析 spatial autocorrelation 空间自相关性分析的目的是：确定空间变量在空间上是否相关，以及相关的程度。空间自相关系数用来描述生态学变量在空间上的分布特征及其对其邻域的影响程度。变量在空间上呈正相关，表示邻域内变量的相似性大于随机分布。相同类型之间有相互吸引或相互促进的作用。呈负相关，表示邻域内变量的相似性小于随机分布。相同类型之间有相互排斥或相互拟制的作用。不相关，表示邻域内变量的相似性接近随机分布。变量分布在空间上没有依赖关系。常用的空间自相关系数有两个：Moran的 I 系数和Geary 的 c 系数 I 系数：取值范围在 -1 倒 1 之间， 0 表示负相关， 0 表示正相关，接近于 0 表示不相关。 c 系数：取值范围在 0 倒 2 之间， 1 表示负相关， 1 表示正相关，接近于 1 表示不相关。可通过统计学方法检验 I 值和c值是否显著地偏离不相关值，即相关性是否显著。自相关图（Correlogram）空间自相关系数随观察的尺度改变而变化。在空间自相关分析时，在一系列不同尺度上计算空间自相关系数，以样点间距为横坐标，以相关系数为中坐标，绘出的图称自相关图。自相关图能反映自相关性随尺度的变化。二、半方差分析 semivariance analysis 半方差分析是地统计学(Geo-statistic)的重要组成部分。地统计学是一系列检测、模拟、估计变量在空间上的相关关系和格局的统计学方法。地统计学强调在短距离之内的观察值比远距离的观察值要更相似，即方差较小。半方差分析的用途主要有2种，一是描述和识别空间格局，二是用于局部优化差值(Kriging). 景观生态学常用其第一个用途。半方差是估计变量空间自相关性的一种方法。半方差的定义及计算公式 Z表示某一系统随机变量，x为空间位置，n为样本，VarZ(x)为方差，h为配对抽样间隔距离，n(h)是抽样间距为h时的样点对的总数，Z（xi）和Z（xi+h）分别是xi和xi+h点的取值。理想化的半方差图自相关阈值：autocorrelation range 结构方差：structural variance 块金方差 nugget variance 基台值：sill 基台值表示变量在该区域中总的变异性块金方差是最小抽样距离的空间变异性及测量误差的结构方差表示空间非随机性造成的变异性减小的值自相关阈值表示变量空间自相关性的空间幅度，大于该阈值的空间尺度上不再存在自相关景观生态学中，根据半方差图可判断景观是否具有斑块性，斑块格局的规律，斑块大小及尺度特征。几种典型空间结构与其半方差图边界明显变化不规则，非线性增加突变在所有尺度上空间梯度逐渐增加周期性变化无空间依赖性具有多尺度特征的等级结构的半方差图三、尺度方差分析 scale variance analysis 尺度方差是一种空间等级分析方法，可用来确定系统总方差在各个组织水平上的分配，反映变量不同组织水平上的变异程度。尺度方差分析在鉴别景观的多尺度性以及景观的等级结构特别有效。方差的可分解性是尺度方差分析的理论基础下面以4个层次的等级系统为例，给出方差分解公式：尺度方差公式用尺度方差、空间自相关系数鉴别等级尺度四、孔隙度分析 (Lacunarity analysis) 孔隙度分析与分形几