基于最佳分析粒度的农村居民点空间格局分析——以万年县为例

提取2018年万年县土地利用变更数据中的农村居民点数据为源数据,依据不同的空间粒度划分为15种农村居民点空间格局,然后选取12个景观指数进行计算,分析农村居民点景观指数的粒度效应,从而确定适宜粒度的范围及最佳分析粒度。在最佳分析粒度效应下,以万年县各乡镇为研究单元,定量分析万年县农村居民点空间分异特征。研究表明,农村居民点景观指数具有明显的粒度效应,综合各个景观指数的第一尺度域,确定万年县农村居民点空间格局分析的适宜粒度范围为30～50 m,最佳粒度为50 m。万年县农村居民点整体布局相对混乱,各乡镇存在较大差异,整理潜力较大。     

县域尺度下不同时序茶园景观格局指数的粒度效应分析

【目的】研究县域尺度下不同时序茶园景观格局指数的粒度效应及适宜粒度范围对揭示茶园景观格局变化及驱动机制具有重要意义。【方法】基于2002—2018年雅安市名山区土地利用现状调查数据,从斑块类型水平分析景观格局指数在10～300 m内的粒度效应确定适宜粒度范围,结合景观面积损失模型确定雅安市名山区茶园景观演变的最佳粒度。【结果】不同景观指数均表现出一定的尺度依赖性,对粒度变化存在高敏感度、中敏感度和低敏感度;景观指数随粒度增加包括单调递减、单调递增及复杂变化3种类型;茶园景观随粒度增加形状趋于规则化,景观空间破碎度和连接度随粒度增加而降低,但同一粒度下景观空间连接度和集聚度随时间增加有所提升。【结论】不同景观指数粒度效应不同,综合景观结构稳定性和信息损失度,确定雅安市名山区茶园景观的适宜分析粒度域为60～110 m,最佳空间粒度为60 m。     

县域尺度下景观指数的粒度效应

  目的  尺度的合理确定是景观格局和生态研究过程的关键。研究县域尺度下景观指数的粒度效应，并计算景观指数的适宜粒度范围对分析景观格局变化具有重要意义。  方法  以2017年安徽省宿松县的景观分布图为数据源，从类型和景观水平分析了各个景观指数在20~500 m粒度范围内的粒度效应，并选取适宜的粒度范围；通过拟合函数揭示不同景观格局指数随粒度增大的变化特征；结合景观面积损失精度评价模型确定宿松县景观格局变化的最适宜空间粒度值。  结果  景观指数具有一定的空间粒度效应性，其中大部分景观指数的可预测性强，但景观总面积、平均面积分维数、平均形状指数、Simpson多样性、Simpson均匀度指数对空间粒度响应不敏感；景观指数的粒度效应曲线可分为单调递减、单调递增、无变化、复杂变化4种类型；景观指数的拐点主要集中在70和200 m；在景观水平下景观指数粒度效应曲线拟合后的函数主要为幂函数，且拟合程度高。  结论  宿松县景观格局变化的适宜粒度为100~110 m，最佳粒度为100 m。图3表1参27     

最佳粒度下的七台河市景观格局分析

为了探究资源型城市转型背景下景观格局的变化趋势,以七台河市2010、2015年2期土地利用数据为基础,采用景观粒度效应分析和面积损失评价方法,分析不同粒度下景观指数的变化和区域土地面积精度的变化,并确定景观格局分析的最佳粒度为50 m.在该粒度的支持下,分别从斑块类型水平和景观水平对七台河市景观格局变化特征进行分析.结果表明,2010—2015年研究区整体景观破碎度高,连通性呈下降趋势,景观类型更加丰富;耕地和林地为研究区主要景观类型,各类型呈现规则化发展的趋势.     

湄潭县城规划区景观指数的粒度效应分析

基于贵州省湄潭县2010年航拍遥感影像与2007年的TM(thematic mapper)图像,利用ArcGIS 9.3软件、Fragstats 3.3和SPSS软件,选择了15个景观指数,分析了湄潭县景观指数随粒度变化表现出来的粒度效应,并对景观指数的曲线拟合函数进行了分析与计算.结果表明:在选取的粒度范围内,随着粒度大小的变化,大多数景观指数都表现出明显的粒度效应,说明景观指数对粒度具有尺度依赖性.选取的15个景观指数的粒度效应可以分为总体上升、平稳降低后稳定、波动降低、波动降低后稳定和不规则变化5种情况.另外,数据源分辨率的大小对景观指数的粒度效应也有一定影响.部分景观指数随粒度变化响应的曲线分别可以用线性函数、二次函数、三次函数、反函数、幂函数和对数函数进行拟合.对于湄潭县而言,利用航拍遥感影像进行景观指数分析的适宜粒度范围是2-10 m,利用TM图像进行景观指数分析的适宜粒度范围是55～65 m;建议选取高分辨率影像数据对该研究区的景观格局特征进行分析.     

景观格局指数的粒度效应——以沈阳城市森林为例

基于沈阳市2006年QuickBird卫星影像,以城市森林为对象,从景观和斑块类型水平研究了25个常用景观格局指数在细粒度范围(粒度边长＜30 m)的粒度效应.结果显示:(1)25个指数随粒度增加的响应可分为3类:单调上升或下降、u型或n型变化和无规律变化.(2)5种城市森林类型对景观格局指数的粒度效应表现出2种趋势:以小斑块为主的附属林和道路林随粒度增加斑块数量急剧减少,相应指数变化幅度较大;以大斑块为主的风景游憩林、生产经营林和生态公益林,景观格局指数对斑块数量变化不敏感,但随粒度增加斑块面积增加,引起面积加权平均斑块面积和有效格网大小等指数较大变化.(3)通过景观格局指数尺度检测图的拐点,沈阳城市森林景观格局分析的适宜粒度为5 m.     

塞罕坝地区植被景观格局时空尺度效应

为探讨植被景观格局时空尺度效应,运用随机森林分类方法解译塞罕坝地区3期(1989、2000和2016年)遥感影像,并利用简单聚合法将景观类型栅格数据进行空间粒度上推,计算基于斑块类型水平和景观水平的景观格局指数;采取尺度图谱分析不同时空尺度草地、天然次生林、灌木及人工林等植被类型的景观尺度效应,通过信息熵模型确定了景观格局分析的最佳空间粒度。结果表明:(1)4种植被景观在空间尺度上具有相同的变化特征,而在时间尺度上表现出不同的变化趋势;(2)不同景观指数对时空尺度的响应结果不同,边缘密度、斑块密度、景观形状指数、聚集度指数及蔓延度指数在时空尺度上具有较强的尺度效应,且90 m为研究区植被景观格局的最佳分析粒度;(3)草地、天然次生林在1989—2016年期间,破碎化程度增加,对研究区的生物多样性造成威胁。     

基于地理国情监测数据的绵竹市农村居民点景观空间格局分析

以地理国情监测数据为基础，采用核密度估计方法和景观格局指数法，运用ArcGIS和Fragstats空间分析技术对绵竹市农村居民点景观格局指数进行空间格局特征分析，并侧重分析其与自然因素的关联性。结果表明：绵竹市农村居民点分布不均匀，居民点总体上呈“西北部稀疏，东南部密集”的分布状态，其数量和密度差异较大，斑块形状不规则。高程、坡向、坡度和河流等自然因素对绵竹市的农村居民点空间格局分布的影响较大：居民点主要分布在东、东南和南等坡向，随着离河流距离、高程、坡度的增加，农村居民点的个数、用地面积、集聚程度总体上呈减少的趋势，对居民点形状的影响较小。99.8%的居民点分布在498～898 m的高程带内；65.2%的居民点分布在东、东南和南坡向；92.3%的居民点分布在0～5°坡度内；51.5%的居民点分布在0～1 000 m的河流缓冲带内。     

基于GIS的山区和平原景观指数粒度效应分析

以山东省莱芜市钢城区和茌平县土地利用图为对象,以景观格局分析程序Fragstats 3.3为分析工具,探讨了不同地形条件下景观指数随粒度增加的变化特征。结果表明:尺度转折点不是1个值,而是1个相对较小的区间;地形越陡、景观格局越复杂,所发生的第1尺度转折点的粒度就越小;第1尺度域是选择适宜粒度的较好取值范围。对山区土地利用图进行景观指数计算的适宜粒度范围是90~110 m,平原土地利用图的适宜粒度范围是120~140 m。     

丘陵区农村居民点时空格局演变及其整治分析———以重庆市北碚区为例

以北碚区2009年和2014年的土地利用变更数据为基础数据,利用GIS技术、景观格局分析、Voronoi图Cv值,对丘陵区农村居民点布局的影响因子及时空变化特征进行分析;并通过确定农村居民点的区位适宜性,将其划分为不同的整治类型.结果表明:6年来北碚区农村居民点斑块数量及占地面积呈下降趋势,斑块破碎化加剧,土地整治有较大需求;农村居民点的分布有向地势平坦,道路、水源便利,以及靠近中心城区的地区聚集的趋势,且环境因子在不同地形位地区对居民点布局的影响程度不同.地形位指数在3以下,距道路800 m以内,距水源1 000m以内,距中心城区2 500m以内对农村居民点分布影响较大;根据北碚区实际情况,提出包入式发展型、集聚式发展型、控制式发展型和迁弃式发展型4种整治模式.     

光谱分析、色谱分析、电化学分析在饲料分析中的应用

从简速传统的饲料检测中存在操作复杂而误差大等缺点，结合近几年仪器分析在饲料分析中应用的研究进展，对光谱分析、色谱分析、电化学分析技术在饲料分析中的运用进行了概述。     

事件树与故障树相结合的系统可靠性分析法

事件树分析和故障树分析都是系统可靠性分析方法，各有长短，相辅相成，互相结合可以取长补短和提高可靠性分析质量，本文提出了ＥＴＡ与ＦＴＡ结合的依据，方法，步骤与应用范围，并分析了ＳＮ１０－１０型断路器操作过程的可靠性，作为这种结合的示例。     

基于因子分析和聚类分析的食品上市公司投资价值分析

基于18家上市公司2019年的财务数据,构建企业财务指标评估体系,运用因子分析法和聚类分析法,从盈利能力、偿债能力、发展能力和营运能力4个方面分析食品上市公司的投资价值.根据因子得分计算出企业综合排名,并提出提升食品上市公司投资价值的相关建议.为投资者规避风险、做出最优决策提供了理论基础,也在一定程度上有利于企业查漏补缺、完善自身经营现状.     

SAS软件在回归分析中的应用

SAS软件是目前世界上应用最广泛的数据分析软件之一,它具有强大的统计功能和较好的人面交互性。本文通过实例介绍了如何用SAS软件进行农业试验的直线回归分析和多重线性回归分析。     

基于社会网络分析的美国ILS图书情报院校关系研究

以ALA认证的ILS哲学博士的美国院校为研究对象,将这些院校的ILS师资背景相关数据转换为一个多量矩阵,运用社会网络分析法和社会网络分析软件UCINET,对社会网络图进行分析,得出美国图书情报院校之间的联系。     

基于Ridit的蚌埠市能见度变化趋势分析

能见度在一定程度上可以反映空气污染程度的高低.该文基于蚌埠市自1952年以来的能见度观测资料,分析了能见度长期变化趋势.首先基于Ridit分析将能见度等级数据转化为连续变量,然后基于Ridit值进行了趋势检验.检验结果表明,无论是4个季节还是全年的能见度在1960年之后都有显著的下降趋势,并且在绝大多数时间区间内,下降趋势是显著的.     

通径分析在春小麦产量分析中的应用

本文对黑龙江垦区优质春小麦10个新品种的6个产量性状及产量进行了相关与通径分析,结果表明:麦粒容重、小穗数、千粒重和穗长是影响小麦产量主要性状,小麦各产量性状对产量的直接作用依次为:穗长、千粒重、粒容量、小穗数、穗粒数和株高。小麦各产量性状对产量的综合作用依次为:粒容量、千粒重、穗长、株高、穗粒数和小穗数。     

线性分析在饲养试验结果分析中的应用

分析了线性分析法的理论基础,举例说明了该方法在饲养试验结果分析中的意义及方法,分析了在实际应用时应注意的问题,旨在提高饲养试验结果分析的精确性和准确性。     

基因芯片数据分析中的基因集合分析技术

基因芯片是一种高通量研究生命规律的技术,但是如何从海量的基因芯片数据中获得生物信息依旧是一个难题。基因集合分析技术可以从这些海量的生物数据中揭示出潜在的被影响的生物过程。     

运用计算机视觉识别技术进行馒头气孔结构分析

【目的】利用计算机数字图像分析提取馒头结构的气孔特征，以评价计算机视觉分析在馒头品质评价中的作用。【方法】试验1选用强筋品种Weaver、中筋品种宁春4号和弱筋品种京411，按粉质仪吸水率采用3个加水量处理，共计9个不同样本。图像分析中，采用K-均值算法将气孔从背景中分割出来，提取了3个气孔特征，即气孔总面积、气孔平均面积和气孔总数目，用于数据分析。试验2利用图像分析对11个样本进行馒头品质评价，并与实验室人工主观评分进行比较。【结果】试验1结果表明所取的3个特征能够较好反映加水量和筋力强弱对馒头气孔结构的影响，随着加水量增加和面筋强度增强，气孔总面积增加，这与馒头体积增大一致。试验2中馒头气孔图像特征的评价与人工评价具有较高的一致性，表明计算机图像分析能够较好反映馒头内部结构优劣。【结论】利用图像分析进行馒头品质评价是可行的。