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     

基于地理国情数据的合肥市城镇扩展及其景观生态风险研究

以合肥市2015年、2016年和2017年的地理国情数据为数据源,运用ArcGIS和Fragstats软件分析研究区2015—2017年的景观格局;基于景观格局指数评价法建立景观生态风险评价模型,并探讨城镇扩展强度与景观生态风险之间的线性关系。结果表明,2015—2017年间,合肥市景观格局变化显著,城镇用地、交通用地、工矿用地及水域面积总体呈增加态势,而耕地、园地、林地及草地面积总体呈减少态势。合肥市2015—2017年间的景观生态风险均处于极低状态,但随着城镇化进程的加快,期间的景观生态风险指数均呈上升趋势,景观生态安全的压力增大,且城镇扩展强度与景观生态风险之间呈显著的线性关系。     

县域景观生态风险评价

  目的  利用地理国情数据,定量化研究县域尺度下景观生态风险的变化趋势。  方法  以2015和2017年安徽省宿松县国情数据分类合并后的景观分布图为数据源,在地理信息系统(GIS)技术和Fragstats 4.2软件支持下,基于景观指数,采用地统计学方法,定量化分析2015?2017年宿松县土地景观动态变化、生态风险的时空变化及人类干扰活动对其的影响。  结果  宿松县景观破碎化程度不断增高, 多样化程度不断增强,景观分布呈复杂趋势;西北部景观破碎度、分离度、分维度均较低,景观多样化水平低,景观生态风险较低,中部和东南部景观破碎度、分离度、分维度较高,景观分布结构较为复杂,景观生态风险较高;宿松县低生态风险区、较低生态风险区、中等生态风险区面积呈降低趋势,而较高生态风险区和高生态风险区面积呈增加趋势。  结论  宿松县景观生态风险程度有所增加,生态等级表现为低等级向相邻的高等级转化,潜在生态风险程度从高到低排序为矿产资源区、鱼米之乡、交通枢纽镇、农业区、山地旅游区。图6表6参32