景观常用数据 景观动态变化模拟概述

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本文目录

1. 景观动态变化模拟概述
2. 景观生态学常用的软件
3. 1∶万遥感地质填图应用数据选择

景观动态变化模拟概述

景观生态学的核心在于强调大空间尺度上景观格局的生态影响，景观动态研究是其中重要的方面。景观动态变化是指景观变化的过去、现状和未来趋势。景观动态变化过程包括不同组分之间复杂的相互转化过程。景观格局的动态研究可以有效揭示组分之间复杂的集合变化特征，景观组分转移的细节信息可灵敏地体现社会经济活动中景观管理的政策特点(陈昌笃，1991;赵翼等，1990;马安青等，2025;马克明等，1998)。

景观变化的动态模拟从两个层次上进行，变化的集合程度和数学方法。集合程度可以区分 3种景观变化模型，为整体景观变化模型、景观分布变化模型和景观空间变化模型，见表 5-1。

表 5-1景观变化模型

(据 PerBrinck等，1989)

按照性质的差异，可以将景观格局动态模型划分为 5大类型，即基于行为者( agent-based)的景观变化模型、经验统计模型、最优化模型、动力模拟模型和混合综合模型(傅伯杰，1995)，按照机理可以将景观变化模型分为随机景观模型、邻域规则模型和景观过程模型(包括渗透模型、个体行为模型和空间生态系统模型) 3类景观空间模型(郭旭东等，1999)。

1.随机景观模型

随机景观模型是研究景观格局和过程在时间和空间上的整体动态(余新晓等，2025)，不涉及具体的生态过程，是一种试图将空间信息与概率分布相结合的模型。该类景观模型融合了几何方法(描述系统)、统计方法(分析系统)和机制方法(模拟过程)等建模手段，或是把生物反馈原理引入空间动态模型，或是把空间特征引入传统生态学模型中。其中最常用的是马尔柯夫链模型(邬建国，2025)。

2.邻域规则模型

景观动态变化过程中，斑块的变化既取决于上一个时间点的状态，同时还受到相邻斑块性质和变化的影响，这种影响可以被组织成一系列约束景观动态变化幅度和方向的规则。邻域规则模型就是基于这一前提构建的一类景观动态模型，是一种能在景观水平上产生复杂的景观结构和行为的离散型动态模型。目前，应用最普遍且最具有代表性的邻域规则模型为细胞自组织模型( CA模型)。

构成元胞自动机的部件被称为“元胞”，每个元胞具有一个状态。这些元胞规则地排列在“元胞空间”的格网上，各自的状态随时间变化，根据一个局部规则来进行更新，即一个元胞在某时刻的状态取决于且仅仅取决于上一时刻该元胞的状态以及该元胞的所有邻居元胞的状态。元胞空间内的元胞依照这样的局部规则进行同步的状态更新，整个元胞空间则表现为在离散的时间维上的变化。

从数学上定义，有限的元胞自动机是一个四元组:

森林景观格局与生态规划研究:以长白山地区白河林业局为例

这里 A代表一个元胞自动机系统; L表示元胞空间，d是一正整数，表示元胞自动机内细胞空间的维数; S是元胞的有限的、离散的状态集合; N表示一个所有邻域内元胞的组合(包括中心元胞)。f是基于邻近函数实现的转换规则，根据转换规则，元胞可以从一种状态转换为另一种状态。

CA模型的一般特征为:①空间离散和齐次性，每个细胞的变化都服从相同的规律，细胞的分布方式相同;②时间的离散性;③状态的离散和有限性;④同步计算，可将 CA模型的状态变化看成是对数据或信息的计算或处理;⑤局部性，每一个细胞的当前状态只对于半径为 r的邻域细胞在下一时刻的状态可能发生影响。从信息传输的角度来看，在 CA模型中信息传输的速度是有限的;⑥维数高，在动力系统中一般将变量的个数称为维数，从这个角度来看，CA模型应属于一类无穷维动力系统。

CA模型简单、灵活、明了，应用广泛，最大优点就是可以把局部性小尺度上观测的数据结合到邻域转化规则之中，然后通过计算机模拟来研究在大尺度上系统的动态特征。该模型还长于在特定的约束体系作用下，揭示景观组分的持续增长或减少过程、生物行为方式或生态干扰的扩散过程。从数据结构角度看，由于 CA模型中的细胞和基于栅格 GIS中的栅格结构相同，所以该模型易于和 GIS、遥感数据处理等系统进行集成(李哈滨等 1988，1996;肖笃宁，1999，Zhang X-F等，2000)。

但 CA模型在景观生态学应用中，也存在着一定的局限性，主要表现在:①过分强调邻近单元的状态，考虑到的仅是局部的相互作用，忽略了区域和宏观因素的影响;②模型考虑的单元属性较为单一，而实际景观中单元属性是由多层次多要素综合构成的，单元之间还存在着相互作用;③转换规则事先确定，而现实景观动态过程通常表现为某种可能性和倾向性，状态转换不是完全确定的;④时间和空间分辨率难以把握，而这将直接影响到模拟结果的准确性( Jia H等，1998)。

3.景观过程模型

景观过程模型是从机制出发来研究某生态过程(如干扰或物质扩散)在景观空间里的发生、发展和传播。该方法通常有 3种建模出发点:①利用一种已知的物质运动规律来对景观动态变化过程进行模拟，如渗透模型;②明确考虑景观中每一个生物个体的空间位置及其行为，通过个体的行为和作用来体现景观的功能和结构动态，如基于个体行为的过程模型;③在对景观动态变化机理详细了解的基础上，通过模拟将景观动态变化过程比较真实地表达出来，如空间生态系统模型。

景观生态学常用的软件

景观生态学者了解和获得景观生态格局分析模拟所需的软件。

1、Spatial scaling

软件操作系统平台：MS-DOS软件开发目的：用于分析景观空间格局的，1、维和，2、维空间分析程序

主要功能：Sp_An_1D包含的程序和文本是用于执行空间格局的，1、维统计分析，也有数据输入输出的例子。Sp_An_2D空间格局的，2、维统计分析，同样有数据输入输出的例子

2、LEAPⅡ

软件开发目的：研究、监测和评价景观及其生态状况

要功能：从多个角度研究景观，包括破碎度、边缘特征、空间形态、连通性。监测和追踪实施管理和政策参数后生态特征的时间变化。应用其它DSS工具，如火灾机制模拟等，评价管理和政策参数的空间模拟结果。

3、Fragstats

这是一个比较出名和比较成熟的的景观格局分析软件，有免费和商用两个版本。

开发者：免费和原始版本由美国俄勒冈州立大学森林科学系的Kevin McGarigal和Barbara Marks开发。软件操作平台：FRAGSTATS有两个版本，一个用于矢量数据，另一个用于栅格影象。栅

格版本是免费的C，程序，可以接受ASCII码影象文件、8或16位的二进制影象文件、Arc/Info SVF文件、ERDAS影象文件和IDRISI影象文件；该版本同时可提供DOS或Mac可执行的版本。矢量版本由Arc/Info AML编写而成，可以接受ARC/info多边形coverage数据，最初的版本是免费的，要求配合UNIX版的Arc/Info使用，最新版本为商业产品，可以在PC（WinNT）或UNIX版的Arc/Info下使用。两个版本输出文件格式相同。

软件开发目的：用于景观结构的空间分析，包括主要面积指数（形态、大小等）、最近邻域分析、格局多样性、聚集度及分布特征等。

4、APACK

主要开发者：David J. Mladenoof& Barry DeZonia

软件用途：针对大的数据集进行快速的景观指数计算

简介：景观生态学者对比景观的各项景观指数来景观的时空变化，以及预测景观格局效应。APACK设计的目的是为了开发一种有效的程序来计算景观指数，它是由C++语言写的独立执行的程序，在windows平台上运行，支持的数据格式包括ERDAS GIS文件和ASCII文件。输出的数据由文本文件和电子表格组成。APACK能计算25个景观指数，这些指数主要包括基本指数（如：面积）、信息论指数（如：多样性）、结构指数（如：孔隙度、连通性）、概率指数（如：选择度electivity）等，与其它常用的景观分析软件包比较测试，APACK具有运算速度快的优势，部分原因是APACK仅仅计算用户指定的指数，同时程序本身并没有镶入或直接链接GIS。APACK能方便有效地计算大的栅格图的景观指数。

5、RULE

开发者：Robert H. Gardner

主要应用目的：RULE能够根据用户指定邻域规则（neighborhood rule）产生随机图形，图形可以以位图等格式保存，也可以将随机生成的结果转换为ASCII文件，并进行空间格局分析。RULE由Fortran90写成，在DOS操作系统下使用，当然也可以在Windows95或NT下的DOS窗口下运行。RULE是基于中性模型（Neutral Model）的景观模拟软件，可以为景观生态研究者提供一系列与实际景观进行对比的随机模拟景观，让研究者发现实际景观格局与产生的随机模拟景观格局有何相同或不同，进而作出相应的解释和判断。

6、SIMMAP2.0

开发者：Saura, S. and J. Martínez-Millán该软件通过执行修正随机聚类方（Modified Random Clusters）获得景观格局的模拟结果，这种方法比其它景观模型所模拟的结果更接近真实景观格局。

原理和方法见参考文献：Saura, S. and J. Martínez-Millán. 2000. Landscape patterns simulation with a modified random clusters method. Landscape Ecology 15(7): 661-678.该软件使用简单方便，界面友好，能通过不同的参数设置获得不同的模拟结果，并且给出模拟景观的格局指数，便于与真实的景观格局对比。

7、Patch Analyst

开发者：Rob Rempel, Angus Carr and Phil Elkie.

该软件作为Arcview 3.X的扩展模块由Avenue语言编写，需要空间分析模块（Spatial Analyst）支持，能够对shape或Grid进行常用的景观指数计算。

1∶万遥感地质填图应用数据选择

遥感地质应用的第一步是选择合适的遥感数据以满足从图像上识别地质体的需要，图像类型的选择依据为地面分辨率、光谱分辨率和时相分辨率，其中地面分辨率、光谱分辨率为图像优选的主要依据。在选择了合适的图像类型后，时相分辨率在特殊景观条件下具有重要意义。地面分辨率是传感器能分辨可显示地物的最小面积，线状大于 0.2 mm、面状大于0.5 mm×0.5 mm的可显示地物，人眼均能识别。由于地质调查内容包括线状地物和面状地物，因此地面分辨率的选择应以最小面状地物的识别为准，选择图像理论上的最佳比例尺为：B≤L/P，其中 B为最佳比例尺，L为可显示的最小线度，P为像元点的边长。考虑到面状地物最小识别能力，L取 0.5 mm为宜，计算可知，目前常用的 TM、ETM、SPOT、CBERS-1及 RADARSAT卫星数据及航空遥感资料均可满足 1∶25万地质调查对遥感地面分辨率的需要。目前区域地质调查中应用的光谱主要为 0.38～2.5μm的可见光—短波红外段和7.0～15.0μm热红外光谱段，各种岩石矿物在不同谱段具有不同的特征光谱，谱段的宽窄、范围对目标地质体的识别作用不同，通过选取合理的波段及图像处理方法能够有效地提取地质目标。从现有卫星数据看，TM/ETM、SPOT、CBERS光谱范围均可不同程度地识别地质目标，其中尤以 TM/ETM为最佳，RADARSAT对云雪、植被等有一定的穿透能力，也是一种可选择的数据源。

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