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人类活动对农田景观格局演变的影响
农田景观的结构主要取决于土地利用方式(旱地、水田和菜地)与种植方式(间作、混作和套种)的不同和管理的精细程度,常常表现为田块的大小或种植单元的大小。自人类文明进入农业文明以后,人口因素对自然景观的影响越来越大,对自然景观的破坏作用加大,相伴产生的是大面积农田景观及其他人工景观、干扰景观和残留景观等,如19世纪以来我国东北地区的土地开垦,先坡地后沟地,先阳坡后阴坡,将大面积的漫岗和缓坡自然景观、沼泽和湿地景观垦殖为农田,自然景观被分割、残留和灭失。反之,在城市化进程中,农田景观也面临着分割、残留和灭失威胁,大量的农田被改变为建设用地[77,78]。
随着现代农业的推进,规划对农田景观格局的作用日益突出,以适应生产的发展需要。景观生态规划强调景观空间格局对过程的控制和影响,并试图通过格局的改变来维护景观功能流的健康和安全,尤其强调景观格局与水平运动和流的关系(Forman,1995)[63]。农田景观规划是对农田景观结构和格局的统筹安排,确定农田廊道、斑块的位置、形状、规模和范围,提高农田生态系统的各项功能。合理轮作对农田景观格局的演变也有重要影响,主要表现在对农田生态流和基质的影响,如防治病、虫、草害,均衡地利用土壤养分,改善土壤理化性状,调节土壤肥力等。《齐民要术》中总结前人经验说:“谷田必须岁易”,如果不实行轮作易地,就会“莠多而收薄”;“麻欲得良田,不用故墟”;“稻无所缘,唯岁易为良”。无论是谷田、麻田,还是稻田,轮作易地,都会获得减少杂草、提高产量的结果。 在农田景观形成与发展过程中科学技术、政策和人类文化对其有着深刻影响。
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。
影响景观形成的主要因素有哪些
内力作用:地壳运动、岩浆活动、变质作用

内力作用的结果,使地球表面变得高低不平,形成高山和盆地。成为塑造地球表面形态的主力军,对地壳物质的形成和发展起主导作用,也是形成地形的基本力量。
外力作用:风化作用、侵蚀作用、搬运作用、沉积作用和固结成岩作用
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