景观格局与动态研究进展论文

(一)景观类型水平上的景观格局变化

1.二级景观类型水平上景观格局变化

二级景观类型从面积和斑块数两方面进行比较。经过13年的时间，有林地的面积大大增加，增加，而沼泽地和疏林地的面积大大减少，分别减少了4802hm2和1199hm2;有林地的斑块数明显增加，破碎化程度加剧。从总体看，林地是研究区的景观基质，在控制景观整体结构、功能和动态过程中起着主导作用。沼泽地的面积减少了，疏林地减少面积，沼泽地面积的减少将间接的影响该地区的局部气候;采伐迹地减少和其他用地减少，非林业用地减少，这与当地的封山育林及改变森林经营措施是密不可分的，反映了林区森林植被恢复、景观质量提高的基本过程。见表3-9。

表 3-9 1987 年与 2000 年二级景观类型组成变化分析表

2.三级景观类型水平上景观格局变化

由表3-10、图3-5分析，红松林占总体面积的比例从1987年的增加为2000年的，斑块个数由1987年的42增加为2000年的104，说明景观中红松斑块面积增加，优势度上升;云冷杉林的面积增加到，斑块数也由15块增加到80块，落叶松也呈现相类似的变化趋势，从增加到，比例由上升为，针叶混交林面积由减少到，斑块数由162增加到239;针阔混交林的面积由增加到，斑块数由355增加到1059;柞树林的面积由减少到，斑块数由393增加到545;阔叶混交林面积由减少到，斑块数变化不大，白桦林占总体面积的比例从1987年的增加为2000年的，斑块个数由130块上升为1164块，表现为优势度上升。而杨树林的比例由减少到，斑块数由836减为370，表现为优势度下降。通过比较，从1987～2000年面积变化最大的是水胡林，面积由减少到，其次是杨树林，面积由减少到，减少，再者是阔叶混交林，由1987年的减少到2000年的，减少，三者表现为明显的减少态势;落叶松的面积有所增加，由增加到，增加，2000年景观类型面积增加最多是落叶松、针阔混交林和白桦。

表 3-10 1987 年与 2000 年三级景观类型指数对比

图 3-5 不同年份林分面积

对于分形指数，1987 年的排序是杂木林 ＞ 混交林 ＞ 红松林 ＞ 白桦林 ＞ 阔叶混交林 ＞ 水胡林 ＞ 杨树林 ＞ 柞树林 ＞ 落叶松 ＞ 针叶林 ＞ 云冷杉林; 2000 年的排序水胡林 ＞ 杂木林 ＞ 柞树林 ＞ 白桦林 ＞ 云冷杉林 ＞ 红松林 ＞ 阔叶混交林 ＞ 杨树林 ＞ 落叶松 ＞ 混交林 ＞ 针叶林，1≤MPFD≤2，值越大表明斑块边界形状越复杂。可见分形指数变化大的均是斑块及面积较小的景观类型，且小班块的边界形状更复杂。

对于斑块密度，1987 年斑块密度排序为阔叶混交林 ＞ 落叶松 ＞ 杨树林 ＞ 柞树林 ＞ 针阔混交林 ＞ 水胡林 ＞ 针叶混交林 ＞ 白桦林 ＞ 红松林 ＞ 杂木林 ＞ 云冷杉林; 2000 年的斑块密度排序为阔叶混交林 ＞ 落叶松 ＞ 白桦林 ＞ 针阔混交林 ＞ 柞树林 ＞ 杨树林 ＞ 针叶混交林 ＞ 杂木林 ＞ 红松林 ＞ 云冷杉林 ＞ 水胡林。比较两期的斑块密度排序变化不大，可见斑块密度在一定意义上揭示景观破碎化程度，斑块密度并不能完全反映空间结构特征。

( 二) 景观尺度上的景观格局变化

表 3-11，对比该地区不同土地利用情况，斑块数量由 1987 年的 8079 块增加到 2000 年的 13749 块，增加了 5670 块，最大斑块指数( LPI) 大幅降低，由 1987 年的 0. 2486 下降为2000 年的 0. 0976，斑块密度( PD) 从 1987 年的 4. 5798 上升为 2000 年的 7. 2415，这些指标均反映出该地区 2000 年的景观破碎化程度有所增加，而景观的破碎度则指示着景观被分割的破碎程度。景观多样性指数( SHDI) 由 1987 年的 0. 4904 下降到 2000 年的 0. 4175，也揭示景观的多样性下降，具体表现在有林地的面积明显增加，而由于不同的树种其变化情况不同，这在后面有所分析。景观分维数( MPFD) 和均匀度指数( SHEI) 变化不大，但总体是2000 年相对于 1987 年有所下降，说明景观在地域分布上越来越分散。

表 3-11 二级景观类型景观指数对比Table 3-11 The second landscape type index comparison in 1987 and 2000

表 3-12 分析结果表明，对比该地区不同林分类型的景观情况，斑块数量呈现增加，斑块数量由 1987 年的 8916 块增加到 2000 年的 11184 块，增加了 2268 块，最大斑块指数( LPI)大幅降低，由 1987 年的 0. 2492 下降为 2000 年的 0. 07215，斑块密度从 1987 年的 4. 05 上升为 2000 年的 6. 37，这些指标均反映出该地区 2000 年的景观破碎化程度有所增加，而景观的破碎度则指示着景观被分割的破碎程度。均匀度指数表征景观中不同景观类型分配的均匀程度。Shannnon 均匀度指数( SHEI) 愈趋近于 1，就愈表明该区的各类型分布愈均匀。该地区的 Shannnon 均匀度指数呈现下降趋势，表明该区的类型分布不均。反映斑块周长和面积比率的景观形状指数( LSI) 以及反映景观形状复杂性的平均斑块分维数等指数均有所减少。景观的多样性指数由 1. 79 减少到 1. 58，反映了景观多样性的下降，具体表现为各景观要素所占比例的差异有所增加。从生态学意义上来说，景观格局多样性的提高，可以提供更加多样化的生境，从而增加物种多样性; 反之，则不利于物种多样性的发展。香农多样性和均匀性指数减小，说明景观异质程度下降，景观类型有向单一化或非均衡化方向发展的趋势。

表 3-12 三级景观类型景观指数对比

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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，2002; 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，2006) ，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，2006) 。

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。