【正文】 ?盡管許多研究者試圖采用各種方法改進馬爾科夫模型：如高階馬爾科夫模型，遺傳算法，但多數(shù)學者認為該方法用于描述景觀變化很有效，用于對景觀變化的預測則存在許多缺陷。 3） 因子分析： 是使用數(shù)學方法建立起來的關于變量之間組合關系的方法。 ? 第四，景觀模型可以綜合不同時間和空間尺度上的信息，成為環(huán)境保護和資源管理的有效工具。 自相關圖能反映自相關性隨尺度的變化。空間統(tǒng)計學方法仍處于不斷完善中。邊緣深度取決于研究對象對邊緣區(qū)的識別程度。第五章 景觀生態(tài)學的數(shù)學方法 ? 第一節(jié)：景觀指標方法 ? 第二節(jié)：空間統(tǒng)計方法 ? 第三節(jié)：景觀模型 ? 數(shù)據(jù)來源 ?野外考察、大地測量、現(xiàn)有地圖、航空照片、衛(wèi)星遙感圖像、雷達圖像等 ? 景觀格局分析基本步驟： ?數(shù)據(jù)收集 景觀圖數(shù)字化 景觀格局分析 分析結果 景觀圖數(shù)字化的表達方式 ?矢量數(shù)據(jù) (vector data)：以點、線和多邊形表示景觀的單元和特征。 ?核心區(qū)指標對于破碎化生境中瀕危物種保護有重要作用。 ? 常用的空間統(tǒng)計學方法包括： 空間自相關分析、半方差分析、尺度方差分析、孔隙度分析 。 二、半方差分析 semivariance analysis ? 半方差分析是地統(tǒng)計學 (Geostatistic)的重要組成部分。 一 、 模型的含義 是某種對現(xiàn)實系統(tǒng)或現(xiàn)象的抽象或簡化； 具體地說 ， 模型是對真實系統(tǒng)或現(xiàn)象最重要的組成單元及其相互關系的表述 。 生理生態(tài)學過程模型 包含一些生理生態(tài)學機理，機理意義更明確，普適性更強，但實際應用上更多地還是采用 半理論半經(jīng)驗模型 ，因而這一領域的模型仍處于迅速發(fā)展的階段。 ３ .中性模型 (Neutral model) ? 中性模型是指不包括任何具體生態(tài)學過程和機理的，只產(chǎn)生統(tǒng)計上所期望的空間格局的模型。 ? 另外它是 不考慮空間格局變化機理的現(xiàn)象模型 。 2） 回歸分析： 使用統(tǒng)計回歸方法，建立解釋變量與因變量之間的關系表達式。 ? 第三，景觀空間結構和生態(tài)學過程花 多重尺度 上相互作用、不斷變化，對于這些動態(tài)現(xiàn)象的理解和預測就必須要借助于模型。在空間自相關分析時，在一系列 不同尺度 上計算空間自相關系數(shù)， 以樣點間距為橫坐標，以相關系數(shù)為中坐標， 繪出的圖稱自相關圖。但在應用時需要較復雜的數(shù)學計算，而且其結果不夠直觀，需要一定的統(tǒng)計學基礎。 ?計算核心區(qū)指標前，需要確定邊緣深度。 ?柵格數(shù)據(jù) (raster data)：以網(wǎng)格來表示景觀表面特征，每個網(wǎng)細胞組成對應于景觀表面的某一面積，而一個斑塊可由一個至多個網(wǎng)細胞組成。 核心區(qū)指標 (core area index) 核心區(qū)面積百分比 (core area percentage to landscape) 獨立核心區(qū)密度 (disjunct core area density) 分離 ? 隔離度指數(shù) ?斑塊層次 的指標包括：接近度指標、相似指標、幾何最近鄰居距離、功能最近鄰居距離。另外， 譜分析、趨勢面分析、小波分析 等的應用也較常見。地統(tǒng)計學是一系列檢測、模擬、估計變量在空間上的相關關系和格局的統(tǒng)計學方法。 ? 模型的定義 ? 預測 ? 增強理解 ? 診斷現(xiàn)有知識中的重要環(huán)節(jié)或薄弱環(huán)節(jié) ? 簡化和綜合的工具 轉(zhuǎn)化 “ 信息 ” 為 “ 知識 ” ? 支持管理和決策 ? 模型的重要作用 二 、 模型的種類 ? 根據(jù)計算機在建模中的作用 解析模型與模擬模型 ? 根據(jù)時間上和空間上的連續(xù)性 連續(xù)型模型和離散型模型 ? 根據(jù)數(shù)學方法 微分方程 、 差分方程和矩陣模型 ? 根據(jù)是否含有隨機變量或參數(shù) 隨機型模型和確定型模型 景觀空間模型可以根據(jù)其處理空間信息的方式分為兩大類： （ 1）柵格型景觀模型 （ gridbased landscape model） （ 2）矢量型景觀模型 （ vectorbased landscape model） ? 根據(jù)模型所涉及的生態(tài)學過程和機制的多少