景觀生態(tài)學(xué)中的數(shù)量化方法(編輯修改稿)
2024-11-14 16:06 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 塊類型層次的指標(biāo)包括：聚合指標(biāo) (aggregation index)、分割指標(biāo) (landscape division index)。 ? 景觀層次的指標(biāo)包括：聚合指標(biāo)、分割指標(biāo)、以及聚集度指標(biāo) (contagion)。 聚集度指標(biāo)是對整體景觀各類型斑塊聚集程度的描述，是景觀生態(tài)學(xué)中引人注目的一個景觀指標(biāo)。 聚合指標(biāo) (aggregation index) 分割指標(biāo) (landscape division index) 聚集度指標(biāo) (contagion index) ? 連接度指標(biāo) ? 連接度表示相同生境類型的斑塊之間的連接性，與很多景觀功能密切相關(guān)。該指標(biāo)能很好地反映動物對生境破碎化的反應(yīng)。 ? 連接度指標(biāo)只在斑塊類型和景觀水平上有效，沒有單個斑塊水平的指標(biāo)。 ? 描述景觀連接度的指標(biāo)主要有兩個：斑塊粘合度指標(biāo) (patch cohesion index)和連接度指標(biāo)(connectance index) 連接度指標(biāo) (connectance index) 斑塊粘合度指標(biāo) (patch cohesion index) 第二節(jié)：空間統(tǒng)計方法 空間統(tǒng)計學(xué)方法適合于數(shù)值數(shù)據(jù)、或者可轉(zhuǎn)化為數(shù)指數(shù)據(jù)的景觀格局分析當(dāng)中。 空間統(tǒng)計學(xué)方法與景觀指標(biāo)法相比，具有更確切的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，因此具有較高的可靠性。但在應(yīng)用時需要較復(fù)雜的數(shù)學(xué)計算，而且其結(jié)果不夠直觀，需要一定的統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)?？臻g統(tǒng)計學(xué)方法仍處于不斷完善中。 常用的空間統(tǒng)計學(xué)方法包括：空間自相關(guān)分析、半方差分析、尺度方差分析、孔隙度分析。另外，譜分析、趨勢面分析、小波分析等的應(yīng)用也較常見。 ? 一、空間自相關(guān)分析 spatial autocorrelation ? 空間自相關(guān)性分析的目的是確定空間變量在空間上是否相關(guān)，以及相關(guān)的程度。 ? 空間自相關(guān)系數(shù)用來描述生態(tài)學(xué)變量在空間上的分布特征及其對其鄰域的影響程度。 ? 變量在空間上呈正相關(guān)，表示鄰域內(nèi)變量的相似性大于隨機(jī)分布。相同類型之間有相互吸引或相互促進(jìn)的作用。 ? 呈負(fù)相關(guān)，表示鄰域內(nèi)變量的相似性小于隨機(jī)分布。相同類型之間有相互排斥或相互擬制的作用。 ? 不相關(guān)，表示鄰域內(nèi)變量的相似性接近隨機(jī)分布。變量分布在空間上沒有依賴關(guān)系。 ? 常用的空間自相關(guān)系數(shù)有兩個： Moran的 I 系數(shù)和Geary 的 c 系數(shù) ? I 系數(shù)的取值范圍在 1 倒 1 之間， 0 表示負(fù)相關(guān)， 0 表示正相關(guān)， 接近于 0 表示不相關(guān)。 ? c 系數(shù)的取值范圍在 0 倒 2 之間， 1 表示負(fù)相關(guān)， 1 表示正相關(guān)， 接近于 1 表示不相關(guān)。 ? 可通過統(tǒng)計學(xué)方法檢驗(yàn) I 值和 c值是否顯著地偏離不相關(guān)值，即相關(guān)性是否顯著。 ? 自相關(guān) 圖（ Correlogram） 空間自相關(guān)
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