（自然地理学专业论文）厦门市景观格局尺度效应与形成机制研究.pdf

摘要 摘要 景观格局的尺度效应与形成机制研究是景观生态学研究的热点和难点之一。本 文以景观生态学理论为基础，首先编制厦门市景观类型图，探讨了厦门市不同幅度 下的景观格局的半变异函数，建立厦门市景观格局的b p 网络模型，进而分析厦门 市景观格局的形成机制，在此基础上提出了厦门市景观格局优化对策。 结果表明：( 1 ) 厦门市景观多样性指数和斑块密度的空间格局差异很大，空间 异质性明显，且其随尺度变化而变化，厦门市景观格局的较好分析幅度为3 k m 。( 2 ) 3 k m 幅度下，厦门市景观多样性指数可分为三个区域：最高值区分布于多种景观类 型相互交错分布的城乡结合区，次高值分布具有多个中心，最低值区分布于景观类 型单一的市中心和山地。斑块密度可分为三个层次：最大值分布于斑块较破碎区域， 最低值分布于景观类型单一的北部和西北部森林覆盖地区和经济快速发展的市中 心，次高值则介于两者之间。( 3 ) b p 网络模型模拟结果平均误差为1 2 3 4 ，最小 误差仅为1 0 6 ，因此选取样本面积大小为3 k m x3 k m ，具有一定的合理性；厦门景 观格局形成机制与高程、坡度等自然因素，以及距公路远近、居民点面积等社会经 济因素有较大关系。 关键词景观格局，尺度效应，b p 神经网络，厦门市 中文文摘 中文文摘 近年来，随着我国经济的快速发展，城市化进程不断加快。城市化发展的直接 后果是城市的景观类型发生较大的变化，造成城市及其周围地区的自然景观向人文 景观的转变。城市规模迅速扩大，城市人1 2 1 不断增加，导致市区出现住房紧张，交 通拥挤，环境污染等问题，城市内部景观类型越来越趋向于单一化，景观功能无法 正常发挥，这些都极大地影响着城市居民的居住环境。如何及时发现城市化过程带 来的景观格局变化的信息，由此查清其所带来的不良效应，进而提出景观格局优化 的对策，实现城市社会经济和生态环境的协调发展，已成为景观格局研究的热点问 题。厦门作为闽东南沿海地区重要的中心城市，其景观格局的演变影响到其生态服 务功能的发挥，进而影响到社会的进步和经济的发展。因此，对厦门市进行城市景 观生态学的研究就显得尤为重要。本项研究结合厦门实际情况，依托“福建滨海景 观生态研究”课题的研究基础，在分析了国内外相关研究成果基础上，利用景观生 态学理论和“3 s 技术，运用地统计学和b p 人工神经网络的方法，计算不同幅度 下半变异函数，选择了最佳研究幅度，应用人工神经网络( a n n ) 模型，分析厦门市 景观格局，探索了景观格局的形成机制，在此基础上研究厦门市城市景观格局的优 化对策。研究结果为厦门市城市建设、防止出现不合理的景观格局、对城市景观格 局优化具有理论和现实意义，同时为其他经济发达滨海地区生态城市的建设提供的 理论依据。 文章总共分为六章，具体内容如下： 第一章是研究的基本理论方法与研究方案。论述研究理论方法( 地统计分析方 法和b p 网络模型分析方法) ，介绍了半变异函数的理论与计算、半变异函数的参数、 半变异函数的拟合模型、克里金插值方法、b p 网络的结构、学习步骤和m a t l a b 语 言的实现；同时还概括了本文的研究内容、方法，并给出技术路线图，为下文的具 体展开研究做好了铺垫。 第二章是研究区概况。从自然生态环境和社会经济概况两方面概述了研究区厦 门市的基本状况。 第三章是本文的重点，主要对厦门市景观格局的尺度效应进行分析。首先利用 遥感与g i s 技术，结合野外调查，编制了厦门市景观生态分类图。其次运用景观生 态学原理，选取多样性指数和斑块密度，采用地统计分析方法，对厦门市不同幅度 福建师范大学杜秀敏硕士学位论文 下景观指数的半变异函数进行探讨，选取出厦门市景观格局研究的最佳幅度。在此 基础上，对最佳幅度下的景观指数进行克里金空间插值分析，研究厦门市景观格局 的空间异质性特征。通过景观格局的尺度效应分析，为后文的景观格局的b p 网络 模型的建立奠定了基础。研究结果表明：厦门市景观格局的最佳分析幅度为3 k m 。 3 k m 幅度下，厦门市景观多样性指数可分为三个区域：最高值区分布于多种景观类 型相互交错分布的城乡结合区，次高值分布具有多个中心，最低值区分布于景观类 型单一的市中心部分和山地地区。斑块密度可分为三个层次：最大值分布于斑块较 破碎区域，最低值区分布于景观类型单一的北部和西北部森林覆盖地区和经济快速 发展的市中心部分，次高值则介于两者之间。 第四章亦是本文重点，主要是建立了厦门市景观格局的b p 网络模型。应用g i s 技术和b p 网络分析方法，选取高程、坡度、距公路远近、居民点及工矿用地面积 作为输入变量，以斑块密度、平均斑块分维数、蔓延度指数、s h a n n o n 多样性指数 作为输出变量，选取具有代表性均匀分布的6 0 个样本作为训练样本，对6 个样本进 行仿真，建立厦门市进行景观格局分析模型，在此基础上对厦门市景观格局的形成 机制进行分析。研究结果表明：仿真的6 个输出结果与6 个样本的实际景观格局指 数误差较小，平均误差为1 2 3 4 ，最小误差为1 0 6 ，由此可见，模型的预测精度 较高。神经网络模型是定量分析景观格局指数的方法之一，可用于研究城市自然、 社会因素与城市景观格局指数的非线性映射。厦门景观格局形成机制包括高程、坡 度等自然因素和距公路远近、居民点面积等社会经济因素。从景观水平上看，厦门 市地形以平原为主，高程较低，坡度较小，距离交通线近、居民点及工矿用地面积 大，景观斑块密度、多样性指数高，斑块形状简单，平均分维数低。从类型水平上 看，农田形状较为复杂，平均斑块分维数最大。湿地景观和低覆被景观分布较为集 中，斑块形状较简单，平均斑块分维数小，斑块密度小。 第五章是厦门市景观格局优化对策。针对厦门市景观格局的尺度效应及其形成 机制分析结果，提出了调整城市的空间布局和结构、构建生态廊道、加快生态恢复 三个方面进行景观格局优化的具体措施。 第六章是结论与展望。对研究结果进行概括和总结，指出研究的不足，提出未 来进一步研究的重点和方向。在未来进一步景观格局尺度效应研究中，应注重景观 生态分类的科学性和尺度选择的准确性，建立b p 神经网络模型时，应进一步研究 隐含层节点数和最大训练参数的选取方法，提高模型的精确性。此外建立不同时期 l j 中文文摘 景观格局的b p 人工神经网络，预测不同时期的自然、社会经济因子等景观格局形 成机制与厦门市景观格局指数之间的非线性关系，这是今后要加强研究的课题。 1 i i 福建师范大学杜秀敏硕士学位论文 a b s t r a c t t h er e s e a r c ho ns c a l i n ge f f e c t sa n df o r m i n gm e c h a n i s mo fl a n d s c a p e p a t t e r n b e c o m e so n eo ft h eh o t t e s ta n dm o s td i f f i c u l ts u b j e c t si nl a n d s c a p ee c o l o g y b a s e do n l a n d s c a p ee c o l o g yt h e o r y ，am a p o fu r b a nl a n d s c a p ee c o l o g i c a lc l a s s i f i c a t i o ni nx i a m e ni s m a d ea n ds e m i v a r i o g r a mo fl a n d s c a p ep a t t e r na td i f f e r e n te x t e n t si sd i s c u s s e d t h e nab p n e u r a ln e t w o r km o d e lo fl a n d s c a p ep a t t e r ni nx i a m e nc i t yi ss e tu p ，f o r m i n gm e c h a n i s m o fl a n d s c a p ep a t t e r na r e a n a l y z e d b a s e do nt h ea b o v e ，o p t i m i z a t i o nm e a s u r e so f l a n d s c a p ep a t t e r na r ep r o p o s e d t h ec o n c l u s i o n sa r ed r a w na sf o l l o w s ：( 1 ) t h es p a t i a lp a t t e r nd i f f e r e n c eb e t w e e n d i v e r s i t yi n d e xa n dp a t c hd e n s i t yi sg r e a t s p a t i a lh e t e r o g e n e i t yi so b v i o u sa n dc h a n g e s g r e a t l ya td i f f e r e n te x t e n t s t h eb e s ta n a l y z e de x t e n to fl a n d s c a p ep a t t e r ni nx i a m e nc i t y i s3 k m ( 2 ) a t3 k r ne x t e n t ，d i v e r s i t yi n d e xi nx i a m e nc i t yi sd i v i d e di n t ot h r e er e g i o n sa s f o l l o w s ：t h eh i 【g h e s tv a l u ea r e a sa r ed i s t r i b u t e di nt h eu r b a na n dr u r a lc o m b i n e da r e a so f m a n yl a n d s c a p et y p e ss t a g g e r e dd i s t r i b u t i o n t h es e c o n dh i 【g hv a l u ea r e a sh a v em u l t i p l e c e n t e r s t h el o w e s tv a l u ea r e a sa r ed i s t r i b u t e di nt h ed o w n t o w na n dm o u n t a i nw h i c ht h e l a n d s c a p et y p ei ss i n g l e p a t c hd e n s i t yi sd i v i d e di n t ot h r e er e g i o n sa sf o l l o w s ：t h e h i 曲e s tv a l u ea r e a sa r ed i s t r i b u t e di nf r a g m e n t a t i o np a t c hr e g i o n s t h el o w e s tv a l u ea r e a s a r ed i s t r i b u t e di nt h en o r t ha n dn o r t h w e s to ff o r e s tc o v e ra r e a sa n dr a p i de c o n o m i c d e v e l o p e dd o w n t o w n ，b o t ho fw h i c ht h el a n d s c a p e st y p ea r el e s s t h es e c o n dh i g hv a l u e a r e a sa r el o c a t e db e t w e e nt h eh i g h e s tv a l u ea r e a sa n dt h el o w e s tv a l u ea r e a s ( 3 ) 3 k m 3 k ma ss a m p l es i z ei sr e a s o n a b l e ，w i t ht h ea v e r a g ee r r o ro n l y1 2 3 4 a n dt h em i n i m a l e r r o ro n l y1 0 6 f o r m i n gm e c h a n i s mo fl a n d s c a p ep a t t e r ni nx i a m e nc i t yi sr e l a t e dt o e l e v a t i o n ，s l o p e ，t h en e a r e s td i s t a n c et ot h eh i g h w a y s ，i n d u s t r i a la n dm i n i n gs i t e s ，t h ea r e a o fr e s i d e n t i a ls i t e s k e y w o r d s l a n d s c a p ep a t t e r n ，s c a l ee f f e c t ，b pn e u r a ln e t w o r k ，x i a m e nc i t y l i 福建师范大学学位论文使用授权声明 福建师范大学学位论文使用授权声明 本人( 姓名) 塾委亟学号2 q q 鱼q 昼垒三专业自然地理堂所呈交的论 文( 论文题目：厦门市景观格局尺度效应与形成机制研究) 是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所 知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已 经发表或撰写过的研究成果。本人了解福建师范大学有关保留、使用 学位论文的规定，即：学校有权保留送交的学位论文并允许论文被查 阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容；学校可以采用影印、 缩印或其他复制手段保存论文。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 学位论文作者签名翟蕉壅垒指导教师签名 签名日期2 塑乏兰：! ! 三 绪论 绪论 1 研究背景及意义 城市是人口集中，社会、经济、文化活动频繁的聚集地，因此城市生态系统是 目前人类活动干扰最为剧烈的生态系统，它的发生发展是人类社会的必然趋势【1 1 。 全球的城市化趋势正在不断加速，当今世界的城市化水平已达5 0 左右。城市化使 各种自然和社会环境发生变化，水体、农田等自然景观不断减少，建设用地规模不 断增加，城市化带来的一系列影响正成为全球高度关注的问题。从微观尺度上分析， 城市化发展过程中出现了如交通拥挤、居住用地紧张、环境污染等一系列问题，在 我国这样快速城市化的发展中国家表现尤为明显。从宏观尺度上看，城市化导致城 市景观结构剧烈变化，不同景观类型之间的相互转化受到建设用地扩张、资源与环 境状况、城市发展战略等各方面因素的综合制约【2 3 】。城市扩展的过程实质是区域自 然生态系统向人工生态系统不断转化的过程。城市化发展使景观类型发生剧烈变化， 造成城市及周围地区林地、湿地、农田等自然景观向居民点用地与工矿用地等人文 景观的转变。因此，在城市景观水平上研究格局和过程的关系，对合理进行城市土 地利用规划和生态城市建设具有重要的作用。 城市生态学研究的内容主要是城市生态系统的结构、功能和动态，它包含生态 系统生态学和城市景观生态学两种不同的研究理论。其中，生态系统生态学理论注 重于城市生态系统中的能流、物流、信息流和生物种类的研究；城市景观生态研究 途径注重于景观空间异质性的产生及其影响城市生态系统中的能流、物流、信息流 和生物种类等生态学过程的研究。由于城市生态系统的复杂性，对城市景观的研究 已经成为传统的生态学和城市景观学研究的核心【4 1 ，但就目前来说，不论是传统的 生态学还是景观生态学在城市化所带来的生态问题研究上都没有提出很好的理论结 构和体系。 目前，虽然国内外学者在定量分析城市景观格局方面已经取得了较多的研究成 果，但这些研究往往从时间的尺度来研究景观格局变化，缺乏从空间尺度角度对沿 海城市幅度效应的研究。如何对以往研究方法进行归纳，探索城市景观格局指数与 其形成机制之间的非线性关系，已成为当前研究所需要解决的论题。笔者认为，构 建一个合理的数学模型来分析景观格局与其驱动因素之间的非线性关系是深入研究 景观格局的关键。针对景观格局形成机制研究成果提出城市景观格局优化对策，具 有重要的科学和现实意义。 福建师范大学杜秀敏硕士学位论文 近几年来，厦门采取建设交通工程( 如集美大桥、杏林大桥以及快速公交系统 等) 和在岛外建设工业区( 如集美灌1 2 1 的机电工业园区、同安工业集中区、翔安火 炬产业区等) 等系列措施，逐步实现由海岛型城市向海湾型城市转变的建设思路。 厦门作为“我国经济特区，东南沿海重要中心城市，港口及风景旅游城市”，如何在 现有的自然资源和环境的基础上，促进厦门市经济发展的同时保护好生态环境，已 成为厦门市创建“海湾型生态城市 的关键之一【5 1 。厦门在长期高速的建设发展的 过程中也产生了一些制约着厦门社会经济的持续发展的生态环境问题。城市内部景 观类型越来越趋向于单一化，景观功能无法正常发挥。近年来，随着厦门城市的扩 展，人为干扰强度不断增大，滨海资源多样性逐渐减少，景观格局发生剧烈的变化， 从而影响到厦门生态服务功能。因此，对厦门市进行城市景观生态学的研究就显得 尤为重要。 本项研究结合厦门实际情况，依托“福建滨海景观生态研究”课题的研究基础， 利用景观生态学理论，通过不同幅度下半变异函数的计算选择了最佳研究幅度，试 图应用人工神经网络( a n n ) 模型，结合g i s 技术分析厦门市景观格局，探索了景观 格局的形成机制。在此基础上研究厦门市城市景观格局的优化对策。研究结果为厦 门市城市建设、防止出现不合理的景观格局、对城市景观格局优化具有理论和现实 意义，同时对其他经济发达滨海地区城市化过程的生态城市的建设提供理论依据。 2 国内外研究进展 2 1 景观格局研究进展 景观格局通常是指景观的空间结构特征，它是斑块、廊道和基质在景观内空间 分布的总体形式，这种总体形式虽然复杂多样，但却是有规律的。景观格局分析是 通过研究景观的组成及其组成斑块之间的空间特征，揭示格局形成的内在机制，是 进一步研究景观功能和动态的基础1 6 r7 1 。景观格局的定量研究使景观生态学研究不再 停留在格局的定性描述上，从而为景观格局的研究从静态到动态、从过程到模拟的 转化和发展创造了条件，促进景观生态学的发展。 北美学派一直是景观分析的主流，总体来说，景观格局研究内容由侧重空间格 局走向模拟各种生态过程的分析阶段，研究方法从定性描述发展到定量分析再到模 型预测。8 0 年代以前，景观格局研究主要是采用定性分析手段，如f o r m a n l 9 8 6 年 在景观生态学中根据景观结构特征划分出4 种景观类型，即斑块散步的景观、 网络状景观、指状景观和棋盘状景观【8 j 。8 0 年代末以后，运用景观指数的计算，对 2 绪论 景观格局进行定量分析，以及采用“3 s ”技术和建立空间模型成为景观格局研究的 热点和难点。i v e r s o n 、m i l n e 等于1 9 8 9 年采用遥感和地理信息系统，对景观格局的 变迁过程进行了分析【9 】，r o b e r th g a r d n e r 于1 9 9 0 年建立了神经模型来模拟景观格 局与物种丰富度之间的非线性关系【1 0 , 1 1 】，促进景观生态学研究方法从原本简单的景 观指数计算到景观生态模型的建立的转变。d a i y u a np a n 等于1 9 9 9 年应用马尔柯夫 转移矩阵分析了加拿大魁北克h a u t s a i n t l a u r e n t 地区4 个不同时段的景观单元转换 情7 兄【1 2 】，实现了景观格局研究从静态到动态的发展。从总体上看，北美学派是当今 国际上研究景观空间格局最具潜力、发展最早、进步最快的学派，他们不仅侧重景 观格局和功能的研究，同时还将遥感和地理信息系统技术运用于景观格局的研究中， 采用新的数学模型来研究景观格局及其演变，实现景观格局研究方法的多样性和创 新，使景观格局的研究手段有了长足的进步。 与国外相比，国内对景观格局研究的起步较晚。我国目前景观生态学研究主要 集中于对景观结构、功能和动态变化的研究上，在研究范围和研究方法上都有了较 快的发展。从研究范围来看，我国学者对不同等级城市的景观格局进行梯度分析和 动态模拟，同时还研究了农业景观的演变、森林景观格局、流域景观格局的变化及 其驱动力。张利权等对上海市景观格局进行梯度分析【1 3 】，谢志宵，肖笃宁以沈阳市 为例，对城郊景观动态模型进行研究【1 4 】，张保华等系统地介绍了农业景观格局演变 及其生态效应的研究进展【1 5 】，张秀兰，成淑敏分析了河北省森林景观空间格局【1 6 1 ， 张国坤等研究了新开河流域湿地景观格局动态变化过程【1 7 】，张飞等以渭干河库车河 三角洲绿洲为例，对干旱区绿洲土地利用景观空间格局动态变化进行研究【1 引，李景 宜研究了渭河下游洪泛区土地景观格局变化及驱动力【1 9 j 。可见我国景观格局研究区 域涉及的范围较广，然而随着城市化进程的加快，城市景观格局的研究越来越受到 重视。 从研究方法来看，景观格局的数量化分析方法也很多，从简单的景观指数计算 发展到复杂的景观空间模型的模拟。近年来，我国景观生态的研究方法主要有以下 几种：( 1 ) 景观指数法。景观指数是能够高度浓缩的景观格局信息，由于其计算方 法简单，能更方便地从定量的角度来分析景观格局的优点，为景观功能的研究提供 了数据基础。因此，景观格局指数法成为描述景观格局及变化，建立格局与景观过 程之问的联系最常用的定量化研究方法。孙亚杰、郭泺以及宗良纲等人利用遥感影 像资料应用景观指数，分别对北京六环以内自1 9 9 7 年以来、广州市近2 0 年来、南 3 福建师范大学杜秀敏硕士学位论文 京市1 5 年来景观空间格局的时空演变特征进行了分析，结果表明景观格局变化明 显，受城市化过程和人类活动干扰影响，景观结构更加复杂，景观破碎化趋势明显 且景观类型更加多样化f 2 0 _ 2 2 】。( 2 ) 地统计学方法。景观格局具有尺度效应和空间异 质性，地统计学方法广泛应用于景观生态学中，可以方便地计算景观格局的空间自 相关、变化趋势、空间数据的插值和估计等。徐建华，曾辉运用空间自相关分析方 法分别对上海市景观格局尺度效应和深圳龙华地区快速成市化过程中的景观格局空 间自相关特征作了比较分析【2 3 , 2 4 1 。郭晋平和徐志高采用趋势面分析方法分别对关帝 山林区森林景观空间格局和秦岭火地塘森林景观生物量变化趋势进行研究f 2 5 , 2 6 】。( 3 ) 景观空间分析模型方法。景观空间动态模型研究景观的格局和过程在时间和空间上 的变化。景观格局分析模型如空间马尔柯夫模型和元胞自动机模型在景观生态学中 的广泛使用，使景观生态过程的模拟成为研究的热点之一。肖笃宁等用马尔柯夫模 型对沈阳市东陵区进行城郊景观动态模型的空间模拟，分析了三个不同时期景观类 型的空间转化【2 纠。刘小平将“生态位 元胞自动机和遥感、地理信息系统技术相结 合，研究广州市原八区的土地可持续规划【2 引，罗平等构建了地理特征元胞自动机概 念模型，对深圳特区土地利用演化进行研究，探讨了元胞自动机模型在城市土地利 用演化中的利用，为研究城市景观类型的转化提供的新的研究方法【2 9 1 。总的来说， 近年来景观生态的研究区域不断丰富，研究方法不断创新，景观格局及其驱动力分 析也受到重视。不同研究区域用的研究方法有所不同，各种模型和“3 s ”技术相结 合成为景观格局研究的新热点。通过不同的研究方法探讨景观格局变化的驱动力也 是景观格局研究方向的热点之一。 目前对于厦门这种福建东南沿海中等规模城市景观格局的研究还不多。游丽平， 林广发，杨陈照等选取8 个常用的景观指数，以厦门岛土地利用格局为例，分析景 观指数随粒度变化的基本规律，探讨尺度效应对景观格局的影响1 3 0 1 ，陈鹏采用景观 指数计算方法，对过去1 7 年间厦门滨海湿地景观要素的变化、景观格局变化进行了 研列3 1 1 ，王海珍，张利权结合遥感、地理信息系统技术和网络分析法，通过a 指数、 b 指数、y 指数等网络结构指数，比较不同的景观优化方案，选出最优的规划方案， 从而为景观格局优化分析提供了定量分析方法【32 1 。对比其他地区，厦门市的景观生 态学研究相对较少，从研究内容来看，大多数学者从时间的尺度来研究景观格局变 化，或者从粒度方面来分析空间尺度的变化，而从幅度角度研究厦门市景观格局的 空间尺度效应目前还没公丌发表的文献。 4 绪论 2 2 景观格局尺度研究进展 随着景观生态学的发展，单纯利用景观指数计算景观格局已经成为历史，尺度 问题是当前的景观格局研究前沿之一【3 3 ，3 4 1 。景观格局尺度效应，能否有效结合研究 区的特征选取合理的尺度对景观格局进行分析，已成为影响景观格局分析精度的重 要因素之一。尺度不仅包含空间上的范围，还包含时间上的范围。空间尺度是指所 研究生态系统的面积大小或最小信息单元的空间分辨率水平，而时间尺度是其动态 变化的时间间隔【3 5 】。w u 等认为，景观生态学中尺度主要是指时空的粒度和幅度【3 6 1 。 对区域进行景观格局分析时，如果尺度过小，会掩盖一些重要信息；如果尺度过大， 会缺失一些细节信息。虽然很多学者已经认识到选取合适的时空尺度进行景观格局 分析的重要意义，但是对于如何选择合适的尺度还没有形成完整的理论和方法体系。 在研究景观格局时，尺度的选择对于减少误差是非常重要的。目前，国内外不 少学者研究了景观格局的尺度效应。t u r n e r 等于2 0 世纪8 0 年代对景观格局的尺度 选择进行了研究f 3 7 1 ，k r u m m e l ，o n e i l l 3 8 j 以及t u r n e r 等研究了如何在不同尺度上选 取合适的指数来分析景观格局。m a t t h e wl u c k 和j i a n g u ow u 分析了美国凤凰城景观 格局对空间尺度的响应，说明了在使用景观指数时必须明确它们合理的分析尺度【3 9 j 。 申卫军，邬建国，林永标等以中国广东省粤北地区的植被景观和美国凤凰城城市景 观为例，研究了3 类景观指数随着空间粒度的变化情况i 加】。孟陈、徐建华、朱明等 均以上海为例，分别研究了粒度变化对上海市景观格局分析的影响、上海景观格局 尺度效应的空间统计规律、空间幅度变化对城市景观格局分析的影响【4 1 椰】。吕志强 和龚建周以广州市为例，分别采用1 5 个敏感指数确定广州市景观格局的最佳分析尺 度和研究土地覆被景观特征的幅度效应及变异规律【4 4 舶】。王辉，周睿，毕晓丽等以 平凉市城市中心为原点，建立生态样带，研究了平凉市城市化的景观格局梯度【4 | 7 1 。 布仁仓，李秀珍，胡远满等采用优势规则和随机规则进行了粒度变化分析【4 8 1 。赵文 武，傅伯杰，陈利顶以陕北延安地区延河流域为例研究了不同比例尺下景观指数的 粒度变化效应【4 9 1 。从总体上看，很多学者在城市景观格局的尺度效应的研究方面做 了不少研究，但研究区域主要集中在我国东部沿海地区的几个经济发达的大城市( 北 京、上海、广州等) 。对于快速发展中的中等规模城市，尤其是东南沿海这一特殊地 域内，从幅度变化方面研究景观格局的尺度效应还很少见。大部分学者从时间尺度 来分析景观的动态变化，或者从空间尺度中的粒度变化来研究景观格局的尺度效应， 而从空问尺度的幅度变化研究城市景观格局空间尺度效应的较少。 5 福建师范大学杜秀敏硕士学位论文 2 3 人工神经网络模型在景观生态中的应用现状 人工神经网络( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k s ，a n n ) 是近年来兴起的一种新的理论 方法，由于其具有自组织、自学习和对输入数掘的冗余容错特性，在趋势分析、遥 感生态参数的提取、生态系统模拟、模式识别、生态数据处理、石油开采、病虫害 防治、不同植被产流产沙分析、天气特征分析及预报、征地区片综合低价评估、河 流水质模拟等方面已得到广泛的应用1 5 0 硒。但是该方法在景观生态学中的应用还较 少。孙会国，徐建华结合地理信息系统技术和b p 人工神经网络模型，分析景观指 数与高程、坡度等七个要素之间的非线性对应关系f 6 ，郭泺等建立了广州市森林景 观生态的人工神经网络模型，规划和评价广州市森林景观1 6 2 1 ，孙华等建立了天鹅山 林场景观格局的人工神经网络，揭示了森林景观类型占面积百分比与景观指数之间 的对应关系，并对景观格局进行了预测【6 引，洪伟等对比分析人工神经网络模型和 l o g i s t i c 函数在模拟闽北地区森林资源的精度，进一步说明人工神经网络模拟的精确 性f 6 4 1 ，张利权等结合地理信息系统技术和b p 人工神经网络模型定量分析上海市城 市景观格局及其梯度变化规律【6 5 1 。然而，运用神经网络模型分析沿海中等规模城市 的景观格局指数与自然、社会经济因素之间的非线性对应关系的文献还未见报道。 第一章研究的基本理论方法与研究方案 第一章研究的基本理论方法与研究方案 1 研究理论方法 1 1 地统计分析方法 1 。1 1 半变异函数的理论与计算 尽管遥感为城市景观研究提供了海量数据来源，同时地理信息系统又提供了分 析平台，但是由于城市景观镶嵌体的复杂性，其空间依赖性与异质性往往表现出既 具有结构性又具有随机性的特征【矧，这就致使它无法用传统的数学方法进行处理。 采用合理的模型来选取景观格局的较好分析尺度己成为目前景观格局尺度效应研究 丞待解决的问题。地统计方法具有结构性和随机性两个特征，是研究景观格局尺度 效应较好的一种研究方法。区域化变量考虑系统属性在所有分离距离上任意两样本 间的差异，并将此差异用其方差表示【6 7 1 ，这就是半变异函数。 在一维条件下变异函数定义如下：当空间点x 在一维x 轴上变化时，把区域化 变量在x 与z 柏处的值z g ) 与z g 柏) 的差的方差之半定义为区域化变量z 在工轴 方向上的变异函数，并记为y ( x ，在二阶平稳假设条件下： 2 y ( x ， ) ；v a r z ( x ) - z o + ，1 ) 】= e i z ( x ) 一z + j 1 1 ) 】2 ( 1 - 1 ) 当整个研究区内变异函数只依赖于步长h ，而与z 无关，可表达为： r ( h ) = 专【z g ) 一z ( x + 矗) 】2 ( 1 - 2 ) 这是半变异函数理论上的表达方式，根据样本的实际情况构建的试验半变异函 数y 伪) 的定义如下： n ( ) ，q ) = 南【z ) 一z + ) 】2 ( 1 - 3 ) 式中，( 愚) 是分隔距离为h 时的样本点对总数，z ) 和z 魄锄) 分别是麓和麓砌 点的变量值。 1 1 2 半变异函数的参数 变异函数可用变异曲线表示，根据半变异函数曲线图，就可以得到变异函数的 基本参数，包括块金值o 、基台值c + c 口、变程a 、块金值与基台值之比即c o ( c + c o ) ，这些参数决定了变异函数的形状和结构，可以定量地描述区域化变量的空间变 异特点。图1 - 1 是一种理想化的半变异函数曲线图。 7 福建师范大学杜秀敏硕士学位论文 c + c o c o 图1 - 1 半变异函数结构示意图 f i g 1 1t h es k e t c hm a po fs e m i v a r i o g r a m s t r u c t u r e 在进行空间统计分析时，有如下几个统计参数： ( 1 ) 块金方差( n u g g e tv a r i a n c e )当间隔距离h = 0 时，) ， ) = c d ，该值称为块金 方差或块金值( c d ) 。块金值表示区域化变量随机性的大小，从理论上看，尺度越大， 随机性越大，块金值也越大。从生态学的意义上讲，较大的块金方差说明较小尺度 下存在某种不可忽视的生态过程。 ( 2 ) 基台值( s i l l ) 当变异函数y ) 随着间隔距离h 的增大，增加到个相对 稳定的常数时，该常数称为基台值c + c 口，是空间自相关变异和随机性变异之和，c + c d 越大表示总的空间异质性程度越高。 ( 3 ) 变程( r a n g e ) 当变异函数) ，o ) 达到基台值时的样本间距a 称为变程。在 理论上，当样本间距j l l 口时，任意两点间的变量值的空间自相关随着距离的增大而 减小，直到当h 口时相关性消失。 ( 4 ) 块金值与基台值之比即c o ( c + c 口) 块金值与基台值之比表示由随机部分 引起的空间变异占系统总变异的比例。 1 1 3 变异函数拟合模型 一般而言，步长的确定原则是：如果采用规则的格网采样，用格网的间距作为 步长的大小；如果采用不规则采样，则需满足：步长大小与步长组数的乘积等于样 点间最大间距的二分之一【6 8 】。实际上理论半变异函数模型是未知的，往往要从有效 的空间取样数据中去估计，对各种不同的h 值可计算一系列y 卑) 值，因此，要用 一个理论模型去拟合这一系列的y 木) 值【6 9 l 。 1 1 4 克里金插值方法 克罩会( k r i g i n g ) 插值法又称空间自协方差最佳插值法，它是以法国d g k r i g e 的名字命名的一种最优内插法。克早金法广泛地应用于地下水模拟、土壤制图等领 域。它首先考虑的是空间属性在空间位置上的变异分布，然后用对一个待插点值有 8 第一章研究的基本理论方法与研究方案 影响的距离范围内的采样点来估计待插点的属性值。其实质是利用样点数据和半变 异函数结构性的一种加权移动平均的内插方法【7 0 】。克里金插值的计算可分为两步： 第一步是对空间场进行结构分析，确定半变异函数模型；第二步是在半变异函数模 型的基础上进行克里金插值。其中，第一步是核心，半变异函数既可以反应变量的 空间结构特征，也能反应变量的随机分布特征，在此基础上利用克里金方法进行空 间数据插值往往可以取得较好的效果。 1 2b p 网络模型的原理 1 2 1b p 网络结构 b p 算法是利用实际输出与期望输出之差对网络的各层连接权由后向前逐层进 行校正的一种计算方法【7 1 1 。b p 人工神经网络( b a c k p r o p a g a t i o na r t i f i c i a ln e u r a l n e t w o r k s ) 一般采用的是多层网络结构，包含输入层、输出层、隐含层。输入层上 的神经元的个数一般由输入变量的多少来决定，输出层上的神经元个数由所需要的 输出变量决定，隐含层上的神经元个数则根据实际情况来调节。神经网络中层与层 ( 输入层与隐含层、隐含层与输出层、输出层与输入层) 之间实现全连接，而每层 的神经元之间无连接。考虑到实际应用的要求，网络结构设计时应坚持尽可能减小 系统的复杂性和规模的原则，在能满足实际应用要求的前提下，应尽量采用较为简 单的b p 神经网络网络，即尽量使用较少的隐含层以及隐含层上的神经元个数【7 2 】。 结构如图1 2 所示。 输入层隐含层 输出层 图1 - 2 b p 网络结构示意图 f i g 1 2t h es k e t c hm a p o fb pn e t w o r k ss t r u c t u r e 1 2 2b p 网络学习步骤 假设一个的三层前馈b p 网络，输入层的节点数为m ，隐含层的节点数为u ，输 9 福建师范大学杜秀敏硕士学位论文 出层的节点数为咒，输入层薯到隐含层x j 间的连接权为，隐含层工j 到输出层y 。间 的连接权为v 倩，隐含层的阈值为0 j ，输出层的阂值为o k 。b p 神经网络的算法具体 步骤如下【7 3 】： ( 1 ) 初始化。给输入层到隐含层和隐含层到输出层的连接权值m f 、v 雎，隐含 层和输出层的阈值臼，、吼随机赋一个较小值，这个值在( 一1 ，1 ) 之间的。 ( 2 ) 提供训练样本的输入值和输出值，给出输入向量x ，= ( ，z ：，x m ) 和对 应的预期输出向量z = ( 夕，夕：，夕。) ，正向计算： x j = 厂( 葺一嘭) ( j = l ，2 “) ( 1 4 ) y t = 厂( 荟v j k x ：r - - o k ) 心2 ，l ( 1 - 5 ) ( 3 ) 计算输出层节点输出值 y 。) 与期望输出值允的误差 吼： 吼= y i ( 1 一y t ) ( 夕i y t ) ( 1 6 ) ( 4 ) 用隐含层的输出缸j 、连接权p 业 、输出层的一般化误差 吼 计算隐含 层各单元的误差p j ： 仃，= x j ( 1 一石j ) v 皿吼 ( 1 - 7 ) ( 5 ) 用输出层单元的一般化误差 吼 、隐含层各单元的输出缸：) 修正输出层与 隐含层的权值p 汝 和阂值 吼) ： 输出层与隐含层权值修正 v 雄( f + 1 ) = y 肚o ) + 7 7 吼x 。 ( 1 8 ) 输出层阈值修正 g ( t + 1 ) = 吼o ) + r o r k ( 1 - 9 ) ( 6 ) 用隐含层一般化误差p ，】和输入层各单元的输入“ 来修正输入层与隐含 层的连接权值 ) 和阈值p ，】： 输入层与隐含层权值修正 w q ( t + 1 ) = w i i ( t ) + ，7 仃x i ( 1 1 0 ) 隐含层阈值修正 o j ( f + 1 ) = 0 + r o r ( 1 - 1 1 ) ( 7 ) 重复步骤( 2 ) ，选取不同的训练样本，不断执行上述迭代过程，直至误差 o r ，足够小或变为零，停止学习。 1 0 第一章研究的基本理论方法与研究方案 1 2 3b p 网络的m a t l a b 语言实现 神经网络工具箱是m a t l a b 环境下丌发处理的众多工具箱之，它以人工神经网 络理论为基础，用m a t l a b 语言构造出典型的神经网络激活函数，使设计者对所选定 的网络的计算，变成对激活函数的调用。另外，根据各种典型的修正网络权值的规 则，加上网络的训练过程，用m a t l a b 编写出各种网络设计和训练的子程序1 7 4 】。以下 是本文的b p 神经网络在m a t l a b 工具箱实现的程序： n e t = n e w f f ( m i n m a x ( p ) ， 2 5 ，4 】， t a n s i g ， p u r e l i n ) ) ； n e t t r a i n p a r a m e p o c h s = 6 0 0 ； n e t t r a i n p a r a m g o a l = o 0 0 0 0 1 ； n e t = i n i t ( n e t ) ； n e t = t r a i n ( n e t 护，f ) ； y = s i m ( n e t , p _ t e s t ) 其中，n e w f f 函数是用来生成b p 网络，n e t t r a i n p a r a m e p o c h s 和n e t t r a i n p a r a m g o a l 用来设置b p 网络的训练的步长和误差，i n i t 函数用来重新对网络进行初始化， t r a i n 函数用来重新对网络进行训练，s i m 函数用来进行b p 神经网络的仿真。程序中 的“2 5 ”是本文所采用的隐含层神经元个数，原因分析见第四章，“4 ”表示本文采 用的输出层神经元个数，“6 0 0 表示本文选用的网络最大训练步长，“0 0 0 0 0 1 ”表 示本文的网络最大训练误差，当网络训练满足最大训练步长或最大训练误差之一时， 训练停止。 2 研究内容、方法和技术路线 2 1 研究内容 本研究以厦门市为例，通过野外与室内、目视判读与遥感解译，建立城市景观 类型划分体系，利用g i s 技术进行研究区景观生态分类图的编制。在不同幅度( 2 k m 、 3 k m 、4 k m ) 下，运用地统计学方法，对斑块密度和多样性指数进行统计，根据其半 变异函数在不同幅度的变化规律，选出建立厦门景观格局的b p 神经网络样本的最 佳幅度。 针对厦门市的实际情况，研究其景观格局形成机制。采用上述中选取出来的最 佳幅度作为研究样本的大小，选取高程、坡度、距公路远近、居民点及工矿用地面 积作为输入变量，斑块密度、平均斑块分维数、蔓延度指数、s h a n n o n 多样性指数 作为输出变量，构建厦门市景观格局形成机制的b p 神经网络模型。 福建师范大学杜秀敏硕士学位论文 根据景观格局的研究，从调整城市的空间布局和结构、构建生态廊道、加快生 态恢复三个方面进行景观格局优化，使其产生最大景观生态效益，实现厦门市的可 持续发展，维持厦门市的生态安全。 2 2 研究方法 本研究的主要工作以g i s 处理软件a r c g i s9 0 和a r c v i e w3 3 为技术平台，结 合景观分析软件f r a g s t a t s3 3 、绘图软件a u t o c a d2 0 0 5 、神经网络模型模拟软件 m a t l a b6 5 进行统计分析和数据运算。主要研究过程及采取的技术方法如下：首先结 合遥感与g i s 技术处理的方法，编制城市景观生态类型图。其次，采用a u t o c a d2 0 0 5 绘制包含研究区范围的不同大小网格( 2 k m 2 k m 、3 k m 3 k m 、4 k m 4 k m ) ，用 a r c g i s9 0 软件提取每个网格中心点的坐标，用每个网格来切割景观类型矢量图， 将切割出来的每张矢量图转化成栅格图，利用f r a g s t a t s3 3 软件计算每个网格栅