基于移动窗口法的苗二河流域森林景观格局分析

冯陆春，杜 燕，孟 伟，3

(1.贵州省林业调查规划院，贵州 贵阳 550000； 2、贵州省清镇市生态文明建设局，贵州 贵阳 550000； 3.贵州林业勘察设计有限公司，贵州 贵阳 550000)

基于移动窗口法的苗二河流域森林景观格局分析

冯陆春1，杜 燕2，孟 伟1，3

(1.贵州省林业调查规划院，贵州 贵阳 550000； 2、贵州省清镇市生态文明建设局，贵州 贵阳 550000； 3.贵州林业勘察设计有限公司，贵州 贵阳 550000)

基于移动窗口法，对2014年苗二河流域森林景观格局进行分析。结果表明：非林地和有林地为优势地类景观，面积大，斑块形状较复杂，分布广泛；无立木林地为劣势地类景观，面积小，斑块形状较规则，分布比较集中；森林景观适宜景观粒度为150 m；森林景观适宜窗口尺度为900 m。基于粒度效应、面积信息损失精度和移动窗口法对苗二河流域森林景观格局的研究，可为优化流域森林景观提供参考。

移动窗口法；流域；局部空间自相关；景观格局

景观既是生物的栖息地，更是人类赖以生存的环境，具有高度的综合性和明显的地域性，其整合和浓缩了特定地域上诸多自然要素和人文现象间的内在联系。景观格局是社会形态下人类活动和经济发展状况的直接反映，森林景观格局与区域经济社会可持续发展密切相关。目前，森林景观格局粒度影响研究，主要针对山地[1]、湿地[2]等，基于移动窗口法的森林景观研究比较成熟，目前主要针对干旱河谷[3]、山地丘陵[4]等。本文基于移动窗口法，研究平塘县苗二河流域森林景观格局，分析得出苗二河流域森林景观异质性和特征，为平塘县的苗二河流域森林景观格局优化提供参考。

1 研究区概况

苗二河流域属珠江流域红水河系，位于贵州省黔南布依族苗族自治州平塘县东部，属平塘县东南部低山河谷坝地轻度石漠化封山育林与生态农业综合治理亚区，流域总面积35.73 km2。地层出露为三叠系，岩石主要有石灰岩、沙页岩、白云岩，地貌特征为南北向呈浅切割低山带状分布，区域内山峦重叠，沟谷纵横。属亚热带季风湿润气候区，雨量分布不均，雨水主要集中在5—8月，占全年降水量的53%。土壤以黄壤、石灰土、石沙土为主。森林覆盖率45.3%，林草覆盖率51.5%，树种以马尾松为主[5]。

2 研究方法

2.1 数据来源与处理

选取平塘苗二河流域2014年调查小班数据，60 m精度DEM数据、分辨率30 m的2014年Landsat 8遥感影像等。依据当前森林景观相关研究成果和相关规范标准，同时根据研究分析需要，将研究区森林景观类型划分为5种，分别为有林地、灌木林地、宜林地、无立木林地、非林地[6](图1)。在ARCGIS 10.2中将小班数据转换为不同粒度栅格数据，将不同粒度栅格数据导入Fragstas 4.2计算景观指数，研究分析得出森林景观适宜粒度。将适宜粒度森林景观栅格数据导入景观软件Fragstas 4.2移动窗口模型进行不同窗口景观指数计算分析，得出适宜分析幅度。

2.2 景观指数选择

景观指数定量说明森林景观特征和变化趋势。景观指数主要包括3种水平，分别为斑块尺度(PATCH)、景观类型尺度(CLASS)、景观尺度(LANDSCAPE)。根据各景观指数表征意义相关性差异，本文景观指标主要选取类型尺度和景观类型水平进行研究分析，针对研究分析需要，森林景观特征分析主要选取具有代表性的4个指数，分别为平均形状指数(MSI)、平均斑块分维数(MPFD)、斑块数(NP)、斑块面积(CA)。适宜粒度和幅度的分析主要选取景观水平的4个景观指数，分别为香农指数(SHDI)、斑块密度(PD)、平均分维数(MNFRAC)、聚合度(AI)[7-8](表1)。

表1 景观指数选取的生态学依据及公式

2.3 计算方法

基于Geoda软件的局部空间自相关模型，描述一个空间要素数据与其周边要素数据的相似程度，能够准确反映每个局部要素与全局总趋势一致性的程度(包括方向和量级)，并提示空间异质。其空间要素数据关联模式细分为4种类型：高高关联、低低关联，属于正的空间关联，高低关联、低高关联，属于负的空间关联[10]。

3 结果与分析

3.1 景观类型特征

森林景观特征包括景观组成、景观斑块多样性等。表2可知，苗二河流域有林地与非林地面积之和占总面积的90.17%，剩余地类面积之和占总面积的9.83%。其中有林地面积最大，占60.77%，无立木林地面积最小，占0.19%。表明苗二河流域有林地和非林地景观为优势地类，其他地类景观为劣势地类。非林地景观斑块数最大，有林地次之，无立木林地最小。表明苗二河流域非林地和有林地面积大，分布比较广泛；无立木林地面积小，分布比较集中。非林地景观的平均形状指数最大，有林地次之，无立木林地平均形状指数最小。表明苗二河流域非林地和有林地景观的斑块形状较复杂，无立木林地景观的斑块形状较规则。非林地景观的平均斑块分维数最大，有林地次之，灌木林地最小。表明苗二河流域非林地景观斑块的边界最复杂，斑块边界曲折比较严重；有林地森林景观斑块边界与非林地相比，较规则；灌木林地景观斑块边界最规则，斑块边界迂回曲折程度最小。

表2 森林景观特征

3.2 景观适宜粒度

森林景观粒度变化，直接影响研究区景观格局分析的精度。参考当前学者的研究成果和研究需要，本文在森林景观粒度分析过程中，利用ArcMap 10.2进行数据格式转换，将苗二河流域小班数据分别转换为不同粒度栅格数据，森林景观的起始粒度选取转换工具默认的30 m，起始粒度的整数倍为其他粒度选取准则，即转换粒度间隔30 m，最大粒度为300 m，共获取10幅不同粒度景观类型栅格数据。将10幅不同粒度栅格数据导入Fragstats 4.2软件，计算其相应的景观指数，分析10幅景观指数变化趋势确定研究区适宜粒度。

由图2可知，随着景观粒度的增加，斑块密度、平均分维数、香农指数和聚合度4个景观指数呈现不同变化趋势。斑块密度和聚合度指数整体呈现下降趋势，表明随着景观粒度的增加，苗二河流域森林景观破碎化程度不断下降；平均分维数指数曲线整体趋势先下降后趋于稳定，表明随着景观粒度增加，研究区森林景观的斑块复杂程度趋于规则；香农指数变化复杂，无明显趋势，表明随着粒度增加，研究区森林景观斑块类型增加趋势和面积比重均衡化趋势不明显。但4个景观指数变化趋势均出现粒度转折点。矢量数据栅格化过程中，森林景观的小班边界和相邻斑块的特性与属性发生变化，导致景观指数出现各异变化趋势。根据4个景观指数拐点分布特征和变化趋势，选定苗二河流域适宜粒度域[120 m，180 m]。此粒度域内存在适宜粒度，其景观指数能有效反映区域森林景观的景观格局特征。

由改进型景观面积损失精度评价指数模型计算得知粒度域为[120 m，210 m]，当150 m≥栅格粒度≥120 m时，森林景观面积精度损失指数呈现下降趋势，由14.33降至6.57；当180 m≥栅格粒度>150 m时，森林景观面积精度损失指数大幅上升至23.60(图3)。

不同粒度森林景观指数分析和面积信息损失精度评价结果表明：苗二河流域森林景观适宜的景观粒度为150 m，既保证准确反映研究区景观信息，又保证计算机工作效率。

3.3 景观分析幅度

基于粒度效应分析和面积信息损失精度分析得出，苗二河流域适宜分析粒度为150 m。研究分析得出，适宜粒度奇数倍窗口尺度造成数据处理冗余，产生误差，本研究采用其偶数倍作为移动窗口分析尺度，得出3个移动窗口半径分别为300、600、900、1200、1500 m。为了避免移动窗口的边缘效应，移动窗口法由栅格数据左上角向右移动，每次移动1个栅格，计算窗口半径内所选取的4个景观指数，分别为斑块密度、平均分维数、香农指数、聚合度，再将指数值赋给该窗口中心栅格，最终计算出相应的4个景观指数栅格图。为避免人为因素影响，景观指数值提取过程中，利用GIS软件数据管理中的产生随机点工具，在研究区内随机产生150个样点，并提取4幅景观指数栅格图中相应的景观指数值，利用Geoda的局部空间自相关模型对5幅窗口尺度的景观指数空间关联变化进行分析。

表3 不同分析幅度景观指数空间关联变化

*：HH为高高关联；LL为低低关联；LH为低高关联；HL为高低关联。

由表3得出，移动窗口幅度扩大时，斑块密度、平均分维数、香农指数、聚合度4项景观指数空间相关性变化趋势显著。正的空间关联为HH、LL，负的空间关联为LH、HL，分析得出4项景观指标随着窗口幅度增加，正空间关联数据点整体呈先上升后下降趋势，其中900 m时4项景观指标的正空间关联数据点个数整体达到最大。综上分析得出，900 m窗口尺度为苗二河流域比较适宜分析尺度，该尺度时景观指数空间相关性效果最好，能够准确反映区域景观变化特征。

4 结论与讨论

本文主要基于粒度效应、面积信息损失精度和移动窗口法对平塘县苗二河流域森林景观格局进行研究分析，得出以下结论：①苗二河流域非林地和有林地为优势地类景观，面积大，斑块形状较复杂，分布广泛；无立木林地为劣势地类景观，面积小，斑块形状较规则，分布比较集中。非林地景观斑块边界曲折比较严重；有林地森林景观斑块边界较规则；灌木林地景观斑块形状较规则，周长迂回曲折程度最小。②基于粒度效应分析和面积信息损失精度分析得出，苗二河流域森林景观适宜的景观粒度为150 m，既保证准确反映研究区景观信息，又保证计算机工作效率。③基于移动窗口法分析得出，900 m窗口尺度为苗二河流域比较适宜分析尺度，该尺度时景观指数变化趋势形成较为平滑的效果。

本研究通过对平塘县苗二河流域景观格局进行分析研究，得出苗二河流域森林景观特征、适宜分析粒度和适宜分析尺度，为科学合理规划建设苗二河流域森林景观提供指导。但仍存在一些问题：①本文森林景观格局主要基于二维水平，未考虑三维因子对森林景观格局影响。②适宜粒度和尺度分析过程中，粒度数据和窗口尺度选取主要基于离散数据进行，分析得出的适宜粒度和尺度不够精确，粒度和尺度选取方法应向连续数据模型突破。

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[5]刘晓昂.黔南州平塘县烟区土壤主要养分状况研究[D].长沙：湖南农业大学，2012.

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Forest Landscape Research of Miaoer River Basin Based on Moving Window

FENG Lu-chun1，DU Yan2，MENG Wei1，3

(1.GuizhouInstituteofForestInventoryandPlanning，Guiyang550000，Guizhou，China；2.EcologicalcivilizationconstructionbureauofQingzhenCityinGuizhouprovince，Guiyang550000，Guizhou，China；3.GuizhouForestrySurveyandDesignCo.，Ltd.，Guiyang550000，Guizhou，China)

Based on moving window，studying of forest landscape pattern analysis of Miaoer River basin in 2014 year.Results show that：non-woodland and woodland landscape patch shape complex，large size，widely distributed，as the advantaged class landscape；free standing woodlands for the disadvantaged class landscape，small size，patch shape regular distribution more concentrated；suitable for landscape size is 150 m；suitable window scale is 900 m.Based on size effect，area information loss of precision and moving window，studying on forest landscape pattern of Miaoer River basin，provide scientific and reasonable reference for watershed forest landscape optimization.

moving window；basin；local spatial autocorrelation；landscape pattern

2015-09-15；

2015-10-28

贵州省石漠化综合治理效益监测

冯陆春(1970—)，女，广西博白人，贵州省林业调查规划院高级工程师，从事林业调查规划设计和森林可持续经营方面的工作。E-mail：780448247@qq.com。

孟伟。E-mail：641816613@qq.com。

10.13428/j.cnki.fjlk.2016.03.020

P901

A

1002-7351(2016)03-0096-05