CN109242260B - 景观生态脆弱性指数的构建方法与验证方法 - Google Patents

景观生态脆弱性指数的构建方法与验证方法 Download PDF

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Abstract

景观生态脆弱性指数的构建方法及验证方法，涉及生态环境监测技术领域，具体涉及到生态环境检测中的景观生态脆弱性指标的构建方法。构建方法采用景观脆弱性指数和人口压力指数加权构建获得景观生态脆弱性指数的方法，其依据区域的人口干扰度指数、人口压力指数和每个景观的景观脆弱性指数获得相应的生态脆弱性指数。验证方法是采用上述方法获得同一个区域的两个时期的生态脆弱性指数，进而获得相应变化值，再获得两个时期的景观类型变化等级加权值，采用SPSS统计软件对所述景观类型变化等级加权值与景观生态脆弱性指数变化值进行回归分析，获得两者之间的相关性实现验证。该发明适用于构建景观指数构建生态评价体系及相关体系的验证。

Description

景观生态脆弱性指数的构建方法与验证方法
技术领域
本发明涉及生态环境监测技术领域，具体涉及到生态环境检测中的景观生态脆弱性指标的构建方法。
背景技术
环境变化及可持续发展问题日益受到科学界的广泛关注，生态环境脆弱性反映了生态系统所受到的干扰及脆弱程度，景观格局是景观异质性在空间上的综合表现，景观格局指数与区域生态环境脆弱性具有较高的关联性，人为扰动也是生态环境脆弱性中的重要因素。基于景观格局-人口压力的生态脆弱性评价及其动态变化研究不仅有助于找出区域发展过程中存在的环境问题及其主要驱动力，同时对景观格局的内部资源整合、调整空间结构、生态环境治理提供了必要依据，对人类经济活动和区域可持续发展具有重要意义。
当前，国外关于生态环境脆弱性的研究集中在生态脆弱性风险评价领域，对景观格局的研究集中在景观格局变化、景观生态安全、景观生态风险等领域，然而对于景观格局脆弱性的研究尚不多见。国内学者们开始通过景观指数构建生态评价体系，生成景观生态脆弱性指标，但在评价指标的选取、权重赋值、脆弱性等级划分等方面尚未形成统一的观点。而且，对于如何验证生态脆弱性构建合理性方面尚无研究。
国内外在景观生态脆弱性的研究方面取得了许多重要成果。但还存在一些问题,例如: 1、基于景观的生态脆弱性评价体系对人为扰动因素的关注不够。2、指标的权重赋值方面，忽视了主观客观相结合的合理性。3、直接采用构建的脆弱性指数进行脆弱性计算和分析，必要的脆弱性指数构建合理性验证方面没有科学的方法。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提出了一种结合景观脆弱性指数和人口压力指数加权构建景观生态脆弱性指数的方法，该方法对各因子进行权重赋值时，采用熵值法确定初始值。
本发明所述的景观生态脆弱性指数的构建方法是采用景观脆弱性指数和人口压力指数加权构建获得景观生态脆弱性指数的方法。
所述方法具体为：获取待评价区域的遥感图像和非遥感数据；
依据景观分类的综合原则和区域景观时空分布特征以及遥感图像，生成待评价区域的景观类型分布图；
依据景观类型分布图提取并计算获得生态学意义较高的景观格局指数，然后依据主成分分析的方法保留前m个景观格局指数；
将景观类型分布图进行等网格划分，划分成n个网格区域；
针对每个网格区域作如下处理：
获得该网格区域的人口干扰度指数PID、人口压力指数PPD；
获得该网格区域中每个景观的景观脆弱性指数
Figure 761242DEST_PATH_IMAGE001
，i=1,2,…，k；
获得该网格区域的生态脆弱性指数
Figure 209541DEST_PATH_IMAGE002
；
获得所有网格区域的生态脆弱性指数
Figure 254857DEST_PATH_IMAGE003
，完成构建。
在实际应用中，可以采用本发明所述的方法获得某一区域多个时期的景观生态脆弱性指数，进而获得该区域的景观生态脆弱性指标的变化。
本发明的有益效果有：本发明在构建景观的生态脆弱性指数的时候，充分考虑到了人口相关因素，因此使得采用本发明的方法获得的景观生态脆弱性指数对景观进行生态脆弱性评价，能够更准确的获得生态系统的脆弱程度，更有利于针对区域发展存在的环境问题做出相应的规划，整合景观格局的内部资源、调整空间结构，进而更有效的治理生态环境。
现有的生态脆弱性评价方法中构建景观的生态脆弱性指数的方法中均未考虑过人为扰动因素，而实际人为因素对环境的影响是很大的，即人为因素又对生态脆弱性有着直接影响。本发明首次提出了在构建景观的生态脆弱性指数中加入认为扰动因素，即人口压力指数（包括人口密度和人口干扰度），该种方法也将是本领域在构建生态脆弱性指数技术领域中将来的一个研究方向和发展趋势。
本发明针对上述景观生态脆弱性指数的构建方法还给出了一种验证体系，具体为：
采用上述景观生态脆弱性指数的构建方法分别获得同一个区域的两个时期的景观生态脆弱性指数，对比获得的两个时期的每个网格区域的景观生态脆弱性指数变化值；
获得两个时期的每个网格区域的景观类型变化等级加权值，
采用SPSS 统计软件分别对每个网格区域的景观类型变化等级加权值与景观生态脆弱性指数变化值进行回归分析，获得两者之间的相关性，进而完成对景观生态脆弱性指数构建方法获得的景观脆弱性指数的合理性的验证。
上述获得每个网格区域的景观类型变化等级加权值的方法为：
针对每一种可能发生的景观类型变化，按照生态脆弱性的影响赋等级值，并归一化映射至区间[-1,1], 其中负值表示该景观类型变化会降低区域生态脆弱性, 正值表示该景观类型变化会增加区域生态脆弱性，景观类型变化等级加权值（Grade WeightedValue of Landscape Type Change）根据公式:
Figure 915646DEST_PATH_IMAGE004
计算获得，其中LTCGVW表示景观类型变化等级加权值，LTCNGV i 表示第i种景观类型变化归一化等级值(Landscape Type Change Normalization Grade Value)，SCi表示第i种景观类型变化面积，S区域表示区域面积，k表示景观类型的个数，k(k-1)为k种景观类型组合的变化数量。
采用上述验证方法对本发明所述的景观生态脆弱性指数构建方法进行验证，获得的相关性0.7959，表示该方法应用的合理性很高。
附图说明
图1是具体实施方式所述的一种景观生态脆弱性指数的构建方法的流程图。图2是具体实施方式中所述的待评价区域（哈尔滨）2010年的景观分布图。图3是图2所示检测区域2015年的景观分布图。图4是图2和图3叠加后获得的两期景观类型变化图。图5是图2所示的景观分布图的网格划分图。图6是图3所示的景观分布图的网格划分图。图7是图4所示的景观分布图的网格划分图。
具体实施方式
本实施方式所述的景观生态脆弱性指数的构建方法是采用景观脆弱性指数和人口压力指数加权构建获得景观生态脆弱性指数的方法。具体可以采用下述步骤实现，参见图1所示：
获取待评价区域的遥感图像和非遥感数据；
依据景观生态分类的综合原则和区域景观时空分布特征以及遥感图像，生成待评价区域的景观类型分布图；
依据景观类型分布图提取并计算获得图中所有相关景观格局指数，然后依据主成分分析的方法保留前m个景观格局指数；
将景观类型分布图进行等网格划分，划分成n个网格区域；
针对每个网格区域作如下处理：
获得该网格区域的人口干扰度指数PID、人口压力指数PPD；
获得该网格区域中每个景观的景观脆弱性指数
Figure 11909DEST_PATH_IMAGE001
，i=1,2,…，k；
获得该网格区域的生态脆弱性指数
Figure 99951DEST_PATH_IMAGE002
；
获得所有网格区域的生态脆弱性指数
Figure 632563DEST_PATH_IMAGE003
，完成构建。
上述遥感图像是指通过遥感技术采集待评价区域的遥感影像，然后基于待评价区域的地理区域边界对该遥感影像进行裁剪获得的图像。所述的遥感影像是需要进行预处理、几何校正和辐射增强等常规图像处理方法进行处理的，处理之后再基于待评价区域的区域边界完成遥感影像的裁剪获得相应的遥感图像。
上述生成待评价区域的景观类型分布图的方法是依据景观生态分类的综合原则和待评价区域的景观时空分布特征，确定其主要的景观类型，然后辅助大量非遥感信息，完成对遥感图像地类信息的定量提取，在此基础上，并对解译数据精度评估、修正和过滤等综合处理，建立待评价区域的景观类型空间数据库和景观格局分布图。
上述非遥感数据包括人口密度数据、行政区划图、土地利用现状图和野外调查数据等。
上述依据景观类型分布图提取并计算获得图中所有相关景观格局指数的方法，可以采用Fragstatic4.2软件实现。该方法选取多个与生态脆弱性相关的景观指数，然后采用Fragstats4.2软件进行景观格局指数的计算获得相应的景观格局指数。
上述依据主成分分析的方法是指采用主成分分析法对获得的多个景观格局指数进行分析，去掉相关性高的景观格局指数，保留前m个相对独立的景观格局指数。为消除不同量纲的影响,在实际操作过程中需要将所有景观格局指数进行归一化处理。
上述将景观类型分布图进行等网格划分的方法为，可以采用ArcGIS10.3软件中的Fishnet及Split功能实现。
上述获得该网格区域的人口干扰度指数PID的方法，可以采用ArcGIS10.3软件统计该网格区域内的建设用地的总面积
Figure 97043DEST_PATH_IMAGE005
和耕地的总面积
Figure 297080DEST_PATH_IMAGE006
，然后根据公式
Figure 837914DEST_PATH_IMAGE007
计算获得人口干扰度指数PID，其中
Figure 388981DEST_PATH_IMAGE008
指该网格区域的总面积。
上述获得该网格区域的人口压力指数PPD的方法，可以根据公式PPD=a×PD+b× PID计算获得，其中PD表示该网格区域的归一化人口密度, a和b分别为该网格区域中的区域人口密度与人口干扰度权值。
上述该网格区域的归一化人口密度PD可以采用ArcGIS10.3软件根据该网格区域内的行政区县面积比例和区县人口密度数据生成。
上述获得该网格区域中每个景观的景观脆弱性指数
Figure 657151DEST_PATH_IMAGE009
的方法为:依据公式
Figure 446115DEST_PATH_IMAGE010
计算获得，公式中
Figure 157851DEST_PATH_IMAGE011
表示第j个景观格局指数，
Figure 665055DEST_PATH_IMAGE012
表示第j个景观格局指数
Figure 205758DEST_PATH_IMAGE011
的权重值,在实际操作过程中，对
Figure 599961DEST_PATH_IMAGE012
赋值时采用熵值法来确定，
Figure 544915DEST_PATH_IMAGE013
表示该网格区域内景观的序号，
Figure 539416DEST_PATH_IMAGE014
,
Figure 680547DEST_PATH_IMAGE015
为该网格区域所包含的景观的总个数。
上述获得该网格区域的生态脆弱性指数的方法为根据公式
Figure 460415DEST_PATH_IMAGE016
计算获得，其中
Figure 497641DEST_PATH_IMAGE009
表示第l个景观的景观脆弱性指数,
Figure 713859DEST_PATH_IMAGE017
表示区域内第l个景观的面积，j 表示该网格区域的序号，c和d分别表示该网格区域的人口压力指数的权重、景观脆弱性指数的权重。
在实际应用中，需要获得一个区域的景观生态脆弱性指数的变化，则采用本实施方式所述的方法分别对多个时期获得的遥感数据和非遥感数据进行处理，进而获得多个时期对应的景观生态脆弱性指数，对应每个网格区域的多个时期的景观生态脆弱性指数的集合就能够获得该区域的景观生态脆弱性指标的变化。
下面，对区域生态脆弱性指数的合理性进行验证。
假设有k种景观类型，则有k(k-1)种景观类型变化,对每一种可能发生的景观类型变化，按对生态脆弱性的影响赋等级值，并归一化映射至区间[-1,1], 其中负值表示该景观类型变化会降低区域生态脆弱性, 正值表示该景观类型变化会增加区域生态脆弱性，景观类型变化等级加权值根据公式:
Figure 861944DEST_PATH_IMAGE004
计算获得，其中LTCGVW表示景观类型变化等级加权值，LTCNGVi表示第i种景观类型变化归一化等级值，SCi表示第i种景观类型变化面积，S区域表示区域面积。
采用本发明所述的方法获得研究区域每个网格的两个时期的景观生态脆弱性指数值，并生成每个网格的两期景观生态脆弱性变化值,然后计算出每个网格的两期景观类型变化等级加权值。在 SPSS 统计软件中对景观类型变化等级加权值与景观生态脆弱性指数变化值进行回归分析，分析两者之间的相关性，揭示景观类型变化等级加权值对景观生态脆弱性指数变化的响应, 通过获得的置信度值验证景观生态脆弱性指数构建的合理性。
下面，以哈尔滨地区作为待评价区域，获得2010年和2015年两个时期的景观脆弱性指标以及其变化情况，具体方法为：
获取待评价区域的遥感图像和非遥感数据：从地理空间数据云（www.gscloud.cn）分别下载2010年与2015年两期的哈尔滨Landsat TM/ETM+遥感影像为遥感数据源，结合人口密度数据、行政区划图、土地利用现状图、野外调查数据等非遥感数据。
依据景观生态分类的综合原则和区域景观时空分布特征以及遥感图像，生成待评价区域的景观类型分布图：采用ENVI5.3 软件平台，在完成遥感图像的预处理基础上，基于哈尔滨区域边界矢量图完成区域的遥感影像的裁剪，依据景观生态分类的综合原则和区域景观时空分布特征，确定区域的6 种主要的景观类型为耕地、林地、草地、水域、建设用地和其它用地。辅助于大量的非遥感信息，完成对遥感图像地类信息的定量提取，在此基础上，并对解译数据精度评估、修正和过滤等综合处理，生成哈尔滨区域的景观类型分布图，如图2和图3所示。
借助ArcGIS10.3 软件将实验区域两期景观类型分布图叠合处理，获得景观类型变化图，如图4所示。
依据景观类型分布图提取并计算获得图中所有相关景观格局指数，然后依据主成分分析的方法保留前m个景观格局指数：采用Fragstatic4.2软件对待评价区域提取及计算斑块数量、景观要素斑块面积、分维数倒数、聚集度、破碎度、分离度、聚类指数、干扰度、边缘密度9个斑块类型水平类型景观指数，通过SPSS软件进行主成分分析，最终保留了分维数倒数、破碎度、干扰度指数、聚集度、分割指数对应的5个景观格局指数。
将景观类型分布图进行等网格划分：采用ArcGIS10.3软件中的Fishnet及Split功能对研究区域两期景观类型分布图以及景观类型变化图进行等网格划分，划分成58个网格，如图5、图6和图7所示，用表格表示获得的58个网格区域的序号对应关系为：
Figure 480007DEST_PATH_IMAGE019
上述单元个中的数字表示网格划分后的分布图中的对应区域的序号，后面表1至9、表12中的单元格按照位置与上述表格的单元格一一对应，表示相应单元格中序号所对应网格区域的相应参数。
针对每个网格区域作如下处理：采用ArcGIS10.3软件,根据网格内行政区县面积比例和区县人口密度数据生成两期每个网格归一化人口密度数值，结果见表1、表2：
Figure 688134DEST_PATH_IMAGE020
Figure 391648DEST_PATH_IMAGE021
采用ArcGIS10.3软件,统计两期每个网格的建设用地和耕地面积,根据公式
Figure 31839DEST_PATH_IMAGE022
求得每个网格的人口干扰度指数, 结果见表3、4：
Figure 301146DEST_PATH_IMAGE023
Figure 962066DEST_PATH_IMAGE024
根据公式
PPD=a×PD+b×PID
计算两期每个网格的人口压力指数PPD, 见表5、6：
Figure 418455DEST_PATH_IMAGE025
Figure 173922DEST_PATH_IMAGE026
采用Fragstatic4.2软件对两期每个网格景观类型分布图提取分维数倒数、破碎度、干扰度指数、聚集度、分割指数5个景观指数，通过公式
Figure 500998DEST_PATH_IMAGE010
计算获得两期每个网格区域中每个景观的景观脆弱性指数
Figure 801660DEST_PATH_IMAGE009
，然后在依据公式
Figure 745345DEST_PATH_IMAGE016
计算获得两期每个网格的生态脆弱性指数LEVI1和LEVI2，其中：2010年的生态脆弱性指数LEVI1见表7，2015年的生态脆弱性指数LEVI2参见表8,表中是针对每个网格景观类型分布图提取平均斑块面积、分维数、优势度、破碎度、景观多样性、均匀性6个景观指数获得的。
Figure 38924DEST_PATH_IMAGE027
Figure 486085DEST_PATH_IMAGE028
下面，采用本发明的验证方法对上述景观生态脆弱性指数的构建方法进行验证：
首先依据公式
Figure 941337DEST_PATH_IMAGE029
计算获得2010年和2015年两期的每个网格的生态脆弱性指数变化值，结果见表9：
Figure 106740DEST_PATH_IMAGE030
将景观林地、水域、草地、耕地、建设用地、未利用地按照生态脆弱性划分6个不同等级，赋予归一化等级值，见表10所示：
Figure 938429DEST_PATH_IMAGE031
则每种景观类型等级变化值见表11：
Figure 256409DEST_PATH_IMAGE032
计算每个网格景观类型变化等级加权值，结果见表12。
Figure DEST_PATH_IMAGE034
在 SPSS 统计软件中对景观类型变化等级加权值与景观生态脆弱性指数变化值进行线性回归分析，分析结果为两者正相关，获得相关系数为0.7959，验证了本景观生态脆弱性指数构建的合理性。

Claims (6)

1.一种景观生态脆弱性指数的构建方法，其特征在于，该方法是采用景观脆弱性指数和人口压力指数加权构建获得景观生态脆弱性指数的方法，其具体为：
获取待评价区域的遥感图像和非遥感数据；
依据景观分类的综合原则和区域景观时空分布特征以及遥感图像，生成待评价区域的景观类型分布图；
依据景观类型分布图提取并计算获得生态学意义较高的景观格局指数，然后依据主成分分析的方法保留m个景观格局指数；
将景观类型分布图进行等网格划分，划分成n个网格区域；
针对每个网格区域作如下处理：
获得该网格区域的人口干扰度指数PID、人口压力指数PPD；
获得该网格区域中每个景观的景观脆弱性指数LVI i ，i=1,2,…,k；
获得该网格区域的生态脆弱性指数LE VI j ；
获得所有网格区域的生态脆弱性指数LE VI j ，j=1,2,…,k，完成构建；
获得该网格区域的人口干扰度指数的方法为：采用ArcGIS10.3软件统计该网格区域内的建设用地的总面积S 建设用地和耕地的总面积S 耕地，然后根据公式
PID = (S 建设用地+S 耕地)/ S 区域
计算获得人口干扰度指数PID，其中S 区域指该网格区域的总面积；
获得该网格区域的人口压力指数PPD的方法为：根据公式PPD=a×PD+b×PID计算获得，其中PD表示该网格区域的归一化人口密度, a和b分别为该网格区域中的区域人口密度与人口干扰度权值；
所述获得该网格区域中每个景观的景观脆弱性指数LVI l 的方法为:依据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE001
计算获得，公式中X j 表示第j个景观格局指数，W j 表示第j个景观格局指数X j 的权重值,l=1,2,…,k, k为该网格区域所包含的景观的总个数；
所述景观格局指数为分维数倒数、破碎度、干扰度指数、聚集度和分割指数5个景观格局指数；
所述获得该网格区域的生态脆弱性指数的方法为根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE002
计算获得，其中LVI l 表示第l个景观的景观脆弱性指数,S l 表示区域内第l个景观的总面积，c和d分别表示该网格区域的人口压力指数的权重、景观脆弱性指数的权重。
2.根据权利要求1所述的一种景观生态脆弱性指数的构建方法，其特征在于，所述依据景观类型分布图提取并计算获得图中所有相关景观格局指数的方法为采用Fragstatic4.2软件实现。
3.根据权利要求1所述的一种景观生态脆弱性指数的构建方法，其特征在于，所述依据主成分分析的方法采用SPSS软件实现。
4.根据权利要求1所述的一种景观生态脆弱性指数的构建方法，其特征在于，所述该网格区域的归一化人口密度PD采用ArcGIS10.3软件根据该网格区域内的行政区县面积比例和区县人口密度数据生成。
5.针对权利要求1至4任意一种景观生态脆弱性指数的构建方法的验证方法，其特征在于，所述验证方法为：
采用所述景观生态脆弱性指数的构建方法分别获得同一个区域的两个时期的景观生态脆弱性指数，对比获得的两个时期的每个网格区域的景观生态脆弱性指数变化值；
获得两个时期的每个网格区域的景观类型变化等级加权值，
采用SPSS 统计软件分别对每个网格区域的景观类型变化等级加权值与景观生态脆弱性指数变化值进行回归分析，获得两者之间的相关性，进而完成对景观生态脆弱性指数构建方法获得的景观脆弱性指数的合理性的验证。
6.根据权利要求5所述的验证方法，其特征在于：所述获得每个网格区域的景观类型变化等级加权值的方法：
针对每一种可能发生的景观类型变化，按照生态脆弱性的影响赋等级值，并归一化映射至区间[-1,1], 其中负值表示该景观类型变化会降低区域生态脆弱性, 正值表示该景观类型变化会增加区域生态脆弱性，景观类型变化等级加权值根据公式:
Figure DEST_PATH_IMAGE003
计算获得，其中LTCGVW表示景观类型变化等级加权值，LTCNGV i 表示第i种景观类型变化归一化等级值，S Ci 表示第i种景观类型变化面积，S 区域表示区域面积，k表示景观类型的个数，k(k-1)为k种景观类型组合的变化数量。
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