Fragstats使用方法及景观指数生态学含义Word格式文档下载.docx
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3,deciduous,true,false
4,other,false,true
注意:
每个之间用空格键和逗号隔开。
1-3是你所分的地类所代表的属性,有多少个地类就列
多少行。
4是文件最后所必需的一列。
最后保存为*.fdc格式。
参数设定
找到图标或者是fragstatssetrunparameters打开Runparameters对话框。
Gridname:
选择grid文件。
OutputFile:
随便命个名字,存在你能找到的地方。
Ispropertiesfile找到步骤五所保存好的*.fdc文件。
OutputStatistics:
选择你要计算的指数,有斑块级别的、地类级别的、景观级别的,自己可
以任意选择。
同意可以选择斑块的邻距。
那要看自己怎么订了。
4个cell或者8个cell。
如果参数设置完成后,你的地类学要修改,或者有运行有什么问题,可以打开:
tools/classproperties进行修改。
指数的选择
Fragstats/selectpatch(class、land)metrics
指数一共有三个级别,path、class、land三个级别。
不同级别对应不同的指数,对应着不同的生态学意义。
所以选择指数的时候,一定要清楚所选择的指数对应的级别。
运行计算选择好指数后,点击Fragstats/execute执行,或者是图标。
结果保存在步骤6种的OutputFile是所存的地方。
找到后,用记事本打开。
便是你要的结果了。
部分景观指数及其生态学含义
拼块类型面积(CA),单位:
ha,范围:
CA>
公式描述:
CA等于某一拼块类型中所有拼块的面积之和(m2),除以10000后转化为公顷(ha);
即某拼块
类型的总面积。
生态意义:
CA度量的是景观的组分,也是计算其它指标的基础。
它有很重要的生态意义,其值的大小制约着以此类型拼块作为聚居地(Habitation)的物种的丰度、数量、食物链及其次生种的繁殖等,如许多生物对其聚居地最小面积的需求是其生存的条件之一;
不同类型面积的大小能够反映出其间物种、能量和养分等信息流的差异,一般来说,一个拼块中能量和矿物养分的总量与其面积成正比;
为了理解和管理景观,我们往往需要了解拼块的面积大小,如所需要的拼块最小面积和最佳面积是极其重要的两个数据。
景观面积(TA),单位:
ha,范围:
TA>
TA等于一个景观的总面积,除以10000后转化为公顷(ha)。
TA决定了景观的范围以及研究和分析的最大尺度,也是计算其它指标的基础。
在自然保护区设
计和景观生态建设中,对于维护高数量的物种,维持稀有种、濒危种以及生态系统的稳定,保护区或景观的面积是最重要的因素。
拼块所占景观面积的比例(%LAND,单位:
百分比,范围:
0<
%LAND<
=100
%LAND等于某一拼块类型的总面积占整个景观面积的百分比。
其值趋于0时,说明景观中此拼
块类型变得十分稀少;
其值等于100时,说明整个景观只由一类拼块组成。
%LAND度量的是景观的组分,其在拼块级别上与拼块相似度指标(LSIM)的意义相同。
由于它
计算的是某一拼块类型占整个景观的面积的相对比例,因而是帮助我们确定景观中模地(Matrix)或优势
景观元素的依据之一;
也是决定景观中的生物多样性、优势种和数量等生态系统指标的重要因素。
拼块个数(NP),单位:
无,范围:
NP>
=1
NP在类型级别上等于景观中某一拼块类型的拼块总个数;
在景观级别上等于景观中所有的拼块
总数。
NP反映景观的空间格局,经常被用来描述整个景观的异质性,其值的大小与景观的破碎度也有
很好的正相关性,一般规律是NP大,破碎度高;
NP小,破碎度低。
NP对许多生态过程都有影响,如可以
决定景观中各种物种及其次生种的空间分布特征;
改变物种间相互作用和协同共生的稳定性。
而且,NP对
景观中各种干扰的蔓延程度有重要的影响,如某类拼块数目多且比较分散时,则对某些干扰的蔓延(虫灾、火灾等)有抑制作用。
最大拼块所占景观面积的比例(LPI),单位:
LPI<
LPI等于某一拼块类型中的最大拼块占据整个景观面积的比例。
生态意义:
有助于确定景观的模地或优势类型等。
其值的大小决定着景观中的优势种、内部种的丰度等生态特征;
其值的变化可以改变干扰的强度和频率,反映人类活动的方向和强弱。
拼块平均大小(MPS,单位:
MPS>
MPS在拼块级别上等于某一拼块类型的总面积除以该类型的拼块数目;
在景观级别上等于景观总面积除以各个类型的拼块总数。
MPS代表一种平均状况,在景观结构分析中反映两方面的意义:
景观中MPS值的分布区间对图
像或地图的范围以及对景观中最小拼块粒径的选取有制约作用;
另一方面MPS可以指征景观的破碎程度,
如我们认为在景观级别上一个具有较小MPS®
的景观比一个具有较大MPS值的景观更破碎,同样在拼块级
别上,一个具有较小MPS®
的拼块类型比一个具有较大MPS值的拼块类型更破碎。
研究发现MPS值的变化
能反馈更丰富的景观生态信息,它是反映景观异质性的关键。
面积加权的平均形状因子(AWMS)I,公式描述:
AWMS在拼块级别上等于某拼块类型中各个拼块的周长与面积比乘以各自的面积权重之后的和;
在景观级别上等于各拼块类型的平均形状因子乘以类型拼块面积占景观面积的权重之后的和。
其中系数是由栅格的基本形状为正方形的定义确定的。
公式表明面积大的拼块比面积小的拼块具有更大的权重。
当
AWMSI=1时说明所有的拼块形状为最简单的方形(采用矢量版本的公式时为圆形);
当AWMS值增大时说明
拼块形状变得更复杂,更不规则。
AWMSI是度量景观空间格局复杂性的重要指标之一,并对许多生态过程都有影响。
如拼块的形状影响动物的迁移、觅食等活动[14,64],影响植物的种植与生产效率;
对于自然拼块或自然景观的形状分析还有另一个很显著的生态意义,即常说的边缘效应。
面积加权的平均拼块分形指数(AWMPFD单位:
1<
=AWMPFD<
=2
AWMPF的公式形式与AWMS相似,不同的是其运用了分维理论来测量拼块和景观的空间形状复杂性。
AWMPFD=代表形状最简单的正方形或圆形,AWMPFD=2;
表周长最复杂的拼块类型,通常其值的可
能上限为。
AWMPF是反映景观格局总体特征的重要指标,它在一定程度上也反映了人类活动对景观格局的
影响。
一般来说,受人类活动干扰小的自然景观的分数维值高,而受人类活动影响大的人为景观的分数维值低。
应该指出的是,尽管分数维指标被越来越多地运用于景观生态学的研究,但由于该指标的计算结果严重依赖于空间尺度和格网分辨率[67],因而我们在利用AWMPF指标来分析景观结构及其功能时要更为审慎。
平均最近距离(MNN,单位:
m范围:
MNN>
MNI在拼块级别上等于从拼块ij到同类型的拼块的最近距离之和除以具有最近距离的拼块总数;
MNN在景观级别上等于所有类型在拼块级别上的MNF之和除以景观中具有最近距离的拼块总数。
MNN度量景观的空间格局。
一般来说MNN值大,反映出同类型拼块间相隔距离远,分布较离散;
反之,说明同类型拼块间相距近,呈团聚分布。
另外,拼块间距离的远近对干扰很有影响,如距离近,相互间容易发生干扰;
而距离远,相互干扰就少。
但景观级别上的MNF在拼块类型较少时应慎用。
平均邻近指数(MPI),单位:
MPI>
=0公式描述:
给定搜索半径后,MPI在拼块级别上等于拼块ijs的面积除以其到同类型拼块的最近距离的平
方之和除以此类型的拼块总数;
MPI在景观级别上等于所有拼块的平均邻近指数。
MPI=0时说明在给定搜索半径内没有相同类型的两个拼块出现。
MPI的上限是由搜索半径和拼块间最小距离决定的。
MPI能够度量同类型拼块间的邻近程度以及景观的破碎度,如MPI值小,表明同类型拼块间离
散程度高或景观破碎程度高;
MPI值大,表明同类型拼块间邻近度高,景观连接性好。
研究证明MPI对拼
块间生物种迁徙或其它生态过程进展的顺利程度都有十分重要的影响[68]。
景观丰度(PR),单位:
PR>
=1公式描述:
PR等于景观中所有拼块类型的总数。
PR是反映景观组分以及空间异质性的关键指标之一,并对许多生态过程产生影响。
研究发现景
观丰度与物种丰度之间存在很好的正相关,特别是对于那些生存需要多种生境条件的生物来说PR就显得
尤其重要。
香农多样性指数(SHDI),单位:
SHDI>
=0
SHDI在景观级别上等于各拼块类型的面积比乘以其值的自然对数之后的和的负值。
SHDI=0表
明整个景观仅由一个拼块组成;
SHDI增大,说明拼块类型增加或各拼块类型在景观中呈均衡化趋势分布。
SHDI是一种基于信息理论的测量指数,在生态学中应用很广泛。
该指标能反映景观异质性,特别对景观中各拼块类型非均衡分布状况较为敏感,即强调稀有拼块类型对信息的贡献,这也是与其它多样性指数不同之处。
在比较和分析不同景观或同一景观不同时期的多样性与异质性变化时,SHDI也是一个敏感指标。
如在一个景观系统中,土地利用越丰富,破碎化程度越高,其不定性的信息含量也越大,计算出的SHDI值也就越高。
景观生态学中的多样性与生态学中的物种多样性有紧密的联系,但并不是简单的正比关系,研究发现在一景观中二者的关系一般呈正态分布。
香农均度指数(SHEI),单位:
0<
=SHEI<
SHEI等于香农多样性指数除以给定景观丰度下的最大可能多样性(各拼块类型均等分布)。
SHEI=0表明景观仅由一种拼块组成,无多样性;
SHEI=1表明各拼块类型均匀分布,有最大多样性。
SHEI与SHDI指数一样也是我们比较不同景观或同一景观不同时期多样性变化的一个有力手段。
而且,SHEI与优势度指标(Dominance)之间可以相互转换(即evenness=1-dominance),即SHEI值较小时优势度一般较高,可以反映出景观受到一种或少数几种优势拼块类型所支配;
SHEI趋近1时优势度低,
说明景观中没有明显的优势类型且各拼块类型在景观中均匀分布。
散布与并列指数(IJI),单位:
IJI<
IJI在拼块类型级别上等于与某拼块类型i相邻的各拼块类型的邻接边长除以拼块i的总边长再乘以该值的自然对数之后的和的负值,除以拼块类型数减1的自然对数,最后乘以100是为了转化为百
分比的形式;
IJI在景观级别上计算各个拼块类型间的总体散布与并列状况。
IJI取值小时表明拼块类型i
仅与少数几种其它类型相邻接;
IJI=100表明各拼块间比邻的边长是均等的,即各拼块间的比邻概率是均等的。
IJI是描述景观空间格局最重要的指标之一。
IJI对那些受到某种自然条件严重制约的生态系统的分布特征反映显著,如山区的各种生态系统严重受到垂直地带性的作用,其分布多呈环状,IJI值一
般较低;
而干旱区中的许多过渡植被类型受制于水的分布与多寡,彼此邻近,IJI值一般较高。
蔓延度指数(CONTAG单位:
CONTAG<
CONTA等于景观中各拼块类型所占景观面积乘以各拼块类型之间相邻的格网单元数目占总相邻的格网单元数目的比例,乘以该值的自然对数之后的各拼块类型之和,除以2倍的拼块类型总数的自然对
数,其值加1后再转化为百分比的形式。
理论上,CONTA值较小时表明景观中存在许多小拼块;
趋于100
时表明景观中有连通度极高的优势拼块类型存在。
应该指出的是,该指标只能运行在FRAGSTAT软件的栅
格版本中。
CONTA指标描述的是景观里不同拼块类型的团聚程度或延展趋势。
由于该指标包含空间信息,是描述景观格局的最重要的指数之一。
一般来说,高蔓延度值说明景观中的某种优势拼块类型形成了良好的连接性;
反之则表明景观是具有多种要素的密集格局,景观的破碎化程度较高。
而且研究发现蔓延度和优势度这两个指标的最大值出现在同一个景观样区。
该指标在景观生态学和生态学中运用十分广泛,如Graham等曾用蔓延度指标进行生态风险评估;
Musick和Grover用它来量测图像的纹理等。
景观指数英文缩写——英文全称——指标名称——应用尺度——单位)
最近整理的软件Grid格式下可以计算的景观指数,希望大家共同学习探讨(注:
每个景观指数包含的信息依次为英文缩写——英文全称——指标名称——应用尺度——单位)-
一、面积指标
Perimeter
1AREA(AREA-CS、DAREA-CPS/AREA-LSD、AREA-LPS)——PatchArea——斑块面积(类型水平方差、百分
比/景观水平方差、百分比)一一斑块一一ha(ha、%)>
Proximity
1LSIMLandscapeSimilarityIndex斑块相似系数斑块%
Density/Edge
1CATotalClassArea斑块类型面积类型ha>
0
2PLAND(%LAND—)—PercentageofLandscape——斑块所占景观面积比例——类型——%[0,100]
3TATotalLandscapeArea景观面积景观ha>
4LPILargestPatchIndex最大斑块指数类型/景观%
二、密度大小及差异
1NNumberofPatches斑块数量类型/景观n>
1
2PD——PatchDensity——斑块密度——类型/景观——n/100ha
3AREA(AREA-M、NAREA-AM、AREA-MD、AREA-RA、AREA-SD、AREA-CV)(MPS、PSSD、PSCV)——PatchArea
(PatchAreaMean/MeanPatchSize、PatchAreaStandardDeviation/PatchSizeStandardDeviation、PatchAreaCoefficientofVariation/PatchSizeCoefficientofVariation)——斑块面积(平
均斑块面积、面积加权平均斑块面积、斑块面积中值、斑块面积范围、斑块面积标准差、斑块面积变异系数)(平均斑块面积、斑块面积标准差、斑块面积变异系数)——类型/景观——ha(ha,%,%)
4GYRA何上)――RadiusofGyration――回旋半径一一类型/景观——m
三、边缘指标
1PERIM(CSDCPS/LSDLPS)——PatchPerimeter——斑块周长(类型水平方差、百分比/景观水平方差、
百分比)——斑块——m>
2GYRA何上)RadiusofGyration回旋半径斑块m
1EDCON同上)EdgeContrastIndex边缘对比度斑块%
1TE――TotalEdge――总边界长度一一类型/景观一一m
2EDEdgeDensity边缘密度类型/景观m/ha
1CWE——Contrast-WeightedEdgeDensity对比度加权边缘密度类型/景观m/ha
2TECITotalEdgeContrastIndex总边缘对比度类型/景观%
3ECI(MN>
AMMDRASDCV)(MECI、AWMEC——EdgeContrastIndex(MeanEdgeContrastIndex、
Area-WeightedMeanContrastIndex)边缘对比度(平均、面积加权平均、中值、变化范围、方差、
变异系数)(平均边缘对比度、面积加权平均边缘对比度)一一类型/景观一一%(%%)
四、形状指标
1PARA(CSDCPS/LSDLPS)——PerimeterAreaRatio——周长面积比(类型水平方差、百分比/景观水
平方差、百分比)一一斑块一一无
2SHAPE同上)——ShapeIndex——形状指标——斑块——无
3FRACT同上)FractalDimensionIndex分维数斑块无[1,2]
4CRICLE(同上)RelatedCircumscribingCircle近圆形形状指数斑块无
5CONTIG同上)ContiguityIndex邻近指数斑块无
1LSILandscapeShapeIndex景观形状指数类型/景观无
2NLSINormalizeLSI归一化景观形状指数类型无
1PAFRAC■—PerimeterAreaFractalDImension周长面积分维类型/景观无
2PARA(MNAMMDRASDCV)——PerimeterAreaRatio——周长面积比(平均、面积加权平均、中
值、变化范围、方差、变异系数)一一类型/景观一一无
3SHAPE同上)(MSI、AWMSI)ShapeIndex(MeanShapeIndex、Area-WeightedMeanShapeIndex)
形状指数(平均形状、面积加权的平均形状指标)一一类型/景观一一无
4FRAC(同上)(MPFD、AWMPFD—)—FractalDimensionIndex(MeanPatchFractalDimension、
Area-WeightedPatchFractalDimension)——分维数(平均斑块分维数、面积加权的平均斑块分维数)——类型/景观——无[1,2]
5CRICLE(同上))RelatedCircumscribingCircle近圆形状指数类型/景观无
6DLFD——DoubleLogFractalDimension——双对数分维数——类型/景观——无
五、核心面积指标
Area
1Core(CSD、CPS/LSD、LPS)——CoreArea——核心斑块面积(类型水平方差、百分比/景观水平方差、百分比)——斑块——ha
2NCORE同上)NumberofCoreArea核心斑块数量斑块n>
3CAI(同上)——CoreAreaIndex——核心斑块面积比指标一一斑块一一%
1TCA——TotalCoreArea——核心斑块总面积——类型/景观——ha
2CPLAND(C%LAND—)—CoreAreaPercentageofLandscape——核心斑块占景观面积比——类型——%
3NDC——NumberofDisjunctCoreArea独立核心斑块数量类型/景观n
4DCAD——DisjunctCoreAreaDensity——独立核心斑块密度——类型/景观——n/100ha
5CORE(M、NAM、MD、RA、SD、CV)(MCA1、CASD1、CACV1)——CoreArea(MeanCoreArea、CoreAreaStandard
Deviation、CoreAreaCoefficientofVariation)——核心斑块面积(平均、面积加权平均、中值、变
化范围、方差、变异系数)(平均核心斑块面积、核心斑块面积方差、核心斑块面积变异系数)——类型/
景观——ha(ha,ha,%)
6DCA(同上)(MCA2、CASD2CACV2)DisjunetCoreArea——独立核心斑块面积(平均独立核心斑块
面积、独立核心斑块面积方差、独立核心面积变异系数)——类型/景观——ha(ha,ha,%)
7CAI(同上)(MCAI)CoreAreaIndex(MeanCoreAreaIndex)核心斑块面积比指标(平均核心斑
块指标)——类型/景观——%
六、邻近度指标
1PROXIM(CSDCPS/LSDLPS)——ProximityIndex――邻近指数(类型水平方差、百分比/景观水平方
差、百分比)——斑块——无
2SIMI(同上)SimilarityIndex相似度斑块无
3ENN(同上)EuclideanNearestNeighborIndex欧氏邻近距离斑块m
1PROXIM(MNAMMDRASDCV)(MPI)——ProximityIndex(MeanProximityIndex)——邻近指数(