基于GIS的森林景观格局研究与展望

谈方琪

摘要：概述了基于GIS的森林景观格局分析方法，从数据材料的获取及处理、森林景观分类、森林景观格局分析3个方面详细介绍了现有的分析方法。通过对比现有的分析方法，找出各方法的优势和劣势，提出了对未来分析方法的展望。

关键词：森林;景观格局分析;GIS

中图分类号：TU986 文献标识码：A 文章编号：1674-9944（2018）05-0160-04

1 引言

森林景观是以森林生态系统为主体，与相互联系的的其他景观要素一起构成的一类景观[1]。森林景观格局是指性质、大小及形状各异的森林景观要素在空间上的分布和组合特征，是当今森林景观生态学研究的核心[2]。它是森林景观异质性表现为某种相对稳定或普遍的规律性空间分布形式。目前，我国对森林景观格局的研究相对成熟，主要集中在对森林景观格局特征、景观格局动态变化及驱动力、景观格局尺度效应等方面[3]。

森林存在诸多特点，如森林生长周期长，资源分布地域辽阔，具有再生性和成熟不确定性，存在森林火险隐患等[4]，所以森林资源数据往往情况复杂且数据量庞大。因此利用GIS数据处理和空间分析功能，进行森林景观格局的分析，并且将分析结果进行区域定点，构建相互之间空间上的联系网络，为森林景观生态规划和管理提供理论依据，就显得尤为重要。

地理信息系统技术（GIS）是指利用计算机硬件和软件采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述特定的地理分布数据的一种技术系统[5]。目前进行景观格局分析最为通用的一种技术。随着地理学、计算机科学及测绘学等相关学科的快速发展，依赖于这些学科的GIS也有了日新月异的进展，应用前景十分广泛。GIS强大的空间信息处理和分析功能，能够快速、精确和综合地对复杂的森林系统进行空间定位和过程动态分析，是现在及未来进行森林格局分析

2 森林景观格局分析

2.1 数据材料的获取及处理

利用GIS进行森林景观分析需要研究地的森林资源数据作为支撑，据统计数据来源一般分为兩类：资源调研数据和遥感影像数据。

实地调研数据往往适用于研究面积较小，易于进行长期实地勘测、调研的区域。通过实地走访，可以将森林分布、地理坐标、地貌、土壤类型、植被特征等相关信息进行详细的调查和记录，在多年实地调研的基础上构建森林资源与环境数据库，全面地了解森林的各时段特征，及多时段变化情况[6]。如反应森林资源连续清查结果的森林资源分布图及森林资源二类调查数据常作为调研数据直接使用，刘国海等利用GIS技术，数字化森林资源分布图与安顺市西秀区行政区图，并进行叠加分析[7]。孙拥康等则以湖北省建始县国有长岗林场森林资源二类调查数据为基本材料，对林场现阶段的森林景观格局特征进行分析，更加精确地反映了林场现阶段的情况[8]。但部分研究所使用的数据来源单一，数据内容不够全面，且调研年限较为久远，不具有时效性，导致实验结果不具有现实指导作用。

随着全球各类卫星的发射，RS技术逐渐发展成熟，同时各类航拍技术也臻于完善，近年来，越来越多的研究数据是由遥感影像提供。杨英宝等采用1985、1995年的Landsat TM和2000年的Landsat ETM+，对南京城市景观空间格局的变化进行分析。现阶段研究多将资源调研数据和遥感影像数据相结合，综合多方数据特点，既提高了精确度与实时性，也提高了研究的可操作性[9]。基于遥感影像的简便易获性与实地调研数据的准确，研究者渐渐倾向于将两类数据相结合，快速、精确、完整地获得森林景观相关数据。如在进行广州省森林景观空间格局特征研究中，作者利用了广东省TM多光谱遥感数据、IRS-P6多光谱遥感数据、SPOT5正射影像、2004年森林资源二类调查资料、第六次国家森林资源连续清查数据、土地利用详查图、森林分布图、林种分布图及土壤分布图等有关专题图件[10]，全面解析了当地的森林资源情况，提出了合理配置森林结构、减少人为干扰、加大保护力度等应对措施。

在获取源数据后，需要利用GIS软件强大的空间分析功能，进行试验数据的预处理。一般先进行辐射定标，将图像的亮度灰度值转换为绝对的辐射亮度。再将辐射定标后的数据进行FLASH大气校正，排除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等物质对地物反射的影响，消除大气分子和气溶胶散射的影响，反应地物的真实反射率。若研究地有较为复杂的地形，可结合DEM地形数据，进行地形校正，排除地形对遥感反射率的影响[11]。最后，再结合研究地的精准测绘地图，如行政区划图进行几何校正，保障多时段影像的统一性。经过GIS预处理后的森林景观数据排除了技术上的大部分误差，保障了实验的准确性和严谨性，是景观格局分析过程中不可或缺的一部分。

2.2 森林景观分类

森林景观类型的划分应以森林景观的外在特征作为依据[12]，是森林景观格局分析的基础。基于景观要素地类型及构成形式，对森林景观进行分类，从而确定了各类型的空间分布形式，为研究森林生态和景观格局分析提供基础数据[13]。外在特征是景观类型划分的首要依据，根据实验数据的具体情况及实验分析要求，同时结合固有分类系统及分类要求，可对部分划分标准进行调整，同时注意满足划分条件的独立性和完全不重合性[14]。

陈端吕等将森林景观归并为杉木类、松类、阔叶类、经济林、灌木类、柏木类、竹类和非林地8种景观类型组成[15]。周亚东等根据海南岛土地利用状况及研究区森林资源特征，以地类、林种、优势树种、起源为依据，划分为天然林、人工林、灌木林、农地、水域和其他非林地6种景观类型[16]。曹瑜娟等在对湖南嘉义森林公园森林景观进行划分时，根据《湖南省森林资源规划设计调查技术规定》、《湖南省森林资源调查常用数表》和研究区土地利用特点，将研究区内森林景观类型分为纯林地、混交林地、竹林地、未成林造林地、采伐迹地、水域、建设用地7大类[17]。孙拥康等遵循植被分布规律和分类结果不至于过分破碎原则基础上，兼顾森林景观外部及内部结构差异，按照地类因子、植被因子及地形因子相结合的3级分类方法，研究区森林景观划分为松类、杉类、速阔类、针针混交类、针阔混交类、阔叶混交类、无林地类共7类景观类型[18]。值得关注的是，Christian等利用2001-2012年十年间的MCD12Q1全球数据集，总结了卡廷加植物地理区景观格局的变化过程，并预测分析了未来荒漠化和破碎化的情况[19]，此研究所用数据为卫星直接分类处理后的影像，已构建统一分类标准，很大程度上减轻了用地分类标准模糊所带来的误差问题，为今后的研究提供参考。由上述论文可知，现阶段研究多参照官方文件要求和已完善的景观划分方法，结合研究地特殊森林资源特点划分森林景观类型。同时Laszlo等利用数据挖掘法（如分类和回归树-CART，随机森林-RF，人工神经网络-ANNs）对匈牙利全国土壤类型进行分类[20]，此种综合性方法可尝试引入森林景观分类中。

对森林景观类型进行划分后，利用GIS技术提取各类森林景观资源斑块，随后进行分类处理，精确定位各类森林景观资源的位置，使其在地图中的分布可视化，为后期景观格局分析提供直接数据依据

2.3 森林景观格局分析

现阶段景观格局分析方法分为两类：格局指数方法和空间统计学方法，而森林景观格局多运用格局指数方法和景观动态模拟模型分析法。

2.3.1 基于格局指数法的森林景观格局分析

为了将景观格局信息简易直观地进行表达，反应结构组成和空间构建的主要特征，将各类信息凝练总结后以景观指数表现。所以利用各类景观格局指数可以反应特定景观格局信息，多种指数结合后能较为全面地描述景观格局内容。是现阶段研究中广泛运用的一种科学方法。

景观指数主要从斑块尺度、景观类型尺度、景观尺度三个方面对景观格局进行描述，反应景观特征和变化趋势。作者往往根据研究目的，对大量景观指数进行筛选，获取与分析最为相关的景观格局指数，再运用Fragstats软件进行景观指数计算。蒋群星等选取斑块尺度上的7个指数，对桃源县森林景观格局进行分析，结果主要集中于当时各类森林景观的分布形式和斑块特征，只能得到某一时空内静态的森林资源分布情况[21]。谢世友等通过十年间的4项景观多样性指数，动态检测了研究区域的森林景观空间格局演变，总结了温度、降雨等气候因子对格局演变的影响，客观性较强[22]。叶丽敏等首先提取地貌类型、坡度和坡向3个地形因子的信息并进行等级划分，将生成的地貌类型图、坡度分布图、坡向分布图分别与研究区的森林景观类型图进行空间叠加，选取8个景观指数进行分析，得到不同地形条件下各森林资源的情况，一定程度上揭示地形因子对景观格局变化的影响程度[23]。陈雅如等在三峡庫区森林景观破碎化分析上，选定7项景观破碎化与连通性指数，并从斑块面积分级和景观指数两个角度分析景观格局的破碎化过程[24]。值得关注的是，在传统方法中通常运用GIS软件分析计算景观格局指数，Jason等则利用SDMtoolbox2.0这一新兴研究软件，结合GIS用于景观遗传、生物地理和物种分布模型分析，使分析更加的全面与完善[25]。

虽然现阶段尚未将某一指数与某一生态过程相关联，但是通过森林景观格局的动态变化，指导生态学过程的研究是如今研究的热点。杨慧等在对北京东灵山地区白桦种群进行研究时，将白桦的空间分布格局同生态过程进行一定的关联，得出种内与种间关系会直接影响白桦种群整体及各阶段的分布格局[26]。刘隆德等利用6项景观格局指数，基于Kriging对册亨县森林景观稳定性进行分析，得出最大斑块指数对对景观稳定性影响最大，在GIS中对景观稳定性的分布情况进行可视化[27]，景观稳定性评价模型对今后进一步关联景观格局和生态过程有一定推动作用。在国外现阶段研究中，多通过分析比较多时段内的森林景观格局，尝试与相应过程关联。如通过分析1989、2001和2014年埃塞俄比亚Tekeze-Atbara盆地土地利用类型变化的速度和位置、净变化（Ng）、总改变（TO、持久性等，获得持久性比（Gp）、持久性损失比（Lp）和交换改变（Sw）[28]，以此解释景观格局的改变与人口、经济等变化的关系。Reddy等也发现长期森林变化数据集对于碳净排放净模型非常有用，且与生物多样性保护的破碎化这一生态过程高度相关[29]。

2.3.2 基于景观动态模拟模型分析法的森林景观格局分析

近些年来，我国逐渐结合景观动态模拟模型，对于森林景观格局进行定量分析。森林景观生态过程模拟模型和决策模型研究，促进了景观建模方法的完善和发展，并为研究景观格局中各种驱动因子的制约因素及其管理提供了依据[30，31]。森林景观动态模型一般分为空间模型和非空间模型。空间模型可分为：零假设模型、景观空间动态模型、景观个体行为模型以及景观过程模型[32]。非空间模型主要以FORET为代表，其主要功能是模拟森林演替。我国林区森林景观生态模拟模型研究多采用马尔柯夫模型及空间直观景观模型。杨学军等应用空间状态空间模型，进行了区域森林景观生态经济功能的多目标规划[33]。胡远满等应用空间直观景观模型（LANDIS），研究有采伐和无采伐预案下大兴安岭呼中林区的森林景观的长期变化[34]。在国外相关研究中则大量使用各种模型进行景观格局分析，Xi等将景观模拟模型应用到学习森林管理、生态评估、恢复规划、气候变化等方面，并讨论了景观建模方法、应用及其优缺点[35]。Hualin Xie等利用逻辑回归模型来研究林地变化，用森林碎片模型，而非传统森林景观格局指数分析森林破碎化模式和干扰模式[36]，这一研究在传统基础上提出新的分析方法，值得借鉴。Lia Montti等利用生态位模型绘制潜在入侵区域、遥感、地理信息系统和实地调查，以绘制入侵模式及其与景观和环境变量的关系[37]。总体来说我国利用景观动态模拟模型进行森林景观格局的研究并不多，这也是未来研究的一大趋势。

3 存在的不足与未来展望

3.1 存在的不足

近年来，我国基于GIS的森林景观格局分析研究获得了很大的发展并取得了较为显著的成绩。但是与同阶段国际水平相比，我国的森林景观研究队伍过于分散，没有形成一定的规模，与国际先进水平还有着较大的差距，主要存在以下几个方面的问题。

（1）现阶段研究主要集中在景观格局指数分析上，对于如何构建景观动态模拟模型，如何与景观生态过程相关联，并没有更加深入的探索和研究，导致对于森林景观格局分析只停留在表面。

（2）现在我国对森林景观资源进行划分的依据仍停留在主观的描述上，未构成系统性的客观分类标准，未对各类特异性情况进行归一划定。

（3）景观格局定量分析方法的不确定性。从景观格局定量分析的数据源、方法、定量分析过程和解释都存在不确定性。如何保障分析过程的准确性，减少误差，是景观格局分析中重要的研究课题。

（4）目前，用于解决景观分析的软件数量较多，各研究未能对研究软件进行统一，无法将各研究成果及进展进行快速比对，实现地理信息的共享。

3.2 未来展望

（1）加强森林景观空间格局与森林景观生态过程之间的研究。单一地应用景观格局指数进行分析，只能反应当时数据的现状，在时间跨度上并没有形成长期关联，缺少对于生态过程的关注。在今后的研究中将更集中于景观生态过程，通过过程发展预测未来景观格局情况，提出相应问题的解决措施。

（2）现如今我国各种模型的开发、应用尚开始起步，处于初步摸索的阶段，应需多多学习国外的相关模型构建与数据分析方法，再与我国森林资源特征相结合，发展出适合我国应用的直观模型。

（3）GIS是目前能够很好地进行空间属性数据分析与表达的技术，也是目前公认的高新技术之一，在分析和处理空间属性数据方面有着独特的优势，应用领域非常广阔。利用GIS更多地进行森林景观格局动态变化及驱动力、景观格局尺度效应方面的研究，是未来发展趋势之一。

（4）研究森林空间结构优化问题，对充分发挥森林经营的生态效益、经济效益和社会效益起到积极促进作用。津巴布韦就利用遥感技术，对实施土地改革计划后的土地进行监控，以此评测土地改革计划[38]。今后森林景观格局分析结果将更多地为社会实际问题服务，解决经济发展和生态优化中面临的困惑，为我国人工林结构优化、森林资源可持续经营、森林经理及管理等提供服务。

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