一种基于景观格局指数及气象因子的干旱半干旱区植被生态需水关键影响因子识别方法

摘要

本发明涉及生态环境技术领域，公开了一种基于景观格局指数及气象因子的干旱半干旱区植被生态需水关键影响因子识别方法，识别方法包括以下步骤：基于1990‑2015年土地利用景观格局数据。利用FRAGSTATS软件计算斑块密度、连通度指数、最大斑块指数、聚集度指数、香农多样性指数、蔓延度指数、分离度指数、最大斑块指数和形状指数的指标景观空间格局指数，深刻剖析景观格局时空动态演变特征，利用趋势和突变分析方法分析气温、降水等气象因子特征，其次根据陆面植被生态需水量的核算方法，得出草地、林地、耕地和未利用地的年平均需水量定额，从景观格局及气象因子变化的角度，采用相关性分析和多元回归分析方法，更好的掌握植被生态需水关键影响因子。

说明书

技术领域

本发明涉及生态环境技术领域，具体为一种基于景观格局指数及气象因子的干旱半干旱区植被生态需水关键影响因子识别方法。

背景技术

植被生态系统的生态需水旨在维持生态水循环中的生态系统功能和健康。植被生态需水不仅可以量化区域生态系统对水资源的需求，还可以分析人类活动对水资源的消耗程度，进而确定区域生态承载力，对于实现黄河流域等干旱半干旱区域的水资源合理分配具有重要意义。在景观生态学研究中，景观格局的变化是指在内、外部作用力的驱动下，景观类型、功能和空间结构随着时间变化从一种状态转成另一种状态的过程。景观格局的变化改变了植被的耗水过程，从而影响植被生态系统的水量平衡，是驱动生态系统功能变化的最关键且直接的驱动因素之一。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于景观格局指数及气象因子的干旱半干旱区植被生态需水关键影响因子识别方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于景观格局指数及气象因子的干旱半干旱区植被生态需水关键影响因子识别方法，识别方法包括以下步骤：

S1、基于1990-2015年土地利用景观格局数据，从景观类型水平和景观水平两方面分析景观格局指数的变化特征；

S2、基于1990-2015年气象数据，分析了五种气象因子的变化趋势、空间分布特征；

S3、陆面植被生态需水受植被类型、气候及土壤水分一些因素的综合影响，结合这些因素对陆面植被生态需水进行核算；

S4、从景观格局变化的角度，采用相关性分析方法，分析人为因素即景观格局指数对陆面植被生态需水的驱动机制，以及陆面植被生态需水对景观格局指数的响应；

S5、从气象因子变化的角度，采用相关性分析方法，分析自然因素即气象因子对陆面植被生态需水的驱动机制，以及陆面植被生态需水对气象因子的响应。

进一步的，所述景观类型水平包括斑块密度、连通度指数、最大斑块指数和聚集度指数，所述景观水平包括香农多样性指数、蔓延度指数、分离度指数、最大斑块指数和形状指数；所述气象因子包括降水、气温、相对湿度、风速、日照时数。

进一步的，所述景观类型水平中的各景观指标的含义和计算公式如下：

斑块密度指土地利用景观的密度，公式为

式中，PD表示斑块密度；n

连通度指数反映了不同景观聚集程度及空间分布特征，公式为

式中，COHESION指连通度指数；n指景观类型数量；m指景观类型的斑块数量；和分别表示在第i个景观类型中第j个斑块的面积和周长；N示斑块表示斑块总数量；

最大斑块指数是最大斑块面积占景观总面积的比值，公式为

式中，LPI为最大斑块指数；A为研究区景观总面积；a

聚集度指数反映了各种景观类型的空间分布，公式为

式中，AI表示聚集度指数；g

进一步的，所述景观水平中的各景观指标的含义和计算公式如下：

农多样性指数反映了景观异质性特征，公式为

式中，SHDI为香农多样性指数；A

蔓延度指数反映了整体景观里不同景观类型的延展趋势，公式为

式中，CONTAG表示蔓延度指数；m指景观类型数目；n为某景观类型的斑块个数；P

分离度指数反映整体斑块的离散程度，公式为

式中，SPLIT表示分离度指数；A为研究区总面积；a

形状指数表示所有斑块边界的复杂程度，公式为

式中，LSI为形状指数；A为总面积；E为所有斑块边界的长度。

进一步的，所述气象因子的变化趋势与空间特征计算公式如下：

式中，x

S的方差为：

式中，m为时间序列中相同的值出现的数量，t

Z＞0表示增加趋势，反之则为减少趋势，本研究在α＝5％即|Z|≥1.64水平进行相关计算；

MK突变检验可以识别序列的突变时间，通过构造序列：

定义统计变量UF

式中，E(S

给定显著性水平α，若|UF

将时间序列x按逆序排列，重复上式计算过程，使UB

进一步的，所述S3中其计算公式为：

EWRs＝K

式中，EWRs为陆面植被生态需水量，单位为mm；ET

进一步的，以黄河中游为例说明生态需水关键影响因子识别，为了进一步厘清景观水平的景观格局指数对陆面植被生态需水的驱动机制，基于景观格局指数和陆面植被生态需水的空间分布图，随机选取了6000个点，提取了各点的陆面植被生态需水和相关的景观格局指数信息，创建了散点图，并采用偏相关方法分析了陆面植被生态需水与景观水平的景观格局指数之间的相关关系。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

该基于景观格局指数及气象因子的干旱半干旱区植被生态需水关键影响因子识别方法，为了评估干旱半干旱植被生态需水状况，先从景观类型水平和景观水平两方面分析了景观格局指数的变化特征，利用FRAGSTATS软件计算斑块密度、连通度指数、最大斑块指数、聚集度指数、香农多样性指数、蔓延度指数、分离度指数、最大斑块指数和形状指数的指标景观空间格局指数，深刻剖析景观格局时空动态演变特征，趋势和突变分析方法分析气温、降水等气象因子特征，其次根据陆面植被生态需水量的核算方法，得出草地、林地、耕地和未利用地的年平均需水量定额，从景观格局及气象因子变化的角度，采用相关性分析和多元回归分析方法，分析了人为因素即景观格局指数与气象因子等自然因素对陆面植被生态需水的驱动机制，更好的掌握植被生态需水关键影响因子，能够及时的保证植被生态系统的平衡。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种基于景观格局指数及气象因子的干旱半干旱区植被生态需水关键影响因子识别方法的景观格局指数与陆面植被生态需水的相关性散点图；

图2为本发明一种基于景观格局指数级气象因子的干旱半干旱区植被生态需水关键影响因子识别方法的1990-2015年研究区景观格局指数与陆面植被生态需水相关性图。

图3为本发明一种基于景观格局指数及气象因子的干旱半干旱区植被生态需水关键影响因子识别方法的1990-2015年研究区气象因子与陆面植被生态需水相关性图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-3，本发明提供一种基于景观格局指数及气象因子的干旱半干旱区植被生态需水关键影响因子识别方法，识别方法包括以下步骤：

S1、基于1990-2015年土地利用景观格局数据，从景观类型水平和景观水平两方面分析景观格局指数的变化特征；

S2、基于1990-2015年气象数据，分析了五种气象因子的变化趋势、空间分布特征；

S3、陆面植被生态需水受植被类型、气候及土壤水分一些因素的综合影响，结合这些因素对陆面植被生态需水进行核算；

S4、从景观格局变化的角度，采用相关性分析方法，分析人为因素即景观格局指数对陆面植被生态需水的驱动机制，以及陆面植被生态需水对景观格局指数的响应；

S5、从气象因子变化的角度，采用相关性分析方法，分析自然因素即气象因子对陆面植被生态需水的驱动机制，以及陆面植被生态需水对气象因子的响应。

本实施例中，景观类型水平包括斑块密度、连通度指数、最大斑块指数和聚集度指数，所述景观水平包括香农多样性指数、蔓延度指数、分离度指数、最大斑块指数和形状指数；所述气象因子包括降水、气温、相对湿度、风速、日照时数。

本实施例中，所述景观类型水平中的各景观指标的含义和计算公式如下：

斑块密度指土地利用景观的密度，公式为

式中，PD表示斑块密度；n

连通度指数反映了不同景观聚集程度及空间分布特征，公式为

式中，COHESION指连通度指数；n指景观类型数量；m指景观类型的斑块数量；和分别表示在第i个景观类型中第j个斑块的面积和周长；N示斑块表示斑块总数量；优势景观类型具有良好的连通性；

最大斑块指数是最大斑块面积占景观总面积的比值，公式为

式中，LPI为最大斑块指数；A为研究区景观总面积；a

最大斑块面积占景观总面积的比值的大小和变化决定着景观中的优势种丰度等生态特征，并能反映人类活动对景观格局影响的方向和强弱；

聚集度指数反映了各种景观类型的空间分布，公式为

式中，AI表示聚集度指数；g

本实施例中，所述景观水平中的各景观指标的含义和计算公式如下：

农多样性指数反映了景观异质性特征，公式为

式中，SHDI为香农多样性指数；A

蔓延度指数反映了整体景观里不同景观类型的延展趋势，公式为

式中，CONTAG表示蔓延度指数；m指景观类型数目；n为某景观类型的斑块个数；P

某区域中以一种景观类型为主，那么该区域蔓延度较高，有很好的连通性；

分离度指数反映整体斑块的离散程度，公式为

式中，SPLIT表示分离度指数；A为研究区总面积；a

随着斑块空间分离度的增加，斑块内植物群落多样性指数降低；

形状指数表示所有斑块边界的复杂程度，公式为

式中，LSI为形状指数；A为总面积；E为所有斑块边界的长度。

本实施例中，所述气象因子变化趋势与空间分布特征计算公式如下：

式中，x

S的方差为：

式中，m为时间序列中相同的值出现的数量，t

借助正态分布检验统计量Z来判断趋势分析的显著性，公式为：

Z＞0表示增加趋势，反之则为减少趋势，本研究在α＝5％即|Z|≥1.64水平进行相关计算；

MK突变检验可以识别序列的突变时间，通过构造序列：

定义统计变量UF

式中，E(S

给定显著性水平α，若|UF

将时间序列x按逆序排列，重复上式计算过程，使UB

本实施例中，所述S3中其计算公式为：

EWRs＝K

式中，EWRs为陆面植被生态需水量，单位为mm；ET

经计算，草地、林地、耕地和未利用地的年平均需水量定额分别为391mm、 474mm、343mm和180mm，随着气候变化以及生态保护工程的实施，在黄河中游的植被恢复过程中，土地利用景观类型发生了变化，植被覆盖度呈增加的趋势，进而造成了植被蒸腾和截流蒸发作用的增强。

本实施例中，以黄河中游为例说明生态需水关键影响因子识别，为了进一步厘清景观水平的景观格局指数对陆面植被生态需水的驱动机制，基于景观格局指数和陆面植被生态需水的空间分布图，随机选取了6000个点，提取了各点的陆面植被生态需水和相关的景观格局指数信息，创建了散点图，并采用偏相关方法分析了陆面植被生态需水与景观水平的景观格局指数之间的相关关系。

1990-2015年，研究区陆面植被平均生态需水由392.7mm减少至276.5mm，年生态需水量由124.8亿m

该基于景观格局指数及气象因子的干旱半干旱区植被生态需水关键影响因子识别方法，为了评估干旱半干旱植被生态需水状况，先从景观类型水平和景观水平两方面分析了景观格局指数的变化特征，利用FRAGSTATS软件计算斑块密度、连通度指数、最大斑块指数、聚集度指数、香农多样性指数、蔓延度指数、分离度指数、最大斑块指数和形状指数的指标景观空间格局指数，深刻剖析景观格局时空动态演变特征，利用趋势和突变分析方法分析气温、降水等气象因子特征，其次根据陆面植被生态需水量的核算方法，得出草地、林地、耕地和未利用地的年平均需水量定额，从景观格局及气象因子变化的角度，采用相关性分析和多元回归分析方法，分析了人为因素即景观格局指数与气象因子等自然因素对陆面植被生态需水的驱动机制，更好的掌握植被生态需水关键影响因子，能够及时的保证植被生态系统的平衡。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。