基于GIS的森林景觀格局研究與展望

談方琪

摘要：概述了基于GIS的森林景觀格局分析方法，從數據材料的獲取及處理、森林景觀分類、森林景觀格局分析3個方面詳細介紹了現有的分析方法。通過對比現有的分析方法，找出各方法的優勢和劣勢，提出了對未來分析方法的展望。

關鍵詞：森林;景觀格局分析;GIS

中圖分類號：TU986 文獻標識碼：A 文章編號：1674-9944（2018）05-0160-04

1 引言

森林景觀是以森林生態系統為主體，與相互聯系的的其他景觀要素一起構成的一類景觀[1]。森林景觀格局是指性質、大小及形狀各異的森林景觀要素在空間上的分布和組合特征，是當今森林景觀生態學研究的核心[2]。它是森林景觀異質性表現為某種相對穩定或普遍的規律性空間分布形式。目前，我國對森林景觀格局的研究相對成熟，主要集中在對森林景觀格局特征、景觀格局動態變化及驅動力、景觀格局尺度效應等方面[3]。

森林存在諸多特點，如森林生長周期長，資源分布地域遼闊，具有再生性和成熟不確定性，存在森林火險隱患等[4]，所以森林資源數據往往情況復雜且數據量龐大。因此利用GIS數據處理和空間分析功能，進行森林景觀格局的分析，并且將分析結果進行區域定點，構建相互之間空間上的聯系網絡，為森林景觀生態規劃和管理提供理論依據，就顯得尤為重要。

地理信息系統技術（GIS）是指利用計算機硬件和軟件采集、儲存、管理、運算、分析、顯示和描述特定的地理分布數據的一種技術系統[5]。目前進行景觀格局分析最為通用的一種技術。隨著地理學、計算機科學及測繪學等相關學科的快速發展，依賴于這些學科的GIS也有了日新月異的進展，應用前景十分廣泛。GIS強大的空間信息處理和分析功能，能夠快速、精確和綜合地對復雜的森林系統進行空間定位和過程動態分析，是現在及未來進行森林格局分析

2 森林景觀格局分析

2.1 數據材料的獲取及處理

利用GIS進行森林景觀分析需要研究地的森林資源數據作為支撐，據統計數據來源一般分為兩類：資源調研數據和遙感影像數據。

實地調研數據往往適用于研究面積較小，易于進行長期實地勘測、調研的區域。通過實地走訪，可以將森林分布、地理坐標、地貌、土壤類型、植被特征等相關信息進行詳細的調查和記錄，在多年實地調研的基礎上構建森林資源與環境數據庫，全面地了解森林的各時段特征，及多時段變化情況[6]。如反應森林資源連續清查結果的森林資源分布圖及森林資源二類調查數據常作為調研數據直接使用，劉國海等利用GIS技術，數字化森林資源分布圖與安順市西秀區行政區圖，并進行疊加分析[7]。孫擁康等則以湖北省建始縣國有長崗林場森林資源二類調查數據為基本材料，對林場現階段的森林景觀格局特征進行分析，更加精確地反映了林場現階段的情況[8]。但部分研究所使用的數據來源單一，數據內容不夠全面，且調研年限較為久遠，不具有時效性，導致實驗結果不具有現實指導作用。

隨著全球各類衛星的發射，RS技術逐漸發展成熟，同時各類航拍技術也臻于完善，近年來，越來越多的研究數據是由遙感影像提供。楊英寶等采用1985、1995年的Landsat TM和2000年的Landsat ETM+，對南京城市景觀空間格局的變化進行分析。現階段研究多將資源調研數據和遙感影像數據相結合，綜合多方數據特點，既提高了精確度與實時性，也提高了研究的可操作性[9]。基于遙感影像的簡便易獲性與實地調研數據的準確，研究者漸漸傾向于將兩類數據相結合，快速、精確、完整地獲得森林景觀相關數據。如在進行廣州省森林景觀空間格局特征研究中，作者利用了廣東省TM多光譜遙感數據、IRS-P6多光譜遙感數據、SPOT5正射影像、2004年森林資源二類調查資料、第六次國家森林資源連續清查數據、土地利用詳查圖、森林分布圖、林種分布圖及土壤分布圖等有關專題圖件[10]，全面解析了當地的森林資源情況，提出了合理配置森林結構、減少人為干擾、加大保護力度等應對措施。

在獲取源數據后，需要利用GIS軟件強大的空間分析功能，進行試驗數據的預處理。一般先進行輻射定標，將圖像的亮度灰度值轉換為絕對的輻射亮度。再將輻射定標后的數據進行FLASH大氣校正，排除大氣中水蒸氣、氧氣、二氧化碳、甲烷和臭氧等物質對地物反射的影響，消除大氣分子和氣溶膠散射的影響，反應地物的真實反射率。若研究地有較為復雜的地形，可結合DEM地形數據，進行地形校正，排除地形對遙感反射率的影響[11]。最后，再結合研究地的精準測繪地圖，如行政區劃圖進行幾何校正，保障多時段影像的統一性。經過GIS預處理后的森林景觀數據排除了技術上的大部分誤差，保障了實驗的準確性和嚴謹性，是景觀格局分析過程中不可或缺的一部分。

2.2 森林景觀分類

森林景觀類型的劃分應以森林景觀的外在特征作為依據[12]，是森林景觀格局分析的基礎。基于景觀要素地類型及構成形式，對森林景觀進行分類，從而確定了各類型的空間分布形式，為研究森林生態和景觀格局分析提供基礎數據[13]。外在特征是景觀類型劃分的首要依據，根據實驗數據的具體情況及實驗分析要求，同時結合固有分類系統及分類要求，可對部分劃分標準進行調整，同時注意滿足劃分條件的獨立性和完全不重合性[14]。

陳端呂等將森林景觀歸并為杉木類、松類、闊葉類、經濟林、灌木類、柏木類、竹類和非林地8種景觀類型組成[15]。周亞東等根據海南島土地利用狀況及研究區森林資源特征，以地類、林種、優勢樹種、起源為依據，劃分為天然林、人工林、灌木林、農地、水域和其他非林地6種景觀類型[16]。曹瑜娟等在對湖南嘉義森林公園森林景觀進行劃分時，根據《湖南省森林資源規劃設計調查技術規定》、《湖南省森林資源調查常用數表》和研究區土地利用特點，將研究區內森林景觀類型分為純林地、混交林地、竹林地、未成林造林地、采伐跡地、水域、建設用地7大類[17]。孫擁康等遵循植被分布規律和分類結果不至于過分破碎原則基礎上，兼顧森林景觀外部及內部結構差異，按照地類因子、植被因子及地形因子相結合的3級分類方法，研究區森林景觀劃分為松類、杉類、速闊類、針針混交類、針闊混交類、闊葉混交類、無林地類共7類景觀類型[18]。值得關注的是，Christian等利用2001-2012年十年間的MCD12Q1全球數據集，總結了卡廷加植物地理區景觀格局的變化過程，并預測分析了未來荒漠化和破碎化的情況[19]，此研究所用數據為衛星直接分類處理后的影像，已構建統一分類標準，很大程度上減輕了用地分類標準模糊所帶來的誤差問題，為今后的研究提供參考。由上述論文可知，現階段研究多參照官方文件要求和已完善的景觀劃分方法，結合研究地特殊森林資源特點劃分森林景觀類型。同時Laszlo等利用數據挖掘法（如分類和回歸樹-CART，隨機森林-RF，人工神經網絡-ANNs）對匈牙利全國土壤類型進行分類[20]，此種綜合性方法可嘗試引入森林景觀分類中。

對森林景觀類型進行劃分后，利用GIS技術提取各類森林景觀資源斑塊，隨后進行分類處理，精確定位各類森林景觀資源的位置，使其在地圖中的分布可視化，為后期景觀格局分析提供直接數據依據

2.3 森林景觀格局分析

現階段景觀格局分析方法分為兩類：格局指數方法和空間統計學方法，而森林景觀格局多運用格局指數方法和景觀動態模擬模型分析法。

2.3.1 基于格局指數法的森林景觀格局分析

為了將景觀格局信息簡易直觀地進行表達，反應結構組成和空間構建的主要特征，將各類信息凝練總結后以景觀指數表現。所以利用各類景觀格局指數可以反應特定景觀格局信息，多種指數結合后能較為全面地描述景觀格局內容。是現階段研究中廣泛運用的一種科學方法。

景觀指數主要從斑塊尺度、景觀類型尺度、景觀尺度三個方面對景觀格局進行描述，反應景觀特征和變化趨勢。作者往往根據研究目的，對大量景觀指數進行篩選，獲取與分析最為相關的景觀格局指數，再運用Fragstats軟件進行景觀指數計算。蔣群星等選取斑塊尺度上的7個指數，對桃源縣森林景觀格局進行分析，結果主要集中于當時各類森林景觀的分布形式和斑塊特征，只能得到某一時空內靜態的森林資源分布情況[21]。謝世友等通過十年間的4項景觀多樣性指數，動態檢測了研究區域的森林景觀空間格局演變，總結了溫度、降雨等氣候因子對格局演變的影響，客觀性較強[22]。葉麗敏等首先提取地貌類型、坡度和坡向3個地形因子的信息并進行等級劃分，將生成的地貌類型圖、坡度分布圖、坡向分布圖分別與研究區的森林景觀類型圖進行空間疊加，選取8個景觀指數進行分析，得到不同地形條件下各森林資源的情況，一定程度上揭示地形因子對景觀格局變化的影響程度[23]。陳雅如等在三峽庫區森林景觀破碎化分析上，選定7項景觀破碎化與連通性指數，并從斑塊面積分級和景觀指數兩個角度分析景觀格局的破碎化過程[24]。值得關注的是，在傳統方法中通常運用GIS軟件分析計算景觀格局指數，Jason等則利用SDMtoolbox2.0這一新興研究軟件，結合GIS用于景觀遺傳、生物地理和物種分布模型分析，使分析更加的全面與完善[25]。

雖然現階段尚未將某一指數與某一生態過程相關聯，但是通過森林景觀格局的動態變化，指導生態學過程的研究是如今研究的熱點。楊慧等在對北京東靈山地區白樺種群進行研究時，將白樺的空間分布格局同生態過程進行一定的關聯，得出種內與種間關系會直接影響白樺種群整體及各階段的分布格局[26]。劉隆德等利用6項景觀格局指數，基于Kriging對冊亨縣森林景觀穩定性進行分析，得出最大斑塊指數對對景觀穩定性影響最大，在GIS中對景觀穩定性的分布情況進行可視化[27]，景觀穩定性評價模型對今后進一步關聯景觀格局和生態過程有一定推動作用。在國外現階段研究中，多通過分析比較多時段內的森林景觀格局，嘗試與相應過程關聯。如通過分析1989、2001和2014年埃塞俄比亞Tekeze-Atbara盆地土地利用類型變化的速度和位置、凈變化（Ng）、總改變（TO、持久性等，獲得持久性比（Gp）、持久性損失比（Lp）和交換改變（Sw）[28]，以此解釋景觀格局的改變與人口、經濟等變化的關系。Reddy等也發現長期森林變化數據集對于碳凈排放凈模型非常有用，且與生物多樣性保護的破碎化這一生態過程高度相關[29]。

2.3.2 基于景觀動態模擬模型分析法的森林景觀格局分析

近些年來，我國逐漸結合景觀動態模擬模型，對于森林景觀格局進行定量分析。森林景觀生態過程模擬模型和決策模型研究，促進了景觀建模方法的完善和發展，并為研究景觀格局中各種驅動因子的制約因素及其管理提供了依據[30，31]。森林景觀動態模型一般分為空間模型和非空間模型。空間模型可分為：零假設模型、景觀空間動態模型、景觀個體行為模型以及景觀過程模型[32]。非空間模型主要以FORET為代表，其主要功能是模擬森林演替。我國林區森林景觀生態模擬模型研究多采用馬爾柯夫模型及空間直觀景觀模型。楊學軍等應用空間狀態空間模型，進行了區域森林景觀生態經濟功能的多目標規劃[33]。胡遠滿等應用空間直觀景觀模型（LANDIS），研究有采伐和無采伐預案下大興安嶺呼中林區的森林景觀的長期變化[34]。在國外相關研究中則大量使用各種模型進行景觀格局分析，Xi等將景觀模擬模型應用到學習森林管理、生態評估、恢復規劃、氣候變化等方面，并討論了景觀建模方法、應用及其優缺點[35]。Hualin Xie等利用邏輯回歸模型來研究林地變化，用森林碎片模型，而非傳統森林景觀格局指數分析森林破碎化模式和干擾模式[36]，這一研究在傳統基礎上提出新的分析方法，值得借鑒。Lia Montti等利用生態位模型繪制潛在入侵區域、遙感、地理信息系統和實地調查，以繪制入侵模式及其與景觀和環境變量的關系[37]。總體來說我國利用景觀動態模擬模型進行森林景觀格局的研究并不多，這也是未來研究的一大趨勢。

3 存在的不足與未來展望

3.1 存在的不足

近年來，我國基于GIS的森林景觀格局分析研究獲得了很大的發展并取得了較為顯著的成績。但是與同階段國際水平相比，我國的森林景觀研究隊伍過于分散，沒有形成一定的規模，與國際先進水平還有著較大的差距，主要存在以下幾個方面的問題。

（1）現階段研究主要集中在景觀格局指數分析上，對于如何構建景觀動態模擬模型，如何與景觀生態過程相關聯，并沒有更加深入的探索和研究，導致對于森林景觀格局分析只停留在表面。

（2）現在我國對森林景觀資源進行劃分的依據仍停留在主觀的描述上，未構成系統性的客觀分類標準，未對各類特異性情況進行歸一劃定。

（3）景觀格局定量分析方法的不確定性。從景觀格局定量分析的數據源、方法、定量分析過程和解釋都存在不確定性。如何保障分析過程的準確性，減少誤差，是景觀格局分析中重要的研究課題。

（4）目前，用于解決景觀分析的軟件數量較多，各研究未能對研究軟件進行統一，無法將各研究成果及進展進行快速比對，實現地理信息的共享。

3.2 未來展望

（1）加強森林景觀空間格局與森林景觀生態過程之間的研究。單一地應用景觀格局指數進行分析，只能反應當時數據的現狀，在時間跨度上并沒有形成長期關聯，缺少對于生態過程的關注。在今后的研究中將更集中于景觀生態過程，通過過程發展預測未來景觀格局情況，提出相應問題的解決措施。

（2）現如今我國各種模型的開發、應用尚開始起步，處于初步摸索的階段，應需多多學習國外的相關模型構建與數據分析方法，再與我國森林資源特征相結合，發展出適合我國應用的直觀模型。

（3）GIS是目前能夠很好地進行空間屬性數據分析與表達的技術，也是目前公認的高新技術之一，在分析和處理空間屬性數據方面有著獨特的優勢，應用領域非常廣闊。利用GIS更多地進行森林景觀格局動態變化及驅動力、景觀格局尺度效應方面的研究，是未來發展趨勢之一。

（4）研究森林空間結構優化問題，對充分發揮森林經營的生態效益、經濟效益和社會效益起到積極促進作用。津巴布韋就利用遙感技術，對實施土地改革計劃后的土地進行監控，以此評測土地改革計劃[38]。今后森林景觀格局分析結果將更多地為社會實際問題服務，解決經濟發展和生態優化中面臨的困惑，為我國人工林結構優化、森林資源可持續經營、森林經理及管理等提供服務。

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