英语原文共 9 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
河南省封丘县1990至2013年的景观格局演变
摘要：人类活动和自然因素驱动是造成景观格局的变化和限制生态服务功能（ES）的主要原因之一。景观格局变化分析是用来理解土地利用率和土地覆盖变化（LUCC）的一种重要的方法。在这项研究中，用中国河南省封丘县的遥感图像和一些资料来分析景观格局的变化和驱动力。通过研究表明，封丘县景观格局指数在1990年至2013年有连续的变化。从1990到2013，未利用土地（UL）几乎消失（UL的面积从19.1km2减少为1.06km2），水域面积（WA）显著降低（从71.41km2至11.4km2）。耕地、林地、定居点和矿地之间的相互转换相对频繁。通过深入分析斑块数量（NP）、最大斑块指数（LPI）、周长面积分形维数（PAFRAC）和香农均匀度指数（SHEI）等景观指数，我们发现人为影响逐渐增加，土地利用强度加大，景观异质性降低。人类活动，特别是人口增长成为影响研究区景观变化的主要驱动力。自然因素（温度和降水）对水环境影响较大。最后，我们首先引入“熵模型”来分析整个土地利用变化。土地利用/覆盖变化及其驱动力的定量分析可以提供基本的信息用来引导政府对土地的合理利用与对生态进行保护。
1.景区简介
土地利用与土地覆盖变化（LUCC）可能是影响全世界人类幸福的最重要因素之一。土地覆盖为人类提供了必要的生态系统服务，包括粮食生产、能源资源和娱乐活动。数百年来，景观格局发生了快速、大规模的变化，减少了生态系统的产品供应、环境污染防治、生物多样性保护和减少人类对不断变化环境的脆弱性的功能。对景观结构和景观成分的历史性变化进行定量研究是理解景观变化所带来后果所需考虑的首要条件。
景观格局变化通常是由以前研究中的景观指数量化。在过去的几十年中，许多研究都集中于土地使用现状，景观格局的演变，预测未来的土地利用变化等。在中国，大量的研究已经证实，景观格局变化在城市地区，流域，湿—
土地，森林，海岸带，农业区，草原利用LUCC数据。但是，这些研究都是基于相对较短的时期的数据，缺乏长时间中对LUCC研究的理解。研究土地利用和土地覆盖变化驱动机制与景观格局尤其对县域非常必要。
县在中国是一个中等规模的景观，就像英格兰的郡和美国的县。它包含人工景观和自然景观，也是实施土地利用政策的基本行政单元。景观生态的研究与行政单元的层次结构紧密相连。在我国，迫切需要对县级景观格局变化和驱动机制进行量化。封丘县是黄河省新乡市河南冲积平原下游典型的农业景观。在最近二十年，土地利用模式在研究领域发生了显著的变化。但对封丘县景观格局的量化研究仍然不够。
这项研究评估了LUCC及其在过去的二十年对封丘县景观格局的影响。随着封丘县 景观格局变化，尤其是定居点和采矿点的快速扩张快速扩张和未利用地面积收缩，诸如非点源污染和温室气体排放等certaro环境问题出现。为解决由LUCC导致的这些问题的，对景观格局变化的定量分析是必要的。本研究的主要目的是：（1）分析1990-2013期间期间封丘县景观格局变化（2）确定在过去24年中这些变化的驱动力。
2.研究材料与研究方法
2.7 研究地区
封丘县位于中国河南省，经度从114。14“到114.46”和“35”到34.53。14（图1），平均海拔67.5米。它属于黄河冲积平原，因其农业生产（小麦和棉花）而闻名。封丘县主要土壤类型为冲积土。它是一种暖温带的气候，受季风的强烈影响。封丘县原始植被为落叶阔叶林。人口约750000，土地面积约722500公顷。集约型农业的加速扩张，几乎所有的落叶阔叶林变成耕地和人工植被。目前，封丘县主要土地利用类型为耕地。
2.2 研究数据
以从中国科学院获得的2013、2002、2009、1990的陆地卫星遥感影像为基础数据，得到了中国科学院的基本数据。为了获得准确的统计数据、研究者使用1:10000地形图、土地利用数字地图进行几何矫正。河南省国土资源厅提供了地形图和数字地图。图像数据的预处理是利用ArcGIS 10进行。我们优化了classificalion精度并通过野外采样调整它。计算机分类和图像视觉的解释被用来获取土地利用信息。最后的结果表明，空间精度为92%，和Kappa指数为0.87。根据我国土地利用分类国家标准（2007），我们将研究区域划分为耕地（CL），包括水浇地和水田；林地（FL）；水面积（WA）包括河、沟、池；居民点及工矿用地（SMS）和未利用土地（UL）（如图2所示和表1）。
2.3.研究方法
2.3.1 景观转换矩阵，土地转换图和景观指数
过渡矩阵常被用来确定土地的变化方向和量化该变化。本研究分析了每一个时期封丘市景观格局变化：1990-2002，2002-2009年，2009-2013。对于一个特定的时期变化区域和位置分析是由两个离散年土地利用图进行叠加而成，土地转换地图的绘制用来表明转换位置和区域。
景观指数是研究景观格局的有效模式（吴，2002）。我们利用Fragstats 4.2计算每个时期的景观指数，分析封丘景观格局的变化。基于之前的研究（Lu et al.，2014），五个相关的景观指数用来描述在本研究县域景观特点：斑块数量（NP）、最大斑块指数（LPI）、景观形状指数（LSI），Shannon均匀度指数（SHEI）和周边区域的分形维数（－）。我们还使用了斑块密度（PD）、LPI、大规模集成电路、PAFRAC说明在类级别的景观格局（表1）。景观指数的数学表达式如下：
景观格局特征指标及涵义
|
指标 |
公式 |
涵义 |
|
斑块类型面积（CA） |
aij 斑块ij的面积（平方米） |
指某一景观或斑块类型中所有相关斑块的数目。 |
|
景观百分比（PLAND） |
aij 斑块ij的面积（平方米） |
一个景观类型占整个景观的面积比例,在相对意义上给出了每个景观类型对整个景观的贡献率。 |
|
斑块密度 （PD） |
N等于在景观斑块类型中斑块的总数；A等于总景观面积（平方米） |
斑块密度包括景观斑块密度和景观要素斑块密度。 |
|
最大斑块指数(LPI) |
式中aij是某个斑块的面积,A为景观的总面积 |
是指某一斑块类型中的最大斑块面积占整个景观面积的比例。 |
|
形状指数 (LSI) |
式中E是景观中所有边界总长度,A为景观的总面积 |
是指景观中所有的斑块边界总长度除以景观总面积的平方根,再乘以正方形校正常数。 |
|
香农多样性指数 (SHDI) |
Pi =景观被斑块类型（类型）所占据的比率 |
多样性指数是建立在信息论基础之上,该指数的大小反映景观类型的多少和各景观类型所占比例的变化。 |
|
蔓延度指数（CONTAG） |
它是反映景观不同嵌块类型的聚集和延展程度的指数。 |
|
|
聚集度指数 （COHESION) |
在斑块类型水平,聚集度指数描述景观中同一斑块类型之间自然衔接程度,即斑块类型之间的相互分散性。 |
|
2.3.2 驱动力分析
土地利用变化是地球气候变化，社会总体环境和人类的核心因素，。政策制定者寻求关于土地利用变化的驱动力的科学信息使他们不仅注重症状，而且注重引起土地利用变化的原因。景观变化的驱动力包括自然过程和人为干预，如地形、气候变化、人类活动和政府政策等。在景观格局的变化中，我们要评估的主要力量是至关重要的，以便制定政策来应对这种变化。在文化驱动力分析中，采用主成分分析法对12个指标进行了筛选和研究。作为自然驱动力，我们选择了2个代表性的驱动力（温度和降水），探索驱动力和景观格局变化之间的关系，特别是瓦区。
不同时期各土地利用类型区是变量，但整个研究区是一个常数。如何量化整个土地利用变化的状态？在这里，“熵模型”首次引入b分析这些土地利用变化和驱动力。由于驱动力和景观变化信息的稀缺性，我们只是采取不同的土地利用类型区域进行熵价值分析。
3. 研究结果
3.1 景观转移矩阵
景观转换（表2）期间1990-2002表明CL是约16.72%的变化率相对稳定的景观类型，和UL与变化率95最突出的变化类型}。大多数土地利用类型有很大的变化，佛罗里达州已经改变了88.47%，瓦改为79.86%，和短信已经改变了47.58%。转换三个最突出的类型是从CL FL，从佛罗里达州到CL和短信CL（76.17，59.47，和49.04的频率，分别）。转换区的瓦至氯和氯的氯也显着约36.39和30.32平方公里。
从景观转移矩阵，从1955到1990（表3），所有的土地利用类型有大面积的变化：CL（11.940，FL（86.350，短信（36.250，UL（91.100瓦（87。GG }）。转换区从FL CL和CL FL也很突出（81.78和57.31千赫，分别）。三转换从氯的短信，从短信到氯和从华盛顿到氯是比较明显的（35.37，39.12和30.32平方公里，分别）。二十其他的转换不是那么明显的地区转换区域从0.29到17.10千赫。
如表4所示，整个土地利用转化率也明显从2009到2013。五土地利用类型发生了变化从9.32%（CL）94.96%（UL）。在这一时期，景观转换可以分为三类：土地利用面积的转换。第一类是三个最显着的类型转换：从佛罗里达州到氯，从氯到佛罗里达州和从氯到短信（50.68，43.21，和41.13平方公里，分别）。下一个是从短信到氯（18.30平方公里），从短信到佛罗里达州（10.96平方公里），从佛罗里达州到短信（15.6平方公里）。另一个转换属于最后一个类。上一类的所有转换都不明显，因为区域的变化率不到3%。在分析过程中各土地利用类型变化信息（1990-2013），我们制作了一个显示转换位置和面积土地转换图（图3）
3.2 景观指数
3.2.1景观水平上
首先，我们从1990年到2013年（表5）的一流水平，分析了封丘县的景观指数的值。 CL的区域是相对稳定的，占PLAND整个景观的主要区域，1990年至2013年，范围从72.20％至76.46％。CL从3873改变到2078的NP表明CL的分布逐渐集中于1990年到2013年之间。在1990-2013整个时期，LPI发生明显变化，并PAFRAC以变化的速率下降：1.48（1990年），1.43（2002 ），1.41（2009）和1.37（2013），这表明人类干扰为形成和量化CL变化的主要因素。从1990到2013，佛罗里达州是一个相对粗放的土地类型平均PLAND在8.30和NP的平均值为16801。NP，Pland和PD的值在1990到2002年期间呈增长趋势，但在2002年到2013年下降了，这表明在1990到2002年FL的面积和数量增加，而在2002年到2013却下降。
在整个时期中，2002年NP的值和WA的PD值最高，但PLAND值低于1990年，这表明在2002年WA的数量有一个大的增加，但面积减小。从1990年至2002年，LPI从0.71下降到0.11 ，这表明WA的面积在每个周期都会减小。佤族地区各期减少。从1990到2013，SMS的PD和NP值减小，但PLAND和LPI的值会增加。这相反的趋势表明，该地区的短信逐渐扩展，并从1990到2013集中分布。NP，PLAND，PD和LPI的值在整个研究期间波动：从1990到2002下降，从2002到2009增加和从2009到2013减少。但总的趋势下降，从4230到214（NP），1.68%到0.09%（植物），3.50%，0.18%（PD）和0.14至0.03（LPI），这表明UL的面积和数量从1990年已经不规则下降。在1990到2009年，UL的PAFRAC值从1.50下降到1.40，但很明显，从2009到2013年，该数值增加。结合2013PLAND值，结果表明，UL区（2009至2013）是很小的而且是很难用的。
3.2.2 在县的水平
从1990到2073，县级的景观指数（表6）。从1990到2005年，NP值从42788下降到14860。这说明封丘县的景观破碎化程度降低。
3.3景观格局的驱动因素分
剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
资料编号：[32074]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
