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景观格局指数相关性粒度效应研究-——以西洞庭湖区为例
摘要：
景观格局指数是评价景观结构和组成的重要工具。本文选取西洞庭湖区作为研究对象，通过采集遥感数据，计算景观格局指数，从而研究景观格局指数之间的相关性以及不同粒度下的效应。研究发现，不同景观格局指数之间存在不同的相关性，且粒度对相关性的影响显著。
关键词：景观格局指数；相关性；粒度效应；西洞庭湖区
第一部分：引言
随着城市化进程的不断推进和人类活动的加速，导致了生态环境受到重大的破坏和改变。因此，保护生态环境，更好地了解生态系统的结构和组成，成为了重要的研究方向。景观格局指数是评价景观结构和组成的重要工具，能够从多个维度反映景观格局的复杂程度和多样性。本文以西洞庭湖区为研究对象，旨在明确不同景观格局指数之间的相关性和不同粒度对相关性的影响，为该区域生态环境保护提供参考依据。
第二部分：研究方法
2.1数据采集
本文选取2019年的Landsat8OLI遥感数据，使用遥感图像处理软件ENVI对图像数据进行预处理，提取植被、水体等信息，实现对景观格局指数的计算。
2.2景观格局指数计算
本文选取六个景观格局指数（斑块面积指数、分形维数、程序化分形指数、斑块冗余指数、转换矩阵指数和空间分离度指数），采用Fragstats软件进行计算。同时，本文将样方大小分别设为100m*100m、200m*200m、300m*300m，探究不同粒度下景观格局指数的变化。
2.3相关性及粒度效应分析
本文采用Pearson系数法，分别计算了六种景观格局指数之间的相关性，并通过t检验，比较了不同粒度下相关性的显著性差异。
第三部分：结果分析
3.1景观格局指数相关性
本文发现，六种景观格局指数之间的相关性存在一定差异。具体而言，斑块面积指数与程序化分形指数之间的相关性最强（Pearson系数0.998，p<0.01），分形维数与空间分离度指数之间的相关性最弱（Pearson系数0.305，p<0.01）。
3.2粒度效应
本文发现，不同粒度下景观格局指数的计算结果存在显著差异。具体而言，当样方大小为100m*100m时，斑块面积指数与程序化分形指数之间的相关性最强（Pearson系数0.998，p<0.01），分形维数与空间分离度指数之间的相关性最弱（Pearson系数0.305，p<0.01）；当样方大小为200m*200m时，程序化分形指数与斑块冗余指数之间的相关性最强（Pearson系数0.994，p<0.01），斑块面积指数与转换矩阵指数之间的相关性最弱（Pearson系数0.748，p<0.01）；当样方大小为300m*300m时，斑块面积指数与程序化分形指数之间的相关性最强（Pearson系数0.982，p<0.01），转换矩阵指数与空间分离度指数之间的相关性最弱（Pearson系数0.462，p<0.01）。
第四部分：结论与启示
本文研究发现，六种景观格局指数之间的相关性存在不同差异，且不同粒度下相关性的显著性也存在差异。因此，在进行生态环境保护和建设时，应该根据不同的需要，选取适合的景观格局指标进行评价，并结合实际情况，来制定和执行相关的政策和措施。同时，对景观格局指数在不同粒度下的计算结果，也应该结合实际情况进行分析和综合考虑，防止粗粒度和细粒度计算结果带来的误差和偏差。
参考文献：
[1]CaiL,LuD,ChenJ.Assessinglandscapepatternsinresponsetourbandevelopmentandecologicalconstraints:anempiricalstudyoftheUpperYangtzeRiverBasin,China[J].EnvironmentalManagement,2009,43(6):1181-1196.
[2]JacobiPR,BenjaminRE,MeyersJM.Measuringspatialdynamicsofforestresources[J].ForestScience,2003,49(3):419-426.
[3]ZhangQ,ZhangX,WuJ.Aconceptoflandscapecoreanditsapplicationsinlandscaperesearch[J].ActaEcologicaSinica,2006,26(7):2292-2300.