快速城市化景观格局的空间自相关特征分析以深圳市龙华地区为例(3)

826北京大学学报(自然科学版) 第36卷 台山主峰海拔为588m,最低点观澜河下游河谷地区海拔只有10m左右,地形上高差比较大。本地区曾为传统的农业经营地区,盆地周围低山和丘陵地区为大片林地覆盖区域,观澜河谷地则为集中农业经营地区。80年代中期以来,由于快速城市化过程,导致观澜河谷地城镇用地规模急剧膨胀,农业经营地区逐渐向周围丘陵地区转移,进而导致林地分布区域不断萎缩。2 方法论简介

在景观格局研究中,空间自相关方法可以用于检验空间变量的取值是否与相邻空间上该变量取值大小有关。如果空间变量在一点上的取值与相邻点的取值变化趋势相同,则被称为空间正相关,相反则为空间负相关。空间自相关分析首先对所检验的空间单元进行配对和采样。空间单元的分布可以是规则的,也可以是不规则的。本研究由于采用了随机采样方法,因此样本的空间分布是不规则的。空间自相关分析的核心是空间自相关系数计算,常用的空间自相关指数有Moran s指数I和Geary指数C。考虑到影响景观空间结构特征的自然和人为因素(如地形特征或人为改造强度)可以近似地看成是在空间上呈连续的梯度分布

研究中使用了Moran s指数I,计算公式为:

n

I=i=1j=1

[1],因此本 Wij(Xi-

i=1j=1nnX)(Xj-X), i j。X)2 Wiji=1 (Xi-式中,Xi和Xj分别是变量X在配对空间单元i和j上的取值,X是变量X的平均值,Wij是相邻权重,n是空间单元总数[3]。另外,相邻权重Wij的确定方法有很多种。鉴于本研究中相邻权重可以表示为单元对之间变量可能的相关程度,且这种相关性与样对之间的距离显著相关,因此采用样对间距离作为相邻权重的量度。具体权重值取值为:当i=j时,Wij=0;其他情形下,Wij=1/dij,其中,dij为样对中心点之间的直线距离。从Moran s指数的计算公式看,I系数与统计学上的相关系数类似,其取值范围为-1~1之间;当I=0时代表空间不相关,I取值为正数是为正相关,负数时则为负相关。

空间自相关系数计算完成后,需要根据计算结果对 变量在所讨论空间呈随机分布(即不存在空间自相关关系) 的原假设进行显著性检验。关于显著性检验的方法,本研究采用 近似正态法 进行检验。即以近似正态分布为前提,对Moran s指数I计算结果进行标准化,得到衍生统计量z。取双侧检验显著性水平为10%,查表得临界值为 1 65。然后比较z与临界值的相对大小,当z大于1 65时为显著正空间自相关;当z小于-1 65时为显著的负相关[3~5]。

研究中利用0 36km2的样地进行了覆盖全区的随机采样后得到500个样点的斑块数量、斑块平均面积、多样性和碎裂化指数结果,然后进行各种相关计算。空间自相关分析还可以研究空间变量在分析空间不同距离上和方向上的变化规律,从而揭示景观结构和格局成因中,具有典型方向性分布特征的动力学因素(如高速公路、地区社会经济发展轴线等)所带来的影响。本研究在距离分析中,以20个像元(每个像元长度为30m,下同)为距离增长步长,搜索宽度为

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