为揭示山区景观格局分布特征,在ARCGIS和CANOCO for Windows 4.5软件支持下,利用2003年和2010年山东省栖霞市土地利用景观类型图、DEM图和土壤图等数据,建立栖霞市地学数据库,采用CCA排序法,分析了在不同时间尺度下栖霞市土地利用类型...为揭示山区景观格局分布特征,在ARCGIS和CANOCO for Windows 4.5软件支持下,利用2003年和2010年山东省栖霞市土地利用景观类型图、DEM图和土壤图等数据,建立栖霞市地学数据库,采用CCA排序法,分析了在不同时间尺度下栖霞市土地利用类型与环境因子的关系。结果表明:(1)2003年和2010年CCA排序的前4个排序轴的累积景观环境解释量分别为98.8%和98.7%,而且呈现减小趋势;但从景观与环境的相关系数可以看出,2003年比2010年的相关系数大;两年的特征值总量分别为0.572和0.808。(2)环境因子对景观格局分布的贡献率随着时间变化而有所差异;而且2003年和2010年研究区土地利用格局变化不大,除未利用地外,其他6种土地利用类型空间差异不明显。(3)2003年和2010年土地景观格局和环境因子的关系呈现相似的规律性。对土地利用格局重要性影响比较大的因子主要为日照时数、坡度和海拔;日照时数较长、海拔较低、坡度较小的地区分布的主要是水域、建设用地,而未利用地和草地主要分布在日照时数较短、海拔较高、坡度较大的地区。通过景观格局与环境因子关系研究,揭示了栖霞市土地利用景观格局分布特征,可以为农业结构调整提供理论依据,为土地利用格局优化提供参考依据。展开更多
文摘为揭示山区景观格局分布特征,在ARCGIS和CANOCO for Windows 4.5软件支持下,利用2003年和2010年山东省栖霞市土地利用景观类型图、DEM图和土壤图等数据,建立栖霞市地学数据库,采用CCA排序法,分析了在不同时间尺度下栖霞市土地利用类型与环境因子的关系。结果表明:(1)2003年和2010年CCA排序的前4个排序轴的累积景观环境解释量分别为98.8%和98.7%,而且呈现减小趋势;但从景观与环境的相关系数可以看出,2003年比2010年的相关系数大;两年的特征值总量分别为0.572和0.808。(2)环境因子对景观格局分布的贡献率随着时间变化而有所差异;而且2003年和2010年研究区土地利用格局变化不大,除未利用地外,其他6种土地利用类型空间差异不明显。(3)2003年和2010年土地景观格局和环境因子的关系呈现相似的规律性。对土地利用格局重要性影响比较大的因子主要为日照时数、坡度和海拔;日照时数较长、海拔较低、坡度较小的地区分布的主要是水域、建设用地,而未利用地和草地主要分布在日照时数较短、海拔较高、坡度较大的地区。通过景观格局与环境因子关系研究,揭示了栖霞市土地利用景观格局分布特征,可以为农业结构调整提供理论依据,为土地利用格局优化提供参考依据。
