１引言
生态学中的尺度具有复杂性和多样性，一直以来，多尺度问题都是景观生态学研究的核心问题［１］，Ｗｕ等认为，尺度包含空间和时间的粒度和幅度两个方面［２］。众多学者对景观指数的粒度效应进行了研究［３－１１］，但对景观指数幅度效应的研究相对较少［１２－１５］。申卫军等以广东粤北植被景观和美国凤凰城城市景观为例，研究了１８种景观指数的粒度效应［３］；李明杰等用ＥＴＭ＋影像研究了汕头市景观指数的粒度效应［６］；赵文武等以陕北延河流域为例，研究了１∶２５万和１∶５０万比例尺下景观指数的粒度变化效应［１０］；游丽平等以厦门岛土地利用格局为例研究了景观指数的尺度效应［１１］；朱明等利用上海市土地利用数据研究了景观指数的幅度效应［１５］。但由于研究区域、所采用数据源，以及景观分类数目、地形的不同等因素的影响，许多指数随粒度和幅度的变化呈现出不同的规律［１６］。地貌作为生境变化的重要指示因子［１３］，其特点与变化影响着地面的物质流动与能量的转化，也是景观格局分布的重要影响因子。黄土高原作为我国黄土分布最典型的地区，黄土物质疏松，易受侵蚀，水土流失严重，对其进行生态学的研究具有重要意义。因此，本文以山西省运城市典型地貌为例，研究了不同地貌类型上景观指数随粒度和幅度的变异规律，为景观指数描述景观格局、土地利用／覆盖变化等提供一定的依据。
２典型地貌的选取与数据处理
２．１地貌的选取与处理运城市地处山西省南部、黄土高原南端，属温带大陆性半干旱季风气候区，具有黄土高原典型的地貌特征。本研究所采用的数据为运城市校正后的２００８年８月２３日ＴＭ影像，分辨率为３０ｍ。首先，在ＥＮＶＩ软件应用运城市边界裁剪出运城市影像，然后，应用监督分类法并参照全国第二次土地调查分类标准，以及２００９年该区域６个县区的土地利用现状，对遥感影像分类结果进行核对，将其分为：水浇地、旱地、林地、草地、建设用地、水域６大类型。根据影像从该区域选取出１４４ｋｍ２（１２ｋｍ×１２ｋｍ）的４种不同地貌类型的区域，地貌类型分为：平原、丘陵、山地和综合地貌（图１），然后，用４种地貌的矢量数据分别裁剪分类后的结果，得到４种地貌１２ｋｍ×１２ｋｍ的景观类型图。
２．２景观类型图的生成以４种地貌１２ｋｍ×１２ｋｍ的景观类型图为基础，在粒度方面以３０ｍ为间隔，对该景观类型图进行重采样得到３０ｍ、６０ｍ、９０ｍ、１２０ｍ、１５０ｍ、１８０ｍ、２１０ｍ、２４０ｍ、２７０ｍ、３００ｍ１０个粒度等级的景观类型图；在幅度方面以该正方形区域的左下角像元为不变点，横轴和纵轴都以１ｋｍ为间隔，得到１ｋｍ×１ｋｍ、２ｋｍ×２ｋｍ……１２ｋｍ×１２ｋｍ等１２个不同幅度等级的景观类型图。
２．３景观指数的选取景观格局指数从斑块水平、斑块类型水平、景观水平３个水平来定义。斑块水平反映景观中单个斑块的结构特征，是计算其他景观级别指标的基础；斑块类型水平反映景观中不同斑块类型各自的结构特征；景观水平反映景观的整体结构特征。本文在景观水平上，从面积／密度／边长、聚集／分布、形状、连接性以及多样性５大方面，选用了斑块密度（ＰＤ）、最大斑块指数（ＬＰＩ）、景观形状指数（ＬＳＩ）、周长面积比分维数（ＰＡＦＲＡＣ）、景观聚集度（ＣＯＮＴＡＧ）、斑块结合度（ＳＯＨＥＳＩＯＮ）、Ｓｈａｎｎｏｎ多样性指数（ＳＨＤＩ）。首先，将各景观指数值在Ｆｒａｇｓｔａｔｓ软件中进行计算，然后，将指数计算结果导入Ｅｘｃｅｌ处理分析［１７］。各指数的生态学意义见表１。
３景观指数多尺度效应分析
３．１不同地貌景观指数的粒度效应分析景观粒度变化可以改变斑块边界、分割或融合斑块，引起景观格局变化，从而使得描述这些格局的指数发生相应变化［１８］。图２是不同地形景观的粒度变化曲线。（１）从景观指数与粒度之间的关系看，随粒度的增加，不同地形上景观指数表现出两种变化趋势：①斑块密度（ＰＤ）、景观形状指数（ＬＳＩ）、斑块结合度指数（ＣＯＨＥＳＩＯＮ）、聚集度指数（ＣＯＮＴＡＧ），随粒度的增加呈现逐渐减小的趋势，且前两种指数没有明显的尺度转折点，后两种指数在丘陵和综合地貌上有尺度转折点，这可能是由于分类精度的影响；②最大斑块指数（ＬＰＩ）、周长面积比分维数（ＰＡＦＲＡＣ）和Ｓｈａｎｎｏｎ多样性指数（ＳＨＤＩ），随粒度的增加呈现几乎不变的趋势，说明粒度的变化对这些指数的影响很小。（２）从景观指数与地貌之间的关系可发现如下规律：①斑块密度（ＰＤ）、景观形状指数（ＬＳＩ），在较小的粒度范围内丘陵和综合地貌这里两种地貌上的景观指数值明显大于平原和山地这两种地貌的景观指数值，说明在较小粒度范围内根据景观指数值可以较好地区分这两类地貌。这可能是因为平原和山地景观单一，而丘陵和综合地貌景观较为复杂。②斑块结合度指数（ＣＯＨＥＳＩＯＮ）随粒度的增加，平原和山地这两种地貌的景观指数值明显大于丘陵和综合地貌这两种地貌的景观指数值，说明在较大粒度范围内，根据景观指数值可以较好地区分这两类地貌。③周长面积比分维数（ＰＡＦＲＡＣ）在各种地形上的景观指数值差别不明显，不能根据景观指数值区分出各种地貌。④最大斑块指数（ＬＰＩ）、聚集度指数（ＣＯＮＴＡＧ）和Ｓｈａｎｎｏｎ多样性指数（ＳＨＤＩ）这３种指数平原和山地这类地貌的景观指数值要么明显大于要么明显小于丘陵和综合地貌这类地貌的景观指数值，说明可以根据景观指数值区分出地貌的复杂程度。
３．２不同地貌景观指数的幅度效应分析图３为不同地貌类型在不同幅度上景观指数的变化情况，图中的横坐标表示幅度大小，其中，数字１代表１ｋｍ×１ｋｍ，２代表２ｋｍ×２ｋｍ，依次类推。图３是不同地形景观的幅度变化曲线。（１）从幅度与景观指数的关系上看，各景观指数都表现出一定的幅度效应且各景观指数随幅度的变化表现出两种变化趋势：①斑块密度（ＰＤ）、最大斑块指数（ＬＰＩ）、周长面积比分维数（ＰＡＦＲＡＣ）、景观聚集度（ＣＯＮＴＡＧ）、斑块结合度（ＳＯＨＥ－ＳＩＯＮ）、Ｓｈａｎｎｏｎ多样性指数（ＳＨＤＩ），这些景观指数随幅度的增加在５ｋｍ×５ｋｍ幅度范围左右变化趋势比较复杂，之后景观指数随幅度的变化趋于平稳，说明在较小幅度范围内这些指数受幅度的影响较大，达到一定的尺度后，幅度对其几乎没有影响。②景观形状指数（ＬＳＩ）随幅度的增加呈现逐渐增加的趋势，说明该指数受幅度的影响较大。（２）从景观指数和地貌的关系上看，可发现如下规律：①不同幅度上，斑块密度（ＰＤ）的景观指数值丘陵和综合地貌这两种地貌的景观指数值明显大于平原和山地这两种地貌的景观指数值，说明该景观指数值能较好地区分这两类地貌。②景观形状指数（ＬＳＩ）在较大幅度范围内丘陵和综合地貌地貌上景观指数值大于平原和山地地形，说明在较大幅度上该指数能较好地区分这两类地形。③不同幅度上，最大斑块指数（ＬＰＩ）、景观聚集度（ＣＯＮＴ－ＡＧ）、Ｓｈａｎｎｏｎ多样性指数（ＳＨＤＩ），这些指数平原和山地这类地貌的景观指数值要么明显大于要么明显小于丘陵地形的景观指数值，但在综合地貌上这些指数随幅度呈现出逐渐下降或上升的趋势，且在较大幅度上景观指数值跟丘陵地貌上的相差不大，与平原和山地上的相差较大，说明在较大幅度上这些指数能区分地貌的复杂程度。④不同幅度下，周长面积比分维数（ＰＡＦＲＡＣ）和斑块结合度（ＳＯＨＥＳＩＯＮ），在不同地貌上的景观指数值相差不明显，说明这两个指数不能区分不同地貌。
４结论与讨论
各景观指数都呈现出一定的粒度效应和幅度效应。不同地形上，斑块密度（ＰＤ）、景观形状指数（ＬＳＩ）、结合度（ＣＯＨＥＳＩＯＮ），３个指数有明显的粒度效应，随粒度的增加有明显的变化规律。最大斑块指数（ＬＰＩ）、周长面积比分维数（ＰＡＦＲＡＣ）、景观聚集度（ＣＯＮＴＡＧ）和Ｓｈａｎｎｏｎ多样性指数（ＳＨＡＮＮＯＮ），随粒度的增加几乎不发生变化。不同地形上，各景观指数随幅度的变化规律比较复杂。除景观形状指数（ＬＳＩ）外，所有指数在各种地形上都是在一定幅度范围内变化曲线复杂，之后随幅度的增加各指数变化趋于稳定，景观形状指数（ＬＳＩ）随幅度的增加呈现逐渐增加的趋势。另外周长面积比分位数（ＰＡＦＲＡＣ）指数值在１ｋｍ×１ｋｍ的幅度上差异明显。景观指数作为景观格局分析的重要指标，在景观分析中被普遍应用，但由于景观指数之间的相关性，以及景观指数的尺度效应，使得其应用和发展受到一定程度的制约。本文从多种地貌类型上对常用的景观指数的尺度效应进行研究，试图找出不受尺度变化影响的景观指数，使得能在不同数据源、不同时相、不同地貌类型下，客观地运用景观格局指数进行对比分析。另外，从本研究可以看出不同地貌景观指数值有一定的差异。因此，可根据景观指数值来判断某一区域的地貌特征，这对于遥感分类和景观格局分析有一定的借鉴。本文研究是在山西省运城市典型地貌上进行的，对其他地貌类型是否有一般性规律，仍需做进一步的研究。从本文的结果可以看出，有些指数的变化趋势在一定幅度范围内上下波动，其原因可能是受景观特征的尺度影响，也可能受分类精度或其他因素的影响。
