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1、Fragstats 3.3 使用方法及景观指数生态学含义Fragstats 33 软件的安装如果你装了 arcgis 软件，那么 Fragstats 3.3 可以直接使用。下载下来的文件解压缩后，双击便可以使用， 注意，要保证你的 ArcGIS 是运行的状态。环境变量的设置打开软件后，看你的是“ARCGRID disabled”还是“ARCGRID enabled，如果是后则，可以直接使用，如果是前者，学要设置环境变量。步骤：我的 电脑-属性-高级-环境 变量， 在系统变量那里， 新建， 变量 名为 path， 变量值为 X:ESRIA V_GIS30ARCVIEWBIN32 , X 为 Ar
2、cview 安装所在的盘符。或者是 C:Program FilesArcGISBin ， C 为 Arcview 安装所在的盘符，一般默认安装在 C 盘上。这样你的软 件就能用了。数据准备因为这个软件支持的是 grid格式的数据，所以需要将手上的 coverage、shape文件转换为grid格式的文件， 用来运算。转换可以在 Arcview里面进行，或者 Arcmap都可以。以Arcmap为例：A、调出B、转换为 grid ： feature to raster如果想要 grid 按照你所设定的形状进行计算，可以进行裁剪。且可以保证背景的完整性。以 Arcview 为例：ert to Gri
3、d来生成。加载空间分析模块的方法：File-Extensions，选择Spatial Analyst， ok。属性文件的制定新建 txt 文件，格式如下：ClassID , ClassName , Status , isBackground1 , shrubs , true , false2 , conifers , true , false3 , deciduous , true , false4 , other , false , true注意：每个之间用空格键和逗号隔开。13是你所分的地类所代表的属性，有多少个地类就列多少行。4 是文件最后所必需的一列。最后保存为 *.fdc 格式。参数
4、设定找至U图标或者是 fragstatsset run parameters打开 Run parameters对话框。Grid name :选择 grid 文件。Output File: 随便命个名字，存在你能找至的地方。Is properties file 找至步骤五所保存好的 *.fdc 文件。Output Statistics: 选择你要计算的指数，有斑块级别的、地类级别的、景观级别的，自己可以任意选择。 同意可以选择斑块的邻距。那要看自己怎么订了。4个 cell 或者 8 个 cell。注意：如果参数设置完成后， 你的地类学要修改， 或者有运行有什么问题， 可以打开： tools/cl
5、ass properties 进行修改。指数的选择Fragstats/select patch（class、 land）metrics指数一共有三个级别， path、 class、 land 三个级别。不同级别对应不同的指数，对应着不同的生态学意 义。所以选择指数的时候，一定要清楚所选择的指数对应的级别。运行计算选择好指数后，点击Fragstats/execute执行，或者是图标。结果保存在步骤 6种的 Output File 是所存的地方。找至后，用记事本打开。便是你要的结果了。 部分景观指数及其生态学含义拼块类型面积（CA）,单位：ha，围：CA0公式描述：CA等于某一拼块类型中所有拼块的
6、面积之和（ m2）,除以10000后转化为公顷（ha）;即某拼 块类型的总面积。生态意义： CA 度量的是景观的组分，也是计算其它指标的基础。它有很重要的生态意义，其值的大小制 约着以此类型拼块作为聚居地（ Habitation ）的物种的丰度、数量、食物链及其次生种的繁殖等，如许多生 物对其聚居地最小面积的需其生存的条件之一；不同类型面积的大小能够反映出其间物种、能量和养分等 信息流的差异，一般来说，一个拼块中能量和矿物养分的总量与其面积成正比；为了理解和管理景观，我 们往往需要了解拼块的面积大小，如所需要的拼块最小面积和最佳面积是极其重要的两个数据。景观面积（TA）,单位：ha,围：TA0
7、公式描述： TA 等于一个景观的总面积，除以 10000 后转化为公顷（ ha）。生态意义： TA 决定了景观的围以及研究和分析的最大尺度,也是计算其它指标的基础。在自然保护区设 计和景观生态建设中,对于维护高数量的物种,维持稀有种、濒危种以及生态系统的稳定,保护区或景观 的面积是最重要的因素。拼块所占景观面积的比例（ %LAND ）,单位：百分比,围： 0 %LAND=1公式描述： NP 在类型级别上等于景观中某一拼块类型的拼块总个数；在景观级别上等于景观中所有的拼 块总数。生态意义： NP 反映景观的空间格局，经常被用来描述整个景观的异质性，其值的大小与景观的破碎度也 有很好的正相关性，一
8、般规律是 NP 大，破碎度高； NP 小，破碎度低。 NP 对许多生态过程都有影响，如 可以决定景观中各种物种及其次生种的空间分布特征；改变物种间相互作用和协同共生的稳定性。而且，NP 对景观中各种干扰的蔓延程度有重要的影响，如某类拼块数目多且比较分散时，则对某些干扰的蔓延 （虫灾、火灾等）有抑制作用。最大拼块所占景观面积的比例（ LPI ），单位：百分比，围： 0LPI0公式描述： MPS 在拼块级别上等于某一拼块类型的总面积除以该类型的拼块数目； 在景观级别上等于景观 总面积除以各个类型的拼块总数。生态意义： MPS 代表一种平均状况，在景观结构分析中反映两方面的意义：景观中MPS 值的分
9、布区间对图像或地图的围以及对景观中最小拼块粒径的选取有制约作用；另一方面MPS 可以指征景观的破碎程度，如我们认为在景观级别上一个具有较小 MPS 值的景观比一个具有较大 MPS 值的景观更破碎，同样在拼块 级别上，一个具有较小 MPS 值的拼块类型比一个具有较大 MPS 值的拼块类型更破碎。研究发现 MPS 值 的变化能反馈更丰富的景观生态信息，它是反映景观异质性的关键。面积加权的平均形状因子（ AWMSI ），公式描述： AWMSI 在拼块级别上等于某拼块类型中各个拼块的周长与面积比乘以各自的面积权重之后的 和；在景观级别上等于各拼块类型的平均形状因子乘以类型拼块面积占景观面积的权重之后的
10、和。其中系 数 0.25 是由栅格的基本形状为正方形的定义确定的。 公式表明面积大的拼块比面积小的拼块具有更大的权 重。当 AWMSI=1 时说明所有的拼块形状为最简单的方形（采用矢量版本的公式时为圆形） ；当 AWMSI 值增大时说明拼块形状变得更复杂，更不规则。生态意义： AWMSI 是度量景观空间格局复杂性的重要指标之一，并对许多生态过程都有影响。如拼块的 形状影响动物的迁移、觅食等活动 14， 64，影响植物的种植与生产效率；对于自然拼块或自然景观的形 状分析还有另一个很显著的生态意义，即常说的边缘效应。面积加权的平均拼块分形指数（ AWMPFD ），单位：无，围： 1=AWMPFD0
11、公式描述： MNN 在拼块级别上等于从拼块 ij 到同类型的拼块的最近距离之和除以具有最近距离的拼块总 数； MNN 在景观级别上等于所有类型在拼块级别上的 MNN 之和除以景观中具有最近距离的拼块总数。生态意义： MNN 度量景观的空间格局。一般来说 MNN 值大，反映出同类型拼块间相隔距离远，分布较 离散；反之，说明同类型拼块间相距近，呈团聚分布。另外，拼块间距离的远近对干扰很有影响，如距离 近，相互间容易发生干扰；而距离远，相互干扰就少。但景观级别上的 MNN 在拼块类型较少时应慎用。平均邻近指数（ MPI ），单位：无，围： MPI=0 公式描述：给定搜索半径后， MPI 在拼块级别上
12、等于拼块 ijs 的面积除以其到同类型拼块的最近距离的平 方之和除以此类型的拼块总数； MPI 在景观级别上等于所有拼块的平均邻近指数。 MPI=0 时说明在给定搜 索半径没有相同类型的两个拼块出现。 MPI 的上限是由搜索半径和拼块间最小距离决定的。生态意义： MPI 能够度量同类型拼块间的邻近程度以及景观的破碎度， 如 MPI 值小， 表明同类型拼块间离 散程度高或景观破碎程度高； MPI 值大，表明同类型拼块间邻近度高，景观连接性好。研究证明 MPI 对拼 块间生物种迁徙或其它生态过程进展的顺利程度都有十分重要的影响 68 。景观丰度（ PR ），单位：无，围： PR=1公式描述： PR
13、 等于景观中所有拼块类型的总数。生态意义： PR 是反映景观组分以及空间异质性的关键指标之一，并对许多生态过程产生影响。研究发现 景观丰度与物种丰度之间存在很好的正相关，特别是对于那些生存需要多种生境条件的生物来说PR 就显得尤其重要。香农多样性指数（ SHDI ），单位：无，围： SHDI=0公式描述： SHDI 在景观级别上等于各拼块类型的面积比乘以其值的自然对数之后的和的负值。 SHDI=0 表 明整个景观仅由一个拼块组成； SHDI 增大，说明拼块类型增加或各拼块类型在景观中呈均衡化趋势分布。生态意义： SHDI 是一种基于信息理论的测量指数，在生态学中应用很广泛。该指标能反映景观异质性， 特别对景观中各拼块类型非均衡分布状况较为敏感，即强调稀有拼块类型对信息的贡献，这也是与其它多 样性指数不同之处。在比较和分析不同景观或同一景观不同时期的多样性与异质性变化时， SHDI 也是一 个敏感指标。如在一个景观系统中，土地利用越丰富，破碎化程度越高，其不定性的信息含量也越大，计 算出的 SHDI 值也就越高
