上海市城市土地利用景观的空间尺度效应
应用生态学报2007年12月第18卷第12期
ChineseJournalofAppliedEcology.Dee.2007,18(12):2827—2834
上海市城市土地利用景观的空间尺度效应+
徐丽华。2岳文泽2’“
曹宇2
(1浙江林学院,浙江临安3113002浙江大学土地管理系.杭州310029;3上海市城市化生态过程与生态恢复重点实验室
上海200062)
摘要在RS与GIS技术支持下,基于2002年上海市5m分辨率的SPOT遥感影像和上海城市土地利用的景观类型,定量分析了几种常用景观格局指数随尺度的变化规律.结果表明:上海市土地利用景观格局指教对粒度和幅度变化都很敏感,景观格局具有明显的尺度依赖性,不同指数对尺度的响应特征不同;40m分辨率是上海城市土地利用景观的本征观测尺度,小于这个尺度范围往往表现出随机性特征;24km的幅度是一个特征操作尺度,与上海市建成区与非建成区边界的范围相吻合,说明对于上海城市景观而言,距离城市中心12km的幅度可能是一个本征的操作尺度;上海市城市结构的复杂性和城市空间扩展的不对称性,说明上海城市景观格局的本征操作尺度并不是一个规则的形状,24km的正方形范围仅是一个近似的操作尺度.
关键词尺度景观格局上海市
文章编号1001—9332(2007)12-2827-08中图分类号Q143
文献标识码A
Spatialscaleeffectofurbanland
use
landscapepatterninShanghaiCity.XULi-hual”.YUE
Wen-∞2’’,CAOYu2(1ZhejiangForestUniversity,Lin’Ⅱn311300,Zhejiaag,China;2Department
0,如以Management,ZhejiangUniversity,Hangzhou310029,Ch/na;3KeyLaboratoryofUrbaniza—tionandEcologicalRestorationofShanghai,Shanghai200062,China).一Chin.J.Appl.gcol{,
2007.18(12):2827—2834.
Abstract:Based
on
geographicinformationsystem(GIS)andremotesensing(RS)techniques。
thelandscapec]a.ssesofurbanlanduseinShanghaiCitywereextractedfromSPOTimageswith5mspatialresolutionin2002,andthen,theelassifieddatawereappliedtoquantitativelyexplorethechangepatternsofseveralbasiclandscapemetricsatdifferentscales.Theresultsindicatedthatlandscapemetricsweresensitivetograin.andextentvariance.UrbanlandscapepatternWasspatial.
1ydependent.Inotherwords.differentlandscape
metrics
showed
differentIresponsesto
scale.The
resolutionof40mwas
an
intrinsicobservingscaleforurbanlandscapeinShanghaiCitysinceland.
scape
metricsshowedrandomcharacteristicswhilethegrainWaslessthan40m.Theextentof24
kmwas
a
symbolscaleinaseriesofextents,whichwasconsistentwiththebeundarybetweenurban
built.upareaandsuburbanareainShahghaiCity.Asaresult.theextentof12kmawayfromurbancenter
wouldbe
an
intrinsiehandlescaleforurbanlandscapeinSbanghaiCity.However.dueto
thecomplexityofurbanstructureandasymmetryofurbanspatialexpansion.theintrinsichandlescalewasnotregularextent,andthesquarewithsizeof24kmwas
just
an
approximateintrinsic
ex-
tent
forShanghaiCity.
Keywords:scale;landscapepattem;ShanghaiCity.
1引
言
重要性”,7‘1t.“】.景观格局与过程的发生、时空分布、相互耦合等都具有尺度依赖性”o“”’14。“.只有在
随着景观生态学研究的不断深入,越来越多的研究者开始关注尺度效应及其对景观格局与过程的
连续的尺度序列上对景观格局进行考察和研究,才能把握其内在的演变规律”o“.但由于科学认知水・浙江省教育厅科技项目(2451012004)、中国博士后科学基金项目(20060391039)和上海市城市化生态过程与生态恢复重点实验室开平、财力、时间和精力等条件的限制,很多研究只能放基金资助项目.
・・通讯作者E-mail:wzyue@zju.edu.cn在离散的或单一尺度上进行.因此,对于景观生态学2007-01-04收稿,2007一10—06接受.
研究来说,尺度大小的选择和尺度推绎(转换)是一
应用生态学报18卷
个不可或缺的重要环节”’o“.尺度选择不当,就不能科学地揭示研究对象的本质.尺度选择过大,往往导致大量细节被忽略,使研究成为“有偏”估计;尺
度选择过小,就会陷入局部,容易忽略了总体规
律”1.无视尺度转换限制,随意进行尺度转换,得到的结论往往以偏概全"’’12川.
空间尺度一般分为粒度和幅度.对于空间数据或图像资料而言,粒度对应于最大分辨率或像元(pixel)大小;幅度指研究对象在空间上的持续范围,研究区域的总面积决定该项研究的空间幅度”….尺度包括本征尺度和非本征尺度.本征尺度
是指自然本质存在的,隐置于自然实体单元、格局和过程中的真实尺度”…;非本征尺度是人为附加的、
自然界并不存在的尺度”o,即本文所讨论的观测尺度(粒度)和操作尺度(幅度),国际上对景观格局空问尺度以及推绎研究的焦点主要是非城市景观系统”“;在国内,有关尺度推绎的研究大多集中在理论探讨和定性描述方面”’”o“,而利用GIS空问分析方法,按照粒度与幅度两种范式对城市景观系统空间尺度推绎的实证研究还很少.为此,本文研究了上海市景观格局与过程在不同粒度和幅度上的变化特征,旨在揭示景观格局对尺度变化的响应规律,为特定区域和环境下景观生态学研究的合适尺度的确定提供科学依据.2研究地区与研究方法2.1研究区概况
上海是目前中国最大的城市之一.20世纪90
年代以前,由于城市建成区面积较小,城市功能分区
不合理,城市内部居住、工业、商业混杂,而且高度密集于黄浦江西岸狭小的区域.20世纪90年代以来,随着浦东的开发、开放,伴随着大规模的旧城改造和城市基础设施建设,上海城市面貌发生了翻天覆地的变化,城市景观从原来南京路的单中心格局向五角场、徐家汇、陆家嘴等多中心转变.2000年以后,随着上海市城市化速度加快,建成区面积迅速扩大,城市景观格局也发生了根本性改变.2.2土地利用景观类型划分与数据处理
城市景观主要为人造景观类型,破碎度较大,自然生态功能严重受损.与人类干扰较弱的其它景观类型相比,城市景观更强调其经济和文化功能”“.根据城市景观的特性,考虑研究区的特点和资料获取的可能性,并结合各类不同景观类型的经济、文化和生态功能,将上海城市景观类型划分为:1)居住
景观,主要指城市居民的住宅小医和成片居民点;2)工业景观,主要指各类工矿企业、仓储及其附属设施;3)道路景观,主要包括各级公路、铁路、广场
及停车场等;4)商业文化景观,主要包括商业、文
化、教育、医疗等服务设施;5)在建景观,主要指城
市建设过程中正在建设或待建工地等;6)绿地景
观,包括各类公共绿地、公园以及各种生产防护绿地和林带等;7)农业景观,主要指城市边缘区,包括尚未开发的耕地、林地、园地等农业用地;8)水体景观,主要指河流及水塘等.
以2002年7月的SPOT遥感影像(融合后的空
间分辨率为5n1)为数据源,形成各类景观斑块镶嵌的矢量数据.
2.3景观格局表征方法的选取
景观格局特征常见的表征方法包括景观格局指数和空问统计方法.在参考有关文献的基础上,结合本区特点,选用如下景观指数和空间统汁指标对上海城市景观格局进行定量描述”。2‘1“.
1)平均斑块面积(MPS).平均斑块面积是衡量斑块大小和差异情况的指标”“,为景观中所有斑块的总面积除以斑块总数.
2)多样性指数(SHDI).多样性指数是对景观的丰富程度和复杂程度的反映““.其中最常用的多样性指数为Shannon多样性指数,
3)周长一面积分维数(PAFRAC).分形的重要特征是自相似性与复杂性.分维数是描述分形结构的特征指标.有关研究已经证明,景观镶嵌体是典型的分形几何体睛’”].其斑块形态的分形结构模型如下‘”:
1
ln[A(r)]=鲁ln[P(r)]+C
(1)
上,
式中:A(r)为该景观斑块的面积(m2);P(r)为周长(m);c为常数;D为分维数.如果分维数在某一尺度范围上不变,就表明该景观的形态结构在这一尺度上具有自相似性.D的大小表示了景观形态的复杂性,其理论值范围为1—2,值越大就表示该景观形态越复杂,D越接近1.5,表示该景观类型处于越不稳定的状态.
4)聚集度指数(CONTAG).聚集度指数指景观
中不同类型成分的团聚程度.其明确地考虑了斑块
类型之间的相邻关系,能够反映景观组分的空问配置特征”“.聚集度大,表明景观由一系列团聚的大斑块组成;聚集度小,则表明景观由许多分散的小斑块组成.
12期
徐丽华等:上海市城市土地利用景观的空间尺度效应
2829
5)斑块密度(PD).指每平方公里的斑块数,是衡量单位面积内斑块数量的一个重要指标.
6)空间自相关性的统计指标,MoranI和Gear,/C是用来度量空间自相关性的两个常用指标”o….
Moran
I为空间邻接或空间邻近的区域单元属性值
的相似程度,而Gear/C与MoranI存在负相关关系.其计算公式分别是:
-g∑tO。(t。一;)(_一;)
I=—土三L土生———————————一
∑∑%∑(t一;)2
c=——-{土‘}——一(n—1)∑∑%(薯一‘)2
(2)
2∑∑%∑(黾一;)2
式中:扎和一分别代表景观要素在相邻配对空间单元(或栅格)的取值;i是变量的平均值;n是空间单
元总数;“。.是邻接权重.当空间单元i与』相邻时,取
toi=1,当空间单元i与,不相邻时,取∞.,=0.Moran
I的取值一般在[一1,1]之间,小于0表示负相关,
等于0表示不相关,大于0表示正相关;GearyC的取值一般在[0,2]之间,大于l表示负相关,等于1表示不相关,而小于1表示正相关.
利用景规格局分析软件Fragstats3.3和Arc/In—
fo
9.0对上述指标进行计算。
2.3尺度推绎原理与方法
2.3.1粒度推绎方法粒度推绎包括上推和下推.其中最常用的为粒度上推,即把精微尺度上的观察、试验以及模拟结果外推到较大尺度的过程”’1“.它是研究成果的“粗粒化”,即不断降低景观格局的空问分辨率(图1).
盛圈
图1粒度上推示例
Fig.1
Sketchmapofgrainupscaling.
目前粒度上推最常用的方法是空间聚合,即按照“多数原则”,通过逐渐聚合相邻栅格细胞而实现”’”‘1“.在Arc/Info的Grid模块下,首先通过Block函数,根据粒度推绎目的,按照粒度的整数倍将原始栅格聚合成值相同的Block,然后对其重采样.常用的重采样方法包括最邻近插值法、双线性内插法和三次立方卷积法”J.通过对3种方法的试验
比较,本研究采用双线性内插法对Block重采样.2.3.2幅度推绎方法幅度的推绎就是保持粒度不变,使研究范围发生改变.具体包括2种方式.一是从中心向外推绎,即从城市几何中心开始,采用正方形来划分幅度,以边长为500fill正方形为第1个幅度,边长1km的正方形为第2个幅度,然后按1
km
步跃逐渐增加幅度;二是从研究区域的一角向全部区域推绎.即从四个对角线方向,采用正方形来划分幅度,以边长为500m正方形为第1个幅度,边长1km的正方形为第2个幅度,然后按1km步长逐渐增加幅度(图2).
1席司l
I雌到I
SW
酗团SE
Sw
丽四
SE
围2幅度推绎示例
F.喀.2
Sketchmapof
extent
upscaling.
a)从中心向四周From咖t盯toouter;b)从一角向外From
corner协
oqlter,NW:西北Northwest;NE:东北Northeast;SW:西南South—
wL、at;SE:东南Southeast.
利用G1S空间分析功能,首先进行粒度和幅度推绎,然后计算不同粒度和幅度下的景观格局指数和空间统计结果,再分析景观格局特征对粒度和幅度变化的响应特征.3结果与分析
3.1景观格局指数对粒度变化的响应
从20111粒度开始,按照20m的步长,对原始分辨率的上海城市土地利用景观格局图进行逐渐聚合,最大的分辨率达300m.这样就得到15个不同分辨率的景观格局栅格,然后分别计算各种景观格局指数,分析景观指数随粒度的变化趋势(图3).
应用生态学报18卷
由图3可以看出,随着粒度的增加,斑块密度除了40m处的一个突变外,基本上呈指数形式下降,聚集度指数和多样性指数都表现出持续下降的趋势;随着栅格单元的逐渐聚合,平均斑块面积持续增加,4种指数对粒度的变化均表现出很强的敏感性.一般而言,当粒度增加时,一些小的斑块由于面积小
于粒度,使得斑块总数逐渐减小,必然导致斑块密度
逐渐减小;同时,这些小斑块被一些面积较大的斑块“吞噬”,并聚合成更大的斑块,导致平均斑块面积持续上升.在大斑块吞噬小斑块的过程中,必然伴随
着一些景观类型的消失,导致斑块的丰富度下降,多
样性指数也随之降低;尽管聚集度指数受到结构组成成分的丰富度和其空间配置的双重影响,而空间配置随着粒度变化不易预测,但由于斑块丰富度的下降导致了聚集度指数出现逐渐缩小的趋势.上海
畲看
鳇
l童ll
帅柏∞∞椰帅如0
围3景观格局指数对粒度变化的响应特征
Fig.3
Charamer
oflandscape
pattern
indicesinrespon*tograinvariance.
市景观格局随着粒度变化的特征符合尺度推绎的一般规律,各种景观指数的变化都具有尺度依赖性.
这4个指数在加m分辨率上都表现出突变的特征.当粒度从20m增加到4J0m,斑块密度明显提高,但是当粒度从加Ill继续增大时,斑块密度则快速降低;同样,平均斑块面积、聚集度指数和多样性指数在40m粒度前后变化特征的差异明显.由此说明利用原始分辨率5m的SPOT影像分析上海城市景观格局时,40in的粒度是一个本征的观测尺度,在景观格局分析时,粒度的选择最好要>40
m.
为了验证上述结沦,分析了不同粒度上景观格局的空间自相关特征.从5m粒度开始人为降低栅格分辨率,按照10m步长进行粒度上推.由图4可以看出,在各粒度水平下,MoranI均>0,即研究区域内的景观格局存在着一定的正相关关系;随着粒度的增大,MoranI呈下降趋势.在5~40m的粒度范围内,MoranI表现出一个快速下降的趋势;当粒度超出40m后,曲线逐渐平缓,并略有上升.GearyC在各个研究粒度水平上均<1,随着粒度的增加,其变化趋势恰与指数MoranI相反.两者均在5—40
m的粒度水平内变化急剧,当超出40111后,曲线变
化趋缓.
研究区景观格局的空间自相关性随尺度变化的规律性明显(图4).当粒度<40m时,景观格局的空间自相关随着粒度的增加显著降低;>加m时,随着粒度增加景观格局的空间自相关基本保持不变.当粒度较小时,原有景观斑块被分割成相同类型
围4不同粒度上的Moranl和Geary
C
Fig-4
MoranIandGearyC
at
differentgrains.
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徐丽华等:上海市城市土地利用景观的空间尺度效应
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的多个斑块,景观类型在邻近范围内往往表现出很高的相似性;而当粒度逐渐增加时,相邻景观的差异急剧增加,相似性减小.故40m的粒度水平为景观空间自相关性的特征尺度,进一步说明了40m粒度相对接近上海城市土地利用景观格局的本征尺度.当粒度超出40m后,景观类型分布的空间依赖性减小,尺度效应亦逐渐消失.
3.2土地利用格局指数对幅度变化的响应3.2.1从中心向四周增加幅度对景观格局指数的影响景观格局特征不但随着空间粒度的改变而变化,而且随幅度的变化方式也会有所不同.对于城市景观来说,由于城市空问扩展的不对称性,加之沿着交通线区域和工业区等区域率先城市化,导致城市、城乡过渡带、郊区往往交织在一起.因此,本文在分析幅度变化对景观格局指数的影响时,选择的最大范围大于城市建成区范围,以反映从城市景观向郊区景观转化时,景观格局指数的变化特征.根据上海市建成区形态,确定其几何中心(大致位于人民广场附近).然后从几何中心开始,按上述方式进行幅
度推绎,最大的一个幅度为41如图5所示.
km×41
km的正方
形.在每个幅度内分别计算6种景观格局指数,结果
斑块密度和平均斑块面积具有一定的联系.当斑块密度减小,表明一定范围内斑块数量减小,则平均斑块面积增加.对于上海城市土地利用景观来说,幅度从城市中心向外围郊区逐渐扩张时,城市内部土地利用类型较多,而且受到经济效益以及交通线的切割等影响,往往破碎度较高;一般情况下郊区的农业用地类型较单一,其斑块面积相对大于市区内部,导致郊区的斑块密度降低,而平均斑块面积相对增加.当幅度达到24km左右时,这两个指数的变化趋于平缓.随着幅度范围的扩大,景观丰富度的增加使得多样性和空间自相关性均有所增加.对于多样性指数,24km的幅度是一个转折点,此时在空间上
为城乡结合部,具备了城市景观系统和农村景观系
统所有的土地利用类型,多样性指数达到最大.当幅度继续增加到郊区时,由于农业用地所占比饲大幅增加,使景观类型的比例趋于不平衡,类型不变,而
图5景观格局对幅度变化的响应特征
Fig.5
Characteroflandscape
indicesinrespertse
t0extentvariance.
2832
应用生态学报
8卷
均匀度降低导致多样性降低.当幅度>24
km,Moran
分界线.
岳文泽等91的研究认为,对于上海城市景观格局的空间异质性分析中,1km的幅度是比较合适的.该研究的幅度与本文的幅度有着本质的区别,前者是为了分析城市景观格局综合指数的空间异质性采用的样本大小,即对一个确定的幅度,包括多个样本;而本文的幅度即研究区域的大小,对一个确定的幅度,每次只有一个样本.
3.2.2不同方向上景观指数对幅度变化的响应
由
I基本保持不变,说明到达农村区域后,幅度继续增
加对总体的空问自相关性影响不大.随着幅度的增
加,分维数增加,说明从城市中心向外扩大幅度范围时,斑块数量增加的同时,斑块形状复杂性总体增大.幅度>24km,分维数基本保持不变,说明在>24km的幅度上具有结构的自相似性”o(图5).较小幅度的聚集度指数变化是无规律的.这是因为在很小的幅度范围内,景观斑块较少,人为划分幅度切割了自然斑块,对聚集度计算结果的影响很大,因此较小幅度内聚集度的变化具有较明显的随机性.聚集度在<24km的幅度内基本是随着幅度的增大而减小,而>24km则是随幅度的增大而增加.因此,24
图6可以看出,6种景规指数对不同方向k幅度变化的响应特征差异明显.从总体上看,分维数与聚集度指数在各个方向上都具有随着幅度增加而减小的趋势;多样性指数与MoranI随着幅度的增加而不断增加;而斑块密度和平均斑块面积总体变化规律的特征不明显.
NE・SW(东北到西南)方向上斑块密度与平均斑块面积随幅度增加的变化特征明显区别于其它3个方向.不同幅度的斑块密度在NE.SW方向上远远低于其它3个方向,而且表现为明显的增加趋势;而
蛄
km幅度基本上代表了城市向郊区过渡的转折点.可
见上海市景观格局幅度从中心向外扩展时,24
km
是一个明显的转折点,对比实际的城市建成区分布图,除了城市北部以外,24km幅度在西部、南部基本上都与上海市的外环线形状保持一致,东部则与建成区界线保持一致,是城市建成区与郊区的一个
喜7。5
l。55
l:
牛1;
蚰
l:
|s。
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嚣
llll753l97
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20
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20
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30
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40
。葛
虼
幅度Extent㈣
OO
图6不同方向上景观指数对幅度变化的响应特征
Fig.6
Character0flandscape
indicesinresponse∞extentyarianceindiffere4ttdirections,
12期徐丽华等:上海市城市土地利用景观的空间尺度效应
其它3个方向总体上则呈平缓减少的趋势.平均斑块面积则具有与斑块密度相反的变化特征,在NE・SW方向上远远高于其它3个方向.这主要是因为研究区东北角是长江水面和附近的岛屿,景观类型单一,斑块面积较大,与其它方向有着根本区别.
随着幅度的变化,分维数在NW—SE方向上明显小于其它3个方向,说明这个方向上,景观格局的复
杂性较低、稳定性较高.其它3个方向的分维数总体
上是减小的,说明随着幅度的增加,景观类型和数量增加、景观斑块的复杂性降低,不同类型的景观斑块的相互镶嵌、相互作用导致总体景观斑块的稳定程度增加.
聚集度反映的是不同斑块类型的聚集程度.若一个景观系统由许多离散的小斑块组成,则聚集度较小;若景观中以少数大斑块为主或同一类型斑块高度连接时,则聚集度较大.幅度变化最初都是从郊区农业用地景观开始.这里斑块面积相对较大而且受到交通线切割的影响相对较小,聚集度也较高;随着幅度的增加,出现了更多的景观类型,同时幅度范围从郊区向城市扩展,景观斑块越来越趋于破碎化,因此总体聚集度是不断下降的(图6).但特定方向上聚集度变化是不同的,SE.NW方向上,较小的几个幅度内主要以单一的农田景观为主(浦东新区东南部和南汇区北部主要为连片的水稻田),因此聚集度最大.
随着幅度从郊区向城市扩展,景观类型不断增加,而且斑块大小趋于均匀,导致多样性指数增加.但当幅度覆盖了整个建成区,再进一步增大到将对角一侧的农用地景观包括进来时,导致多样性指数开始下降.因此多样性指数随着不同方向幅度扩展的变化特征,在一定程度上反映了城市空间扩展特征.随着幅度的变化,不同方向上多样性指数的差异揭示了城市扩展的不对称性.由图6可以看出,10一
25
km之间的幅度基本上是上海城市建成区范围.
Moran
I反映了不同景观类型在空间分布上的
自相关程度.在4个方向上,随着幅度范围的不断扩大,MoranI总体上不断增加.其中NE—SW(东北到西南)方向上,景观格局的空间自相关性最强,sE-NW(东南到西北)方向上最小.
不同方向上景观格局指数对幅度变化的响应特征说明景观格局变化具有幅度变化的依赖性,且景观格局变化同时具有各向同性和各向异性.本研究中斑块密度和平均斑块面积的各向异性最大,但只表现为东北到西南方向与其它3个方向的差异最明
显,对于其它指标,在小幅度范围内,各个方向的幅度没有任何重叠,导致各向异性较强,随著幅度的增
加,幅度重叠越来越多,各向异性逐渐表现为各向同
性.对于小幅度而言,由于人为划分幅度破坏了.景观斑块原有的形状和空间组合,误差也可能较大,在图上表现为曲线的一些突变,4结
论
利用人为提高景观格局空间分辨率(粒度)和空间范围(幅度)的方法,可得出景观格局指数在不同尺度(粒度、幅度)上的变化规律以及进行景观格局分析所采用的本征尺度.通过对上海市2002年城市景观格局的实证分析,证明该方法是可行性.
基于5m分辨率SPOT数据的上海城市景观格局的尺度推绎分析结果表明,40m的粒度是上海城市景观格局的本征尺度,在小于这个粒度的范围内,景观格局对尺度变化往往表现出随机性特征,因此在研究上海市土地利用景观分析时要大于这一粒度.距离城市中心12km的幅度可能是一个本征的操作尺度.因此,若仅仅对城市景观进行研究,24km
边民的正方形是一个比较合适的研究幅度.
利用GIS支持下的空间分析方法,可以随意改变景观格局的空问尺度.而本研究在尺度推绎上显然存在一定的主观性,有可能因为人为尺度的划分而破坏了景观格局的内在规律性.因此,如何得到更客观的、不同尺度下的景观格局图,从而更科学地揭示景观格局的本征尺度还有待深入研究.
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作者简介徐丽华,女,1977年生,博士,讲师.主要从事景
观生态与GIS研究.E-mail:xul|Ogg@163.eom责任编辑杨弘
上海市城市土地利用景观的空间尺度效应
作者:作者单位:
徐丽华, 岳文泽, 曹宇, XU Li-hua, YUE Wen-ze, CAO Yu
徐丽华,XU Li-hua(浙江林学院,浙江临安,311300;浙江大学土地管理系,杭州,310029), 岳文泽,YUE Wen-ze(浙江大学土地管理系,杭州,310029;上海市城市化生态过程与生态恢复重点实验室,上海,200062), 曹宇,CAO Yu(浙江大学土地管理系,杭州,310029)应用生态学报
CHINESE JOURNAL OF APPLIED ECOLOGY2007,18(12)9次
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本文读者也读过(9条)
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