Landscape Pattern MetricsLandscape

Landscape Pattern Metrics
Landscape metrics have been a central method to quantify landscape pattern and landscape change through time and space (Gustafson, 1998; Lausch & Herzog, 2002; Luck & Wu, 2002). Although uncovering the pattern-process relationship still remains a challenging area of research, the quantification of pattern has received considerable attention on the premise that ecological processes are linked to and can be predicted from broad-scale spatial patterns (Turner et al., 2001). Among the numerous landscape metrics developed to date, this study focused on what Leita˜ o et al. (2006) suggest are the most useful in identifying loss of landscape diversity, fragmentation, and disturbances, and in comparing the consequences of alternative planning options. Since landscape structure is often characterised by composition and configuration, the landscape metrics were chosen to include both components. Furthermore, only one of the highly correlated metrics (e.g. NP vs PD; LSI vs PAFRAC) was considered to avoid redundancy in outcome pattern. As a result, six landscape metrics that are directly or indirectly associated with land fragmentation were selected: Number of Patches (NP), Largest Patch Index (LPI), Contiguity Index (CONTIG_MN), Perimeter-Area Fractal Dimension (PAFRAC), Euclidean Nearest Neighbour Distance (ENN_MN), and Connec- tance (CONNECT). The selected metrics were computed at class (i.e. four ecosystem types) and landscape scales (i.e. Maricopa County) using FRAG- STATS ver.3.3, a widely used pattern analysis software (McGarigal & Marks, 1995). The patch-level analysis was not considered due to the tremendous volume

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวัดรูปแบบแนวนอนภูมิทัศน์วัดมีวิธีการกำหนดปริมาณภูมิทัศน์ภูมิทัศน์และรูปแบบการเปลี่ยนผ่านเวลา และพื้นที่ (Gustafson, 1998 เซ็นทรัล Lausch และ Herzog, 2002 โชค & วู 2002) แม้ว่าเปิดเจอทุ่นระเบิดรูปแบบกระบวนการความสัมพันธ์ยังคงเหลือ พื้นที่ท้าทายงานวิจัย quantification ของรูปแบบได้รับความสนใจมากที่เชื่อมโยงกับกระบวนการระบบนิเวศ และสามารถคาดการณ์ เกี่ยวกับจากรูปแบบพื้นที่กว้างขนาด (Turner et al., 2001) ระหว่างวัดภูมิทัศน์จำนวนมากที่พัฒนาวันที่ การศึกษานี้เน้นอะไร Leita˜ o et al. (2006) แนะนำเป็นที่สุดเป็นประโยชน์ ในการระบุการสูญเสียความหลากหลายของภูมิทัศน์ กระจายตัว และการรบกวน และเปรียบเทียบผลของทางเลือกวางแผนเลือก เนื่องจากโครงสร้างภูมิทัศน์มักจะดำเนินตามองค์ประกอบและ configuration วัดแนวนอนถูกเลือกรวมทั้งส่วนประกอบ นอกจากนี้ เพียงหนึ่งวัด correlated สูง (เช่น NP vs PD เทียบกับ LSI PAFRAC) ถือเป็นการหลีกเลี่ยงความซ้ำซ้อนในรูปแบบของผลการ ดัง 6 แนวนอนที่ตรง หรือทางอ้อมเกี่ยวข้องกับการวัดการกระจายตัวของดินได้เลือก: หมายเลขของซอฟต์แวร์ (NP), ดัชนีแพทช์ใหญ่ (LPI), Contiguity ดัชนี (CONTIG_MN), มิติเศษส่วนในขอบเขตพื้นที่ (PAFRAC), Euclidean สุดเพื่อนบ้านไกล (ENN_MN), และ Connec-tance (เชื่อมต่อ) วัดที่เลือกถูกคำนวณในคลาส (เช่น 4 ระบบนิเวศชนิด) และระดับแนวนอน (เช่น Maricopa เขต) ใช้ FRAG - สถิติ ver.3.3 ซอฟต์แวร์การวิเคราะห์รูปแบบที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย (McGarigal และเครื่องหมาย 1995) ไม่มีพิจารณาวิเคราะห์ระดับของ patch ถูกเนื่องจากปริมาณมหาศาล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แนวนอนลายวัด
ภูมิวัดได้วิธีกลางเพื่อหารูปแบบแนวนอนและการเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ผ่านเวลาและอวกาศ ( กุสตาฟ , 1998 ; lausch & Herzog , 2002 ; โชค& Wu , 2002 ) แม้ว่าการเปิดเผยกระบวนการแบบแผนความสัมพันธ์ยังคงท้าทายพื้นที่ของการวิจัยการถ่ายทอดรูปแบบของการไฟฟ้า การได้รับความสนใจมากในสถานที่ที่เชื่อมโยงกับกระบวนการทางนิเวศวิทยา และสามารถคาดการณ์ได้จากขนาดพื้นที่กว้าง รูปแบบ ( เทอร์เนอร์ et al . , 2001 ) การพัฒนาตัวชี้วัดในแนวนอนมากมายวัน การศึกษานี้มุ่งอะไร leita ˜ o et al . ( 2006 ) แนะนำให้เป็นประโยชน์ที่สุดในการระบุการสูญเสียความหลากหลายของภูมิทัศน์ , ,และการรบกวน และเปรียบเทียบผลของตัวเลือกการวางแผนทางเลือก เนื่องจากโครงสร้างภูมิทัศน์มักจะมีลักษณะตามองค์ประกอบและคอนจึง guration , ภูมิทัศน์วัดถูกเลือกเพื่อรวมทั้งส่วนประกอบ นอกจากนี้ เพียงหนึ่งในระดับสูงที่สุด ( เช่น np vs PD ; LSI vs pafrac ) คือการพิจารณาเพื่อหลีกเลี่ยงความซ้ำซ้อนในรูปแบบผล ผลตัวชี้วัดที่ 6 ภูมิ จะโดยตรงหรือโดยอ้อมที่เกี่ยวข้องกับพรวดพราดถูกเลือก : หมายเลขของแพทช์ ( NP ) ที่ใหญ่ที่สุด , แพทช์ดัชนี ( LPI ) , ดัชนีการติดกัน ( contig_mn ) , ปริมณฑล พื้นที่มิติเศษส่วน ( pafrac ) ใช้ระยะทางใกล้เพื่อนบ้าน ( enn_mn ) และ connec - ไป ( ต่อ ) ตัวชี้วัดที่เลือกถูกคำนวณในชั้นเรียน ( เช่น4 ) ระบบนิเวศประเภทและระดับภูมิ ( เช่น Maricopa County ) โดยใช้สถิติงับ - Ver . 3.3 , ใช้กันอย่างแพร่หลายรูปแบบการวิเคราะห์ซอฟต์แวร์ ( mcgarigal &เครื่องหมาย , 1995 ) การวิเคราะห์ระดับแพทช์ไม่ได้พิจารณาเนื่องจากปริมาณมหาศาล