作品编号：B1455
作品名称：基于GIS的贵阳市花溪区景观生态风险时空变异特征研究
作者单位：贵州大学生命科学学院
小组成员：班先娅 程玉卓 刘利萍 陈建宇
指导教师：王志杰 苏嫄
1 设计背景和意义
贵阳市是贵州省省会城市，位于黔中腹地，地处我国西南喀斯特地区，生态环境的比较优势大，素有“上有天堂、下有苏杭、气候宜人数贵阳”的“爽爽的贵阳”之称。也是我国唯一将生态作为标志的城市，近年来，在贵州省大生态战略行动和生态文明示范城市建设的历史使命推动下，大力推动自然生态空间格局体系和生态环境监测体系建设，而景观生态评价无疑是各项目标得以顺利实施的基础保障，对贵阳市全力推进大生态战略贵阳行动，实现“生态优先、绿色发展”的生态文明示范城市建设具有重要意义。
基于此，本项目以贵阳市花溪区为研究对象，基于ArcGIS软件平台，以期为建立统一规范的生态系统评价体系、加强生态系统监测与管理、促进区域生态空间规划、指导生态环境保护与建设提供基础依据，为贵阳市“大数据，大生态”战略行动、生态文明建设提供技术支撑和理论依据。
2 设计思想和技术路线
以花溪区2008年、2013年和2018年的3期景观类型数据为主要数据源，构建花溪区近十年景观格局指数和景观生态风险指数综合评价指标体系，基于GIS空间分析平台，获取花溪区近十年景观生态风险分布图（以上过程均通过GIS建模实现）。在此基础上，基于GS+软件的地统计分析方法，分析花溪区景观生态风险的空间依赖性和空间异质性；并基于GeoDa软件的空间自相关分析方法，分析其空间自相关性；揭示花溪区近十年景观生态风险的时空异质性特征，探明花溪区景观生态风险的时空变异规律（图2.1）。
图2.1基于GIS的贵阳市花溪区景观生态风险时空变异特征研究思路
3 主要功能
3.1 景观生态风险评价模型
本模型基于ArcGIS 10.5软件平台，利用 Model builder建模工具，以图形化的方式构建模型。因为整个模型涉及ArcGIS多种分析工具和数据编辑工具，为了主线清晰，特将模型分为主模型及3个子模型（图3.1）。在使用本模型时仅需运行主模型即可调用其余3个子模型；而为了建立一个不限景观类型的景观生态风险综合评价通用模型，在需获取各景观类型属性或指数的子模型2、子模型3中，又各自分割出一个使用迭代器“迭代字段值”迭代栅格图像中的景观类型字段以获取各景观类型所需属性或指数的模型。
图 3.1.1 模型组成
主模型：景观生态风险综合评价
主模型以栅格图像作为输入数据源，运行时会自动依次调用3个子模型，各子模型得到的输出数据将自动传递至下一子模型，各子模型运行完毕后，调用主模型插值分析、重分类等工具获取各景观格局指数的空间分布图（图3.2）。
图 3.1.2 景观生态风险综合评价模型
子模型1：生态风险小区的划分
以主模型的输入栅格数据空间边界为参照，以栅格数据转换的矢量边界文件为裁剪要素，创建Fishnet面要素及点要素（图3.3），作为“子模型2”和“主模型插值分析”的输入数据。
图 3.1.3生态风险小区划分模型
子模型2：景观格局指数的计算
首先对栅格图像进行统计分析、区域分析、重分类和属性表编辑等工具获取各景观类型斑块数、栅格数、脆弱度及面积等属性。然后在子模型2中建立子模型迭代栅格图像的景观类型字段，并利用提取分析、统计分析等工具获取栅格数表中各景观类型的样方数（图3.4），输出的样方数将作为子模型2的基础数据之一与景观类型的其余属性一同计算景观格局指数（图3.5）。子模型2得到的数据将输入主模型中以获取各景观格局指数的分布图。
图 3.1.4 景观类型样方数统计模型
图3.1.5 景观格局指数计算模型
子模型3：景观生态风险指数的计算
子模型3以子模型2得到的栅格数表为载体，以损失度指数为输入数据，包含一个用以迭代景观类型字段，计算各景观类型生态风险指数的子模块（图3.6），进而通过汇总统计子模块得到景观生态风险指数（图3.7）。子模型3得到的数据将输入到主模型中进行景观生态风险指数的空间分布图及分级分布图的获取。
其中，为了直观地分析贵阳市花溪区景观生态风险的空间分布特征，将贵阳市花溪区景观生态风险划分为5个等级，划分标准为：低风险区（ERI≤0.35）、较低风险区（0.35<ERI≤0.6）、中等风险区（0.6<ERI≤0.85）、较高风险区（0.85<ERI≤1.1）、高风险区（ERI>1.1）。
图 3.1.6 各景观生态风险指数计算模型
图 3.1.7 景观生态风险指数统计模型
3.2 景观生态风险时空变异特征分析
在景观生态风险指数的基础上，基于GS+软件进行地统计分析，对花溪区近十年景观生态风险指数分布进行半变异函数的拟合，获取其空间依赖性和空间异质性；同时基于GeoDa软件对其进行空间自相关分析，构建景观生态风险时空格局的全局Moran’s I模型和局部LISA模型，分析其空间自相关性；分析花溪区近十年景观生态风险的时空异质性特征，探明花溪区景观生态风险的时空变异规律。
4 结果展示
4.1贵阳市花溪区景观生态风险评价模型结果展示
图 4.1.1 贵阳市花溪区2008年、2013年和2018年景观破碎度空间分布图
图 4.1.2 贵阳市花溪区2008年、2013年和2018年景观分离度空间分布图
图4.1.3 贵阳市花溪区2008年、2013年和2018年景观优势度空间分布图
图4.1.4 贵阳市花溪区2008年、2013年和2018年景观干扰度空间分布图
图4.1.5贵阳市花溪区2008年、2013年和2018年景观脆弱度空间分布图
图4.1.6 贵阳市花溪区2008年、2013年和2018年景观损失度空间分布图
图4.1.7贵阳市花溪区2008年、2013年和2018年景观生态风险空间分布图
图4.1.8贵阳市花溪区2008年、2013年和2018年景观生态风险等级空间分布图
4.2贵阳市花溪区景观生态风险时空变异特征分析结果展示
图4.2.1 贵阳市花溪区2008年、2013年和2018年生态风险全局自相关 Moran 散点图
图4.2.2贵阳市花溪区 2008年、2013年和2018年景观生态风险局部自相关LISA聚类图
图4.2.3 贵阳市花溪区2008年、2013年和2018年半变异函数曲线
5 特点及展望
1）基于ArcGIS软件平台的空间建模功能，将复杂繁琐的景观生态风险指数计算过程，运用建模的方式集成为一个独立的模块，全面实现景观生态风险评价的GIS集成一体化，达到景观生态风险评价的规范化、流程化、简易化效果。
2）本作品构建的景观生态风险评价模型，在i5处理器、8G内存的电脑配置下，1min左右就能快速、准确的完成景观生态风险评价相关指数的运算，极大地减少了工作量，提高了景观生态风险评价的效率。
3）本作品模型的设计具有通用性，可为任意地区的景观生态风险评价提供一条快捷高效的途径。
4）通过对景观格局和景观生态风险的时空分布和变异性分析，揭示景观动态变化过程和景观生态风险的时空特征，可为辅助区域生态环境保护和监管职能部门科学决策，进行区域生态规划、生态环境保护与建设、生态安全格局构建提供基础和依据。
致谢：
感谢Esri中国信息技术有限公司为我们提供相互交流学习的平台与技术支持，感谢Esri知乎社区各位工程师的耐心解答，感谢探索学习过程中指导老师的耐心指导，极大的帮助我们解决了作品设计过程中的困难，在此，向你们致以诚挚的谢意和崇高的敬意。