• 摘要
• 简介
• 方法
  • 全球覆盖地图
  • 破碎模型
  • 实现
• 结果
• 讨论
  • 保护的意义
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用
• 附录1
• 附录2
• 附录3
• 勘误表(2000年11月3日新增)
• 勘误表(2001年1月26日新增)

我们报告了基于全球1公里分辨率土地覆盖地图的森林破碎化分析。在81千米的分析窗口测量²(9 x 9像素，“小”尺度)到59,049公里²(243 x 243像素，“大”尺度)用于描述每个森林像素周围的碎片化。我们根据森林的数量和其作为相邻森林像素的出现情况，确定了六类碎片化(内部、穿孔、边缘、过渡、斑块和未确定)。内陆森林仅以相对较小的规模存在;在更大的尺度上，森林以边缘和斑块条件为主。在最小的尺度上，大陆间的碎片化存在显著差异;在大陆内，个别森林类型之间存在显著差异。热带雨林破碎化最严重的是北美，最不严重的是欧亚。穿孔率较高的森林类型主要分布在北美(5种)和欧亚(4种)，分布在温带和亚热带。过渡性和斑块性条件在11种森林类型中最为常见，其中只有少数被认为是“天然斑块性”(例如，干燥林地)。内部条件百分比最高的5种森林类型在北美; in decreasing order, they were cool rain forest, coniferous, conifer boreal, cool mixed, and cool broadleaf.

关键词:生物地理学、边缘效应、森林破碎化、地理信息系统、全球格局、土地覆盖地图、景观生态学、建模、穿孔林、遥感、卫星图像、空间格局。

出版日期:2000年9月29日

人类极大地改变了全球植被的数量、模式和组成(Tucker和Richards 1983年，Turner等人1990年，Houghton 1994年，Meyer和Turner 1994年)。森林的损失和剩余森林的破碎对生物多样性构成直接威胁，危及林地生态产品和服务的可持续性(例如，Harris 1984年，Lovejoy等人1986年，Bierregaard等人1992年，Laurance等人1997年)。最主要的担忧是森林面积的直接损失，所有受到破坏的森林都受到这样或那样的“边缘效应”的影响。森林碎片化是另一个值得关注的问题，因为剩余的空间格局减轻或加剧了“边缘效应”(Forman和Godron 1986年，Turner 1989年，Levin 1992年)。

来自卫星图像的土地覆盖地图为评估森林破碎及其对温室气体排放、生物多样性、经济和水质的影响提供了出色的潜力。许多研究使用卫星图像绘制北方森林和热带雨林等偏远地理区域的土地覆盖图(例如，Woodwell等人，1987年，Skole和Tucker, 1993年)。仅仅在过去的十年里，从卫星图像中提取的全球地图使得持续评估全球的土地覆盖成为可能(Loveland et al. 1999)。然而，土地覆盖地图只显示森林的位置和类型，需要进一步处理来量化和绘制森林破碎度(Turner和Gardner, 1991年，Gustafson, 1998年)。

大多数研究关注的是森林的数量，而不是其模式，森林边缘通常被想象成划定的森林斑块周围的固定宽度缓冲区(例如，Skole and Tucker 1993, Laurance等人1998)。我们的目标是通过使用一个区分不同类型森林破碎化的模型来绘制和比较全球森林破碎化的模式。这为森林损失和破碎化的区域研究增加了全球视角，从而有助于评价其重要性。即使没有可能受到影响的所有生态过程的详细知识，对碎片化的了解也可以对其可能的影响进行一些推断(O 'Neill et al. 1997)。一项全球研究有助于确定直接测量影响的区域和生物，并确定其优先次序。未来影响的风险可能与其他地方类似森林的经验有关。

我们使用1公里分辨率的土地覆盖地图，因为它们是全球可用的最高分辨率数据。全球土地覆盖特征数据库(GLCC;Loveland et al. 1999)包括从1992年4月至1993年3月的卫星(AVHRR)图像中提取的栅格格式土地覆盖地图。我们使用了1.2版本的全球间断古德同凸等面积(Goode)地图，以及用于非洲、澳大利亚-太平洋、欧洲-亚洲(为亚洲优化了地理投影)、北美和南美洲的兰伯特方位等面积(Lambert)地图。为欧洲优化的欧亚地图得到的结果与亚洲优化的结果非常相似，所以这里没有给出它们。GLCC的数据可在http://edcwww.cr.usgs.gov/landdaac/glcc/glcc.html．

GLCC数据库包括几个地图图例。为了计算破碎化统计数据和定义森林的总范围，我们结合了来自国际地质圈生物圈计划(IGBP)地图图例(Loveland and Belward 1997;图1)．我们排除了国际标准认为是“森林”的两个IGBP类(木质savanna, savanna);这些类在像素范围内表示树木覆盖率为10-60%的区域。为了进一步分析，我们使用Olsen全球生态系统(Olsen)地图图例(Olsen and Watts 1982, Loveland et al. 1999)确定了25种类型的森林进行后分层。

图1所示。国际地球物理生物群落(IGBP)项目1公里分辨率下的全球森林分布(Loveland and Belward, 1997年)。所示的五种森林类型被合并为一类以分析破碎化模式。

我们测量森林的数量和它的出现作为相邻的森林像素在固定区域“窗口”周围的每个森林像素。该信息用于根据碎片类型对窗口进行分类。结果被存储在中心像素的位置。因此，派生地图中的像素值指的是对应森林位置周围的“像素间”碎片。我们改变了窗口的大小，但是重点分析最小的窗口大小。

测量结果见图2．设Pf为窗口中被森林化像素的比例。定义Pff(严格地)为包含至少一个森林像素的所有相邻(仅基本方向)像素对的比例，其中两个像素都被森林化。Pff(粗略地)估计的条件概率是，给定一个森林像素，它的邻居也是森林。图3该分类模型识别出6种碎片类型:(1)内部碎片，Pf = 1.0;(2)补丁，Pf < 0.4;(3)过渡，0.4 < Pf < 0.6;(4)边缘，Pf > 0.6和Pf - Pff > 0;(5)穿孔，Pf > 0.6, Pf - Pff < 0;(6)未确定，Pf > 0.6, Pf = Pff。(见勘误表．]

图2所示。用3 × 3像素网格表示的景观Pf和Pff的计算说明。森林像素被遮蔽，非森林像素没有被遮蔽。在这个例子中，9个像素中的6个是森林化的，所以Pf等于6/9或0.67。考虑基本方向上的像素对，相邻像素对的总数为12，其中11对包含至少一个森林像素。这11对中有5对是森林-森林对，所以Pff等于5/11或0.45。

图3所示。该模型用于从固定区域窗口内Pf和Pff的当地测量中确定森林破碎化类别。Pf是森林的比例，Pff是(大致的，见方法)的条件概率，给定一个森林像素，邻居也被森林覆盖。所显示的颜色稍后还将用于创建指定碎片类别的映射。注意“未确定”类别的矩形夸张，它名义上是一个线段。

该模型的基本原理如下。当Pff大于Pf时，意味着森林是团簇的;相邻邻居也是森林的概率大于窗口内森林的平均概率。相反，当Pff小于Pf时，意味着无论什么非森林都是团块的。差异(Pf - Pff)的特征是从森林丛状(“边缘”)到非森林丛状(“穿孔”)的梯度。当Pff = Pf时，模型无法区分森林和非森林丛状。Pf = 1.0(“内部”)表示一个完全森林化的窗口，其中Pff必须为1.0。

当森林数量较低时，森林边缘和穿孔的意义较小，而渗透理论(Stauffer 1985)确定了Pf的两个临界值。想象一个完全由森林覆盖的景观由像素网格表示。对于无限网格上的完全随机森林转换(并在基本方向上评估邻接)，当Pf低于约0.4的临界值时，残余森林保证出现在可识别的斑块中。低于该值，非森林像素在窗口上形成连续路径。反之，只要残馀森林高于0.6左右的临界值，森林像素就会形成这样的路径，森林边缘和穿孔就更有意义。这些值被用来定义“斑块”和“过渡性”类别，认识到它们是近似的，因为实际的土地覆盖模式不是随机的。

我们使用具有重叠窗口的“滑动窗口”算法(例如，riters et al. 1997)将模型应用于约30 x 10⁶IGBP地图上的“森林”像素。如果中心像素不是森林，则为该位置赋空值。水像素被视为缺失值，在计算中被忽略。我们使用了81公里的窗户²(9 x 9像素，“最小”尺度)，729公里²(27 x 27)， 6561公里²(81 x 81)， 59049公里²(243 x 243，“最大”比例尺)的Goode(全球)地图，和81公里²兰伯特(大陆)地图的窗口。

没有一个刻度或窗口大小可以适用于所有目的。考虑到数据特征，我们将分析重点放在实际的最小尺度(或者，最高分辨率)上(O 'Neill et al. 1996)。关键约束是可靠估计比例所需的像素数。与需要50个观测结果的经验法则相比，一个9 x 9像素的窗口可以包含多达40%的缺失值(水)，但仍然可以产生一个相当可靠的Pf估计。当滑动窗口经过海岸线附近时，这是一个有用的特征。在一个9 x 9像素窗口中，用于估计Pff的相邻像素对的潜在数量为144，但模型中使用的像素对的数量随森林的数量而变化，并且根据其位置的不同，一个缺失的像素会导致1到4个缺失的像素对。

最小比例尺的大陆地图按奥尔森森林类型后分层进行比较。这通过更粗略地定义森林的碎片化来表征奥尔森森林类型的像素。其基本原理是，碎片化是一种上下文度量，因此森林类型之间的差异没有意义。一个次要的考虑是，一级森林地图的专题准确性预期将远远高于25级森林地图。但在应用破碎化模型之前按奥尔森森林类型进行预分层也是合理的;在这种情况下，碎片化类别将指某一森林类型，并将对每一森林类型分别进行分析。在附录1,我们比较了分层前和分层后，得出的结论是，在我们用来比较奥尔森森林类型的尺度上，这些差异并不重要。

例子

窗口大小的影响详见(图4)在南美洲的朗多尼亚地区。图4(a)显示森林(红色)和非森林(白色)土地覆盖类型的分布。图4b-e显示了窗口尺寸逐渐增大时碎片模型的结果。在这个例子中，随着窗口大小的增加，内部森林迅速减少，因为严格的标准(Pf = 1.0)很快变得难以达到，即使在大多数森林地区，如Rondonia。

图4所示。(a)南美洲朗多尼亚区域森林(红色)和非森林(白色)土地覆盖类型。部分(b)， (c)， (d)和(e)显示了窗口大小为81 km时的碎片模型结果2729公里26561公里2， 59049公里2,分别。内嵌地图显示朗多尼亚地区的位置。

区域中心的斑块区只存在于一个尺度范围内，然后被划分为边缘，而区域西南部的斑块区在更大的尺度上存在。在较大的窗口中，当补丁区域更容易超过阈值(Pf = 0.4)时，补丁区域就会消失。随着窗口面积的增大，该地区东南部的大面积穿孔林成为过渡林。

对于两种最大的窗口尺寸，边缘和穿孔条件占主导地位，未确定条件通常作为两者之间的边界出现。对于最大的窗口尺寸，大部分Rondonia区域是边缘的，因为只有一个更大的实体延伸到该区域之外的部分在这个尺度上被感知。为了帮助解释不同尺度的差异，考虑大窗口捕获较低频率模式，而小窗口捕获较高频率模式。

为本报告制作的数字地图可从附录3．六幅图描绘了碎片分类，如本报告的图5和图9-13所示。其他12幅地图描绘了五大洲和全球的Pf和Pff;这些没有在本报告中显示，但是包含了它们，以便其他人可以开发和应用这里使用的模型的替代方案。

四种窗口大小的碎片的全局映射显示在无花果。- - - - - - 8．全球约三分之一的森林面积是最小规模的内陆森林(图5)．随着窗口大小的增加，这一比例迅速下降，在边缘和斑块条件占主导地位的更大尺度上，内部森林只是一个较小的组成部分。在较小的尺度上，穿孔条件也更丰富，但随着窗口尺寸的增加，穿孔条件比内部条件更持久。最多有10%的未确定区域，模型没有发现破碎模式。补丁和过渡类别中的区域在窗口大小上是最一致的，但像边缘一样，它们往往随着窗口大小的增加而增加。

图5所示。81公里范围内森林破碎化的全球格局2窗户饼图显示了每一个碎片类别中森林总面积的百分比。

图6所示。729公里范围内森林破碎化的全球格局2窗户饼图显示了每一个碎片类别中森林总面积的百分比。

图7所示。6561公里范围内森林破碎化的全球格局2窗户饼图显示了每一个碎片类别中森林总面积的百分比。

图8所示。59049公里范围内森林破碎化的全球格局2窗户饼图显示了每一个碎片类别中森林总面积的百分比。

最小比例尺的大陆碎片地图(81公里²)载于无花果。9- - - - - - 13．大陆和碎片化类别之间无关联的卡方检验显著(P< 0.01)，但不同种类的森林在各大洲的百分比具有显著的一致性( 表1）．唯一的例外是北美( 图12）有相对较多的内部森林。

图9所示。81公里范围内的森林破碎格局2windows为非洲。该饼图显示了各碎片化类别中大陆森林面积的百分比。

图10所示。81公里范围内的森林破碎格局2澳大利亚-太平洋地区的窗口。该饼图显示了各碎片化类别中大陆森林面积的百分比。

图11所示。81公里范围内的森林破碎格局2欧亚两洲的窗户。该饼图显示了各碎片化类别中大陆森林面积的百分比。

图12所示。81公里范围内的森林破碎格局2北美的窗口。该饼图显示了各碎片化类别中大陆森林面积的百分比。

图13所示。81公里范围内的森林破碎格局2南美的窗口。该饼图显示了各碎片化类别中大陆森林面积的百分比。

大陆碎裂图(无花果。9- - - - - - 13）按奥尔森森林类型后分层。 表2显示森林面积统计数据和不同破碎化类别森林类型面积的大陆百分比。森林类型与破碎化类别之间的关联按大陆进行卡方检验。不存在关联的原假设被拒绝(P< 0.01)。就每个大陆而言，某一破碎化类别的森林类型面积百分比取决于具体的森林类型。每个森林类型的结果的超链接(图14至图66)出现在表2．南美洲五种森林类型的数据(见图67至图71)载于 表3．

虽然一些热带和亚热带森林类型也有较高的内部条件百分比(约40%)，但内部条件百分比较高的森林类型大多是欧亚和北美的高纬度森林类型。穿孔面积相对较高(约40%)的8种森林类型包括各种热带、温带和北方类型。只有一种森林类型(南美针叶林)的边缘条件超过40%。过渡和斑块条件综合面积超过40%的森林类型有11种。

森林破碎度的评估显然取决于分析的规模。我们考察了空间尺度(即窗口大小)和属性尺度(即森林的定义)的一个方面。随着窗口大小的增加，森林区域从内部、穿孔和未确定的类别转变为边缘、过渡和斑块类别。随着可识别森林类型数量的增加，除非特定的森林类型主导分析窗口(参见附录1)．

碎片测量对像素大小也很敏感。例如，Nepstad等人(1999a、b)(见勘误表]报告称，在固定范围(窗口大小)的热带雨林中使用更细的纹理地图时，碎片化程度更高。更细的纹理地图可以识别更多的非森林地区，在那里森林覆盖占主导地位，但不是唯一的。我们对同一地区的内陆森林的研究结果表明，对于一个固定的粒度，当使用更大范围的地图时，碎片化更大。对于较大面积的森林，更难以满足严格的室内森林标准。

碎片模型在映射练习中表现良好，但可以改进。首先，尽管可行参数空间的知识不是关键，但存在几何约束(O 'Neill et al. 1996;看到附录2)．例如，当Pf较大时，不可能获得较低的Pff值。其次，渗透理论严格适用于随机过程产生的映射;因此，Pf的临界值(0.4和0.6)只是近似值，可能会随实际模式而变化。从实际情况看，当Pf > 0.6时，非森林类型在森林背景下一般以“岛屿”形式出现，当Pf < 0.4时，非森林背景下森林类型以“岛屿”形式出现。最后，未确定的类别可能与另一个类别合并，因为它包含的面积很小，而且就碎片而言不容易解释。然而，未确定类别的地图显示了实际图案从穿孔转移到边缘的位置(例如，图4d,e)，在某些应用中，这些区域可能值得突出显示。

我们的分析没有区分自然和人为的碎片化。对于某些生态系统过程来说，这种区别并不重要，但了解不同地方碎片化的原因对于制定与森林附近土地使用有关的有效政策至关重要。我们感到沮丧的是，缺乏独立的、比例尺的全球潜在植被地图(需要量化“自然”碎片化)和人类影响地图(需要量化“人为”碎片化)。例如，现有的潜在植被全球地图(如Leemans 1990)比土地覆盖地图粗糙两个数量级。在这样的地图上，“自然”碎片化只出现在大片森林的边缘，那里的温度和湿度限制植被为非森林覆盖类型。这可能反映也可能不反映潜在植被在更细尺度上的真实模式。有一些国家的潜在植被和人类影响区比较比更细的地图，可用于推断这些国家所观察到的碎片化的原因。各国之间的比较就必须考虑到辅助地图的差异。

我们在土地覆盖地图上检测到的一些破碎化是将稀树草原和木本稀树草原从森林类定义中排除的结果。如果我们选择将热带稀树草原包括在森林的定义中，那么我们的碎片化地图高估了穿孔面积和边缘面积，而低估了包含大量热带稀树草原的森林类型的内部面积，如针叶林和热带半落叶林地。不在稀树草原附近的森林不会受到影响。森林的定义可以对任何调查中发现的森林破碎的类型和程度产生很大影响(另见附录1)．

当考虑到“人为”的碎片化原因时，气候适宜、土壤肥沃且易于获取的森林更容易受到干扰和碎片化。由于气候不适宜，进入条件差，北方针叶林在内陆森林中所占比例很高。相比之下，几乎所有的欧洲和北美东部也都是自然森林，但更适合居住和接近。人类不仅将大片土地转变为非森林用途，而且还在剩余森林的内陆地区创造了非森林覆盖的岛屿。

热带雨林一直保持相对完整，直到进入变得更容易。例如，在朗多尼亚地区，残余森林的模式与道路模式直接相关(Dale and Pearson 1997)。在亚马逊盆地，有一些支离破碎的森林走廊，沿着主要河流和其他通道进入更大的内陆森林区域。因为我们认为水像素是“缺失的”数据，走廊是河流附近非森林覆盖类型的结果，而不是河流本身。相反的模式(就河流而言)出现在北美东南部，那里陆路进入更容易，河岸带比高地带含有更多的残余森林。

北美东部的阿巴拉契亚山脉包含了唯一广阔的中纬度内陆森林地区。直到最近，这个地区还相对不发达。拟议中的采矿作业将把大片林地转变为草地，几乎肯定会减少根据我们的模型和我们使用的土地覆盖地图估算的内陆森林数量。与此同时，该区域的大部分是公共土地，很可能保留森林覆盖。

有大量的证据表明热带雨林穿孔，但碎片化似乎只在整个热带雨林区域的一小部分进入了斑块状态。欧亚热带雨林的内部条件百分比最高(42.1%)，穿孔条件百分比最低(24.1%)。北美的内陆热带雨林面积占比最低(25.1%)，穿孔热带雨林面积占比最高(44.8%)。这些统计数字可能受到奥尔森地图上“热带雨林”和“热带退化森林”之间的区别的影响。

与世界各地的其他森林类型相比，热带雨林可能因为当前的土地利用趋势而面临更高的风险，但我们的分析确定了其他类型的森林今天似乎更加分散。落叶阔叶型的内部条件占比非常低(5 - 15%)，主要分布在非洲的过渡性和斑块性条件下，以及欧亚和北美的穿孔和边缘条件下。凉爽针叶林类型在欧亚表现出类似的模式，但在北美没有。在南美洲，常绿阔叶林、山地热带林和南半球凉爽混交林类型多为过渡型和斑块型，内部条件占比极低。在非洲，大多数干燥的常绿木材属于过渡和斑块类。

我们的研究的最大影响可能是模型，而不是具体的结果，尽管其结果可能值得在国际政策领域加以考虑。影响将更大，因为该模型使政策制定者能够改变道路他们认为不是这样什么他们认为。如果政策考虑与土地使用或气候变化有关的空间格局很重要，那么政策制定者需要适当的工具来解决这些问题。beplay竞技我们的模型是一个简单的装置，它将模式引入到目前由单位面积森林数量的统计数据所主导的讨论中。该模型的一个潜在有用的特点是，它可以被分解为单位面积森林数量的一个维度;大部分关于森林格局的信息将因此而丢失。另一个可能有用的特性是，该模型对任何规模的任何类别的栅格都以相同的方式工作(尽管结果会有所不同)。

如果管理森林的大面积空间布局以达到某种破碎状态是切实可行的，那么一个合乎逻辑的第一个问题是在哪里做到这一点。因为有可能做出在区域环境中没有影响的改变，任何计划都必须考虑每个候选地点的环境，以及在给定的投资水平下可以实际改变的模式的规模。使用我们的模型，一种识别大面积保存区域的策略可能是基于随着窗口大小增加的室内条件的持久性。该模型还可用于评估恢复潜力。例如，一种扩大内部条件面积的策略可能会填充穿孔区域。减少脆弱性的战略可以集中在接近临界阈值的地方。

第二个问题是管理碎片化的目的。成功地管理森林模式并不一定会带来成功的生态系统管理。生态系统的不同方面对相同类型或程度的碎片化可能或多或少敏感。由于单一尺度不可能适用于受碎片化影响的所有生态系统功能，因此需要采用多尺度方法。管理碎片化可能被认为是维持对碎片化反应的特定生态系统功能的必要条件，但不是充分条件。

我们的分析将“斑块”作为森林破碎连续体的一个可识别元素，并建议对穿孔条件给予更多关注。对“斑块”的研究强调来自许多方面，从我们可视化和描述它们所代表的东西的能力，到它们在元人口和斑块动态模型中作为概念单位的使用，以及诸如土地所有权等社会偏见。然而，考虑到Rondonia的补丁的重要性，例如(图4)．在这里，最有可能表现出未来质量变化的地方不是在现有斑块的区域，而是在周围穿孔森林的光晕。斑块可能会变得越来越小，数量越来越少，但它们仍然是相同的斑块，它们占据了不到一半的总面积。如果其他地方的历史是一个指南，光晕中的穿孔将增长和合并，导致过渡，形成全新的斑块种群。

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本文的研究是由美国环境保护署通过与美国内政部的跨部门协议资助的。作者感谢Tom Loveland, Roger Tankersley和四位匿名评论者的有益评论。这件作品是为了纪念弗农·里特。

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用于碎片化分析的分层前和分层后土地覆盖图的比较。

南美洲森林破碎化分析的可行和实现的参数空间在81 km²规模。