孫擁康 李際平

(湖北省林業(yè)科學(xué)研究院，武漢，430075) (中南林業(yè)科技大學(xué))

森林景觀格局與環(huán)境關(guān)系及其尺度效應(yīng)1)
——以西洞庭湖區(qū)為例

孫擁康 李際平

(湖北省林業(yè)科學(xué)研究院，武漢，430075) (中南林業(yè)科技大學(xué))

在ArcGIS平臺(tái)支持下，提取西洞庭湖區(qū)15種森林景觀類(lèi)型和最具代表性的5個(gè)環(huán)境因子(海拔、坡度、坡位、坡向、土層厚度)數(shù)據(jù)庫(kù)為數(shù)據(jù)源，引入典范對(duì)應(yīng)分析法，對(duì)西洞庭湖區(qū)森林景觀格局與環(huán)境的關(guān)系及其尺度效應(yīng)進(jìn)行了定量研究。結(jié)果表明：隨尺度變化，各環(huán)境因子與排序軸的相關(guān)系數(shù)大小呈波動(dòng)趨勢(shì)，海拔相關(guān)性突出；結(jié)合CCA排序圖，從排序軸特征值、影響程度和差異性看，森林景觀格局與環(huán)境的關(guān)系都隨尺度變化呈現(xiàn)出明顯的尺度效應(yīng)，取樣尺度為S4時(shí)確定為最佳取樣尺度。

森林景觀類(lèi)型；環(huán)境因子；典范對(duì)應(yīng)分析；尺度效應(yīng)；西洞庭湖區(qū)

在森林景觀的生態(tài)演替過(guò)程中，景觀格局和景觀異質(zhì)性都依尺度變化而不同，必須在一定的時(shí)空尺度上對(duì)景觀格局進(jìn)行研究才能揭示其內(nèi)在的演替動(dòng)態(tài)和變異規(guī)律[1-3]。在景觀尺度上，森林景觀格局時(shí)空分異主要受環(huán)境因子的制約，但其作為一個(gè)多維變量，每一維都對(duì)森林植被生長(zhǎng)所必須的光照、溫度、水分、養(yǎng)分等有不同的側(cè)重。因此，環(huán)境因子對(duì)森林景觀格局的影響也存在著不同的尺度特征，不同的尺度特征可能會(huì)導(dǎo)致森林景觀格局產(chǎn)生不同的梯度變化[4-6]。目前，雖然已有學(xué)者對(duì)森林景觀格局中的尺度轉(zhuǎn)換和尺度效應(yīng)做了有益的研究和探索，但基于尺度變化的復(fù)雜性和許多不確定性，還沒(méi)有形成一套完整的理論體系和研究方法[7-11]。本研究從不同的取樣尺度(即取樣面積)入手，運(yùn)用當(dāng)前國(guó)際最常用的植被群落生態(tài)排序軟件CANOCO for windows 4.5，將典范對(duì)應(yīng)分析(CCA)排序方法引入到森林景觀格局、環(huán)境關(guān)系、尺度效應(yīng)的數(shù)量分析中，為確定合理的空間取樣尺度，揭示不同森林景觀類(lèi)型的空間關(guān)系提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

西洞庭湖地處湖南省西北部常德市，洞庭湖西部，固有“西洞庭湖”之稱(chēng)，主要包括常德市所轄的漢壽縣、安鄉(xiāng)縣、常德縣、澧縣、津市市、桃源縣、臨澧縣、常德市平原區(qū)等，區(qū)域總面積為1.422×106hm2。從地勢(shì)看,位于第2階梯云貴高原、湘西山地向第3級(jí)階梯洞庭湖平原過(guò)渡的交接地帶,氣候?qū)賮啛釒Ъ撅L(fēng)氣候兼有潮濕的山地森林氣候特征。年平均氣溫16.7 ℃，年平均降水量1 348.3 mm，無(wú)霜期長(zhǎng)達(dá)272 d。獨(dú)特的地理和氣候條件，孕育了西洞庭湖區(qū)豐富的物種資源。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

研究數(shù)據(jù)來(lái)源于數(shù)字化的西洞庭湖區(qū)森林資源二類(lèi)調(diào)查小班數(shù)據(jù)庫(kù)和矢量化的森林景觀類(lèi)型圖。在地理信息系統(tǒng)軟件ArcGIS 9.3技術(shù)平臺(tái)下，通過(guò)疊加和數(shù)據(jù)輸出，得到研究區(qū)具有小班屬性的數(shù)字化森林景觀復(fù)合圖層。

2.2 森林景觀類(lèi)型的劃分

以森林的優(yōu)勢(shì)樹(shù)種為重點(diǎn)考慮對(duì)象，結(jié)合地類(lèi)、起源、齡級(jí)對(duì)研究區(qū)森林景觀進(jìn)行細(xì)分。在ArcGIS 9.3技術(shù)平臺(tái)下，把研究區(qū)劃分為天然馬尾松林、人工馬尾松林、天然國(guó)外松林、人工國(guó)外松林、天然杉木林、人工杉木林、人工針闊混交林、天然柏木林、人工柏木林、速生闊葉林、中生闊葉林、慢生闊葉林、竹林、灌木林、經(jīng)濟(jì)林15種景觀類(lèi)型，分別以字母A～O表示。

2.3 統(tǒng)一網(wǎng)格樣點(diǎn)取樣

許多景觀格局分析方法是將個(gè)體抽象為只具有“點(diǎn)”特征的事件，用概率統(tǒng)計(jì)模型或參數(shù)加以描述和分析[12]。這些方法不能滿(mǎn)足對(duì)擁有巨大斑塊數(shù)量的森林景觀復(fù)合圖層進(jìn)行分類(lèi)，因此，須對(duì)研究區(qū)進(jìn)行統(tǒng)一網(wǎng)格樣點(diǎn)取樣[13]。

(1)統(tǒng)一網(wǎng)格樣點(diǎn)圖層的建立。通過(guò)計(jì)算得出15種森林景觀的平均斑塊面積為2.15 hm2，即147 m×147 m。進(jìn)行整化即150 m×150 m，將其作為取樣尺度的基數(shù)。在ArcGIS 9.3技術(shù)平臺(tái)下，采用Create Fishnet工具打網(wǎng)格，并添加X(jué)、Y坐標(biāo)，設(shè)計(jì)8種取樣尺度網(wǎng)格：5×5柵格、10×10柵格、15×15柵格、20×20柵格、25×25柵格、30×30柵格、35×35柵格、40×40柵格，代表實(shí)際面積分別約為：150 m×150 m、300 m×300 m、450 m×450 m、600 m×600 m、750 m×750 m、900 m×900 m、1 050 m×1 050 m、1 200 m×1 200 m，將每個(gè)網(wǎng)格中心點(diǎn)作為L(zhǎng)ABEL點(diǎn)，得到研究區(qū)樣點(diǎn)圖層。

(2)網(wǎng)格樣點(diǎn)取樣。用研究區(qū)邊界圖層進(jìn)行切割，刪除邊界線(xiàn)外的樣點(diǎn)(見(jiàn)圖1、圖2)，對(duì)切割后的樣點(diǎn)圖層進(jìn)行統(tǒng)一編號(hào)，形成研究區(qū)樣點(diǎn)屬性數(shù)據(jù)庫(kù)，本研究共抽取229 427、57 359、25 312、14 371、9 190、6 343、4 692、3 619樣方，依次用S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7、S8代表8種由小到大的取樣尺度。

(3)環(huán)境因子賦值。提取數(shù)字化小班數(shù)據(jù)庫(kù)中的5個(gè)環(huán)境因子(海拔、坡度、坡位、坡向、土層厚度)，分別以P1、P2、P3、P4、P5表示。等級(jí)按照國(guó)家林業(yè)局《森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查主要技術(shù)規(guī)定》的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行劃分，量化值分為1、2、3、4…級(jí)不等，分別作為各環(huán)境因子相應(yīng)量化等級(jí)取值(見(jiàn)表1)。

(4)樣點(diǎn)觀測(cè)值。以各尺度下取樣樣點(diǎn)的樹(shù)種組成數(shù)作為該樣點(diǎn)的觀測(cè)值。

2.4 CCA排序法

典范對(duì)應(yīng)分析是基于對(duì)應(yīng)分析發(fā)展而來(lái)的一種排序方法?；疽鬄閮蓚€(gè)數(shù)據(jù)矩陣，一個(gè)是物種數(shù)據(jù)矩陣，一個(gè)是環(huán)境數(shù)據(jù)矩陣。其基本思路是先用對(duì)應(yīng)分析法對(duì)樣方數(shù)據(jù)(景觀類(lèi)型數(shù)據(jù))進(jìn)行迭代計(jì)算，得到樣方排序坐標(biāo)值；再與環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線(xiàn)性回歸，得到樣方排序坐標(biāo)值，這個(gè)值既反映了樣方種類(lèi)(景觀類(lèi)型)組成及生態(tài)重要值對(duì)群落(景觀)的作用，同時(shí)也反映了環(huán)境因子的影響；再用樣方排序坐標(biāo)值加權(quán)平均求種類(lèi)(景觀類(lèi)型)排序坐標(biāo)值，使種類(lèi)(景觀類(lèi)型)排序坐標(biāo)值也間接地與環(huán)境因子相聯(lián)系。CCA排序法最大的優(yōu)點(diǎn)是基于單峰模型的排序方法，使樣方排序與對(duì)象排序?qū)?yīng)分析，而且在排序過(guò)程中結(jié)合多個(gè)環(huán)境因子，通過(guò)應(yīng)用分析軟件和作圖軟件，將樣方、對(duì)象與環(huán)境因子的排序結(jié)果表示在同一排序圖上，對(duì)研究區(qū)景觀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析[14-16]。

圖1 網(wǎng)格樣點(diǎn)疊加圖層

圖2 具有小班屬性的網(wǎng)格樣點(diǎn)圖層

表1 環(huán)境因子分級(jí)與賦值

3 結(jié)果與分析

3.1 CCA前四排序軸與環(huán)境因子相關(guān)性

通過(guò)應(yīng)用CCA排序法對(duì)15種森林景觀類(lèi)型進(jìn)行相關(guān)分析，得到不同尺度下CCA前四排序軸與環(huán)境因子的相關(guān)系數(shù)。由表2可以看出，在不同尺度下，CCA前四排序軸與各環(huán)境因子表現(xiàn)出較一致的相關(guān)性，即CCA排序的第1軸反映了海拔的突出影響，相關(guān)系數(shù)依次為：0.374 1、0.213 6、0.466 6、0.680 2、0.778 3、0.470 4、0.649 6、0.747 4，在取樣尺度S5時(shí)，相關(guān)系數(shù)最大為0.778 3。

第2軸主要反映坡向的影響，相關(guān)系數(shù)依次為-0.218 6、0.119 3、0.276 3、-0.343 2、0.275 9、0.263 4、-0.336 8、-0.306 5，在取樣尺度S4時(shí)，相關(guān)系數(shù)最大為-0.343 2。

第3軸反映了樣方小地形的差異，起主要作用的是坡度和坡位，坡度與排序軸相關(guān)系數(shù)依次為：0.161 0、0.114 5、-0.128 2、0.112 3、0.202 0、0.114 3、0.203 6、0.132 4，在取樣尺度S7時(shí)，相關(guān)系數(shù)最大為0.203 6；坡位與排序軸相關(guān)系數(shù)依次為：-0.125 8、-0.088 9、0.169 8、0.102 7、-0.178 8、-0.183 9、-0.157 3、-0.238 8，在取樣尺度S8時(shí)，相關(guān)系數(shù)最大為-0.238 8。

第4軸則主要反映有關(guān)樣方所處的土層厚度，相關(guān)系數(shù)依次為0.159 8、-0.120 6、0.069 8、0.124 4、-0.123 1、-0.151 1、-0.136 2、-0.125 6，在取樣尺度S1時(shí)，相關(guān)系數(shù)最大為0.159 8。

另外，環(huán)境因子與排序軸相關(guān)性隨尺度的變化表明：不同的環(huán)境因子，著重反映的生境條件不同。第1軸與海拔呈正相關(guān)，與坡向呈負(fù)相關(guān)，說(shuō)明海拔與坡向存在相反的生態(tài)效應(yīng)，這正好反映了熱量的變化趨勢(shì)；第2軸與坡度、坡位呈正相關(guān)，表明二者可以反映生境的水分條件；第3軸與坡向呈正相關(guān)，而與坡位呈負(fù)相關(guān)，說(shuō)明其主要反映生境的光照條件；第4軸與土層厚度呈正相關(guān)，主要反映的是生境中的土壤條件。由此，生境中的熱量、水分、光照條件、土壤條件可主要由海拔、坡度、坡位、坡向、土層厚度來(lái)進(jìn)行表達(dá)。此外，環(huán)境因子與排序軸的正負(fù)相關(guān)性，也說(shuō)明不同尺度下環(huán)境因子權(quán)重大小往往受限于研究時(shí)取樣大小、樣方數(shù)量、取值方法、分析手段及研究?jī)?nèi)容的影響，反映出不同尺度下環(huán)境因子存在互為依賴(lài)、相互作用的生態(tài)過(guò)程。

表2 不同尺度下CCA排序前四軸與環(huán)境因子的相關(guān)系數(shù)

3.2 森林景觀格局與環(huán)境關(guān)系的CCA分析

CCA排序軸同時(shí)結(jié)合了森林景觀類(lèi)型與環(huán)境因子，因此，森林景觀類(lèi)型和環(huán)境因子的關(guān)系很清楚。從環(huán)境因子與景觀類(lèi)型排序圖(見(jiàn)圖3)上可以很清楚的看出，圖中箭頭代表各個(gè)環(huán)境因子，所指的方向表示該環(huán)境因子的變化趨勢(shì)，連線(xiàn)的長(zhǎng)短表示環(huán)境因子對(duì)景觀的重要性程度。箭頭所處象限代表環(huán)境因子與排序軸間的正負(fù)相關(guān)性，與排序軸的夾角表示該環(huán)境因子與排序軸相關(guān)性的大小，夾角小于90°則因子呈正相關(guān)，相反則呈負(fù)相關(guān)，若相互垂直，則表明因子相關(guān)性不顯著。箭頭連線(xiàn)在排序軸中的斜率表示環(huán)境因子與排序軸相關(guān)性的大小。景觀類(lèi)型點(diǎn)之間的距離代表不同景觀類(lèi)型的空間分布差異，從景觀類(lèi)型點(diǎn)到環(huán)境因子箭頭的投影點(diǎn)的位置次序可以代表這些景觀類(lèi)型在該環(huán)境因子最適值的排序[17-18]。

圖3 不同尺度下環(huán)境因子與景觀類(lèi)型CCA排序圖

結(jié)合表2和圖3，我們可以清晰的得出：以尺度S1為例，海拔與排序軸第1軸相關(guān)性系數(shù)最大且箭頭長(zhǎng)度最長(zhǎng)，說(shuō)明CCA排序軸第1軸反映的是海拔的梯度變化，沿排序軸第1軸從左至右，可以看出海拔在逐漸增高。而沿CCA排序軸第2軸則主要反映出代表環(huán)境意義的坡向的梯度變化，沿第2軸從下至上，受坡向影響在減小，同時(shí)也反映出海拔和坡度都不斷增高，土層厚度則無(wú)明顯變化。第3軸反映出與樣方小地形相關(guān)的坡度和坡位的梯度變化，沿第1軸從左至右，坡度在增加，坡位在下降。第4軸反映出土層厚度的梯度變化，沿第2軸從下到上，土層厚度在增加。從景觀類(lèi)型點(diǎn)到環(huán)境因子箭頭的投影點(diǎn)的位置次序可以代表這些景觀類(lèi)型在該環(huán)境因子最適值的排序，即離箭頭越近，表示該類(lèi)型森林景觀與環(huán)境因子的關(guān)系越密切，正相關(guān)性也就越大，相反，處于另一方向的則表明與環(huán)境因子呈負(fù)相關(guān)性越大。

由圖3，我們可以看出不同森林景觀類(lèi)型隨海拔梯度變化規(guī)律為：隨海拔增加而增加的森林景觀類(lèi)型為：馬尾松林(A、B)、天然杉木林(E)、闊葉類(lèi)(J、K、L)、竹林(M)、灌木林(N)、經(jīng)濟(jì)林(O)，正相關(guān)性增加；隨海拔增加而減小的森林景觀類(lèi)型為：國(guó)外松林(C、D)、人工杉木林(F)、人工針闊混交林(G)、柏木林(H、I)，負(fù)相關(guān)性增加。

第2軸則主要反映了各森林景觀類(lèi)型受坡向的影響，從下至上受坡向影響不斷增強(qiáng)的森林景觀類(lèi)型為：天然杉木林(E)、人工針闊混交林(G)、人工柏木林(I)、人工國(guó)外松林(D)，且正相關(guān)性增加；受坡向影響減小的森林景觀類(lèi)型為：天然國(guó)外松林(C)、人工杉木林(F)、天然柏木林(H)、闊葉類(lèi)(J、K、L)灌木林(N)、經(jīng)濟(jì)林(O)，負(fù)相關(guān)性增加；受坡向影響不明顯的是馬尾松林(A、B)、竹林(M)。由于前二排序軸對(duì)森林景觀類(lèi)型格局的影響較大，故第三、四軸對(duì)森林景觀類(lèi)型格局的影響不再贅述。另外，景觀類(lèi)型點(diǎn)之間的距離代表不同景觀類(lèi)型的空間分布差異，從圖3中我們可以看出：國(guó)外松林(C、D)、中生闊葉林(K)、竹林(M)、灌木林(N)差異性較大，而其他類(lèi)型森林景觀空間分布差異性較小。結(jié)合研究區(qū)森林資源二類(lèi)調(diào)查資料，上述情況與研究區(qū)森林資源實(shí)際情況是相符合的。

3.3 森林景觀格局與環(huán)境關(guān)系的尺度效應(yīng)

森林景觀格局與各環(huán)境因子的關(guān)系具有尺度效應(yīng)，從各排序軸的特征值我們可以算出8種取樣尺度下景觀-環(huán)境相關(guān)關(guān)系，由表3可知，8中尺度下CCA排序結(jié)果得出的特征值總量分別為：10.038、10.081、10.732、11.554、9.820、9.580、9.549、9.586，總體上隨尺度增大呈現(xiàn)逐漸減小的趨勢(shì)，在取樣尺度為S4時(shí)的特征值總量最大，明顯高于其他尺度，說(shuō)明在描述樣地(景觀類(lèi)型)間關(guān)系上體現(xiàn)出較為突出的優(yōu)越性。排序軸特征值對(duì)景觀-環(huán)境的解釋量則隨尺度增大呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢(shì)，在取樣尺度為S3時(shí)，景觀-環(huán)境的解釋量達(dá)到最大，為99.1%，說(shuō)明從解釋量上看，尺度S3優(yōu)于其他尺度。但在景觀-環(huán)境相關(guān)性上，相關(guān)系數(shù)隨尺度增大總體上呈現(xiàn)先增后減趨勢(shì)，取樣尺度為S5時(shí)的景觀相關(guān)系數(shù)高于其他尺度，前4排序軸相關(guān)系數(shù)分別為：0.803、0.359、0.325、0.182，說(shuō)明它的景觀類(lèi)型數(shù)據(jù)排序軸與環(huán)境數(shù)據(jù)排序軸相關(guān)性較高。

表3 不同尺度下各排序軸的特征值、對(duì)景觀-環(huán)境關(guān)系解釋量及景觀-環(huán)境相關(guān)系數(shù)

從環(huán)境因子對(duì)森林景觀格局的影響程度分析，亦隨著尺度的變化而變化，整體上看，海拔因子及坡位因子對(duì)研究區(qū)森林景觀分布的影響程度呈現(xiàn)先減后增趨勢(shì)；坡向因子對(duì)研究區(qū)森林景觀分布的影響程度呈現(xiàn)增加趨勢(shì)；坡度因子對(duì)研究區(qū)森林景觀分布的影響程度呈現(xiàn)先增后減趨勢(shì)；土層厚度因子對(duì)森林景觀分布的影響程度呈現(xiàn)減小趨勢(shì)。此外，隨著取樣尺度的增大，在達(dá)到尺度S3(450 m×450 m)時(shí)，柏木林景觀類(lèi)型消失，這主要是由于柏木林景觀斑塊面積較小，研究區(qū)此類(lèi)景觀總面積為15.72 hm2。

從不同尺度下環(huán)境因子與景觀類(lèi)型CCA排序圖上所反映的森林景觀類(lèi)型的差異性分析，可知，竹林(M)、灌木林(N)經(jīng)濟(jì)林(O)3類(lèi)森林景觀沿海拔梯度與其他類(lèi)型森林景觀差異性較大，主要原因?yàn)椋阂皇?類(lèi)景觀景觀斑塊數(shù)量較大，存在較大數(shù)量的大斑塊，在取樣的同時(shí)被分割成許多小斑塊；二是3類(lèi)景觀在適生性較強(qiáng)，在研究區(qū)分布較廣泛，破碎化程度較高，森林景觀異質(zhì)性較強(qiáng)。國(guó)外松林(C、D)沿坡度梯度上與其他森林景觀類(lèi)型差異也較明顯。雖然在不同取樣尺度下所反映出的森林景觀類(lèi)型差異性有所不同，但在取樣尺度S4(600 m×600 m)時(shí)，對(duì)森林景觀類(lèi)型空間關(guān)系的解釋性最優(yōu)，從景觀類(lèi)型的差異性上看，各森林景觀類(lèi)型差異性較小。因此，可確定出西洞庭湖區(qū)森林景觀格局最優(yōu)取樣尺度為600 m×600 m。

4 結(jié)論與討論

(1)通過(guò)利用CCA排序法分析前4排序軸與環(huán)境因子的相關(guān)性，表明排序軸第1、2、3、4軸分別與海拔、坡位(坡度)、坡向、土層厚度顯著相關(guān)，而海拔相關(guān)性最大；樣方生境的熱量、水分、光照條件、土壤條件也可用與各排序軸顯著相關(guān)的各因子來(lái)反映。

(2)結(jié)合CCA排序圖，得出8種尺度下各景觀類(lèi)型與環(huán)境因子的關(guān)系：各環(huán)境因子影響強(qiáng)度隨取樣尺度變化而呈現(xiàn)波動(dòng)趨勢(shì)，但可確定海拔是影響森林景觀格局產(chǎn)生分異的主導(dǎo)因素，在取樣尺度S5時(shí)達(dá)到最大，各景觀類(lèi)型沿海拔梯度呈現(xiàn)出較明顯的垂直分異規(guī)律，其次是坡位、坡度、坡向、土層厚度。

(3)各景觀類(lèi)型與環(huán)境的關(guān)系呈現(xiàn)出明顯的尺度效應(yīng)：隨尺度的增加，各排序軸特征值總量呈減小趨勢(shì)，而累積景觀-環(huán)境解釋量及景觀-環(huán)境相關(guān)系數(shù)均呈現(xiàn)先增后減趨勢(shì)，分別在取樣尺度S4、S3、S5時(shí)最大，但在取樣尺度為S4(600 m×600 m)時(shí)，對(duì)森林景觀類(lèi)型空間關(guān)系具有較優(yōu)的解釋性，且在該尺度上，森林景觀類(lèi)型差異較小，確定出S4為研究最合適的取樣尺度。

(4)通過(guò)對(duì)景觀-環(huán)境關(guān)系的尺度效應(yīng)研究，表明要想更好的解釋景觀與環(huán)境的關(guān)系就需要在多尺度上對(duì)其進(jìn)行比較，選擇研究尺度過(guò)大、過(guò)小都會(huì)降低二者的相關(guān)性和可解釋性。但由于尺度變化的復(fù)雜性和不確定性，對(duì)最適尺度的選擇仍有待進(jìn)一步的探討，在數(shù)據(jù)精度、指標(biāo)選取等方面也有待進(jìn)一步加強(qiáng)和完善。

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Relationship and Scale Effect between Forest Landscape Pattern and Environment——Taking West Dongting Lake Area for Example/

Sun Yongkang(Hubei Forestry Academy, Wuhan 430070, P. R. China); Li Jiping(The Central South Forestry Scientific and Technological University)//Journal of Northeast Forestry University.-2014,42(1).-42～46，75

Forest landscape types; Environmental factors; Canonical correspondence analysis; Scale effect; West Dongting Lake area

1) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(30972362);中南林業(yè)科技大學(xué)研究生科技創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(2010sx04)。

孫擁康，男，1987年1月生，湖北省林業(yè)科學(xué)研究院，碩士研究生。E-mail：cssyk2011@163.com。

李際平，中南林業(yè)科技大學(xué)林學(xué)院，教授。E-mail：lijiping@vip.163.com。

2013年5月8日。

Q149

責(zé)任編輯：王廣建。

By ArcGIS and canonical correspondence analysis (CCA), with database data of 15 forest landscape types and five environmental factors (altitude, slope degree, slope position, slope aspect and soil thickness) in west Dongting Lake area, the investigation was conducted to quantitatively study the relationship and the scale effect of forest landscape pattern and environment. With the scale variation, the correlation coefficient between each environmental factor and ordination axes presents a fluctuating trend, altitude correlation is particularly significant. Combining with the CCA ordination plot, the relationship of forest landscape pattern and environment shows obvious scale effect in the aspect of ordination axes eigenvalue, forest landscape types or the difference, and then S4sampling scale is determined as the best sampling scale.