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景观分类的研究进展与发展趋势
  • ISSN号:1001-9332
  • 期刊名称:应用生态学报
  • 时间:0
  • 页码:1632-1638
  • 分类:Q149[生物学—生态学;生物学—普通生物学]
  • 作者机构:[1]中国农业大学资源与环境学院,北京100193
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(40971109); 高等学校博士学科点专项科研基金项目(20100008110002)资助
  • 相关项目:新农村建设中的乡村景观规划——理论与模式
中文摘要:

景观分类既是景观结构、过程和功能研究的基础,又是开展景观评价、规划、保护和管理的前提条件,直接影响景观研究结果的精度和实用性.本文综述了国内外景观分类系统、理论、方法体系等,总结了目前研究中存在的主要问题和不足.同时系统介绍了LANMAP、MUFIC等景观分类体系.最后指出基于功能结构形态分类思想以及综合考虑景观分类实用目的、景观功能、景观结构、自然地理因子、人类活动的干扰强度等多种因素的定性和定量综合分类方法是未来该研究领域的发展方向;综合运用地学图件、3S技术、数学定量模型、计算机人工智能、专业学科知识等多种方法以提高景观分类体系的科学性和分类结果的精度水平,将是未来景观分类研究的重点和发展趋势.

英文摘要:

Landscape classification is the basis of the researches on landscape structure,process,and function,and also,the prerequisite for landscape evaluation,planning,protection,and management,directly affecting the precision and practicability of landscape research.This paper reviewed the research progress on the landscape classification system,theory,and methodology,and summarized the key problems and deficiencies of current researches.Some major landscape classification systems,e.g.,LANMAP and MUFIC,were introduced and discussed.It was suggested that a qualitative and quantitative comprehensive classification based on the ideology of functional structure shape and on the integral consideration of landscape classification utility,landscape function,landscape structure,physiogeographical factors,and human disturbance intensity should be the major research directions in the future.The integration of mapping,3S technology,quantitative mathematics modeling,computer artificial intelligence,and professional knowledge to enhance the precision of landscape classification would be the key issues and the development trend in the researches of landscape classification.

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期刊信息
  • 《应用生态学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国生态学学会 中国科学院沈阳应用生态研究所
  • 主编:沈善敏
  • 地址:沈阳市文化路72号
  • 邮编:110016
  • 邮箱:
  • 电话:024-83970393
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9332
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1253/Q
  • 邮发代号:8-98
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学院优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国生物医学检索系统,美国生物科学数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:98742