数据处理与研究方法
2.1研究对象概况与数据预处理
研究范围为西安市建成区，包括西安市主城区及西咸新区沣西新城，面积约700.69km2。西安南部秦岭山地野生动植物资源丰富，为中国种子植物的重要“基因库”之一，现有准确记录的秦岭昆虫共421科4171属9905种，是我国重要的昆虫资源库。
采用西安市GF-2遥感影像(分辨率：亚米级，成像时间：2020-03-31)作为基础数据。以2km×2km尺度研究样方，对西安市建成区进行覆盖划分，通过聚类分析归纳出单核心放射型、多核心散布型、散点分布型和廊道穿越型4种城市街区绿色空间典型结构模式[17]。
分别选取4种典型城市街区绿色空间为研究对象，结合实地调研细化提取绿色空间斑块分布。通过绿色空间占比分析可知，4个典型研究样方中的绿色空间面积占比为9.85%~32.18%，可体现普遍的城市绿地率特征(参照《2021年城市建设统计年鉴》，西北6省省会城市绿地率为28.54%~41.16%)。
分别选取4种典型城市街区绿色空间为研究对象，结合实地调研细化提取绿色空间斑块分布。通过绿色空间占比分析可知，4个典型研究样方中的绿色空间面积占比为9.85%~32.18%，可体现普遍的城市绿地率特征(参照《2021年城市建设统计年鉴》，西北6省省会城市绿地率为28.54%~41.16%)。
2.2景观连接度分析工具与方法
Conefor是一款基于土地利用类型空间结构图、斑块生境适宜性及可达性，计算生境斑块是否建立链接，并量化不同链接情景下景观连通性状态的工具包。输入可利用生境栅格数据和距离阈值等参数，可计算得到表征景观连接度的整体连通性指数(IIC)和可能连通性指数(PC)等指标。
本研究基于生境可利用性观点，将样方内所有绿色空间作为昆虫可利用生境斑块，建筑、道路、铺装等非绿色空间作为环境背景；基于昆虫50~150m的基本扩散距离，设定25、50、75、100、125、150、175、200m8个距离阈值梯度，计算西安市街区绿色空间在不同距离阈值的连接度指数并分析各绿色空间斑块的重要性。通过对比分析各距离阈值所体现的连通性特征，筛选出适宜城市街区尺度绿色空间的景观连接度距离阈值。
本研究基于生境可利用性观点，将样方内所有绿色空间作为昆虫可利用生境斑块，建筑、道路、铺装等非绿色空间作为环境背景；基于昆虫50~150m的基本扩散距离，设定25、50、75、100、125、150、175、200m8个距离阈值梯度，计算西安市街区绿色空间在不同距离阈值的连接度指数并分析各绿色空间斑块的重要性。通过对比分析各距离阈值所体现的连通性特征，筛选出适宜城市街区尺度绿色空间的景观连接度距离阈值。
2.3西安景观连接度指标与算法
2.3.1斑块间的链接数量(Numberoflinks，NL)
指研究区域内斑块间建立链接的数量。当2个斑块间的距离小于设定阈值时，即建立链接。
2.3.2组分数量(NumberofComponents，NC)
建立链接的斑块为一组，称为组分，不同组分间不存在链接，单个孤立斑块单为一个组分。
2.3.3景观重合概率(LandscapeCoincidenceProbability，LCP)
指研究区域内随机选择2个斑块属于相同组分的概率。式中，Ci为组分i的面积(隶属于组分i的所有斑块面积之和)；AL为所有斑块的总面积。
2.3.4整体连通性指数(IntegralIndexofConnectivity，IIC)
式中，ai和aj分别为斑块i和j的面积；nlij为斑块i与斑块j间最短路径链接数；为研究区域总面积(包括生境斑块和非生境斑块)。0≤IIC≤1，IIC=0时，表示所有斑块间无链接；IIC=1时，表示所有生境斑块连为一个整体。
2.3.5可能连通性指数(ProbabilityIndexofConnectivity，PC)
指在现有生境斑块和链接状态下，随机置入2个动物相遇的概率，0＜PC＜1。
式中，为斑块i与斑块j间所有路径概率乘积的最大值；为研究区域的总面积(包括生境斑块和非生境斑块)。
NL、NC、LCP、IIC指数基于二进制模型计算，默认2个斑块只有链接或不链接2种情景。若斑块间距小于或等于距离阈值，则斑块连通，否则不连通。PC指数基于可能性模型计算，指斑块间连通的可能性，与斑块间距呈负相关。为保证与二进制模型计算结果的可比性，当斑块间距等于设置距离阈值时，斑块连通可能性设为0.5。
2.4重要斑块的选取
斑块重要值(dI)指某一斑块对景观保持连通的重要性。NL、NC、LCP、IIC指数既可以反映景观连通性，也可以计算斑块重要值。式中，I为某一景观的连接度指数；Iremove为将斑块i从该景观中剔除后的连接度指数。
