第三章 研究方法
3.4 研究方式
本研究研究方式(圖3-2)主要分做三個階段:
第一階段:
將2009年埤塘鳥類資料，依其埤塘名稱、編號、紀錄月份、位置(經緯度)、鳥類 名稱、鳥類隻數、埤塘溫度、生化需氧量等屬性資料整理建檔；接著使用崧旭資訊股 份有限公司所發行的「SuperGIS3.0」－生物多樣性分析模組進行鳥類多樣性分析，
以Shannon-Wiener多樣性指標與族群生存力分析（Population Viability Analysis, PVA）
來探討其埤塘鳥類的多樣性。
第二階段:
再以45個埤塘歷年空照圖加以數化，應用SuperGIS3.0進行資料轉換，計算出防 風林面積，並建立空間資料庫以備後續分析使用；應用SuperGIS3.0內建景觀指數計 算對已分類影像計算景觀生態指數，包括最大區塊指標(LPI)、平均區塊面積
(AREA_MN)、區塊數目(NP)、邊緣密度(ED)、區塊總面積(TA)。
第三階段:
應用以上分析的景觀指數與鳥類多樣性資料，利用SPSS 12軟體做皮爾森積差相 關分析，得到桃園埤塘景觀特性與鳥類多樣性的關聯性。
圖3-1 研究方法流程圖
確立研究 方法
桃園埤塘 空照圖
鳥類調查 資料整理
屬性資料 建檔 屬性資料
轉換與參 數設定
區塊數目 (NP)
區塊總面 積 (TA) 最大區塊
指標 (LPI) 平均區塊
面積
(AREA_MN)
邊緣密度 (ED)
皮爾森 積差 相關分析
埤塘景觀 與鳥類關
聯性
鳥類多樣 性分析
3.4.1 鳥類調多樣性分析法
埤塘鳥類多樣性是描述埤塘鳥種數與鳥隻數之多寡，依計算結果可區分多樣性指 標（diversity index）與均勻度指標（evenness index）。
Shannon-Wiener 多樣性指標（ H ）:
反映鳥種豐富度與鳥隻數在種間分配的均勻程度，對稀有鳥種的變化較敏銳。若 H 越大，則表示鳥種數量越多，或是種間分配較為均勻。
H ＝－
S
i
Pi 1
log2
P
i (3-1)S：各群聚中所記錄到之動物種數
Pi：各群聚中第 i 種物種所佔的數量百分比
3.4.2 景觀指數
1.區塊數目(Number of Patches， NP)
主要用以反映表達景觀上某一類土地利用類型數量。區塊數目的多寡，表地景上之地 物類型愈零散。
NP＝ni (3-2)
ni :地景內i 類別的區塊數目。
分布範圍 :NP>0，餘無限制。
2.邊緣密度(Edge Density，ED)
邊緣密度係指區塊周長除以區塊面積，邊緣密度為量測區塊形狀複雜度之指標。ED 值越高，單位面積內邊長越長；ED 值越低，單位面積內邊長越短。
(3-3)
:第i個區塊和鄰接地k個景觀邊界長度，以公尺表示。
n:區塊個數，單一區塊則為1。
A:區塊面積，單位為平方公尺。
分布範圍:ED > 1，餘無限制。
3.平均區塊面積(AREA_MN )
平均塊區面積越大，表示能提供物種生存空間愈佳，生態效益亦越高。可比較出不同 地景間區塊的破碎程度，在單一地景中，則可比較出不同類型區塊型式的破碎程度
(3-4)
:為區塊面積。
單位:公頃。
分布範圍: AREA_MN > 0，且無上限。
AREA_MN
4.最大區塊指標(LPI)
本指標LPI係指單一區塊面積(平方公尺)除以總區塊面積，再換算成公頃單位之百分 比。
LPI = (100)
(3-5)
單位: 百分比 。
分布範圍: 0 <LPI < 100 。
3.4.3 皮爾森積差相關分析
以皮爾森積差相關方法分析兩者的相關程度，積差相關係數可作為兩個連續變數 間線性相關的指標。
1. 相關係數介於-1 與+1 之間，正負符號表示相關的方向，負相關表示線性相關的 斜率為負，正相關表示線性相關的斜率為正；係數值與相關程度如表3-1。
2. 相關係數(r)的平方(r2)成為決定係數或解釋變異量的比例。
3. 在統計分析中，相關係數的意義與樣本數值大小有關，在推論統計中，若受測的 樣本很多，即使相關係數的值很小，也很容易達到顯著。因而在相關分析的解釋過程，
除說明兩個變項是否達顯著相關外，也應呈現決定係數的大小，並加以說明。
4. 不論相關係數或決定係數只能說明兩者關係密切的程度，而不能誤認兩者間有因 果關係。
A n
max(aij)
j=1
表3-1 r相關係數與相關程度對照
相關係數(r) 相關程度 0.8以上 極高
0.6-0.8 高 0.4-0.6 普通 0.2-0.4 低 0.2以下 極低