生态学中的尺度及尺度转移方法

尺度作籽生态学的重要范式,已经引起了广泛重视,但对尺度问题的研究还不够成熟。尺度具有多样性特点,即功能尺度,空间尺度、时间尺度等,但生态学研究的重点是空间和时间尺度。并且时空尺度还具有复杂性、变异性特征、尺度研究的根本目的在于通过适宜的空间和时间尺度来揭示和把握复杂的生态学规律。为此,科学有效的尺度选择和尺度转换方法不可或缺。常见的尺度转换方法有图示法、回归分析、变异函数、自相关分析、谱分析、分形和小波变换,同时遥感和地理依信息系统技术在尺度研究中也发挥着重要作用。结合实例对上述方法进行了分析和论述,认为各种方法都有有其内在的优势和不足,新方法的引入和应用对于尺度转换方法体系的充实和完善非常重要。有关尺度的研究将进一步加强,研究的重点是尺度变异性、不同尺度间的相互作用机制以及尺度转换方法等。     

生态学研究中的尺度问题

尺度是生态学中的核心问题,时间和空间尺度包含于任何生态过程中,尺度在生态学研究中越来越显现出其重要性,原因是解决地球环境问题要求在大尺度上理解格局和过程,而以前生态学调查的数据主要是基于小尺度的,并且有许多研究表明,一个生态问题的结论在很大程度上取决于研究所采纳的尺度。但目前尺度研究还存在很多的问题;一些相关概念易与尺度混淆;缺乏成熟的尺度识别方法和系统完备的尺度转换方法等。针对这些问题,本文首先阐明了尺度的确切含义,并对尺度研究的发展历史,重要性作了问题的阐述：分析探讨了尺度与等级理论,格局的关系,及尺度识别,尺度转换的方法和发展趋势。     

生态学中的尺度问题：内涵与分析方法

尺度问题已成为现代生态学的核心问题之一.尺度问题主要涉及3个方面：尺度概念、尺度分析和尺度推绎.主要评述前两个方面.生态学尺度有三重概念：维数、种类和组分,其中每重概念又包含了多个定义,有必要进行澄清、分类和统一.尺度分析涉及尺度效应分析和多尺度空间格局分析.格局、过程及它们之间的关系,以及某些景观特性均表现出尺度效应,因此多尺度研究非常必要和重要.多尺度空间格局分析（尤其是特征尺度的识别）是进行尺度效应分析和跨尺度推绎的基础.多尺度分析需要特定的方法,景观指数法是最常用和最简单的方法,但也常产生误导;空间统计学方法（如半方差分析法、尺度方差分析法、空隙度指数法和小波分析法等）和分维分析法在最近十几年发展起来,并逐渐应用于生态学,在尺度分析上具有很大的应用潜力.各种方法在尺度分析上各有优势和不足,有必要同时使用两种或两种以上方法进行比较和评估.总之,有关尺度分析的研究需要进一步加强,从而为下一步的尺度推绎提供可靠的依据.     

遥感反演植被理化参数的光谱和空间尺度效应

植被理化参数是生态系统中碳和养分等物质循环与能量交换的重要指标,利用遥感技术反演是获取区域及全球植被理化参数的重要手段,但光谱和空间尺度效应的存在,限制了源自不同遥感传感器植被理化参数产品的统一应用。阐述了遥感反演植被理化参数光谱尺度效应的概念及其产生原因,主要从光谱波段位置和波段宽度两方面对国内外相关研究进行了介绍和评述。同时,从遥感反演植被理化参数的空间尺度效应产生原因、空间异质性描述方法和空间尺度转换方法等方面对其国内外研究现状进行了归纳和评述。最后,总结了遥感反演植被理化参数光谱和空间尺度效应研究的不足之处和发展趋势,并指出光谱和空间耦合效应的研究将是一大趋势,而在生态学等领域形成的尺度效应研究的理论和方法也值得借鉴参考。     

水文尺度转换探讨

水文尺度问题是当今水文学研究的热点和前沿.水文尺度包括过程尺度、观测尺度和模拟尺度三方面含义.主导过程尺度作为尺度的特征量,是水文研究中的重点.水文尺度转换工作包括了对水文模式、参数、状态变量和输入的尺度转换四方面,每一方面都有其特殊的研究方法.水文系统的有组织复杂性、时空变异性和数据不足是当前水文研究的难点所在.自然河网的自相似特性使其成为水文尺度研究的重要组成部分.进一步深入研究水文尺度问题需要多种研究思路、技术手段和理论工具的结合.     

沙地景观中矢量数据栅格化方法及尺度效应

针对景观生态学研究中的数据转换(矢量数据转换为栅格数据)问题,从斑块面积、周长、数量对转换方法及尺度的响应角度进行了详尽的分析.以库布齐沙漠地区的2003年1:10万的矢量数据为例,转换尺度以10m为起点,200m为终点,10m为间隔,利用最大面积值方法(RMA)和中心属性值方法(RCC)两种转换方法分别进行栅格化,讨论了面积、周长、斑块数量对不同尺度及不同转换方法的响应,同时还讨论了运算时间对转换方法及尺度的响应.得出了"30m大小的转换尺度为最佳尺度,最大面积值方法(RMA)优于中心属性值方法(RCC)"的结论.     

生态学中的尺度问题——尺度上推

尺度推绎是生态学理论和应用的核心。如何在一个异质景观中进行尺度推绎仍然是一个悬而未决的科学难题,是对当今生态学家在全球变化背景下研究环境问题的重大挑战。就目前的研究,一般可分为四大类尺度推绎途径:空间分析法(如分维分析法和小波分析法)、基于相似性的尺度上推方法、基于局域动态模型的尺度上推方法、随机(模型)法。基于相似性的尺度上推方法来源于生物学上的异量关联,可将其思想延伸至空间上,研究物种丰富度、自然河网、地形特征、生态学格局或过程变量和景观指数等。基于局域动态模型的尺度上推方法需要首先确定是否进行跨尺度推绎,以及是否考虑空间单元之间的水平相互作用和反馈,然后再应用具体的方法或途径,如简单聚合法、有效值外推法、直接外推法、期望值外推、显式积分法和空间相互作用模拟法等。随机(模型)法以其它尺度上推方法为基础,根据研究的是单个景观,还是多个景观,采用不同的途径。理解、定量和降低尺度推绎结果的不确定性已经变得越来越重要,但相关研究仍然极少。以上所有有关尺度推绎的方法、途径和结果分析共同构成了尺度推绎的概念框架。     

水文尺度转换研究进展

介绍了水文尺度、尺度问题和尺度转换的概念,重点与难点在流域的空间异质性和水文通量的时空变异性;给出了进行尺度转换的3种途径,即分布式水文模拟、分形理论和统计自相似性分析;最后在已有成果的基础上,提出了目前研究中存在的问题及未来的发展方向。     

异质景观中水土流失的空间变异与尺度变异

综述了景观格局与水土流失过程的空间变异与尺度变异的理论和方法研究进展,提出了水土流失空间变异与尺度变异的研究方向。景观格局与生态过程的尺度变异一般处于单一尺度变异和多重尺度变异的连续体之中。尺度转换即尺度外推包括尺度上推和尺度下推,其可行性决定于尺度变异特征。水土流失不仅是多因子综合影响的一个复杂的时空变异过程,而且也是一个典型的多重尺度变异过程。传统的水土流失研究一般集中在坡面径流小区和小流域两个单一尺度上,这在很大程度上限制了水土流失的空间尺度外推和过程分析。近年来,尽管国内外很多学者开始关注水土流失的尺度变异及其影响因子．但只是对水土流失在不同大小的样地尺度以及小集水区尺度上的差异及其影响因子进行了初步的比较研究,尤其缺乏水土流失及其相关环境因子的连续尺度变异特征的机制分析。空间变异和尺度变异研究方法包括统计模型模拟法、物理模型与物理过程模拟法以及综合分析与综合预报法三大类。每种方法都有其优缺点和其特定的适宜性,最佳方法组合的选取因研究对象、研究地区和研究时间的不同而异。土壤侵蚀预报模型包括经验统计模型和物理过程模型,就解决水土流失的跨尺度关系而言,基于物理过程的空间分布式的土壤侵蚀预报模型显著优于经验模型。这些模型在关键参数的空间变异性描述和水土流失的尺度变异性分析方面非常薄弱,尤其缺乏模型分辨率和研究范围对输出结果的影响研究。完善水土流失的“尺度一格局一过程”理论,加强多重尺度上水土流失及其相关环境因子的空间变异格局和尺度变异性的实地观测与数学分析,改进土壤侵蚀预报模型这3个方面是将来的研究重点。     

分形理论及其在土壤空间变异研究中的应用

土壤具有不同程度的空间变异性,土壤空间变异研究对于土壤管理有重要意义.本文简要综述了分形理论及其在土壤空间变异研究中的应用,重点讨论了利用矩方法计算土壤属性分形维,多重分形分析土壤空间变异性及基于多重分形谱参数的土壤属性尺度转换.早期研究验证了分形理论在分析土壤空间变异中的有效性和应用潜力,国内外近期研究则报道了利用分形及多重分形理论分析土壤空间变异的最新进展.分形理论可以成为量化土壤属性空间变异性及尺度转换的重要工具.     

基于模式识别的景观格局分析与尺度转换研究框架

景观格局分析和尺度转换是生态学和地理学研究的核心问题之一.尽管多年来投入了大量的精力,然而由于尺度效应的复杂性和尺度转换过程的不确定性,仍然没有找到合适的方法.目前关于尺度转换的研究存在两个误区,其一是过分重视空间尺度的转换,忽略了过程尺度的转换;其二是过分强调了对不同尺度间数量关系的外推与转换,忽略了不同尺度间生态规律的外推与转换.在系统分析了景观格局与尺度转换研究现状、存在问题和难点的基础上,提出了借用模式识别的原理和方法,针对特定的生态过程,开展景观格局分析与尺度转换的思路.认为尺度转换的关键在于通过识别不同尺度上影响生态过程的主导因子,找到各个尺度上“格局（环境因子空间组合）-过程”、尺度间“格局-格局”之间的对应关系,通过建立“环境-格局-过程”模式识别数据库,就能够建立不同尺度之间基于模式识别的尺度转换方法.     

空间幅度变化对景观格局分析的影响

景观格局指数是量化描述景观格局特征的主要方法之一,各种格局指数的尺度依赖性使比较分析景观格局特征和尺度推绎复杂化,分析不同指数随空间幅度变化的一般行为有助于景观格局分析结果的解释和降低空间尺度推绎的复杂性。研究以2种真实景观和27种模拟景观为分析对象,考查了16种常用的景观水平格局指数随空间幅度变化行为。根据这些指数因幅度变化行为可预测性把它们分为两类：第1类随幅度变化可预测性强,指数与幅度之间的关系可用简单的函数关系来表达;这类指数包括缀块数、边界总长、景观形状指数和缀块丰度密度;前两者随幅度增加呈幂函数形式增加,而缀块丰度密度随幅度增加呈幂函数下降,景观形状指数随幅度增加呈直线增加。第2类指数随幅度变化的可预测性较差,指数随幅度的变化存在多种可能(不同形式的增加、减小或保持不变),不可用一种或多种简单的函数关系来描述所有的情况。这类指数包括缀块丰度、缀块密度、边界密度、最大缀块指数、平均缀块面积、缀块面积标准差、缀块面积变异系数、平均缀块形状指数、面积加权平均缀块形状指数、双对数回归分维数、聚集度指数与Shannon多样性指数。第2类指数随幅度的变化行为受景观格局特征和指数本身算法的影响。总体上来说,第2类格局指数随幅度变化呈折线增加或减小;但当景观的缀块类型较多、各类型优势度比较均等、空间分布格局比较随机时,它们随幅度变化形为的可预测性增加,随幅度增加的函数关系主要有3种：幂函数减小、对数函数增加或直线增加,因指数和格局特征不同而异。研究的结果在揭示了常用景观指数随幅度变化的一般关系外,也启示我们在进行景观格局的比较分析,比较景观的幅度应相同或采用尺度效应图(scalograms)更有效。     

Integration of local and regional species-area relationships from space-time species accumulation

A long-standing observation in community ecology is that the scaling of species richness, as exemplified by species-area curves, differs on local and regional scales. This decoupling of scales may be largely due to sampling processes (the increasing constraint imposed by sampling fewer individuals at fine scales), as distinct from ecological processes, such as environmental heterogeneity, that operate across scales. Removal of the sampling constraint from fine-scale richness estimates should yield species-area curves that behave like those of the regions in which they are embedded, but an effective method for this removal has not been available. We suggest an approach that incorporates the manner in which small areas accumulate species over time as a way to remove the signature of sampling processes from fine-scale species-area curves. We report for three species-rich grasslands from two continents how local plant species richness is distributed through time at multiple, nested spatial scales, and we ask whether sampling-corrected curves reflect the spatial scaling of richness of each larger floristic province. Our analysis suggests that fine-scale values of richness are highly constrained by sampling processes, but once these constraints are removed, the spatial scaling of species richness is consistent from the scale of individuals to that of an entire province.     

Motivation and Benefits of Complex Systems Approaches in Ecology

Studies of complex systems in other disciplines provide models and analytical strategies for understanding ecosystems and landscapes. The emphasis is on invariant properties, particularly processes that create scaling relations over wide ranges of scale, both in time and space. Translations between levels of ecological organization may be accomplished by succinct characterizations of processes that operate at fine scales, followed by renormalization group analysis to reveal patterns at broad scales. The self-organized patterns found in simple ecosystem, landscape, and forest-fire models may be explained as feedback between the system state and control parameters. Critical phenomena and phase transitions are expected in open, dissipative systems where long-range correlations defy predictions based on average population densities, a concept that becomes irrelevant as nonstationary conditions prevail. Thus, complexity theory for open systems relates to the ecology of self-entailing ecosystems that function as their own environments and thereby create constraints through emergence. Received: 14 April 1998; accepted 26 May 1998     

Quantitatively Evaluating Restoration Experiments: Research Design, Statistical Analysis, and Data Management Considerations

Conceptual and logistical challenges associated with the design and analysis of ecological restoration experiments are often viewed as being insurmountable, thereby limiting the potential value of restoration experiments as tests of ecological theory. Such research constraints are, however, not unique within the environmental sciences. Numerous natural and anthropogenic disturbances represent unplanned, uncontrollable events that cannot be replicated or studied using traditional experimental approaches and statistical analyses. A broad mix of appropriate research approaches (e.g., long-term studies, large-scale comparative studies, space-for-time substitution, modeling, and focused experimentation) and analytical tools (e.g., observational, spatial, and temporal statistics) are available and required to advance restoration ecology as a scientific discipline. In this article, research design and analytical options are described and assessed in relation to their applicability to restoration ecology. Significant research benefits may be derived from explicitly defining conceptual models and presuppositions, developing multiple working hypotheses, and developing and archiving high-quality data and metadata. Flexibility in research approaches and statistical analyses, high-quality databases, and new sampling approaches that support research at broader spatial and temporal scales are critical for enhancing ecological understanding and supporting further development of restoration ecology as a scientific discipline.     

Ecological hierarchies and self-organisation – Pattern analysis,modelling and process integration across scales

A continuing discussion in applied and theoretical ecology focuses on the relationship of different organisational levels and on how ecological systems interact across scales. We address principal approaches to cope with complex across-level issues in ecology by applying elements of hierarchy theory and the theory of complex adaptive systems. A top-down approach, often characterised by the use of statistical techniques, can be applied to analyse large-scale dynamics and identify constraints exerted on lower levels. Current developments are illustrated with examples from the analysis of within-community spatial patterns and large-scale vegetation patterns. A bottom-up approach allows one to elucidate how interactions of individuals shape dynamics at higher levels in a self-organisation process; e.g., population development and community composition. This may be facilitated by various modelling tools, which provide the distinction between focal levels and resulting properties. For instance, resilience in grassland communities has been analysed with a cellular automaton approach, and the driving forces in rodent population oscillations have been identified with an agent-based model. Both modelling tools illustrate the principles of analysing higher level processes by representing the interactions of basic components.The focus of most ecological investigations on either top-down or bottom-up approaches may not be appropriate, if strong cross-scale relationships predominate. Here, we propose an ‘across-scale-approach’, closely interweaving the inherent potentials of both approaches. This combination of analytical and synthesising approaches will enable ecologists to establish a more coherent access to cross-level interactions in ecological systems.     

景观生态界面边界判定与动态模拟研究进展

栖息地边界对景观结构和功能具深远影响,既影响局部又作用于更大尺度区域的生态过程,同时界面的动态特征通过反馈机制影响着不同种群、群落以及生态系统。因此,在景观生态界面研究中,界面尺度依赖性和时空动态性的定量化研究已成为模型和统计学者的研究热点。鉴于此,通过介绍生态界面描述、界面监测及相关边界动态变化特征研究,阐述统计学和数学方法在不同生态系统、生态过程及尺度下界面研究中的应用,同时指出两者结合研究在生态界面定量的研究中仍面临着概念和方法上的挑战,为进一步提高景观生态界面综合研究水平提供参考。