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生态学尺度及尺度推绎方法综述摘要:通过适宜的空间和时间尺度可以揭示和把握复杂的生态学规律,因此尺度问题日益受到生态学家的重视。本文描述了生态学尺度及尺度推绎的基本概念,论述了尺度推绎的特点,重点阐述了尺度推绎的方法和途径,分析了推绎结果的不确定性,并提出推绎过程中需注意的问题。关键词:生态学;尺度;尺度推绎20世纪60年代,生态学家就注意到了尺度问题的重要性,对于尺度和尺度推绎的观点开始于20世纪80年代中期,现在普遍深入到生态学的各个领域,并且在其他的自然社会科学中对于尺度和尺度推绎的关注也有同样的趋势。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。1尺度的概念不同学者分别从不同角度对尺度概念进行了表述。尺度指现象的时空范畴,尺度纬包括时间、空间和组织水平。根据邬建国,广义地讲,尺度(scale)是指在研究某一物体或现象时所采用的空间或时间单位,同时又可指某一现象或过程在空间和时间上所涉及的范围和发生的频率。前者是从研究者的角度来定义尺度,而后者则是根据所研究的过程或现象的特征来定义尺度。尺度可分为空间尺度和时间尺度,此外,组织尺度(organizationalscale)是指在由生态学组织层次(如个体、种群、群落、生态系统和景观等)组成的等级系统中的相对位置(如种群尺度、景观尺度等)。具体地说,生态尺度首先应该包括面积或时间间隔,即规模或幅度(extent),即研究对象在空间或时间上的持续范围或长度,包括空间幅度和时间幅度。其次是面积和时间间隔都可以进一步划分为最小面积和最短时间间隔,最小面积或最短时间间隔被称为粒度(grain)或分辨率(resolution)。例如,野外测量生物量的取样时间间隔(如一个月或半个月取1次),某一干扰事件发生的频率,或模拟的时间间隔[6],是时间粒度的例子。空间粒度如样方、像元。地理学和地图学中的比例尺是分析尺度。在生态学中,尺度的定义显然不同于比例尺。大尺度(或粗尺度,coarsescale)是指大空间范围或时间幅度,往往对应于小比例尺、低分辨率;而小尺度(或细尺度,finescale)则常指小空间范围或短时间,往往对应于大比例尺和高分辨率,尽管情况可能并不总是如此。有关尺度在文献中经常被讨论的三个有特色又相关的论点是:特征尺度(characteristicscales)、尺度效应(scaleeffects)和尺度推绎(scaling)。尺度推绎指不同时空尺度或组织层次之间的信息转换。下面将作详细介绍。2尺度推绎的概念由于空间异质性和时空变异性在自然界中的广泛存在,大尺度的信息特征值并非是若干小尺度值的简单叠加,而小尺度的信息特征值也不能简单的通过对大尺度值进行插值或分解得到,常需借助各种尺度转换途径与方法来分析尺度转换过程中的非线性问题,建立不同时空尺度间的定量转换关系。尺度推绎是指把某一尺度上所获得的信息和知识扩展到其他尺度上,或者通过在多尺度上的研究而探讨生态学结构和功能跨尺度特征的过程,简言之,即为跨尺度信息转换。近几十年来,随着宏观生态学、景观生态学的发展和复杂系统研究的深入,尺度推绎研究也在生态学领域取得了长足的发展,并形成了相应的理论、方法与技术,尺度推绎研究逐渐成为了现代地学、生态学研究中的热点问题之一,是生态学理论和应用的核心。按照尺度推绎的方向不同,分为尺度上推(scalingup)和尺度下推(scalingdown)。尺度上推是指将小尺度的信息推绎到大尺度上的过程,是一种信息的聚合(aggregation);尺度下推是将大尺度上的信息推绎到小尺度上的过程,是一种信息的分解(dis-aggregation)。3尺度推绎的特点4尺度推绎的途径和方法由于生态系统的复杂性,尺度推绎往往采用数学模型和计算机模拟作为其重要工具。在同一尺度域中,由于过程的相似性,尺度推绎容易,模型简单适宜,预测的准确性高;而跨越多个尺度域时,由于不同过程在不同尺度上起作用,尺度推绎则必然复杂化。如何进行尺度推绎呢?4.1尺度上推Wu和Li将尺度上推的方法归纳为两大类:基于相似性原理的推绎方法和基于动态模型的推绎方法。4.1.1基于相似性原理的推绎方法基于相似性的尺度上推方法大量应用于地球物理和生物学,根植于相似性或自相似性的概念和原理。通常用相对较简单的数学或统计函数式表示,但它所基于的过程和机制可能是相当复杂的。基于相似性原理的推绎方法包括量纲分析和相似性分析,传统的异速生长学以及空间异速生长学(spatialallometry)方法。空间异速生长学中的自变量是空间尺度,而不是个体大小或生物量;相似性或自相似性原理应用于空间系统(如栖息地,景观等),而不是单个生物体。一般认为,异速生长学意味着系统中存在单个的尺度推绎过程,但生态系统是物理、化学、生物和社会经济过程的