空间尺度套合与变异规律研究
大空间尺度上物种多样性的分布规律_胡军华
应用与环境生物学报 2007,13(5):731~735Chi n J App lEnvi ron B i o l =ISSN 1006 687X2007 10 25收稿日期:2006 07 17 接受日期:2006 09 21*广东省科学院人才基金(No .03 5)和广东省科学院台站基金(2004,2005) Supported by the Fund f or Tal en ts (N o .03 5)and t h e Fund for Fiel d S t ati on (2004,2005)fro m Guangdong Provi n ci alAcade my of S ci ences ,Ch i na**通讯作者 C orres ponding author (E m ai:l hu j h@gde.i gd .cn;ji angz g@i oz .ac .cn)大空间尺度上物种多样性的分布规律*胡军华1,2,3胡慧建1**蒋志刚1**(1中国科学院动物研究所动物生态与保护生物学重点实验室 北京 100080)(2华南濒危动物研究所 广州510260;3中国科学院研究生院 北京 100049)摘 要 物种多样性是生物多样性在物种水平上的表现形式.由于全球性保护行动的开展和多学科的相互渗透,把物种多样性研究推向大时空尺度方向发展,一些新的研究领域得到拓展.本文综述了物种多样性在大空间尺度上的经典研究(包括梯度变化格局、个体大小频次分布格局和物种-面积关系),同时着重探讨了经典研究的新认识及一些新领域内所揭示的新格局,主要有:生物类群间物种数的协同变化、物种和高级分类阶元的关系、局域物种多样性与区域物种多样性关系以及全球变化影响等等.参79关键词 物种多样性;大空间尺度;分布规律;分类单元CLC Q 14D istri bution Regul arities of Species D iversity at Large Spatial Scale*HU Junhua1,2,3, HU H uijian1**&JI A NG Zh i g ang1**(1K e y L abora t ory of Ani ma lE colo gy and Con serva tion,Institute o f Z oology,C hinese Acad e my o f S cie n ces ,Beiji ng 100080,Ch i n a)(2Sou t h Ch i na In stit u t e of E nd ang e re d A ni ma ls ,Guangzhou 510260,Ch i na)(3G raduate Un iversit y of Ch i nese A c ade my of Sciences ,B eiji ng 100049,C h i na)Abstract Spec i es divers it y i s the representa ti on o f biod i versity a t the level of spec i es .D ue to g l oba l conse rvation actions and m ulti disci p lines i nterpene trati on ,t he patterns o f spec i es d i versity have been deve l oped at l arge spa ti o te m pora l sca le .Th is paper rev i ews the classical patterns (i ncl uding the patterns of grad ient change ,frequency d i str i bution of body s i ze and spec ies ar ea curve),and discusses t he new arguments o f classical pa tterns and new ly developed patte rns i n so m e do m a i ns ,s uch as cova riation o f the nu mber of species a m ong tax ono m ic groups ,relations be t w een species and higher tax ono m ic taxa ,re lati ons bet ween l oca l and reg i onal spec i es d i versities and i m pacts of g loba l changes .R ef 79K eyword s species d i versity ;large spati a l sca l e ;distributi on regu l a rity ;taxon CLC Q 14物种多样性是生物多样性在物种水平上的表现形式[1].近年来,空间尺度对物种多样性分布的影响受到人们的重视.空间尺度大体可划分为个体空间、局域斑快、区域尺度、封闭系统和生物地理学尺度.其中,属于大空间尺度范畴的生物地理学尺度倍受关注[2].早在19世纪,人们就已发现物种多样性在大空间尺度上具有一定的规律性,随后对物种多样性的梯度变化格局、个体大小频次分布格局和物种-面积关系等展开了一系列的研究[3,4].近年来,随着对生物多样性全球性衰退以及全球变化认识的提高,人们越来越意识到人类活动对地球生命所造成的巨大破坏,但却还不了解这种破坏所造成的真正后果[5,6].因此,生物多样性在大空间尺度上的保护和研究已不再是单个地区或国家的事务,而是全球的共同责任和义务,多国间的和国际间的合作正在加强,这既有政府行为也有非政府组织的实践[7,8].也正是实践的需要,多学科(如生物地理学、古生物学、群落生态学等)在生物多样性的保护和研究中迅速渗透和结合,使得生物多样性在大时空尺度上的研究向更深更广的方向发展,生物多样性的全球格局研究成为关注的热点[9,10],宏生态学的产生则是其中典型的例子[11,12].如今,在对经典研究重新认识的基础上,物种多样性的大空间尺度格局研究主要是生物类群间物种数的协同变化、物种和高级分类阶元的关系、局域物种多样性与区域物种多样性关系以及全球变化影响等.这些为生物多样性的保护实践提供理论指导[11,13].1 经典研究及新认识1.1 梯度变化1.1.1 空间梯度格局 空间梯度变化是物种多样性大空间尺度格局的一个显著特征,许多综述性文献都有所涉及[1,4,9,13~15].经典研究中,纬度梯度格局最为典型[16],并存在于多种分类类群,如植物[17~19]、脊椎动物[20]、无脊椎动物[14]、海洋生物[21]和海洋生物化石[4].然而,关于纬度梯度格局的解释仍存在较大争议[4,22].这主要是由于不同的研究选择不同的空间尺度引起的[23],对一些在空间梯度格局中可能产生的变量的不同控制也是部分原因(例如,可利用面积或对物种地理分布的几何限制等)[22].其次是垂直梯度格局,包括海拔[24,25]和水深[26].再者是从海洋到内陆梯度格局[27].最后是经度梯度格局,但趋势不明显[28].1.1.2 影响因子与格局关系 许多研究认为物种多样性大空间尺度格局与环境因子密切相关,主要表现在3个方面:(1)在相关性分析中,物种丰富度往往与环境因子呈显著相关[25],有的甚至建立预测模型.张荣祖和林永烈(1985)和张荣祖(1999)在中国的研究发现,物种丰富度与年降水、年均温等因素显著相关[20,29];R etuerto(2004)通过梯度变化和地理分布分析估计植物对气候的适应性[30].有作者给出了能量与物种丰富度间的预测模型[31]和物种丰富度与营养级关系模型[26,32].(2)不同的物理因子与不同的类群之间相关性不同.张荣祖(1999)指出,不同动物类群多样性与年日照时间、降雨等有明显的相关性[29].(3)不同自然区域中各物理因子所起作用不同.在中国的青藏高原地区海拔是第一性的,在干旱和半干旱地区湿度是第一性的[20,29].除环境因子外,当地的历史和生境差异对空间格局也会产影响,如中国与美国维管束植物、被子植物丰富度间的差异[17~19,33~34],尼加拉瓜的鸟类格局[35].生境复杂多样的地方,物种丰富度高[36].1.1.3 机制 物种多样性大空间尺度格局的形成过程是由多因子决定的,是与生物进化历史相联系的复杂过程[9].其形成机制存在多种假说,蒋志刚(1997)列出了其中的8种,这些假说分别用了环境因子和生物因子进行解释,这么多假说的存在是由研究尺度或生物类群不同而造成的[1].有作者认为物种多样性大空间尺度格局一定有一个第一性的原因.一般认为,物理因子是第一性的,而生物间的相互关系是第二性的,能量可能是决定性因子[31,37].1.2 个体大小频次分布格局1.2.1 格局 H utch i nson&M acA rthur(1959)报道了美国密执安州和欧洲陆生兽类身体长度的频次分布图,发现体形中等的兽类物种数要明显多于体型较大或较小的兽类[38].以上格局被证实具有普遍性[39],所有生物物种的个体大小频次分布符合该格局[40].但是,个体大小频次分布被确认为右偏的log正态分布[3].Bro w n&N ico letto(1991)对比北美陆生兽类在大区域和小块生境中的体重频次分布,发现在小块生境中为均匀分布,而大尺度中具有右偏的l og正态分布[41].该结果表明,中等体型的物种占据小范围生境,而较大或较小体形的物种占据大范围生境.M arquet&Cofre(1999)对比了南、北美洲大陆兽类的体重频次分布,发现两大洲具有很大相似性.在南美洲兽类组成中,南、北美洲成分也都符合该规律[39].该结果表明体重频次分布受到起源和历史的影响.1.2.2 机制 Hu tch i nson&M ac A rt hur(1959)指出,该格局是由大量的 马赛克元素 (M o sa i c e le m en ts)组成,体型中等的物种所需元素要少于体形较大或较小的物种[38].由于l og正态分布是多个随机变量多重组合的结果,该解释不久被分形几何学说(F racta l geome try)所代替[42].以上解释忽略了体型较小物种的频次分布特征,所以人们尝试利用生理和生态异速生长来进行解释,涉及个体大小与多度、生长能量间的关系研究.B rown(1993)推导出最佳适宜体重模型,并根据现有生理实验结果,算出兽类最佳体重约为100g、鸟类约为30g,此结果得到实际观察的支持[43].在隔离条件下,一方面,兽类中体重大于100g的物种趋向小型化,而体重小于100g的物种趋向大型化[3];另一方面,兽类体重极大值和极小值分别与物种最大分布面积回归所得方程的交点在100g处[44].因此,上述结果较好地解释了个体大小频次分布格局的内在机制.1.3 物种-面积关系1.3.1 模型 物种-面积效应曲线是生物多样性研究中的经典模型,在生物多样性保护具有重要意义[45].特别是关于热带地区的物种-面积关系已被充分研究[46,47].物种-面积曲线存在4种不同的模式[4],人们通常采用P reston(1962)公式:S=CA z o r lg S=lg C+Z l g A(S为物种数,A为面积,C和Z 为参数)[48].Z值在同一区域的不同生物类群间或不同区域的同一生物类群中差异不明显,而在岛屿与大陆之间有明显差异(岛屿多为0.25~0.35,大陆为0.12~0.18)[4,49].物种数量与面积大小成指数关系源于关于物种丰度的假说或者是自相似性的概念.P l otk i n(2002)却发现这个规律在所有空间尺度上存在一致的离差,而且热带雨林在少于50 h m2的面积内没有自相似性[50].于是发展了一个广义的物种–面积关系模型,能够比任何其他途径都准确地从小尺度数据样本预测出大尺度物种多样性.1.3.2 生物学含义及机制 自P reston(1962)总结物种–面积关系后,许多研究人员尝试解释物种–面积方程及其参数的生物学含义[49].P reston(1962)认为,Z值在0.17~0.33之间是因为物种丰富度符合l og正态分布,加上非隔离区域在取样时有着较高的个体数/物种数比而使斜率低于岛屿值[48].H ansk i&G y llenberg(1997)利用异质种群(M etapopu l a ti on,又译为集合种群)理论提出岛屿-大陆模型和异质种群模型,发现岛屿-大陆模型的斜率要低于异质种群模型,而岛屿-大陆模型对应于岛屿格局而异质种群模型则对应于大陆格局[51].Sto rch(2003)认为物种-面积关系归因于样本效应,栖息地异质性、种群和集合种群过程引起的空间聚群.样本效应和栖息地异质性都不能单独解释观察到的物种-面积模型,两种模型所预测的物种丰富度都比实际高.适合的栖息地数量和样方地占有之间的关系对于2/3的物种来说都是无足轻重的.因此,物种-面积关系的斜率和形状受到栖息地异质性和空间聚集两方面的影响[52].2 新研究及格局2.1 生物类群间物种丰富度的协同变化由于物种多样性在大空间尺度上具有梯度变化格局,人们认为不同生物类群间物种丰富度在空间上存在正相关关系.该关系成为当前生物多样性4个重要研究领域之一[9].但是,相732 应用与环境生物学报 Chi n J App lEnvi ron B i o l 13卷关的研究结果却并不一致.有报道指出,不同生物类群间物种丰富度的相关关系很低而且没有预测价值[53~55];而其他报道称,不同生物类群间物种丰富度高度相关[9,29,56].G aston(2000a)认为,生物类群间物种丰富度的相关是由于受到相同决定性生态因子的影响[9].张荣祖(1999)发现受环境因子影响的相似类群之间物种丰富度具有强相关,两栖类和爬行类支持了该解释[29].中国不同地理尺度上和区域上鸟兽间物种数量具强相关支持G aston(2000a)的观点,并且利用物种-面积曲线可以推导出两类群间的相关模型[56].但是,协同变化的分析结果会受到分类类群、分类单元、数据质量、研究对象、调查时间和研究方法等多种因素影响[56].2.2 物种和高级分类阶元的关系物种和高级分类阶元的关系主要包括两个方面的内容:一是数量上的关系,即物种丰富度和属以上阶元的丰富度关系;二是频次分布关系,即属以上阶元所含物种数的频次分布. 物种和高级分类阶元在数量上具强相关关系,已在许多分类类群上被报道,如植物、兽类、鸟类、两栖类、鱼类等等[57].值得注意的是,这种关系具有普遍意义,无论是不同地理尺度和区域,还是不同类群间都存在[9].人们探讨利用高级分类阶元代替物种作为生物多样性的度量单位来进行热点地区的选择和评价,发现两者效果一致,但高级分类阶元的应用大大节约了时间和费用,因此具有应用价值[57,58].对物种和高级分类阶元的数量相关机理探讨较少,仅作为一种数量关系[59].根据蒋志刚和纪力强(1999)及Jiang&H u (2000a,b),属、科中物种数在鸟兽间具有强相关关系,这表明物种在科、属水平上的频次分布有一定规律性[59~62].因此,物种和高级分类阶元的数量相关应是规律性的.Bro w n(1995)在提出群落 组合规则 时指出物种与高级分类阶元的频次关系为1属1种出现的频次最多,然后是1属2种,再是1属3种,以此类推,并认为此格局是物种竞争的结果[3].然而,在实际研究中却很少有频次关系的相关报道.2.3 局域物种多样性与区域物种多样性间的关系以往,生物多样性方面研究多在小尺度进行,特别是群落生态学研究.这些研究占到生物多样性研究的75%以上[11].但是,越来越多的研究表明,生物多样性在不同空间尺度上有着不同的过程和组成方式[3,9,11].其中,区域的物种构成了局域地区的物种库,直接影响局域地区物种组成[9],并且局域与区域的关系讨论涉及到局域物种丰富度是否存在饱和问题.在局域与区域的物种多样性关系中,两种类型受到特别的重视:一是局域地区物种丰富度小于区域的,但与其成比例关系(类型 );一是局域地区物种多样性只在一定范围内随区域物种多样性增加而增加,到一定值后保持不变(类型 ).现有研究更多地发现类型 的存在.类型 的存在说明局域地区是没有饱和的,这与其他研究相矛盾[9].2.4 全球变化的影响全球变化(G l obal change)作为一个专用的科学名词和一门交叉学科,随着社会对地球环境问题的重视,日益被人们所认识[63].然而,近年来才把全球变化对物种多样性大空间格局影响作为全球变化研究中的重要科学问题之一[64,65].目前,大多数研究集中在CO2浓度增加对物种多样性的影响及生物入侵等问题上[66~72].S m ith(2000)发现,在北美洲西部沙漠地区CO2浓度增加是受全球变化驱使的,并对外来入侵植物有利的这种物种组成变化可能加速火灾发生周期,降低多样性和改变生态系统功能[68].R e ich(2001)则发现在CO2浓度升高和N2沉积的生态系统中,植物多样性和组成影响生物量的增加和碳的获得,物种组成贫乏的比物种组成丰富的增加得要少[69].Zava l eta(2003)模拟全球气候变化,指出C O2浓度的增加和N2的沉积能够减少植物多样性,而降雨量的增加则增加多样性,温度升高没有明显的作用[70].生物入侵被看成是全球变化的重要内容,正成为威胁各地物种多样性的重要因素之一,并即将上升为导致物种多样性丧失的第一位原因[67].生物入侵对物种多样性格局的影响具有两个长期的全球效应:第一,生物入侵将降低地域性动植物区系的独特性,并最终退化和失去服务功能;第二,生物入侵打破地理隔离,造成生物多样性的灾难性丧失[67].Jansson(2003)提出限制特有种的数量的全球模型是由1万~10万年时间内的气候变化引起的,这种关系是随着面积、纬度位置、前冰河作用的程度和海洋岛屿性的变化而变化的[71].Ju lliard(2004)探讨了全球变化中造成普通鸟类物种灭绝的重要因子[72].3 讨论大空间尺度上物种多样性研究受到关注,主要原因是: (1)当前生物学研究朝两个极端方向发展,即 微观更微,宏观更宏 .大空间尺度的研究代表了生物学在宏观上的发展趋势;(2)物种多样性和气候的全球变化正引起人们极大关注,而大空间尺度正迎合了人们了解全球变化的需求;(3)多学科,特别是各种宏观生物学(如宏生态学、宏进化、古生物学、群落生态学、生物地理学等等)在物种多样性研究上迅速渗透和结合,使得生物多样性的研究向大尺度方向发展.因此,物种多样性的大空间尺度研究是学科发展必然趋势.有关空间格局的研究,最主要的驱动力就是对地区乃至全球物种数量的预测及其产生的机制[58].作为一种发展趋势,物种多样性在大空间尺度上的研究已是一交叉性学科,而且还深深地影响了其他学科的发展.首先,不同的学科,如生态学、古生物学、进化生物学、生物地理学相交叉融合,大大促进了相关内容的研究及其机制的探讨.因此,多学科成果的跟踪和应用对大空间尺度上物种多样性分布规律的研究无疑是大有裨益的.p值得指出的是,物种多样性的丧失与其他全球性环境问题有密切关系,全球气候变化正对物种多样性产生深刻影响,而这一切都或多或少受人类活动的影响[73].在冻原或高山寒冷地带,气温的升高已证实能改变群落的物种组成[74,75];即便是哥斯达黎加的热带山区,过去二十几年的气温升高已造成二十多种蛙和蟾蜍等两栖动物的灭绝以及鸟类和爬行类物种的大量减少[76].物种多样性大空间尺度格局研究逐渐使人们意识到人类活动导致生境丧失和全球变化是对物种多样性的最大威胁.至20世纪80年代初,全球41%的热带雨林已经消失[77].F rankel等(1981)报道,大量的热带生物种类在生物学家还未来得及鉴定归类之间就会消失掉[78].据W ilson(1992)7335期胡军华等:大空间尺度上物种多样性的分布规律的估算,仅因热带雨林的破坏一年就造成了27000多种生物的灭绝[79].单纯保护某一个濒危物种的作用是十分有限的,所以应该在更大尺度上进行且是对生态系统的保护[1].R eferences1 蒋志刚,马克平,韩兴国.保护生物学.杭州:浙江科技出版社,19972 孙儒泳.动物生态学原理.北京:北京师范大学出版社,20013 B rown J H.M acroecol ogy.Ch i cago:Ch icago U n i vers it y Press,19954 Rosenw ei gM L.Speci es i n Space and T i m e.C a mb ri dge:Ca m bridge Un i versit y Press,19955 H o w l ett R,Dh and R.Nat u ral i ns i gh t b i od i versity.Na t ure,2000,405:2076 G ittl e m an J L,Go m pper M E.The ris k of exti n cti on-w hat you don'tkno w w ill hu rt you.S cience,2001,291:997~10057 M etter m eier R A,M yers N,Tho m sen J B,da Fonseca GAB,O li vieri S.B i od i versity hots pots and m ajor trop icalw il d erness areas:app roaches tosetti ng con servati on p ri orities.C onse rvation B iol,1998,12:516~520 8 Zhao SQ(赵淑清),Fang J Y(方精云),Lei GC(雷光春).G l ob al200:An app roach to setti ng l arge scale b i od ivers i ty con s ervati on p ri ori ti es.B iodiv S ci(生物多样性),2000,8(4):435~4409 Gaston KJ.G l obal patt erns i n b i od i versity.N a t ure,2000a,405:220~22710 Jos A lexand re FD.M acroecology and the h ierarch i ca lexpan si on of evol uti onary t h eory.G l obal E col&B i og e og r,2004,13:1~511 M eserve PL,M arquet P A.In troduction t o the sy m posi um:Large spati al and te mporal s cal es i n m a mm ali an ecology:Pers p ecti ves fro m t h e Am ericas.Oikos,1999,85:297~29812 H u H J(胡慧建),Jiang ZG(蒋志刚),W ang Z W(王祖望).M acroeco l ogy:con cep t and p rogresses.A cta E colS in(生态学报),2003, 23(2):1192~119913 Gaston K J,B l ac kbu rn TM.Pattern and P rocess i n M acroeco l ogy.London:B lackw ell Press,200014 H u st on MA.B i ologicalD ivers i ty,t he Coexistence of Speci es on Changi ng Landscap es.Ca m bridge:Ca m bri dge Un i versit y Press,199415 W CM C.G l ob alB i od i versity:Stat u s of t he Eart h s L i vi ng Res ources.London:Chapm an&H al,l199216 C l aud i o V,S erg i o AN,Pab l o A.M arquet.M oll u s k s peci es divers it y i nthe Southeastern Pacific:W hy are there more speci es to w ards t he pole?E cography,2003,26:139~14417 Q i an H,Song JS,K restov P,Guo QF,W u Z M,Shen XS,Guo XS.Large scale phytogeograph ical pattern s i n EastA si a i n relati on t o latit ud i nal and cli m ati c grad ients.J B iogeog r,2003,30:129~14118 Q i an H,Rick l efs RE.Geograph i cal d istri buti on and ecol og i cal con s ervati s m of d isj un ct genera of vascu l ar plants i n eastern As i a and eas t ern North Am erica.J E c ol,2004,92:253~26519 Q i an H,R ick l efs RE,W h i te PS.Beta d ivers i ty of angiosper m s i n t e mperate floras of eastern A sia and eastern North Am eri ca.E col Le tt, 2005,8:15~2220 Zhang RZ(张荣祖),L i n YL(林永烈).The distri bu ti on d irection ofmamm al i n C h i na and its n ei ghborhood.Ac t a Zool S in(动物学报), 1985,31(2):187~19721 B ro w n J H,Lomo li noM V.B i ogeography.2nd ed.Sunderl and:S i nauerAssociat es,199822 C ol w ell RK,L ees DC.Th e m i d doma i n effect:Geom etric constrai ntson the geography of speci es richness.Trend s E col Evol,2000,15:70 ~7623 Lyons SK,W illigM R.A he m isph eric asses s m ent of scal e dependencei n l atit ud i n al grad i en ts of species ri chness.E cology,1999,80:2483~249124 Adk i son GP,G lees on SK.Forest understory veget ati on al ong a producti vity grad i en t.J Torre y B otS oc,2004,131(1):32~4425 Le i ra M,Sab ater S.D iato m asse m blages d istri buti on i n catal an ri vers,NE Spa i n,i n rel ati on to che m i ca l and phys i ographical f act ors.W ater R es,2005,39(1):73~8226 De N i cola D M,De Eyto E,W e m aere A, i ng ep ilithic al galco mm un iti es t o assess troph ic st atus i n Iris h l akes.J P hycol,2004,40(3):481~49527 S i eb ert SJ,F is h L,U irasMM,L zi d i n e SA.Grass as se m b l ages and d ivers it y of con servati on areas on the coastal plai n sou t h ofM aputo Bay, M oz a m b i que.Bothalia,2004,34(1):61~7128 M c A lli ster DE,Schueler F W,Roberts CM,H a w k i ns J P.M app i ng andG I S anal ysis of t he global d i stri bu tion of coral reef fi shes on an equ al-area gri d.In:M iller RI eds.M apping t h e D i vers i ty of Nat u re.Lon don:Chap m an&H al,l1994:155~17529 Zhang RZ(张荣祖).Zoogeography of Ch i na.B eiji ng(北京):S cience Press(科学出版社),199930 Ret u erto R,C ar b all eira A.E sti m ati ng p lant res pon s es to cli m ate by d irect grad ient anal ysis and geograph ic distri bu ti on anal ysis.P l an tE col, 2004,170(2):185~20231 M al yshev L,N i m is PL,Bologn i n iG.E s says on t he m odelli ng of spati al floristi c d i versity i n Eu rope:Briti sh Is l es,W es tGer m any and E ast Eu rop e.F lora,1994,189:79~8832 De K eers m aeker L,M artens L,Verheyen K,H er my M,De S chrijverA,Lust N.I m pact of soil fertili ty and i nsolati on on d i versity of herba ceous wood l and speci es co l on izi ng aff orestati on s i n M u i zen f orest(B el gi um).F or E col&M anag,2004,188(1~3):291~30433 Q i an H,R i ck l efs RE.A co mparis on of the t axonom ic richness of vascu l ar p l an ts i n C h i na and t h eUn ited S tates.Am Na t,1999,154:160 ~18134 Q i an H,RE R i ck rge scale p rocesses and t he As i an b i as i n species d i vers i ty of te mp erate p l an ts.N ature,2000,407:180~18235 G illesp i e tit ud i n al ex t en t and nat u ral h i story characteristi cs ofb i rd s i n N i caragua.G l obal Ecol&B iogeogr,2002,59(4):757~76936 Ya m alov S M,Govorov EV.A topocli ne of fl ori sti c co m positi on of d ry-l and pastures in the ci sural Reg i on of Bas hkort ostan.Ru ss J E col, 2004,35(5):346~34837 R ick l efs RE,Sch l u tor D.Sp ecies divers it y in co mmun ities:h i stori caland geograph ic p ers pecti ves.Ch ichago:Ch ichagoU n i v.Pres s,199338 H u tch i nson GE,M ac A rthur RH.A t heoreti cal ecol og i ca lm od elof sized i stri bu tions a m ong speci es of an i m als.Am eric an Na t u ralist,1959,93:117~12539 M arquet PA,C ofre rge te m poral and s pati al scal es i n the structure ofm a mm ali an ass e m b l ages i n Sou t h Am erica:A m acroecol og i cal approach.O i kos,1999,85:299~30940 M ay R M.The dyna m ics and d i versit y of i n sect faunas.In:M ou l d LA,W al off N.D i versit y of In s ects Fauna.London:B l ackw el,l1978.188 ~20441 B rown J H,N icoletto PF.Spati a l sca li ng of species co mpos i ti on:bodym ass of North Am erican l and m a mm als.Am Na t,1991,138:1478~734 应用与环境生物学报 Chi n J App lEnvi ron B i o l 13卷151242 B l ackbu rn T M,Gast on KJ.An i m a l body size distri bu ti on patt erns,m echan is m s and i m p lications.Tree,1994,9:471~47443 Bro wn J H,M arquet PA,Taper M L.E vol u tion of body s i ze:consequ ences of an energeti c defi n iti on of fi tness.Am Na t,1993,142:573 ~58444 M arqu et PA,Tap er M L.On s i ze and area:pattern s i n m a mm alianbody s i ze extre m es across landm asses.Ev olE col,1998,12:127~139 45 Veech J E.Choice of s peci es area functi on affects i den tifi cati on of hotspot s.Con serv B iol,2000,14(1):140~14746 L auran ce W F,B i erregaard RO.Trop i cal Forest R e mnants:E cology,M anage m en t and Con servati on of Frag m en ted Co mmun iti es.Ch icago: Un i versit y ofC h i cago Press,199747 P i m m SL.E col ogy t he f orest fragm ent cl assic.N ature,1998,393:23~2448 P reston F W.The canon i cal d i stri bu tion of co mmonness and rar i ty.Ecology,1962,43:185~21549 C onnor EF,M cCoy ED.Speci es area relati ons h i p s.I n:L evi n SA ed.En cycloped ia of B i od i versity.New York:Acade m i c Press,2001.397 ~41150 P l otkin J B,Potts M D,Yu D W,Bunyavejche w i n S,C ond itR,FosterR,Hubbell S,L a Frank i e J,N anokaran N,Lee HS,Sukum ar R, No w ak MA,Ashton PS.Pred icti ng species d i versity i n trop ical forests.Na tional Acad S ci,2000,104(3):275~28451 H ansk i I,Gyllenb erg M.Un i ti ng t wo gen era l pattern s i n t he distri buti on of s peci es.S cie n ce,1997,275:397~40052 S t orch T,S izli ng G,Gaston GT.Geo m etry of t h e speci es area rel ati ons h ip i n cen tral European b irds:Testi ng t h e m echan is m.J A ni m E col, 2003,5(4):469~49253 P rendergast J R,Qu i nn R M,La w ton J H,Evers h a m BC.Rare species,the co i nci d ence of d ivers i ty hots pots and con s ervati on stragegies.Na t ure,1993,365:335~33754 F l ather CH,W ils on KR,Dean D J,M cCo m b W C.Iden tif y i ng gaps i ncon servati on n et w orks:of i nd icat ors and uncertai n ty i n geograph i c based an al ys es.E col Appl,1997,7(5):31~4255 V an J aarsvel d AS,Freit ag S,Cho w n SL,M u ller C,Koch S,H ullH eat h,Bella my C,Kr ger M,E ndr dy-Younga S,M ansellMW,Scholtz CH.B iod i versity assess m ent and conservation strategies.S ci ence,1998,279:2106~210856 H u H J(胡慧建),Ji ang ZG(蒋志刚),W ang Z W(王祖望).I mpacts of t h e non environm ental f act ors on covari ance b et w een av i an and mamm alian s p ecies ri chn ess.Z ool R es(动物学研究),2005,26(4):358~36557 B al m ford A,Lyon A J E,Lang R M.T esti ng t h e h i gher taxon app roachto conservation plann i ng i n a m egad i vers e group:t h e macrof ung.i B iol Con serv,2000,93:209~21758 Gas t on K J.B i od i versity:H i gher taxon ri chn ess.P rogr Phys G eo g r,2000b,24:117~12759 Sepkos k i J J.D ivers i ty i n t he Phaneroz o i c oceans:A parti san rev i e w.In:Dud l ey EC ed.The Un ity of Evol u tionary B i ology:Proceed i ngs of the Fourt h In ternati onal Congress of Syste m atic and Evo l uti onary B i olo gy.Pol and:D i oscori des Press,1991.210~23660 J i ang ZG(蒋志刚),Ji LQ(纪力强).Avi an m a mmali an speci es d ivers it y i n n i ne representati ve s it es i n Ch i n a.B iod i v S ci(生物多样性),1999,7(3):220~22561 J i ang Z,H u J.Relati ons h i p b et w een avian and m a mm alian d i versity:I m p li cati on for rap i d b i od i vers it y ass ess m en t.Proceed i ngs ofB i od i vers ity and Dynam ics of E cos yste m s i n t he North E urasia,Novosi b irs k, Russ i a,2000a.21~2562 J i ang Z,H u J.Property ofG-F i ndex f orm easuri ng b i od i versity at genus and f a m il y level s.Proceedi ngs to3rd S i no-Russ i an Sympos i u m on An i m al B i od ivers i ty and Regi on al Devel opm en t,U r m uq,i C hina, 2000b.23~2463 L iH(林海).Revie w and prospect of gl obal change research i n Ch ina.E art h Sc iF rontiers(地学前缘),2002,9(1):19~2564 L i ang W J(梁文举),W en DZ(闻大中).S oil b i ota and its role i nsoil ecology.Ch in J Appl Ecol(应用生态学报),2001,12(1):137 ~14065 Duan CQ(段昌群).Investi gati on of gl ob al changes and pro m i s i ng opportun ity i n devel opm ent of ecological sciences i n Yunan.J Yunnan Un i v(云南大学学报自然科学版),2003,25(3):272~27666 Gao ZX(高增祥),JiR(季荣),Xu R M(徐汝梅),X i e BY(谢宝瑜),Li DM(李典谟).B i ological i nvas i on s:Proces s,m echan is m and predicti on.A cta E colS in(生态学报),2003,23(3):559~570 67 En seri nk M.B i ol ogical Invaders Sw eep.Sc i ence,1999,285:1834~183668 C ol e m an JS,Fen st er m aker LK,See m ann J R,Now ak RS.E levatedCO2i n creases producti v i ty and i nvas i ve s peci es success in an ari d eco sys t e m.Na t ure,2000,408(6808):79~8269 Re i ch,Knops,T il m an T.Plant d i versity enhances ecosyste m responsesto elevated CO2and nitrogen depos i ti on.N at u re,2001,10(3):229 ~24470 Zavalet a E S,Sha w M R,C h i ari ell o NR,M ooneyHA,F iel d CB.Add iti ve effects of si m u l ated cli m ate changes,elevated CO2,and n itrogen depositi on on grassland d i versity.M u lti d isc i pl Sc i,2003,100(13): 7650~765471 Jansson R.G l obal pattern s i n end e m is m exp lai ned by past cli m aticchange.P roc B iol Sci,2003,270(1515):583~59072 Julli ard R,Jiguet F,CouvetD.C o mmon b irds faci ng gl ob al changes:wh at makes a s p eci es at ri sk?G loba lC hang B iol,2004,10(1):148 ~15473 方精云.全球生态学:气候变化与生态响应.北京:高等教育出版社&海德尔堡:施普林格出版社,200074 Ch ap i n FS,Shaver GR,G i b li n AE,Nadel hofferK J,Laundre J A.Responses of arctic t undra t o experi m ental and observed changes i n cli mate.Ecology,1995,76:694~71175 H arte J,Sha w R.Shifti ng do m i nan ce w ith i n a M on t ance vegetationco mm un ity:Res u lts of a cli m ate w ar m i ng experi m ent.Sc ie nce,1995, 267:876~88076 Pound s J A,Fogd enM PL,C a m pb ell J H.B i o l og i cal response to cli m atechange on a trop icalm ountai n.N ature,1999,398:611~61577 B al ou et J C,A li bert E.Extincti on Species of t he W orl d.N e w York:B arron s E ducational Seri es,Inc,1999.78 F rankel OH,Sou l e M E.C onservati on and Evo l uti on.C a m bri dge:C a mb ri dgeU n i vers it y Press,1981.10~3079 W il son EO.The D i versity of Life.New York:Norton,19927355期胡军华等:大空间尺度上物种多样性的分布规律。
基于层次贝叶斯时空模型的空间多尺度联合分析模型的构建及应用研究
式 中， 下 标 数 字 １表 示 嵌 套 于 较 大 的 空 间 尺 度
２ （ 如地市） 下的较小的空间尺度 （ 如区县 ） ， 分别简称
水 平 １和水 平 ２ ； ０ 捌表示水 平 １ 第ｉ 个 区域 第 ｔ 年 的相 对 危 险度 ， 汜表示 水平 ２第‘ ， 个 区域第 ｔ 年 的相 对危 险 度； ｏ ｌ 。 和ｏ ｔ ２ ０ 为分 别为 水平 １ 和水 平 ２的截距 ； Ａ 和 Ａ
效应 ； 和６ 汜分别为水平 １ 和水平 ２的时空交互效
应； 占 汜为水 平 ２作用 于水 平 １的时 空交 互效 应 ， 汜 ＝
Ｕ ｊ ＋ｖ 汜 和１ ， 汜分别 为水 平 ２作 用 于水平 １的随时
ｉ ∈ ｉ ｉ Ｅ Ｊ ｉ ∈ ｉ ｉ Ｅ Ｊ
两个 空 间尺度 下 ， 首 次构 建 了基 于 层 次 贝 叶斯 时 空模
中 国卫 生 统 计 ２ ０ １ ３年 ４月 第 ３ ０卷 第 ２期
・
１ ９ ９・
基 于层 次 贝 叶斯 时空 模 型 的 空 间 多 尺 度 联 合 分 析 模 型 的构建 及 应 用 研 究
张俊 辉 冯子健 。 杨 超 朱彩 蓉 李 晓松 马 家奇
【 提 要】 目的 在地 市和区县两个尺度下 ， 构建 基于层次 贝叶斯 时空模型 的空间多尺度联 合分析模 型 ， 并探 讨该 模 型是 否优 于单 独分析模 型。方法 在地市和 区县两个 尺度下 ， 根据我 国北方 ６省 （ 包 括 内蒙古 、 山西 、 黑龙江 、 河北 、 吉 林、 辽宁 ） 的布鲁 氏菌病发病数 据 ， 构建基 于层次 贝叶斯 时空模型 的空间多尺度 联合分 析模型 ， 并与单 独分 析的结果进 行
生态学中的尺度及尺度转换方法
生 态 学 报 A CTA ECOLO G ICA S IN ICA
V o l. 21, N o. 12 D ec. , 2001
生态学中的尺度及尺度转换方法
吕一河, 傅伯杰
(中国科学院生态环境研究中心 系统生态开放研究室, 北京 100085)
摘要: 尺度作为生态学的重要范式, 已经引起了广泛重视, 但对尺度问题的研究还不够成熟。 尺度具有多维性特点, 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。 关键词: 生态学; 尺度; 尺度转换
T he eco log ica l en tities and p rocesses a re sub ject to the con stra in ts from the eco log ica l sca les rela ted. T here a re con stra in ts and th resho ld s on each sca le. T he resu lts of sca ling a re d ifficu lt to understand ac2 co rd ing to the cla ssica l h iera rchy theo ry. T here a re exchanges of m a teria l, energy and info rm a tion am ong va riou s sca les. Sca ling, includ ing sca ling2up and sca ling2dow n, can be ca rried th rough by the con tro l of
不同尺度土壤性质空间变异研究进展
１ 不 同 尺度土壤 性质 空间变异 研 究现 状
的研 究 也表 明 ， 土地 使 用 方 式 和 耕 作 方式 影 响 土 壤
忡质 的空 间变 异 性 。曹 慧 等。 对 太 湖 丘 陵地 区 高 。 。 强 度开 发背景 条件 下土壤 肥 力质量 的空 问变 异研 究 发现 ， 土壤养 分 的空间 变异受 土地 利用 力 式 的影 响 ， 空间 ｆ ： 有一 定 的 自相 关性 ， 中 ， 地 、 田土 壤 其 菜 水 养分 含 量总体 较 高 ， 自然 林 Ｆ的 土 壤 养分 含 量 相 而 对 较低 。同时 ， 随着 农业 结构 的 调整 ， 期种 植 的经 短 济林 地 土壤 养 分 含艟 有 明 显 的 降低 。姚 丽 贤 等 Ｊ 研 究 ｒ广东 省 香蕉 园土 壤 养 分空 『 变异 性 ， 果 表 Ｈ 】 结
适的采 样 方 式 有 着 重要 的 意 义ｌ ］ ＿ 。而 且， 得 士 １ 获 壤空 间作用 与 土壤性 质 和作 物 的 关 系 ， 握 其作 用 掌
规律 的信 息 ， 实施 精 准农 业 的基 础和理 论依 据 。 是 大 尺度 的空间变 异研 究 町以改 进和 创新 土壤 分类 系
统 ． 高土壤 调 查 、 图 的质 量 和 精 度 ； 提 制 中小 尺 度 的
生 态环境 改善 提供理 沧依 据 。 。
土壤 性 质的审 问变 ： 既受 外部 因素 （ 自然 因素 、
土壤性 质空 间变 异研 究有 利于 合理 布局 种植 结构 和
改善 田问管 理 。通 过研 究 土壤 特 性 的 尺 度效 鹿 ， 阐
述 其 空 『变 异 Ｒ度 效 应 ， 现 不 同 空 间 尺度 间 的 转 日 】 实
人 为 素） 的影 响 ， 与 其本身 的特 性 （ 也 土壤类 型 、 土
生态学中的尺度问题内涵与分析方法
生态学中的尺度问题内涵与分析方法一、本文概述生态学作为一门研究生物与其环境之间相互关系的科学，其研究领域广泛且复杂，尺度问题在其中扮演着至关重要的角色。
尺度问题，即生态学研究中不同空间和时间尺度上的变异和规律，是理解生态系统功能和动态的核心。
本文旨在深入探讨生态学中的尺度问题内涵，分析不同尺度下的生态学现象及其相互关系，并介绍常用的尺度分析方法，以期为生态学研究和实践提供有益的参考。
本文将对尺度问题的内涵进行详细阐述，包括空间尺度、时间尺度以及它们之间的交互作用。
空间尺度涵盖了从微观到宏观的各个层面，如细胞、个体、种群、群落、生态系统和生物圈等；时间尺度则从瞬间到长期演变，涉及生物的生长、发育、季节变化、生命周期以及生态系统的演替等。
尺度问题的内涵在于，不同尺度下的生态学现象具有不同的特征和规律，而这些现象又相互影响、相互制约，共同构成了一个复杂而有序的生态系统。
本文将分析不同尺度下的生态学现象及其相互关系。
通过案例分析和实证研究，揭示不同尺度生态学现象之间的内在联系和相互影响机制，为理解生态系统功能和动态提供新的视角。
本文将介绍常用的尺度分析方法，包括统计分析、模型模拟和遥感技术等。
这些方法在生态学尺度问题的研究中具有广泛的应用前景，能够帮助我们更好地理解和分析生态系统在不同尺度下的变异和规律。
本文将从多个角度深入探讨生态学中的尺度问题内涵与分析方法，旨在提高我们对生态系统功能和动态的认识和理解，为生态学研究和实践提供有益的启示和指导。
二、尺度问题的内涵尺度问题在生态学中具有深远且复杂的内涵。
尺度，简单来说，可以理解为观察或研究对象的空间范围和时间跨度。
在生态学中，尺度问题主要关注的是生物与其所处环境之间的相互作用如何随着空间和时间尺度的变化而变化。
这种变化可能表现为物种分布、种群动态、群落结构、生态系统功能以及生物多样性等多个方面。
尺度问题的内涵包括多个方面。
尺度问题涉及到生态学研究中的尺度依赖性，即某些生态现象或过程在特定的尺度下表现明显，而在其他尺度下则可能被忽略或难以察觉。
地理学的空间尺度
地理学的空间尺度地理学是研究地球表面空间分布的学科，而空间尺度是地理学研究中非常重要的概念之一。
它描述了地理现象的研究范围和空间范围，可以帮助我们了解不同尺度下地理现象的特点和变化规律。
本文将围绕地理学的空间尺度展开讨论。
一、全球尺度全球尺度是地理学研究的最大尺度，涵盖整个地球。
在全球尺度上，我们可以研究全球气候变化、洋流分布、板块构造等大尺度的地理现象。
例如，通过对全球气候变化的研究，我们可以了解到全球变暖对冰川融化、海平面上升等地理现象的影响。
二、大区域尺度大区域尺度是介于全球尺度和区域尺度之间的尺度，主要研究大陆、洲际、国家等较大范围的地理现象。
在大区域尺度上，我们可以研究不同大洲的地貌特征、人口分布、经济发展等。
例如，通过对亚洲大陆的研究，我们可以了解到亚洲的地理环境对其人口密度分布、经济发展格局等产生的影响。
三、区域尺度区域尺度是研究地理现象的一个重要尺度，通常是以一个特定地区为研究对象。
在区域尺度上，我们可以研究城市、省份、地区等更小范围的地理现象。
例如，通过对一个城市的研究，我们可以了解到该城市的地形地貌、人口分布、交通网络等特点，从而帮助城市规划和发展。
四、局部尺度局部尺度是地理学研究的最小尺度，通常是以一个具体地点为研究对象。
在局部尺度上，我们可以研究一个村庄、街区、建筑物等非常小范围的地理现象。
例如，通过对一个村庄的研究，我们可以了解到该村庄的自然环境、人文特点、社会经济发展状况等。
五、时间尺度除了空间尺度，地理学的研究还需要考虑时间尺度。
时间尺度描述了地理现象变化的时间范围和速率。
在时间尺度上，我们可以研究地质变迁、自然灾害的发生频率、人类活动对环境的影响等。
例如，研究地质变迁可以帮助我们了解地球的演化历程，而研究自然灾害的时间尺度可以帮助我们预测和应对灾害风险。
地理学的空间尺度对于研究地理现象具有重要意义。
不同尺度的研究可以帮助我们全面了解地球上的自然环境和人文特点，揭示地理现象的规律性和变化趋势。
数据分析模型之空间变异模型
数据分析模型之空间变异模型
这篇文章是关于空间变异模型的内容，以下就是该内容的详细介绍。
考虑到地理过程对空间格局的影响，依据研究对象的空间分布形式划分出两种变异理论模型。
常规模型
常规模型为突变模型(图7.4a)。
假定属性在边界处突然变化，但边界之内属性变化很小。
图上单元由具有相似性质的个体构成，代表均质的范围，至少在分类系统的最低分类单位水平上相同(地图上可辨别的最低分类单位与地图的比例尺有关，即与空间尺度有关)。
边界可以通过采样来确定，或者直接地通过空间特征(如坡形、坡位、植被变化)来确定，或者通过航片、卫片上的相关特征来确定。
连续模型
连续模型(图7.4b)假定属性在空间逐渐变化，而且这种变化可以用数学模拟来逼近。
常规模型和连续模型在实际应用中是不同的。
以污染为例，如果污染水平高于某一临界值，按照常规模型，就需要对整个地区进行净化处理，这无疑是十分昂贵的。
按照连续模型的观点，污染常常是非均质的，临界位置上的。
土壤湿度的空间变异特征及尺度效应分析
第４１卷第４期 中国矿业大学学报 Ｖｏｌ．４１Ｎｏ．４２０１２年７月 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｍｉｎｉｎｇ ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｊｕｌ．２０１２土壤湿度的空间变异特征及尺度效应分析宋小宁，朱小华，李新辉（中国科学院研究生院资源与环境学院，北京 １０００４９）摘要：基于遥感信息分析了土壤湿度的空间变异及尺度效应问题．利用多尺度遥感数据获得了归一化植被指数和地表温度，并基于此参数提取了干旱／半干旱地区的土壤湿度指数；基于分形理论，利用表面积计算方法，通过计算一系列不同尺度窗口像元的曲面面积，研究了三维曲面面积随尺度变化的规律，即定量描述了不同尺度遥感图像提取的土壤湿度指数值的变化特性，随着尺度的增加，驻点像元数减少，说明其空间异质性降低；并利用半变差函数研究了不同空间分辨率下土壤湿度的异质性特征．结果表明：空间分辨率越大，其整体空间异质性程度越小，与实际情况相符，说明利用分形几何学和地统计学方法分析土壤湿度指数的空间异质性特征是可行的．通过该研究可以有效地确定土壤湿度遥感监测的尺度，更好地了解区域尺度的土壤干旱程度及水资源情况．关键词：遥感；土壤湿度；空间异质性；分形几何；尺度效应中图分类号：ＴＰ ７９文献标识码：Ａ文章编号：１０００－１９６４（２０１２）０４－０６９１－０６Ｓｐａｔｉａｌ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ ａｎｄ ｓｃａｌｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｓｏｉｌ ｍｏｉｓｔｕｒｅＳＯＮＧ Ｘｉａｏ－ｎｉｎｇ，ＺＨＵ Ｘｉａｏ－ｈｕａ，ＬＩ Ｘｉｎ－ｈｕｉ（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，Ｇｒａｄｕａｔｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００４９，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｗｅ ｍａｉｎｌｙ ｓｔｕｄｉｅｄ ｓｐａｔｉａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｃａｌｅｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｓｏｉｌ ｍｏｉｓｔｕｒｅ，ｏｂｔａｉｎｅｄ ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｉｎｄｅｘ ａｎｄ ｓｕｒｆａｃｅ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｕｓｉｎｇ ｍｕｌｔｉ－ｓｃａｌｅ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｄａｔａ，ａｎｄ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ ｓｏｉｌ ｍｏｉｓｔｕｒｅ ｉｎｄｅｘ ｏｆ ａｒｉｄ ａｎｄ ｓｅｍｉａｒｉｄ ａｒ－ｅａｓ ｕｔｉｌｉｚｉｎｇ ｔｈｅ ｔｗｏ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ａｎｄ ｔｈｅｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｆｒａｃｔａｌ ｇｅｏｍｅｔｒｙ，ａｎｄ ｓｕｒｆａｃｅ ａｒｅａ ｃａｌ－ｃｕｌａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ，ｗｅ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｃｕｒｖｅｄ ｓｕｒｆａｃｅ ａｒｅａｓ ｏｆ ｓｅｒｉｅｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｃａｌｅ ｗｉｎｄｏｗｓ ａｎｄ ａｆ－ｔｅｒ ｔｈａｔ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｓｕｒｆａｃｅ ｆｒａｃｔａｌ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ，ｓｏ ａｓ ｔｏ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅ ｒｕｌｅｓ ｏｆ ３Ｄｓｕｒｆａｃｅａｒｅａ ｗｉｔｈ ｓｃａｌｅ ａｌｔｅｒａｔｉｏｎ，ｔｈａｔ ｉｓ，ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｌｙ ｄｅｓｃｒｉｂｉｎｇ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅ ｉｎｄｅｘ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ ｆｒｏｍ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｃａｌｅｓ ｏｆ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｉｍａｇｅｓ．Ａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙ，ｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｐａｔｉａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｓ，ｗｅ ｕｓｅｄ ｌａｎｄ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｍｅｔｈｏｄｓ ｔｏ ｃａｌｃｕｌａｔｅ ｓｅｍｉ－ｖａｒｉｏｇｒａｍ ｉｎ ｏｒ－ｄｅｒ ｔｏ ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｌｙ ｄｅｓｃｒｉｂｅ ｔｈｅ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ ｏｆ ｓｏｉｌ ｍｏｉｓｔｕｒｅ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅｈｉｇｈｅｒ ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ，ｔｈｅ ｓｍａｌｌｅｒ ｔｈｅ ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ ｓｐａｃｅ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ ｃａｕｓｅｄ ｂｙ ｓｐａｔｉａｌｓｅｌｆ－ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｐａｒｔｓ，ｗｈｉｃｈ ａｃｃｏｒｄｓ ｗｉｔｈ ａｃｔｕａｌ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ ａｎｄ ａｌｓｏ ｅｘｐｌａｉｎｓ ｔｈａｔ ｉｔ ｉｓ ｆｅａｓｉｂｌｅ ｔｏａｎａｌｙｚｅ ｓｐａｔｉａｌ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ ｏｆ ｓｏｉｌ ｍｏｉｓｔｕｒｅ ｉｎｄｅｘ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｆｒａｃｔａｌ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ａｎｄ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓ．Ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｉｓ ｒｅｓｅａｒｃｈ，ｗｅ ｃａｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ｓｏｉｌ ｍｏｉｓｔｕｒｅ’ｓ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｓｃａｌｅ ａｎｄ ｍｏｄｅｌ，ａｎｄ ｂｅｔｔｅｒ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｓｃａｌｅ ｓｏｉｌ ｄｒｏｕｇｈｔ ａｎｄ ｗａｔｅｒ ｌｅｖｅｌ．Ｉｔ ｈａｓ ｃｅｒｔａｉｎ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ；ｓｏｉｌ ｍｏｉｓｔｕｒｅ；ｓｐａｔｉａｌ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ；ｆｒａｃｔａｌ ｇｅｏｍｅｔｒｙ；ｓｃａｌｅ ｅｆｆｅｃｔ收稿日期：２０１１－０７－０２基金项目：中国科学院知识创新工程重要方向项目（ＸＭＸＸ２８０７２２）；国家重点基础研究发展计划（９７３）项目（２００７ＣＢ７１４４００）作者简介：宋小宁（１９７５－），女，山西省长治市人，副教授，工学博士，从事定量遥感方面的研究．Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｏｎｇｘｎ＠ｇｕｃａｓ．ａｃ．ｃｎ Ｔｅｌ：１３１４１３８８３３６ 中国矿业大学学报 第４１卷土壤水分是水量平衡的一个重要分量，在地－气界面间物质、能量交换中起着重要的作用．传统的土壤湿度监测方法很多，但只能得到单点的数据，需要大量的人力物力，不仅费时，而且成本高，很难高效率地获取大范围的土壤湿度；不仅如此，由于土壤、地形、植被覆盖上的空间差异使单点的代表性差，也限制了它的应用范围［１－２］．大范围土壤湿度的监测与反演成为遥感技术应用研究的前沿问题，而且伴随着遥感技术的不断发展，遥感监测土壤湿度的方法也在不断发展和完善，先后出现了基于不同遥感原理的监测方法，如热惯量法、作物缺水指数法、植被指数距平法、温度植被干旱指数（ＴＶＤＩ）法、微波遥感方法等．但由于地表空间异质性的存在，不同分辨率的遥感图像包含信息也有差异，使得空间变异及其尺度问题成为遥感土壤湿度研究的热点之一．从景观生态学的角度，已发展了一系列尺度分析的方法和理论，为遥感的尺度研究奠定了基础．本文针对干旱／半干旱地区的地表特征，利用分形几何学和地统计学，研究了土壤湿度遥感监测中存在的尺度效应问题．１研究区和数据源本文选择西部干旱区的黑河流域中游作为示范区，遥感数据源主要采用高级星载热辐射热反射探测仪（ＡＳＴＥＲ）和中等分辨率成像光谱辐射仪（ＭＯＤＩＳ）数据，为了更有效地进行土壤湿度遥感监测，还辅以土地利用图及其它区域背景资料．为了保证土壤湿度指数的准确性，本文对遥感数据进行了大气校正、几何校正等预处理，其具体过程见文献［３］．２研究方法２．１土壤湿度指数提取鉴于多数利用遥感来提取土壤湿度的方法，需要大量的地面实测数据或较长时间序列的遥感图像资料，在实际应用中受到一定的限制．因此，本文拟基于植被供水指数来定量研究干旱地区的土壤湿度．植被供水指数法的原理是：当土壤湿度正常时，植物供水正常，植被指数和冠层温度也在一定的范围之内；若土壤湿度低于正常范围，植物供水不足，植物被迫关闭一部分气孔，导致植被冠层温度升高，叶面积指数减小．因此，利用植被指数和温度可以表征土壤湿度状况［４－５］Ｗ＝Ｖ／Ｔｓ，（１）式中：Ｗ为植被供水指数（ＶＳＷＩ）；Ｖ为归一化植被指数（ＮＤＶＩ）；Ｔｓ为地表温度．２．２空间异质性表达及尺度效应分析考虑到地表空间异质性的存在，利用不同分辨率遥感图像获得的植被指数和温度信息很大程度上会受到影响．空间异质性是指某种变量在空间分布上的不均匀性及复杂程度，是空间斑块性和空间梯度的综合反映，主要强调其特征在空间上的非均匀性和尺度依赖性．针对遥感信息的空间尺度效应则主要是指遥感图像信息对空间分辨率的依赖性，使得利用不同分辨率遥感图像反演的地表参数存在一定的差异．本文拟采用基于分形理论的表面积法———图像曲面的分维数和地统计学的变差函数来分析土壤湿度指数的空间异质性［６－７］．２．２．１基于分形几何学的空间异质性分析表面积法是将灰度图像表面看成是一个空间曲面，通过不同尺度下空间曲面面积的数值来求解分维数．设灰度图像（ｘ，ｙ）处的像元灰度值为ｚ（ｘ，ｙ），将ｚ（ｘ，ｙ）作为ｚ坐标，则（ｘ，ｙ，ｚ（ｘ，ｙ））成为三维空间的一个空间点．将灰度图像所有的像元处理成这样的空间点，用最小二乘法将这些空间点拟合出一个空间曲面，其表面积即为灰度图像的表面积，其表面的复杂性就代表了图像像元值的变化特性，其复杂性可以用分维数进行定量的描述．本文采用三角棱柱法计算每个像元曲面面积．三角棱柱法是通过比较在不同尺度观测图像“表面”时表面积大小的变化情况，是计算曲面分维数的一种方法．遥感图像中的各像元并不是完全独立的，在空间结构上与相邻位置像元存在相似相关特征．因此，本文利用遥感图像相邻像元的灰度值来近似计算核心像元的值（如图１）．图１ 计算像元曲面面积示意［４］Ｆｉｇ．１Ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｐｉｘｅｌ ｓｕｒｆａｃｅ ａｒｅａ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ 针对特定空间分辨率遥感图像，对于每一个像元Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，其各自灰度值作为ｚ值，即ｚＡＥ，ｚＢＨ，ｚＣＧ，ｚＤＦ．从栅格中心引一条线段ＯＰ，其长度为ｚＯＰ＝（ｚＡＥ＋ｚＢＨ＋ｚＣＧ＋ｚＤＦ）／４．（２）则所构建三角棱柱的４个三角形（△ＡＯＢ，２９６第４期 宋小宁等：土壤湿度的空间变异特征及尺度效应分析△ＢＯＣ，△ＣＯＤ，△ＡＯＤ）的各边都可以获得，其面积可通过海伦公式计算，即Ｓｉ＝ｐｉ（ｐｉ－ａｉ）（ｐｉ－ｂｉ）（ｐｉ－ｃｉ槡），（３）ｐｉ＝（ａｉ＋ｂｉ＋ｃｉ）／２，（４）式中：下标ｉ代表４个三角形（△ＡＯＢ，△ＢＯＣ，△ＣＯＤ，△ＡＯＤ）；Ｓｉ为下标ｉ所示三角形的面积；ａｉ，ｂｉ，ｃｉ分别为下标ｉ所示三角形的３条边；ｐｉ为下标ｉ所示三角形周长的一半．则曲面面积和面积比值分别为Ｓ（ｒ）曲＝Ｓ△ＡＯＢ＋Ｓ△ＢＯＣ＋Ｓ△ＣＯＤ＋Ｓ△ＡＯＤ，（５）ｂ（ｒ）＝Ｓ（ｒ）曲Ｓｒ像≥１，（６）式中：Ｓ（ｒ）曲为曲面面积；ｒ为不同的尺度；Ｓ（ｒ）像为像元面积；ｂ（ｒ）为曲面面积与像元面积的比值．利用表面积方法计算一系列不同尺度窗口像元的曲面面积，从而得到三维曲面面积随尺度变化的规律．尺度上推过程中会出现以下情况：１）当遥感图像中ｍ×ｎ聚合窗口中各像元具有相同的灰度值（ｚ（ｘ，ｙ）），升尺度处理后，该曲面面积将等于像元面积，即ｂ（ｒ）＝１，表明地表情况不存在差异，即空间异质性低；２）当ｍ×ｎ聚合窗口中，空间信息复杂，即各像元灰度值均不相同，则升尺度处理后，该曲面面积与像元面积必然不相等，如像元值变化剧烈，理想状态下可达到ｂ（ｒ）趋于无穷．本文将利用ＡＳＴＥＲ数据计算得到的归一化植被指数值进行０～２５５拉伸处理，并用相应的像元值模拟遥感图像的空间三维结构，并将用于聚合的不同形状（方向）、不同尺度的聚合窗口分别设置如下：正方形窗口：２×２，３×３，４×４，５×５，６×６，７×７，８×８，９×９，１０×１０，１１×１１，１２×１２，１３×１３； 横向窗口：２×４，２×６，３×６，３×９，４×８，４×１２，５×１０，６×１２，５×１５，７×１４，６×１８，８×１６，９×１８；纵向窗口：４×２，６×２，６×３，９×３，８×４，１２×４，１０×５，１２×６，１５×５，１４×７，１８×６，１６×８，１８×９．设置动态阈值ｂ（ｒ）≤２，分析在升尺度处理过程中地表特征的变化规律（如图２）．从图２中可看出，随着窗口尺度的增加，遥感图像中驻点像元数Ｎ呈幂指数的形式减少，并且正方形窗口驻点像元减少的速度最快，其次为纵向窗口，横向窗口像元数减少最慢，但是纵向、横向变化比率相差不大．该统计结果符合客观规律，如４×４窗口内像元值相似的概率要大于２×８窗口，在尺度较小时，正方形窗口内统计的驻点像元数目较横向和纵向窗口的多．随着窗口尺度的增加，窗口内信息逐渐减弱． 对于同一尺度的窗口，随着阈值ｂ（ｒ）的增大，驻点像元数目都呈增加趋势（如表１和图３），表明其空间异质性越高．图２ 驻点像元数Ｎ与窗口面积Ｓ之间的回归关系Ｆｉｇ．２Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｒｅｓｉｄｅｎｔｐｉｘｅｌ ｎｕｍｂｅｒ ａｎｄ ｗｉｎｄｏｗ ａｒｅａ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓａｎｄ ｓｃａｌｅ ｐｏｌｙｍｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｗｉｎｄｏｗ表１ 不同窗口尺度不同阈值下像元数变化情况统计（正方形窗口）Ｔａｂｌｅ １ Ｐｉｘｅｌ ｎｕｍｂｅｒ ｃｈａｎｇｅｓ ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｃａｌｅｓ ａｎｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓ（ｓｑｕａｒｅ ｗｉｎｄｏｗ）窗口尺度ｂ（ｒ）≤１．１ ｂ（ｒ）≤１．５ ｂ（ｒ）≤２ ｂ（ｒ）≤３ ｂ（ｒ）≤４ ｂ（ｒ）≤５ ｂ（ｒ）≤１０ ｂ（ｒ）≤１５２ １ ４６３ ０７０ １ ７３９ ５７２ １ ８９６ ６８４ ２ ００８ ６２２ ２ ０９６ ５７６ ２ ３５７ ３５４ ２ ５０１ １８９ ２ ５１６ １９９３ １ １５９ ７３６ １ ４２０ ０５８ １ ５７２ ４３８ １ ６８４ ９２５ １ ７７７ ９７１ ２ １１６ ７４１ ２ ４０９ ６１８ ２ ４８８ ４２８４ １ ０４６ ６６６ １ ２８９ ９０４ １ ４３２ ８６８ １ ５４１ ３０４ １ ６３２ ９６０ １ ９９２ ９５９ ２ ３４８ ６７４ ２ ４６２ ７８７５ ９９９ ３０３ １ ２２６ ６１８ １ ３６０ ６４５ １ ４６４ ５７３ １ ５５３ ８７２ １ ９２１ ００９ ２ ３１１ ０４２ ２ ４４５ ５８６６ ９６０ １８９ １ １８３ ８４４ １ ３１３ １８４ １ ４１３ ７７５ １ ５０１ ２１６ １ ８７０ １００ ２ ２８１ ２３９ ２ ４３０ ７１７７ ９３６ ９０４ １ １５３ ６０６ １ ２７９ ４５２ １ ３７６ ７７６ １ ４６２ ４６９ １ ８３１ ３４５ ２ ２５５ ９８０ ２ ４１８ ２７４８ ９１２ ７６４ １ １２８ ５０３ １ ２５１ ２６８ １ ３４７ ００１ １ ４３１ １４１ １ ７９９ ８７８ ２ ２３５ ９２０ ２ ４０７ ５２５９ ８９７ ６５１ １ １０７ ４１５ １ ２２７ ７１６ １ ３２１ ９１３ １ ４０５ ０９９ １ ７７３ ８８１ ２ ２１９ ８５５ ２ ３９８ ９５６１０ ８７９ ５４１ １ ０８９ ０３４ １ ２０７ ２８８ １ ２９９ ９５６ １ ３８２ ２７２ １ ７５１ ２３１ ２ ２０５ ３４７ ２ ３９１ ０９４１１ ８６６ ７８７ １ ０７２ ３７４ １ １８９ ０６０ １ ２８０ ７０９ １ ３６２ ０８７ １ ７３０ ７２３ ２ １９２ ０４１ ２ ３８４ ０１０１２ ８５１ ９３１ １ ０５７ ９３３ １ １７２ ６３５ １ ２６３ １８０ １ ３４３ ７２２ １ ７１２ ４３８ ２ １７９ ６５８ ２ ３７７ ０５５１３ ８４１ ２１１ １ ０４３ ７３０ １ １５８ １３７ １ ２４７ ４１７ １ ３２７ ００６ １ ６９４ ６４０ ２ １６８ ６１９ ２ ３７０ ２９１３９６ 中国矿业大学学报 第４１卷图３ 动态阈值下驻点像元数随窗口面积变化的双对数回归关系Ｆｉｇ．３Ｌｏｇ－ｌｏｇ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｒｅｓｉｄｅｎｔ ｐｉｘｅｌｎｕｍｂｅｒ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｗｉｎｄｏｗ ｓｉｚｅ ｕｎｄｅｒ ｄｙｎａｍｉｃ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ图４分别是基于ＡＳＴＥＲ数据提取的９０ｍ分辨率的植被供水指数（图４ａ）、聚合后得到１ ０００ｍ分辨率的植被供水指数（图４ｂ）及基于ＭＯＤＩＳ提取的１ ０００ｍ分辨率的植被供水指数（图４ｃ）．由图４可以看出，由高分辨率的图像聚合后得到低分辨率的植被供水指数图，与直接由低分辨率的图像得到的植被供水指数图相比，其层次更分明．图５为面积比值图，图５中越亮的地方代表异质性越大．从图５中可以看到，比值较高的情况主要出现在特征地类交界上，尺度上推后，大尺度地类为原小尺度像元地类组合，因此像元值不能代表地类的真实情况．即由于空间异质性的影响，不同分辨率的遥感数据提取的土壤湿度指数存在尺度效应．为了进一步定量分析其尺度误差，本文计算了尺度上推的误差因子，其误差定义为ｅ＝｜Ｗａ－Ｗｍ｜，（７）式中：ｅ为尺度上推的误差因子；Ｗａ为植被供水指数图像聚合后的指数；Ｗｍ为直接由低分辨率图像提取的指数．图４ 植被供水指数Ｆｉｇ．４Ｖｅｇｅｔｉｏｎ ｓｕｐｐｌｙ ｗａｔｅｒ ｉｎｄｅｘ ｉｍａｇｅ图５ 面积比值Ｆｉｇ．５Ｆｉｇｕｒｅ ｏｆ ａｒｅａ ｒａｔｉｏ图６为误差因子图，图６中越亮的地方代表其误差越大，也呈现出地物边界处误差较大的特征，这与面积比值的分布特征一致．同时，通过回归分析，得到了曲面面积与像元面积比值ｂ（ｒ）与误差因子ｅ之间的拟合图（图７）．从图７可以看出，面积比值因子与误差因子呈现出较好的相关性，这说明该空间异质性表达方法能较好地反映遥感应用于土壤湿度研究中的尺度效应问题．图６误差因子Ｆｉｇ．６Ｅｒｒｏｒ ｍａｐ图７ 面积比值与误差因子之间的拟合曲线Ｆｉｇ．７Ｆｉｔｔｉｎｇ ｃｕｒｖｅ ｂｅｔｗｅｅｎ ａｒｅａ ｒａｔｉｏｆａｃｔｏｒ ａｎｄ ｅｒｒｏｒ ｆａｃｔｏｒ２．２．２基于地统计学的空间异质性分析鉴于该区域土壤湿度存在空间异质性，空间尺度过大，大量细节被省略，成为“有偏”估计；空间尺度过小，陷入局部而不能窥其全貌．因此，选择合适空间分辨率的遥感数据来提取，才能很好地反映研究区的土壤湿度状况．地统计学就是以区域化变量理论为基础，以变差函数为基本工具，研究那些在空间分布上既具有随机性又具有结构性的自然现象的科学．变差函数既能描述区域化变量的结构性变化，又能描述其随机性变化．一维情况下变差函数的定义为［８］γ（ｘ，ｈ）＝１２Ｅ［Ｚ（ｘ）－Ｚ（ｘ＋ｈ）］２－ １２｛Ｅ［Ｚ（ｘ）］－Ｅ［Ｚ（ｘ＋ｈ）］｝２，（８）４９６第４期 宋小宁等：土壤湿度的空间变异特征及尺度效应分析式中：γ（ｘ，ｈ）为半变差函数；Ｅ为期望值；Ｚ为定义在一维轴上的一个区域化变量；Ｚ（ｘ），Ｚ（ｘ＋ｈ）分别为变量Ｚ在ｘ和ｘ＋ｈ处的取值；ｘ为某个点的位置；ｈ为两个点之间的间距．在大多数情况下，变差函数γ（ｘ，ｈ）的取值仅仅依赖于有方向的距离ｈ，而与位置ｘ无关，γ（ｘ，ｈ）可改写为γ（ｈ），即γ（ｈ）＝１２Ｅ［Ｚ（ｘ）－Ｚ（ｘ＋ｈ）］２．（９） 变差函数图的形状可以反映分析对象空间分布的结构或空间相关的类型，同时给出这种空间相关的范围，如果存在空间相关，γ（ｈ）将随ｈ的增大而增大，当γ（ｈ）增大到平衡状态才停止，达到平衡值（称为基台值Ｃ０＋Ｃ，理论上Ｃ０＝０）后，γ（ｈ）就稳定在该值附近，这时ｈ（＝ａ）称为相关程或变程，即存在空间相关的最大距离［９］．图８为不同分辨率的变差函数散点图，由散点图可以看出在不同空间分辨率条件下，植被供水指数的空间分布趋势相一致，其中，空间分辨率分别为１２０，６０，３０，１５ｍ时，其变差函数达到了相同的基台值，就稳定在该值附近，而基台值代表变量本身的结构方差，这说明１２０ｍ的空间分辨率能够充分体现本区域的空间分布特征，因此，基于９０ｍ空间分辨率所提取的湿度指数能够确切反映区域的土壤湿度状况．从空间尺度上看，本文所提取的湿度指数是合理的，能够较准确地反映该研究区的土壤湿度分布状况．图８ 基于不同空间分辨率的植被供水指数变差函数散点图Ｆｉｇ．８Ｖａｒｉｏｇｒａｍ ｓｃａｔｔｅｒ ｏｆ ＶＳＷＩ ｂａｓｅｄ ｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｐａｔｉａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ利用变差函数分析空间异质性，其中，块金值（Ｃ０）表示随机部分的空间异质性，由实验误差和小于实验取样尺度引起的变异，较大的块金方差表明较小尺度上的某种过程不容忽视．基台值（Ｃ＋Ｃ０）又称为平顶值或顶坎值，基台值越大表示总的空间异质性程度越高，是半变差函数达到的极限值，在该值附近半变差函数值不再单调递增，而是围绕这一值上下摆动，且该值是半变差函数随间距增加到一定程度后出现的平稳值．块金值和基台值之比（Ｃ０／（Ｃ０＋Ｃ））反映随机变异占总变异的大小，如果该比值较高，说明由随机部分引起的空间异质性程度较高；相反，则由空间自相关部分引起的空间异质性程度较大；如果该比值接近１，则说明该变量在整个尺度上具有恒定的变异．从结构性因子角度来看，Ｃ０／（Ｃ０＋Ｃ）的比值可表示系统变量的空间相关性程度，比值＜２５％，２５％～７５％，＞７５％分别表示变量的空间相关性较强、中等、较弱［１０－１１］．表２是通过地统计学分析得到的块金值（Ｃ０）、基台值（Ｃ＋Ｃ０）、块金值和基台值的比值（Ｃ０／（Ｃ＋Ｃ０））．从表２中可以看出，随着空间分辨率的依次增大，其基台值逐渐降低，说明其整体空间异质性降低；块金值和基台值的比值都比较大（４０％～７０％），说明该区域由空间自相关部分引起的空间异质性程度较大，而且随着空间分辨率的增大而减小，这表明空间分辨率越大，由空间自相关部分引起的空间异质性程度越小，这与实际情况相符．表２ 空间异质性分析结果Ｔａｂｌｅ ２ Ｓｐａｔｉａｌ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ ａｎａｌｙｓｉｓ空间分辨率／ｍ ９６０ ４８０ ２４０ １２０ ６０ ３０ １５Ｃ００．０８３ ０．０４８ ０．０４６ ０．０４２ ０．０３６ ０．０３１ ０．０２７Ｃ０＋Ｃ ０．１４５ ０．０７２ ０．０６８ ０．０６９ ０．０６７ ０．０６６ ０．０６４Ｃ０／（Ｃ０＋Ｃ）０．５７１ ０．６６１ ０．６７３ ０．６０８ ０．５３７ ０．４６７ ０．４１９３结论利用分形几何学和地统计学的方法，对基于不同空间分辨率遥感图像提取的土壤湿度指数进行了空间异质性分析．利用“曲面面元”概念，计算了不同尺度窗口像元曲面面积和分维数，定量描述了图像像元值的变化特性．结果表明，空间分辨率越高，其图像的信息越丰富，其空间异质性特征越明显，而且相比由低空间分辨率图像提取的土壤湿度指数，由高空间分辨率图像聚合后的指数表现出的空间异质性更强．通过地统计学方法分析可知，随着空间分辨率的增大，其整体的空间异质性降低，并且块金值和基台值的比值达到了４０％～７０％，说明该研究区的空间自相关部分引起的空间异质性较大，而且随着空间分辨率的增大，由空间自相关部分引起的空间异质性会减小，通过分析确定了适合于本研究区土壤湿度研究的最佳空间分辨率．致谢：本文所用ＭＯＤＩＳ数据由美国ＤＡＡＣ数据５９６ 中国矿业大学学报 第４１卷中心提供，ＡＳＴＥＲ数据得到了９７３项目“陆表生态环境要素主被动遥感协同反演理论与方法”（２００７ＣＢ７１４４００）与中国科学院西部行动计划（二期）项目“黑河流域遥感－地面观测同步试验与综合模拟平台建设”（ＫＺＣＸ２－ＸＢ２－０９）的支持，在此一并表示感谢！参考文献：［１］赵立军．基于ＭＯＤＩＳ数据的北京地区土壤含水量遥感信息模型研究［Ｍ］．北京：中国农业大学出版社，２００４：３４－３７．［２］ＬＥＩ Ｓｈａｏ－ｇａｎｇ，ＢＩＡＮ Ｚｈｅｎｇ－ｆｕ，ＤＡＮＩＥＬＳ Ｊ Ｌ，ｅｔａｌ．Ｓｐａｔｉｏ－ｔｅｍｐｏｒａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｉｎ ａｎ ａｒｉｄａｎｄ ｖｕｌｎｅｒａｂｌｅ ｃｏａｌ ｍｉｎｉｎｇ ｒｅｇｉｏｎ［Ｊ］．Ｍｉｎｉｎｇ Ｓｃｉｅｎｃｅａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１０，２０（２）：４８５－４９０．［３］宋小宁．基于植被蒸散法的区域缺水遥感监测方法研究［Ｄ］．北京：中国科学院研究生院，２００４．［４］宋小宁，赵英时．基于ＭＯＤＩＳ数据的组分温度反演研究［Ｊ］．中国矿业大学学报，２００４，３３（４）：４０６－４１１．ＳＯＮＧ Ｘｉａｏ－ｎｉｎｇ，ＺＨＡＯ Ｙｉｎｇ－ｓｈｉ．Ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ ｏｆ ｃｏｍ－ｐｏｎｅｎｔ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＭＯＤＩＳ ｄａｔａ［Ｊ］．Ｊｏｕｒ－ｎａｌ ｏｆ Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｍｉｎｉｎｇ ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００４，３３（４）：４０６－４１１．［５］姚春生，张增祥，汪 潇．使用温度植被干旱指数法（ＴＶＤＩ）反演新疆土壤湿度［Ｊ］．遥感技术与应用，２００４，１９（６）：４７３－４７８．ＹＡＯ Ｃｈｕｎ－ｓｈｅｎｇ，ＺＨＡＮＧ Ｚｅｎｇ－ｘｉａｎｇ，ＷＡＮＧ Ｘｉ－ａｏ．Ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ ｓｏｉｌ ｍｏｉｓｔｕｒｅ ｓｔａｔｕｓ ｉｎ Ｘｉｎｊｉａｎｇ ｕｓｉｎｇｔｈｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｄｒｙｎｅｓｓ ｉｎｄｅｘ（ＴＶＤＩ）［Ｊ］．Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，２００４，１９（６）：４７３－４７８．［６］郭建明．分形理论在遥感影像空间尺度转换中的应用研究［Ｄ］．西安：西北大学城市与资源学院，２００８．［７］王政权．地统计学及在生态学中的应用［Ｍ］．北京：科学出版社，１９９９：１３５－１４２．［８］李小涛，潘世兵，宋小宁．基于地质统计学纹理特征的遥感影像分类方法研究［Ｊ］．地理与地理信息科学，２００９，２５（２）：３０－３３．ＬＩ Ｘｉａｏ－ｔａｏ，ＰＡＮ Ｓｈｉ－ｂｉｎｇ，ＳＯＮＧ Ｘｉａｏ－ｎｉｎｇ．Ｒｅ－ｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｉｍａｇｅ ｃｌａｓｓｉｆ ｉｃａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ｔｅｘｔｕｒｅ［Ｊ］．Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ ａｎｄ Ｇｅｏ－Ｉｎｆｏｒｍａ－ｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ，２００９，２５（２）：３０－３３．［９］李元寿，王根绪，丁永建，等．青藏高原高寒草甸区土壤水分的空间异质性［Ｊ］．水科学进展，２００８，１９（１）：６１－６７．ＬＩ Ｙｕａｎ－ｓｈｏｕ，ＷＡＮＧ Ｇｅｎ－ｘｕ，ＤＩＮＧ Ｙｏｎｇ－ｊｉａｎ，ｅｔａｌ．Ｓｐａｔｉａｌ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ ｏｆ ｓｏｉｌ ｍｏｉｓｔｕｒｅ ｉｎ ａｌｐｉｎｅｍｅａｄｏｗ ａｒｅａ ｏｆ ｔｈｅ Ｑｉｎｇｈａｉ－Ｘｉｚａｎｇ Ｐｌａｔｅａｕ［Ｊ］．Ａｄ－ｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｗａｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ，２００８，１９（１）：６１－６７．［１０］ＬＩ Ｈ，ＲＥＹＮＯＬＤＳ Ｊ Ｆ．Ｏｎ ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｑｕａｎｔｉｆｉ－ｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ［Ｊ］．Ｏｉｋｏｓ，１９９５，７３（２）：２８０－２８４．［１１］郭达志，方 涛，杜培军，等．论复杂系统研究的等级结构与尺度推绎［Ｊ］．中国矿业大学学报，２００３，３２（３）：２１３－２１７．ＧＵＯ Ｄａ－ｚｈｉ，ＦＡＮＧ Ｔａｏ，ＤＵ Ｐｅｉ－ｊｕｎ，ｅｔ ａｌ．Ｈｉｅｒａｒ－ｃｈｉｃａｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ａｎｄ ｓｃａｌｉｎｇ ｆｏｒ ｃｏｍｐｌｅｘ ｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｍｉｎｉｎｇ ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏ－ｇｙ，２００３，３２（３）：２１３－２１７．（责任编辑邓群）６９６。
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L（间距 Space：400 m） 37
0.738～2.812 1.768 1.764 0.497 0.999 28.11
1.3 数据分析方法
本研究主要采用 Fisher 统计学和地统计学相结合 的方法，前者主要用于数据的前期检验和概率统计， 后者用于对变量空间结构的分析和插值估计。
1 材料与方法
1.1 研究区概况
样区设在江汉平原腹地的潜江市后湖农场流塘分 场 （ 112°40′8″E ～ 112°41′41″E ， 30°20′35″N ～ 30°22′8″N），总面积为 1 035.12 ha，其中耕地 535.95 ha。样区受亚热带季风气候影响，光照充足，四季分 明，雨水充沛；地形平坦，成土母质为第四纪河湖相 沉积物与河流冲积物；地面高程在 26.8～28.1 m 之间 （1956 年黄海高程系），排灌条件良好；耕作制度为 水旱轮作，当季作物为水稻和棉花。
n
∑ γ
*(h)
=
γ
* 0
(h)
+
γ
* 1
(h)
+
γ
* 2
(h)
+
ΛΛ
+
γ
n*(h)
=
γ i (h)
i=0
式中，γ0*(h)表示微观上的变化，为最小采样尺度 上仍不能表示的空间结构性，即套合结构的块金方差，
γ
* i
(h)
为可相同也可不同的理论模型，是不同尺度上表
现出的空间结构性。
本研究采用 I 值作为综合指标进行理论模型的最
图 1 样点分布图 Fig. 1 Distribution of sample sites
1.3.1 空间变异的多尺度套合模型及模型检验 半 变异函数是空间结构分析和最优模拟的主要工具，其 功能在于反映区域化变量的空间相关性。具有复杂变 化的区域化变量的空间变异性不能用一个简单的理论 模型描述，需要用两个或两个以上的理论模型描述， 其结构是多个结构的相互叠加，称为套合结构[11,12]， 可以用反映不同尺度变化的多个拟合函数之和表示：
1299
实测值，S*是相应的克立格估计标准差。I 值越小 表明变异函数模型对变量结构的代表性越好[14]。 1.3.2 Kriging 插值及其精度估计 应用套合模型， 借助 ArcGIS8.3 的 Geostatistics 模块，获取研究区域内 土壤全氮的空间分布图和估值方差图。
2 结果与分析
2.1 土壤全氮的概率统计特征 样区土壤全氮在各采样尺度上的均值与中值接的
近，说明样区整体氮素分布较为均匀，未受到特异值 影响；随着采样间距的减小，均值与中值间差异略有 增大，而标准差减小，表明在 M、S 样区中，数据的 集中性较 L 区明显提高，但在各小区合并过程中，样 区全氮的局部均值对该尺度整体分布有一定的影响； 应用 Kolmogorov-Smirnov 方法进行正态检验，在 3 个 尺度上检验概率均远大于 0.05，故而各尺度上样点数 据均满足正态分布，样点合并未改变其整体分布特征 可作为同一整体进行研究。3 个尺度上土壤全氮属于 中等变异。
表 1 土壤全氮统计特征值 Table 1 Descriptive statistics for TN ( g·kg-1)
研究尺度 Scale 样本数 Sample number 值域区间 Min～Max 均值 Mean 中值 Median 标准差 Standard deviation
P (K-Stest) 变异系数 CV (%)
Key words: Spatial variation; Scale effect; Nested simulating method
0 引言
【研究意义】土壤养分元素的空间分布是精准施 肥、土壤演变等农业精准研究的基础[1～3]，而土壤养
分空间变异的尺度效应正逐渐引起土壤学家们的关 注。土壤学家发现，在研究同一养分属性的空间结构 时，由于采用的空间尺度的大小不一，其变异特征往 往相差很大[4]，给研究结果的相互参照以及农业生产
关键词：空间变异；尺度效应；嵌套模型
Spatial Variability of Soil Nitrogen in Different Scales and Nested Simulation
YU Jing1，ZHOU Yong1,2, NIE Yan2, LIU Fan1
( 1College of Resources and Environment, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070；2College of Urban and Environment Sciences, Centre China Normal University, Wuhan 430079 )
。通讯作者周勇（1964-），男，湖南沅江人，教授，博士生导师，研究方向为 3S 应用与土地资源管理。Tel：027-67867020；E-mail：
yzhou@
1298
中国农业科学
40 卷
方案的选择带来了很大的困扰。为了更加充分的挖掘 和应用土壤空间信息，提高空间估值精度，促进学科 交流，优化采样布置方案，多尺度信息的套合方法研 究具有重要的意义。【前人研究进展】土壤养分空间变 异研究中的尺度效应主要指土壤特征的变化对采样网 格尺度大小的依赖，即某种空间结构特征只能在一定 的采样尺度下表现出来[5]。为了提高研究结果的适用 性和可参照性，目前多数研究都明确指出其选择的空 间尺度[6～8]，以解决对应尺度的实际问题。也有少量 报道专门论述了不同空间尺度上的土壤特征变异规 律，证实了空间尺度效应的存在[9,10]。【本研究的切入 点】本文基于对不同尺度上土壤变量空间结构特征的 认知，拟以全氮为例，探讨多尺度信息的套合方法， 揭示土壤养分在综合空间上的变异规律，提高空间估 值精度，为优化采样方案提供新思路，为提高土壤养 分的空间管理水平和精准农业研究提供参考和依据。 【拟解决的关键问题】分析土壤氮素在不同空间尺 度上的结构特征，探讨多尺度套合方法及其估值精 度。
优性检验[13]。
⎡
I = (z − z *)2 × P × 1−
1
⎤ + (1− P)⎥
⎢⎣
[(z − z *) S *]2
⎥⎦
P = ⎪⎩⎪⎨⎧00..21,,
0 ≤ (z − z *)2 < 100 100 ≤ (z − z *)2
式中，z*是某实测点上的克立格估计值，z 为
6期
于 婧等：江汉平原耕地土壤氮素空间尺度套合与变异规律研究
Abstract:【Objective】The purpose of this paper is to minimize the influence of the scale effect on understanding nitrogen spatial variation, and to use multi- scale spatial information adequately. 【Method】Nested scenario’s were tested in a Houhu farm in the Jianghan Plain; the variation of soil total nitrogen (TN) was simulated by using geostatistics in scale of 400, 100 and 50 meters separately; effect of scale on TN variation was analyzed; the simulating method under multi-scale data was put forward; and the spatial distribution of TN was described in this region. 【Result】 Data in three scales all agreed with normal distribution; spherical models fit best for semi-variogram; in different scale, TN varied under different driving factors, which led to the appearance of the scale effect. The estimation, through multi-scale simulation, was more accurate than the traditional method, which wasn’t limited by nested distance(100 m, 50 m in this research). Furthermore, the standard error was only 1/2 of the original method in local area; the degree that the precision improved relates to of scale distance【. Conclusion】The simulation of soil nutrition by nested kriging method, is more reliable and concrete, which can offer a scientific basis for formulation and implementation of the precision agricultural scheme in Jianghan Plain in China.