我國景觀生態學尺度效應研究進展

劉學錄

(甘肅農業大學資源與環境學院，甘肅 蘭州 730070)

尺度依賴性是景觀景生態學研究的基本問題之一.尺度效應的分析與討論，對于準確理解景觀結構、景觀異質性、景觀生態過程之間的關系；系統闡明景觀格局指數的生態學含義；選擇適宜的尺度來進行上述研究具有決定性的影響.只有選擇了適宜的研究尺度，對景觀格局的研究才有意義.正是由于尺度效應對于景觀生態學研究具有如此重要意義，使得尺度效應的研究在景觀生態學中一直處于比較活躍的前沿領域，積累了豐富的研究材料.趙文武[1]等分析了尺度效應分析的理論基礎，綜述了2010年以前我國景觀格局演變尺度效應的研究進展，展望了未來的研究方向.為了反映近年來景觀尺度效應研究的新進展，本文基于CNKI篇名以“尺度效應+景觀”為檢索詞的2010以來的研究報道，補充了趙文武未引用的、研究方法有一定特色的2010年以前的個別文獻，綜述了景觀尺度效應的研究進展，總結了研究特征，展望了未來的研究方向，以期為深化景觀尺度效應研究提供參考.

1 尺度梯度設置方法

景觀生態學中的尺度指研究或觀察某一景觀生態學過程、現象、問題時所采用的空間單位和時間單位，同時又指該現象或過程在空間上涉及的范圍和時間上發生的頻率與持續時間.尺度通常用粒度和幅度來表達.粒度指識別研究對象時所采用的空間單元和時間單位，例如長度、面積等空間單位，年、月、年、日等時間單位.空間上的粒度相當于遙感技術中的像元，時間上的粒度指研究現象發生的頻率和時間間隔.幅度指研究對象在時間上的持續時間，在空間上的覆蓋范圍.因此，景觀尺度效應研究中的基礎技術問題就是進行尺度梯度的設置，即確定分析研究對象時所采用的時間、空間單位或步長以及研究區的時空范圍.

1.1 粒度尺度梯度的設置

在景觀尺度效應分析中，粒度梯度的設置方法具有多樣性.已有研究報道中，粒度梯度設置的方法大體上可以歸為兩類：一類是覆蓋全部研究范圍的，另一類為非全覆蓋的，可以理解為抽樣的方法.

1.1.1 全覆蓋的粒度梯度設置 在覆蓋全部研究區的粒度梯度設置中，最常見的方法為一定分辨率柵格數據的等間距(步長)或者不等間距(步長)加密或者融合.在等步長粒度尺度等級設置中，步長最大的為1 km[2-3]，最小的為5 m[4-5].還有以10[6-7]、20[8]、100[9]、200 m[10]為步長分別設置粒度梯度的.最多見的粒度尺度梯度步長為30 m[11-17]，這可能與采用的柵格數據的分辨率多為30m 有關.尺度梯度最少的為3個[2]，其次還有5個[3,9-10]、6個[4]、8個[5]、10個[11,14-17]、11個[12]、13個[8]、22個[13]、28個[6]、38個[7]等不同的設置方式.

在不等步長粒度尺度等級設置中，有將研究區在10～100 hm2的粒度區間依次指定為6個最小單元的[18]，在10～300 m的粒度區間生成5個粒度等級[19]，有的在10～500 m的區間設置了16個梯度等級[20]，在5～300 m共 17個粒度等級[21]，在1～50 m的范圍內設置為6個粒度梯度[22]，在2.5～200 m的區間重采樣為 7個等級[23]，在667～4 000 m 的范圍內設置6個等級[24]；在20～2 000 m范圍內選擇8個基本輸出單元[25]；在30～250 m的區間重采樣為6個粒度尺度等級[26].還有采用分級遞進的方法設置粒度尺度的.例如，在5～50 m 范圍，以5 m為步長，劃分為 10個粒度等級；在50～10 m 粒度范圍，以10 m為 步長，劃分為 5個粒度等級；在100～200 m粒度范圍，以20 m為步長，劃分為 5個粒度等級；在 200～500 m 粒度范圍，以50 m為步長，劃分為 6個步長等級[27]；在1～15 m范圍內，按照1 m的步長選取粒度，在15～100 m范圍內，按照 5 m 的步長選取粒度，在100～300 m范圍內，按照10 m的步長選取粒度[28].總體上，這種粒度梯度設置方式，在小尺度上，間距或者步長較小，隨著尺度增大，粒度尺度的步長也逐漸增大.

有些研究采用比例尺作為粒度梯度的依據.例如，以QuickBird 影像(最大分辨率0.61 m)為基礎設定為1∶2 000、1∶4 000、 1∶6 000、1∶8 000、1∶10 000等5個粒度級別所進行的尺度效應研究[29].根據地貌類型選擇1∶1 萬、1∶5 萬、1∶10 萬、1∶25 萬、[1∶50]萬等多尺度土地利用數據樣本開展的尺度效應的研究[30].有的研究工作則直接以分辨率分別為0.5、2.5、15、30 mm的航片、SPOT5、ETM影像設置粒度梯度[31].甚至有以植被類型從高級到低級的分類系統設置尺度梯度的研究[32].

1.1.2 非全覆蓋(抽樣)的粒度梯度設置 這類研究中，抽樣方法可以區分為樣線法、樣帶法2種.以樣帶法抽樣的研究，是在研究區1∶50 000 地形圖上以海拔最高點為中心，選擇相對高差較大的區域設計了8個輻射樣帶，在樣帶上分別設置2 mm×2 mm、4 mm×4 mm和6 mm×6 mm 3種連續樣方[33].采用樣線法的研究，基礎樣線長度為38 m，設置了8個 粒度梯度(38，76，152，304，608，1 216，2 432，4 864 m)[34].

無論采取何種方式進行粒度設置，粒度等級的豐富與否，對于認識景觀指數隨尺度變化的全貌；識別潛在的、有意義的特征尺度、適宜或者有效尺度均具有顯著的影響.

1.2 幅度設置方法

幅度梯度設置的主流方法為以研究區的幾何中心開始，以等步長或者不等步長的間隔，保持粒度或者分辨率不變，以正方形或者圓形的方式向外擴展，直至幅度能夠覆蓋整個研究區為止.

等步長的研究工作包括：以正方形區域的左下角像元為不變點，橫軸和縱軸都以1 km為間隔，得到1～12 km等12個不同幅度[11]；從研究區幾何中心以步長為1 km的正方形向外逐漸增加的方式設定幅度，共計104個幅度梯度[35]；把研究區生成1～5 km的5個幅度[36]；以1 km為間隔，得到2～4 km 3種空間幅度[8]；以研究區的幾何中心為中心，以1 km為步長，正方形向外逐漸增加的方式設定空間幅度，最小幅度為1 km×1 km，最大幅度為35 km×35 km[37]；以研究區幾何中心點為圓心，5 km為一個步長建立圓形緩沖區，最小幅度為 5 km、最大幅度為 40 km的同心圓[27]；在2～4 km之間設置了3種空間幅度[8]；從幾何中心開始，按照0.5 km的步長逐漸增加幅度，最小幅度為0.5 km×0.5 km的正方形，最大幅度為 19.5 km×19.5 km的正方形[28]；以幾何中心為輻射原點，以5 km為間隔，共生成21個梯度帶[38]；從研究區幾何中心以步長為1 km的正方形向外逐漸增加的方式設定尺度分析的空間幅度，最小幅度為 1 km×1 km，最大幅度為 100 km×100 km[39].

不等長的幅度設置，幅度的區間、步長、梯度等級在不同研究之間差別顯著.以研究區幾何中心點為中心，選取10 km×30 km，20 km×60 km，40 km×120 km和全區域共4個幅度范圍[19]；以調查樣地為中心，設置150～1 500 m 7個不同半徑的緩沖區[40]；以邊長為1 km正方形為第1幅度，邊長2 km的正方形為第2幅度，然后按照2 km 步長逐漸增加幅度的設置，最大幅度為 91 km×91 km，共計45個幅度[12]；分別以100、200、500、800、1 000、1 200 m為半徑設置6個緩沖區[21].

2 數據分析方法

大多數的研究對于數據的分析以直接觀察景觀指數隨尺度的變化曲線，并且將數據曲線根據變化的趨勢劃分為不同的類型為主[7,13-14,22-23,28].在此基礎上，也有進行回歸分析，擬合出數據趨勢函數表達式的報道[13,29,31,32-33,41].應用地統計學方法[2,9,21,27,36]、變異系數[14,24-25,35-38,39,42]、 空間自相關性[13,8-9]、 冗余分析[21,40,43-44]等方法進行數據變化特征分析的工作受到一定程度的重視.

3 粒度效應

粒度的尺度效應，總體上具有隨著粒度的變小或者變大，尺度依賴性、特征尺度、適宜尺度明顯的特征，但在研究方法、分析指數、尺度設置之間差異明顯.

在10～500 m的區間以不等長的方式設置16個梯度等級的研究表明，蔓延度指數、鄰近相似度指數、破碎度指數和多樣性指數均隨像元尺度的增加而單調遞減，遞減速率在10～50 m 區間上較快，在 50～500 m 區間的較慢；連接度、結合度、均勻度和優勢度指數隨著尺度的增加出現了不同的變化曲線；尺度選擇30 m較為合理[20].在5～300 m 范圍內不等長設置17個粒度等級的研究表明，隨研究尺度的變化，除平均周長面積比和面積周長分維數指數沒有尺度轉折點外，其余指數均具有明顯或不明顯的尺度轉折點；除多樣性指數和最大斑塊指數對尺度變化弱敏感外，其余景觀指數對尺度變化相對敏感，[5，10] m的尺度域有利于適宜研究尺度的選擇，10 m尺度是研究區觀格局的本征尺度[21].

景觀尺度效應的空間自相關研究包括：以1 km為步長，在2～4 km的范圍內設置3個粒度梯度的研究表明，3 km幅度下，景觀多樣性指數可分為3個區域：最高值區分布于多種景觀組分相互交錯分布區，次高值分布具有多個中心，最低值區分布于景觀組分單一的地區；斑塊密度可分為3個層次：斑塊密度最大值分布于斑塊較破碎的區域，最低值區分布于景觀組分單一的地區，次高值則介于兩者之間；3 km作為研究區景觀格局研究的最佳粒度[2].在300～900 m、以150 m為步長設置，5種取樣尺度的研究表明，從景觀尺度上看，隨著尺度的遞減景觀組分間的關系越得到體現，因此推斷在較小的尺度范圍內能更好解釋景觀組分間的關系；農田、山頂矮曲林、竹林等景觀組分分布的差異性較大，而落葉闊葉林和針闊混交林、常綠針葉林和常綠闊葉林、灌草叢和泥潭蘚沼澤分布的差異性較小；景觀格局呈現較為明顯的緯度梯度變化規律和垂直分布特征[4].在以200 m 為步長，在200～1 000 m范圍內等步長設置粒度梯度的研究表明，景觀要素間的空間關聯性的強弱隨著取樣尺度變化而變化，變化的幅度也有所不同，對于該區域而言應在 600 m × 600 m 尺度上研究較為合理；景觀斑塊的全局關聯性在一級分類標準下是負相關，但在二級分類和三級分類標準下呈現正相關性[10].在以100 m 為步長，在400～800 m范圍內等步長以及在5～40 m之間以5 m為步長等間距設置粒度梯度的研究取得了相同或者類似的結果[5,9].

在10～300 m范圍內不等長設置5個粒度等級的研究中顯示，除斑塊面積外，其他景觀指數對粒度的變化均呈現較強的敏感性；當空間分辨率到達100m 時，斑塊數量和斑塊密度均出現波峰；邊界長度均呈現由大到小的變化特征，亦表現為較強的敏感性；多樣性指數逐漸減小，景觀異質性減弱，尤以空間分辨率大于100 m 時更為明顯，敏感性更強[19].在30～300 m之間以10 m為步長等間距重采樣的研究結果表明，景觀格局自相似性具有空間尺度依賴性，分維數均隨空間粒度的增大而減小，不同景觀組分的自相似性對尺度的響應敏感點不同，50～60 m 為研究區各景觀類型的自相似性尺度；隨著空間粒度的增大，建設用地、水域和其他用地的分維數差異縮小，而耕地和林地分維數的差異卻增大[6].在30～300 m之間以30 m為步長等間距重采樣的研究結果表明，不同地形上斑塊密度、形狀指數、結合度3個指數有明顯的粒度效應，隨粒度的增加呈現逐漸減少的變化趨勢；最大斑塊指數、周長面積比分維、景觀聚集度、多樣性指數4個指數隨粒度的增加幾乎不發生變化.不同地貌的景觀指數隨幅度的變化規律比較復雜，形狀指數隨幅度的增加呈現逐漸增加的趨勢，其余6個指數在較小幅度范圍內變化比較復雜，但隨著幅度的增大有逐漸趨于平穩的趨勢[11].在30～600 m之間以30 m為步長等間距重采樣的研究結果表明，隨著粒度的增加，景觀格局指數呈現出指數值基本不變、指數值呈現有規律的上升或下降且有明顯拐點、指數值呈現有規律的上升或下降但拐點不明顯、無規律變化4 種變化趨勢；研究區適宜粒度范圍耕地為120 m、林地為120～160 m、草地為 90～130 m、水域為 90～110 m、建設用地為90～130 m、未利用地為110～160 m[13].在1～50 m之間不等長步長設置粒度梯度的結果表明，隨著粒度的增加，各景觀格局指數表現出五種不同的變化趨勢，當空間尺度增加到一定程度時，景觀格局指數值的變化會出現明顯或不明顯的尺轉折點，研究區景觀格局指數的適宜粒度為 1～5.0 m[22].根據粒度的整數倍對原始 30 m 數據進行聚合，形成 60～360 m的粒度梯度，結果表明，隨著粒度的增加，景觀指數對粒度變化的響應特征有明顯差異，除多樣性指和均勻度指數外，其余指數均表現出較明顯的粒度效應；隨著粒度的增加，絕大多數景觀指數變化曲線存在明顯的拐點或躍變區間，表現出明顯的尺度域[12].

基于高分辨率(分辨率為2.1 m )、在2.5～200 m之間不等長設置梯度的研究結果表明，斑塊個數、邊緣密度、平均斑塊面積具有明顯的尺度效應，斑塊面積則相對穩定；斑塊形狀特征表現出對空間粒度強的敏感性，而聚集特征則隨著空間粒度的增大沒有規律性的變化；景觀的多樣性特征隨空間粒度的變化極為緩慢，對粒度變化的敏感性相對較弱.對于不同的景組分類型，斑塊為條狀結構或斑塊邊界不規則的景觀組分類型對空間粒度有較強的響應，而斑塊形狀相對規則的景觀組分類型的尺度效應不明顯[23,45-50].基于分形理論的研究結果表明，隨著粒度的遞減，斑塊的數量和穩定性指數呈遞增趨勢，相對頻率和平均分維數呈遞減趨勢，其中河流水面斑塊形狀最復雜，農村居民點斑塊最簡單；斑塊分維數受尺度影響呈中小程度變異；斑塊個數受尺度影響呈中度變異，斑塊個數比斑塊分維數受尺度影響更顯著[24].基于樣線法的研究結果表明，3 200 m尺度上進行水田景觀異質性相關的研究將具有很好的代表性；林地、草地、未利用地可以選取 800 m 作為研究尺度[45].以1萬比例尺下地物的最小長度為20 m為基礎，在20～2 000 m之間不等常規設置輸出單元的研究結果表明，斑塊類型水平上，斑塊密度、斑塊 結合度指數、斑塊聚集度指數、有效網格大小、面積加權平均形狀指數對尺度變化響應較為敏感；斑塊面積百分比、面積加權平均斑塊分維數和分離度指數響應不敏感；耕地、水域及水利設施用地是對尺度變化較為敏感的景觀組分類型；根據景觀指數隨尺度增加的變化規律，可將景觀指數劃分為單調遞減型、波動式遞減型、穩定不變型和不確定型4種類型；景觀水平上，各景觀指數隨尺度增加均呈現出下降的趨勢，除斑塊密度外，其他景觀指數變化均較為緩和；除香農多樣性指數和香農均勻度指數外，各景觀指數對尺度變化的響應均具有較為明顯的規律性[25].

在30～300 m之間以30 m等步長設置梯度的研究結果表明，粒度效應敏感的指數有斑塊密度、斑塊個數、分離度指數、鄰近度指數，粒度效應比較敏感的指數有平均斑塊面積、最大斑塊指數，粒度效應最不敏感的指數有形狀指數、聚集度指數及結合度指數；大致可將上述 9 種景觀指數分為 3 類:第一類，隨著粒度的增大，景觀指數值表現為下降的變化趨勢；第二類，隨著粒度的增大，景觀指數值呈逐漸增大的趨勢；第三類，隨著尺度的增大，具有顯著的尺度轉折，可預測性差；隨著粒度的粗化，農村居民點破碎度降低，優勢度增加，形狀變得規則，分布趨向分散，研究區農村居民點的最佳尺度范圍為 60～90 m，適宜粒度為90 m[14].在1～5 km之間以以1 km等步長設置梯度的研究結果表明，地表溫度空間格局具有明顯的尺度效應，巢湖流域地表熱環境效應相關研究的適宜粒度域為2～4 km.斑塊水平上，不同景觀組分類型格局指數對粒度變化的響應敏感性不一致[3].不同分辨率數據(分辨率為250 m 和 30 m)的 研究結果表明，在類型水平上，斑塊密度都隨著粒度的增大而減小；斑塊面積的變化趨勢相似；周長面積分維度的總體趨勢在2種數據之間表現不同；在景觀水平上，景觀指數的變化趨勢表現出不同形式，且不同景觀指數間的變化趨勢也存在差異；隨著空間尺度的增大，斑塊密度、景觀形狀指數和斑塊數量均呈現單調下降的趨勢；最大斑塊指數的變化趨勢不確定，多樣性和均勻性指數的整體變化趨勢相對穩定[26].

基于樣線法(38，76，152，304，608，1 216，2 432，4 864 m)的研究結果表明，隨著觀測尺度(粒度)不斷增大，各景觀組分的信息量指標均呈現出逐漸減小的趨勢，具有明顯的尺度依賴性.在較小的觀測粒度下，各景觀組分的參數差異較大，當觀測粒度大于608 m 時，景觀組分的空間分布開始趨于均勻，景觀異質性的尺度效應不明顯，608 m為樣線法研究景觀格局粒度效應的有效粒度[34].

采用分級遞進的方法設置粒度尺度結果表明，土地利用景觀格局具有明顯的尺度效應，隨著粒度的增加，斑塊類型水平上，建筑、道路和綠地在景觀優勢度、破碎度、聚集度等方面均發生了較大的變化，進而導致景觀水平上景觀格局對粒度變化的響應，且從各指數變化轉折點得出研究粒度效應的臨界閾為 35 m，最佳粒度為 3 m[28].采用分級遞進的方法設置粒度尺度的結果表明：隨著粒度變粗，各景觀格局指數在景觀水平指數上總體表現為 3 個方面的特點：1)隨粒度的變粗，景觀指數效應曲線呈現出下降；2)隨粒度的變粗，景觀指數效應曲線呈現出上升；3)隨粒度變粗，景觀指數效應曲線呈現出幅度變大的波動變化.各森林景觀組分類型指數隨著粒度變粗表現出相同或相近的變化趨勢，但相同的森林景觀組分類型在不同景觀格局指數上均體現出不同的敏感性特征[27].

以 30 m 為起點，400 m 為終點，10 m 為間隔的粒度梯度(分辨率為30 m)研究結果又表明，隨粒度增加指數值呈現平緩下降趨勢，無明顯的尺度轉折點.這類指數有斑塊密度、景觀形狀指數、蔓延度指數、聚合度指數、相似毗鄰百分比，景觀指數對粒度變化的響應敏感性不強.隨粒度的增加指數值呈現平緩的上升或下降趨勢，有明顯的尺度轉折點.表現出這種變化趨勢的指數包括周長面積分維數、平均分維數、平均鄰近指數、散布與并列指數、黏聚力指數.隨粒度的增加指數值多數平緩穩定，但伴隨有幾處大幅的上下振蕩.這類指數有最大斑塊指數、景觀分離度指數、分散指數、有效網格大小、多樣性指數、均勻度指數.隨粒度的增加指數值起初有小幅振蕩變化，后呈現上下劇烈振蕩.此類情況只有平均形狀指數.隨粒度的增大，研究區土地利用景觀格局的總體變化特征為總的斑塊數及斑塊密度在逐漸減少，景觀形狀復雜性及多樣性趨于降低，且景觀聚合度也在降低，當粒度增加到一定程度時，某些景觀格局指數值會發生急劇的突變，隨著粒度的增大，其信息會遺失.從而導致某些景觀指數值在尺度轉折點附近發生較大的變化，250 m 是較適宜的移動窗口分析幅度[7].以30 m 步長設置粒度尺度(分辨率為30 m)，結果表明，隨著空間尺度的增大，景觀破碎程度增大，景觀分布越來越分散，景觀異質性減小，斑塊之間連接度越來越弱.空間尺度依賴較明顯的是聚集分散指數和形狀指數，空間尺度依賴較弱的是斑塊類型指數，最佳空間尺度為60 m[15].同樣以30 m 的步長設置粒度尺度(分辨率為30 m)的研究結果表明，耕地、林地、草地、水域、建設用地、未利用地的面積百分比、多樣性、均勻性沒有明顯變化，斑塊密度、聚集度、聚集度、凝聚度顯著下降，不同景觀組分下降程度不同；周長面積分維數增加；在景觀水平上，粒度為 240 m 處出現拐點[16].采用SPOT5 衛星影像(分辨率 2.5 m)、航空影像(分辨率 0.5 m)、DEM 高程數據(分辨率 30 m)從 30～300 m 之間，以 30 m 為間隔，利用簡單聚合法將景觀類型柵格數據進行空間粒度上推，結果表明，4種植被在空間尺度上具有相同的變化特征，而在時間尺度上表現出不同的變化趨勢；不同景觀指數對時空尺度的響應結果不同，邊緣密度、斑塊密度、形狀指數、聚集度指數及蔓延度指數在時空尺度上具有較強的尺度效應，且90 m為研究區植被景觀格局的最佳分析粒度[17].

4 幅度效應

幅度梯度設置有限的情況下，景觀指數對幅度變化均表現出較強的敏感性，且幅度越小，變化越顯著；隨著幅度的增大，斑塊數量逐漸增多且表現出較強的敏感性，斑塊密度逐漸降低但敏感性不強；邊界長度和多樣性指數均逐漸增大，其幅度敏感性亦較強[19].景觀指數對物種多樣性的影響具有尺度依賴性，不同指數的影響不同[40].當幅度 < 8 km，除周長-面積分數維數外，其余指數隨幅度增加均表現出隨機性.當幅度>5 時， 周長-面積分數維數對幅度變化不敏感，而其余指數均表現出較明顯的幅度效應[12].

幅度設置較為豐富(步長1 km，幅度范圍104 km)的研究表明，隨著空間幅度的增大，不同景觀組分的斑塊類型指數的尺度效應在不同幅度區間存在差異性，景觀水平指數的尺度效應在不同幅度區間也存在差異性.在1～20 km 幅度區間，尺度效應的組分類型、指標類型之間差異最明顯；在21～90 km 幅度區間，尺度效應的組分類型、指標類型之間差異較小；在>90 km幅度后，尺度效應的差異不明顯，尺度效應消失.90 km×90 km為研究景觀格局尺度依賴性的有效幅度，幅度超過90 km 后，具有指示意義的景觀格局參數的尺度效應消失.在100 km×100 km (10 000 km2)的尺度依賴性范圍至少存在2個特征尺度，第1個在20 km 左右，第2個在90 km左右，第一個特征尺度下進行景觀格局研究的隨機性較大，但更有利于發現和識別景觀生態過程的特殊性；在第二個尺度下，則更有利于探討景觀格局與景觀過程的共性[35].研究發現，在1～15 km尺度區間上，尺度效應差異最大；在16～30 km尺度區間內，尺度效應的差異明顯減小；而在30 km尺度區間以后，尺度效應逐漸消失.因此30 km×30 km的尺度是有效幅度[37].步長小更小(0.5 km)、幅度范圍也小(19.5 km)的研究表明，隨著空間幅度的增加，景觀優勢度、破碎度和蔓延度逐漸降低，景觀復雜程度和聚集度逐漸升高，景觀構成類型趨于穩定.斑塊類型水平上，6 km幅度范圍內，景觀格局的幅度效應最顯著[28].

景觀多樣性指數和斑塊密度指數的尺度依賴性研究表明，隨著幅度的增加，空間自相關部分貢獻率上升，與人類的活動有關，土地開發強度大的地方，指數也比較大，3 km幅度是一個比較合適的幅度[36].以5 km為步長建立圓形緩沖區的研究表明，景觀指數均表現出不同的敏感性.香濃多樣性指數和面積加權平均斑塊分維數指數在一定空間幅度范圍內對不同粒度反應較為敏感，斑塊密度指數、聚集度 指數、蔓延度指數和景觀形狀指數隨幅度變化對不同粒度反應為不敏感.不同景觀組分隨幅度變化也表現為不同的敏感性特征.多數景觀指數在10 km 幅度范圍均出現明顯尺度轉折點，反映出的敏感性較強，在大于10 km 幅度范圍后逐漸趨于平穩，敏感性減弱[27].有研究表明，指數的空間變異與距離均呈正比，存在空間自相關性；當幅度較小時，信息量較大，不利于重要信息的提取；當幅度較大時，又會掩蓋小幅度的空間異質性，考慮空間信息規律和擬合效果，選擇3 km作為研究景觀格局尺度效應的適宜幅度[8].隨著空間尺度的增加，各景觀格局指數表現出不同的變化趨勢，當空間尺度增加到一定程度時，景觀格局指數值的變化會出現明顯或不明顯的尺度轉折點或者多個拐點，適宜空間尺度范圍為 1～5.0 m[22].景觀組分或者要素的面積和結構特征中的斑塊個數、邊緣密度、平均斑塊面積具有明顯的尺度效應，斑塊面積則相對穩定；形狀特征表現出對空間粒度強的敏感性，而聚集特征則隨著空間粒度的增大沒有規律性的變化；景觀的多樣性特征隨空間粒度的變化極為緩慢，對粒度變化的敏感性相對較弱.斑塊為條狀結構或斑塊邊界不規則的景觀組分對空間粒度有較強的響應，而斑塊形狀相對規則的景觀類型的尺度效應不明顯[23].景觀格局對濕地水質影響的空間尺度效應體現在不同圓形緩沖區內，在半徑為800 m的圓形緩沖區內總解釋變異值最大，景觀組成變量僅有在半徑為1 000 m的圓形緩沖區內與水質參數具有相關性；景觀組分中養殖塘在半徑為200 m的圓形緩沖區內對水質影響較大，水田、喬木林地和湖泊在空間尺度較大的圓形緩沖區(半徑大于500 m)是影響水質的主要景觀組分；景觀格局與水質最相關的空間尺度為800 m的圓形緩沖區，不同尺度緩沖區內景觀結構變量對水質的解釋能力均比景觀組成變量明顯[21].

5 研究展望

雖然尺度效應的研究在粒度效應、幅度效應的研究方面取得了積極的進展；但是根據景觀生態學研究中對尺度的定義與理解，以及現有的研究結果與結論差異巨大的現狀，在以下方面還需要進一步開展研究.

5.1 時間尺度效應的研究不足

景觀生態學中基本的尺度類型包括空間尺度和時間尺度.雖然有的研究中涉及到了不同時期景觀尺度效應的比較[3]，但與真正意義上的時間尺度效應還有本質的不同.至少沒有確的時間梯度的設置，時間尺度效應的研究弱于空間尺度效應的研究.

5.2 景觀功能、景觀動態的尺度效應的研究較少

景觀生態學的主要研究內容包括景觀結構與格局、景觀功能、景觀動態、景觀規劃與管理.從目前景觀尺度效應研究的內容看，景觀結構、景觀格局的尺度效應研究相對比較廣泛，而景觀功能、景觀動態的尺度效應研究較少.

5.3 不同類型景觀之間景觀尺度效應的比較研究有待深入

由于地域分異規律的存在，景觀的類型具有多樣性；再加上人類活動的方式、強度在空間、時間上存在顯著的差異，更加豐富了景觀類型的多樣性(不是景觀多樣性-生物多樣性在景觀水平上的表現).雖然，已經有了進行不同景觀類型景觀尺度效應的比較研究[11,39]，但涉及的景觀類型比較單一，類似的研究工作開展得還不夠豐富.

5.4 不同景觀組分、景觀指數之間的景觀尺度效應的比較研究有待深入

無論是廊道、斑塊，還是基質，作為景觀組分，它們的成因、數量、形狀、邊緣特征、異質性、結構等特征在不同景觀甚至同一景觀中都存在顯著的差異.現有的研究結果對不同或者相同景觀組分及其景觀指數之間的景觀尺度效應的結論性表述，有相同、相似之處，例如景觀多樣性的粒度依賴性和尺度效應不明顯[12,23,25]，而斑塊密度對粒度的變化呈現出較強的敏感性[16,25-26].但區別與差異更顯著，更廣泛.例如對于適宜粒度尺度的選擇，就有10[20]、20、600 m，甚至3 km等[2,9,20-21]不同的結果；對于適宜或者有效幅度的確定，有100 km×100 km[35]、30 km×30 km[37]、10km×10 km[27]、3 km×3 km[8]等不同的結果.對這種差異的具體表現、原因及其生態學意義仍然缺乏深入的研究與分析.

5.5 尺度梯度設置的理論基礎尚顯薄弱

景觀尺度效應研究的一個顯著特點就是尺度等級設置的多樣性，這也是目前的尺度效應研究結果與結論在不同的研究工作中存在差異的主要原因之一.為了使不同的研究工作取得的研究結果有共同的可比較基礎，需要建立尺度設置的理論，在該理論的規范下，統一尺度設置的方式，為不同研究工作之間研究結果的比較奠定基礎.有了尺度設置理論的基礎，更有利于深化不同研究工作中相同研究內容差異的具體表現、原因及其生態學意義.如何依據采用的研究數據在類型與性質(遙感影像與專項調查成果、矢量數據與柵格數據、分辨率與比例尺、最小斑塊、平均斑塊、最大斑塊等等)來設置合理、適宜的尺度等級是景觀尺度效應研究中急需解決的基礎性技術課題.