景观生态学中的五大研究论题

（1）异质景观中的能量、物质和生物流过程

（2）土地利用和覆盖变化的起因、过程和效应

（3）非线性科学和复杂性科学在景观生态学中的应用

近几年，一些复杂性科学的概念和方法已在景观生态学中得到广泛应用（如分形理论、细胞自动机），但自组织理论(self-organization)、自组织临界态理论(self-organized criticality)、复杂适应系统（comp-lex adaptive systems，简称CAS）理论、相变理论和多稳态理论（met-astability）等在研究景观复杂性和可持续性方面的理论和实践意义还需全面深入地探讨。

尺度推绎（scaling）通常是指把信息从一个尺度转译到另一个尺度上。多数与会者认为尺度推绎是景观生态学理论研究与实践中最为重要的一个内容。景观生态学对尺度的概念已有了比较广泛的认识，但一些重要研究问题仍有待解决。如，研究格局与过程相互作用时如何确定合适尺度？如何在异质景观中进行尺度上推（scaling up）或下推（scaling down）？小尺度实验结果如何外推到真实景观世界？景观生态学研究中数据聚合（data aggregation）和分解（disaggregating）的理论基础与操作原则是什么？近几十年来，尺度推绎问题在许多学科都引起了广泛兴趣，文献颇多[3]。但是，有关景观格局与过程尺度推绎的原理和方法还需进一步发展和检验。复杂性科学可能有助于景观生态学中尺度推绎理论基础和策略的探索，而综合野外观测、控制实验、遥感、地理信息系统和模型模拟为一体的途径必有利于推动尺度学（science of scale）的发展。

很多景观生态学问题都需以空间显式（spatially explicit）的方式在大尺度和多尺度上进行分析，而许多传统的生态学和统计学方法不宜用于研究空间异质性和景观复杂性。因此，景观生态学在方法论方面必须要有所创新。例如，在大的景观尺度上通常是很难找到重复的，这会引起所谓的假重复问题（pseudoreplication）。显然，这对运用传统实验方法造成巨大的障碍。空间自相关在景观中普遍存在，它不符合传统统计分析和取样方法所要求的基本假设，因此景观生态学家在应用传统统计学方法进行实验设计和数据分析时应谨慎和具有创造性。同时，应更多关注景观生态学研究中空间统计学（包括地统计学）方法应用的合理性、有效性及其生态学涵义。不管使用何种技术或手段，都应以生态学问题为前提或目标，避免拿着时髦的“武器”去盲目地寻找“靶子”。

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景观生态学中的五大研究论题

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