張啟斌 劉冬悅 李 倩 于 強(qiáng) 宋宏利 李世冉

(1.河北工程大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院，邯鄲 056038；2.河北工程大學(xué)園林與生態(tài)工程學(xué)院，邯鄲 056038；3.北京林業(yè)大學(xué)精準(zhǔn)林業(yè)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100083；4.國家林業(yè)和草原局林產(chǎn)工業(yè)規(guī)劃設(shè)計(jì)院，北京 100714)

0 引言

生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)是景觀生態(tài)學(xué)中重要的概念與方法[1]，是耦合格局、過程與功能的重要途經(jīng)[2]。近年來，眾多學(xué)者圍繞生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)展開研究，以解決城市化進(jìn)程中引起的人類擾動(dòng)增強(qiáng)、景觀斑塊破碎、生物多樣性降低等問題[3-4]。在這一過程中，生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究方法不斷豐富，地理信息系統(tǒng)、圖論、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等多種分析方法均得到了廣泛的應(yīng)用。

袁少雄等[5]基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)通度指數(shù)、線點(diǎn)數(shù)和連接度對(duì)廣東省自然保護(hù)區(qū)生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了評(píng)價(jià)并提出修復(fù)建議；PASCUAL-HORTAL等[6]提出了基于圖論的整體連接度指數(shù)(IIC)、可能性連接指數(shù)(PC)以及等效連接性指數(shù)(EC)等，可以更好地對(duì)生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)連接性與斑塊、廊道重要性等指數(shù)進(jìn)行分析。在生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的各種分析方法中，基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的分析方法由于基本涵蓋了圖論分析方法中的各項(xiàng)指數(shù)，可以更全面地剖析復(fù)雜生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的各項(xiàng)拓?fù)涮卣鱗7]，正在成為領(lǐng)域內(nèi)的熱點(diǎn)方法。YU等[8]通過復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論研究了磴口縣生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮卣髋c魯棒性，并對(duì)生態(tài)節(jié)點(diǎn)的空間布局進(jìn)行了優(yōu)化；牛騰等[9]通過多項(xiàng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)指數(shù)，研究了烏蘭布和沙漠東北緣生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮卣鳌?/p>

在當(dāng)前的各類研究中，相關(guān)學(xué)者往往在各自研究區(qū)域內(nèi)采用各自不同的空間尺度展開，不同粒度下生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的差異未見報(bào)道。尺度問題是景觀生態(tài)學(xué)的核心問題之一[10]，生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)在空間上表現(xiàn)為生態(tài)源地斑塊、生態(tài)廊道與基質(zhì)景觀的鑲嵌體[11-12]，具有典型的空間異質(zhì)性和尺度依賴性[13]，進(jìn)行生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的粒度效應(yīng)研究對(duì)理解生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)空間、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與空間尺度的關(guān)系具有重要意義[14-15]。

本文以烏蘭布和沙漠東北緣的磴口縣為研究區(qū)，通過最小累積阻力模型構(gòu)建縣域生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)，并分析其空間與拓?fù)涮卣鞯牧６刃?yīng)，以期為景觀生態(tài)學(xué)相關(guān)研究中適宜尺度的選取以及區(qū)域生態(tài)保護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

選取內(nèi)蒙古自治區(qū)巴彥淖爾市磴口縣為研究區(qū)，位于內(nèi)蒙古自治區(qū)西南部(106°10′～107°10′E,40°10′～40°57′N)，如圖1所示。磴口縣縣域西側(cè)為狼山山脈，東部為黃河，北側(cè)為河套平原，南側(cè)為烏蘭布和沙漠?？h域內(nèi)部從東南向西北逐漸由綠洲向沙漠過渡，屬典型的荒漠綠洲交錯(cuò)區(qū)，生態(tài)區(qū)位極為關(guān)鍵。縣域大陸性氣候特征顯著，降水稀少(144.5 mm)，蒸發(fā)強(qiáng)烈(2 397.6 mm)，年均風(fēng)速3 m/s，風(fēng)蝕強(qiáng)烈，土地沙化風(fēng)險(xiǎn)較高[16]。

圖1 研究區(qū)邊界Fig.1 Boundary of study area

1.2 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

本研究原始數(shù)據(jù)包括磴口縣土地利用、地下水埋深、植被覆蓋、高程與坡度。其中，土地利用數(shù)據(jù)來自中國林業(yè)科學(xué)院沙漠林業(yè)研究中心，原始地類共有26種，經(jīng)合并后分為耕地、林地、草地、水體、建設(shè)用地、未利用地，基于土地利用數(shù)據(jù)，提取了水網(wǎng)、建設(shè)用地以及路網(wǎng)密度。地下水埋深數(shù)據(jù)通過磴口縣40個(gè)地下水監(jiān)測點(diǎn)的埋深經(jīng)空間插值得到。植被覆蓋數(shù)據(jù)通過歐洲航天局下載的Sentinel-2影像提取得到。高程數(shù)據(jù)為ALOS衛(wèi)星的DEM數(shù)據(jù)，空間粒度12.5 m，并基于此數(shù)據(jù)提取了坡度數(shù)據(jù)。

基于上述原始數(shù)據(jù)產(chǎn)生不同空間粒度的數(shù)據(jù)是本研究開展的前提。不同空間粒度數(shù)據(jù)的生產(chǎn)需要確定粒度的變化范圍以及該范圍內(nèi)粒度的間隔。當(dāng)前生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的研究粒度基本分布在10～1 000 m。因此，本研究也將粒度變化范圍控制在10～1 000 m之間。本研究借鑒以往研究的粒度劃分方法[17-19]，將各類數(shù)據(jù)的空間粒度統(tǒng)一為10 m×10 m，基于該初始粒度數(shù)據(jù)，在10～100 m每隔10 m，100～1 000 m每隔100 m進(jìn)行重采樣，得到研究區(qū)不同空間粒度數(shù)據(jù)。

由于本研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)既包括離散數(shù)據(jù)(如土地利用)又包括連續(xù)數(shù)據(jù)(如DEM)，因此選取最鄰近像元法進(jìn)行重采樣。重采樣后，各粒度下數(shù)據(jù)采用相同的技術(shù)路徑進(jìn)行生態(tài)源地提取、生態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建以及各項(xiàng)指數(shù)的分析，這保證了不同粒度下僅有數(shù)據(jù)空間粒度的差別而其他條件保持一致。

1.3 生態(tài)源地提取

生態(tài)源地指提供重要生態(tài)功能，對(duì)維持生態(tài)過程連續(xù)性、防止生態(tài)退化發(fā)揮重要作用的景觀斑塊[20]。磴口縣位于烏蘭布和沙漠與河套平原交界地帶，土地沙化面積較大，生態(tài)環(huán)境脆弱敏感，林地、草地、水體在區(qū)域中發(fā)揮著涵養(yǎng)水源、調(diào)節(jié)氣候、防風(fēng)固沙等重要的生態(tài)服務(wù)功能，因此本文選取林地、水體以及植被覆蓋度大于0.5的草地作為生態(tài)源地。本研究所提取的生態(tài)源地初始粒度為10 m×10 m，其他各粒度生態(tài)源地?cái)?shù)據(jù)通過初始數(shù)據(jù)重采樣得到。

1.4 生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

采用最小累積阻力模型(Minimal cumulative resistance model)進(jìn)行研究區(qū)生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。該模型考慮源、距離和景觀介面阻力三方面因素，基本公式可表示為[21-22]

(1)

式中fmin——未知正函數(shù)，代表景觀中任何一個(gè)源地的最小累積阻力與其到其他所有源地的幾何距離及景觀基面特征的正相關(guān)關(guān)系

Dij——源地i和源地j之間的距離

Ri——景觀i的阻力

M——最小累積阻力

景觀阻力指景觀對(duì)生態(tài)流流動(dòng)速率的影響[23]。不同性質(zhì)的景觀元素產(chǎn)生阻力不同，這種阻力的差異將對(duì)物種的運(yùn)動(dòng)、物質(zhì)能量的流動(dòng)產(chǎn)生不同的影響[24]。磴口縣位于干旱的烏蘭布和沙漠邊緣，地表水與地下水分布、土地利用格局、地形、植被覆蓋度、人類活動(dòng)等因素共同影響著該區(qū)域景觀阻力。本文選取地下水埋深、水網(wǎng)密度、植被覆蓋度、坡度、土地利用類型、建設(shè)用地密度、路網(wǎng)密度共7個(gè)因子對(duì)磴口縣生態(tài)阻力進(jìn)行評(píng)價(jià)，各因子采用等間距重分類為5類，分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)及阻力評(píng)分如表1所示。各阻力因子分級(jí)結(jié)果如圖2所示。

圖2 阻力因子Fig.2 Resistance factors

表1 阻力因子分級(jí)Tab.1 Classification of resistance factors

各阻力因子數(shù)據(jù)初始空間粒度為10 m×10 m，各因子疊加后的阻力面具有同樣的空間粒度，為了得到不同粒度的阻力面數(shù)據(jù)，本研究首先將各因子重采樣，通過疊加分析得到不同粒度的阻力面數(shù)據(jù)。

在實(shí)際計(jì)算中，采用成本路徑(Cost path)模型代替MCR模型中未知正函數(shù)的作用。該模型的輸入包括源、目的地和阻力柵格數(shù)據(jù)。運(yùn)行中，該模型利用累積阻力面為每個(gè)像元分配到最近像元的累積成本，通過對(duì)該像元臨近像元的遍歷，識(shí)別出成本最小的臨近像元，不斷迭代該過程便可得到最小成本路徑，該路徑就是生態(tài)源地間阻力最小的生態(tài)廊道，眾多生態(tài)廊道互相交錯(cuò)，形成生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)[25]。在不同空間粒度下分別運(yùn)行該模型，得到不同粒度下的生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)。

1.5 生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析

生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)由提供重要生態(tài)功能的生態(tài)源地及連接著這些生態(tài)源地的生態(tài)廊道構(gòu)成[26]。生態(tài)源地間的這種連接關(guān)系可被看作復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的一種[27]。利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析中的多種指數(shù)研究生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，可揭示其連接特征、識(shí)別關(guān)鍵源地與關(guān)鍵廊道，為生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與優(yōu)化提供重要借鑒。然而當(dāng)前往往基于某個(gè)固定的空間粒度進(jìn)行生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的分析，分析過程中空間粒度影響程度仍然有待研究。因此，本文選取度、度分布、網(wǎng)絡(luò)直徑、平均路徑長度、平均聚類系數(shù)、連通度、平均介數(shù)、模塊化、度-度相關(guān)性、聚-度相關(guān)性等指數(shù)，計(jì)算各指數(shù)在不同空間粒度下的取值，分析各指數(shù)的粒度效應(yīng)。各指數(shù)的計(jì)算方法詳見文獻(xiàn)[9,28]。

2 結(jié)果分析

2.1 生態(tài)源地粒度效應(yīng)

磴口縣生態(tài)源地提取結(jié)果如圖3所示。由圖3可知，生態(tài)源地主要分布于縣域中東部，西部山區(qū)僅有少量河流。所有的生態(tài)源地中，面積較大的通常為水體，地類為林地與草地的生態(tài)源地空間形態(tài)比較破碎。

對(duì)磴口縣生態(tài)源地進(jìn)行重采樣，得到不同空間粒度下的生態(tài)源地?cái)?shù)據(jù)，其中粒度50、100、500、1 000 m的數(shù)據(jù)如圖4所示。由圖4可知，伴隨像元粒度增大，生態(tài)源地呈現(xiàn)出越來越強(qiáng)的破碎性，眾多帶狀生態(tài)源地消失，而團(tuán)塊狀的生態(tài)源地得到保留。

圖4 不同空間粒度下生態(tài)源地Fig.4 Ecological sources under different grain-sizes

統(tǒng)計(jì)不同空間粒度下生態(tài)源地的面積如圖5所示。由圖5可知，在粒度10～500 m，縣域生態(tài)源地的面積基本保持穩(wěn)定，然而在粒度600～1 000 m，生態(tài)源地面積出現(xiàn)了大幅波動(dòng)，其總面積從544.75 km2下降到522.72 km2，之后又升高到561.33 km2，最后在粒度1 000 m回到540 km2附近。生態(tài)源地總面積的波動(dòng)，將對(duì)生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)整體的空間及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)產(chǎn)生明顯的影響。

圖5 不同空間粒度下生態(tài)源地面積Fig.5 Ecological source area under different grain-sizes

2.2 生態(tài)阻力粒度效應(yīng)

將地下水埋深、水網(wǎng)密度、植被覆蓋度、坡度、土地利用類型、建設(shè)用地密度、路網(wǎng)密度共7個(gè)因子的阻力進(jìn)行柵格相加運(yùn)算，得到縣域阻力面數(shù)據(jù)。利用ArcGIS 10.2中的cost distance工具生成累積阻力面，結(jié)果如圖6所示。

圖6 累積阻力Fig.6 Accumulated resistance

由圖6可知，磴口縣生態(tài)阻力最小值為1，均分布在生態(tài)源地范圍內(nèi)，最大值為898 978，主要分布在狼山區(qū)域。磴口縣粒度50、100、500、1 000 m下累積阻力如圖7所示。由圖7可知，磴口縣累積阻力的最低與最高值并沒有因空間粒度的變化產(chǎn)生變化，并且各粒度下累積阻力的空間變化趨勢相同?？臻g粒度變化對(duì)縣域累積阻力的影響僅僅使得較大粒度下產(chǎn)生了較明顯的顆粒感。

圖7 不同粒度下累積阻力Fig.7 Cumulative resistance under different grain-sizes

2.3 生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)粒度效應(yīng)

利用成本路徑模型提取研究區(qū)潛在生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)如圖8所示。由圖8可知，磴口縣潛在生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)在縣域中部與東部較為密集，西部區(qū)域由于生態(tài)源地較為稀疏，生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)密度較小?？h域內(nèi)部存在一些空間距離較近的生態(tài)源地之間沒有廊道直接相連，例如縣域西南方的部分源地。這主要是由于兩個(gè)源地之間的累積阻力大于經(jīng)過其他源地間接將二者相連的累積阻力的原因。

磴口縣空間粒度50、100、500、1 000 m下潛在生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)如圖9所示。由圖9可知，伴隨空間粒度的升高，潛在生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)越發(fā)破碎混亂的狀態(tài)，這主要是由于空間粒度的升高使得生態(tài)源地中的河流、溝渠等帶狀部分變得破碎，破碎的源地間互相連接，便產(chǎn)生了較為混亂的網(wǎng)絡(luò)。伴隨空間粒度的繼續(xù)提高，原本錯(cuò)綜復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)又開始變得稀疏，這主要是由于空間粒度的繼續(xù)升高使得眾多面積較小的生態(tài)源地消失，而面積更大的源地得以加強(qiáng)，此時(shí)的網(wǎng)絡(luò)僅需保持少數(shù)主要生態(tài)源地之間的互相連接，故變得較為稀疏。

圖9 不同粒度下生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)Fig.9 Ecological spatial network in different grain-sizes

不同空間粒度下生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)中廊道總長度如圖10所示。由圖10可知，伴隨空間粒度的升高，網(wǎng)絡(luò)總長度逐漸增加，在空間粒度60 m時(shí)達(dá)到峰值，最終在空間粒度1 000 m下降為1 165.92 km。網(wǎng)絡(luò)總長度的這一變化趨勢與網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)的變化相對(duì)應(yīng)。

圖10 生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)總長度Fig.10 Length of ecological spatial network variation curve

2.4 生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)粒度效應(yīng)

度-度相關(guān)性、聚-度相關(guān)性度分布冪函數(shù)指數(shù)、模塊化呈現(xiàn)上升趨勢，如圖11～14所示。由圖11、12可知，網(wǎng)絡(luò)的度-度相關(guān)性和聚-度相關(guān)性具有相似的變化趨勢，在空間粒度10～300 m的范圍內(nèi)，其增加趨勢較為緩和，尤其是度-度相關(guān)性，甚至出現(xiàn)了下降趨勢，然而在空間粒度到達(dá)300 m之后，上升趨勢突然陡峭，之后在空間粒度600～800 m范圍內(nèi)出現(xiàn)了輕微下降，在空間粒度900～1 000 m范圍內(nèi)又開始上升。度-度相關(guān)性的變化趨勢表明，隨著空間粒度的升高，磴口縣生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的同配性不斷升高，度大的節(jié)點(diǎn)更傾向于與度大的節(jié)點(diǎn)連接，網(wǎng)絡(luò)不均勻性升高。由圖12可知，隨著空間粒度的增大，度大的節(jié)點(diǎn)更傾向于具有更高的聚類系數(shù)，網(wǎng)絡(luò)中正在形成以度大節(jié)點(diǎn)為核心的模塊，且出現(xiàn)了層次性。由圖13可知，隨著空間粒度的增大，網(wǎng)絡(luò)模塊化也增高，這與聚-度相關(guān)性的分析結(jié)果吻合。磴口縣生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)度分布冪函數(shù)的指數(shù)同樣隨著空間粒度的升高而升高，如圖14所示，冪函數(shù)指數(shù)的升高表明網(wǎng)絡(luò)度分布的變化曲線正變得越來越陡峭，度分布更加集中，網(wǎng)絡(luò)不均勻性增強(qiáng)。

圖11 度-度相關(guān)性變化曲線Fig.11 Degree-degree correlation variation curve

圖12 聚-度相關(guān)性變化Fig.12 Clustering-degree correlation variation curve

圖13 模塊化變化Fig.13 Modularity variation curve

圖14 度分布冪函數(shù)指數(shù)變化Fig.14 Exponent of power function variation curve

由圖15、16可知，磴口縣生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的直徑與網(wǎng)絡(luò)連通度呈現(xiàn)比較明顯的下降趨勢。其中，網(wǎng)絡(luò)直徑由最初的20降至13,表明網(wǎng)絡(luò)中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間發(fā)生連接所需要經(jīng)過的其他節(jié)點(diǎn)隨著空間粒度的升高而減少。在不存在地理意義的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)直徑的減小可以減少網(wǎng)絡(luò)中物質(zhì)、能量、信息流動(dòng)的成本，而在具有地理意義的生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)直徑的減小往往預(yù)示著生態(tài)廊道中踏腳石節(jié)點(diǎn)的消失，不利于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與功能的完整性。磴口縣生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的連通度在空間粒度10～30 m下出現(xiàn)了小幅上升，之后呈現(xiàn)明顯的下降趨勢，由最初的10 871減小到218，生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)連通度的減少表明將網(wǎng)絡(luò)變?yōu)槠椒矆D需要移除的節(jié)點(diǎn)越來越少，網(wǎng)絡(luò)的不穩(wěn)定性隨著空間粒度的增大而增強(qiáng)。

圖15 網(wǎng)絡(luò)直徑變化Fig.15 Diameter variation curve

圖16 連通度變化Fig.16 Connectivity variation curve

圖17 平均介數(shù)變化Fig.17 Average betweenness variation curve

圖18 平均路徑長度變化Fig.18 Average path length variation curve

由圖17、18可知，平均介數(shù)和平均路徑長度呈現(xiàn)先升高后降低的變化趨勢。其中，平均介數(shù)在空間粒度10～50 m由1.22×105升高到6.33×105，升高趨勢明顯，之后迅速下降，在粒度1 000 m下降低為2.20×103，網(wǎng)絡(luò)平均介數(shù)的降低表明，隨著空間粒度的增大，網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)上所經(jīng)過的最短路徑在減少，單個(gè)節(jié)點(diǎn)相對(duì)于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的重要性下降。磴口縣生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長度在空間粒度10～200 m下基本呈上升趨勢，由5.247升高到7.262，之后不斷下降，在粒度1 000 m下變?yōu)?.778，網(wǎng)絡(luò)平均路徑長度表示網(wǎng)絡(luò)中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生連接所必須經(jīng)過的其他節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，在生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)中，路徑長度的升高表明廊道中踏腳石數(shù)量的增加，而減少則可能預(yù)示著踏腳石節(jié)點(diǎn)的消失。結(jié)合網(wǎng)絡(luò)直徑的變化趨勢可以發(fā)現(xiàn)，平均路徑長度的降低和網(wǎng)絡(luò)直徑的明顯減小均發(fā)生在空間粒度200 m以后，這很可能是由于面積較小的生態(tài)斑塊在較大空間粒度下被忽略引起的。

由圖19、20可知，磴口縣生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的平均聚類系數(shù)和平均度不存在明顯的變化趨勢。網(wǎng)絡(luò)的平均聚類系數(shù)隨著空間粒度的升高呈現(xiàn)上下波動(dòng)的狀態(tài)，其值在0.25左右徘徊。網(wǎng)絡(luò)平均度的變化幅度明顯高于聚類系數(shù)，然而經(jīng)歷幾次上下波動(dòng)之后，在空間粒度1 000 m下網(wǎng)絡(luò)平均度達(dá)到3.04，這與空間粒度10 m下平均度3.02十分接近。

圖19 平均聚類系數(shù)變化Fig.19 Average clustering coefficient variation

圖20 平均度變化Fig.20 Average degree variation

3 討論

本研究結(jié)果表明，空間粒度的變化對(duì)生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究具有明顯影響，粒度效應(yīng)是生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)研究中必須考慮的重要問題。主要原因可能是采用數(shù)據(jù)的空間粒度與景觀斑塊不匹配。根據(jù)O’NEILL等[29]的研究，當(dāng)使用柵格數(shù)據(jù)計(jì)算景觀格局指數(shù)時(shí)，如果景觀斑塊面積小于數(shù)據(jù)的空間尺度，該斑塊在計(jì)算過程中將被忽略，從而導(dǎo)致計(jì)算誤差。

基于此，邱揚(yáng)等[17]提出通過各指數(shù)變化的拐點(diǎn)粒度來確定最優(yōu)粒度的方法。該方法認(rèn)為，在所有粒度的計(jì)算結(jié)果中，最小的初始粒度有最高的精度，因?yàn)樵摿６认卤缓雎缘木坝^斑塊最少。從初始粒度逐漸增大空間粒度的過程中，尋找各指數(shù)變化的拐點(diǎn)，該拐點(diǎn)出現(xiàn)之前的空間粒度為最優(yōu)，即該粒度既可保證計(jì)算精度，又可免去小尺度下過大的計(jì)算量。

利用這一方法，本研究中度-度相關(guān)性、聚-度相關(guān)性兩個(gè)指數(shù)計(jì)算的最優(yōu)粒度分別可大致確定為200～300 m、80～90 m。本研究中其他指數(shù)由于初始波動(dòng)較大，其最優(yōu)粒度即為最小粒度。該方法的確可以在某一研究區(qū)識(shí)別出各指數(shù)計(jì)算的最優(yōu)粒度，然而其局限在于，為了達(dá)到這一目的，不得不在每一粒度下計(jì)算各項(xiàng)指數(shù)，然后尋找拐點(diǎn)，這種做法顯然工作量過大，不具備很高的應(yīng)用價(jià)值。然而這種方法仍然為解決這一問題提供了很好的思路，可以在多個(gè)研究區(qū)開展生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)粒度效應(yīng)的研究，尋找拐點(diǎn)出現(xiàn)的粒度同研究區(qū)面積、研究區(qū)中最小斑塊、最大斑塊、平均斑塊等指標(biāo)之間的關(guān)系，構(gòu)建一種基于上述各項(xiàng)指標(biāo)的最優(yōu)粒度推算方法，從而解決最優(yōu)粒度選取的問題。

4 結(jié)束語

空間粒度的變化對(duì)生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的空間結(jié)構(gòu)、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及生態(tài)源地的面積與空間分布均具有明顯的影響，而生態(tài)阻力的粒度效應(yīng)并不明顯。隨著空間粒度的不斷增大，生態(tài)源地面積產(chǎn)生了明顯的波動(dòng)并且變得越發(fā)破碎；生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)長度經(jīng)歷了從增加到減少的變化，其空間分布由最初的不斷密集再到逐漸稀疏；生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)的各項(xiàng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)指數(shù)變化較為明顯，隨著空間粒度的不斷升高，網(wǎng)絡(luò)的度分布愈發(fā)集中，同配性、層次性、模塊化增強(qiáng)，網(wǎng)絡(luò)不均勻性不斷提升，連接性不斷降低，總體朝著更加不穩(wěn)定的方向變化。