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流域水生态分区是指在某一特定尺度上，以水生态系统为核心，筛选出水生态因子的主要驱动环境要素作为分区指标确定的与水生态系统功能密切相关的周围陆地环境，这一水陆联合区域即为水生态分区［1-2］。目前，我国水生态分区研究受到密切关注，在借鉴欧美等发达国家先进经验和技术的基础上，众多的研究工作陆续开展［2-5］。美国环保署(EPA)在全美进行了三级水生态区划分，其中采用的主要分区指标为土地利用、地形、潜在自然植被和土壤等［6］。孙小银等［7］分别针对宏观尺度、中等尺度和小尺度给出了参考分区指标。其中，宏观尺度主要以气候和地形因子为主，中等尺度则在前者基础上包括了生物、河流和人类活动等要素，小尺度则主要包括水生态系统特征因子。刘星才等［1］提出了一、二级水生态分区技术框架，其中一级分区指标主要包括地形地貌和水文气象要素，二级则包含了土壤、植被、人类活动以及部分水生态系统要素。在目前的水生态分区研究中，指标体系大部分基于人们已有的经验和知识构建，缺乏一定的科学理论分析和支持，其合理性(如哪些指标可以采用、分别在哪一级分区采用)尚存在一些争议，尤其是针对分区指标与分区等级之间的尺度对应关系研究尚不多见。 在生态学研究中，尺度研究的核心和目标之一就是确定合适的尺度进行生态学现象分析，多尺度和等级分析是研究生态过程和格局的基础［8］。这一思想对分区指标尺度的确定具有重要参考意义。为了表征生态过程在空间上的变异特征及变化幅度，生态学家提出了尺度域和尺度阈值两个概念［9］。尺度域指生态过程不随尺度变化而变化或仅发生单调变化的空间范围。不同尺度域可由尺度阈值分割，即尺度阈值是生态过程在连续空间上发生剧烈变化或断裂性变化的临界范围，即所谓的空间变异尺度。对于大江大河流域这样的景观，往往存在多个空间变异尺度。李小梅等［10］采用小波分析方法对福州市的NDVI特征尺度进行了研究，发现福州地区纬度和经度方向都存在多个特征尺度，分别为14—58km和30—110km。李双成等［11］研究了NDVI多尺度变异格局，及其与地形因子(海拔、坡度、坡向和湿度指数)之间的多尺度空间相关性;结果表明，NDVI与地形因子之间的相关性随尺度增加而增大。赵金等［9］在塔里木河流域对土地利用监测的最佳尺度选择进行了研究。这些研究对确定环境要素所对应的分区尺度有很好的借鉴意义。 流域水生态分区共分为4个等级，属于逐级嵌套系统，即1个一级分区包含1个以上二级分区，1个二级分区包含1个以上三级分区。本文假设水生态分区是可以采用环境要素来区分的，并且这些环境要素中应该存在与水生态分区所设定的类似的等级尺度。本文以辽河流域为例，针对可能用于流域水生态一、二级分区(中宏观尺度)的部分指标———即在大中尺度上对水生态系统影响最为显著的几个环境要素———包括空间上连续的数据如植被、高程和坡度以及站点监测数据降水的空间尺度特征进行分析，并尝试在界定各级水生态分区范围的基础上，探讨这些环境要素作为分区指标可能适用的分区等级。 1研究方法 景观生态学中常用的空间尺度分析方法有半方差分析、尺度方差分析和小波分析等［12-13］。其中使用最为广泛的是半方差分析方法。它是地统计学中发展起来一个可用来识别变量空间结构的方法，同时还可以用于空间局部最优插值(Kriging空间插值)。以半方差图为纵坐标，采样间隔为横坐标作图即可得到半方差图。通过半方差理论模型拟合实验半方差图，即可得到空间自相关变程。半方差分析简洁明了，不过计算量略大［14］。但其最大问题在于对多尺度景观格局(尤其是等级结构)的识别效果较差［15-17］。小波分析是景观格局分析中相对较新的方法之一，近年来在研究中的应用逐渐增多。小波分析灵活易用，不过也有较为明显的缺点，如小波基的选择对分析结果有一定影响［14］。此外，一维小波分析中样线选择对分析结果影响很大，而二维小波分析中尺度变换时和尺度方差分析类似，要求尺度必须为2的整数次幂，在结果分析时，小波转换图往往难以解释，而需借助小波方差图来识别景观特征尺度［12，14］。尺度方差分析在运算和解译方面都要简单得多，在多尺度景观格局分析中效果较好，因此，本文拟采用该方法对环境要素空间变异尺度进行分析。 1．1尺度方差分析 尺度方差分析是Moellering和Tobler［18］提出的一种空间等级分析方法，用于检测系统空间变异性发生的具体尺度。该方法最初用来检测巢式等级系统各组织水平的相对变异程度。所谓巢式等级系统，是指系统的每一个层次均由其下一层次组成，相邻层次之间是包含与被包含的关系，如植被、地理分类系统均为这种系统［19］。如前文所述，本文的流域水生态分区也是一种巢式系统。为了寻求同样可能为巢式等级系统的环境要素作为合适的分区指标，尺度方差分析显然是一种较为合适的方法。尺度方差分析可以将系统的方差在不同尺度等级系统的水平上逐级分解，尺度方差发生突变的尺度也就是空间变异性突出的尺度，从而给出了不同等级水平对应的特征尺度。该方法同样可用来分析景观的多尺度结构，揭示与景观变化和生态过程有关的重要尺度［19］。尺度方差的统计模型一般写为:Xijk…z=μ+αi+βij+γijk+…+ωijk…z(1)式中，Xijk…z表示等级系统最低层次上某组成单元的取值，μ表示在这一层次上系统的基本单元组成的总体平均值，其余各项分别表示来自各个层次(α，β，γ，…，ω)上的影响，其中αi表示系统分解最高层次的影响。根据该模型，以4个层次(整体、α、β、γ)的等级系统为例，各等级上的平方和可采用以下公式计算［19］:式中，I为系统在α层次上的单元数，Ji为第i个α层次单元所包含的β层次上的单元数，Kij为第ij个β层次单元中所包含的γ层次上的单元数。对于栅格数据的尺度方差计算，可以采用下面的公式:Wu等［14］采用尺度方差分析方法对加拿大针叶林景观的空间多尺度和等级特征进行了分析，证明该方法在确定空间变异性及变异格局的特征尺度上较为有效［15］。#p#分页标题#e# 1．2尺度协方差和相关性 尺度方差分析方法主要应用于空间连续的单值栅格数据(即每个像元只对应一个数值)尺度分析，而对于站点观测类长序列数据(如降水)则不适用。为此，本文将两个变量之间的相关分析扩展到空间多点序列相关分析，提出尺度协方差和尺度相关系数计算方法。该方法假设站点采样数据存在空间自相关，且相关程度受尺度(站点之间距离)影响，通过计算各个尺度上的协方差/相关性，考察景观中可能存在的不同尺度上的自相关格局。协方差和相关性突出的尺度也即景观空间变异性明显的尺度。(1)首先，计算任意两个观测点间距离D(一般取欧式距离)，并记录每个距离对应的两个站点号(i，j)。Di，j=(xi－xj)2+(yi－yj)?2，i，j=1，2，…，n(9)(2)对D排序，并剔除其中相同的数据，得到即要计算的尺度SC。不过，这样得到的尺度往往间隔很小，需要计算的尺度太多，导致计算量比较大。因此，通常在SC基础上取一定的尺度间隔，保证能覆盖所关注的尺度范围的同时减少计算所需的尺度数量。(3)假设需要记得尺度有K个，对任意尺度SCk，找出所有间距小于或等于SCk的站点，即Di，j≤SCk，设得到的站点集合为{SI，SJ}，其中包含M对观测站点号，每一对观测站间的距离都小于或等于当前计算尺度SCk，计算每一对站点间的协方差，并求平均值:SCCOVk=1M∑Mm=1COVP(SIm)，P(SJm())(10)式中，SIm为第m对站点，P(SIm)为站点号为SIm的站点序列数据，COV为协方差计算函数，SCCOVk即为尺度SCk对应的协方差平均值。尺度自相关系数的计算过程和尺度协方差计算类似，只是在第(3)步时计算的是相关系数:SCCORk=1M∑Mm=1CORRP(SIm)，P(SJm())(11)式中，CORR为相关系数计算函数，SCCORk为尺度SCk上的平均相关系数，其余变量含义同上。这里计算的协方差和相关系数类似空间自相关分析，也会随着尺度变化而变化。以协方差或相关系数为纵坐标、计算尺度为横坐标作图，可观察某一要素在各个尺度上的空间依赖程度。依赖程度最高的尺度对应一个空间可区分度最高的尺度域。事实上，相关系数是协方差的标准化，因此，实际应用中未必两者都要计算;当前者无法给出所需信息时，可以参考后者，它在不同尺度上的变化往往较前者要大。 1．3数据来源 NDVI数据可以用来表征地表植被覆盖度。本文采用国家自然科学基金委员会“中国西部环境与生态科学数据中心”(westdc．westgis．ac．cn)提供的NDVI数据，选择了2007年NDVI旬数据并计算得到年平均数据，分辨率为1km×1km，原始数据值为像元值(DN)，根据数据提供的说明文档将其转换为NDVI值。高程数据来自美国USGS/NASA的90m分辨率SRTM-DEM数据［20］，在应用之前采用ArcGIS软件对其进行了填洼处理以消除异常数据值，并重采样得到1km×1km分辨率的数据;坡度根据SRTM-DEM数据计算得到。为方便尺度方差计算，NDVI、DEM和坡度数据选取辽河流域边界的最大外接长方形为计算范围，如图1所示。本文选择辽河流域范围内及周边34个站点(图1)1957—2008年的降水数据进行空间尺度分析，数据来自中国气象科学数据共享服务网(cdc．cma．gov．cn)。 2结果分析 景观生态学中通常采用粒度和幅度来表达尺度这一概念。粒度是指景观的最小可辨识单元的长度和面积等，对于栅格图像，粒度即指像元大小。幅度则通常指研究的时空范围。本文研究以辽河流域为例，在尺度方差分析中固定幅度大小不变，采用了不同粒度进行分析。降水的空间尺度分析同样只改变粒度大小，不过此处粒度指分析过程中雨量站之间的最小距离。 2．1尺度方差分析结果 采用尺度方差分析方法对辽河流域NDVI、高程和坡度的空间尺度变化进行了分析。计算范围内数据大小为530×1006个像素，每一个像素代表实际大小为1km×1km。尺度方差计算粒度大小以像素个数为单位，均为2的n次幂(2n)以满足其巢式等级结构，依次为2×2，4×2，4×4，8×4，8×8，16×8，16×16，32×16，32×32，64×32，64×64，128×64，128×128，256×128，256×256，530×256。计算结果表明，高程尺度方差逐渐减小(图2)，在16×16尺度上方差出现1个峰值，之后继续减少并在128×128和最后一个530×256粒度上也出现了方差峰值。这意味着高程的景观格局特征尺度约在8—16km、64—128km和256—530km之间变化，也就是说，高程景观格局存在以上3个尺度域，其中16、128km是关键的分割尺度，而256km这一粒度由于受研究所选择计算幅度限制，无法确定是否为景观特征尺度。坡度(图2)和NDVI(图2)的尺度方差同样随粒度增加而持续下降，但是中间出现多次方差峰值，分别为16×16、32×32、64×64、128×128，NDVI在256×256这一粒度上也出现方差峰值。因此，不同于DEM，坡度在8—128km之间存在多个尺度域，其中几个关键的分割尺度约为16、32和64km。NDVI的景观特征尺度范围更加广泛，约在8—256km，其中的关键分割尺度约为16、32、64和128km。 2．2降水空间尺度分析 降水数据的尺度协方差(图2)分析显示，在60km和大约75km尺度上，降水有明显的空间自相关性，即在这些尺度上降水的空间依赖程度较高;在100km和接近140km尺度上也有较弱的空间变异性。降水空间相关系数也在75km这一尺度上达到最大值，而之前尺度协方差值最突出的60km尺度则不明显，100km和140km也弱了许多。因此，可以认为在75km尺度上降水空间依赖程度最高，75km即辽河流域降水的一个景观特征尺度。需要注意的是，这里所计算的景观特征尺度较大程度上受观测数据的空间分辨率影响，因此，某些更小空间尺度上的景观变异特征无法在该计算方法中表现出来。 3结论和讨论 3．1分区大小与指标尺度 流域水生态分区是一个分级分类的生态区划系统，每一级分区都应该有其特定的内涵与范围。目前我国并没有针对各级水生态分区的具体内涵给出定义，也没有明确规定分区大小。美国生态区体系将生态分区划分为从气候带尺度到地类尺度的8个等级，并给出各等级分区的大小范围［21］。欧洲水框架指令(EuropeanWaterFrameworkDirective，WFD)［22］中对河流型生态区划分时，根据面积大小分为4个尺度:小(10—100km2)、中(100—1000km2)、大(1000—10000km2)和超大(10000km2以上)。美国环保署主导的水生态分区没有明确给出各级分区大小，通过计算大致得到Ⅲ、Ⅳ级分区平均大小分别约在9万和12500km2左右。参照和对比表1中不同国家生态分区体系中各个分区等级及其对应的尺度范围，认为我国流域水生态一级分区大致在美国生态区体系中的省、区之间，相当于WFD中的超大生态区;二级分区则大致相当于美国生态区中的亚区(Subsection)和WFD中的大尺度生态区。借鉴国外区划经验和成果，以及我国目前水生态区划工作的特点(目前正在开展水生态分区工作的各个河流型流域大小不一)和一些区划实践工作［2，23-25］，可以确定辽河流域的水生态一级分区大小大致在流域范围以内5000km2以上、小于50000km2，水生态二级分区大小大约在1000—5000km2之间。空间尺度分析揭示了各环境要素的空间尺度特征。前面的分析结果表明，辽河流域降水空间变异的尺度为75km，地形要素(高程和坡度)和NDVI均存在16、32、64km和128km等几个景观特征尺度。辽河流域属于大陆性温带气候，其降水受副热带高压和夏季风等大气环流因子影响［27］。这些大尺度影响因子对辽河流域不同区域的影响不一样［28］，造成了辽河流域降水大尺度上的空间差异。在一个区域的古地理分化、地貌的形成过程中，地形地貌和植被其实是相互作用和影响的［29］，因此，两者出现类似的景观变异尺度不难理解。#p#分页标题#e# 空间变异性也反映了一个要素的景观单元在空间上的可区分能力。影响地表水生态系统的环境要素主要包括地质、地貌及水文等。不同的环境要素影响水生态系统的表现尺度不一样。由于降水本身空间变异尺度较大，它作为水文循环过程的一部分，对水生态系统的影响主要表现在大尺度范围，主要体现在对水量(径流)的影响。虽然它在较小尺度上同样会影响水生态系统特征，但由于这些尺度上的降水空间差异较小，对水生态系统空间变异造成的影响也要小得多，其空间区划能力也相应较差。地形要素和植被不仅可以通过水文过程影响水生态系统，它们本身格局的变化所造成的生境差异同样会对水生态系统带来很大影响。因此，这种地表特征的空间差异性对水生态系统产生影响的尺度比降水要广泛的多，而且同时对水生态系统的水量和水质都有影响。结合前面对水生态一、二级分区大小的讨论，可以大致确定降水对空间的区划能力应在水生态一级分区范围内，地形要素(高程、坡度)和NDVI在水生态一、二级分区范围内都具有较好的空间区划能力。 3．2结论 本文采用高程、坡度、NDVI以及月降水量这几个指标对辽河流域地形、植被和降水等环境要素的空间变异尺度进行了分析。结果表明，辽河地形要素在16、32、64和128km这几个景观尺度上都有明显的空间变异性。植被(NDVI)则在32km和128km尺度上有略为明显的空间变异性。降水的空间依赖程度最为显著的景观尺度约为75km，当然，受降水观测数据的空间分辨率影响，无法检测出小尺度上是否也存在明显的空间依赖性。在界定流域各级水生态分区大致范围基础上，可以初步确定文中几个环境要素适用的分区等级。降水指标适用于流域水生态一级分区，而地形(DEM、坡度)和植被(NDVI)则在水生态一、二级水生态分区中均可应用。当然，本研究基于辽河流域完成，我国各大流域之间自然地理和环境特征相差较大，本研究结果在其他流域是否适用，有待研究。
