當景觀生態(tài)學從20世紀80年代中期發(fā)展成一門完整的學科體系時，我們明確了，關(guān)于空間異質(zhì)性的生態(tài)學重要性，以及研究大區(qū)域生態(tài)格局和過程的重要性，這樣的想法很多很多，遠遠領(lǐng)先于實證研究。許多都是一些敢想不能為的事兒。以前，遙感數(shù)據(jù)是稀缺的，非常昂貴也難以操作，數(shù)字形式的空間數(shù)據(jù)也不易獲得，計算能力受到很大的限制，這是客觀上的原因，主觀上呢，在科學界和資源管理界，也的確對許多“新潮”的想法持懷疑態(tài)度，甚至充滿敵意。四十年后的今天，我們看到，雖然空間異質(zhì)性的原因和后果仍然是研究的核心，但景觀生態(tài)學已經(jīng)大不相同了。

那么，我們現(xiàn)在就來看看伴隨景觀生態(tài)學發(fā)展的工具。

在20世紀50年代，世界上最強大的計算機是一臺巨大的機器，填滿了一個大房間。而今天我們可以在口袋里放一臺計算機，其速度大約是原來的100萬倍，數(shù)據(jù)量是也是100萬倍，其大小比早期計算機小100萬倍。而且，計算機的范圍和多樣性也得到了發(fā)展，幾乎每個家庭，每個企業(yè)都擁有許多電腦，而且我們的汽車、手表、電話、電視和其他許多日常用品中都有電腦。如今，計算機為景觀生態(tài)學提供了一系列工具，如地理信息系統(tǒng)（GIS）參與的景觀分析工作，還有數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫存儲環(huán)境信息，用虛擬現(xiàn)實技術(shù)模擬環(huán)境變化。同時通訊技術(shù)的進步，從3G到4G，再到現(xiàn)在的5G，意味著這些資源隨時隨地可在線使用，因此任何人，在任何地方，都有可能獲得“電子科學”。

信息革命也在改變我們看待周圍世界的方式。其實，每一個時代都把它的關(guān)注點投射到周圍的世界。在工業(yè)革命過程中，特別是十九世紀，機器和機械論的世界觀支配著人們的思想。那個時候，基于機器的思想主宰了科學，世界也被看做是一臺偉大的機器。何以見得呢？比如，當時的行星被描述為像鐘表一樣圍繞太陽轉(zhuǎn)；生物也被看做是一個工廠，有能源生產(chǎn)和運輸、廢物處理和中央控制系統(tǒng)。

那么，在當今的信息革命中，當然也會出現(xiàn)一種新的世界觀。我們把今天的自然看作什么呢？經(jīng)常被看作是一臺偉大的計算機，我們必須去發(fā)現(xiàn)其中運轉(zhuǎn)的程序，有人稱這種思想是自然計算。這種自然計算的思想與生物學很擬合，人們把遺傳密碼比作計算機程序，因為它包含了構(gòu)建新生物體的“配方”。核糖體這個制造蛋白質(zhì)的細胞器，類似于信息處理器，因為它們能“讀取”從DNA轉(zhuǎn)錄的遺傳信息，并根據(jù)其指令輸出蛋白質(zhì)。感官感知那就是處理數(shù)據(jù)的輸入，動物交流就是信息從一種動物傳遞到另一種動物，以及隨后對這些信息進行解釋處理，而動物則表現(xiàn)得好像它們是按某種方式行事一樣。

可以毫不夸張地說，自然不僅可以被視為計算，而且是高級計算，已經(jīng)與生物學越來越難以區(qū)分，這是因為計算機正面臨著要越來越多地處理類似于生物或生態(tài)系統(tǒng)的問題。例如，在提高處理能力的驅(qū)動下，計算機已經(jīng)從單芯片發(fā)展到多處理器，再到分布式處理，最后發(fā)展為成群的處理機構(gòu)。為了解決這些問題所帶來的日益復雜的挑戰(zhàn)，計算機已經(jīng)將目光投向了生命系統(tǒng)，這些系統(tǒng)已經(jīng)進化出了應對復雜性的方法。其結(jié)果是計算機借助生物學的靈感，這些概念就包括元胞自動機、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡和群體智能。在我其他相關(guān)的課程中，我會介紹這些內(nèi)容，有興趣的可以找一找。雖然我們這里類比為計算有些字面化，但自然計算的概念，的確有助于解釋生態(tài)學和許多其他自然現(xiàn)象某些方面的問題。這也說明，傳統(tǒng)的科學研究方法本身~不足以讓我們充分理解復雜的系統(tǒng)和過程。

這是我們在試圖解決復雜性科學的時候所提出的挑戰(zhàn)，復雜性關(guān)注的是世界的組合方式，這似乎與傳統(tǒng)的科學研究方法恰恰相反。怎么理解呢？傳統(tǒng)科學是把東西拆開，獨自檢查每一件東西，這就是所謂的還原論方法。歷史上，還原論方法對科學很有幫助，現(xiàn)代技術(shù)的奇跡都是這種方法成功的證明。其原則很簡單：“分而治之”。如果你想理解一些復雜的東西，那么就把它分解成它的組成部分，并弄清楚它們是如何工作的。如果有必要，繼續(xù)劃分，直到你達到一個簡單到可以理解的程度為止。如果你想知道一種植物在不同條件下的表現(xiàn)，那么就必須把它放在生長室中，對呼吸作用、光合作用和生長進行精確測量，這樣你可以找到它們之間的因果關(guān)系。你可以改變溫度、改變光照，看看它們對光合作用的影響，結(jié)果不僅可重復，還可預測。有了這些信息，你不僅可以理解為什么植物在某些環(huán)境下生長得更好，而且還可以準確地預測它在其他環(huán)境中的生長情況。

現(xiàn)在的問題是，世界并不總是以簡單的方式拆分自己。當你把東西撕成碎片的時候，你會了解到各個部分，但是當你把它們重新組合起來時，會發(fā)生意想不到的事情。例如，在一個生長室中對單個植物進行實驗，你可以了解植物對光、水等的反應。但當它在野外生長時，會受到許多影響，包括其他植物的影響。在野外條件下，實驗室結(jié)果往往不可重復。沒有一個實驗室的實驗可以解釋所有可能影響野外動植物的因素。我們不知道把幾個事情放在一起會發(fā)生什么，這就是復雜性研究的意義所在，而這樣的問題在科學中比比皆是。

在許多領(lǐng)域，科學家發(fā)現(xiàn)他們需要開發(fā)新的方法來處理事物之間相互作用時產(chǎn)生的問題。這意味著傳統(tǒng)的方法需要用新的方法和思想加以補充。簡而言之，除了我們要理解部分之外，還必須了解整體是如何從這些部分中產(chǎn)生的。生態(tài)學已經(jīng)發(fā)展出許多認識生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)在復雜性的思想，如多樣性和食物網(wǎng)等概念。而信息科學革命所做的，則是提供新的工具，以比之前更直接的方式來處理復雜性。而我們在景觀生態(tài)學中對尺度問題的關(guān)注，隱含著要比“傳統(tǒng)生態(tài)學 ”處理更大幅度的研究，就必須借助于現(xiàn)代化的工具，所以，景觀生態(tài)學是隨著技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展。那么，下面我們對這些具體的技術(shù)做一個總結(jié)。

從上個世紀70年代中葉開始，生態(tài)科學發(fā)生了重大變化，野外實驗的設(shè)計技能和嚴謹性都有了很大提高，數(shù)學理論的發(fā)展，以電腦為工具的分析能力的提高，以及獲取和檢索數(shù)據(jù)能力的加速。這使得采用更復雜的統(tǒng)計測試、計算密集的模擬模型，都成為可能，為利用諸如衛(wèi)星數(shù)據(jù)和GIS之類的東西成為可能?？焖?、廉價的計算機，它們變得越來越快。大約每18個月翻一番，這就是著名的摩爾定律。我們現(xiàn)在擁有了具有千兆次浮點運算能力的普通臺式計算機，甚至手機都在逐漸達到這樣的計算能力。

在計算機技術(shù)的支持下，參數(shù)統(tǒng)計得到了巨大發(fā)展，比如包括t檢驗、方差分析、回歸分析，已經(jīng)非常強大了，它們從20世紀30年代左右就開始出現(xiàn)了。接觸過統(tǒng)計學的都應該知道，參數(shù)統(tǒng)計，有一個關(guān)鍵的假設(shè)是樣本獨立性。但事實是，現(xiàn)實世界充滿了空間自相關(guān)，傳統(tǒng)的統(tǒng)計技術(shù)，并不能處理這種相關(guān)性，所以必須在數(shù)據(jù)收集過程中竭盡全力消除這種空間相關(guān)性。如果消除呢？確保各樣本所采集的地方相隔的距離足夠遠，應該是可以消除的。但是，如果我們反過來想，讓這種空間相關(guān)性為我們所用，是不是更好？我們希望能夠?qū)σ欢臻g進行分析，并從這個地塊中提取數(shù)據(jù)，其結(jié)果可以投影到更大的區(qū)域，然后就獲得了一張包含某些要素的地圖擴展。事實證明，黃金開采者對此興趣最為濃厚，他們很久以前就想出了一種解決問題的方法，并由此誕生了地統(tǒng)計學。有關(guān)地統(tǒng)計學的詳細介紹，我們以后會講到。

同樣是因為計算機技術(shù)的改進，讓遙感數(shù)據(jù)處理成為一件極其簡單的事兒，而且，新型遙感平臺的出現(xiàn)，使得我們對地觀測的數(shù)據(jù)源，在時空尺度上都日益增加；基于GIS技術(shù)的計算機工具的普及，可以讓我們有效地處理大型空間數(shù)據(jù)集和地圖。遙感技術(shù)獲取數(shù)據(jù)，GIS技術(shù)處理數(shù)據(jù)，二者相得益彰，成為景觀生態(tài)學中不可或缺的數(shù)據(jù)來源和工具。我們幾乎可以肯定地說，任何一個景觀生態(tài)學研究，都離不開GIS和遙感。

在對景觀進行空間分析，建立格局與過程相互聯(lián)系的過程中，有時候需要我們高度濃縮景觀格局信息，最好能定量表達景觀格局和生態(tài)過程之間的關(guān)聯(lián)，這是與其他生態(tài)學不同的地方，真正將生態(tài)學從定性描述轉(zhuǎn)化到定量計算。20世紀80年代，由于許多新理論在景觀生態(tài)學中的應用，導致景觀指數(shù)不斷推陳出新，隨后，滲透理論在景觀生態(tài)學中廣為應用，形成了一種景觀中性模型，這就為檢驗景觀指數(shù)對景觀格局的描述能力提供了一個良好的工具。

從整個生態(tài)學來說，生態(tài)模型是生態(tài)學中發(fā)展最迅速的領(lǐng)域之一。傳統(tǒng)生態(tài)學研究手段，包括樣地試驗、野外調(diào)查和實驗室觀察，這都是在有限的時間尺度和空間尺度內(nèi)完成的，也是可靠的。但對于大時間尺度和大空間尺度的生態(tài)過程，那就無法依靠這些傳統(tǒng)的生態(tài)學手段來完成了。而這個時候，模型的發(fā)展，憑借其生物生態(tài)機理以及數(shù)學物理函數(shù)的設(shè)定，能夠表現(xiàn)出相當?shù)膬?yōu)越性。雖然生態(tài)學模型有這樣那樣的問題，但這并不能阻礙模型化的生態(tài)學研究進程和趨勢。在景觀生態(tài)學的發(fā)展中，許多方面就得益于生態(tài)模型的開發(fā)。

好了，有了這些認識，我們就可以理解，為什么我們在生態(tài)學上真正對尺度概念的認識，是在20世紀80年代突然出現(xiàn)的。在之前的社會發(fā)展階段，由于受科學認知水平、財力、時間和精力等方面的限制，很多研究只能在離散或單獨的個別尺度上進行。所以，我再次強調(diào)一下，技術(shù)的發(fā)展對于學科的進步的確有非常大的作用。

但現(xiàn)在我們面臨的許多生態(tài)學問題，特別是那些被認為是緊迫的生態(tài)學問題，往往時間跨度為幾十年甚至上百年，空間范圍是區(qū)域性的或者全球性的。但傳統(tǒng)生態(tài)學研究，大多數(shù)還只能在小范圍、短時間內(nèi)進行直接測量，這就碰到了一個問題，在小尺度上測量的格局，在大尺度上不一定成立，而在小尺度上多見的過程也不一定在大尺度上占優(yōu)勢。因此，我們現(xiàn)在碰到的生態(tài)學緊迫問題，看來是不能通過將局地測量的結(jié)果直接擴大到更大的區(qū)域和更長的時間。那么，要解決這些緊迫的生態(tài)學問題，就必須依靠技術(shù)的發(fā)展和應用。我們前面提到的五個方面的技術(shù)，恰好就是適應這個時代的技術(shù)，它們就在適當?shù)臅r候出現(xiàn)了。

有時候我在思考一個問題，當社會發(fā)展遇到一些瓶頸的時候，一個的新的技術(shù)，甚至是一系列配套的技術(shù)到了，讓我們搞不清楚究竟是這個瓶頸驅(qū)動了這個技術(shù)，還是新技術(shù)努力在尋找其應用場景?？傊?，就是這么恰如其分地走到了一起。好，這個話題再講下去就跑題了，這節(jié)課就到這里，同學們再見！