multiScaleR：一种用于多尺度生态建模与尺度效应估计的通用化新方法及其性能评估

《Landscape Ecology》：multiScaleR: a generalizable approach for multiscale ecological modeling and scale of effect estimation

本研究针对景观生态学中空间尺度效应(scale of effect)估计方法存在的主观性强、计算效率低等问题，开发了R包multiScaleR。该工具通过核函数加权优化景观变量，实现了尺度参数(σ)与回归系数(β)的同步估计，模拟表明其能高精度还原真实参数，但需要较大样本量(≥100)支持。该包支持多种回归框架(unmarked/spaMM/glmmTMB)，为空间生态学家提供了高效、灵活的分析方案。

　　

在探索物种分布、迁徙规律和生态互作的过程中，景观生态学家始终面临一个核心难题：如何确定景观变量影响生物响应的最佳空间尺度？这个被称为"尺度效应(scale of effect)"的关键参数，传统上往往依赖于研究者的主观判断或数据可获得性，而非生态学理论本身。尽管移动窗口法和固定缓冲区分析仍是当前主流方法，但其依赖预先定义的尺度使得研究结果缺乏客观性和可比性。

近年来，一些创新工具试图解决这一挑战。R包'siland'和'scalescape'通过核函数加权方法将尺度选择融入回归模型，而贝叶斯潜在指标尺度选择等完全概率方法则通过层次建模框架整合尺度选择。然而，这些方法在可及性、灵活性或计算效率方面仍存在明显局限。正是在这样的背景下，William Peterman开发了multiScaleR这一全新工具，旨在为生态学家提供一个稳健、可重复且通用化的尺度效应估计框架。

这项发表在《Landscape Ecology》的研究，不仅介绍了multiScaleR包的功能特性，更通过系统的模拟分析揭示了尺度效应估计的数据需求与局限性。研究人员发现，虽然尺度参数(σ)和回归系数(β)能够被高精度地同步估计，但要获得可靠结果需要相当大的样本量支持——这一发现对传统上依赖小样本(76%的研究样本量<100)的景观生态学研究提出了重要挑战。

为了开展这项研究，作者主要采用了以下几种关键技术方法：首先，利用核函数加权法(包括高斯核、指数核、指数幂核和固定缓冲区核)计算距离加权的景观变量；其次，通过最大似然估计框架同步优化尺度参数和回归系数；第三，采用C++编码和并行计算技术提升大数据集的处理效率；最后，通过模拟数据分析评估方法在不同情境下的性能，包括样本量、数据类型、空间自相关等因素的影响。

样本量和数据类型的影响

通过模拟不同样本量(25-200)和数据类型(高斯分布、二项分布、泊松分布)的情景，研究发现随着样本量增加，尺度参数(σ)和回归系数(β)的估计准确性和精度均显著提升。泊松分布数据由于方差与均值相等的特性，表现出最优的参数估计性能，而二项分布数据因信息含量较低，估计不确定性最大。值得注意的是，景观栅格数据的类型(二值分类 vs. 连续)对参数估计质量影响不大。

景观效应大小的影响

当效应大小(β)较小时(如β=0.1)，即使在样本量为200的情况下，尺度参数(σ)的估计仍存在高度不确定性。只有当β≥0.5时，σ才能在各种样本量下被准确估计。这一发现强调了在景观生态学研究中，强效应关系对可靠尺度估计的重要性。

空间自相关的影响

通过对比空间模型与非空间模型的性能，研究发现未考虑的空间自相关虽然不会导致参数估计的系统性偏差，但会显著增加估计值的变异程度。包含Matérn随机效应的空间模型能有效消除残差空间自相关，提升估计精度。

点独立性的影响

针对采样点空间独立性的担忧，模拟显示即使采样点间的景观存在广泛重叠(尺度效应范围大于点间距)，σ和β仍能被无偏估计。更重要的是，通过适当的尺度优化，大多数情况下能够消除由景观特征引起的空间自相关。

多尺度效应估计

在最复杂的多变量情景中，multiScaleR能够同时准确估计多个景观变量的尺度参数和回归系数。然而，当效应大小较小时(β=0.25)，即使样本量达到200，尺度参数的估计仍可能出现较大误差(28%的模拟中误差≥50%)。当样本量增至1000以上时，即使是四变量模型的参数也能被准确估计。

实例分析

通过美国俄亥俄州东南部地区的实际案例，研究展示了multiScaleR的完整工作流程。基于300个采样点的模拟数据，该方法成功识别出森林(σ=577m)、耕地(σ=264m)和建设用地(σ=1310m)的尺度效应，其预测丰度图与真实景观高度相关(r=0.98)。模型选择结果表明，BIC比AICc更能可靠地识别真实模型。

这项研究的核心结论强调，虽然multiScaleR为尺度效应估计提供了强大而灵活的工具，但其可靠应用需要充分考虑数据特征和分析目标。对于信息含量较低的二项分布数据或效应较弱的景观变量，需要更大样本量支持；而对于存在空间自相关的情况，建议使用空间模型以获得更精确的估计。

该研究的重大意义在于为景观生态学提供了首个集尺度优化、模型选择、空间预测于一体的完整分析方案。随着大型生态监测数据(如繁殖鸟类调查、相机陷阱网络)的日益丰富，multiScaleR使得基于大样本的尺度效应假说检验成为可能，有望推动景观生态学从描述性分析向机制性理解的重要转变。