时空异质性是什么意思,祖上有德后人面相
异质性和丰富性是一个意思吗
异质性是一种遗传学概念，是一种遗传性状可以由多个不同的遗传物质改变所引起。而遗传异质性可以分为基因座异质性和等位基因异质性。基因座异质性病是由不同基因座的基因突变引起的。
丰富性是生物及其与环境形成的生态复合体以及与此相关的各种生态过程的总和，包括动物、植物、微生物和它们拥有的基因以及它们与其生存环境形成的复杂的生态系统，是生命系统的基本特征。
加急:空间异质性与环境异质性
宏观生态学常用空间异质性概念。有的学者和教材也称为“生境特异性”和“生境差异性”。空间异质性是说在某一较大空间内，一个地点的生境特征（土壤、水、植被）和其它地点存在差异。空间异质性导致生境多样性。（这样阐述容易让人糊涂，画个图吧） 微观生态学和遗传学常用环境异质性，这个概念强调环境对生物基因的自然选择。认为环境会随着时间和空间的改变而不同，一种环境对某基因的表现性状（比如豌豆的圆豌豆）的发展有利，有可能会存在另外一种环境对其等位基因的表现性状（如豌豆的瘪豌豆）有利。微观生态学和遗传学认为环境异质性是导致生物多样性的原因。宏观生态学对“环境异质性”概念的应用我不太清楚。如果有应用，它的定义和空间异质性差别应该不大。 利用图解，如附图：在图中的椭圆范围内，河流生境、森林生境和沼泽生境各自都不同，构成这一地区的空间异质性。而对于生活在其中的某只鸟，它飞到河边、沼泽地内和森林中时，其所处的环境是不同的，应该做这样的理解。（供参考） ps：patchness个人认为翻译为“破碎性”更妥一点，比如林相破碎，景观破碎。哪怕说成“嵌入性”（类似微软给windows打的“补丁”）都会让人好理解一点。
异质性是什么?
异质性即不均匀性和复杂性，包括时间异质性和空间异质性。异质性分析，注重要素的时间和空间分布规律，以及形成这种规律的主要影响因素。
可参考景观生态学内容，书中过去指的是“景观要素”现在改成“景观组分”服务的异质性主要是由于人们之间的互动作用(在员工和顾客之间)以及伴随这一过程的所有变化因素所导致的。正是服务的异质性使服务组织难以提供强可靠性、强一致性的服务.
异质性（Heteroskedastic）
如何准确识别自变量X对因变量Y的作用？考虑到影响Y的因素有很多，不仅包括X，也包括其他因素（也即非观测因素）。为逻辑清晰起见，我们简单把非观测因素的作用归结为Z。如果X的值变化了，Z的值也随之变动，此时你观测到的Y的变动，到底是X引起的，还是Z引起的？说不清楚。
所以，逻辑上来讲，只有在Z不变的情况下，X变了，Y也变了，你才可以说，Y的变动确实是X引起的，因为此时其他因素Z是保持不变的，也就是我们通常说的“其他因素不变”。
那么，其他因素Z不变，如果其作用被吸收进误差项（因为既然Z是非观测因素，缺乏有效测量数据，那么你在计量经济模型中是只考虑X的），其在统计上的表现之一就是误差项的方差应该保持不变（当然还有其他统计上的表现，方差不变只是“其他条件不变”这一前提的统计表现之一）。因为误差项是随机因素成分，其方差不应随X的变化而表现出系统性的差别。当把Z的效应纳入误差项后，如果Z是随X变化的（就是不同的X，其他因素Z也不同），那么这样的误差项当然就表现出“异方差”了。
从另一个角度来说，同方差假设给统计推断带来便利，因为你要估计的方差数大大减少了。不管X取何值，误差项的条件方差都是一样的，否则X每取一个值，你都要去估计一个条件方差，重复测量数据还勉强可以做到，一般的横截面数据是不可能估计出这么多的误差方差的。
研究的样本的重要属性上总是存在差异（Heteroskedasticity），比如人和人之间的消费习惯可能大相径庭，这样你记录1000个人10年的月消费数据，即便他们收入流和资产完全相同，消费流也可能截然不同。在统计性质上，这种不同表现为异方差。所以在计量模型上，横截面数据和面板数据经常出现，也可以说总会存在异质性问题。
为什么说环境污染可以跨越时空
环境污染可以跨越时空原因如下。
1、通过选择能够减轻污染的策略，可以实现环境污染跨越国界的转移，这是跨国界污染的另一个外部特性。
2、环境污染时空演进影响的回归系数各不相同，存在显著的时空异质性。
自然和社会科学中的尺度问题
在地理学、生态学、环境科学以及其他自然和社会科学研究中，研究人员常常首先需要回答以下问题：①研究在多大空间范围或多大空间分辨率（空间尺度）上进行?②在某一空间分辨率（空间尺度）上的研究结果是否能推广到其他空间尺度?这两个问题所关心的核心概念是研究的尺度问题，因此尺度问题是许多科学研究中的核心问题之一。
一般来说，尺度是指观测和描述实体、结构和过程的空间维（Marceau，1999）。生态学家定义的尺度具有两种含义：粒径（grain）和范围（extent）。前者对应于观测的最小空间采样单元，后者则指观测所覆盖的总面积（O'Neill and King，1998）。Lam等（1992）从地理学的角度，定义了三个意义上的尺度。Cao and Lam（1997）将此发展为四个意义上的尺度：①制图尺度或地图尺度，即地图比例尺，它是地图上的距离与相应的地面实际距离的比，大比例尺的地图一般提供更详细的信息；②地理或观测尺度，即研究区域的空间范围，它相应于生态学中的范围，大尺度的研究覆盖较大的研究区域；③运行尺度，指特定地学过程运行的尺度。一些研究者将其称为“作用尺度（action scale）”，运行尺度是由所研究的地学现象或过程本身决定的，而观测尺度的决定则常常具有很大主观性；④测量尺度或分辨率，空间分辨率是指研究对象的最小可分辨部分的大小，它相当于生态学中的粒径（grain）。不同尺度定义的意义如图3-1所示（Cao and Lam，1997）。在本书中，我们所讨论的尺度主要是测量尺度。
尺度转换（Scaling）是将数据或信息从一个尺度转换到另一个尺度的过程。尺度转换可以是向上尺度转换（Up-scaling），也可以是向下尺度转换（Down-scaling）。向上尺度转换也称尺度扩展，是从较小尺度观测中获得较大尺度上信息的过程，而向下尺度转换又称尺度收缩，则是将大尺度上的信息分解到更小的尺度上的过程（Jarvis，1995）。
在自然和社会科学中，尺度并不是一个新的概念。例如，在物理学中，经典的牛顿力学只适用于宏观物质世界而不适用于微观世界便是一个典型的尺度问题。地理学家、生态学家、水文学家等也很早就认识到了尺度问题的重要性，并在各自的领域对尺度问题做了大量深入研究。特别在生态学中，尺度问题得到广泛重视和非常深入的研究。
图3-1 不同尺度定义的意义
在生态学中，早在20世纪50年代，Robinson（1950）就提出了“生态谬论（ecological fallacy）”的概念以解释聚集关系到个体关系的统计推理中的误差问题。此后，尺度问题成为生态学中的一个主要研究方向。M.J.Crawley and J.E.Harral（2001）在11个尺度上探讨了植物多样性的尺度依赖性，发现植物的生物多样性统计随尺度不同而变化；在不同的空间尺度上，植物多样性有不同的生态过程决定。Carsten Rahbek and Gary R.Graves（2001）对鸟类的种群丰度进行了多尺度评价。周红章等（2000）研究了生物多样性的变化格局与时空尺度的关系。Qi and Wu（1996）利用空间自相关指数研究了尺度变化对景观结构分析结果的影响，其结果表明，随着分析尺度的变化，空间自相关指数也随着变化。Wu and Gao et al.（1997）分析了景观数据统计分析结果随空间尺度的变化。生态学中尺度问题研究的核心之一是选择合适的尺度分析生态学现象，如检测植物群落的空间结构等。他们认为，生态学的研究尺度决定可以检测到的结构和过程，应该确定对于所研究的现象或过程的最合适的尺度。在这种认识的基础上，生态学家提出了尺度域（Scale domain）和尺度门限（Scale threshold）的概念。尺度域是指随着尺度变化，特定的现象或结构不变或单调变化的区域；尺度域由尺度门限分割开。尺度门限是连续的空间尺度上一些剧烈变化的过渡区或一些重要的点。在尺度门限附近一些变量的变化会影响这个生态过程的发生。
除了尺度效应研究以及合适尺度的选择研究以外，尺度转换问题也在生态学研究中得到重视。如O'Neill 等（1986）将层次理论（Hierarchy theory）作为生态学中联系空间尺度和信息的理论框架。根据这个理论，景观被理解为一个具有连续层次组织结构的集聚实体。层次理论被广泛用于尺度转换研究中。如Pasotr and Post（1988）用层次理论评价北美北方森林对气候变化的多尺度响应；Haton and Wu（1995）利用层次理论将单个树的水分利用外推到立地的水分利用；Asner and Wessman（1997）利用层次理论检验叶子，植冠和景观水平上主动光合作用辐射吸收的控制因子。在景观生态学中，结合斑块动力学理论和层次理论，发展了层次斑块动力学理论（Hierarchical patch dynamics paradigm，HPDP）（Wu and Loucks，1995；Wu and Levin，1998）。斑块是在本质或表象上与其周围不同的空间单元，是景观的基本结构和功能单元。斑块是景观生态学中的核心概念。层次理论注重于研究由一定数量层次水平组成的景观的垂直结构，斑块动力学则注重研究水平方向上景观的空间异质性和斑块间的相互作用。层次斑块动力学理论通过结合层次理论和斑块动力学理论，提供了一个研究时空异质性、尺度和层次组织如何影响生态系统结构和动态的理论框架（Wu and Loucks，1995）。
在地理学，特别是人文地理学中，尺度效应问题也早已经得到广泛关注。20世纪50年代，McCarthy et al.（1956）在研究产业关联时就认识到：“在地理研究中，不能期望在某一尺度上的研究得出的结论能适用于其他尺度上，尺度的每一个变化都会引出新的问题，没有理由假设在某一尺度上的关联在其他尺度上仍然存在”。Openshaw（1977，1978，1979，1981，1984a，1994b）在前人工作的基础上，系统研究了地理学中的尺度效应问题，提出了著名的“可变面元问题（modifiable areal unit problem，MAUP）”，成为空间尺度效应分析的经典理论。可变面元问题源于一个事实，即存在许多不同的方式将地理研究区划分为互不重叠的面元以进行空间分析。一般情况下，定义这些面元的标准是划分面元的可操作性。其结果是，这些划分的空间面状单元常常缺少本质的地理学意义。所以，如果这些面元的划分是人为的和可变的，那么以这些面元为单元的分析结果是依赖于面元划分方式和面元大小的。人文地理学中许多统计分析，如空间分配模型、投入产出分析、空间相互作用模型以及传统的多变量统计分析等方面的研究中也揭示了可变面元问题。例如，Fortheringham 等（1991）指出：“可变面元问题给多元回归分析中的参数估计带来严重问题…对面元数据进行多变量分析的结果显然非常不可靠”。Arbia（1989）系统的研究了空间数据中尺度和聚集问题以及对数据统计特性、参数估计和显著性检验的影响。到目前为止，Openshaw关于可变面元问题的研究是对尺度问题的最系统的研究，对地理学研究方法有着深远的影响。
在水文、气象等学科中，尺度问题也被作为一个核心问题受到重视。例如，刘苏峡和刘昌明（1993）在流域水文研究子单元划分问题上，提出了“代表单元尺度”的概念。他们认为，在划分子单元规模时，大于代表单元尺度的子区域之间相互独立，而小于代表单元尺度的子区域之间则彼此空间结构相关。因此，在小于代表单元的尺度上研究问题时，必须考虑区域内各量的空间结构，不能用简单的平均方法以点代面。无独有偶，Wood等（1990）提出了代表单元面积（Representative Element Area，REA）的概念。他们发现，当子流域面积小于REA时，降雨径流关系明显受地形、土壤及雨强的空间变异的影响；而当子流域面积大于REA时，可以只对空间变异予以古典统计研究，而不用考虑其结构，对流域响应可以用简化模型模拟。同时，水文学参数的尺度转换问题也受到广泛关注，特别是结合遥感信息进行水文学参数尺度转换的方法取得很大进展（Beven and Fisher，1996）。
总的来说，在生态学、地理学以及水文学等许多领域，尺度问题受到广泛关注并得到深入的研究。概括起来，对尺度的研究主要注重：生态、地理和水文模型的尺度效应问题；进行生态或地理等现象或过程观测、模拟的合适尺度选择问题；不同尺度间信息的转换问题。由于上述领域是遥感信息的主要应用领域，因此这些领域中对尺度问题的研究，为遥感信息尺度问题的研究奠定了坚实的理论基础。