热性能曲线普适性规律的数学揭示及其在气候变化预测中的意义

《Proceedings of the National Academy of Sciences》：A universal thermal performance curve arises in biology and ecology

本研究针对温度对生物系统影响的机制统一性问题，由国际研究团队通过数学建模揭示了热性能曲线（TPC）的普适性规律。研究发现不同层级的生物系统均遵循指数缩放规律，从而形成统一的TPC形态（UTPC），该成果为预测气候变化下生物适应性提供了理论依据。

　　

温度对生物和生态过程具有强烈影响，热性能曲线（TPC）被广泛用于评估这种影响。研究发现，从细胞到个体、种群乃至生态系统的生物层级中，TPC始终呈现特定的不对称形态：性能随温度呈指数增长至最佳点后急剧下降。这种普遍存在的不对称形态引发了长期争论，多种机制和模型试图解释TPC现象。

通过数学推导，研究揭示了生物过程随温度的指数缩放特性，促使TPC数据和模型收敛于单一曲线（称为通用TPC，UTPC）。这表明即使在不同生物体和环境下，看似各异的TPC实际上都是同一曲线的缩放版本。研究验证了从微生物到脊椎动物、从个体生理到种群生长的数据均呈现显著的UTPC收敛现象。

UTPC现象为预测暖适应生物对温度波动的敏感性和耐受性提供了理论支撑：暖适应生物的性能对温度波动更敏感且耐受性更低。这一发现在气候变化背景下具有重要应用价值。