综述：重塑生态系统研究议程，以应对人类世的挑战

《Trends in Ecology & Evolution》：Revamping the ecosystem research agenda to tackle the challenges of the Anthropocene

生态系统概念历经90年发展，当前在整合地质多样性、文化多样性及复杂系统科学方面仍存挑战。通过跨学科合作、地多样性动态关联及数字孪生建模等途径，可提升生态系统预测与管理能力。

　　生态系统作为生物组织的一个基本层面，在环境决策中发挥着关键作用。自90年前由Arthur Tansley首次提出以来，尽管我们对生态系统的理解与描述已有显著提升，但许多Tansley当初指出的问题仍未得到充分解决。生态系统概念的核心在于它能够连接和协调联合国（UN）关于生物多样性、气候变化和防治荒漠化的多个公约，成为实现全球可持续发展目标的重要工具。然而，当前科学界对生态系统的认知仍然存在一定的局限性，尤其是在生态系统与环境、社会之间的关系方面。

生态系统被定义为由植物、动物和微生物群落及其非生物环境相互作用构成的动态复杂系统，通常被视为自然资本的一部分，为社会提供关键的生命支持服务。这种定义有助于将经济因素与生态保护联系起来，明确人类与环境之间的福祉关系。尽管如此，生态系统在全球范围内的分类和研究仍然滞后，目前估计大约一半的生态系统类型尚未被充分绘制和研究。与物种和遗传维度相比，生态系统在监测和研究方面的进展较为缓慢。

当前对生态系统知识的研究显示，我们在生态系统分类、地图绘制和风险评估方面取得了显著进展，揭示了生态系统关键属性（如结构、组成、功能）的重要性。我们还发现，生态系统之间存在复杂的物质和能量流动，例如海草床、海藻林和贝类床与珊瑚礁之间的联系。这些流动对于不同生态系统类型的运作具有不同的影响。此外，生态系统在非线性动态方面表现出高度的敏感性，可能导致其功能和结构从一个稳定状态迅速转变为另一个状态，这种转变被称为“制度转变”或“生态系统的转变状态”。研究还表明，大型生态系统的变化可能比小型生态系统更缓慢，但单位面积的变化更快。

近年来，生态系统的研究在识别和描述其基本原理和涌现特性方面取得了重要进展。例如，生态系统的“异速生长关系”（Allometric scaling relationships）被广泛研究，用于描述生物体的生长和代谢如何随着其整体体型变化。研究还表明，生态系统的“自催化”（Ecological autocatalysis）可能有助于形成自我促进和自我维持的物种相互作用结构。此外，生态系统“状态方程”（Ecological equation of state）的理论框架也在逐步完善，用于建立生态系统状态变量之间的关系。这些研究为我们提供了更深入的视角，有助于预测生态系统的变化趋势和制定相应的管理措施。

尽管取得了一些进展，但生态系统研究仍面临诸多挑战。首先，我们对生态系统与环境之间关系的理解仍然不够全面，尤其是在非生物因素对生态系统变化的影响方面。其次，文化多样性在生态系统研究中的作用尚未得到充分重视，许多研究仍侧重于生物过程，而忽视了社会和文化因素对生态系统功能的影响。最后，生态系统的描述和研究方法仍然存在碎片化的问题，未能充分整合生物与非生物组件之间的相互作用。

为了应对这些挑战，我们需要采取一系列措施。首先，结合地质多样性与生物多样性研究，以更好地整合生态系统中的非生物和生物组件。这需要超越将非生物条件视为“生物多样性的舞台”，而是建立一个框架，使生态系统中的生物与非生物组件相互塑造。其次，促进自然与社会科学之间的有效合作与知识共享，以弥补生态系统研究中文化多样性的不足。这包括建立包容性的科学社区，确保不同文化和背景的科学家能够平等参与和贡献，并基于地方正义和原住民知识进行研究。第三，将生态系统视为复杂系统，以克服碎片化的描述方法。这可以通过使用基于图的工具和统计方法（如结构方程建模）来揭示变量之间的因果关系，并通过数字孪生技术进行生态系统模型的预测和测试。

生态系统作为复杂系统的研究还涉及到其基本原理和涌现特性。例如，生态系统的“状态方程”可能有助于建立生态系统状态变量之间的关系，而“最大功率原则”（MPP）和“最大熵生产原则”（MEPP）则可能解释生态系统如何发展、组织和运作。这些原则的应用需要进一步验证，尤其是在不同生态系统类型中。此外，生态系统的研究还涉及到其适应性和记忆性，这些特性对于预测生态系统的变化趋势和制定管理措施具有重要意义。

在应对Tansley最初指出的问题时，我们需要更全面地理解生态系统与人类活动之间的关系。生态系统是动态的，其结构和功能可能随着时间的变化而改变。这种变化能力是生态系统适应性的体现。生态系统还具有开放性，与外部环境进行物质、能量和信息的交换。这种交换的性质和强度可能因生态系统类型而异，并且可能随时间变化。因此，我们需要更细致地研究这些交换过程，以更好地理解生态系统的变化趋势。

生态系统的研究还涉及到其基本原理和涌现特性。例如，生态系统的基本原理包括能量转换、物质循环和生物多样性维持等。这些原理的识别和应用需要进一步验证，尤其是在不同生态系统类型中。此外，生态系统的涌现特性，如适应性、记忆性和不确定性，对于预测生态系统的变化趋势和制定管理措施具有重要意义。这些特性需要通过更系统的研究来揭示，以更好地理解生态系统的变化机制。

在应对生态系统研究中的挑战时，我们需要更多的跨学科合作。这包括自然与社会科学之间的合作，以更好地理解生态系统与人类活动之间的关系。同时，也需要更多的技术手段，如遥感、数据挖掘和人工智能（AI），来支持生态系统研究的进展。这些技术手段的应用可以帮助我们更高效地提取、筛选和整合多语言文献，从而促进生态系统研究的深入发展。

总之，生态系统研究的未来充满挑战，需要我们在多个方面进行改进。这包括更全面地理解生态系统与环境之间的关系，更充分地整合生态系统中的非生物和生物组件，以及更有效地促进跨学科合作。通过这些措施，我们可以更好地应对生态系统研究中的问题，推动生态系统的保护和管理，为实现可持续发展目标做出贡献。