生态系统稳定性指标在不同数据质量下的可预测性及其对群落规模的敏感性研究

为解决生态系统稳定性量化指标在真实世界数据中的适用性问题，研究人员通过Lotka-Volterra模型模拟多物种群落动态，系统评估了Jacobian矩阵指标（multiJI/multiAR）、Fisher信息（FI）和多元变异性指数（mvi）在短时间序列和不同采样误差下的表现。研究发现稳定性指标趋势随数据质量提升而增强，但群落规模会显著降低指标可靠性，尤其对多变量Jacobian估计影响显著。该研究为基于时间序列的生态系统健康评估提供了方法论指导，并强调了物种选择对稳定性监测的重要性。

　　

在全球生物多样性持续丧失的背景下，如何准确评估生态系统稳定性成为保护生物学的重要挑战。传统生物多样性指标如Living Planet Index（LPI）主要关注物种丰度变化，却难以捕捉系统层面的稳定性特征。尽管理论研究中常用Jacobian矩阵的特征值来量化生态系统的抵抗力（resistance）和恢复力（resilience），但实际应用中面临时间序列短、采样误差大等现实约束。这种理论与实践的脱节，使得稳定性指标在政策制定中的实用性存疑。

针对这一难题，来自GW4 FRESH Centre for Doctoral Training的研究团队在《Biological Conservation》发表创新研究。通过构建包含5-25个竞争性物种的Lotka-Volterra模型，模拟了真实监测中常见的短时间序列（10-70个时间点）和采样误差（10-100%搜索努力）。研究系统评估了五类稳定性指标：基于经验动态建模的多元Jacobian指数（multiJI）、单变量Jacobian指数（uniJI）、多元自回归Jacobian指数（multiAR）、Fisher信息（FI）和多元变异性指数（mvi）。采用贝叶斯混合效应模型分析指标趋势，并创新性地引入转折点检测来界定分析窗口。

关键技术包括：1）使用Euler-Maruyama方法模拟随机群落动态；2）通过双采样误差模型模拟LPI/BIOTIME式监测数据；3）应用经验动态建模（EDM）重构状态空间；4）采用INLA平台进行贝叶斯趋势分析；5）基于主导特征值阈值判定系统不稳定性。

研究结果揭示：

1. 指标趋势的可预测性
   在5物种群落中，所有指标均能准确反映压力梯度变化，其中FI和mvi表现最优（趋势强度>0.8）。但当群落扩大至25物种时，multiJI和multiAR的可靠性下降40%，显示高维Jacobian估计对物种数量敏感。

2. 数据质量的影响
   时间序列长度对指标性能的影响呈非线性：超过30个时间点后，multiJI的预测准确率提升50%。但反常的是，高搜索努力（>80%）反而使multiJI趋势减弱，推测是因测量误差意外缓解了自相关干扰。

3. 群落规模的阈值效应
   当物种数≥15时，随机选取物种构建的multiJI出现假阳性信号（概率达65%）。而基于单物种的mean_uniJI在25物种群落中仍保持70%的准确率，支持"少而精"的物种选择策略。

4. 不稳定信号的时效性
   阈值分析显示，短期不稳定信号（<15时间点）中75%为假阳性，持续≥55时间点的信号才可靠反映真实稳定性丧失。这与野外观察到的瞬态不稳定性现象（如火灾后森林恢复期）相符。

该研究首次系统验证了稳定性指标在模拟现实数据约束下的表现规律。其核心启示在于：Jacobian类指标虽具理论优势，但在当前生物多样性监测数据条件下，简单的变异性指标（如mvi）反而更可靠。对于政策应用而言，研究建议优先采用：1）≥30时间点的数据窗口；2）生态功能关键物种的子集；3）趋势与阈值结合的判读策略。这些发现为即将到来的多维生态监测时代（如环境DNA、遥感技术）提供了指标选择框架，同时警示直接应用复杂指标可能带来的误判风险。

值得注意的是，该研究揭示的"高维诅咒"现象——即增加物种数量反而降低指标可靠性——颠覆了传统"更多数据更准确"的认知。这一发现对全球生物多样性观测网络（GEO BON）的设计具有直接指导意义，建议未来监测应平衡物种覆盖度与指标鲁棒性。研究建立的模拟评估框架，也为其他生态指标的性能测试提供了范式参考。