编辑推荐：
在复杂环境问题日益凸显的当下，传统分析方法受限。研究人员开展系统动力学（SD）在环境系统领域的研究。梳理其发展历程、核心概念等，发现 SD 能有效模拟生态系统。这为环境生态模拟提供新视角与方法，助力解决相关难题。
在现代科学发展进程中，生态领域面临着诸多复杂问题。以往生态学多聚焦于动植物的自然历史研究，随着科学的深入，人们发现生态系统涉及多尺度、多元素的复杂交互，传统研究模式难以应对。比如，全球环境退化、能源危机以及人口快速增长等问题，迫切需要一种全面且强大的分析框架来理解和预测生态系统的动态变化。在这样的背景下，系统动力学（System Dynamics，SD）建模应运而生，它有望突破传统方法的局限，为生态研究开辟新路径。
此次研究由多位研究人员共同开展，但未明确具体研究机构。他们对 SD 展开了深入探究，论文发表于《Ecological Modelling》。研究发现，SD 在环境系统模拟中具有独特优势，能有效处理复杂系统的动态变化，为解决环境问题提供有力支持。这一成果意义重大，它为学者和从业者在环境与生态系统模拟方面提供了新的思路和方法，有助于推动生态领域的研究进展，更好地应对全球环境挑战。
研究主要运用了文献综述和文献计量分析这两种关键技术方法。通过广泛查阅相关文献，梳理 SD 的发展脉络、核心概念和应用情况；借助文献计量分析，总结 SD 建模的关键进展，洞察其未来发展方向。
研究结果如下：
- SD 的发展历程：SD 起源于 20 世纪 50 年代末，由 Jay W. Forrester 在麻省理工学院提出，最初用于解决工业和企业问题。其发展经历了四个主要阶段，从初始概念化，到方法改进，再到广泛应用于生态系统和社会经济系统。在发展过程中，全球形成了多个 SD 研究群体，如北美学派、欧洲研究集群，中国相关研究也在不断发展，且全球合作日益密切。
- SD 的核心概念：SD 包含一系列重要的成对概念，如存量 - 流量关系（stock - flow relationships），存量代表系统中的积累量，流量则表示存量随时间的变化率；结构 - 行为范式（structure - behavior paradigm），系统结构决定其行为模式；因果过程（cause - effect process），明确事件之间的因果联系；循环反馈范式（loop - feedback paradigm），反馈机制影响系统的动态变化。这些概念相互关联，共同构成了 SD 理解系统运行机制的基础。
- SD 的建模流程：SD 建模工作流程可分为四个阶段。概念化阶段，明确建模目的，确定系统边界和关键变量；可视化阶段，通过系统图表展示系统结构和变量间关系；量化阶段，运用数学公式，如微分方程，对系统进行量化描述；验证阶段，检验模型的准确性和可靠性。
- SD 在生态领域的应用：SD 在不同生态层次均有应用。在种群层面，可模拟种群数量的动态变化；在群落层面，分析物种间的相互作用；在景观层面，研究生态过程的空间分布；在宏观生态系统层面，探讨生态系统的整体功能和变化趋势。同时，SD 还展现出良好的空间建模能力，能够处理生态系统的空间异质性。
研究结论和讨论部分指出，SD 为分析和描述环境实践中的复杂相互作用提供了系统、动态且包容的框架。它能整合多时空尺度的信息，从微观和宏观层面深入理解生态系统的演化。然而，目前 SD 建模仍存在一些不足，未来可在理论、应用和技术方面进一步探索。例如，开发更先进的建模方法，拓展应用领域，结合新兴技术提升建模效果等。这一研究成果不仅丰富了系统动力学在环境生态领域的理论体系，还为实际应用提供了切实可行的指导，对推动生态领域的发展具有重要意义，为解决资源管理、气候变化缓解等全球性问题提供了有力的技术支持和理论依据 。
