综述：探索生态复杂性的统一定义以指导生态恢复

这篇综述系统梳理了生态复杂性（ecological complexity）的多学科定义，提出其核心在于物种多样性、生态互作网络及环境变量的整合，强调通过复杂性科学（CAS）框架（如网络理论、混沌理论）指导生态修复实践，为应对埃尔顿缺口（Eltonian shortfall）和提升生态系统韧性（resilience）提供方法论支持。

　　

摘要

生态复杂性正重塑人们对生态系统实体、互作和过程的认知。作为自然恢复的核心原则，其定义长期存在学科分歧。本文融合算法复杂性理论、信息论、混沌理论和图论等多领域视角，提出生态复杂性是维持关键生态功能（如稳定性、韧性）的物种多样性及其互作网络的整合。案例表明，基于复杂性的修复方法（如系统性综述、因果循环图）能优化病害管理、再生农业和物种重引入等实践。

引言

生态系统是包含生物、非生物和人类组分的复杂适应系统（CAS）。当系统结构、功能在自然波动范围内保持韧性时，即具备完整性。当前气候变化导致珊瑚白化、热带降水减少（0.25±0.1 mm/月/1%森林损失），凸显恢复复杂性的紧迫性。然而，该术语定义模糊：Loehle（2004）视其为物种分布与群落演替的挑战；Perino等（2019）强调多营养级高连接物种的共存；Bullock等（2022）则量化为“组分数量与其连接度”。

关键概念

• 系统：遵循规则互作的元素集合，其涌现（emergence）特性超越个体总和。
• 复杂性科学：以整体论（holism）替代还原论，关注非线性因果关系。如西藏草原退化中，高原鼠兔（Ochotona curzoniae）与放牧的反馈循环揭示单一干预的局限性——鼠兔既是退化指标，亦通过微生境创造维持捕食者网络。

跨学科视角

计算复杂性理论以最小变量描述系统；信息论用熵（entropy）度量有序性；网络理论将节点中心性（centrality）作为功能重要性指标。生态学中，HPD理论强调历史-过程-动态耦合，而数学模型（如Lotka-Volterra）量化种间互作。

统一框架

生态复杂性=物种多样性×互作网络×环境反馈。其方法论工具包括：

1. 系统映射：可视化社会-生态耦合（如海草修复中的政策-营养循环联动）；
2. 个体基模型（IBM）：模拟物种行为对群落稳定性的级联效应。

案例应用

• 树病管理：真菌-宿主-气候多维互作需动态监测；
• 再生农业：土壤微生物网络复杂度提升碳汇效率；
• 物种重引入：狼（Canis lupus）回归需重建捕食-食草-植被级联；
• 海草系统：沉积物-滤食者反馈环决定修复成功率。

结论

生态复杂性作为交叉学科，整合多尺度数据与非线性思维，为修复实践提供“物种-互作”双货币评估体系。未来需将复杂性指标纳入政策框架，推动自然主导（nature-led）的适应性管理。