基于生态信息诊断框架的杉木人工林生物量生态预测研究

森林生物量会直接影响森林生态系统服务的评估。如何运用景感生态学,准确预测区域尺度下森林生物量的时空演变趋势,是关乎国家重大方针政策制定和生态产业体系建设的关键性战略课题。本研究目的是构建一套生态信息诊断框架,优化趋善化模型（3PG2模型）结构,解决由于模型结构设计所导致在森林景感营造过程中生态预测的不确定性。以杉木林分布广泛的福建南靖县为研究区域,选择合适的阈值范围和空间统计分析识别出模拟生物量的不确定性区域,构建包含Geogdetector软件、遗传技术和计算机程序3个部分组成的生态信息诊断框架,使用Geogdetector软件阐明多重因素交互作用对模型模拟的影响及机理,采用遗传技术优化模型结构以提升模拟精度,运用计算机程序和3PG2模型准确预测区域尺度杉木林生物量的时空演变趋势。结果表明：林龄是导致3PG2模型生物量模拟结果不确定性的主导因素。通过景感生态学（谜码数据和趋善化模型）构建的生态信息诊断框架可以准确预测森林生物量,实现区域尺度上的可持续森林管理。     

湿地水文生态学模型的理论与方法

定量模拟生态模式与水文机制间的关系是当前生态学、水文学和湿地科学的一个热点研究领域。本文介绍了湿地水文生态学的概念、多学科理论体系以及跨学科特征,概括了湿地水文生态模型构建原理与方法,及国内外研究进展和特点。分析了湿地水文生态模型存在的尺度冲突、模型变量选择与模型不确定性,缺少有效校验方法等主要问题。指出湿地水文生态模型未来发展中与新兴交叉学科和地学信息技术耦合的特征由当前数学模型为主逐步过渡到物理模型的趋势。本文还以内陆平原淡水湿地为例,构建了以生境湿度特征为核心的湿地水文生态概念模型,同时设计了一个在集水区尺度上基于RS和GIS方法的湿地水文生态模型范式,以便于增加对此类模型的理解和认识。     

农业面源污染管理政策调控仿真模型研究进展

农业面源污染因其分散性、滞后性和不确定性而成为环境治理的难点。面源污染物迁移转化过程的模拟模型发展迅速,而农业面源污染管理政策仿真评估模型研究相对较为滞后。系统梳理与分析了自上而下宏观目标约束、自下而上微观行为传导及宏观与微观上下耦合三类政策仿真模型研究进展,总结了当前模型的基础理论与方法的优势与不足。本文提出了融合流域水系统过程规律认知,构建宏观政策目标自上而下约束与微观主体行为自下而上传导耦合的农业面源污染政策仿真模型,实现政策仿真模拟在国家、区域、流域与栅格跨尺度上的嵌套传导、参数互验与系统预测,以解决因农业面源污染防治主体的多元性与防治对象的广泛性特征所导致的复杂性系统难题,使得政策效应模拟仿真结果空间显性化,进而实现农业面源污染控制的政策管理由粗放型向精准化方向迈进。     

基于AnnAGNPS模型的三峡库区秭归县非点源污染输出评价

非点源(NPS)污染已成为全球关注的环境问题。由于NPS特点、实验手段和监测数据的局限,其研究多采用数学模型进行时间和空间模拟。模型模拟提供了一种成本低效率高的手段来评定区域非点源污染。选择连续农业非点源污染AnnAGNPS(Annualized AGricultural Non-Point Source)模型,构建该模型数据库,模拟秭归县黑沟、兰陵溪、杉木溪等3条典型流域和县域径流、泥沙和营养物质的输出。结果表明：AnnAGNPS模型对3条典型流域的径流模拟能力高于对泥沙和养分的模拟,径流模拟误差均在可接受范围之内,说明模型中采用的径流预测(SCS曲线)法对研究区的地理气候条件是适用的;对3条典型流域泥沙输出模拟误差较高,对氮磷等养分输出模拟的误差最高,通过调整RUSLE和HUSLE等子模型的输入参数来减小泥沙模拟误差;对小型降雨径流事件,模型泥沙、养分模拟误差有偏大趋势,对较大降雨径流事件,模型泥沙和养分模拟误差有偏小趋势;2006年秭归县县域模型模拟的地表径流量为363 mm,泥沙输出为19.6 t/hm2,总氮输出为122 kg/hm2,总磷输出为28 kg/hm2,有机碳输出为581 kg/hm2,模拟结果与相关文献研究和政府统计数据较为相符;AnnAGNPS模型对NPS污染物输出模拟具有一定的不确定性,但作为一个较好的高级农业流域管理工具,该模型可以在三峡库区地理气候条件下使用。     

区域气候模式与作物模型联接的影响评估模拟实验及不确定性分析

利用英国Hadley中心开发的区域气候模式RCMPRECIS(网格分辨率50km×50km),与经过田间试验资料和历史气候资料验证和校准过的CERES系列作物模式相结合,就区域气候模式与作物模式联接的影响评估方法及其不确定性进行了评估。结果表明,相对于大气环流模型来说,区域气候模式与作物模型的结合省去了随机天气发生器的中间环节,减小了不确定性产生的因素。在站点模拟上,该方法在平原地区的模拟效果较好,而山区的模拟效果较差,但如果能用实测天气数据对模拟的天气数据进行验证,模拟效果明显提高。在区域模拟上,该方法可以较好地体现出产量变化的空间分布规律,但由于空间数据的限制,模拟产量与实际产量的偏差较站点水平要大。     

宏观生态系统科学整合研究的多学科知识融合及其技术途径

综合认识大尺度的宏观生态系统结构功能、空间变异和动态演变的过程机理和模式机制,实现对生态系统变化及其对人类福祉影响的定量模拟、科学评估和预测预警,服务生态系统的利用保护及调控管理,是当代宏观生态系统科学的重要发展方向,正在孕育并形成大尺度的宏观生态系统科学整合生态学(IEMES)研究新领域。本研究通过对宏观生态系统科学整合生态学研究的基础理论、多学科知识融合途径及其关键技术问题的系统分析,形成以下几个基本认识: 1)宏观生态系统科学整合生态学研究是以区域、大陆和全球尺度的宏观生态系统为研究对象,采用多学科知识融合方法和技术,致力于解决人类社会发展的食物安全、资源安全、生态安全、环境安全等重大资源环境问题。2)宏观生态系统科学整合生态学研究的基本科技任务是: 理解宏观生态系统的结构功能基本属性,监测生态系统状态变化,解释生态系统时空演变规律,认知生态系统运维过程机理,定量评估生态系统功能状态及服务能力,预测生态系统动态演变及地理格局,预警生态系统变化及生态环境灾害。3)宏观生态系统科学整合生态学研究需要重新构造“多源数据分析-多模型模拟-多学科知识融合”的理论和方法学体系,发展“多尺度观测、多方法印证、多过程融合、跨尺度模拟”的多学科知识融合关键技术。4)大陆尺度的地基-空基-天基多时空尺度生态系统观测试验网络是承载多学科知识深度融合研究的基础科技设施,需要围绕区域、大陆和全球尺度的宏观生态系统科学问题,发展多要素-多过程-多界面-多介质-多尺度-多方法的多学科维度生态学知识融合关键技术。     

陆地生物圈模型的发展与应用

陆地生物圈与大气圈和水圈之间能量、水和碳氮等元素的交换和循环对整个地球系统产生了深刻的影响。陆地生物圈模型(TBM)是研究陆地生态系统如何响应和反馈全球变化的重要方法和工具。通过对从生态系统到区域和全球陆地生物圈不同空间尺度的植被动态、生物地球物理和生物地球化学循环过程、水循环和水文过程、自然干扰和人类活动等过程时间动态的模拟, 陆地生物圈模型被广泛地应用于评估和归因过去陆地生物圈的时空变化和预测陆地生物圈对未来全球变化的响应和反馈。该文简要回顾了陆地生物圈模型的发展, 总结了模型对陆地生态系统主要过程的刻画和模型在生态系统生态学的应用, 并对未来陆地生物圈模型的发展和应用进行了展望。     

人工神经网络模型及其在农业和生态学研究中的应用

对于一些复杂的农业生态系统,人们对其生态过程了解较少,且这些系统的不确定性和模糊性较大,用传统的方法难以模拟这些系统的行为,神经网络模型因为能较精确地模拟这些系统的行为,而引起生态学者们的广泛兴趣。该文着重介绍了误差逆传神经网络模型的结构、算法及其在农业和生态学中的应用研究。误差逆传神经网络模型一般采用三层神经网络模型结构,三层的神经网络模型能模拟任意复杂程度的连续函数,而且因为它的结构小而不容易产生与训练数据的过度吻合。误差逆传神经网络模型算法的主要特征是:利用当前的输入误差对权值进行调整。在生态学和农业研究中,误差逆传神经网络模型通常作为非线性函数模拟器用于预测作物产量、生物生产量、生物与环境之间的关系等。已有的研究表明:误差逆传神经网络模型的模拟精度要远远高于多元线性方程,类似于非线性方程,而在样本量足够的情况下,有一定的外推能力。但是误差逆传神经网络模型需要大量的样本量来保证所求取参数的可靠性,但这在实际研究中很难做到,因而限制了误差逆传神经网络模型的应用。近年来人们提出了强制训练停止、复合模型等多种技术来提高误差逆传神经网络模型的外推能力,也提出了Garson算法、敏感性分析以及随机化检验等技术对误差逆传神经网络模型的机理进行解释。误差逆传神经网络模型的真正优势在于模拟人们了解较少或不确定性和模糊性较大系统的行为,这些是传统模型所无法实现的,因而是对传统机理模型的重要补充。     

土壤养分循环实地采样调查方法

讨论了一种在区域尺度上研究生态系统中土壤养分循环的样区采样及调查方法.即在满足土壤养分循环研究所要求的代表性、重现性、随机性及时间性等原则的基础上,利用地形图及航空照片等资料,在区域中选定合适面积和数量的样区后,在各样区内按统一标准采集土壤和植物样品.考虑区域土壤养分循环受自然环境条件和社会经济条件等因素的制约,野外采样过程中有必要对采样单元的实地情况进行调查记载,并就样区内所有农户的基本状况、种植业结构及肥料投入等有关土壤养分循环的影响因子进行农户调查.对我国亚热带农业生态系统中土壤养分循环进行了案例研究,探讨了该采样调查方法在土壤养分循环研究中的应用.     

单木生物量模型估计区域尺度生物量的不确定性

采用系统抽样体系江西省固定样地杉木连续观测数据和生物量数据,通过Monte Carlo法反复模拟由单木生物量模型推算区域尺度地上生物量的过程,估计了江西省杉木地上总生物量。基于不同水平建模样本量n及不同决定系数R~2的设计,分别研究了单木生物量模型参数变异性及模型残差变异性对区域尺度生物量估计不确定性的影响。研究结果表明:2009年江西省杉木地上生物量估计值为(19.84±1.27)t/hm~2,不确定性占生物量估计值约6.41%。生物量估计值和不确定性值达到平稳状态所需的运算时间随建模样本量及决定系数R~2的增大而减小;相对于模型参数变异性,残差变异性对不确定性的影响更小。     

农作物景观生态研究:概念框架与研究方向

针对当前农业系统中农作物景观变化迅速、人地关系趋于复杂、粮食安全保障需求迫切，提出景观生态学和农业科学交叉产生的农作物景观生态研究这一新兴研究方向。通过构建农作物景观生态研究的概念框架，辨明农业生产中复杂的景观等级结构，为农业可持续发展提供理论依据。综述从农业景观到农作物景观的研究变化，指出农作物景观具有高动态性、尺度性和格局复杂特征。针对由种植者、消费者、耕地及其周边自然环境组成的农业景观，需要遵循相应的生态和农业经济发展规律，研究农作物种植格局变化、农作物的社会-生态效应和农作物种植可持续性的景观生态途径。重点开展以下四个研究方面的内容，农作物景观时空动态及其形成机理、农作物种植的多功能评价与权衡、景观农艺管理措施及情景模拟、可持续的农作物景观生态评价。从而构建"格局-过程-服务-管理-可持续性"的农作物景观生态研究范式，为农业可持续发展提供综合的空间分析与管理途径，为实现农业农村现代化与城乡人类福祉提升提供科学支撑。     

Research Needs for Understanding and Predicting the Behavior of Managed Ecosystems: Lessons from the Study of Agroecosystems

Managed ecosystems are complex, dynamic systems with spatially varying inputs and outputs that are the result of interrelated physical, biological, and human decision-making processes. To gain an adequate understanding of these systems and predict their behavior, we believe that it is necessary to move beyond stylized theoretical models and loosely coupled disciplinary simulation models to what we describe as “fully integrated models.” Herein we present a conceptual framework for a more integrated approach to the study of managed ecosystems using the example of agricultural ecosystems. We then propose the implementation of a research agenda that fosters coordinated disciplinary research aimed at a better understanding and quantification of linkages across disciplinary models. Key research issues include the effects of spatial scale, the assessment of uncertainty in coupled models, and methods for collecting and analyzing spatially referenced data. Received 6 October 2000; accepted 10 April 2001.     

国内农业碳源/汇效应研究:视角、进展与改进

结构复杂、自然生态与社会经济过程交织、地域特征显著的农业碳源/汇效应存在基于内部结构、双重属性、区域尺度等多种研究视角。国内基于内部结构视角的农业碳源/汇效应研究多局限于种植业,且多以单一的碳源或碳汇研究为主;农业组分细化与组分关联的系统综合研究明显不足。在基于双重属性视角的研究中,自然生态视角侧重于碳吸收和直接碳排放,社会经济视角则聚焦于间接碳排放;由自然与经济相互割裂到相互融合的二元农业碳源/汇综合方法尚需深化。基于区域尺度视角的研究多集中在大中尺度和样地尺度,小尺度县域研究比较薄弱;农产品供应链关联的区域间碳流及减排值得关注。针对中国小规模家庭农场和种养关联的多种经营特征,农业碳源/汇效应研究应将农业产业组分、农产品碳源/汇构成解析与种养关联碳源/汇综合并重,发展和完善评估模型、提高参数本土化程度,追踪农产品生产、流通与消费等区域间碳流全过程。研究综述国内基于内部结构、双重属性和区域尺度等视角的农业碳源/汇效应研究进展,并提出基于我国农业经营特征的碳源/汇效应改进研究。     

Quantitative Industrial Ecology & Ecological Economics

This article presents a theoretical foundation for integrating three otherwise disparate areas of human thought and understanding: technology, ecology, and economics. The article presents the mathematical foundations for quantifying the biophysical (mass, energy, and informational) aspects of economic production systems and their interaction with natural systems. These mathematical relationships are required for the on-going ecological and economic design of technological production networks by enterprise management, thereby extending the scope and scale of quantitative engineering design from the domain of individual technologies to networks of technologies at enterprise, corporate, and industrial levels of technological organization.
The analytical framework extends the practical utility of ecology, as an applied natural science, from passive environmental monitoring and prediction to active institutional participation in an informational feedback control strategy pursuant to economically abating the ecological risks of industrial growth, development, and modernization at local, regional, and global levels of ecological organization. And it provides the applied natural-science underpinnings and the informational feedback control institutions required to support economics as an applied social science. In this context ecological risk-control pricing is presented as a supplement to conventional economic policies at local, regional, and national levels of economic organization.     

Role of modelling in improving nutrient efficiency in cropping systems

The applicability of models in addressing resource management issues in agriculture has been widely promoted by the research community, yet examples of real impacts of such modelling efforts on current farming practices are rare. Nevertheless, simulation models can compliment traditional field experimentation in researching alternative management options. The first objective of this paper is, therefore, to provide four case study examples of where models were used to help research issues relating to improved nutrient efficiency in low-input cropping systems. The first two cases addressed strategies of augmenting traditional farming practices with small applications of chemical fertilizer (N and P). The latter two cases explicitly addressed the question of what plant genetic traits can be beneficial in low-nutrient farming systems. In each of these case studies, the APSIM (Agricultural Production Systems Simulator) systems model was used to simulate the impacts of alternative crop management systems.The question of whether simulation models can assist the research community in contributing to purposeful change in farming practice is also addressed. Recent experiences in Australia are reported where simulation models have contributed to practice change by farmers. Finally, current initiatives aimed at testing whether models can also contribute to improving the nutrient efficiency of smallholder farmers in the SAT are discussed.     

从系统到景观:区域物质流分析的景观取向

物质流过程是考察系统属性的重要维度。区域物质流分析在研究框架、指标体系、数据集成、管理应用等方面的发展困境,都不同程度地反映了"黑箱假设"以及"系统隐喻"等产业生态学理论的应用局限性。基于整合复杂性科学、广义进化论的生态学组织层次理论,对区域物质流分析开展理论探讨,指出应在原有的"系统"思维之外引入"景观"概念,以拓展区域物质流分析的空间与认知维度。基于"从系统到景观"的理念,将景观生态学原理引入区域物质流分析,建构区域物质流分析的景观取向,并从空间结构与认知图式两个方面对这一取向的核心涵义做以解读。结合区域物质流分析的最新研究案例,从多尺度MFA的综合研究框架、物质流动过程的时空集成研究、物质流动过程的空间行为管理等几个方面,对区域物质流分析的景观取向做了进一步探讨。     

Robustness: predicting the effects of life history perturbations on stage-structured population dynamics

Matrix-based models lie at the core of many applications across the physical, engineering and life sciences. In ecology, matrix models arise naturally via population projection matrices (PPM). The eigendata of PPMs provide detailed quantitative and qualitative information on the dynamic behaviour of model populations, especially their asymptotic rates of growth or decline. A fundamental task in modern ecology is to assess the effect that perturbations to life-cycle transition rates of individuals have on such eigendata. The prevailing assessment tools in ecological applications of PPMs are direct matrix simulations of eigendata and linearised extrapolations to the typically non-linear relationship between perturbation magnitude and the resulting matrix eigenvalues. In recent years, mathematical systems theory has developed an analytical framework, called 'Robustness Analysis and Robust Control', encompassing also algorithms and numerical tools. This framework provides a systematic and precise approach to studying perturbations and uncertainty in systems represented by matrices. Here we lay down the foundations and concepts for a 'robustness' inspired approach to predictive analyses in population ecology. We treat a number of application-specific perturbation problems and show how they can be formulated and analysed using these robustness methodologies.