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复杂生态系统建模与仿真的策略探讨-生态学杂志PDF

gecimao 发表于 2019-05-27 17:24 | 查看: | 回复:

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  生态学杂志ChineseJournal of Ecology摇 2012,31(2):468-476 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 复杂生态系统建模与仿真的策略探讨* 朱建刚** (中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室,北京 100085) 摘摇 要摇 生态系统可被视为具有等级结构的复杂系统。 由于当前对复杂生态系统建模与 仿真的共性问题总结较少,导致现有建模与仿真活动的规范化和集成化程度不高,限制了 现代生态学的发展。 针对当前存在的问题,本文在提出复杂生态系统建模与仿真总体框架 的基础上,以系统与系统模型作为建模与仿真的两个主体,分别从自上而下的系统分析与 自下而上的模型实现(即系统综合)两个方面对复杂生态系统建模与仿真的策略进行了探 讨,重点剖析了复杂生态系统建模与仿真的共性基础与技术。 希望能为今后复杂生态系统 建模与仿真的具体案例研究提供一些有益的启示。 关键词摇 建模与仿真;复杂生态系统;尺度;系统科学 中图分类号摇 X171郾1摇 文献标识码摇 A摇 文章编号摇 1000-4890(2012)2-0468-09 Strategic thinking on modeling and simulation of complex ecosystems. ZHU Jian鄄gang** (State Key Laboratory of Urban and Regional Ecology,Research Centerfor Eco鄄Environmental Sciences,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100085, China). Chinese Journal of Ecology, 2012,31(2):468-476. Abstract:An ecosystem could be regarded as a complex system with hierarchical architecture. Due to the lack of standardization and integration,the current modeling and simulation of com鄄 plex ecosystems could not fit in with the further development of modern ecology. A primary rea鄄 son for thisisthat very few reviewson modeling and simulation of complex ecosystemshavebeen presented. Inthisregard,thispaperproposesageneralframeworkformodelingandsimulationof complex ecosystems. Basedontheframework,systemsand systemmodelsaretaken astwokinds of main agents,and the strategies for modeling and simulation of complex ecosystems are dis鄄 cussed in terms of two approaches-top鄄down system analysis and bottom鄄up model realization (i.e. system integration). It is intended to provide a useful guidancefor further case studies on modeling and simulation of complex ecosystems. Key words:modeling and simulation;complex ecosystem;scale;systems science. 摇 摇 现代生态学的发展已愈来愈离不开系统建模与 力、物力和时间,也可取代一些没有必要进行或无法 仿真技术。 一方面,生态学问题需要有效和实用的 进行的现场实验(杨明,2004;Macal &North,2010)。 系统建模与仿真技术得到解决,另一方面,系统建模 仿真实验以一种快速经济的方法,能够为制定生态 与仿真技术的日新月异也给生态学研究提供了更为 管理对策提供科学依据。 2)将比较抽象的生态学 有利的途径和工具。 特征与现象以动态直观的方式表现出来,短时间内 基于计算机的系统建模与仿真技术相对于传统 预演或重现生态过程。 它不受空间尺寸和时间长短 的生态学研究手段而言,具有多方面的优势:1)通 的限制,可提供有关生态学研究对象的各种数据和 过给定或调整状态变量初始值和控制参量取值,可 图形。 3)能够记录生态系统内部各组分的相互作 进行多方案、重复性的仿真实验,节省了大量的人 用,这种动态模拟通常能发现隐藏在系统层面的事 实,即涌现特征(Brecklinget al. ,2005),能够为揭示 *环保公益性行业科研专项 (201009032)和 中瑞合作项 目 各种生态机制提供基础(Odum & Odum,2000)。 (GJHZ0910)资助。 生态系统多为具有等级结构的复杂系统(Ratze **通讯作者 E鄄mail: 收稿日期:2011鄄06鄄21摇 摇 接受日期:2011鄄09鄄16 et al. ,2007;Reuter et al. ,2010)。 随着生态学研究 朱建刚:复杂生态系统建模与仿线 的逐步深入,针对复杂生态系统的建模与仿线摇 建模与仿真的框架和主体 为当前生态学研究关注的热点问题(Wu & David, 2002;Parrott,2011)。 目前,国内外已开展了不少关 1郾1摇 总体框架 于复杂生态系统建模与仿真的具体案例研究,各类 从本质看,复杂生态系统是广义复杂系统的一 系统建模与仿真技术被广泛应用,建立了种类繁多 类。 由于系统科学(包括系统工程)是应对和解决 的面向具体应用的生态学模型(李典谟等,2002; 广义复杂系统问题的有力工具,因此,复杂生态系统 Grimm et al. ,2005)。 尽管如此,当前研究普遍对复 建模与仿真完全可以参考和运用系统科学的理论与 杂生态系统建模与仿真的共性问题总结较少 方法学。 (J覬rgensen & Bendoricchio,2001),总体上仍处于一 美国工程师霍尔在 1969 年提出了用于系统工 种“破碎化冶的状态(丛沛桐等,2002),这在很大程 程(系统科学的工程技术)过程管理的三维结构,对 度上限制了现代生态学的发展。 具体表现在:一方 系统工程的一般过程作了比较清晰的说明(许国志 面,系统建模与仿真过程的规范化程度不高,在具体 等,2000)。 霍尔三维结构由知识维、逻辑维和时间 模型方法的选择、应用设计等方面缺少可供遵循的 维构成。 知识维是指完成系统工程所需的各种专业 标准,建模与仿真缺乏具有指导意义的规范化方法 知识和管理知识;逻辑维是指运用系统工程方法进 学框架;另一方面,系统建模与仿真的集成化研究明 行思考、分析和解决问题的程序和步骤;时间维是指 显不足,缺少相对稳定的生态系统建模与仿真平台, 按时间序列排列的系统工程的不同阶段。 霍尔三维 导致建模与仿真成果的继承十分困难。 结构主要适用于工程系统和社会系统。 参考霍尔三 针对当前存在的问题,本文拟对复杂生态系统 维结构,本文赋予其新的内涵,使之成为复杂生态系 建模与仿真的策略进行探讨,重点剖析复杂生态系 统建模与仿真过程亦可遵循的总体框架(图1)。 统建模与仿真的共性基础与技术,希望能为未来的 摇 摇 在复杂生态系统建模与仿真的总体框架中,逻 生态学建模与仿真研究提供有效可行的思路与途 辑维和时间维的小项均有各自的内容、目标、技术和 径,促进建模与仿真的规范化和集成化研究。 方法,它们相互影响、彼此联系,形成了一个有机整 图1摇 复杂生态系统建模与仿线摇 A general framework for modeling and simulation of complex ecosystems 470 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 生态学杂志摇 第31卷摇 第2期摇 体。 为达到最优效果,各项之间尚需要反复进行,直 2摇 系统分析的策略 至满足需求。 复杂生态系统建模与仿真的总体框架 能够为具体案例研究的开展提供必要的指导。 将此 2郾1摇 系统的再认识与边界选择 概念性的总体框架应用于复杂生态系统建模与仿真 从系统科学的视角来对生态学研究对象进行重 过程,对于提高建模与仿真的效率、减少建模与仿真 新认知,是一个有意义的议题。 系统科学认为系统 过程中的失误等具有一定的指导意义。 是一切事物的存在方式之一,都可以用系统观点来 本文重在探讨生态学建模与仿真的策略,因此, 考察,用系统方法来描述,因而从系统科学的视角来 将重点针对建模与仿真活动前期涉及到的问题进行 看,生态学的研究对象如个体、种群、群落、生态系 探讨,而对后期涉及到的问题如模型求解、检验、评 统、景观等均可视为系统科学意义上的“系统冶,它 估、更新等不纳入讨论范围。 们均符合系统科学对“系统冶的定义———相互作用 1郾2摇 从系统到模型 的多元素的复合体。 其中,生态系统是一类特殊的 复杂生态系统建模与仿真是一个逐级深入的有 系统,其基本组分为生物群落与非生物环境,即非生 序过程,虽然涉及面众多,但此过程总是围绕系统与 物环境是作为系统内部的组分而存在的。 从系统科 系统模型这两个主体而展开的,其核心是实现从系 学的视角来看,生态系统的真正的“环境冶则为系统 统到模型的过渡,而这与计算机面向对象编程(ob鄄 外部与之相关的事物的集合,如人类干扰等。 ject oriented programming,OPP)中从“对象冶到“类冶 系统边界的选择是生态学建模与仿真过程中的 的过渡存在着天然的相容性。 系统是建模与仿真活 另一个棘手问题。 任何系统都是从一定的环境中划 动的基本主体,它是相对具体的。 在实践中,具体的 分出来的,把系统与环境分开来的东西,称为系统的 建模与仿真活动是首先面向问题的,即建模与仿真 边界(boundary)。 然而,系统与环境的划分既有确 的最终目的是应对和解决现实中的各类具体问题。 定性,又有相对性。 有些系统的边界是明确的,如生 然而,无论何种问题,均是依附于系统(对象)的,即 态学意义上的个体、种群以及群落。 但另一些系统 问题的解决需要通过对系统的研究来完成。 因此可 的边界是模糊的,如生态学意义上的生态系统、景 以说,具体的建模与仿真活动是面向系统或面向对 观。 在这种情形下,系统边界的选择常常因人而异, 象的。 系统模型是建模与仿真活动的另一主体,它 如果选择不当容易产生错误的结果,因此急需提出 是对系统的抽象和概化。 系统的属性是多方面的, 一套系统边界的选择标准。 Beisner 等(2003)从模 对于大多数研究而言,没有必要考察系统的全部属 型的角度提出了一种识别状态变量与控制参量的可 性,系统模型仅是系统某方面属性的描述。 行方法,而该方法实际上也可作为区分系统内部组 在具体的生态学建模与仿真活动中,系统与模 分与外部环境的有效途径。 Beisner等(2003)认为, 型是紧密关联的。 一方面,对系统的深入研究需要 对于模型而言,一个待确定的量应该被当作状态变 借助系统模型来实现。 另一方面,系统模型的建立 量来处理,还是被当作控制参量(参数)来处理,关 则需要事先掌握有关系统属性的诸多细节。 根据系 键在于识别它与当前已知状态变量的反馈响应关 统与模型两个主体间的关系,复杂生态系统建模与 系。 如果待确定的量能够对已知状态变量的变化进 仿真一般又可分为两个步骤:一是自上而下(top鄄 行及时反馈,那么它应当被当作另一状态变量来处 down)的系统分析,二是自下而上(bottom鄄up)的系 理;相反地,如果待确定的量独立于已知状态变量或 统综合。 系统分析是对系统及其属性的解析,其主 对已知状态变量的反馈极其缓慢,则应当被当作控 要任务是弄清系统的组分构成、确定组分的关联方 制参量来处理。 同样地,对于系统而言,如果某因素 式和分析系统环境、找出驱动因素等。 系统综合则 能够对系统已知组分的动态变化进行及时反馈,则 是系统模型的实现,其主要任务是由部分来重构整 该因素也应该被视为系统的内部组分,包含于系统 体,即通过对局部的认知和模拟来把握整体的涌现 边界之内;如果某因素独立于系统已知组分的动态 特征。 复杂生态系统建模与仿真过程需要将系统分 变化或对其反馈极其缓慢,则该因素应该被视为系 析与模型实现(系统综合)相结合。 下面将分别从 统的外部环境因素,独立于系统边界之外。 再以生 这两个方面来对复杂生态系统建模与仿真的策略进 态系统为例,缘何非生物环境如此特殊,竟然包含于 行探讨。 系统边界之内? 其原因正是在于非生物环境能够对 朱建刚:复杂生态系统建模与仿线 生物群落产生有效的反馈,二者之间的交互作用不 次间或组分间的关联方式。 因此可以说,复杂生态 可忽视,因此非生物环境需要被视为生态系统的重 系统的结构是其分解信息、几何信息和拓扑信息的 要组分。 总和。 2郾2摇 系统的测度分析 在对复杂生态系统的结构(structure)进行测度 尽管具体的建模与仿真活动具有很强的针对 分析的同时,对于与结构相关的几个概念如构型 性,但在建模与仿真之初,却有必要从总体上对系统 (architecture)、格局(pattern)、组织(organization) 的各类属性进行测度分析,以增进对系统内部机制 等,也需要进行分析、加以区分。 “构型冶本质上与 的理解和掌握。 “结构冶一致,只是应用背景有所不同而已,“构型冶 复杂生态系统的测度分析可从三个方面展开: 一说主要应用于植物可视化或虚拟植物研究领域 结构分析、功能分析与过程分析。 这三个方面相互 (Godin,2000)。 “格局冶主要指空间格局,主要应用 关联,又可架构形成复杂生态系统的三维测度空间。 于景观生态学研究领域(邬建国,2000)。 “组织冶与 (1)结构。 结构是支撑和构成系统的基本属 “结构冶有所差异,仅指有序结构,主要应用于系统 性。 复杂生态系统具有等级结构,因此可依据等级 科学领域(许国志等,2000)。 理论(hierarchical theory)来对其进行分解(Wu & (2)功能。 功能分析主要是考察系统与环境发 David,2002;Ratze et al. ,2007)。 复杂生态系统在 生交互作用时所表现出的属性。 要研究系统的功 垂直方向上可分解为不同的组织层次(levels),而在 能,就必须研究系统的环境以及系统与环境的相互 水平方向上可分解为整体元(holons)。 虽然这种分 作用。 系统以外一切与其相关联的事物构成的集 解往往并非绝对,却能极大地简化复杂系统,有助于 合,称为系统的环境(environment)。 系统对环境具 增进对复杂系统内部机制的理解。 有依赖性,不存在没有环境的系统(许国志等, 在垂直方向上,层次是系统由元素整合为整体 2000)。 在系统与环境相互作用的过程中,一方面, 过程中的涌现等级,不同性质的涌现形成不同的层 环境条件的变化即外界扰动(perturbation)会对系统 次。 同时,不同层次表现出不同性质的涌现性,高层 产生影响,即引起系统的响应。 系统相对于环境所 次具有低层次没有的涌现性。 最简单的系统由元素 表现出来的任何变化,称为系统的行为(behavior)。 层次和系统整体层次构成,元素之间的相互作用可 另一方面,系统又会对环境产生作用或影响,其中系 直接涌现出整体特性,无需经过中间层次的过度。 统行为所引起的、有利于环境的作用,称为系统的功 复杂系统从元素层次开始,需要经过一系列中间层 能(function)。 次的整合、发展,才能最终形成系统的整体层次。 一 (3)过程。 过程分析主要是以时间算子为参 般说来,低层次隶属和支撑高层次,而高层次则包含 考,考察系统在时间进程中所表现出的属性。 “过 或支配低层次。 程(process)冶强调时间算子的作用,而“演化(evolu鄄 在水平方向上,整体元是整合形成系统层次的 tion)冶与“过程冶的含义接近,但更强调系统的结构、 单元。 等级理论定义的“整体元冶与系统科学定义 状态、特性、行为、功能等随时间推移而发生的变化。 的“组分冶类似,既可指代元素(不能也无需再分的 演化与过程内涵丰富,包括了系统的发生、发育、相 最小组成部分),也可指代子系统。 整体元具有两 变、老化、消亡以及系统的存续等。 其中,状态(state) 面性或双向性,即某一层次的整体元既可由低一层 随时间而变化,即为动态(dynamic),反之为静态 次的整体元整合形成,也可与同层次其他整体元相 (static)。 状态表征系统可以识别和观察的状况、态 互作用而整合形成高一层次的整体元。 势等,需要通过状态变量(state variable)来刻画。 层次和组分(或整体元)提供了关于复杂生态 (4)三维测度空间。 结构、功能和过程分析为 系统结构的分解信息(decomposition information)。 深入理解复杂生态系统的内在机制提供了切入点和 除此以外,对于复杂生态系统结构的刻画还需要提 有利途径。 但复杂生态系统的结构、功能和过程并 供其几何信息(geometrical information)和拓扑信息 不是相互独立的,需要在更为合理的视角下进行分 (topological information)。 分解信息主要描述系统 析。 因此,基于结构、功能和过程分析,并结合近年 层次或组分的类型、数目等;几何信息主要描述组分 来复杂生态系统研究较为关注的重要属性,架构形 的大小、形状、空间位置等;而拓扑信息主要描述层 成复杂生态系统的三维测度空间(图2)。 472 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 生态学杂志摇 第31卷摇 第2期摇 层次及其对应的粒度和幅度。 在确定时间尺度时,时间粒度指模拟时采取的 时间步长或时间间隔,时间幅度指模拟的最长时间 范围。 如可通过以小时作为时间粒度来模拟1周的 系统过程,也可通过以日作为时间粒度来模拟 1年 的系统过程。 建模与仿真过程以粒度为基础来完成 对幅度的模拟,幅度往往根据研究目的而设定,而粒 度往往根据数据的可获性、模拟平台的运算性能等 来设定。 在确定空间尺度时,空间粒度指模拟时采取的 最小可辨识单元或最大分辨率,空间幅度指模拟的 最大空间范围。 如可通过以小流域作为空间粒度来 图2摇 复杂生态系统的三维测度空间 模拟区域系统,也可通过以规则格网作为空间粒度 Fig.2摇 Three鄄dimensional measurement space for complex ecosystems 来模拟区域系统。 随着研究的深入,愈来愈多的复 杂系统建模与仿真需要涉及空间域,空间显式模型 摇 摇 由图2可见,整体性是结构分析重点关注的系 (spatially explicit model)已成为复杂系统建模与仿 统属性,其负向测度为受损。 整体性是系统层次或 真的一个重要发展方向(Grimm et al. ,2006;Strand 组分多元性和相关性的统一,表征系统是否具有整 et al. ,2009;Birch,2010;Looset al. ,2010)。 体的结构、功能、状态等。 稳定性是功能分析重点关 相应地,组织层次也应有粒度和幅度之分,即通 注的系统属性,其负向测度为脆弱。 稳定性表征系 过层次粒度来模拟和刻画层次幅度。 一般地,层次 统结构、行为和状态的抗干扰能力。 可持续性是过 幅度对应于复杂生态系统建模与仿真的核心和目标 程分析重点关注的系统属性,其负向测度为退化。 层次,而层次粒度对应于建模与仿真所基于的基础 可持续性表征系统结构、功能和状态维持可持续发 和支撑层次。 如可通过以个体作为层次粒度来模拟 展的能力。 结构、功能和过程的复杂性又综合表现 种群层次,也可通过以种群作为层次粒度来模拟群 为系统的复杂性。 复杂性研究已经成为当今生态学 落层次。 粒度所在层次通常低于幅度所在层次,二 研究的焦点和未来发展方向之一(Holling,2001; 者可为相邻层次,也可为不相邻的层次,从而成为跨 Anand et al. ,2010;Parrott,2010),研究内容涵盖了 层次模拟。 分岔、突变、混沌、分形、自组织、神经网络、遗传算法 总之,明确尺度的内涵对于开展复杂生态系统 等理论和方法。 的建模与仿真大有裨益。 但同时有两点需要注意: 2郾3摇 系统的尺度分析 第一,时间尺度、空间尺度和组织层次的划分是相对 近年来,尺度(scale)意识已在复杂生态系统建 的,并不是绝对的。 如景观尺度、区域尺度,它们既 模与仿真研究中不断得到强化。 然而,学术界对于 有组织层次的含义,又具有空间尺度的含义。 第二, 尺度的概念却并未达成统一的认识(Dungan et al. , 时间尺度、空间尺度与组织层次是紧密关联的,并不 2002;Wu Ratze et al. ,2007)。 相比较而 是相互独立的。 因此,在建模与仿真时,三者需要相 言,Wu和Li(2006)提出的尺度的三重概念比较全 互匹配。 建模者需要建模与仿真需求以及所具备的 面,即尺度的维数(dimensions)、种类(kinds)和组分 数据、硬件等条件,选择适宜的尺度。 (components)。 尺度的维数较为宽泛,包括时间尺 3摇 模型实现的策略 度、空间尺度和组织层次;尺度的组分较为具体,包 括粒度、幅度、取样密度、取样间隔和比例尺;而尺度 3郾1摇 模型实现的思路与途径 的种类介乎维数和组分之间,包括本征尺度、观测尺 从思维方式来看,对于简单系统,从整体出发, 度、实验尺度、分析与模拟尺度、以及政策制定尺度。 获得关于整体的数学描述,是可行的。 然而,这种从 基于上述定义,复杂生态系统的建模与仿真需要重 整体到整体的思维方式往往在研究复杂系统时失 点关注和明确的尺度包括时间尺度、空间尺度、组织 效。 复杂生态系统大多具有等级结构,因此在建模 朱建刚:复杂生态系统建模与仿线 与仿真时需要将整体论和还原论相结合,才能更好 象,反而具有更广泛的适用性(Andr佴n et al. ,2004; 地刻画系统属性。 朱建刚等,2009)。 从组织层次的角度分析,复杂生态系统建模与 3郾1郾2摇 多个核心层次的建模与仿真摇 针对多个核 仿真大体上可分为两类情形:一类是针对单一核心 心层次(多尺度)的建模与仿真,主要任务是同时模 层次的建模与仿真;另一类是针对多个核心层次 拟和刻画多个核心层次上涌现的系统属性,并重点 (多尺度)的建模与仿真。 关注层次之间的关联与转换。 多尺度建模与尺度转 3郾1郾1摇 单一核心层次的建模与仿真摇 针对单一核 换研究,既是当前生态学研究的热点,也是难点。 尺 心层次的建模与仿真,主要任务是仅模拟和刻画单 度转换(或尺度推绎)包括尺度上推与尺度下推。 一核心层次上涌现的系统属性。 这种情形下虽然所 尺度转换既可以是不同时间或空间尺度的转换与推 关注的核心或目标层次只有一个,但是对核心层次 绎,也可以是不同组织层次的转换与推绎。 本文重 的模拟也需要在对关联的其他层次进行分析和综合 点关注针对不同组织层次(但有时往往与空间尺度 的基础上来完成。 根据等级理论,在建模时一般至 等相互融合)的建模及层次间的转换。 少需要考虑3个相邻层次,即核心层次、其上一层次 针对多个核心层次的建模与仿真可以有多种实 和其下一层次(Wu & David,2002)。 现途径,但以下2种实现思路与途径最具有代表性, 当前,自下而上建模已成为近年来复杂生态系 值得进一步探究: 统建模与仿真所采取的主流方法学模式。 它从底层 一是逐级涌现途径,即利用针对单一核心层次 出发,模拟简单的单位,而非复杂的单位;主要运用 的建模方法,自下而上逐级模拟、多次涌现形成多个 局部规则进行局部控制,而非进行全局控制;让整体 核心层次,进而刻画多个核心层次上的系统属性。 属性通过底层组分相互作用而涌现,而非自上而下 从本质看,能够实现单一核心层次模拟的自下而上 做出规定(李建会,2003)。 自下而上建模的几种主 建模途径也是尺度上推的一种形式,即通过底层组 要途径见表1。 分的相互作用涌现生成核心层次的系统属性;而针 摇 摇 表1中的几种自下而上建模途径不仅适用于复 对多个核心层次的建模与仿真,需要将这种自下而 杂生态系统建模与仿真,也常被应用于复杂社会系 上建模途径逐级运用,通过不断控制和改变模型的 统、复杂经济系统的建模与仿真等。 其中,基于智能 粒度来实现。 体(又译为主体)建模又称多智能体建模(multi鄄a鄄 这种逐级涌现途径的优点是:不受数学表达的 gent modeling)或基于个体建模(individual based 限制,通过局部规则来定义和控制模拟过程;考虑了 modeling,IBM)。 智能体具有明确的目标、是自治的 组分的异质性,易于窥探系统运行的动力学机制。 并且是自适应的,如免疫细胞、植物、商人等(Grimm 但同时,这种途径也存在一些限制,主要表现在:1) et al. ,2006)。 基于格网建模是建立空间显式模型 在逐级模拟的过程中,如果层次的形成机制或主导 的主要途径。 格网可以是地理栅格(raster),如最常 过程发生变化(张娜,2007),则需要适时对组分构 见的通过GIS建模;也可以是元胞(cell),如通过元 成和局部规则进行重新定义,甚至需要对模型做出 胞自动机建模等(陈求稳等,2006)。 基于分室建模 重大修改。 2)一般需要穷尽底层所有组分来模拟 (Eriksson,1971)符合自下而上建模的基本原理,因 其相互作用,随着核心层次的增多,对底层数据量的 此也可作为自下而上建模的一种途径。 基于分室本 需求也随之增大。 更多时候,由于很难获得底层所 质上和基于盒式(box based)等一样,由于其较为抽 有组分的属性数据,因此需要根据组分的采样数据 来外推获得同一层次其他组分的数据(如插值等), 表1摇 自下而上建模的几种主要途径 Table 1摇 Typical approaches to bottom鄄up modeling 这种在同一层次上由已知外推未知的过程,与尺度 途径 特点 转换即不同层次间的外推是有显著差异的。 基于智能体建模(agent based mod鄄 组分为智能体,强调智能体的 另外,逐级涌现途径与简单的加和法或加权平 eling,ABM) 目的性、自主性和适应性 均法是有严格区别的。 加和法或加权平均法也能获 基于格网建模(grid based model鄄 组分为空间格网单元,强调空 ing) 间显式特征 得高一级层次上的系统属性值,但在这种方法下新 基于分室建模(compartment based 组分为库或分室,由建模者从 层次的形成并非源于涌现性(更多时候可能源于人 modeling) 现实系统中抽象得到 为规定),并且由于未考虑组分间的相互作用,所获 474 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 生态学杂志摇 第31卷摇 第2期摇 得的属性值仅具有统计意义。 性。 4)统计自相似性仅存在于有限多的层次尺度 二是固有关系途径,即利用各层次上均适用的 范围内,脱离有效尺度域范围,该方法将失效。 固有关系式,对多个核心层次上的系统属性进行刻 3郾2摇 模型实现的平台与工具 画。 复杂生态系统各个层次是相互关联的,从表观 面对复杂生态系统的高度复杂性和非线性,对 看,这种关联可能会以某种方式呈现,如系统各个层 其系统属性的刻画需要借助日益成熟的现代建模与 次符合自相似性等;从内在机制分析,这种关联可能 仿真技术,更需要相对稳定、高效率、可重用的计算 符合某种固有的关系式,如下面几个关系式: 机软件平台作为支撑(丛沛桐等,2002)。 在自下而 N=(1/ r)D (1) 上建模的主流模式背景下,以下2 类软件平台尤其 式(1)为分形关系式(Mandlebrot,1983;Skubalska鄄 值得参考和利用: Rafajlowicz,2005),描述了分形集的数量与长度之间 一是相对专门的主题类建模与仿真平台。 该类 的关系。 式中,D 为容量维数(分形维数的一种),r 平台围绕某个主题设计了专门的建模与仿真环境, 为覆盖分形集的盒子长度,N 为所需长度为r 的非 用户不需要进行底层开发,可直接借助其实现自下 空盒子数量。 而上的建模策略,具有很强的针对性。 当前流行的 Y=YM0 b (2) 软件平台包括:1)适合基于个体或基于agent 进行 式(2)为异速生长定律(allometric scaling laws) 建模与仿真的平台,比较成熟的如 Swarm、Repast、 (West et al. ,1997;West & Brown,2005),描述了生 NetLogo、StarLogo、MASON等,其中Netlogo近年来较 物体特征变量与生物量之间的关系。 式中,b 为标 受推崇(Railsback et al. ,2006);2)适合基于格网或 度指数(scaling exponent),通常取1/ 4 的倍数,M 为 地理栅格进行建模与仿真的平台,多用于构建空间 生物体大小(通常以生物量表示),Y 为常数,Y为生 显式模型,如各类GIS环境等。 0 物学变量,如新陈代谢速率、生命期限等。 二是较为基础的通用类科学计算环境,如 S=cAz (3) MATLAB、MAPLE、Mathematica、R 软件等。 该类软 式(3)为种鄄面积关系式(Harte et al. ,1999;Lomoli鄄 件为用户提供了较为自由的开发环境,具有相对完 no,2000;Pueyo,2006;Harte et al. ,2009),描述了物 整的工具箱与软件包,集成了人工神经网络、模糊逻 种丰富度与面积之间的关系。 式中,z 为标度指数, 辑、遗传算法等软计算方法,非常适用于复杂生态系 通常取1/ 4,A 为面积,c为常数,S为物种丰富度。 统的建模与仿线;Soetaert & Herman, 上述关系式在形式上都符合幂律(power law), 2009;朱建刚等,2009)。 预示着复杂生态系统各层次间可能存在某种共有的 在上述建模与仿真平台的支撑下,针对不同对 规律(Zeide,1991;Brownetal. ,2002;Marquetetal. , 象建立系统模型,并实现模型的开源共享、继承更新 2005)。 事实上,从广义幂律的角度看,复杂系统各 和耦合集成,必将极大地推动现代生态学的发展。 个层次的属性变量之间可能广泛存在着以幂律形式 4摇 结摇 语 表达的关系式,且变量类型并不局限于上述关系式 所提及的几类。 一旦通过理论推导和实证研究获得 复杂生态系统是广义复杂系统的一类。 由于当 某种固有的关系式,那么可基于这种固有的关系式, 前对复杂生态系统建模与仿真的共性问题总结较 实现对多个核心层次上属性变量的刻画,同时也可 少,导致现有建模与仿真活动的规范化和集成化程 实现核心层次之间的尺度转换。 度不高,限制了现代生态学的发展。 固有关系式途径的优点是,形式简单,实现过程 正如生态系统所具有的高度的复杂性,针对生 清晰。 然而,这种固有关系式途径的局限或存在的 态系统进行的建模与仿真活动也是一项复杂的系统 问题在于:1)该方法在应用时,需要首先满足自相 工程。 尽管生态系统建模与仿真过程涉及众多细 似性或标度不变性假设,否则不适用。 2)目前对于 节,但归根到底,都是围绕系统与模型这2个主体而 这类固有关系式的动力学机制尚不明确,需要进一 展开的,其核心是实现从系统到模型的过渡。 总体 步研究。 3)真实的复杂生态系统各层次间并不具 而言,复杂生态系统建模与仿真包括两个相互关联 有完全的自相似性,仅具有统计意义上的自相似性, 的步骤:自上而下的系统分析和自下而上的模型实 因此导致多层次模拟或层次间的转换具有不确定 现(又称系统综合)。 本文在提出复杂生态系统建 朱建刚:复杂生态系统建模与仿线 模与仿真总体框架的基础上,从系统分析与模型实 Anand M, Gonzalez A, Guichard F,et al. 2010. Ecological 现两个方面对复杂生态系统建模与仿真的策略进行 systems as complex systems: Challenges for an emerging science. Diversity,2:395-410. 了探讨,重点剖析了复杂生态系统建模与仿真的共 Andr佴n O,K覿ttererT,KarlssonT. 2004. ICBMregional model 性基础与技术,希望能为以后建模与仿真的具体案 for estimations of dynamics of agricultural soil carbon 例研究提供一些有益的启示。 pools. Nutrient Cycling inAgroecosystems,70:231-239. 本文重点探讨了复杂生态系统建模与仿真活动 Beisner BE,Haydon DT,Cuddington K. 2003. Alternative sta鄄 ble states in ecology. Frontiers inEcology and theEnviron鄄 的前期策略,并未对后期如模型求解、检验、评估、更 ment,1:376-382. 新等方面的策略进行讨论。 但就当前的复杂生态系 Birch JC,NewtonAC,Aquino CA,etal. 2010. Cost鄄effective鄄 统建模与仿真而言,对建模与仿真后期各项工作的 ness of drylandforestrestorationevaluatedby spatial analy鄄 共性技术也缺乏必要的提取与总结,因此该方面的 sis ofecosystemservices. Proceedingsof theNationalAcad鄄 emy of Sciences of the UnitedStates of America,107:21925 研究工作也亟待展开。 -21930. 当前不同学科的交叉与融合已成为学术发展的 Breckling B,Muller F,Reuter H,et al. 2005. Emergent prop鄄 必然趋势,因此,需要时常从跨学科的角度对某一研 erties in individual鄄based ecological models—introducing 究领域已有的研究结果重新进行审视。 尽管将系统 case studies in an ecosystem research context. Ecological Modelling,186:376-388. 科学应用于生态学研究已取得了一些成果,但仍有 BrownJH,GuptaVK,LiBL,etal. 2002. Thefractalnatureof 必要继续推进和不断强化此方面的工作。 就复杂生 nature:Powerlaws,ecologicalcomplexityandbiodiversity. 态系统建模与仿真而言,有必要继续将复杂生态系 Philosophical Transactions of the Royal Society of London, 统置于广义复杂系统背景下,借鉴和应用系统科学 Series B,357:619-626. Dungan JL, Perry JN, Dale MRT, et al. 2002. A balanced 和复杂性研究的理论和方法,指导复杂生态系统建 view of scale in spatial statistical analysis. Ecography,25: 模与仿真活动,推动现代生态学向更加规范化和集 626-640. 成化的方向发展。 Eriksson E. 1971. Compartment models and reservoir theory. AnnualReview of Ecology and Systematics,2:67-84. 致摇 谢摇 吕永龙先生阅读本文初稿并提出了宝贵修改意见, Godin C. 2000. Representing and encoding plant architecture: 同时帮助修改了英文摘要;余新晓先生、王铁宇博士在论文 A review. Annals of Forest Science,57:413-438. 成稿过程中给予了指导和帮助,在此一并谨致谢忱! Grimm V,Revilla E,Berger U,et al. 2005. 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  ·夏季南亚高压与邻近上对流层下平流层区水汽变化的联系-大气科学学院.PDF

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