中文版序二——水生生态系统动力学构建:模型与途径

中文版序二

——水生生态系统动力学构建:模型与途径

水生食物网之所以复杂,就在于事实上代表着水生生态系统中最重要的过程,即食物网中绝大多数的生物体最终成为其他动物的腹中物,后者最终又会被其他动物所网罗摄食,如此等等,不一而足。

正如《水生食物网》一书描述的,由此形成的复杂性需要通过各种类型的模型加以阐释。但我们应该记住,模型(文字模型、图形模型、数学/传真模型)属于抽象化和简化的产物,旨在使得人们可以通过科学手段探索现实世界的复杂性

正如本书若干章节的作者所强调的,真实世界的复杂性是所有模型,即使是最复杂的模型,也不会超越较简单的模型,更明显地接近真实世界的原因。因此,争论谁的模型更加“逼真”毫无裨益,因为所有的模型都只是在模仿真实世界;反之,应该评估各种模型为具体问题提供合理答案的能力,这样的答案应该以可检验的假设或合理的情景等成果形式提供。

由于水生生态系统的存在、运行和维持产生的实际问题或理论问题几乎是无止境的(《水生食物网》的若干章节均强调了这一点),科学家就水生生态系统可以提出的问题也是无止境的,因而世界上并没有“最佳”的模型或建模方法

不过,所有的模型都需要数据,水生食物网的所有模型都需要水生生物信息,特别需要鱼类或其他水生动物摄食什么动物或牧食什么水生植物的信息。再者,鉴于任何一位科学家(甚至研究小组)都不可能收集到充分描述一个生态系统的食物网所需的所有数据,因此,这里出现一个问题,即水生生物具有哪些通用的数据信息源,可用以弥补水生生态系统描述的差距?

越来越多的生态系统,也针对世界各国的淡水或海洋水域,世界鱼类数据库常规提供以下数据信息:可能分布在上述生态系统和/或国家水域的鱼类名录及其主要属性,即个体大小、铒料组分、生长参数和营养级等。这些数据信息目前被优化用于Ecopath模型(见www.ecopathorg和http://sirs.agrocampus-ouest.fr/EcoBase/),但对于其他类型的食物网模型也应该是有用的。

就中国而言,世界鱼类数据库(截止2015年11月)记录了3322种鱼类(95%为本地种,4%为特有种,1%为引进种),其中47%分布在淡水,53%分布在海水,并且几乎所有(97%)的种类至少具有最大个体大小和估计的营养级等数据信息,可藉以研究食物网。

另一方面,海洋生物数据库记录了3950个中国物种,其中116种属于鱼类以外的脊椎动物(海洋哺乳动物、海岛和爬行动物),56种是海洋植物,其余的为无脊椎动物(71%为贝类、4%为海胆、海参及其亲缘动物,6%为珊瑚、水母及其亲缘动物)。同样,针对越来越多的生态系统,针对世界各国的淡水和/或海水,海洋生物数据库为上述生态系统和/或国家提供鱼类以外的海洋生物名录,只要具有数据信息,还提供这些生物的主要属性数据,即个体大小、铒料组分、生长参数和营养级等。

借助《水生食物网》中的概念与模型以及上述数据库,中国研究人员应该能够迅速构建起各种生态系统模型,促进水生生态系统动力学的研究,希望因此为中国的水生生态系统带来利益。

Daniel Pauly

加拿大温哥华

2015年11月6日

来源:A Belgrano, U M Scharler, J Dunne, R E Ulanowicz. 杜建国,陈彬,杨圣云,等译,牛文生,周秋麟 校。水生食物网——生态系统途径。海洋出版社。2016.10

注:副标题为编者所加。

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