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关键词:gydF4y2Ba复杂性，认识论，模型，简单。gydF4y2Ba

出版日期:2000年9月21日gydF4y2Ba

首先，请允许我为在这个简短的讨论中可能采取的观点过于宽泛而道歉，但不幸的是，正如我将说明的那样，自然不能合理地划分为主题章节。因为我试图涵盖的每一个主题都至少值得一篇主要论文的体积，如果不是一个单独的图书馆，我的分析一定是不完整的，但仍然是一个完整的循环。gydF4y2Ba

在他的第一篇社论中gydF4y2Ba保护生态环境,gydF4y2BaHolling区分了生态学中的分析文化和综合文化(Holling 1998)。尽管两种方法的优点和缺点仅从它们的属性比较就很明显(Holling 1998:表1)，我还是想简单地谈谈与整合生态学的主要方法论相关的基本假设，即数学建模。下面的内容是本着这样的精神:“对错误的揭露和谴责不会推动科学前进，(但)它可能会清除科学道路上的一些障碍。”(Medawar 1969)。gydF4y2Ba

生态学家研究生命，生命是复杂的。那么，从生态学家的角度，而不是从物理学家的“耗散结构”概念(Nicolis and Prigogine 1977)来看，是什么使生物体存活或保持这种状态呢?一个人瞬时的生物状态gydF4y2Ba年代gydF4y2Ba_tgydF4y2Ba，是一种媒介，由个体与其生物和非生物环境之间的局部和当前的相互作用决定，从而:gydF4y2Ba

(1）gydF4y2Ba

在这里,gydF4y2Ba年代gydF4y2Ba_tgydF4y2Ba(包括当前速度、血糖浓度、警觉性水平、个体学习内容等元素)，是交互作用的积分gydF4y2BafgydF4y2Ba发生在个体的基因状态向量之间gydF4y2BaggydF4y2Ba_tgydF4y2Ba(例如，生化、发育和认知倾向和能力)，它的表型状态载体gydF4y2BapgydF4y2Ba_tgydF4y2Ba(例如，当前的生理、形态和行为实现)，以及生物和非生物环境状态载体，gydF4y2BabgydF4y2Ba_tgydF4y2Ba(如最近捕食者的当前速度、最近竞争者的发展阶段以及在反应距离内相对于最弱猎物个体的空间位置)gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba_tgydF4y2Ba(例如本地现时的温度及能见度场、景观地形)。gydF4y2Ba

如索引所示，gydF4y2BaggydF4y2Ba_tgydF4y2Ba，gydF4y2BapgydF4y2Ba_tgydF4y2Ba，gydF4y2BabgydF4y2Ba_tgydF4y2Ba,gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba_tgydF4y2Ba所有的实现都是在特定的时间吗gydF4y2Bat,gydF4y2Ba它们本身是由之前的相互作用决定的gydF4y2BaFgydF4y2Ba这样:gydF4y2Ba

（2）gydF4y2Ba

在哪里gydF4y2BaGgydF4y2Ba，gydF4y2BaPgydF4y2Ba，gydF4y2BaBgydF4y2Ba,gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba表示遗传、表型、生物和非生物环境多维空间中的连续高维、时间场。(注意gydF4y2BaggydF4y2Ba，gydF4y2BapgydF4y2Ba，gydF4y2BabgydF4y2Ba,gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba将涉及不同的时间尺度:例如，可单独学习的概念，如gydF4y2Bap,gydF4y2Ba会比有机体整体的学习能力变化得更快吗gydF4y2BaggydF4y2Ba．)

一个人或一个有机体的生存和繁殖的能力是由对其生物(gydF4y2BaBgydF4y2Ba)和非生物环境(gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba)在生理和/或神经(gydF4y2BaPgydF4y2Ba)以及基因层面(gydF4y2BaGgydF4y2Ba)．为了让经验有用，现实世界的复杂性必须被简化。在具体情况下遇到的因果关系在抽象过程中被理想化和压缩，从而形成现实世界中因果关系的一般模型。这里有一个认知层面的例子。羚羊(gydF4y2BaggydF4y2Ba_tgydF4y2Ba，gydF4y2BapgydF4y2Ba_tgydF4y2Ba)，在草丛中看到豹子的尾巴(两个元素gydF4y2BabgydF4y2Ba_tgydF4y2Ba)，将尾巴连接到整个豹(元素gydF4y2BabgydF4y2Ba_tgydF4y2Ba在灌木丛后面(的元素)gydF4y2BabgydF4y2Ba_tgydF4y2Ba而且gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba_tgydF4y2Ba)，并将推断豹的意图(元素gydF4y2BabgydF4y2Ba_tgydF4y2Ba)从它隐藏的事实(元素gydF4y2BabgydF4y2Ba_tgydF4y2Ba)．如果考虑到生存和繁殖，羚羊脑子里的任何其他模式都是相当不明智的，可以说，这是一个致命的过程错误。gydF4y2Ba

显然，活着的自然是动态的，“应对不确定的、意外的、未知的”(Holling 1976)的理性方式是通过保守的试错学习来测试和修正一个人的模型，这“在理想情况下不应该摧毁[观察者或]实验者”(Holling 1976)。据我所知，这对所有生物都是如此。然而，在地球上，似乎只有人类在选择结果不确定的备选行动之前，获得了明确形式化问题的能力。为了理解和预测自然，人类使用语言、图形、统计(描述)和(最复杂的)数学(机械)模型。gydF4y2Ba

正如我刚才试图说明的那样，有生命的自然的复杂性不容易被研究出来，因此导致了“生态学中的两种文化”的发展(Holling 1998):分析者和合成者。尽管分析学派显然非常成功地测量了具有微小差异的种群间的大处理效果，但从定义上讲，只有综合学派的方法才能使我们研究生态复杂性。gydF4y2Ba

综合生态学的研究工具是数学模型，大多采用差分系统或微分方程的形式。数学的力量在于将相似的实体聚合成一个更大的群体(这就是数学在物理和化学领域如此成功的原因)。因此，数学建模者为了用数学分析生态问题而必须付出的代价是接受生态建模的三个基本假设:gydF4y2Ba

• 聚集群体的个体之间不存在个体发生或遗传变异，即每个个体会以完全相同的方式影响其生物和非生物环境，也会以完全相同的方式受到非生物和生物因素的影响。gydF4y2Ba
• 没有个体发生或遗传变异，也就是说，个体保持不变，有机体在与生态学相关的时间周期内是不变的。gydF4y2Ba
• 生物组织的不同层次之间没有相互作用。gydF4y2Ba

然而，在20世纪90年代的数量生态学中出现了一种方法论——用一个可怕的说法——“范式转移”(Kuhn 1970)。计算机技术的进步使生态学家能够取代数学所要求的自上而下建模范式的提取和组装方法(M. Baumann，gydF4y2Ba未出版的手稿gydF4y2Ba)与基于个体的建模(Langton 1989, Judson 1994)。基于个体或主体的方法允许放松生态建模的所有三个基本假设，但通常只导致电脑游戏的设计与John Conway的“生命”细胞自动机框架游戏(Gardner 1970)相似。gydF4y2Ba

通常情况下，这类游戏的输出模式与自然界中观察到的模式相似，但它们是由与自然行为和过程关系模糊或完全无关的规则生成的。这种认为相似的结果有相似的原因的谬论被称为“回忆综合征”(Horgan 1995)，并在认识论上被描述为第一原因假说(Riedl 1984)。在任何情况下，大多数基于个体的计算机模型的一般结论可以总结为:简单的规则在局部应用，并由大量自主代理并行应用，导致复杂的全球时空模式。gydF4y2Ba

传统数学模型的关键在于，原则上，我们不知道它们如何很好地捕捉生物系统的基本特性。因此，Levin等人(1997)提出了保护生态学的现代研究议程:“对详细(即基于代理的)模型进行广泛模拟，与聚合模型进行比较，并制定将这些模型相互关联并提供简化描述的规则。”这转化为使用基于个体的计算机模拟作为实验室世界，不存在与来自自然系统的数据相关的不确定性和偶然性(Oreskes et al. 1994)，以清除糟糕的数学模型，并找到理解自然系统的适当捷径。gydF4y2Ba

可以说，出于方法论的原因，简单是必要的。通过从简单的开始，并让对建模系统的理解引导模型的扩展，可以确定对模型系统有不重要影响的“不必要的”细节(但可能与建模系统相关)。然而，为了产生“自然法则”，应该允许奥卡姆剃刀从现实中刮去多少“不必要的”细节?简单地将模型结果与观测数据进行比较也不会给出任何答案。首先，“我们所谓的数据是我们无法完全获取的自然现象的推理符号”(Oreskes et al. 1994);其次，自然和模型并非独一无二:许多机制可能产生相同的模式。gydF4y2Ba

也许尤金·维格纳的两个奇迹根本就不那么神奇:“自然法则存在的奇迹和人类思维对它们的占卜能力的奇迹”(钱德拉塞卡1990)。有一种切实可行的可能性是“那些容易被攻击的问题被最积极地追求，正是因为这种方法在那里有效”(莱文斯和列万廷1985年)?事实上，如果大自然简单到可以被人类的头脑所理解，而又复杂到只能通过我们最复杂的智力工具来揭示它自己，那我们应该感到惊讶。gydF4y2Ba

这里有一些基本的东西。就像羚羊的认知器官是由过去的选择事件塑造的一样(毕竟，灌木丛为什么要这样呢?gydF4y2Ba不gydF4y2Ba有豹子尾巴吗?)，人类的思维是进化冲突和约束的结果。考虑到“生存和繁殖”是一个相当简单的规则，理解生态和经济系统等复杂的适应系统可能超出了过去选择压力的范围(Riedl 1981, McIntyre 1998)。在哥白尼和达尔文理论之后的第三次革命中，我们可能想要摆脱最后的自负，并考虑我们的理解能力(gydF4y2BaggydF4y2Ba_tgydF4y2Ba，gydF4y2BapgydF4y2Ba_tgydF4y2Ba)和我们所学的内容(gydF4y2Ba年代gydF4y2Ba_tgydF4y2Ba)很可能不足以解释自然。gydF4y2Ba

但是，在当今制度化的科学体制下，承认根本的无知有多明智呢?gydF4y2Ba

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索尔·哈登怎么谢都不为过。本研究由奥地利科学基金资助，作者是英属哥伦比亚大学资源与环境研究所Schrödinger研究员。gydF4y2Ba

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