• 摘要
• 简介
• 术语:混淆还是澄清?
• 规模，光荣的规模!
• 应用生态学和预测生态学
• 生态学定量新方法
• 谁是未来的研究者?
  • 地理多样性
  • 培训的多样性
  • 种族多样性
  • 性别多样性
  • 生活方式的多样性
• 生态学的现在和未来
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用
• 勘误表(2004年6月1日新增)

尽管生态学研究进展迅速，但某些关键问题的答案仍然困扰着我们。这篇论文考虑了生态学面临的几个当代挑战。(1)术语繁多，往往定义不清，导致沟通效率低下。(2)规模的概念影响我们对系统结构和功能的推断，要求我们继续对断点、域和集成进行几乎启发式的研究。为了在生态学领域取得进展，需要开发更明确地结合标量问题的新工具。(3)越来越多的应用问题有望在不到一年的时间内得到解决。生态学家对解决方案的这种需求往往产生短期和不充分的反应。(4)生态学家如何改善各学科之间、与本科生之间以及与公众之间的交流?未来生态将如何发展，由谁来发展?我们提供了这些观察和问题的一些背景，并从年轻实践生态学家的角度提供了一些潜在的解决方案。

关键词:跨学科研究，生态学基础，信息共享数据库，规模，统计学，术语。

出版日期:2004年5月19日

自自然历史开始以来，生态学经历了许多变化，从这些变化演变为对模式和过程的严格的现代观察、实验和理论分析(McIntosh 1985, Real和Brown 1991)。当被要求对全球环境危机提供见解时，生态学产生了新的分支学科，如保护生物学(Soulé和Kohm 1989, Soulé和Orians 2001)和恢复生态学(Dobson et al. 1997)。尽管对生态学研究的需求不断增长，这对那些从事这门学科的人来说是个好兆头，但对环境解决方案的需求超过了生态学家的能力。此外，也有一些对生态学基础的不讨人喜欢的分析(Sagoff 1985, Peters 1991, O'Connor 2000，但见Shurin et al. 2001的反驳)。我们该如何看待对我们科学的批判，更重要的是，我们该如何发展对自然系统的理解?

随着时间的推移，人们对各分支学科的兴趣兴衰不定，生态学呈现出爆炸性增长和相对停滞的时期(McIntosh 1985, Real和Brown 1991)。Holling(1998)和Harte(2002)是最近两个明确呼吁改变主流思维模式的例子，包括改变生态学家从事科学研究的基本性质。主导思维方式的这一系列转变并不局限于生态学(有深刻见解的评论，见Graham et al. 2002)，而是许多科学的特征(Kuhn 1962)。这些范式的转变强调了我们必须继续学习生态学以及如何成为生态学家。

我们这些年轻的研究人员和管理人员将在未来几十年里为生态做出重要贡献和改变。对我们在生态学中面临的问题的具体理解对于确定我们科学的目标是很重要的。研究生院的研讨会和课程为讨论这些话题提供了肥沃的土壤。这些讨论通常涉及资深研究人员和年轻学者，尽管他们很少超越论坛讨论到文献(但参见Peterson et al. 1997和Shurin et al. 2001)。这次青年学者对话是向编委会提出的生态与社会在2002年的冬天，作为一种把这些想法带到最前沿的手段。到2003年的第一个月，执行编辑生态与社会安排了一个在线入口弹性联盟作者可以用它来发布和讨论问题和想法。经过三个月的讨论，300多页的文章被提炼成本论文。作者均为正在完成研究生或博士后研究的年轻研究人员。一些作者在旨在整合生态、社会和经济理论的多学科小组工作;其他人则使用微观和介观宇宙实验来寻找群落结构的一般规则。还有一些人探索宏观生态模式和机制。该小组的成员包括那些从事“纯粹”研究问题的人，他们对环境保护本身几乎没有直接的见解，也包括那些从事应用生态学家工作的人。作为研究生和博士后研究人员，我们为生态学社区的资深和初级成员(在学术意义上!)提供了一份综合意见，旨在引发对21世纪生态学新兴方向的讨论和思考。在本文中，我们讨论和探索:

1. 阻碍进步的术语问题，

2. 困扰我们推论的尺度问题，

3. 应用生态学和预测生态学

4. 生态学的未来，新的定量方法，研究人员的多样性，以及生态学需要取得进展的领域。

我们赞同Graham等人(2002)在该杂志最近的一篇专题的介绍中提出的观点生态我们是以生态研究的积极参与者而不是科学哲学家的身份提出这些观点的。读者的意见生态与社会［勘误表］可以通过以下链接添加:生态与社会讨论页．

人们普遍认为生态学存在术语问题。例如，Shrader-Frechette和McCoy(1993)强调，本科生生态学中教授的“稳定性”、“社区”和“生态系统”等基本概念有大量相似但不相同的定义。这种不精确的术语一再被认为是造成生态学内外误解的原因(Peters 1991, Shrader-Frechette和McCoy 1993, Mikkelson 1997)。通常，生态学家不知道他们工作中的混乱是由于对相关术语的误解还是由于研究本身。最近对“连通性”的含义和用法的回顾(Tischendorf和Fahrig 2000)提供了一个很好的例子，说明了试图纠正这个术语的模糊使用，这个术语在景观生态学学科内部引起了混乱。很明显，术语问题损害了我们的科学。

我们注意到，问题最严重的术语通常具有以下特征:(1)它们不是数学定义的，尽管我们注意到这并不总是可能的或可取的;(2)它们涉及几个个体的相互作用，例如种群生态学和更复杂的组织规模。

我们支持明确澄清术语，敦促研究人员做到以下几点:

1. 在所有的论文中包括一个包含术语定义的部分，并附上参考文献，类似于期刊中使用的术语框《生态学与进化趋势》。

2. 开发一个在线可搜索的术语数据库，每个人都可以捐赠术语。在最终被研究界接受之前，提交纳入的条款将经过严格的同行评审过程。当它们有显著不同时，可以支持多个定义，并在使用时引用作者。

3. 鼓励主要期刊在定义方面有一个章节，重点是对术语的详细回顾，并提出与生态概念和定义相关的建议。

这些解决方案将创建易于获取和最新的生态术语纲要。让作者在他或她的手稿中介绍或使用的术语易于查找，对作者和读者都有好处。

规模在生态学中一直被认为是重要的(MacArthur和Levins 1964, Wiens 1989, Levin 1992)，它仍然是一种“最后的边界”(Kareiva 1994)。尺度可以通过时间、空间、分类学和学科来考虑。因为生态学是一门规模科学，从业者继续努力将标量复杂性纳入他们的研究，并解释他们的研究与规模有关。

一般的实验科学，尤其是生态学，就其本质而言，是有尺度的。每一个统计推断本质上都是在样本尺度上进行观察，并将其推广到总体尺度上。我们进一步被要求将从一个群体推断出的模式推广到其他群体。复杂的生态现象可能不能简单地划分为少数几个类别，但被认为代表了一个连续的空间和时间。这就引出了一个问题:是否存在一个最好的尺度来进行我们的实验或建立我们的理论。直觉上，很多人会说没有，但实际上，我们总是被迫缩小我们的关注范围。下面，我们以时间为例来说明一些规模难题。

Strayer et al.(1986)和Likens(1989)认为，为了理解以下生态现象，有必要进行长期研究:

1. 在时间上缓慢地或很少地发生;

2. 表现出如此高的时间变异性，以至于需要长期趋势来观察模式;

3. 是相互依存和累积的，因此历史事件限制了未来的可能性;而且

4. 展示时间滞后。

然而，研究中使用的“长期”的定义本身就很不相同。事实上，生态学家根据至少七个不同的因素区分了短期研究和长期研究:

1. 过程的自然时间变化，例如，包含因变量观测的给定置信区间的时间跨度(Walters 1986, Carpenter 1988, Franklin 1989);

2. 寿命:有关生物的寿命或繁殖周期;

3. 过程的循环时间，如营养物、猎物、水分子等的周转周期(Franklin 1989);

4. 群落的演替期，即研究系统在扰动后达到某种“稳定状态”所需的时间;

5. 罕见或偶发性事件(如干扰)的返回间隔(Franklin 1989);

6. 生态原因与其结果之间的时间差(Magnuson 1990);而且

7. 一个明确的时间段，例如，长期是> 5年(Likens 1992)。

由于科学和社会普遍关注的大多数生态过程都跨越了一个连续的时间，没有一个“长期”的单一定义足以用于研究。上述列表说明了需要对研究的时间和空间进行更明确的定义，以鼓励在超出其领域的任何应用中进行严格和灵活的研究。也可以认为，这个世界是由小型生物主导的，它们在狭小的空间里度过短暂的生命，快速处理材料。因此，当涉及到相对时间周期时，他们的长期就是我们的短期。如果我们继续在理解驱动这些系统的因素方面取得进展(例如，Srivastava和Lawton 1998, Lawton 1999, Mora等人2003)，希望这些驱动因素可以推广到普遍的生态结构和社区内部和社区之间的组织原则(Lawton 1999)。一个有趣的可能性是“时间滑动尺度”的概念框架。Holling(1992，另见Holling和Allen 2002)认为，“(一个系统的)时间和几何属性以块状或不连续的方式分布，[这样]属性在时间和空间中出现的频率沿空间和时间尺度的增长轴聚集成少数类别。”如果是这样的话，生态学研究可能需要更多地关注于确定这些频率是什么，以及控制它们的规则。这些频率可以成为研究的焦点。使用小的，包含的生态系统的研究，如植物端胞(如猪笼草，凤梨罐)或苔藓斑块，可能很快得出关于这些鳞片块的结果。

尽管长期研究往往会产生非常重要的结果，例如干旱对湖泊从酸化中恢复的影响(Yan et al. 1996)，但我们认为，长期研究最能描述生态现象，短期研究次之，这是不合理的。与长期研究相比，短期生态研究显然有好处。例如，短期研究(1)通常成本更低，更容易完成，因此进展更快，因为结果可以迅速传达和使用，而且(2)本身就有利于实验操作和控制。因此，与长期研究相比，结果和/或因果途径往往不那么模糊。

因此，短期学习通常效率更高，每一美元或单位努力能获得更多的知识。不幸的是，情况并不总是如此，我们想说的是，短期和长期的研究在理解的发展中都是重要的。看来，解决多尺度困境的方法可能在于我们评估和整合不同尺度的信息的能力，而不是将信息分解为单一的“最合适”尺度。

统计和计算方法的进步提供了框架，允许研究人员在分析数据时同时考虑多个尺度。例如，在过去十年中，层次线性模型和广义线性混合模型有了重要的发展。该系列模型能够在广义线性模型框架的灵活性(McCullagh and Nelder 1989)下，明确地声明多尺度设计所固有的数据中的相关结构(Raudenbush and Bryk 2002, Krawchuk and Taylor 2003)。人们正在开发更复杂的方法，通过使用贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗方法来评估时间和空间上的相关性，例如:错误．广义估计方程/函数也属于这一类。

近年来出现的一些最令人兴奋的分析方法探索了系统的尺度独立性。网络理论探索了生物网络和非生物网络之间的共性和特殊性(Strogatz 2001)，为描述食物网和授粉网络中尺度依赖和尺度不变的模式和过程提供了新的方法(Dunne et al. 2002)一个,Jordano et al. 2003)，以及探索社区结构和稳健性之间关系的方法(Dunne et al. 2002)b)．Harte and Kinzig(1997)和Ritchie and Olff(1999)利用分形指数来表征环境异质性，并用数学方法表达尺度不变的生态模式。

应用生态学的研究领域包括保护生物学、自然资源的开采、环境污染、气候变化对生物世界的影响以及栖息地和物种的管理。beplay竞技应用生态学通常是科学和学术领域与更大的商业、政府和公众世界之间的接口。因此，应用生态学的基本挑战之一是概述可能的政策行动的预测结果和权衡，管理者必须在不同的利益集团之间进行谈判。

从应用生态学研究中得出的预测在确定合适和成功的管理行动方面发挥着重要作用。因此，应用生态学需要做出可靠的预测，并获得对系统机制的功能理解。然而，在处理应用问题时，至少有两个潜在的问题涉及到对系统机制的详细理解。在许多情况下，在取得深入了解之前可能需要采取行动。机制需要很长时间才能解开，在系统被完全理解之前，通常需要回答应用问题。然而，对驱动特定现象的机制的更好理解并不一定会导致对这些现象的更好预测。这方面的一个例子是混沌动力学，由系统初始条件的微小差异所产生。因为我们永远无法精确地测量这些初始条件，所以我们不一定能预测系统将采取的轨迹。

作为一种替代方法，由于许多模式会重复出现，因此可以在对机制知之甚少的情况下做出相当准确的预测。在我们真正理解应用问题背后的过程之前，我们通常可以提出一个答案，即预测的模式或反应。只有当最重要的事情是一个“答案”，而不是理解时，这才足够。这通常是短期管理行动的情况。通过尽早采取行动而不是进一步研究机制，我们可以将行动作为一种实验操作来揭示系统中的运行机制(Walters 1986)。当做出管理决策时，我们应该充分利用情况来检验假设。生态学家和管理者应该更明确地思考这些行为的潜在结果，尽可能组织这些“扰动”来测试多种假设，并从他们的行为中学习。这导致了对适应性管理程序的依赖。

当然，预测并不总是可能的。局限性包括:

1. 生态系统不会保持稳定，即使是长期数据也不能保证短期预测会成立(Hellmann et al. 2003);

2. 预测能力通常随着投射时间的增加而降低。由于小误差的复合效应，预测在较长时间内变得不那么可靠;

3. 在准确性/细节和健壮性/一般性之间需要权衡。与更详细的模型相比，更简单的模型可能在短期内预测不太准确，但在长期内可能是一个更好的预测一般行为的模型(Hilborn和Walters 1992);而且

4. 对系统影响的大小经常被误解。除非我们自己进行治疗，否则我们可能对试图评估效果的实验操作缺乏了解。

在做预测时，我们应该明确地勾勒出我们期望预测的时间框架。我们必须清楚我们的预测不能做什么。不断地用新信息更新这些预测，可以提高预测的可靠性和准确性。例如，加拿大林业局预测人为森林火灾的模型使用贝叶斯框架，并通过包括近期事件的“先前”信息以及与历史数据的长期关系来更新模型(Todd和Kourtz 1991)。

所有关于生态管理的预测在某种程度上都是不确定的，这种不确定性影响着管理者如何使用这些信息。生态学家正在学习如何更有效地处理这种预测的不确定性。例如，渔业生态学家在历史上向管理者提供了一个代表允许捕捞量或捕捞死亡率水平的数字。由于这些数字没有考虑到对备选方案的评估，收到这些数字的管理人员几乎没有什么选择。现在对管理人员的建议通常包括预期结果的概率分布和可能政策行动的风险水平，从而纳入了不确定性。这些数据为决策提供了更丰富的依据。这种不确定性的结合使管理人员能够对系统响应中的“意外”做出反应，这是一种“安全失效”而不是“故障安全”的方法(Peterson et al. 1997)。由于模型永远无法100%准确地预测管理的效果，因此应该根据未来的各种场景在仿真模型中评估潜在的管理行动。可以根据对这些不确定性最稳健的管理行动来选择最佳管理行动(de la Mare 1998, Sainsbury等人2000)。

将不确定性纳入管理的最大障碍之一是科学家、管理者和公众都不清楚地理解“不确定性”这个术语。这阻碍了在管理决策中有效地使用科学的不确定性。政府间气候变化专门委员会(IPCC 2001)的第三次气候变化beplay竞技评估报告清楚地说明了这一沟通差距的弥合，尽管一些缔约方选择忽视这一差距。这份报告是为政策制定者编写的，明确的语言反映了非科学的读者。科学不确定性的术语已经被转换成简单的短语，从“X是不太可能发生的，" to "X很可能，“to”X很有可能发生。”此外，“情景”被用来说明可能结果的范围，因此不确定性被构建到数字中。此外，该小组有适当的机制来避免不作为，当科学共识显然不可能达成时，经常引用“集体判断”或“最佳猜测”。我们希望看到更多的研究明确地将这种类型的不确定性纳入他们的管理建议中，这样我们就可以交流我们对应用重要性问题的最佳猜测。

几乎科学推理的每一个要素都是“检验假设”的结果，无论问题的规模有多大。尽管我们可以创造性地围绕复杂性和假设建立理论，但我们需要提高通过数据和分析阐明这些想法的能力。我们建议，在统计技术方面加强教育将对促进我们对生态系统的理解非常有价值。

通常，被吸引到我们这个领域的学生对统计学没什么兴趣。然而，这必须成为我们生态学家教育的核心要素。对所有生态学家的基本要求必须包括一门良好的基本统计方法课程(我们中的许多人都参加过无效的统计学课程)，最好是以生态学为重点，以及任何其他统计学课程的一门或多门选修课。这承认生态学家有非常不同的关注点，并不是所有人都有时间成为复杂统计的专家。

对于更倾向于分析的学生，有必要介绍统计学中一系列的替代方法。以阅读小组的形式展示方法，提供简短但彻底的熟悉，是很有价值的。对于那些拥有数学技能的学生来说，真正进入新技术的基础，在更广泛的生态社区中推广这些方法的期望很高。虽然许多大学已经开设了一门或多门生态统计学的正式课程，但许多机构缺乏围绕生态学统计问题的积极讨论小组。我们认为后一个因素是至关重要的。更透彻地理解统计学的一个重要好处是可以减少生态学家在数据分析中所犯的错误，例如采用不恰当的方法、假设和解释。尽管这一直是生态学中的一个问题，但由于当前可用的大量“点击”统计包允许用户忽略重要的假设，可能会加剧这一问题。纠正这一错误可能有助于提高我们对生态系统的理解，因为我们可以通过提供更准确的生态数据来进行推断。

在统计评估中也需要更多的模型不确定性空间，以允许论文的读者与作者一起解释结果。在经典的频率论方法中，这相当于给读者足够的信息来进行独立的评估，包括但不限于提供一系列模型，而不仅仅是被吹捧的alpha所建议的单个最重要的模型。

我们相信，鼓励扩大元分析的使用可能对发展和测试理论以及促进生态学都很重要。现有的大量数据集可以用于分析新的生态理解，并补充我们的实验和理论研究项目。这依赖于生态学家通常不擅长的事情:分享他们的数据。生态学家必须在这方面做得更好。目前正在制定进一步促进数据共享的程序，例如:寻求Ecoinformatics．

最后，我们并不意味着会有任何特定的统计方法来推动生态学的发展。相反，我们评估数据和模型时的心态和理解水平才是最重要的。虽然分析技术的不断发展打开了新的大门，但更简单的传统技术补充了复杂的和最近开发的方法。我们预测生态学的许多进步与我们提高统计素养这一相对简单的建议有关。

在一个以人类对环境的强烈影响为特征的世纪里，生态学正准备迎接它将面临的挑战，这些问题值得一问:谁是未来的研究人员?他们会有什么特点?

生态学的实践者大多是西方白人男性。除非本国政府、国际机构或富有同情心的富裕国家提供财政支持，否则生态学家在地理上缺乏广泛代表性的情况可能会继续下去。环境危机将在增加生态学家的地理多样性方面发挥重要而不幸的作用:在面临直接的和经济相关的环境危机的国家，训练有素的生态学家和研究基金可能会继续上升。

目前从事生态研究的大多数人都受过生态学家的培训。生态学家和其他科学家之间的合作是非常有利可图的。代表学科包括物理学、应用数学、计算机科学、经济学、人口学和数量社会学。目前，我们看到许多跨界研究项目成功地结合了生态学家和物理学家(West et al. 1997)、生态学家和经济学家(Carpenter et al. 1999)等人的专业知识。我们主张为这些跨学科合作提供更多资金。

在这一点上，我们希望看到更多的学生或正在接受培训的生态学家参与应用生态学的工作。不幸的是，在政府机构和其他官僚机构是主要负责人的应用生态中，对这种方法有一种阻力，例如，只邀请演讲者的会议，或学生无法获得的会议费用。这将需要政府机构和大学之间更加协调一致的沟通努力。

少数族裔在生态学中代表性不足的原因有很多，包括缺乏榜样/导师，高中科学教育水平低下，渴望追求更有利可图的学术道路，如生物技术，以及融入主流学术文化的问题。一些必要的改进包括更好的高中和大学教育和推广，更多来自非西方国家的生态学家在地理上的代表性，以及积极招聘和保留少数族裔候选人担任教师和模范职位。此外，鼓励西方国家和非西方国家之间生态学家交流的项目可能也很重要。富裕国家需要在经济不发达的国家投资培训更多的生态学家。

尽管女性在博士预科阶段的人数较多，但在博士后及以上阶段的人数较少。其中一些原因可能是强烈的生活方式和文化障碍，例如，不得不在成为顶级科学家和生孩子之间做出有效的选择。我们认为，应该采取更多措施鼓励女性从事生态领域的职业;一种方法是增加职业选择的数量，如下所述。

目前只有少数几个路径可供生态学博士选择。这些工作包括全职教职、咨询、政府工作和非政府组织工作。生态学家在学术界内外的职业选择都缺乏灵活性。这是女性辍学综合症的主要原因。为了让生态在未来蓬勃发展，需要对非传统职业道路进行更大的发展、支持和接受。

最后，我们相信生态学的未来在于合作努力，这将需要解决复杂的环境问题，跨越学科和系统特定的界限。因此，那些准备做出最大贡献的人是那些受过广泛训练的人，他们有能力在他们特定的知识领域之外进行互动。这将需要许多研究生项目和博士后机会，以增加课程和研究经验的多样性。目前已有此类项目的优秀例子，例如阿拉斯加费尔班克斯大学和圣菲研究所的区域恢复力和适应研究生项目，尽管还需要更多。我们还认为，年轻的生态学家应该做好准备，将来自生态学以外的文献作为他们正常阅读的一部分，并准备积极参与跨学科的研究环境。

生态学将继续发挥重要作用，利用理论和数据深入了解具体和广泛的环境问题。目前的例子包括引入适应性管理(Holling 1978, Walters 1986)，针对特定种群的管理设计，如加拿大濒危野生动物地位委员会和环境保护局的报告，以及社会、经济和生态系统的广泛联系(例如，Berkes和Folke 1998, Costanza等人1996,Perrings等人1995)。事实上，“生态”这个词已经被环境运动所吸收，这可能会降低我们在公众和政策制定者面前显得客观的能力(Westoby 1997)。我们也可能参与非常学术的辩论，而忽视了研究的保护价值，例如生物多样性-生态系统功能(Srivastava 2002)。这些不应减缓我们寻找自然界基本模式的动力，也不应降低我们为解决重要应用问题作出贡献的能力。

可用信息的数量不断增加，生态学家不断获得分享、分析和收集数据的新机会和新方法。特别是，计算机技术的迅速发展不仅在生态学领域，而且在一般的科学领域都引起了巨大的变化。目前使用这些进展的流行和重要的研究领域包括网络理论(Albert et al. 2000, Strogatz 2001, Dunne et al. 2002a、b）;生态系统的弹性、稳健性和稳定性(Walker et al. 2002);ecoinformatics,例如,寻求Ecoinformatics;物种/系统对气候变化的响应(Parmesan and beplay竞技Yohe 2003, Root et al. 2003)，以及宏观生态学(Brown 1995, Williams and Martinez 2000, Harte et al. 2001)。陆地卫星和其他遥感技术正被用于了解景观组成部分之间的大尺度模式和空间关系(Turner等，2001年，Bawa等，2002年)。容易获得这些新的信息来源使更广泛的研究人员能够在生态学方面取得进展，我们重申我们的信念，即在线数据库的快速发展将在为新发现共享数据方面极具价值。

跨界研究在生态学中也变得越来越重要。“跨界”一词不仅涉及学科之间的界限，还涉及妨碍研究融合的其他障碍，例如文化、语言。在关于弹性和适应周期的文献中可以找到一个例子。这一理论植根于社会和生态系统，使得跨界工作至关重要(Gunderson和Holling 2002)。

激烈、集中的交流和讨论对于跨境研究至关重要。小型工作组可以提供在跨界合作中集中研究工作的最佳方式，这将改善学科之间的交流。无论结果如何，至少这些项目的一些进展必须以成功实现跨界对话来衡量。例如，分析和管理社会生态恢复力和/或特定环境问题的尝试经常受到不同群体的挑战，因此强调该领域的参与性过程(例如，Walker等人，2002年)。与跨界研究的结构同样重要的是参与研究的人，他们必须愿意从细节中抽象出自己学科的思想，质疑自己的假设，并寻找领域之间的不一致之处。这些综合技能可以随着时间的推移而培养。他们应该在我们年轻科学家的教育中被强调，包括本科生和研究生(Holling 1998, Gass 2002)，也将有助于我们向公众传播科学的能力。

生态系统的恢复和减缓已经很重要，而且很可能变得更加重要。我们认为，对恢复生态学持续进展的最佳补充将是研究生态系统如何适应持续的人为干扰，以及这些干扰如何影响生态系统产品和服务。这是目前淡水湖研究的研究议程:不是将这些水体恢复到干扰前的水平，而是预测在不可避免的气候变化下将发生怎样的变化，以及这对渔业和水质将意味着什么(Carpenter et al. 1999)。beplay竞技生态恢复和缓解必须将更多的生态理论和经验结果纳入实践，因为目前在这方面做得非常差。我们社会的诉讼性质将使减轻对环境的影响变得司空见惯，并且将越来越需要好的科学来为这些努力提供信息。

我们需要在以下方面继续取得进展:

1. 社区集会规则。群落是随机的还是非随机的组合，是否有规则控制群落如何聚集?

2. 交替稳定状态。人类的影响是可逆的还是不可逆的?一个可能在多个状态之间交替的系统能被移回到扰动之前的状态吗?

3. 社区结构与功能。哪个对人类的影响更敏感，哪个是“自然”系统的更好衡量标准?

4. 对物种特征的局部和区域控制，如丰度、发生和共存。影响这些特征的生境内过程和生境间过程的相对重要性是什么?

5. 物种入侵的作用和结构。物种入侵如何影响它们所处的生态系统?是什么让一个物种成为一个好的入侵者?是什么让生态系统容易被入侵?哪些潜在的利基市场是普遍被忽视的?

6. 生态经济学。赋予自然服务以经济价值可能会提高公众对保护资源必要性的认识。

生态学家必须更好地向公众传播他们的发现和对生态系统结构和功能的理解，同时在传播和倡导之间保持微妙的平衡。我们所做的研究与其他领域的研究一样重要和新颖;一个有魅力的突破可能就是提升生态研究在公众心目中的地位所需要的一切。这一突破的时机已经成熟。我们强烈敦促生态学家提高他们与公众和其他研究人员沟通的技能。

生态学要进步，就必须把它的科学基础和能力结合起来，把新的方法和思想发展和整合到生态学理论和研究中。只有同时培育这两种方法，生态学家才能解决该领域面临的关键问题。我们讨论了当前生态学研究中的一些问题，并尝试了一些简单的解决办法。尽管我们提出了这些问题，但我们对生态的未来还是很乐观的。我们完全希望，在我们的职业生涯中，在理解自然如何运作方面取得巨大的收获。我们不缺乏有趣的问题需要解决，作为年轻的学者，我们提供了一个适度的框架，说明我们的科学的一些改进可能有助于使这些探索更有效和更有效。

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罗斯·汤普森，卡特斯基·文特尔，两位匿名审稿人，以及不列颠哥伦比亚大学的动物学502研讨会，通读了一份初稿，并提出了许多有见地的评论。我们感谢的编辑保护生态帮助促成了这次讨论。

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