复杂性科学及其生态学应用

1、第二届现代生态学讲座 中国北京The sec ond Intern ati onal Symposium on Moder n Ecology.Beiji ng,Ch ina复杂性科学及其生态学应用邬建国1申卫军21亚利桑那州立大学 生命科学系，Phoe nix, AZ 85069, USA2中国科学院 华南植物研究所，广州，510650摘要本文简要地介绍复杂性科学在近年来的一些新进展，着重讨论复杂适应系统理论和自组织临界理论的主要内容和特征，以及它们在生态学研究中的应用前景。在此基础上，作者讨论了自组织临界性-等级结构连续带假说，认为大多数生态系统并非处于所谓的自组织临界态，而是处于自组织临界性-等级结构连续带上更接 近等级结构一端的区域。复杂性科学为生态学研究提供了新方法、新理论，其应用 和发展很可能是生态学在新世纪最富有挑战性和重要性的研究热点之一。1 2 1Abstract Wu J. , W. Shen ( Arizoma State University West, Phoenix, AZ85069,2USA; South China Institute of Botany

2、, CAS, Guangzhou, 510650). The Sciences of Complexity and Ecological Applications. This papers discusses the problem of complexity and reviews some of the major developme nts in the scie nces of complexity in rece nt years. It focuses on the main ten ets and characteristics of the theory of complex adaptive systems and the theory of self-orga ni zed criticality. Based on these discussi ons, a self-organized criticality-hierarchy continuum hypothesis is proposed in which most ecological systems o

3、ccur towards the hierarchy end. Furthermore, moving from the selforga nized criticality end to the hierarchy end, spatial heterogeneity, component diversity, system stability, and the relative significance of external forces and constraints tend to in crease. The applicati on and developme nt of the theory of complexity in the con text of ecological and en viro nmen tal issues may well be one of the most challe nging and significant research foci for ecology in the new millennium.与我曾想像的全然不同，科学的进

4、步并不只是依赖于细致 的观察，精确的实验，以及据此提炼出的理论。它始于观察者 创造的一个抽象世界或其片断，然后与基于现实世界的实验结 果进行对照。正是这种想像与实验间的不断对话，才使人们形 成了对客观世界渐趋完美的理解。引自法国分子生物学家Fran cois Jacob,1998一、前言人类面临着环境、政治、经济、社会等各种各样的复杂性问题的挑战。纵观生 物学、医学、数学、物理学、化学、工程学、经济学、政治学、哲学、社会学、决 策科学、计算机科学及人工智能等领域，科学家们正在探索这样的问题：是否存在 任何普遍理论能够帮助我们理解种类繁多的复杂现象？复杂性科学（The scie ncesof complexity，简称复杂学，见 Cowan等，1994；张知彬等，1998）是一门新兴 的极度概括的综合性学科，其主要目的就是回答上述问题。复杂性科学专门研究复 杂现象或复杂系统，以寻找一般性规律，因而涉及诸多学科。对于那些渴望理解和对付复杂现象的人们来说，复杂学可谓是理论基础所在，妙计锦囊之贮。这一新兴 学科吸引了来自不同领域的杰出科学家对其理论框架和研究方法的探索，并正在形 成各种各样有关

5、复杂系统的新概念和新理论生态系统的组成单元数目多，且不尽相同，单元间常常存在强烈的非线性相互 作用。生态系统中反馈与调节的方式多样且不断变化，系统组份与相关过程也往往 表现出高度的时空异质性。一般而言，随着生物进化，群落演替过程趋于更加复杂 化，并表现出对环境的适应性。以上几个特征使生态系统成为自然界最复杂的系统 之一 (ONeill 等，1986; Wu 和 Loucks，1995; Wu，1999)。既然生态系统是复杂 系统，那么我们自然会问：复杂性理论对生态学有何指导意义？生态复杂性研究对 复杂性理论能作些什么贡献呢？本文将针对这些问题，就复杂性科学的一些新进展 及其在生态学中的应用作一简要讨论。、复杂性及复杂性科学1.什么是复杂性复杂系统通常具有大量组份，而且组份间存在非线性相互作用，从而使得系统 能够表现出聚现特征(emerge nt properties)。所谓聚现特征是指单凭研究组份不可能获得的系统的聚合特征，它是多组份非线性作用的结果，也是复杂系统 “整体”大于所有组份之“总和”的根本原因。复杂性就是复杂系统的特征和属性。一个较全面的复杂性概念除了包含复杂系统的固有属性

6、外，还应包括观察者或研究者 的特征(图1)。这是因为对客观系统复杂性的表述及其特征不可避免地受到研究 者的兴趣、能力，以及学术观点和信仰的影响。尽管科学家追求客观真理，科学最终还是客观世界和一群有特殊爱好和追求的人们相互作用的结果。因此，认清科学 家作为观察者在研究结果中的作用是十分重要的，也是往往被忽略的一点Weaver(1948)依据系统的组成结构特征把复杂性分为三类，即有组织简单性(organized simplicity )、有组织复杂性( organized complexity )和无组织复杂性(disorga nized complexity )。这与 Wein berg ( 1975)提出的小数系统(small-number systems)、中数系统(middle-number systems) 和大数系统(large-numbersystems)相对应。小数系统的组份数量少，相互作用方式简单，常表现出有组织简单性，因此可以用传统的数学分析方法来研究(如牛顿力学)。大数系统中的组 成成分数量庞大，但各组份行为高度自由，表现出随机性，产生所谓的无组织复杂 性。这类复杂性

7、问题可用统计方法来有效处理(如统计物理学)。然而大多数生态 学与环境科学中所要处理的系统是中数系统，它们表现出有组织复杂性(Allen和Starr，1982； ONeill等，1986； Flood，1987)。一方面，用简单数学分析方法不能对付此类系统中的大量成分；另一方面，传统统计方法又不宜用来研究中数系统 组份间的非线性相互作用。等级理论认为，要处理此类复杂性，要么是把中数系统转化为小数系统，要么是发展出与简单数学分析和统计方法本质上不同的新方法(Wu，1999)。系统科学正是为了解决这种有组织复杂性而发展起来的(Weinberg，1975； Flood和Carson, 1993)。系统方法强调过程与动态，在处理工程、社会、经济与生态系统中复杂的反馈与非线性相互作用时颇为有效，但在需考 虑空间异质性的情况时又有局限性。根据系统结构本身是否随时间而变和变化方式的差异，还可以区分出静态复杂性(static complexity )、动态复杂性(dynamic complexity )和自组织复杂性(self-organizing complexity )。静态复杂性指一个系统的组成及

8、其结构的多样性， 不直接涉及系统的功能和动态。动态复杂性强调系统的功能及时间格局，但系统结 构本身不因时而变。自然界中的许多系统与其赖以存在的环境协同进化，而且组份 间的非线性相互作用导致系统的聚现特征(Nicolis和Prigogine，1989;Levin，1999)。这些聚现特征又可以引起系统结构及功能的变化，产生所谓的自组织复杂 性。这类复杂性是生物学家最感兴趣的，也是目前复杂性科学的主要研究对象。需 要指出的是，尽管人们通常似乎把复杂性看作是复杂系统的属性，简单的物理系统 在发生相变或处于临界态时表现出聚现和自组织特征，其行为足可谓复杂。因此， 复杂性概念应注重于与系统行为复杂性有关的特征(Nicolis和Prigogine，1989)。2.复杂性科学诺贝尔经济学奖得主，等级理论的集大成者之一，Herbert A. Simon ( 1996)把20世纪有关复杂性的研究分为三个阶段。第一阶段是第一次世界大战后，以“整体论”(holism)、“完形论”(或格式塔，Gestalts)、“创世进化”(creative evolution )等概念和术语为代表，具有强烈反“还原论”（r

9、eductionism ）的色彩。第二个阶段出现在第二次世界大战后，以“普通系统论” (general systems、“信息论” (information)、“控制论” (cybernetics)禾口“反馈”（feedback）等理论和概念为特征，主要强调反馈及平衡过程在维持系统稳定性 方面的作用。现在的复杂性研究的兴趣则聚焦于复杂性的产生、维持机理以及研究 方法诸方面。近30年来，各种有关复杂性的观点和理论不断涌现，如“等级理论”、“耗散结构”（dissipative structures）、“自组织临界理论”（theory ofself-organized criticality ）、“混沌”（chaos）、“灾变” （catastrophe、“分形” （fractals）、“细胞自动机” （cellular automata）和“遗传算法”（genetic algorithms ）等。这些理论或概 念强调了复杂性研究的不同侧面，也在一定程度上 反映了当今复杂性科学的指导思想和研究手段。现在所说的复杂性科学可以认为是Simon所言的复杂性研究第三阶段的聚焦点。近年来出现的许多有关复杂性的概念和理论实质上与20世纪60年代和70年代盛行的三大论（系统论、信息论和控制论）以及非线性非平衡态热力学有千丝万 缕的联系。远离热力学平衡态的非线性开放系统可以表现出自组织行为，它们通过 不断从外界吸收能量来维持其组织状态，形成耗散结构（Nicolis和Prigogine，1977,1989; Prigogine, 1978）。例如，生态系统不断地与外界交换能量与物质， 使它远离热力学平衡态，表现出结构和功能上的有序性。这也是生态系统等级结构 产生的热力学理论基础（邬建国，1991； ONeill等，1986）。自组织性、临界性、相变和稳定性都是复杂学中的重要概念，近年来，在复杂性研究中有广泛影 响。Bak等（1987）甚至认为自组织临界性是自然界的普遍现象，是复杂系统最本质的东西。目

《复杂性科学及其生态学应用》由会员桔****分享，可在线阅读，更多相关《复杂性科学及其生态学应用》请在金锄头文库上搜索。