对话杰出科技青年奖获得者 | 中国科学院沈阳应用生态研究所研究员梁宇：生态建模更需开展多层次验证

　　人物简介

　　梁宇，1985年生，中国科学院沈阳应用生态研究所研究员、博士生导师，“兴辽英才计划”青年拔尖人才、辽宁省“百千万人才工程”、辽宁省杰青、沈阳市杰青。研究聚焦森林景观生态学，深耕气候变化和干扰对森林景观的多尺度影响领域。景观生态学与生态模型(哈佛大学博士后)。

　　研究方向

　　包括森林景观动态与碳汇预测、气候变化下森林生态系统响应与反馈研究。致力于将空间建模与地理信息系统相结合，研究在广阔时空范围内自然与社会因素对景观/区域的影响，重点关注生态空间建模理论、景观指标、空间格局与生态过程的关联，以及历史森林景观重建。主持中国科学院战略先导专项(B类)课题、国家自然科学基金等20余项项目。

　　学术成就及兼职

　　发表论文80余篇(SCI 47篇)，含ESI热点论文，累计影响因子258；获中国科学院院长优秀奖等6项荣誉；构建多尺度森林景观耦合模拟方法，研发森林退化早期预警平台，获发明专利1项、软著1项；成果为东北森林固碳增汇及生态修复提供技术支撑，相关产品推广后综合收益提升20%。

　　辽宁省地理学会副理事长、中国科学院青年创新促进会会员、国际景观生态学会会员，《生态学杂志》、Ecological Modelling、Peer J期刊编委。

　　研究经历

　　长期从事森林景观动态与碳汇预测、气候变化下森林生态系统响应与反馈研究。利用森林景观模型，将生物多样性、保护与生态系统管理等问题置于大空间与时间尺度下进行探讨。研究整合空间建模与地理信息系统，分析景观/区域对自然与社会因素的多尺度响应。

　　一、从面积到功能：关心森林的新内涵

　　提问：在气候变化和极端天气日益受到关注的今天，为什么我们比过去更需要关心森林及其变化？

　　梁宇：森林并不是一个静止不变的绿色背景，而是一个持续响应环境变化的生命系统。过去，人们更多关注森林面积和覆盖率；而今天，更值得关注的是森林是否健康、结构是否稳定、在不断增强的气候变化压力和外部干扰下，是否仍具备维持生态功能的能力。进一步说，我们不仅要关心森林“多不多”，更要关心森林正在如何变化，以及局部变化如何逐渐汇聚成更大尺度的森林景观动态，并进一步影响生态系统功能和未来适应能力。

　　森林的重要性并不局限于林业领域。它不仅是陆地生态系统中重要的碳汇，也是区域气候调节、水源涵养、土壤保持、防风固沙和生物多样性维持的重要基础。一旦森林系统在气候变化和干扰叠加作用下出现结构失衡或功能退化，其影响将不只是生态学意义上的变化，还会进一步传导到区域生态安全乃至社会发展之中。因此，今天重新理解森林，本质上是在重新理解我们未来生态安全的边界。

　　二、从样地到景观：尺度转换的必要性

　　提问：您经常强调“森林景观动态”这一视角。为什么理解森林变化，不能只停留在局地尺度，而要放到更大的景观尺度上来看？

　　梁宇：传统意义上的森林研究，往往更容易聚焦于某一片样地、某一个林分，或者某一类树木的生长变化。这些研究非常重要，因为森林中的许多过程，确实首先发生在个体和局地尺度上。但如果要真正理解森林在长期气候变化和多重干扰背景下森林如何演变，仅仅停留在局地尺度是不够的。

　　森林景观研究关注的是更大空间尺度和更长时间尺度上的过程。例如，树种组成如何调整，树种是否发生迁移，林火和病虫害如何在空间上蔓延，景观破碎化怎样改变森林的恢复能力，经营措施又如何在几十年的尺度上影响碳汇和稳定性。这些问题往往只有放到景观乃至区域尺度上，才能看清其真实机制与累积后果。

　　从这个意义上说，森林景观动态研究并不是离开样地研究，而是在更高层次上把局地过程与区域后果联系起来。

　　三、从北移到重组：树种迁移的真实图景

　　提问：在全球气候变化背景下，树种迁移到底是一个怎样的过程？

　　梁宇：树种迁移并不是一个简单的“气候变暖、树种北移”过程。树种未来的空间变化，既受气候条件影响，也受到种间竞争、传播能力、更新过程、立地条件以及历史干扰等多种因素制约。因此，树种迁移更准确地说，是树种空间分布、优势地带和景观格局在多因素共同作用下的动态调整。

　　这也是为什么我们不能将气候变化对森林的影响理解为一种线性、均匀的过程。某些树种可能表现出明显的空间重组，但另一些树种则可能因为更新受限、传播障碍或干扰叠加，而并不按照简单预期移动。已有公开研究也表明，干扰会显著改变气候变化下树种组成变化与空间迁移轨迹，而且这种影响具有明显的阈值特征。

　　因此，树种迁移研究的意义，不只是描绘未来分布会发生什么变化，更重要的是理解森林系统在气候变化和干扰共同作用下是否正在发生深层重组。由于树种迁移通常发生在较长时间尺度上，很难仅靠短期观测直接把握其完整过程，因此，我们往往需要借助多尺度森林景观动态模型，综合分析气候变化、环境条件、树种更新扩散及干扰过程等因素，从而更系统地认识树种迁移轨迹及其生态后果。

　　四、从孤立到耦合：多尺度模型的创新价值

　　提问：您构建了多尺度森林景观耦合模拟方法。为什么要把不同尺度上的森林过程放到同一个模型框架里研究？这样做真正解决了什么问题？其学术价值和方法创新主要体现在哪里？

　　梁宇：多尺度耦合模型的核心意义，在于把原本分散在不同尺度上的生态过程纳入同一分析框架之中。森林生态系统中的关键过程，本身具有明显尺度差异：树木对温度、水分和养分的响应更多发生在个体和样地尺度，林分竞争与演替发生在林分尺度，而种子传播、林火蔓延、景观破碎化及经营管理则往往表现为景观甚至区域尺度过程。

　　如果只使用单一模型，往往只能解释某一尺度的变化，难以说明这些变化如何在更大尺度上累积为森林格局、碳汇功能和系统稳定性的长期演变。多尺度耦合的价值，正在于打通“树为什么生长”、“树为什么死亡”、“树种如何迁移”、“景观如何重组”之间的逻辑链条，使生态学研究从局部现象描述，进一步走向对系统性变化机制的解释。

　　因此，这种方法的创新不只是提高预测精度，更在于实现了从生理响应到景观格局、从局地过程到区域后果的尺度贯通。

　　五、从答案到机制：模型可信性的真正标准

　　提问：我们应该如何判断一个生态模型是否可信？如何看待模型中的不确定性？

　　梁宇：这是生态建模中最关键的问题之一。模型是否可信，并不在于它复杂还是简单，关键在于它是否通过了多尺度、过程化的检验。

　　在生态建模中，如果只验证最终结果，例如只比较模拟碳储量与观测值是否接近，往往会面临“结果相似但机制未必正确”的问题。因此，更合理的方式是开展多层次验证：在树种尺度上验证生长和更新特征，在林分尺度上验证年龄结构与竞争关系，在景观尺度上验证干扰格局、种子扩散和空间镶嵌结构，在区域尺度上则检验碳储量和景观动态的长期趋势。

　　至于不确定性，它并不是需要被回避的部分，而是模型输出的一部分。气候情景、参数设定、干扰重建方式和经营方案的不同，都会带来预测差异。生态模型真正的科学价值，并不在于给出一个唯一答案，而在于识别哪些机制最关键、哪些阈值最敏感、哪些管理措施最可能改变未来轨迹。这一点，正是模型走向实际决策支持的基础。

　　六、从背景到主角：干扰的关键作用

　　提问：在全球气候变化背景下，为什么林火、病虫害、采伐等森林干扰越来越不能被忽视？

　　梁宇：因为干扰不是气候变化之外的附加背景，而是决定森林未来轨迹的重要力量。林火、病虫害、采伐等干扰，会直接影响树木生长、死亡、更新与竞争关系，从而改变林分结构、树种组成以及空间格局。

　　更重要的是，干扰往往会改变森林对气候变化的响应方式。它既可能加速某些树种的替代，也可能削弱森林原有的稳定结构，放大系统脆弱性。已有公开研究表明，林火和采伐不仅会在短期内造成碳库损失，也会在长时间尺度上打断森林演替，影响固碳能力；而在气候变化背景下，未来林火、病虫害等干扰的发生频率、作用强度、持续时间都可能持续增强，且多种干扰之间还可能相互叠加、相互强化，从而进一步改变森林的演替进程、恢复能力和长期演变轨迹。

　　因此，今天讨论森林未来演变动态，不能只讨论气候，也必须讨论干扰；不能只讨论平均气候条件的变化，也必须讨论极端事件与突发扰动如何改变森林生态系统演化方向。

　　七、从波动到退化：早期预警信号的识别

　　提问：在极端气候和干扰等事件增多的背景下，森林变化中哪些信号最值得警惕？

　　梁宇：在极端事件增多的背景下，最值得警惕的，是那些表明森林状态正在持续变差、并可能进一步走向退化的信号。比如，树木生长持续减弱，水分胁迫加重，更新能力下降，死亡率上升，或者林分结构趋于单一，这些变化本身未必已经意味着明显退化，但往往提示森林的稳定性和恢复能力正在下降。

　　从更大尺度上看，如果火灾、病虫害等干扰发生得更频繁，影响范围持续扩大，或者同样强度的高温、干旱等极端事件，带来的生态影响比过去更强，也需要高度重视。因为这通常意味着森林系统对外界压力的敏感性在增强，原有结构和功能更容易被打破。

　　这些信号之所以重要，就在于它们往往不是短期波动，而可能是森林由正常波动走向结构失衡、功能下降甚至生态退化的前兆。也就是说，我们真正需要警惕的，不只是已经发生的退化结果，更是那些预示退化风险正在积累、演变方向正在改变的早期信号。

　　八、从种树到稳定：困难立地修复的核心挑战

　　提问：把视角落到辽宁。在极端气候事件增多的背景下，像石质山地、低山丘陵这类困难立地，生态修复面临的真正挑战是什么？

　　梁宇：这类区域的生态修复，首先当然要解决“能不能种上树”的问题，但更重要的挑战，是种上之后森林能否长期稳定地维持下去、能否实现可持续恢复。

　　在土层浅薄、保水能力较弱、局部岩石裸露较多的困难立地中，森林本身就更容易受到水分和土壤条件的双重约束。过去，在相对稳定的气候条件下，这种限制已经存在；而在持续高温、阶段性干旱和短时强降雨增多的背景下，这种脆弱性会进一步被放大。

　　因此，这类区域未来的森林经营与生态修复，不能只追求短期覆盖增加，而应更重视系统适应性、恢复力和稳定性。换言之，不仅要考虑种什么，更要考虑是否适地、密度是否合理、结构是否单一、在未来极端事件叠加条件下能否维持韧性。

　　九、从论文到决策：科研转化的关键难点

　　提问：从科研走向管理决策，真正的难点在哪里？生态学研究怎样才能更好服务森林经营和政策制定？

　　梁宇：真正的难点通常不在于技术能不能实现，而在于复杂研究结论能否被有效转化为可执行的管理方案。

　　生态学研究面对的是多因素、多尺度、长时间过程，其结论天然具有复杂性。但管理部门通常更关心的是：哪些区域风险更高、什么措施应该优先实施、在什么时间实施、实施之后大致会带来怎样的改善。也就是说，管理真正需要的，不仅是科学判断本身，更是面向情景比较和决策支持的表达方式。

　　因此，生态学研究要更好服务实践，至少需要做到三点：其一，研究问题本身就要与管理需求相衔接；其二，成果输出要从纯学术结论走向情景模拟和方案比较；其三，要把不确定性说明清楚，而不是以“唯一答案”的方式呈现复杂系统。科研与管理并不是彼此分离的两个体系，真正有价值的生态学研究，应当既能解释过去，也能帮助判断未来，更能为当下行动提供依据。

　　十、从经验到推演：AI时代的生态学坚守

　　提问：AI和大数据的快速发展正在深刻改变各个行业。您认为它们会如何改变森林生态研究、生态管理乃至生态修复？在这种技术快速发展的背景下，生态学研究者最需要坚守的核心能力和研究品质是什么？

　　梁宇：AI和大数据确实正在深刻改变森林生态研究的技术条件，但更值得关注的是，它们也在重塑未来生态管理和生态修复的工作方式。最直接的变化，是显著提升多源数据整合与高维信息提取能力。过去，大量遥感影像、长时间序列监测数据、视频数据、气象数据和样地数据长期处于“可用但难整合”的状态；而今天，借助AI，研究者可以更高效地开展干扰识别、参数反演、风险提取和时空模式分析。

　　但更深层的变化在于，生态修复和生态管理可能逐步从经验驱动走向情景推演驱动。也就是说，未来不仅可以识别哪里已经发生问题，更可以比较不同气候情景、不同经营措施和不同修复配置下系统可能的长期演化轨迹。这意味着管理将越来越依赖“基于模型与数据的前瞻判断”，而不仅仅依赖事后经验总结。

　　当然，技术再强，也不能替代生态学本身。AI更擅长从海量数据中识别模式、提高分析效率，但它并不能自动回答生态变化为什么发生、背后的机制是什么，也不能代替研究者理解真实自然系统的复杂性。森林生态系统始终是一个动态变化、充满不确定性的复杂系统，很多关键判断仍然离不开长期观测、野外经验和对生态过程的深入理解。因此，在技术快速发展的背景下，生态学研究者更需要坚守的，仍然是对关键科学问题本质的持续追问、对自然系统复杂性的深刻把握，以及求真、审慎、尊重规律的研究品质。说到底，技术可以不断更新，但对关键科学问题的持续探索、对生态规律的深入理解，以及对复杂自然系统的判断力，始终是生态学研究中最不可替代的东西。

　　文/季绍华、孟庆杨