赵斌
长期生态学研究是如何促进跨越大尺度时空合作的? 精选
2020-10-20 09:06
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标签:生态学, 长期研究, 科研合作, BioScience, LTER, BioScience, BioScience, BioScience

全球变化是人类面临的重要挑战之一,它一方面会受到人类活动的影响,而另一方面又对各种复杂生态学过程有着深远的影响,涉及到大的时空尺度,这就需要长期对生态系统的观测积累,因此世界各国都相继组建了各自的长期生态学观测体系。我们最近的一个研究,就专门探讨了长期生态学研究中的合作问题。


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最初的长期生态学研究机构始于美国,最早可追溯到1977年美国国家自然科学基金会(National Science Foundation, NSF)与来自各领域的生态学研究者磋商长期生态学观测的问题。英国、中国、日本、澳大利亚也都建立了自己的长期生态系统观测网络,以期对本国的自然资源进行长期的监测和管理。

探讨大生态学,离不开长期研究,而长期研究又离不开科学家间的紧密合作。在国际生态学期刊中,倡导科学家进行合作的文章已屡见不鲜,但是这些合作特征和机制如何呢?这就是我们想探讨的问题。

我们以美国LTER长期生态学研究网络为例,基于美国长期生态学研究文献数据库与Scopus中来自158种生态学期刊所构成的生态学引文数据库。从全球来看,这些数据是最为规范和完整的。

长期生态学研究是否需要更多的科学家参与呢?我们通过比较LTER文献与其他生态文献中的作者与机构数量,非常充分地证实了这个猜测。我们看到,在项目开始的早期,因受制于通讯和交通,机构合作并不常见。随着信息技术的发展,交通越来越便利,不同机构生态学家之间的合作逐步攀升,这是可以理解的,我们将此(图中蓝色点和线)作为一个基线,与长期生态学研究进行比较。显然,从事长期生态学研究的合作程度提高幅度更大。


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美国长期生态学研究的合作趋势,(a)作者水平;(b)机构水平。



那么,机构之间的合作程度如何呢?我们通过社交网络分析,发现长期生态学网络在机构之间的合作关系也是逐步变得更加密切的

在1985年,几乎很少机构进行合作(下面所有的图中,上层节点表示野外台站的站点信息,下层节点表示学术机构。)。在1995年,则可以看到一些小的机构合作组织。到2005年,合作现象非常普遍,连成了一个网络。而到2015年,机构之间的合作网络错综复杂,所有机构都通过直接或间接的合作连成一体。



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分析LTER研究中的重点问题,几乎所有时期都是关注“生态学”和“生态学、进化学、行为学与系统科学”。但是,近年来LTER却不断推动了其他领域的发展,这些领域包括:水生生物学、地球表面过程、环境化学、海洋学、管理学与决策科学等。LTER研究的学科多样性,有助于科学家们从多个层面来理解生态学过程,为自然资源管理提供了新的思考角度和实践经验。


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自1981年到2018年LTER中学科交叉的状况。数据来源自LBD数据库,只有25个主要学科被展示出来。


既然是长期研究,那么合作也应该是长期的吧?果然,在LTER项目支撑的研究中,学术机构的长期合作更为普遍。分别对LTER的研究论文与对应基线论文进行统计,发现LTER组中维持至少3年或5年以上合作关系的数量要比基线组高,这主要受站点因素、个人因素和地理因素三方面的影响:在同一野外站开展研究的机构间更容易孕育长期合作;长期合作中部分研究者起主导作用;地理位置接近的机构间更容易形成长期合作状态。



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分析LTER对生态学中机构长期合作的影响。图中统计了LTER组和基准组中合作关系至少长达3年或5年的数量,其中LTER组用红色三角形进行了标注。


不仅如此,在LTER项目支撑的研究中,学术机构的长距离合作是更为普遍的。对LTER组内机构空间距离跨度较高的研究进行分析,数据交流显然是这些研究能够突破空间界限的重要原因。全球尺度生态学信息数据库的构建与应用,能够在极大的范围内联合位于世界各地的生态系统观测,从而对大尺度下的生态学问题进行探索。


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分析LTER对生态学中机构长距离合作的影响。图中统计了LTER组和基准组中机构所在城市的最长合作距离,其中蒙特卡洛模拟获得基线样本的中位数及其趋势使用蓝色虚线进行表示,LTER组则用红色实线进行表示。


诚然,在地理区间上靠近的机构、科学家之间更容易形成合作,但是随着科技的进步,这些时空的障碍逐渐被打破。在这个研究中,我们可以看到LTER项目对生态学家跨越时空开展合作起到的推动作用。长期生态学研究网络等基础设施的部署,有利于解放生态学家的大脑和双手,让生态学家在思考科学问题的时候更加敢想,在设计试验的时候越发敢做。大尺度生态学基础设施把传统生态学中的“不可能”化为“可能”,长期生态学研究网络有利于促成科学家的长期和长距离交流合作,从而打破时空的界限来对生态学问题进行思考和探索。


论文信息

Tian-Yuan Huang, Martha R Downs, Jun Ma, Bin Zhao, 2020. Collaboration across Time and Space in the LTER Network. BioScience, 70(4): 353–364. https://doi.org/10.1093/biosci/biaa014

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