能量景观分析：解锁生物群落组成变化预测密码

生态群落的恢复力对预测生物多样性变化意义重大却鲜少被验证。研究人员开展能量景观分析（ELA），对模拟和自然生态系统进行研究，发现衡量不稳定性指标可提升生物多样性变化预测性。这有助于理解群落动态机制，推动生物多样性变化预测发展。

　　生态群落的恢复力（resilience）能告知我们它将如何应对未来的环境干扰。然而，这一概念在预测生物多样性变化，尤其是在广泛的空间和分类尺度下，却很少得到验证。在此，研究表明，从当前群落组成状态的恢复力中衍生出的不稳定性度量，能显著提高生物多样性变化的可预测性。

研究人员将能量景观分析（Energy Landscape Analysis，ELA）应用于不同区域和分类群（鸟类、鱼类、软体动物和浮游植物）的模拟生态系统和自然生态系统的群落组成，并对这些系统的恢复力进行了估算。研究发现，局部不稳定性指标，即表示当前群落状态偏离局部最优状态的程度，能很好地解释模拟群落和真实群落从当前状态到未来状态的物种周转率和能量变化幅度。而全局不稳定性指标，代表群落跨越局部吸引盆地的山脊到达替代稳定状态的趋势，虽对上述变化的指示作用较弱，但依然是一个重要指标。

ELA 的研究结果表明，量化真实生态系统的恢复力对于理解群落动态机制至关重要，这将有助于提升生物多样性变化的预测能力。