生態學預測及其困境

衛莉

摘 要：生態學預測是依據生態學理論對未知的生態現象、實體及其關系的推測和斷言，其有經驗歸納和理論演繹兩個路徑，主要技術手段是建模。生態學預測對于生態學自身的發展和生態危機的應對都具有重要的意義。當前的生態學預測面臨困境，主要原因在于生態系統的自身特性，它的歷時性、復雜性、隨機性和社會性四個特征從不同側面影響了生態學的預測，目前的建模技術并不能滿足生態系統自身特性對預測模型的要求。生態學預測的困境不可能絕對消解，困境的出現也在一定意義上揭示了生態學哲學面臨的新使命，生態學哲學研究應助力于生態學的發展，為其擺脫當前的“科學危機”做出獨特的理論貢獻。

關鍵詞：生態學預測? 困境? 生態學哲學? 新使命

一、導 論

生態學預測對于生態學自身的發展和生態危機的應對都具有重要的意義。生態學預測是基于生態學理論的預測。預測和解釋是科學理論的兩個基本功能，而成功預測是正確解釋的有力證明，在評價某個科學理論時，預測所占的權重會更大，人們通常認為能夠成功預測某現象的科學理論比僅能解釋該現象的理論更有可能為真。因而，對于生態學預測而言，其對于生態學理論的確立及生態學自身的發展具有重要的意義。不僅如此，面對全球性生態危機，相關政策的制定迫切需要對生態系統的未來進行預判，生態學預測也成為應對全球性變化的重要手段，具有重大的現實意義。

然而，作為一門新興科學，生態學的研究并不成熟，理論預測也存在較大困難。生態學由于成立和發展的時間短，認識對象與以物理學為代表的傳統科學的認識對象相比又有很大不同，當前仍基本處于庫恩所指的“前科學”階段，存在著實驗難以重復、普遍性理論難以構建等諸多問題，理論的預測性差也是其中的一個重要問題。雖自20世紀50年代以來，隨著數學等其他學科方法在生態學的應用，生態學已逐漸從描述性科學發展為定量性科學并向預測科學拓展，然而，時至今日，生態學預測仍受到很大挑戰而面臨著困境。〔1〕由于生態學預測存在的困難，不少研究者放棄了對理論預測力的追求轉而應對生態學的其他問題，預測問題也沒有成為生態學研究的核心問題，這影響了生態學的進一步發展?！?〕

在過去的20年間，全球性生態危機的持續加劇使得人們對生態學的預測力提出了更高的要求，而新技術手段和實驗方法的應用也為預測力的提高提供了更好的條件，因而，人們不僅期望而且也認為生態學應該發展出更強的預測力。不少生態學家也強調生態學研究應該重視理論預測的問題，預測問題在生態學研究中的地位應該進一步提高。

可以看出，一方面，生態學預測具有重要的理論意義和現實意義，而另一方面，生態學預測卻面臨著不小的困境，因此，有必要對生態學預測進行進一步的反思，正如美國生態學家皮克特S.T.A所指出的那樣，“正是由于預測既有益又存在問題，我們必須開展更深入的研究”?！?〕本文對生態學預測的含義、路徑及困境產生的原因等問題從哲學層面進行分析和探討。

二、生態學預測的含義與路徑

預測在社會生活和科學研究中普遍存在，意指對未知現象的推測和斷言。生態學預測指的是在生態學研究活動中依據生態學理論對未知的生態現象、實體及其關系的推測和斷言。具體而言，其大體包括三種情形：其一，對尚未認識其本質但已發現的生態現象、實體及其關系的發展規律做出預測;其二，對尚未發現但確已存在的生態現象、實體及其關系做出預測;其三，對尚未發生但將來在一定條件下可能發生的某種生態現象做出預測。

以上三種情形的生態學預測是在具體的研究過程中進行的。一個理想的生態學研究活動，其過程大致可分為四個階段：第一，觀察和記錄生態現象和實體;第二，對被觀察和記錄的生態現象和實體進行分析、比較和分類;第三，從對這些生態現象和實體的分析中，用歸納法引出有關生態現象和實體的分類關系和因果關系的普遍性理論;第四，對已構建的生態學普遍性理論進行進一步檢驗和應用。在這幾個研究階段中，第三個階段是經驗歸納方法的應用，第四個階段主要是理論演繹方法的應用——要檢驗任何一個普遍性理論，必須首先從這個理論中演繹地導出檢驗蘊含，即新的具有可觀察性的現象，然后用觀察和實驗對其進行檢驗。在以上生態學研究的經驗歸納和理論演繹階段，都蘊含著科學預測的過程。換而言之，生態學預測有兩種路徑：經驗歸納和理論演繹。

生態學研究中的歸納是指把多個類似的實驗觀察結果凝練為方程、圖表、文字或數值等形式的簡單概括，這樣的概括突出了某些自然現象，比如通過對花的顏色、形態、氣味等性狀的觀察，可將其歸納為與不同的授粉媒介相關聯的一般性特征。在進行歸納時，如果由于各種因素的制約，所依據的觀察現象相對有限，那么，這實際上僅是一個假說，這樣的歸納可視為預測，即預測另一個時空下的生態現象，該時空條件與最初進行歸納概括所依據生態現象的時空條件并不相同?！?〕如早在1904年，植物學家哈伯蘭特用光學顯微鏡觀察被解剖的草本植物，發現熱帶干旱地區的一些草本植物具有一種特殊的花環結構，即克蘭茲解剖結構（來自德語“花環”kranz），研究者提出了克蘭茲解剖結構與光合作用的路徑有關聯的科學假設，這實則也是對具有克蘭茲解剖結構植物的其他未知性狀做出了預判。到了20世紀60年代，同位素示蹤法的應用證實這些植物都是C4植物，克蘭茲解剖特征和光合作用的路徑有關聯的科學假設及相關預測被證實。

需要指出的是，即使是來自經驗歸納的科學預測，也與解釋現象的科學理論有內在的關聯，換而言之，與解釋和科學理論無關的預見并不屬于科學預測。如通過觀察動物的跡象對降雨進行預見，或根據蝗蟲大爆發、地震的頻率做出預報，雖具有重要的實踐意義，但并不能促進我們對生態現象本身的理解和解釋，嚴格意義上不屬于生態學預測。來自于經驗的生態學歸納之所以也與理論和解釋相關，原因在于，科學歸納的實質是對所概括現象的相同點做出假定，而做出假定的依據一般是與關注點相關的其他方面的理論，如把克蘭茲解剖特征歸因于光合作用的預測，實際上依據了生物進化的理論——植物和動物在相似氣候條件下存在“趨同”現象?？梢钥闯?，即使是來自于經驗的生態學歸納也滲透著理論，在此基礎上對生態現象的預見自然也與理論相關而屬于生態學預測的范疇。

對經驗事實進行歸納是科學理論建構的過程，然而，從經驗事實到科學理論并無邏輯的通道，這需要科學家發揮豐富的想象力構建可覆蓋觀察結果并可以對其進行解釋的科學理論。為了盡可能排除理論建構中的直覺帶來的謬誤，科學理論須進一步接受經驗事實的檢驗。雖然由不完全歸納產生的普遍性結論嚴格意義上無法證明其為真，然而，它所做出的預言在概率的意義上是具有有效性的，且有效性的概率隨著支持證據的增加而增加?？茖W理論所直接描述的科學實體和基本過程往往不可觀察，這需要橋接原理對其進行導出，一般而言，科學理論有三個基本的組成部分，即內在原理、橋接原理和導出原理?！?〕內在原理描述基本實體及其所遵循的規律，橋接原理把理論所設想的實體、過程和經驗現象、規律聯系起來，導出原理是從內在原理、橋接原理中導出的可直接觀察的經驗規律。從內在原理到橋接原理再到導出原理，這是一個演繹的過程，通過演繹最終得到可接受檢驗的經驗現象，再用實驗和觀察對其進行檢驗，這實際就是預測。如生態學家科奈爾提出的生態系統演替模型包含了促進模型、耐受模型和抑制模型三個理論模型，而“促進”、“耐受”和“抑制”三個概念并不具有可觀察性，無法直接把其應用到野外實驗中去，這就需要通過橋接原理把其轉化為以具有可觀察性的概念和機制如群落結構、資源釋放、干擾時間等為基礎的經驗模型，才能進一步通過經驗觀察對其進行驗證。

生態學預測是通過建模與計算實現的，與預測的兩種路徑相對應，生態學模型有經驗模型和理論模型兩種類型〔5〕。生態學經驗模型先于其所代表的復雜理論而存在，是來自于對經驗的直接歸納，如根據魚群的年齡結構、不同年齡的產卵率及從卵到魚的成活情況等因素構建相關漁業模型。構建經驗模型需要盡可能詳細的數據和足夠多的細節以反映真實的生態現象，其所做出的預測具有重復性特征，經過驗證、校正和證實后的生態學經驗模型可直接服務于實際應用，如運用漁業模型對近海漁業資源進行預測控制以達到長期高產穩產的目的。

生態學理論模型通常代表相對成熟的理論狀態，其由生態學理論中較為簡單的組分構建而成。構建理論模型需要盡可能撇掉一些非本質特征的細節，抓住關鍵的主要因子確定相互關系。理論模型具有普適性的特征，主要用來概括生態現象的本質規律，其可以從理論上對生態現象做出進一步解釋，如種群在空間中形成的格局受什么控制，對適合度有什么影響，環境的不均勻性如何影響種群空間格局的變化等。經過驗證和校正的生態學理論模型，可用來推斷未知的生態現象、實體及其規律而做出創新性的預測。應對全球變化對生態系統未來進行的預測正是以理論模型為基礎的創新性預測。

三、生態學預測困境產生的原因

我們談論生態學預測，總是針對特定的生態系統而言的。我們講生態學理論的預測力差，并不是說已有的生態學理論沒有預測力，對一些小尺度的生態系統，已有的生態學理論是能夠進行一定程度的定性和定量預測，本文所講的主要是空間、時間尺度大、構成要素繁多且要素間相互作用的機理復雜的生態系統，我們日常所見、所言、所思的也多是這樣的生態系統。

生態學是預測力弱的學科，這是生態學發展面臨的主要問題之一。其中有學科發展水平和技術手段的原因，但更為根本的是生態系統和生態學在本體論方面的特性。生態系統不同于其他系統，研究生態問題的生態學是一門領域廣闊的多樣化的學科，與通常意義上的物理、化學等學科相比，生態學在體系構成、研究方法等方面也有自身鮮明的特色。擇要講，以下幾個相互耦合的因素影響了生態學預測。

1、生態系統是歷時性系統

所謂歷時性，是指系統過去的某些因素影響到了當前的狀態，在解釋系統的結構和表現時，過去的因素所起的作用與系統當前的因素同等重要。生態系統的歷時性主要表現在生物進化和偶然性兩個方面〔3〕，它們不同程度地影響了對生態系統的預測。

生物及生態系統是進化的，生態學研究應該處理進化的相關問題。雖然生態學研究者是在進化論的框架下進行研究的，但他們通常會認為，由于宏觀進化的速度極其緩慢，當從種群等大尺度進行研究時可以忽略進化的影響。然而，進化生態學的研究并不支持這一觀點。其最新研究表明，在生態系統中普遍存在著強選擇壓力及快速進化地現象，比如在重金屬污染或生物入侵等外界因素的作用下，進化會在很短的時間內發生。也就是說，進化對生態系統及生態學研究有著不可忽略的重要影響，然而，生物進化卻是不可預測的。美國生態學家扎卡里·布朗特（Zachary D. Blount， et al.）最新發表于《Science》的研究結論指出：“生物進化的過程有時驚人相似，呈現可重復性，而有時即使進化世系在相同的情況下也可能采取完全不同的路徑;進化的魅力恰恰在于有時可預期，而有時發生的現象又完全在預期之外，出現意想不到的偶然性。” 〔6〕

偶然性事件在生態系統中普遍存在。根據其發生的特點，偶然性事件可分為絕對偶然性和相對偶然性兩種不同的類型。絕對偶然性事件發生在若干個獨立的因果鏈在某時某地的交叉點。這里的“獨立”意指某個因果鏈的發生原則上可以不考慮其他事件的影響而可以用獨立的理論對其進行研究。如小行星碰撞地球事件是一個絕對偶然性事件，其導致了白堊紀恐龍及地球生物大范圍的滅絕，然而，小行星的周期卻與生物圈的生態并無任何關系。換言之，恐龍大滅絕是與生態群落無關的絕對偶然性事件引起的。絕對偶然性事件的發生較為罕見，其對于時間跨度小的生態學預測并無實質性的影響，然而，對于時間跨度較大甚至是以地質時間為尺度的預測，會有較大影響，由于絕對偶然性事件的存在，生態系統的未來表現出某種程度的不確定性。

相對偶然性事件是相對于事件發生的特定初始條件而言的，即“視……而定”，由于初始條件的不確定而不能判定事件的出現或不出現，因而視其具有偶然性。B視A而定的偶然性源于兩者之間的因果關系，B在因果關系上依賴于A從而表現出偶然性。而這也就意味著，在因果法則統治的世界中，不同程度的相對偶然性普遍存在。就生態系統群落的聚合而言，當物種遷入的歷史順序是一個群落構成的決定性因素時，群落的最終構成就表現出很大的不確定性與偶然性，即群落的物種構成和物種達到的先后順序之間存在密切的相關關系。對珊瑚礁魚類群落的研究表明，群落的結構取決于“優先效應”，即早期到達的物種對后期到達的種群增長產生消極或積極的影響?？枴げㄆ諣柊堰@種“視……而定”的相對偶然性稱為由“知識不完備而產生的隨機事件”，〔7〕其對于生態系統的預測有很大影響，因為在很多情況下，我們并不能確切知道變量A的值是A1還是A1，因而也就無法確定B1和B1的出現或不出現。

2、生態系統是復雜性系統

生態系統的復雜性表現在復雜的關系和復雜的性質兩個方面。

復雜的關系指的是生態系統中相互交錯的因果關系。生態系統構成要素數量眾多，相互作用機理復雜，且幾乎每一個要素皆自成系統并各自包括多個層級。達爾文用“打結的堤岸”來形容生態系統中不同生物之間多種多樣、相互作用的關系：生物實體通過捕食、競爭、合作、寄生和化感等過程及共同的環境發生相互作用，不同層級的生態組織內部各要素的相互作用及關系都在發生變化。對于多要素、多變量構成的極為復雜的生態系統而言，對其預測存在一定困難。

復雜的性質是就生態系統本身的性質而言，當系統的新特征從其組成部分出現，而基于部分的性質和規律無法推出整體的性質時，我們說這個系統是復雜性系統。這是一種是跨層級的層級復雜性，意味著突現，即較低層級的部分通過組合而產生較高層級時，突現出低層級觀察不到的新屬性。以研究復雜性著稱的美國圣菲研究所的研究者明確指出：“復雜性，實質上就是一門關于突現的科學”?！?〕

而突現則意味著不可預測性。英國學者摩根指出，“突現就是新關系的出現”，“在它們呈現為事實為我們所觀察到之前，或在它們出現之前，它們具有的性質是不可能被我們預測到的?！?〔9〕有學者把突現分為強突現和弱突現，認為強突現中完全不能從部分推導整體，而弱突現可進行一定推導。貝多（Mark Bedau）用計算機模擬了弱突現的解釋模型，展示了高層級突現屬性對低層級的因果依賴性，這意味著弱突現現象具有一定程度的可預測性。對于強突現現象，貝多則明確指出，這是“一個我們不需要的謎”，其“顯然與科學無關”?！?0〕通過計算機模擬弱突現一定程度上消解了突現的神秘性，而其對于強突現的無能為力，又從某種意義上突出了突現層次的自主性和不可預測性。當然，對于弱突現現象，雖在一定程度上可以模擬，但也有研究認為，弱突現并不完全排除意想不到的新屬性，同樣存在一定的不可預測性?！?1〕就生態系統而言，其具有豐富的層次等級，從分子、亞細胞、細胞、組織、器官到個體、種群、群落、生態系統，呈現出由低到高的不同層級的生態現象，這些層級多是突現而產生。這也就意味著，不可預測的突現屬性在生態系統中普遍存在。

生態系統有著不同的時間、空間和組織尺度，復雜的關系和層級復雜性與生態組織的多尺度特性纏繞在一起，使得呈現于我們眼前的生態系統顯得更為繁雜，在此種情境下，對于生態學研究而言，還原法研究基本失效，預測模型的建立也非常困難。生態學的本質是尺度問題，〔12〕并不存在單一的尺度去研究生態現象，如對全球氣候變化的原因及未來預測等應用研究，需將不同的空間、時間和組織尺度發生的現象結合起來。生態系統的多尺度往往相互嵌套而加劇了復雜性，也為達成生態學理解設置了多重的門檻，甚至是邏輯和方法論的陷阱。如植被梢枯是由于含低酸堿度的雨水所產生的化學淋洗引起的，而雨水的低酸堿度與不同地區的氣候類型及區域工業化的狀況有關，且同一地區的某些土壤類型可能比其他類型更容易減輕酸淋洗作用，這些因素中的每一個都在影響著梢枯現象，而它們來源于不同的尺度。換而言之，不同地區、同一地區不同區域的植被梢枯現象有著來自不同尺度的形成原因，因而，很難構建具有普遍性的植被梢枯模型。雖然人們期望關于自然界的理論模型可以對任何不同的時空都能同樣做出預測，然而，關于不同時空尺度的差異化現象，目前還無法用定量的數據去描述和表達。很顯然，要對具有復雜性的、多尺度的生態系統的行為及演化做出準確的解釋和預測，存在很大的困難。

3、生態系統是混沌性系統

生態學研究者最初認為，自然界是有序而和諧的，生態系統處于一種平衡狀態，偏離平衡的原因通常是人類等外部因素干擾，他們以牛頓力學的方法研究生態系統。然而，研究者很快發現生態學必須解決與過程相關的問題，且這些過程的速率和系統狀態之間是一種非線性的關系，所謂的平衡在自然界中很少被觀察到。對非線性方程的計算進一步發現，某些確定的非線性方程即使初始值發生微小的變化也會導致函數軌道的急劇變化，表現出一種隨機性。這種確定性系統內部出現的隨機性被稱為混沌現象，表現為對初值的敏感依賴性。

隨著對生態系統研究的深入，研究者發現，生態系統的行為受經典科學所排除的多樣性、無序性、個體性等因素的影響，具有不可逆性、不確定性、非線性等特征，是典型的混沌系統。即使是最簡單的生態模型，用離散科學描述受到密度制約的種群增長邏輯圖，也會產生非常復雜的、令人吃驚的動力學形態而出現混沌現象?！?〕

混沌現象最重要的特征是不可預測性，由于對初值的敏感性，對混沌系統進行長期預測幾乎是不可能的。雖然混沌系統的確定性結構使得對其進行短期預測從理論上講具有一定可能性，但預測的實效性并未證實。由于生態系統在外部參數影響下產生的非線性變化往往是災難性的，如旱地沙漠化和海洋赤潮等，學界對此非常關注并嘗試提出了早期預警信號，其依據的是臨界減速這一普遍現象，即系統在接近災難性變化時對擾動的反應變慢。然而，也有研究認為，這些預警信號過于籠統，在實際中并不能形成準確的預測。且到目前為止，這些指標基本都是事后確定的，通過它們可以提高對生態系統未來的認識，但由于其中的基本機制尚不清楚，因而幾乎沒有解釋力，能否預測到生態系統即將發生的變化也還有待觀察。

4、生態系統是自然與社會的耦合系統

隨著人類社會對生態系統的影響越來越大，生態學的研究范圍也從自然界延伸到了人類主導的經濟社會生活，生態系統被更準確地描述為“社會-生態系統”（SES，即Social-Ecological System），SES框架成為生態學研究中的重要框架。

人類行為是SES框架中的重要影響因素，而人類的選擇和行為則意味著更深層次的不確定性——不僅存在多重因果鏈，而且復雜性的顯現和偶然性事件的發生更有著經濟、體制、社會心理及技術革新等多個方面的根源。比如，在四川武隆大熊貓自然保護區，為保護熊貓棲息地，當地政府嚴禁居民砍伐竹子做燃料，并以家庭為單位給予補貼，這一政策卻導致很多家庭為領到更多補貼而進行拆分，這使得當地的社會系統結構產生較大的變化，反過來又影響了熊貓棲息地。就未來全球氣候而言，其取決于人類的人口數量和能源消耗兩個方面的因素，而這兩個因素受到經濟社會發展中人們各種需求和目標的影響，具有很大的不確定性。

更為根本的是，人類作為預測反射的主體，預測結果很有可能改變其選擇，這就使得SES框架的主要驅動因素人類行為有著更大的不穩定性。因而對于社會-生態系統而言，并不能簡單地從其過去的趨勢推斷和預測未來。雖然學術界對SES框架中人類因素的影響展開了不少研究，并嘗試構建反映人類活動和生態系統交互作用的“壓力狀態響應”模型，但其存在較大的局限性。此模型雖可以預測某些驅動性因素的演化對生態系統帶來的影響，但這些因素的相互作用特別是新驅動性因素對生態系統的影響，如新技術應用及環境政策的重大調整等因素的影響，則很難依據已經證實和可重復的結果進行預判。正如霍林（Holling）所指出的那樣：“原則上，生態系統和社會之間的聯系有著固有的不可知性和不可預測性。因而，人類和自然系統基本功能的可持續性也同樣具有固有的不可知性和不可預測性?！?〔13〕

綜上，生態系統具有復雜性、歷時性、不確定性和社會性等特性，和這些特性相適應，理想的生態學預測模型應具備以下基本特點：第一，盡可能覆蓋全面的環境條件和時空尺度以提高模型的可轉移性;第二，可有效處理時序動態過程及包括人類因素在內的生物間的相互作用;第三，量化生態系統的不確定性因素和預測模型的可轉移性，使已有模型可有效應用于相異環境。

然而，當前的建模技術很難滿足以上幾方面的要求：覆蓋多方面因素和時空尺度的模型由于限制因素過多而可轉移性差，很難使用于相異環境;建模需要考慮的時序動態和生物相互作用的相關研究并沒取得實質性突破;并沒有有效的度量方式去量化生態系統的不確定性因素及模型的可轉移性。〔13〕總之，生態模型當前的發展水平并不能滿足生態系統自身特性對預測模型的要求，生態學預測也因而存在很大的制約。

四、生態學預測困境的哲學啟示

生態學預測困境的存在至少提供了兩點啟示，一是不可能絕對消解困境，二是生態學哲學面臨新的使命。

生態系統存在普遍性規律，這一點并不能否認，和以經典物理學為代表的傳統科學一樣，反映普遍性規律的生態學理論不僅具有解釋功能，而且具有預測功能，但是，生態學預測困境是一種客觀的存在。導致生態學預測困境的主要因素是生態系統和生態學自身的本體論規定性。盡管生態學家和社會公眾期盼有強的預測力的生態學，研究方法和工具的進步也在不斷強化生態學的預測能力，但是，由于生態系統自身的特性，由于生態學所研究的是這樣一個特殊的對象，生態學預測必然是弱的預測：理論的不完備、參數的不完備、過程的不完備、結果的不完備，困境是不可能絕對消解的。這也許是生態學和生態學家的宿命。

生態學預測的困境在一定意義上揭示了新的科學哲學——生態學哲學的使命。生態學由于生態危機的出現而成為一門最重要和最顯著的科學，人們給予其前所未有的期望，然而，生態學卻由于自身的問題而無法做出它應有的科學貢獻，而且還面臨著“是否是一門真正的科學”的質疑和批評。

生態學研究亟需哲學的反思。生態學不同于以物理學為代表的傳統科學，其本身蘊含著豐富的哲學思想，是自然科學各學科中最具哲學睿智的學科之一。不僅如此，由于生態學產生和發展的時間短，當前正處在科學與哲學碰撞、交融的階段，存在許多科學與哲學的問題，需要進行哲學的反思。

當前對生態學的很多批評，主要依據的是科學哲學所給出的以物理科學為研究范例的一般意義的科學評價體系。然而，生態學研究主題的巨大復雜性、偶然性、隨機性和社會性等事實，決定了生態學是一個完全不同于物理科學的“自治的”科學部類，傳統的科學評價體系并不適合于生態學。一些生態學家近些年也開始有意識地拒絕把生態學與物理學進行過度的比較，他們提醒人們不要理所當然地相信那些來自于物理學的哲學傳統。可以說，生態學學科的出現與發展，對傳統的科學評價方式提出了很大的挑戰，這呼喚著富有生機和活力的生態學哲學。

在當前的生態學研究中，生態學家們關于生態系統的理論和概念建構的本體論、認識論和方法論差別非常之大，這就需要我們針對生態學中存在的主要問題，深入開展生態學元問題的相關哲學研究。這既是生態學家的事情，也是生態學哲學家的事情。生態學哲學家應該對生態學的元問題進行深入的考察和分析，與生態學家一起為生態學作為一門標準的科學創建一個合理完善的概念框架，進而有效地從科學層面指導社會實踐。我們有充分理由相信，生態學哲學一定會助力于生態學的發展，為生態學擺脫當前的科學“危機”做出獨特的理論貢獻。

參考文獻

[1] Virginie Maris、Philippe Huneman， et al. Prediction in ecology： promises， obstacles and clarifications [J]. Oikos， 2018（127）：171-183.

[2]? Jeff E. Houlahan. The priority of prediction in ecological understanding [J].Oikos， 2016（126）：1-7.

[3] Steward T. A. Pickett、 Jurek Kolasa&Clive G. Jones： Ecological Understanding： The Nature of Theory and the Theory of Nature[M]. Elsevier， 2007.50.

[4] 林定夷.論科學中觀察和理論的關系[M].廣州：中山大學出版社.2016.129.

[5] R.H.Peters. A critique for ecology[M].Cambridge university press，1991.105.

[6] Zachary D. Blount， et al. Contingency and determinism in evolution： Replaying lifes tape[J]. Science， 2018（362）：1-10.

[7] 張華夏.現代自然科學與馬克思的博士論文：論偶然性在自然中的地位與作用[J].自然辯證法研究：1993（1） ：1-10.

[8] 米歇爾·沃爾德羅普.復雜：誕生于秩序與混沌邊緣的科學[M].陳玲，譯.北京：三聯書店，1997.115.

[9] 齊磊磊、張華夏.論突現的不可預測性和認知能力的界限：從復雜性科學的觀點看[J].自然辯證法研究，2007（4）：18-23.

[10] Mark A. Bedau. Weak emergence[J]. No?s， 1997（31）：375-399.

[11] 高新民、嚴莉莉.新二元論的突現論路徑[J].自然辯證法通訊，2012（2）：88-93.

[12] 尤金·奧德姆，格雷·巴雷特.生態學基礎（第五版）[M].陸健健，王偉等，譯.北京：高等教育出版社，2009. 426.

[13] Katherine L. Yates， et al. Outstanding Challenges in the Transferability of Ecological Models[J].Trends in Ecology&Evolution.2018（TREE 2418 No）： 1-13.