大数据时代的整合生态学研究——从观测到预测
摘要
当前人类社会所面临的一系列生态环境问题, 绝大多数需要在生态系统、流域、区域甚至全球尺度来解决. 生态学研究正快速向宏观尺度和宏观治理方向发展. 随着网络和信息技术的快速发展, 天-空-地一体化观测体系正成为新时期生态系统观测的重要特征, 伴随全球新一代生态系统观测研究网络的逐渐形成以及海量多源异构数据的快速膨胀, 当今生态学已经发展到大科学、大数据、大理论时代. 如何整合生态大数据、发现有价值的生态学规律和机理并将其逐步拓展到解决与人类发展密切相关的诸多生态环境问题是该领域面临的重大机遇和挑战. 文章系统总结了生态大数据的研究现状, 评述了整合生态学发展的时机和需求, 从Meta分析、数据挖掘、数据-模型融合的原理和相关研究进展进一步探讨了生态大数据整合研究的主要途径, 最后展望了整合生态学的前景和研究方向, 并指出未来研究需要将大数据融合到模型中, 进而提高生态预测的准确性. 可以预见在未来全球变化和大数据快速发展的背景下, 整合生态学研究将得到更多的应用和发展, 实现全球生态环境治理的美好愿景, 服务人类社会可持续发展.
引用本文（GB/T 7714）
书丽 牛, 金松 汪, 松 王, 等. 大数据时代的整合生态学研究——从观测到预测[J]. SCIENTIA SINICA Terrae, 2020.
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