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为什么生态学落后于生物学？
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为什么生态学落后于生物学？
Raymond J. O'Connor （ecospace 译,版权所有）
人类基因组图谱的成功绘制是对上世纪60年代以来生命科学的发展之快的一个雄辩的证明，从那个时候开始，Nuffield基金会发现有必要启动一项生物学奖学金，旨在使"软"的生物科学受到"硬"科学如物理学和化学的潜移默化的影响。该计划在学术上支持具备一定资格的物理学家和化学家在生命科学领域寻找工作，或者支持生物学家为使本领域的工作更有成就而设法获得物理学或化学学位。
然而生态学和环境科学已经落后于大多数生命科学的飞速发展。人们无法期望不久以后生态学的突破能达到人类基因组计划那样的程度。即使70年代一个接一个的生物学系被受到很好资助的分子生物学家所接管并没有使生态学作为自然的历史学 被淘汰的话，在假设--演绎方法掩盖下的生态学后来也不可能产生预想的结果。由于在未来几年内国家科学基金将投入超过5000万美元来进行生物复杂性的生态学研究，因此有必要问一问这些资金或思想体系是否能为步履蹒跚的生态学研究提供基础。
我相信生态学家已经不能从假设--演绎研究的实质中辨别出任何形式来。我们自豪于当我们的学生学会陈述"我的假设是..."，但我们却不能挑出这些典型的生态学假设中琐碎内容的毛病来。在现代生命科学中，如同在物理学中一样，假设都是建立在一系列事物如何作用的理论基础之上。在运用当中常常表达为"实验上将观察到什么"的这样一种陈述，或者是如果理论正确的话应该观测到什么--如天文学中那样。而且，分子生物学的许多关键的突破都源自能区别出不同结果的实验中。用批评的眼光看，生态学似乎已经替代了将观察到什么的假设陈述。我们典型的假设在本质上是统计的，其建立仅仅因为一种格局或范式偏离了零假设（常常是随机的）。因此一篇研究论文的讨论部分往往是臆想出来的就一点儿也不令人吃惊了。
生态学中绝对愚蠢的和真正富有洞察力的假设陈述都有。最糟糕的陈述如"我假设繁殖数量将不会随森林斑块大小的增加而减少"，这显示对第二类错误的无知。多少要好一点的陈述如"我假设繁殖数量将随森林斑块大小的增加而增加"，这类假说在第一次发表时可以在方法上提供一些线索，但在杂志上几乎不值得用200行的篇幅来论述，更不用说用经常性的20页的篇幅来第10次、第11次、第12次...地报告对该现象的研究案例了。另外，与生物医学研究相反，这类假设很少承认可能有不止一种的过程可以产生预想的结果，更不用说对可供选择的结果提供检验了。
生态学中也很少有能预先对事物进行量化的假设（"我假设繁殖数量将随超过300米的森林斑块的比例增加而线性增加，300米是捕食者穿过斑块进入森林的平均距离"）。生态学中更缺乏从精细的过程理论出发进而发展为毫不含糊的量化预测的假设。一个例外是分形几何和分支资源分配网络的流体动力学在生命跨度和繁殖力、能量和资源利用、领地大小以及种群动态中对普适的异速生长尺度预测的模型。
在深入阅读生物医学文献时不可能不碰到一些过程的细节---SP1转录因子，U12剪接体，然而在生态学中这类术语往往是从日常生活中引进的-栖息地走廊，竞争等。牛津生态学家Charles Elton 面对今天的生态术语学就如同在家里一样，这跟30年代时没什么两样。
我认为成功的生命科学与环境科学基本的不同在于，生命科学和生物医学已经发展了事物如何运动变化的理念，而生态学仍滞留在关注于这是什么的观念上。生态学者仍然持有一种楼宇-砖块-世界的科学观，即任何一点的科学工作都像一块砖被加进货盘里，少数突出的建筑师和工人将以此构筑科学认识的墙体、楼宇和大厦。这一套思想体系中缺少的是曾经促进生物医学发展的协同作用。现代生物医学研究处在各种对立思潮的躁动之中，每一种都有被迅速完成因而产生与竞争者不一致的预测的逻辑基础。在这些思潮的背后有一个专家群体对这些在预测之间进行实验检验的技术问题提供解决方案。
一些方法如PCR技术的发展，是最高层次的突破，这类似于物理学中一些新现象的发现；另一些如特别引人注目的老鼠的有关进展，只是已知原理的一些专门应用，类似于工程方面的成就。像这样能游刃有余于多学科之中的常常是那些有很宽的知识面，从而有能力在多个领域的结合部进行概念整合的改革者和科学家。如果将科学发展与以砖建房相类比，那么其进步依赖于基石的认识和鉴别。相反的，太多的野外生态学是那种被我称为"Me too!"的研究：尽管过去已有成打的在不同国家和不同季节的关于驯鹿食性的研究，我们还是常常见到这样开头的冗长的生态学论文："缅因州秋天白尾鹿取食习性的研究还从未见报道，因此我..."。由于确认过去的工作是有必要的，并且所提供的有关不同分类群的现象还包含一定的信息量，这类工作也许值得以简报形式发表。尽管生态学的规范仍是另一种长文章的形式，典型的只是以对Z地区Y物种有关X主题的研究论文填补到已发表的相同主题相同物种的大量研究中去。
也许有人会说是生理学上和分子生物学上作用的可重复性使得生物医学研究群体发展了与物理学定律相当的"硬"规律。其潜在含义是生态学在可能的观察结果中普遍地不得不应付过多的不确定性，这使生态学本就有限的进行实验的能力更加局限。但是天文学虽然不能进行试验，却仍然设法对有关恒星本质及宇宙起源的严格公式化的理论进行检验-是最根本的解释而不是对所观察到的格局的无甚价值的陈述。
另外在生物医学研究中，我们可以发现测量误差（仪器误差）与样本间的可变性之间保持着清楚的区别。即使是在生态学里罕有的有显著成就的历史中也有普遍地具有显著科学实践意义的工作。例如，在对胡蜂种群动态的理解中就在很大程度上归功于英国皇家学院的Michael Hassell 的示范性的方法：他长期在建模（以确定关于种群动态的过去-现在的思想中哪个组分对最终的结果产生了最多的不确定性）和实验室实验（以使这些来源的效应参数化）之间交替变换其研究重点对胡蜂动态产生了深刻的理解和认识
与此形成鲜明对照的是，我们对渔场里鱼类种群动态的极其糟糕的了解（这在当今生态学认识里已成为现代管理实践的基础）居然已经理解了全球范围内所有主要鱼类流入食物链的过程。如果唯恐实验室实验似乎太类似于生物医学工作而不能作为典型生态学研究的代表，那么看看David Tilman 在Cedar Creek 为搞清植物种群动态所进行的长期野外试验的成就。要是觉得这些野外试验过于处在控制条件下，那再看看Richard Holmes 和 Thomas Sherry 在Hubbard Brook 进行的有关黑喉绿莺和美国红尾鸲种群生态学的长期观察研究。这些研究（以及他们的其他涉及数量生态学前沿的类似研究）与生物医学研究的共同点在于其严格的分析及逻辑思想：每一项调查中的任何一个片断都提供了认识其所涉及的生态学过程所需要的直接而关键的反馈信息。
这些学者都已经抛弃了"楼宇-砖块-科学"的方法，他们将现代野外生态学占统治地位的关于生态过程的"what？"疑问代之以"how?"和"why?"。只有在这种特定的方式下思考并剖析事物如何作用以及为什么应该这样作用，生态学才可如生物医学那样在实践上取得成功。
参考文献
1. A. Emmett, "Biocomplexity: a new science for survival," The Scientist, 14[19]:1, Oct. 2, 2000.
2. G.B. West et al., "A general model for the origin of allometric scaling laws in biology," Science, 276:122, 1997.
3. M.P. Hassell et al., "The persistence of host-parasitoid associations in patchy environments," American Naturalist, 138:568-83, 1991.
4. D.V. Pauly et al., "Fishing down marine food webs," Science, 279:860-63. 1998.
5. D. Tilman, "The ecological consequences of changes in biodiversity: a search for general principles," The Robert H. MacArthur Award Lecture. Ecology, 80:1455-74, 1999.
6. T.W. Sherry, R.T. Holmes, "Winter habitat limitation in Neotropical-Nearctic migrant birds: implications for population dynamics and conservation," Ecology, 77: 36-48. 1996.
译后记：原文发表于2000年《The Scientist 》14卷20期上。作者Raymond J. O'Connor 持有物理学和动物学博士学位，曾是Nuffield 基金会资助的生物学者，现为缅因州州立大学野生动物生态学教授。北京师范大学张大勇教授曾将原文提供给了中国生物多样性邮件列表系统中，引起了国内学者较多的讨论，许多学者不同意本文作者的意见。将本文翻译过来并不意味着译者完全同意作者的意见（不过毫无疑问，译者认为本文提出了许多发人深省的问题和有指导意义的思想，而这恰恰是国内研究中所欠缺和被忽略的），只是为了便于大家讨论，同时翻译的过程中可以加深了理解，对自己也是个提高。原文有些晦涩难懂，这篇译文中词不达意之处请大家海涵并指正。ecospace.
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