Forecasting population trend from the scaling pattern of occupancy

Forecasting the temporal trend of a focal species, its range expansion or retraction, provides crucial information regarding population viability. To this end, we require the accumulation of temporal records which is evidently time consuming. Progress in spatial data capturing has enabled rapid and accurate assessment of species distribution across large scales. Therefore, it would be appealing to infer the temporal trends of populations from the spatial structure of their distributions. Based on a combination of models from the fields of range dynamics, occupancy scaling and spatial autocorrelation, here I present a model for forecasting the population trend solely from its spatial distribution. Numerical tests using cellular automata confirm a positive correlation, as inferred from the model, between the temporal change in species range sizes and the exponent of the power-law scaling pattern of occupancy. The model is thus recommended for rapid estimation of species range dynamics from a single snapshot of its current distribution. Further applications in biodiversity conservation could provide a swift risk assessment, especially, for endangered and invasive species.     

Ecosystems emerging. 5: Constraints

Ecosystem constraints are both ontic and epistemic. They limit activity, and as problems to be solved they drive organization, which is our hypothesis:

The driver of organization is constraint.

Solutions proliferate further constraints in an unending spiral of problem (constraint) generation and solution. As constraints proliferate, behavior narrows, and species diversify to compensate (paradox of constraint). Resource enrichment reduces constraints, releases behavior, and reduction of challenges decreases diversity (paradox of enrichment)—high diversity is expressed in low-resource environments and low diversity in high-resource environments. A three-part model of constraints is formulated for non-living systems, and also for goal-directed, problem-solving biota. Mode 1: dynamical means behavior is co-determined by internal states and external inputs. Mode 2: cybernetic employs negative feedback to keep dynamics within goal-oriented operating limits. Mode 3: model-making entails ability to represent (model) physical reality and respond to both phenomenal (modeled) and physical inputs; this property distinguishes living from nonliving systems. Principal sections of the paper elaborate dynamical constraints (three classes), boundary constraints (expressed in edge effects and trophic dynamics), physical constraints (space, time, temperature), chemical constraints (environment fitness, ecological stoichiometry, chemical evolution, limiting factors), coding constraints (environmental vs. genetic coding), network and pathway constraints (connectivity), and natural selection constraints (fitting to the biosphere). Consideration of how the world would look without constraints suggests how fundamental these are in ecosystem emergence, and how the next property in this series, differentiation, would be unmotivated without them. We conclude that constraints as a category are under-studied in ecology, poorly understood in ecological phenomenology, and (our hypothesis) comprise a ubiquitous organizing force in nature.     

大型渡槽结构动力学研究进展

大型渡槽是灌区生命线工程中的关键性建筑物,其在地震及风载作用下的安全性已是渡槽建设的瓶劲,也是国内外研究的热点。渡槽结构的抗震、减震和抗风技术的核心是渡槽结构动力学的问题,而渡槽结构动力学系属流固耦合(FSI)系统的动力学范畴。在已有研究的基础上,首先对渡槽结构FSI系统模型的研究进行了总结和评述;然后简述了渡槽结构动力特性和响应的求解技术以及抗震、隔震、减震与抗风技术的研究概况;最后总结了渡槽结构动力学的研究进展,提出了该学科进一步研究的内容和方法。     

过水性湖泊水质长期演变趋势及驱动因素：以骆马湖为例

过水性湖泊——骆马湖是南水北调东线工程的重要调蓄湖泊,具有防洪抗旱、饮用水供给和生态维护等多种功能.为了解骆马湖水质演变及驱动因素,基于2009～2020年长序列逐月实测数据,结合1996～2008年历史资料,分析了骆马湖总氮(TN)、总磷(TP)、高锰酸盐指数和氨氮(NH⁺₄-N)等指标的长期演变、季节动态和空间格局,探究了气象和水文因子对湖泊水质的影响机制.结果表明,近25年来,骆马湖水质总体处于Ⅳ～劣Ⅴ类.ρ(TN)变化明显(1.06～3.49 mg·L^-1),历经波动下降(1996～2002年)、显著的年际波动(2002～2015年)和显著上升(2015～2020年)这3个阶段,是骆马湖的主要污染因子.高锰酸盐指数显著下降(2.97～6.38 mg·L^-1),ρ(TP)和ρ(NH⁺₄-N)波动相对较小,分别介于0.024～0.076 mg·L^-1和0.11～0.69 mg·L^-1. 2017～2020年夏...     

1986—2015年青藏高原哈拉湖湖泊动态对气候变化的响应

湖泊是气候变化的敏感指示器,研究其动态变化对揭示全球气候变化具有重要意义。以哈拉湖流域为研究区,基于3S技术提取流域内湖泊面积、形状等信息,揭示近30年哈拉湖流域湖泊动态变化特征,并探讨其对气候变化的响应。结果表明：1986—2015年间,哈拉湖流域湖泊面积变化呈“V”型,其动态变化大致可分为两个阶段：波动下降阶段（1986—2001年）和波动上升阶段（2001—2015年）。其中1986—2001年湖泊面积由593.68 km²减少到584.83 km²（减少8.85 km²）;2001—2015年由584.83 km²增加到614.31 km²（增加29.48 km²）。对湖泊面积变化量与冰川面积变化量及同期遥感数据阶段各气候要素相关分析发现,湖泊面积变化量与阶段降水量呈正相关,且相关显著性水平在0.01以上,进而降水量是湖泊动态变化的主导因素。     

基于土地利用的中国城镇化SD模型与模拟

中国正处在快速推进的城镇化进程中,耕地与林地、牧草地和水域等生态用地将如何变化,以及建设用地是否仍将快速增长?这不仅是国家宏观政策制定者关心的问题,也是广大学者和普通民众面临的具体问题。通过构建基于土地利用的中国城镇化系统动力学（System dynamics,SD）模型,尝试对上述问题作出分析。研究结果表明：（1）本文构建的模型是有效的,具备可靠性和稳定性。（2）若要保持国家耕地保有量不少于18.25亿亩,到2050年需补充83.17万~412.67万hm²耕地资源。（3）到2050年,如果中国城镇化水平达到78%左右,建设用地总量将达到4007.29万~4214.25万hm²,较2020年净增加了155.87万~342.88万hm²。（4）2020—2050年生态用地数量表现为先增加后减少,其中,林地显著增加,牧草地减少,水域略有增加。研究成果可为全国国土空间规划多方案模拟、评估和决策提供科学服务。     

分子模拟方法在爆炸反应机理方面的应用进展

针对爆炸过程反应机理异常复杂,实验检测手段对其认识匮乏的现状,综述了量子化学、反应分子动力学等分子模拟方法的特点及研究进展,分析了分子模拟技术在燃爆机理研究中的应用进展,包括量子化学方法对于燃料热解/燃烧、瓦斯等可燃体系爆炸过程的微观基元反应步骤、反应能垒及热力学参数的计算,以及反应分子动力学(ReaxFF MD)在含能材料、可燃混合气等复杂爆炸体系获取可能的反应路径及中间自由基变化的应用。对分子模拟方法在爆炸领域研究的应用提出了建议及展望,指出ReaxFF MD和密度泛函理论(DFT)相结合是一种研究复杂爆炸体系微观反应机理极具潜力的方法,借助先进的分析检测手段对模拟方法的验证及修正,能获取更准确、全面的微观反应动力学模型。     

努力创建地震预报的应用基础学科——兼论板内现今地壳运动动力学

分析地震预报已取得的成就和面临的困境,根据国内外各相关学科的新进展,作者认为创建地震预报的应用基础学科是当务之急。一种可能的选择是,在现今地球动力学、动力大地测量学(地壳形变学)、实时大地构造学及系统科学、非线性动力学等前沿学科的交叉部位上,逐步建立板内现今地壳运动动力学(或板内现今构造微动态动力学、或板内地壳形变系统动力学)。它既是地震、火山、滑坡、泥石流等灾害预测的应用基础,又是立脚于中国的全球变化研究。对它的意义、研究对象、内容与方法作了探讨,最后提出了一批建议着手开展的应用基础研究课题。