十年后遇见真实的生态学

题记：这篇是杂感，最早发布于本人朋友圈。最近读文献，还有听圈内传言各种事件，感觉颇为烦闷，故有此篇短文。本文纯属个人感受，未必客观，如有雷同，纯属巧合。

十多年前，就是本人刚开始接触生态学文献的时候，怎么也想象不到十年后的学科会发展成现在这样子。

明明是森林监测，但做几十、几百个样方已经远远不够，一定要监测几十万、上百万棵树的生长，甚至比较十几个、几十个大样地，仿佛这样才能做出有意义的结果，才够“高大上”。当然，对大样地来说，似乎容易做的各种分析也都做完了，亟需新的生长点。

明明是森林调查，却偏偏要用无人机载着激光雷达或者由工作人员背着地面雷达系统扫描一次或多次，或者用光谱分析，监测出各种指标的细微变化。不管物种能否鉴定出来，鉴定是否准确，先发篇文章，说“几年以后，人类将定位全世界每一棵树”，吸引下公众的眼球。

谈到全球变化必然是大型增温、降雨实验，小打小闹根本“上不了台面”。

以前，在某种压力下，科学家不得不关心碳。现在，科学家依旧关心“碳”，不过也有人开始真正思考森林的生态系统功能，而不仅仅是生物量累积。越来越多人知道，健康的森林本身就具有很高的生态学和审美、文化价值，不仅具有高度的生物多样性，更是多种动物、菌物、微生物的家园，而不仅仅是碳和生物量。

物种分布模型相关的研究，传统的模型评价指标现在很多已被否定，机器学习方法大行其道，Maxent成为其中的王者。这种情况下，以前很多种模型给出的结果，其意义本身就成了问题，也许只属于在黑暗中的摸索，会慢慢消失在历史深处。而从数据量上，建模用到的物种分布数据动辄几十万条，甚至可能几亿条，然而并不是所有人都关心数据的质量和采样偏差。

物种的性状、气候适应性等都要都放到进化树上，做个极大似然、贝叶斯，用到蒙特卡洛马尔可夫链Metropolis coupling或者吉布斯抽样或者ABC，继而推断进化历程是怎样的。新奇的玩儿法出现后马上有人模仿，然而其中很多人并不理解生态位的意义和限制，也不太了解这些模型的机理以及条件。“别人用，我就用，文章发出来就好”，以致荒唐的结果层出不穷。

谈到土壤微生物必定二代、三代高通量测序，鉴定出来的新分类单元几千个、几万个，仿佛人人都成了土壤微生物学家。

谈到进化树，轻则一定要转录组、简化基因组，重则几百上千个全基因组。“没有基因组不成席”，几个基因建树只能做练习用，谁用在实际研究中只能被鄙视……建树的序列数一定要成千上万，但是研究者对大多数所研究的物种根本不认识，甚至拉丁名也写错，也更不知道那些全基因组中基因的功能，全基因组只相当于一条鉴别物种用的序列。

不少人在会议上大谈植物保护，却鲜有到野外，不清楚物种究竟面临着怎样的威胁，也不知道具体应该怎样保护，没人知道这些植物在生态系统中有什么功能，对生境和气候的要求有多苛刻，为什么濒危、怎样繁殖、与动物有什么关系等。南美洲和东南亚的原始热带雨林仍然遭到砍伐，虽然没有人知道怎样恢复破坏后的植被，却有人依然宣称热带森林可以恢复，甚至说天然恢复是最好的办法。那么请问，如果某座山上原有2000种植物，恢复项目种了十种八种树，森林就恢复了吗？功能跟破坏前一样吗？各种动物就能在此安居乐业、和谐共生了吗？

每个人都看好大数据和人工智能，却又不知道究竟怎样才能将其与自己的研究很好结合。R语言和Python是必须掌握的，因为它们是大数据和人工智能的重要工具，用它们实现的新方法、新技术层出不穷，但是新技能学会了，马上就过时……