1.3 基于过程的模型与经验模型

模型构建方法主要包括经验方法和基于过程的方法，其选择在很大程度上取决于要解决的问题。目前两种方法都得到了广泛应用且各有优缺点。事实上，两种方法并非相对独立的，许多模型都是两种方法的结合。

经验模型依靠已知系统对外界驱动力的响应来简化系统描述，模型基于统计学原理且条件易于满足(需要较少的参数)，一般需要较少的运算时间。

经验模型很容易用较少的参数对一个系统进行简单的描述，因此十分实用。正如其名称所显示的那样，这种基于经验函数的模型试图描述生态系统的直接响应，其简单和省时的特点有助于对模型结果的分析，同时也有助于对一个生态系统总体功能做更为深入地了解，并将重点放在关键的过程和可能的反应上。然而经验模型的应用也有其局限性，能否将其作为真正的解释工具仍有一定的疑问。受到过于简化和经验性的限制，不能用来解释其建立和检验的情景和条件以外新的情景和条件。

相反，基于过程的模型是一种试图模拟真实世界的复杂模拟方法，其目的是用数学方法来描述一个系统的过程及其相互作用，并在虚拟的环境下创建一个新的系统。模型对系统中每一个过程均分别加以描述，并将过程间的相互作用动态地联系起来。如果我们能对每一个过程分别进行的描述，那么就可以对这些过程作用下的生态系统做一个更好地描述。由于描述这些过程需要很详细的信息，因此需要确定大量的参数。这些参数决定着描述单一过程的函数的响应，可以通过田间调查和室内实验来获取，据此可以对影响一个过程的所有因子加以地描述，但这些参数不一定能够全部获取到，虽然缺少数据通常会使模型中出现一些假设和近似，但这种方法仍使模型得以广泛的应用。从理论上讲基于过程的模型其详尽程度及动态特征允许其成为有效的解释工具，并可应用于新的情景和条件。

学界通常对基于复杂过程的模拟模型的效果及其在生态学研究中的作用持怀疑态度，如果你说你正试图模拟真实世界，许多生态学家将会嗤之以鼻，确实他们可能会这样做，因为环境是高度变化的，可以说是现存的最复杂的系统。基于复杂过程的模型比单纯拟合数据的简单经验模型有着更为广泛的应用范围，虽然与经验模型相比更为复杂，构建成本更大，但基于过程的模型会对系统本身内在的功能有更为深入的反映，这是经验模型所无法达到的。

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