生物群落的状态往往是不稳定的。随着环境条件的波动，其物种组成会发生持续变化，有时变化如此剧烈，以至某些物种从群落中彻底消失。为了预测这些动态，研究人员广泛应用生态模型。其中，具有突出潜力的是一类被称为“机制模型”的方法：它们通过数学方式描述决定物种共存的基本生物学机制，因此有望在不同生境中可靠预测物种组成。
然而，这一理论承诺能否通过实证检验？科隆大学的研究团队以藻类群落为对象进行了验证。他们在《自然通讯》上发表的研究中，扩展并验证了一种基于消费者—资源关系的机制模型，证实了其高度的预测准确性。借助该模型，研究人员还对现有的物种共存规则进行了完善。这些认识可广泛应用于各类生物群落——凡涉及生物争夺相同资源、且需要预测或干预其发展的场景均可适用，涵盖范围从自然生物群落（如海洋浮游生物或人体肠道微生物群）到人工构建的群落（例如用于生物技术过程的微生物组合）。
现代先进技术使深入验证成为可能
当前研究的理论基础部分可追溯至20世纪60年代。为何直到现在才得到充分的实验证实？“此前已开展过一些相关实验，并在某些方面取得了进展。例如，我在康斯坦茨大学的前任卡尔-奥托·罗特豪普教授就是该领域的先驱之一，”现任康斯坦茨大学生物系湖泊学教授、本研究负责人吕特·贝克斯解释道，“然而，要全面验证并扩展这类模型，需要进行大量实验——这只有在现代实验室技术的支持下，才可能在现实时间框架内完成。”
研究第一步是确定不同淡水藻类的营养需求与消耗速率，仅此部分就进行了864次生长实验。得益于高科技实验室设备，这些实验无需大量人力操作：实验室机器人负责配置单一藻种培养体系。随后的数据处理——即通过高通量显微镜对藻类样本进行计数——也实现了自动化。在后续的群落实验中，当需要对不同藻种进行识别分类时，人工智能技术辅助完成了藻种鉴定工作。
模型预测与现实高度吻合
基于第一阶段实验数据，研究团队首先对现有模型进行了扩展。“传统模型已考虑了限制物种生长的资源因素。而我们新采集的数据使我们能够将资源消耗作为一个关键参数加入模型，”贝克斯教授指出。随后，他们进行了960组群落实验，将先前单独培养的藻类以不同组合、在不同营养条件下混合培养，观察群落的动态变化，并与模型预测结果进行比对。结果显示：该机制模型能够高精度预测藻类群落的物种组成。
研究人员还利用基于该模型的计算机模拟，检验了生态学家大卫·提尔曼提出的两条经典竞争规则。这些规则解释了物种如何在有限资源条件下共存或排斥。模拟表明：只有第一条规则（物种受不同资源限制）具有普适性；第二条规则（物种更多消耗其受限资源）仅在物种竞争“可替代资源”时成立，而在竞争“必需资源”时并不适用。研究第一作者张自杰强调：“因此在应用这些规则时，必须严格区分营养资源的类型。”
在气候保护领域的应用前景
这些研究成果正通过“气候保护研究”项目走向实际应用。该课题获得矢量基金会资助，旨在利用浮游植物实现二氧化碳封存。贝克斯展望道：“我们将与同事丹尼尔·迪特尔合作，运用本研究建立的筛选方法，识别出对环境波动具有高耐受性的浮游植物群落。这类群落能够在营养物质、温度或光照强度变化的情况下，持续、稳定地从大气中吸收并固定二氧化碳。”
