集智俱乐部发起“地球系统科学”系列读书会第二季，旨在深入理解人类世背景下地球系统复杂相互作用。读书会将梳理相关文献，探讨生态系统临界点识别方法，包括早期预警信号、复杂网络分析、机器学习等，并结合典型案例分析。 读书会关注全球气候变化背景下，生态系统面临的挑战，如全球变暖、亚马逊森林退化、珊瑚礁白化等。通过科学认知框架，为应对未来的地球系统科学重大挑战提供支持。

🌍 **全球变化背景下的挑战：**由于全球变暖、人类活动等因素，生态系统正面临前所未有的挑战，如极地冰盖融化、亚马逊森林退化、珊瑚礁白化等。

🔍 **生态系统临界点识别方法：**读书会将详细探讨生态系统临界点的识别方法，包括早期预警信号、复杂网络分析、机器学习方法等。

🌱 **典型案例分析：**读书会将通过典型案例分析，探讨这些方法在实际应用中的效果和意义，例如，分析亚马逊森林、珊瑚礁和全球干旱区生态系统的临界点。

💡 **核心概念：**读书会的核心概念包括临界点（Tipping Points）、早期预警信号（EWS）、复杂网络（Complex Network）和机器学习（Machine Learning）。

📚 **读书会信息：**读书会由集智俱乐部联合多位专家发起，将于2025年3月25日19:00-21:00进行线上直播，持续8-10周，旨在推动地球系统科学领域的发展。

集智俱乐部 2025-03-24 18:26 上海

2025年3月25日19:00-21:00直播

导语

为了能够深入理解人类世背景下地球系统各要素之间复杂的相互作用与演化机制，并为人类应对未来的地球系统科学重大挑战提供一套科学的认知框架，集智俱乐部联合清华大学讲席教授陈德亮、北京师范大学教授樊京芳、东莞理工学院特聘副研究员陈爱芳、南开大学副教授戴启立老师和爱尔兰都柏林大学博士生班崭共同发起「地球系统科学」系列读书会第二季，将组织大家从新的研究范式出发梳理相关文献，并深入研读其中涉及的理论与模型。

从2025年3月4日开始，每周二晚上19:00-21:00，读书会将以线上形式进行，持续时间预计8-10周。读书会详情及参与方式见后文。

分享背景 

在全球变化的背景下，生态系统正面临前所未有的挑战。生态系统临界点（tipping points）是指生态系统在关键变量（如温度、降水、人类活动等）达到一定阈值时，发生不可逆的、剧烈的结构和功能变化的现象。例如，全球变暖导致的极地冰盖融化、亚马逊森林的退化以及珊瑚礁白化等现象，都与生态系统临界点密切相关。这种变化不仅会破坏生态系统的稳定性和生物多样性，还可能对全球气候系统、水资源供应、粮食安全和人类健康产生连锁反应。因此，识别生态系统临界点并且对潜在的临界转变进行预测，具有重要的意义。

近年来，科学家们在生态系统临界点识别方法和典型案例研究方面取得了显著进展。通过结合气候模型、遥感分析、机器学习以及实地观测等多种手段，研究人员能够更准确地识别生态系统临界点，并预测其可能的演变趋势。例如，利用复杂网络分析气候系统中的临界点、通过机器学习预测复杂动力系统中的临界点，以及对亚马逊森林、珊瑚礁和全球干旱区生态系统临界点的深入研究，都为理解和应对生态系统变化提供了新的视角和方法。

分享简介

本期分享将详细探讨生态系统临界点的识别方法，包括早期预警信号、复杂网络分析、机器学习方法等，并通过典型案例分析，探讨这些方法在实际应用中的效果和意义。我们还将介绍目前已识别的一些典型生态系统临界点，希望为读者提供一个全面、系统的视角，以更好地理解和应对生态系统临界点带来的挑战。

分享大纲

 

地球系统与生态系统临界点概述

生态系统临界点识别方法

典型生态系统临界点介绍

核心概念

临界点（Tipping Points）

早期预警信号（Early Warning Signal, EWS）

复杂网络（Complex Network）

机器学习（Machine Learning）

主讲人简介

张昊辰，南京大学博士研究生。主要研究方向为干旱区地表系统、环境遥感、机器学习等。

报名参与

直播信息

2025年3月25日19:00-21:00

报名加入社群（可开发票）

斑图链接：https://pattern.swarma.org/study_group_issue/878

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推荐阅读

 

Berdugo, M., Delgado-Baquerizo, M., Soliveres, S., Hernández-Clemente, R., Zhao, Y., Gaitán, J. J., Gross, N., Saiz, H., Maire, V., Lehman, A., Rillig, M. C., Solé, R. V., & Maestre, F. T. (2020). Global ecosystem thresholds driven by aridity. Science, 367(6479), 787–790. https://doi.org/10.1126/science.aay5958

Flores, B. M., Montoya, E., Sakschewski, B., Nascimento, N., Staal, A., Betts, R. A., Levis, C., Lapola, D. M., Esquível-Muelbert, A., Jakovac, C., Nobre, C. A., Oliveira, R. S., Borma, L. S., Nian, D., Boers, N., Hecht, S. B., ter Steege, H., Arieira, J., Lucas, I. L., … Hirota, M. (2024). Critical transitions in the Amazon forest system. Nature, 626(7999), 555–564. https://doi.org/10.1038/s41586-023-06970-0

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Deb, S., Dutta, P.S. Deep learning at the forefront of detecting tipping points. Nat Mach Intell 6, 1433–1434 (2024). https://www.nature.com/articles/s42256-024-00957-w

Dakos, V., Matthews, B., Hendry, A.P. et al. Ecosystem tipping points in an evolving world. Nat Ecol Evol 3, 355–362 (2019). https://doi.org/10.1038/s41559-019-0797-2

David I. Armstrong McKay et al., Exceeding 1.5°C global warming could trigger multiple climate tipping points. Science 377, eabn7950 (2022). https://doi.org/10.1126/science.abn7950

地球系统科学读书会

世界气象组织《2023年全球气候状况》报告确认2023年是有观测记录以来最暖的一年。气候变化正在以高温、干旱、洪水、野火和沙尘暴等极端天气的形式吸引人们的广泛关注。世界经济论坛《2024全球风险报告》将气候变化作为首要值得关注的风险。地球作为一个多要素、非线性的开放复杂系统，要素间相互作用关系复杂，往往牵一发而动全身。在人类活动深刻影响下，我们该如何理解并有效应对正在面临的气候变化以及其带来的社会经济等一系列议题，实现人类与地球的可持续发展？

为了能够深入理解人类世背景下地球系统各要素之间复杂的相互作用与演化机制，并为人类应对未来的地球系统科学重大挑战提供一套科学的认知框架，集智俱乐部联合清华大学讲席教授陈德亮、北京师范大学教授樊京芳、东莞理工学院特聘副研究员陈爱芳、南开大学副教授戴启立老师和爱尔兰都柏林大学博士生班崭共同发起「地球系统科学」系列读书会第二季，将组织大家从新的研究范式出发梳理相关文献，并深入研读其中涉及的理论与模型。

详情请见：地球系统科学新范式：复杂科学与人工智能交叉前沿 | 读书会启动

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