信息生态位重叠探析_叶青青
高职院校生态位的重叠及矫正策略
高职院校生态位的重叠及矫正策略作者：邢运凯来源：《职业技术教育》2012年第07期摘要高职院校生态位是决定高职教育生态平衡的重要因素。
长期以来的快速发展和其他高等教育层次的生态位移动，使我国高职院校存在生态位重叠、生态布局不合理、生态位层次混乱等问题。
对高职院校生态位进行合理矫正，应结合高职院校的教育类型生态属性，形成高职院校自身的生态个性并相应体现在生态位上，进而通过生态位策略的调整实现高职院校生态位的优化。
关键词高职教育；教育生态平衡；生态位；优化策略；重叠中图分类号 G718.5 文献标识码 A 文章编号 1008-3219（2012）07-0027-06一、引言生态位是生态学中一个重要的理论概念。
1910年，美国学者约翰逊首次提出生态位的概念[1]，而英国生物学家格林尼尔则对生态位的概念进行了更为详细的定义，认为生态位是生物在群落中位置和作用的具体体现，并由此认为生态位是一种“行政单位”[2]。
此后的哈钦森从数学语言和抽象空间两方面对生态位进行了界定[3]，而惠特克等人则从空间生态位、营养生态位和超体积生态位等角度阐述了生态位的意义[4]。
综合生态学界对生态位的研究，生态位的特征表现在四个方面：第一，空间属性，即生态位是一个生态系统中被一个物种所占据的有效分布单位[5]；第二，功能属性，即生态位反映了物种在整个生态群落中的现实地位及作用[6]；第三，多元属性，即生态位是在生物个体、种群或物种生存条件的集合[7]；第四，过程属性，即生态位是生物个体、种群或物种在与生态环境的积极转化中形成的，这种转化包括物质转化、能量转化和信息转化，而且这种转化需要一定的过程和时间积累[8]。
从上述特征可以看出，生态位主要体现了物种在生存和进化过程中的生存和竞争能力。
生存能力是生物物种的“态”，是生物单元在进化过程中自身生长与环境相互作用的结果；竞争能力是生物物种的“式”，体现了生物物种或生物个体对环境的支配力、作用力与影响力。
信息生态位视野下读者权范式分析
信息生态位视野下读者权范式分析摘要：文章以信息生态位理论为视角，展示了读者权利范式分析新维度。
从几个不同方面论述了读者权，包括功能生态位、资源生态位、时空生态位等。
强调人即读者是信息生态系统的主体，人的积极态度是系统进化的先决条件，要重视人的认知程度。
关键词：信息生态位维度与宽度读者权著名生态学家e.p.odum把生态位定义为：一个生物在群落和生态系统中的位置和状况，而这种位置和状况决定了该生物的形状适应、生理反应和特有的行为。
[1]有学者认为，信息生态是在某一特定环境中由人、实践、价值和技术组成的系统。
在这个系统中起核心作用的不是技术，而是在一定技术支持下的人的活动。
信息时代，人类的各项社会活动都与信息有关，信息生态位是人类社会活动最基本、最基础的生态位。
一、读者权范式分析的新视角：信息生态位本文借鉴生态学中的生物生态位原理，从理论上对信息生态位的维度与宽度进行探讨。
（一）信息生态位之维度。
信息生态位是多维度的。
为了研究的方便，我们将信息生态位归纳为三个维度，即功能维度、资源维度和时空维度，其分别对应信息功能生态位、信息资源生态位和信息时空生态位三个方面。
1.信息功能生态位。
信息功能生态位是指信息人在信息环境中所充当的角色及其所承担的社会职能，反映的是信息人在信息社会中的角色定位和信息人之间的职、权定位。
在信息环境中，信息人可以是信息生产者、信息传递者或信息消费者。
信息人的信息功能生态位主要是由其信息素质和社会分工决定的，而信息人的信息功能生态位又决定了其工作任务、活动内容及对信息资源的需求。
2.信息资源生态位。
信息资源生态位是指信息人在信息环境中占有和利用信息资源的状况。
这里所谓的信息资源是指广义的信息资源，主要包括图书和情报知识信息内容资源、信息技术资源和信息客户资源等。
由于信息资源总是稀缺的，因此，信息人必须获取、占有和利用相应的信息资源，在信息环境中取得相应的信息资源生态位。
信息人的信息资源生态位主要是由其信息资源需求、信息资源获取与利用能力决定的，而信息人的信息资源生态位又决定了信息人在信息环境中的生存和发展能力。
基于Node2Vec的重叠社区发现算法
基于Node2Vec 的重叠社区发现算法①陈 卓, 姜 鹏, 袁玺明(青岛科技大学 信息科学技术学院, 青岛 266061)通讯作者: 姜 鹏摘 要: 针对目前基于种子节点选择的社区发现算法在准确性和复杂度等方面存在的不足, 提出了一种基于Node2Vec 的重叠社区发现算法. 首先, 使用Node2Vec 算法学习到网络中每个节点的向量表示, 用以计算节点间的相似度, 其次, 利用节点影响力函数计算节点影响力并找出种子节点, 然后基于每个种子节点进行社区的扩展优化,最终挖掘出高质量的重叠社区结构. 本文选取多个真实网络进行了对比实验, 结果表明, 本文所提出的算法能够在保证良好稳定性的前提下发现高质量的社区结构.关键词: Node2Vec; 重叠社区发现; 节点影响力; 种子节点; 社区扩展引用格式: 陈卓,姜鹏,袁玺明.基于Node2Vec 的重叠社区发现算法.计算机系统应用,2020,29(11):163–167. /1003-3254/7658.htmlOverlapping Community Discovery Algorithm Based on Node2VecCHEN Zhuo, JIANG Peng, YUAN Xi-Ming(College of Information Science and Technology, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266061, China)Abstract : In view of the shortcomings in accuracy and complexity of community discovery algorithm based on seed node selection, a Node2Vec overlapping community discovery algorithm is proposed. First, the vector representation of each node in the network is learned by using Node2Vec algorithm to calculate the similarity between nodes. Second, the node influence function is used to calculate the node influence and find out the seed node. Then the community extension optimization is carried out based on each seed node. Finally the high quality overlapping community structure is excavated. In this study, several real networks are selected for comparative experiments, and the results show that the proposed algorithm can find high quality community structures under the premise of ensuring sound stability.Key words : Node2Vec; overlapping community discovery; node influence; seed node; community expansion现实世界中的很多系统都可以被抽象为复杂网络,如社交网络、技术网络、生物网络, 这些网络都具有一种普遍的特性——社区结构. 在不同类型的网络中,社区有着不同的含义, 但是所有社区内部节点间的联系总是比不同社区节点间的联系密切, 准确地发现社区结构是在中观层面上理解复杂网络进而研究复杂系统的有效途径.社区发现的研究历史可以追溯到1927年, Rice 等基于投票模式的相似性发现小的政治团体中的社区[1]. 早期的研究工作大部分都围绕非重叠社区发现展开, 此类算法将复杂网络划分成若干个互不相连的社区结构且一个节点只能隶属于一个社区[2]. 然而, 现实中网络社区之间往往是相互重叠的, 硬划分的社区发现算法无法满足需求, 例如, 在社交网络中, 如果每个社区代表拥有共同兴趣爱好的用户所组成的群体, 则一个用户可以拥有诸多兴趣爱好而隶属于多个社区,计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: Computer Systems & Applications,2020,29(11):163−167 [doi: 10.15888/ki.csa.007658] ©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041① 基金项目: 国家自然科学基金(F030810); 山东省重点研发计划(2018GGX101052)Foundation item: National Natural Science Foundation of China (F030810); Key Research and Development Program of Shandong Province (2018GGX101052)收稿时间: 2020-03-12; 修改时间: 2020-04-12, 2020-04-29; 采用时间: 2020-05-10; csa 在线出版时间: 2020-10-29163显然, 重叠的社区结构更能体现出复杂网络的特性, 进而帮助我们从中观层面对复杂系统进行分析.对复杂网络中重叠社区的发现与研究也因此成为近年来新的研究热点, 而社区发现作为社区分析相关工作的前提, 对于其他领域的研究有着重要影响. 目前,重叠社区的发现结果可以被应用于情感分析、个性化推荐、实体消歧和链接预测等领域的研究.1 相关工作近年来, 学者们相继提出大量能够识别重叠社区的算法. Palla等提出一种基于最大团的派系过滤算法CPM来分析重叠的社区结构[3], 该算法易受k值影响,且以最大团为种子的方式计算复杂度较高. COPRA算法[4]对基于标签传播的非重叠社区发现算法进行改进,在标签后面附上节点对该标签的归属系数, 以便衡量该节点包含多个社区的信息比重, 在迭代更新节点标签的过程中允许一个节点同时拥有多个标签, 以发现网络中的重叠社区, 该算法每次迭代的时间复杂度接近线性但稳定度较差. 基于链路的重叠社区发现算法首先对网络的边进行聚类, 然后通过收集链路社区内的所有连接的节点进行社区划分, 代表算法为LINK 算法[5]. 在此基础上, Li等[6]提出一种基因表示模型,通过将链路社区映射成节点社区的方式, 实现对重叠节点的发现. 基于局部社区优化和扩展的方法则从局部社区出发, 基于优化函数进行扩张, 社区间的交叉部分则为重叠节点, 代表算法为LFM算法[7], 除此之外, Su等[8]提出利用随机游走策略扩展优化的方法. 文献[9]在此基础上提出基于种子节点选择的重叠社区发现算法, 首先通过定义的影响力函数选取种子节点, 然后通过吸引力函数以种子节点为核心进行扩展, 发现种子所在的局部社区结构. 其中, 基于种子节点选择和扩展的算法由于稳定性好、效率高而成为主流的社区发现算法. Wang等[10]提出一种基于结构中心性的种子选择算法, 实现了一个高覆盖率的朴实算法, 提高了社区发现质量, 但算法不能很好地适用于大规模数据集. 於志勇等提出的i-SEOCD算法能够高效地从种子节点出发进行局部扩展, 最终发现稳定的重叠社区[11], 但是该算法在计算节点相似度时只考虑了局部网络, 提高算法执行效率的同时也牺牲了算法准确性.现有基于种子节点扩展的重叠社区发现算法虽然在稳定性方面表现较好, 但在衡量两节点间关系时, 往往将两节点间是否有连边作为唯一判别标准, 而只考虑狭小作用域范围内的局部信息的做法, 虽然提升了社区发现的效率, 但忽略了网络中更大范围内节点和边因素对社区发现过程的影响, 使得算法在提升效率的同时往往以牺牲部分准确性为代价. 同时, 现有算法在基于种子节点进行社区扩展的过程中, 往往需要不断地迭代计算现有社区与未划分节点间的相似性关系,计算量大, 不适合进行大规模网络的社区发现.为了更好地解决以上问题, 本文利用Node2Vec[12]算法对网络结构进行学习, 通过控制在游走产生节点序列过程中对深度优先和广度优先的趋向, 将更大范围内的拓扑结构信息体现到节点因素中, 提出了基于Node2Vec的重叠社区发现算法, 该算法能够解决现有算法存在的以牺牲准确性来提高效率和不适合大规模数据集的问题.2 基于Node2Vec的重叠社区发现算法针对以Jaccard相似度为指标衡量节点间距离的方法所存在的局限性, 本文采用网络表示学习算法学习到网络中每个节点的向量表示, 针对传统种子节点选择方法稳定性和鲁棒性差的缺点, 提出了新的种子节点选择算法, 并以此为基础进行社区扩张和优化. 2.1 Node2Vec算法Perozzi等[13]提出了将Word2Vec的思想用于图节点表示学习的Deepwalk算法, Node2Vec在此的基础上改变了随机游走的序列生成方式, 通过半监督的方式学习p, q两个超参数的值, 控制游走对深度和广度的趋向, 其中p控制跳向前节点邻居的概率, q控制跳向前节点非邻居的概率, 如图1所示.x1x3x2tVα=1α=1/qα=1/qα=1/q图1 随机游走过程图q>1x1p>1x2x3图1中, 时, 趋向于遍历临近t节点的节点,即趋向于BFS; 时, 趋向于遍历临近t节点的或节点, 即趋向于DFS. 在确定要遍历的邻居节点之后,采用skip-gram模型进行训练进而获得节点的向量表示.u v在进行种子节点发现前, 首先利用Node2Vec算法对网络结构进行学习, 在学习到网络中每个节点的向量表示后, 对于任意节点和, 可利用算法内置的相似计算机系统应用2020 年 第 29 卷 第 11 期164sim (u ,v )A n ×n A uv u v 1−sim (u ,v )度计算工具计算其在高维空间中的相似度, 其取值范围为0~1, 通过该方式进一步计算网络中任意节点之间的相似度, 并用相似度矩阵表示整个网络中节点间的相似度信息, 其中表示节点和之间的相似度, 进而可以用来表示节点间的相异度.2.2 种子节点选择算法G =(V ,E )通常, 一个网络可以用无向图表示, 其中V 表示图中n 个节点的集合, E 表示图中m 条边的集合.在网络中, 节点u 的邻居集合N(u)定义如下:N (u )={u :v ∈V ,(u ,v )∈E }(1)节点u 对节点v 的影响力用F(u,v)表示如下:F (u ,v )=D (u )D (v )(1−sim (u ,v ))2(2)sim (u ,v )1−sim (u ,v )其中, D (u )和D (v )分别表示节点u 和v 的度, 表示u , v 节点的相似度, 可通过Node2Vec 生成的节点向量计算得到, 表示为两节点间的距离, 距离越远, u 对v 的影响力越小.节点u 的影响力值通过以下公式计算得到:F (u )=∑v ∈N (u )D (u )D (v )(1−sim (u ,v ))2(3)节点影响力的大小与其邻居节点的数量、度数以及相异度有关, 影响力越大, 节点越有机会成为种子节点.在种子节点选择算法中, 首先根据节点的向量计算所有节点的影响力值, 如果某节点的影响力值比其所有邻居节点的影响力值都大, 则将该节点加入到种子节点的集合中. 算法1中列出了种子节点选择算法的伪代码, 其中2–4行利用定义的节点影响力计算公式计算出每个几点的影响力值, 5–9行将每个节点的影响力值与其所有邻居的影响力值进行比较, 若邻居节点中没有比当前节点影响力值大的节点, 则将该节点加入到种子节点集合中.算法1. 种子节点选择算法G =(V ,E )A n ×n 输入: 无向图; 相似度矩阵.输出: 种子节点集合S.S ←∅1. u ∈V2. for do3. 利用式(3)计算F(u)4. end for ∈5. for u V do∀v ∈N (u )F (u )≥F (v )6. if and S ←S ∪u 7. 8. end if 9. end for 10. return S2.3 社区扩展算法ε针对现有算法在社区扩张过程中重复计算量大的问题, 本文在得到分布均匀、影响力大的种子节点之后, 充分利用前一阶段计算所得的节点相似度矩阵, 从每个种子节点出发进行社区扩展, 首先, 以集合中的每个种子节点为核心构建社区, 若节点与种子节点的相似度大于阈值, 则将该节点划入该种子节点所属的社区, 然后, 对于尚未被划分的节点, 比较其与各个种子节点的相似度, 选取与之最相似的种子节点, 加入其所在社区, 最终完成社区的划分.εε算法2中列出了社区扩展算法的伪代码, 2–4行首先将所有节点标记为false, 5–13行分别以每个种子节点为核心进行社区扩展, 并将被划分的节点标记为true,此过程中以各节点为核心的社区独立进行扩展, 能够很好地根据阈值的大小控制重叠节点的规模, 阈值越小, 发现重叠节点的几率越大, 14–19行将一轮划分结束后没有归属的节点分离出来, 20–25行则对标记为false 的节点进行处理, 选择与之相似度最高的种子节点所在的社区作为其社区归属, 最终经过两个阶段的处理, 得到最终的社区.算法2. 社区扩展算法G =(V ,E )A n ×n 输入: 无向图; 相似度矩阵; 种子集合S.输出: 社区结构C.C ←∅1. u ∈V2. for doLabel (u )=false 3. 4. end for5. for seed in S doCS ←∅,CS ←CS ∪{seed }6. u ∈V u S 7. for and A [seed ][u ]≥ε8. if CS ←CS ∪{U }Label (u )=true 9. ,10. end if 11. end for C ←C ∪CS 12. 13. end for R ←∅14. 15. for node in VLabel (node )=false16. if R ←R ∪{node }17. 18. end if 19. end for R20. for v in 21. for seed in SA [seed ][v ]22. CS_num = argmax 23. end forCS ←CS ∪{v }Label (v )=true 24. , 2.5 end for 26. return C2020 年 第 29 卷 第 11 期计算机系统应用165εεk ×n 2×k ×n k n k <<n O (n )O (n log n )通常情况下, 选择合适的阈值能够使得大部分节点经过第一阶段的处理能够划入相应的社区, 阈值越小, 需要进行第二阶段处理的节点越少, 但也会导致社区之间重叠度很高. 本文在基于种子节点进行社区扩展的过程中, 充分利用前阶段的计算结果, 将迭代更新的过程简化成了寻址过程, 完美状态下, 只需进行次计算即可完成社区检测, 最坏情况下, 则需进行次计算, 其中表示种子节点个数, 表示网络中节点的个数, 且二者间满足, 总体复杂度为,优于现有的时间复杂度为的社区扩展算法.综上, 基于Node2Vec 的重叠社区发现算法整体流程大致分为以下3个步骤:n ×n 首先, 利用NodeVec 算法对网络结构进行学习, 得到包含丰富拓扑结构信息的节点的向量表示, 基于节点向量值计算每对节点间的相似度, 用一个阶矩阵来表示网络结构中所有n 个节点间的相似度值.然后, 利用前一阶段计算得到的节点相似度, 根据定义的节点影响力公式筛选出能够独立领导社区的种子节点集合.最后, 以种子节点为核心, 分阶段进行社区扩展,首先通过比较每个种子节点与所有非种子节点间相似度与给定阈值的大小关系初步扩展社区, 然后对于未被划分的节点, 选择与之相似度最大的种子节点, 划入其所属社区, 直至所有节点都有至少一个社区归属, 重叠社区检测完毕.3 实验为验证算法的相关性能, 在多个不同规模的真实数据集上与其他经典重叠社区发现算法进行对比实验, 待比较的算法分别是CPM 、LINK 、COPRA 和LFM 算法.3.1 实验数据集分别选取不同类型不同数量级的5个真实网络数据集, 具体包括美国空手道俱乐部网络Karate [14]、海豚关系网Dolphins [15]、大学生足球联赛网络Football [16]、欧洲研究机构电子邮件网络Email-EU [17]和高能物理范畴论文引用关系网Ca-HepPh [18], 各网络规模如表1.3.2 评价指标由于社区划分没有标准的结果, 对于真实数据集,Newman 提出的模块度函数[19]被广泛认可, 但该评价标准并不能很好地适用于重叠社区, Shen 等在此基础上提出了能衡量重叠社区划分结果的重叠模块度函数[20],定义如下:EQ =12m ∑i ∑u ∈c i,v ∈c i1Q u Q v [A uv −k u k v2m](4)m A k u u Q u u 其中, 表示网络中的总边数, 为网络的邻接矩阵,为节点的度数, 表示节点所属的社区数量.表1 真实数据情况表数据集节点边Karate 3478Dolphins 62159Football 115616Email-EU 100525 571Ca-HepPh12 008118 5213.3 实验结果εεεh =0.1ε本文提出的算法在基于种子节点进行社区扩展时,社区划分结果易受阈值大小的影响, 故首先在不同数据集上在不同阈值的指引下进行社区划分, 通常情况下阈值的取值范围为0.3~0.7, 取步长进行实验,社区划分结果随阈值大小改变而变化的情况如图20.550.500.450.400.350.300.300.350.400.450.500.550.600.650.70E Q 值Karate Dolphins Football Email-EU Ca-HepPh阈值图2 重叠模块度随阈值变化图ε=0.5ε从图2可以看出, 在不同数据集上, 模块度总是在左右的位置取到峰值, 这也说明阈值对划分结果的影响趋势在所有数据值上是大致相当的.ε=0.5将本文算法与其他4个经典的重叠社区发现算法在不同规模不同类型的数据集上进行对比实验(阈值取), 结果如表2所示.在大多数数据集上, 本文算法均取得了最高的模块度值, 尤其是在Emai-EU 和Ca-HepPh 两个大规模的数据集上, 分别取得了接近0.5和0.4重叠模块度值,所发现的社区质量明显优于其他算法, 实验证明, 使用Node2Vec 算法将更大作用域范围内的网络信息映射到节点向量中的方式, 能够有效地避免范围限制所带来的准确率方面的牺牲, 提升社区发现质量, 在规模大、结构复杂的网络上, 提升效果格外显著.计算机系统应用2020 年 第 29 卷 第 11 期166表2 真实数据集对比结果表算法Karate Dolphins Football Email-EU Ca-HepPh CPM 0.1870.3620.5600.3750.292Link 0.1590.0030.0100.1130.132COPRA 0.3420.4820.4850.4030.328LFM 0.3170.3450.5720.4310.363本文算法0.4150.4840.5630.4940.3924 结论与展望本文提出了一种基于Node2Vec 的重叠社区发现算法, 首先获得网络结构的向量表示并计算节点之间的相似度值, 利用定义的影响力函数选择出种子节点,然后以每个种子节点为核心进行社区扩张. 本文选取了不同类型不同规模的真实网络数据集, 并在这些数据集上将本文算法与其他类经典重叠社区发现算法进行对比性实验, 实验结果表明, 本文算法在大部分数据集尤其是大规模数据集上表现出了明显的优势. 后续工作将提高算法的性能, 降低算法复杂度, 并将算法应用到动态社区发现研究中.参考文献Rice SA. 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生态学中的生态位与生态位重叠研究
生态学中的生态位与生态位重叠研究生态学是研究生物与环境之间相互作用的科学，其中生态位是一个重要的概念。
生态位是指一个物种在生态系统中所处的角色或地位，包括其所居住的地理区域、与其他物种的关系、食物来源和生存条件等。
在生态系统中，不同物种之间的生态位重叠程度直接影响着它们之间的相互关系。
因此，研究生态位与生态位重叠是生态学中备受关注的话题。
生态位重叠是指两个或多个物种在生态系统中占据类似的生态位，它们之间的竞争程度会随着生态重叠程度的增加而增加。
例如，两个食肉动物如果都喜欢猎杀同一种猎物，那么它们之间的竞争就会非常激烈。
相反，如果它们食谱有差异，那么它们之间的竞争就不会那么激烈了。
生态位重叠的研究对于认识和解决生态系统中的竞争、物种消失和生态恢复等问题具有重要意义。
生态位重叠的研究可以从不同的方面入手，下面我们讲几个常见的角度。
首先是物种食性的重叠程度。
食物是一个物种的生存基础，两个物种的食物选择也会影响它们的生态位重叠程度。
如果两个物种在食物选择上有很多的重叠，那么它们会在抢夺食物时互相竞争。
例如在某些湖泊中，大麻哈鱼和鲈鱼两种鱼吃的都是小鱼，它们之间的竞争就非常激烈。
其次是它们所生活的环境的重叠程度。
不同物种所喜欢的生活环境也会对它们的生态位重叠产生影响。
例如，两种不同的树种生长的环境不同，那么它们与树上的动物的生态位重叠程度也会不同。
另外还有不同物种之间的生物学相似性、所处地理位置和行为差异等方面会影响它们的生态位重叠程度。
例如，两种鸟类外形非常相似，其生态位重叠程度也会非常高。
为了研究物种的生态位重叠程度，生态学家常常采用统计学方法。
最常用的方法是Jaccard相似系数（Jaccard similarity coefficient），这个系数可以衡量两个样本共同的部分。
另外还有一种被称为Morisita指数的方法，它可以考虑样本间物种的数量和丰度等因素。
最后，研究生态位和生态位重叠是为了更好地了解生态系统的构成和作用。
生态位和生态位重叠的研究进展
生态位和生态位重叠的研究进展生态学是一个涉及生物群落与环境相互作用的学科，而生态位是其中一个核心概念。
生态位是生物群落中一种生物种类的生存方式与地位，包括其与其他生物种类的相互作用和生物地理空间的占据，它们共同构成了生态系统中的一个组成部分。
对于一种生物种类而言，其所占据的生态位是一种“职业”，而且不同的生物种类可以在同一生态系统中占据不同的生态位。
然而，在生物群落中，不同生物种类之间的生态位不是孤立存在的，因为它们之间会发生相互作用，这就形成了生态位的重叠。
生态位重叠是指两种或多种生物种类在资源利用、生存方式上的部分或完全相同，同时存在的情况。
生物种类之间的生态位重叠，会影响它们竞争和共存的结果。
因此，了解生态位重叠对于预测生物种群演替、物种多样性和生态系统稳定性具有重要意义。
在生态位和生态位重叠的研究方面，一些经典理论和方法已经被建立和证实，同时也有一些新的研究方向和观点呈现。
下面我们将分别讨论它们的研究进展。
一、生态位理论1. Hutchinson的生态位概念生态位是由英国生态学家Hutchinson于1957年提出的，他认为每一种生物种类都具有一种特定的生存方式和地位，而这种生存方式和地位并非是由其基因决定的，而是在环境条件的影响下产生的。
他提出了九维生态位的概念，包括温度、湿度、光照、食物等因素。
2. Elton的生态金字塔理论英国生态学家Elton在1927年提出的生态金字塔理论，将生态位理解为物种之间相互依存的关系，物种之间存在合作和竞争的关系，理解生态系统的能源转换规律。
3. MacArthur和Levins的干扰竞争理论美国生态学家MacArthur和Levins于1967年提出了干扰竞争理论，它认为生态位的重叠会导致物种间的干扰竞争。
竞争强度取决于生态位重叠的程度。
该理论被广泛运用于解释物种竞争和共存的机制。
二、生态位重叠的测量方法1. 基于生物群落结构的测量方法这种方法基于生物群落的物种组成，使用生态位重叠指数，来反映生物种类之间的资源利用和生存方式的相似程度。
关于生态位定义的探讨及生态位重叠计测公式改进的研究
关于生态位定义的探讨及生态位重叠计测公式改进的研究
生态位概念自1938年美国科学家托尔斯提出以来，就受到生态学界的广泛关注。
它是将实体（如植物或动物）与他周围的环境结合起来，并将结果用来关联生物种在生态系统中的功能和空间分布的一种概念。
生态位定义研究一直是生态学研究的一个重要课题，不断被探讨和研究。
最近几年，生态学家认识到一种特殊的生态位类型，即称为“重叠生态位”的物种共有生态位。
这种重叠生态位概念是一种描述和解释多样性的宏观概念，旨在研究生物在自然界中的分布规律。
基于生态位重叠计测公式，生态学家们构建了一套用于衡量重叠生态位类型的
定量方法。
不过，由于一些细节问题，这套定量方法也出现了一些不太好的地方。
为了克服这些潜在困难，目前许多生态学家都在研究如何改进重叠生态位计测公式，并尝试构建一个灵活的系统，可以更（科学）准确地描述重叠生态位的形成和变化过程。
目前，仍然存在关于生态位定义的探讨和生态位重叠计测公式的改进的问题。
未来，生态学家们可能通过开发新的定量模型以及增加大量的现场观测数据来解决这些问题。
然而，无论如何，这一课题仍是为生态学界带来诸多挑战的。
未来，只有积极拥抱技术发展，在生态位计测方面做出创新，才能进一步提升研究工作的完整性和效率。
生态系统的生态位重叠分析
生态系统的生态位重叠分析生态系统是由各种生物和它们所在的环境相互作用而形成的复杂网络。
在生态系统中，生物种群的生态位是指该种群在生态系统中的角色和位置。
而生态位重叠则是指两个或多个物种在某一方面的资源使用或生活方式上出现的重叠现象。
生态位重叠的存在对生态系统的稳定性以及物种的竞争关系产生重要影响。
一、生态位重叠的定义与影响生态位重叠是生态学中一个重要的概念，在多个层次上都具有广泛的应用。
在生态位重叠的存在下，不同物种之间会出现资源争夺和竞争。
当两个物种的生态位完全重叠时，它们将直接竞争同一资源，从而导致了竞争压力的增加。
二、生态位重叠的计算与测量为了准确地衡量生态位重叠的程度，生态学家们已经提出了一些数学模型和指标。
其中最常用的指标是Pianka指数和Morisita指数。
Pianka指数利用物种在某一资源上的分布来判断两个物种的生态位重叠程度。
而Morisita指数则基于物种对资源的利用进行比较。
这些指标可以帮助科学家们理解生态位重叠的程度以及不同物种之间的竞争关系。
三、生态位重叠的意义与应用生态位重叠的存在对生态系统的稳定性和物种多样性有着重要的影响。
当生态位重叠程度较高时，物种之间的竞争关系将会变得激烈，从而可能影响到物种的丰富性和相对丰度。
此外，生态位重叠的研究还有助于理解生物多样性的维持机制、物种分布的格局以及生态系统功能的维持等关键问题。
四、生态位重叠的案例研究许多研究案例提供了对生态位重叠影响的深入理解。
例如，一项关于食草动物的研究发现，不同种类的食草动物之间的食物选择和食物偏好有很大差异，从而减少了它们之间的生态位重叠，降低了竞争压力。
而另一项关于鸟类种群的研究则发现，当两个种群的生境重叠度较高时，它们的空间分布也会出现较大的重叠。
五、生态位重叠的管理与保护对于生态位重叠的研究有助于科学家们更好地管理和保护生态系统。
了解不同物种之间的生态位重叠程度可以帮助我们预测可能发生的竞争事件，并采取相应的措施来避免生态系统崩溃。
高职院校生态位的重叠及矫正策略
高职院校生态位的重叠及矫正策略摘要高职院校生态位是决定高职教育生态平衡的重要因素。
长期以来的快速发展和其他高等教育层次的生态位移动，使我国高职院校存在生态位重叠、生态布局不合理、生态位层次混乱等问题。
对高职院校生态位进行合理矫正，应结合高职院校的教育类型生态属性，形成高职院校自身的生态个性并相应体现在生态位上，进而通过生态位策略的调整实现高职院校生态位的优化。
关键词高职教育；教育生态平衡；生态位；优化策略；重叠一、引言生态位是生态学中一个重要的理论概念。
1910年，美国学者约翰逊首次提出生态位的概念[1]，而英国生物学家格林尼尔则对生态位的概念进行了更为详细的定义，认为生态位是生物在群落中位置和作用的具体体现，并由此认为生态位是一种“行政单位”[2]。
此后的哈钦森从数学语言和抽象空间两方面对生态位进行了界定[3]，而惠特克等人则从空间生态位、营养生态位和超体积生态位等角度阐述了生态位的意义[4]。
综合生态学界对生态位的研究，生态位的特征表现在四个方面：第一，空间属性，即生态位是一个生态系统中被一个物种所占据的有效分布单位[5]；第二，功能属性，即生态位反映了物种在整个生态群落中的现实地位及作用[6]；第三，多元属性，即生态位是在生物个体、种群或物种生存条件的集合[7]；第四，过程属性，即生态位是生物个体、种群或物种在与生态环境的积极转化中形成的，这种转化包括物质转化、能量转化和信息转化，而且这种转化需要一定的过程和时间积累[8]。
从上述特征可以看出，生态位主要体现了物种在生存和进化过程中的生存和竞争能力。
生存能力是生物物种的“态”，是生物单元在进化过程中自身生长与环境相互作用的结果；竞争能力是生物物种的“式”，体现了生物物种或生物个体对环境的支配力、作用力与影响力。
20世纪50年代，美国教育学家克雷鸣提出“教育生态学”的概念，其后的英国教育学家阿什比进一步提出“高等教育生态学”的概念和理论，他在《英国、印度和非洲的大学：高等教育生态学研究》中认为，“大学的构造必须继续使它们自身适应变化的大学环境”[9]，进而得出“任何类型的大学都是遗传与环境的产物”[10] 的结论。
例析“生态位”概念的引入对高中生物学教学的意义
例析"生态位#概念的引入对高中生物学教学的意义林青（人民教育出版社课程教材研究所北京100081）摘要本文例谈了生态位概念对高中阶段学生理解群落以及种间关系等生态学概念的意义，并对其教育价值进行初步分析。
关键词生态位高中生物学生命观念社会责任生态位作为生态学研究中的经典概念在种间关系、群落结构和物种多样性等研究中被广泛应用。
根据《普通高中生物学课程标准（2017年版）》的要求,生态位相关内容将纳入我国高中生物学课程。
本文结合实例例析它的引入对高中阶段学生理解群落以及种间关系等生态学概念的意义，并对其教育价值进行初步分析。
1生态位的概念1910年，Johnson最早使用了生态位（niche）一词［1］o之后,Grinnell指出在同一动物区系中定居的两个种不可能具有完全相同的生态位［2］，并正式定义生态位为正好被一个种（或亚种）所占据的环境限制性因子单元;其后Elton指出生态位不仅表现物种对其生活环境的需求，而且表明物种在群落关系中的角色以及其对生境的影响［3］%1958年‘Hutchinson从空间、资源利用等多方面考虑提出了生态位的多维超体积模式，认为生态位是每种生物对环境（温度、适度、营养等）的选择范围⑷。
百年来，生态位的概念一直在发展％在高中阶段，可以将生态位理解为：每个物种在群落中的地位或角色，即在群落中每个物种在生活空间、营养关系以及活动时间多个维度上的地位［5］%例如，对动物来说，它们有一定的空间活动范围,有各自的食物与天敌，有各自偏好活动的时间（如昼伏夜出、冬眠）等;对植物来说，不同的植物有各自适宜生存的范围，有对温度、光照、水分、养分的不同需求等％2生态位对高中生态学概念网络构建的作用生态位在整个高中生态学概念网络中属于节点性到光合作用、氮循环等自然现象，了解动植物间紧密的联系性％同时,试验自己的艺术观念，综合素养得到真正的提高，在长期接触和感悟下,作为日常生活中一种亲近自然的独特方式，受益终生％通过亲历创造水下鲜活世界的全过程，以对水景之美的享受为起点，逐渐体会“先懂得珍爱微小生命，再思考保护大自然”⑷，唤起学生保护生态的意识与责任感％（基金项目：上海市科技艺术教育中心“上海校外教育活动项目指南及资源包建设项目”，No.20161203；上海市奉贤区青少年活动中心“水生态自然水景艺术概念,它的引入可以将群落的构建、种间关系、物种多样性等概念连接在一起,进一步完善高中阶段的生态学知识体系%2.1生态位与群落的构建1934年，Gause研究了两种草履虫的竞争结果后提出竞争排除原理，即由于对限制性环境资源的竞争,生态位相似的物种是不能够稳定共存的，该原理证实了生态位分化是维持物种共存的必要条件％传统的观点认为，各物种特征的权衡和组合的不同决定了其生活史对策（如资源利用方式）的不同，由此决定了各物种在群落中所占有的生态位不同，进而决定了多物种的稳定共存［3］%结合高中的知识内容，当群落中的物种存在相似生态位时可能因竞争共同资源发生竞争排除，群落之所以能够维持稳定与多样性，是因为群落中的各个物种发生了生态位的分化,最终达到各个物种各安生态位的共存状态%群落的构建是一个复杂的问题，随着生态学研究的不断发展,传统的生态位构建理论也受到一些质疑％例如，该理论不能很好地解释像热带雨林这样，生境中限制性资源不多,多物种生态位分化不明显依然稳定同存的现象［6］%近年来，越来越多的学者认为群落的构建是多种作用整合的结果%2.2生态位与种间关系生态重叠是描述一个物种生态位以及物种间关系的重要指标之一，可以理解为两个物种在生态上相似性的量度%一般来说竞争与生态位重叠是密切相关的,在很多情况下,生态位重叠越大，意味着物种间可能存在的竞争就越大（图1）［5］%如果两个物种的生态位是完全分开的,则不会有竞争,课程项目”,No.20151116）主要参考文献［1+王超•水草造景艺术：从入门到精通*M］•北京：中国农业出版社,2015：9.［2+［德］HORST K,KIPPER HE•林学廉译•最完美的水草水族箱［M］•台湾：观赏鱼杂志社，1993：115-128.［3+［日］日畑哲生•时雨译•瓶子里的水族馆［M］•福州：福建科学技术出版社，2017：18-19.［4+［日］天野尚•在水立方的大自然［M］.台北：展新文化出版, 2010：85—86.O但在这种情况下可能会有未被利用的资源。
不同类型自然保护地区域重叠问题探析——以甘肃省为例
经与甘肃省自然保护区、风景名胜区、森林公园、湿地公 园、地质公园、沙漠公园、文物遗 址保护区和沙化土地封禁保护 区名录进行核对与调查，27处自然保护区（其中国家级14处，省 级13处）与9处风景名胜区（其中国家级1处，省级8处）、28处森 林公园（其中国家级10处，省级18处）、10处地质公园（其中国 家级4处，省级6处）、1处国家湿地公园、4处国家重点文物遗址 保护区不同程度的存在区域重叠，甚至存在多个类型保护地重叠 的情况。
甘肃太统-崆峒国家级自然保护区与崆峒山国家级风景名胜 区、甘肃太统省级森林公园、甘肃崆峒山丹霞地貌国家地质公园 重叠，其中3个国家级保护地重叠6 877 hm2；甘肃小陇山国家级 自然保护区与三滩省级风景名胜区、云屏省级风景名胜区、小陇 山国家森林公园、云屏三峡省级森林公园、徽县三滩省级地质公 园、两当云屏三峡省级地质公园重叠；敦煌西湖国家级自然保护 区与甘肃敦煌雅丹国家地质公园重叠12 998 hm2；甘肃敦煌雅丹地
据不完全统计，仅全省56处自然保护区面积就达到9万km2以 上，占甘肃省国土总面积的21％，此外还有236处其他类型自然保 护地共同构成甘肃省自然保护地体系，保护了绝大多数的自然生
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䑶信䙟⍢䯙Ἳ㈂⚎愫图⌾〣1 ℓ甘肃省各类自然保护地所占比例 2 㓿甘о⭈肃㚳省ⴱ㠚各❦类؍保ᣔ४护ǃ地仾Ჟ重叠㜌४情ǃ况᷇ޜഝǃ⒯ൠޜഝǃൠ䍘ޜഝǃ⋉═ޜഝǃ᮷⢙䚇
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工作研究
情报科学的信息生态理论
信息论 社会学
人类学
系统论 生态学
可持续发展
人类生态学 信息生态学
社会信息学
图11-1 信息生态学的学科基础
11.1 信息生态理论的产生和发展
11.1.3 信息生态理论的产生发展过程
1、信息生态学在国外的产生过程 （1）第一阶段(20世纪60年代——20世纪80年代末期)：信
息生态学研究的初始阶段。这一阶段的特点是，信息生 态学没有形成独立的学科和统一的理论框架，而是由传 播学、伦理学、社会学等学科的学者从各自学科的角度 对涉及信息生态学的相关问题展开研究。 （2）第二阶段(20世纪80年代末期至今)：信息生态学的发 展阶段。这一阶段的特点是，信息生态学开始作为一门 独立的学科出现。同时，相关学科对信息生态学的研究 取得了较为丰富的成果。
2、信息生态与社会环境 影响信息生态环境的内在因素有信息人、信息资源、
信息基础设施、信息政策和法规等因素，影响信息生态 环境的外在因素有经济状况、教育和科技状况、国际环 境状况等因素，应从加强信息生态的教育与宣传、加强 信息技术的开发与利用、加强信息生态环境方面的法律 法规建设、加强信息生态环境方面人才的培养等方面着 手，来进一步建设信息生态环境。
11.1 信息生态理论的产生和发展
11.1.3 信息生态理论的产生发展过程
2、我国信息生态学的研究概况 目前国内信息生态学的研究开始逐渐活跃起来，但
是与国外相比还有不少差距，在系统性和科学规范以及 中国本土化策略分析方面略显不足，如在信息资源评价 体系的研究方面也多从信息的利用角度而非从生态保护 角度进行分析和研究。信息生态问题的研究是信息伦理 研究中一个基本和重要的问题，事实上，在国外的信息 伦理研究已经不仅仅局限在信息道德本身，而是从信息 生态的角度，解决信息道德环境问题。
生物的生态位与生态位重叠
生物的生态位与生态位重叠生态位是指一个物种在生物群落中所占据的特定角色和位置。
它包括了生物的生活方式、资源利用与竞争，以及其他与其相互作用的生物种群和环境之间的关系。
而生态位重叠则是指不同物种之间在资源利用和生活方式上存在的重叠。
本文将探讨生物的生态位以及生态位重叠对生物群落和生物多样性的影响。
生态位是一个生物学上的概念，其主要目的在于描述和解释不同物种如何适应不同的环境条件。
每个物种在生态位中都有自己独特的角色和功能，通过其特定的生活方式和资源利用，来与其他物种相互作用，共同构成稳定的生态系统。
通过研究生物的生态位，我们可以更好地理解物种之间的相互依存关系和生物多样性的维持机制。
然而，在自然环境中，不同物种之间的生态位往往出现重叠。
生态位重叠是指不同物种之间在资源利用和生活方式上的相似度高，导致它们竞争同一资源或处于相似的生存压力下。
生态位重叠可以分为两种类型：完全重叠和部分重叠。
完全重叠发生在两个或多个物种利用同一资源的情况下，而部分重叠则是指物种之间仅有部分资源利用和生活方式的相似。
生态位重叠对生物群落和生物多样性具有重要影响。
一方面，生态位重叠可以引起物种之间的竞争。
当两个物种在资源利用和生活方式上存在较高的相似性时，它们会竞争同一资源，导致资源的稀缺和压力的增加。
这种竞争可能会导致其中一种或双方物种的数量减少，进而对生态系统结构和功能产生负面影响。
另一方面，生态位重叠也可以促进物种的分化和进化。
在相同或相似的生态位条件下，不同物种可能会通过分化资源的利用方式或适应不同的生活方式来减少竞争压力。
这样的分化过程可以增加物种的多样性，并提高整个生物群落的稳定性和适应性。
为了减少生态位重叠带来的压力，不同物种往往会选择不同的资源利用策略和生活方式。
例如，某些鸟类选择在不同高度的树冠层觅食，以避免与其他物种产生竞争。
一些海洋生物则在不同的水深和水温条件下寻找食物和栖息地，以减少重叠的机会。
总结来说，生态位是物种在生物群落中所占据的特定角色和位置，而生态位重叠则是不同物种之间在资源利用和生活方式上的相似性。
海洋生物的生态位与生态位重叠
海洋生物的生态位与生态位重叠海洋是地球上最广阔的生态系统之一，拥有丰富多样的生物群落。
在海洋中，每个生物都占据着一定的生态位，这是指该生物在其所生活的环境中所起的特定作用和所占据的特定位置。
生态位既涉及到生物的生存所需，也涉及到其对其他生物的相互作用。
生态位的研究不仅有助于我们了解海洋生物的生态特征，还有助于评估生物多样性的稳定性和保护海洋生态系统的重要性。
一、生态位的定义与分类生态位是指一个生物在所处的生态系统中所占据的一定的生物学角色。
通过占据不同的生态位，生物可以通过不同的适应性特征来利用资源、避免竞争，并与其他生物进行相互作用。
生态位可以分为基础生态位和潜在生态位。
基础生态位是指一个生物由于适应特定的环境条件而在其生活史中表现出来的对资源利用的一系列特性。
这包括其所需的食物来源、温度范围、空间需求等。
基础生态位对于生物的生存和繁殖至关重要，它决定了一个生物在生态系统中的定位和生态位的竞争。
潜在生态位是指一个生物在缺乏竞争的情况下可以占据的生态位。
潜在生态位对于理解生物相互作用的本质以及生态位重叠的程度非常重要。
当生物面临竞争时，其可能会精细调节其基础生态位，以便与其他生物共存。
二、海洋生物的生态位特征海洋是一个庞大而复杂的生态系统，存在着各种各样的生态位。
海洋生物的生态位特征主要包括食性、空间利用、生活史特征等。
1. 食性：食性是海洋生物生态位的重要特征之一。
海洋生物可以分为食草动物、食肉动物和杂食动物，它们依靠不同的食物来源来获取能量和养分。
食性差异可以降低生物之间的竞争压力，维持生物群落的稳定性。
2. 空间利用：海洋生物的空间利用是另一个重要的生态位特征。
不同的生物对于栖息地的选择有着不同的偏好，它们可以占据不同的水层、海床或礁石等生境，并在特定环境中寻求适应性的利益。
3. 生活史特征：不同的海洋生物在其生活史中表现出不同的策略，以适应不同的环境条件。
有些生物选择在特定季节进行繁殖，以增加其繁殖成功率；有些生物选择迁徙或漂浮，以寻求新的资源利用机会。
进化中的生态位重叠与竞争演化
进化中的生态位重叠与竞争演化生态位是指生物在一个生态系统中所占据的特定地位，它描述了一个物种在资源利用和环境适应方面的角色和位置。
生态位重叠则是指不同物种之间在资源利用上的重叠程度。
在进化过程中，生态位重叠和竞争演化起着重要的作用。
本文将从生态位的定义、生态位重叠的影响和竞争演化的模式等方面进行论述。
一、生态位的定义生态位是生物学中一个重要的概念，由美国生态学家Hutchinson提出。
它描述了一个物种在生态系统中的角色和位置，包括资源利用、空间占据、适应策略等方面。
每个物种都有自己独特的生态位，它既受到物种自身特征的制约，也受到环境条件的影响。
生态位决定了物种在一个生态系统中的地位，进而影响着物种的生存和繁衍。
二、生态位重叠的影响生态位重叠是指不同物种在资源利用上的重叠程度。
当两个或多个物种的生态位重叠较大时，它们彼此之间的竞争就会增加。
生态位重叠意味着这些物种所需的资源有重叠，当资源供给有限时，它们将面临激烈的竞争。
这种竞争可能会导致其中一些物种的灭绝或者分化出新的生态位，以避免竞争。
生态位重叠对物种的影响还包括资源分配的变化和适应策略的调整。
在资源利用上的重叠会导致资源分配不均，一些物种可能会发展出更高的竞争能力以获取更多的资源，而一些物种则可能会调整适应策略，寻找新的资源利用方式。
这种资源利用的调整和适应策略的变化，是物种竞争演化的重要过程。
三、竞争演化的模式竞争演化是物种为了获取资源而进行的适应性演化的过程。
生态位重叠是竞争演化的驱动力之一。
在竞争演化中，物种之间可能发展出不同的竞争策略和适应性特征，以逃避竞争或者提高竞争能力。
竞争演化的模式包括资源分化和空间分化。
资源分化是指物种通过分化出不同的资源利用方式来避免生态位重叠和竞争。
例如，同一种食草动物可能会选择不同的食物植物，以避免直接的竞争。
空间分化则是指物种通过在空间上分化出不同的生境和分布区域来避免竞争。
例如，同一种鸟类可能会占据不同的栖息地，避免直接的竞争。
生态位重叠与动物种群相互作用机制解析
生态位重叠与动物种群相互作用机制解析生态位是生物在生态系统中所占据的特定地位和角色。
在一个生态系统中，不同物种之间会存在生态位的重叠现象，即它们在资源利用、空间利用等方面存在一定的共享和竞争。
这种生态位重叠对于动物种群的相互作用机制有着重要的影响。
生态位重叠是指不同物种之间在资源利用上的竞争。
当两个或多个物种具有相似的资源需求和利用方式时，它们就会在资源获取上产生竞争。
例如，同一湖泊中的两种鱼类，它们都以浮游生物为食，因此它们之间就会存在资源的竞争。
这种竞争会导致一些物种的数量减少或者被淘汰，从而影响整个生态系统的稳定性。
生态位重叠还会影响物种的适应性和演化。
在资源有限的情况下，物种之间的竞争会导致适应性的选择。
那些能够更有效地利用资源的物种将具有更大的生存优势，从而在进化过程中逐渐取代其他物种。
这种适应性选择会导致物种的特征和行为的改变，从而形成新的物种。
除了资源利用上的竞争，生态位重叠还会引发其他形式的相互作用，如捕食和共生。
在一个生态系统中，不同物种之间的食物链和食物网是相互联系的。
当一个物种的数量减少时，它的捕食者也会受到影响。
而当一个物种的数量增加时，它的食物供应也会受到限制。
因此，生态位重叠会影响整个食物链的稳定性。
共生是指不同物种之间的互利共生关系。
在一个生态系统中，不同物种之间可以通过共生关系来获取更多的资源和生存空间。
例如，蚂蚁和蚜虫之间就存在一种互利共生关系。
蚜虫会分泌出一种甜蜜的物质，吸引蚂蚁前来获取。
而蚂蚁则会保护蚜虫免受其他捕食者的侵害。
这种互利共生关系可以提高物种的生存能力和竞争力。
生态位重叠与动物种群相互作用机制的解析不仅可以帮助我们理解生态系统的运行规律，还可以为生态保护和物种保护提供科学依据。
通过研究生态位重叠，我们可以了解不同物种之间的相互关系，从而制定合理的保护策略。
例如，在保护一个湿地生态系统时，我们可以通过控制某些物种的数量来减少生态位的重叠，从而保护整个生态系统的稳定性。
生态位重叠的结果
生态位重叠的结果：物种间的相互影响与共存在生物多样性丰富的生态系统中，不同的物种共享着相同的生境，形成了复杂的生态关系。
其中，生态位重叠是生物种群间的重要现象，它不仅反映了物种对资源的利用方式和竞争状况，而且也是决定物种生存、繁衍和演化的重要因素。
本文将探讨生态位重叠的结果，以及其对生物种群的影响。
生态位是一个物种在生态系统中的地位和功能，包括物种的生活习性、食物来源、繁殖方式等各个方面。
当两个或多个物种在同一环境中使用相同的资源时，就出现了生态位重叠的现象。
生态位重叠的程度可以从完全分离到完全重叠，反映了物种之间的竞争强度。
生态位重叠的结果主要有以下几点：1. 竞争：生态位重叠往往会导致物种间的竞争加剧。
当资源有限时，物种会争夺这些资源，以满足自身的生存需求。
这种竞争可能会导致一种或多种物种的数量下降，甚至灭绝。
2. 共生：然而，并非所有的生态位重叠都会导致竞争。
有些物种可以通过共生来共同利用资源，从而达到互利共赢的效果。
例如，一些植物和昆虫之间的关系就是共生关系，昆虫为植物授粉，而植物为昆虫提供食物和栖息地。
3. 物种分化：生态位重叠也可能导致物种的分化。
为了减少竞争，物种可能会发展出新的生活习性或者寻找新的资源来源，从而形成新的生态位。
这种过程被称为生态位分化，是物种适应环境变化的重要方式。
4. 生态系统的稳定性：生态位重叠对生态系统的稳定性也有重要影响。
一方面，适度的生态位重叠可以增加生态系统的复杂性和稳定性，因为物种间的竞争和共生关系可以使生态系统更加稳定。
另一方面，过度的生态位重叠可能会破坏生态系统的稳定性，因为激烈的竞争可能导致物种数量的大幅波动，进而影响整个生态系统的平衡。
总的来说，生态位重叠是生态系统中的一种常见现象，其结果既有积极的一面，也有消极的一面。
我们应该通过科学的方法研究生态位重叠，以便更好地理解和保护我们的生态环境。
在实际操作中，我们可以通过调整人类活动的方式，如合理规划土地利用、减少污染排放等，来减少生态位重叠带来的负面影响。
信息服务的生态群落
《信息服务的生态群落》2023-10-27CATALOGUE目录•信息服务的生态群落概述•信息服务的生态群落的核心概念•信息服务的生态群落的结构与功能•信息服务的生态群落的形成与演化•信息服务的生态群落研究的实践意义•信息服务的生态群落研究的前沿问题01信息服务的生态群落概述信息服务生态群落是指由信息服务的生产者、消费者和分解者等多种生物组成的，具有相对稳定结构和功能的有机集合体。
定义信息服务生态群落具有多样性、自适应性、动态性和协同性等特征，同时群落内部各生物之间存在复杂的食物网关系和信息流传递。
特征定义与特征生态群落的重要性促进信息流通生态群落中的各种生物通过信息交流和共享，促进了信息的流通和利用。
维护信息服务系统的稳定性生态群落中的生物通过相互作用和制约，维护了信息服务系统的稳定性和平衡性。
提供全面的信息服务信息服务生态群落能够提供全面、多层次的信息服务，满足不同生物的需求。
起源信息服务生态群落的观念起源于生物学中的生态系统概念，随着信息技术的发展和应用领域的扩展，逐渐应用于信息服务领域。
发展历程从早期的单一信息服务模式到现在的多元化、个性化信息服务模式，信息服务生态群落不断发展壮大，同时也不断面临新的挑战和机遇。
信息服务的生态群落的历史与发展02信息服务的生态群落的核心概念信息服务的个性化随着技术的发展，信息服务越来越能够根据用户的需求和偏好进行个性化推荐，如基于用户行为的推荐算法、基于内容的推荐算法等。
多种信息服务形式信息服务的多样性体现在各种不同的信息服务形式中，如新闻、广告、社交媒体、搜索引擎、在线购物等。
这些形式满足了人们多样化的信息需求。
信息服务的全球化互联网使得信息服务能够跨越地理界限，在全球范围内传播和共享，使得人们能够获取来自世界各地的信息。
信息服务的多样性信息服务的共生关系信息服务的互补性01不同的信息服务形式之间存在互补性，如新闻网站和社交媒体可以互相传播信息，搜索引擎和在线购物可以提供搜索和筛选功能等。
生态位原理及其应用例析
生态位原理及其应用例析邹支龙（江苏省江浦高级中学文昌校区211800）摘要：生态位是生物学的基本概念之一，它与物种共存和群落构建有着密切的关系。
首先简述了生态位概念的形成与发展，在分析生态位的主要影响因素的基础上，对生态位的主要表现形式进行了初步分类，进而阐述了生态位的主要属性，并对有关问题进行了探讨。
最后例析了一些生态位原理的实际应用。
关键词：生态位；影响因素；类型；属性；原理应用1 引言生态位问题是生物学中的基本问题之一，生态位概念是生态学中的一个重要概念。
对生态位的认识，经历了几个重要的发展阶段，现在仍然处于深入研究阶段。
不同时期，人们从不同角度阐释生态位概念，使生态位概念愈来愈清晰、完善。
生态位概念表面上看似乎简单、抽象，实际上，其内涵十分丰富。
生态位原理，在种群共存、群落构建、生物进化、生物多样性等生物领域有重要应用，在社会经济等领域也有拓展应用。
2 生态位概念的形成与发展“生态位”一词最初是由Johnson在1910年使用的，他认为：同一地区的不同物种可以占据环境中的不同生态位。
1917年，格林内尔（Grinnell）首次给出生态位定义：生态位是指被一种或一个亚种所占据的最后分布单位。
人们称之为“空间生态位”。
1927年，埃尔顿（Elton）给出的生态位定义是：一种动物的生态位表明它在生物环境中的地位及其与食物和天敌的关系。
人们称之为“营养生态位”或“功能生态位”。
1957年，哈奇森（Hutchinson）利用点集理论提出了生态位的多维超体积模型，他认为：生态位是指种群在以环境资源或环境条件梯度为坐标建立起来的多维空间中所占据的位置。
人们称之为“多维超体积生态位”。
后来，王刚、刘建国、Odum、Pianka等学者都先后阐释了生态位概念。
例如，有的学者认为：生态位是指生物在进化过程中形成的，在一定的时间和空间范围内，在资源利用、功能影响方面的生态定位；有的学者认为：生态位是指每个物种在群落中的时间、空间位置及其机能关系[1]。
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专题 I T A○叶青青,娄策群(华中师范大学 信息管理系,湖北 武汉 430079)信息生态位重叠探析＊ 摘 要:文章借鉴现代生态学的基本原理,从功能生态位、资源生态位和时空生态位3个维度出发,对信息生态位重叠的概念及影响因素进行了分析,并在此基础上论述了信息生态位重叠对信息人竞争与信息资源利用程度的影响。
关键词:信息生态位;生态位重叠;影响因素A b s t r a c t :B yr e f e r e n c e t o t h e b a s i cp r i n c i p l e o f m o d e r ne c o l o g y ,t h i s p a p e r a n a l y z e s t h eo v e r l a p p e dc o n c e p t s a n di n f l u e n c e f a c t o r s o f i n f o r m a t i o n n i c h e f r o mt h e 3d i m e n s i o n s o f f u n c t i o n ,r e s o u r c e s a n d s p a c e t i m e ,a n d b a s e d o n t h i s ,d i s c u s s e s t h e i n f l u e n c e o f o v e r l a p p e di n f o r m a t i o nn i c h e o ni n f o r m a t i o np e r s o nc o m p e t i t i o na n di n f o r m a t i o nr e -s o u r c e s u t i l i z a t i o n .K e y w o r d s :i n f o r m a t i o nn i c h e ;t h e o v e r l a p p i n gi n f o r m a t i o nn i c h e ;i n f l u e n c e f a c t o r＊本文为国家社会科学基金项目“信息生态系统理论及其应用研究”的成果之一,项目编号:08B T Q 034。
生态位理论作为一种重要的理论分析和实践工具被越来越广泛地应用于经济、社会、教育等领域,催生了企业生态位、产业生态位等一系列新的理论。
在与其他学科知识相融合的过程中,作为理论基石,生态位理论不仅为其他学科提供了新的理论来源,同时也拓展了原有学科的研究范围,丰富了其研究内容。
因此,借鉴生态位理论来分析信息生态位的概念、原理以及变化规律等,对信息生态系统的研究具有重要的价值,对分析信息生态失调的根源和制定信息生态平衡策略也有一定的理论和现实意义[1]。
本文将借鉴生态位理论分析信息生态位重叠的概念、影响因素及其所带来的影响。
1 信息生态位重叠的概念1.1 信息生态位的多维模型依据生态学理论,信息生态位可以被描述性地定义为:在特定的依存环境中,信息人以信息的收集、整理、储备和传递为主导,通过与外部信息环境的物能流转以及其他信息人的交流互动中形成的相对地位和功能作用[2]。
1957年,英国生态学家哈奇森(G .E .H u t c h i n s o n )从空间、资源利用等方面考虑,提出了n 维生态位的概念。
他将影响有机体的每个条件和有机体能够利用的每个资源都当作一个轴或维,同时考虑一系列这样的维就得到了一个有机体的n 维超体积生态位[3]。
相应的,信息生态位也应该从多个方面来进行分析和考察,如信息人自身的智力和能力水平、信息人在信息环境中承担的社会职能,以及信息资源等因素,将这些作为信息生态位的一个维度或轴进行综合考虑,就得到了信息生态位的多维超体积模型。
为了方便研究,笔者将信息生态位简化为3个维度,即从功能、资源和时空三方面来构建,用F 表示信息生态位的功能维度,用R 表示信息生态位的资源维度,用T 表示信息生态位的时空维度,则信息生态位的三维模型如图1所示[4]。
图1 信息生态位三维模型示意图信息功能生态位是指信息人在信息环境中所充当的角色及其所承担的社会职能,反映的是信息人在信息社会中的角色定位和信息人之间的职、权定位。
信息资源生态位是指信息人在信息环境中占有和利用信息资源的状况,决定着信息人在信息环境中的生存和发展能力。
信息时空生态位包括信息时间生态位和信息空间生态位,是指信息人的信息活动占用的时间段与信息人生存空间(信息人所在地)和活动空间(即信息人获取信息、传递信息和提D OI :10.16353/j .cn ki .1000-7490.2011.06.013I T A专题供信息服务的空间)的类型(现实空间或虚拟空间)与区位,它主要取决于信息人的信息活动性质和信息时空占有与适应能力,又决定了信息人的信息活动效率和效益。
1.2 信息生态位重叠的含义在自然生态系统中,当两个生物需求同一环境资源时,就会有一部分生态位为两个生物所共有,出现生态位重叠现象[5]。
在信息生态系统中,信息生态位重叠有广义和狭义之分,狭义的重叠现象是指两个或两个以上信息人的信息生态位全部或部分相同,而广义的重叠现象还包括信息生态位的分离,即两个或两个以上信息人的信息生态位没有交叉,互不重叠。
信息生态位重叠可能出现在一个维度上,也可能同时出现在多个维度上,其类别包括全部重叠、部分重叠和不重叠3种。
其中,全部重叠可能出现生态位的重合和包含两种情况。
重合是指不同信息人的信息生态位在3个维度上都完全相同,即在信息环境中充当同样的角色,具有同样的社会职能,需要利用同样的信息资源,在同一空间和同一时间内开展同样的信息活动。
包含是指某一信息人的信息生态位包含了其他信息人的信息生态位,可能二者在功能、资源和时空3个信息生态位维度上都存在包含关系,也可能二者只是在某一个或两个信息生态位维度上是重合的,而在另外两个或一个维度上是包含关系。
部分重合指的是信息生态位的交叉现象,即不同信息人的信息生态位部分重合,部分不重合。
其可能出现的情况有:①不同信息人的信息生态位在功能、资源和时空3个信息生态位维度上都交叉。
②只在某一个或两个信息生态位维度上重合,而在另外两个或一个维度上是不重合的。
不重叠现象包括两种情况,即信息生态位的邻接和远离。
邻接指不同信息人的信息生态位没有重叠但紧密相连,可以是在信息生态位的3个维度上都相互连接,也可以只在一至两个维度上相互连接,而其他维度上远离。
远离是指不同信息人的信息生态位没有重叠且不相连,这表明他们在信息生态位的功能维度、资源维度和时空维度上都互不相连。
2 信息生态位重叠的影响因素不同信息人的信息生态位之所以会发生重叠,其影响因素是多方面的,本文从3个维度来对生态位重叠的影响因素进行分析。
2.1 信息功能生态位重叠的影响因素1)社会分工。
社会分工的粗细程度对信息功能生态位的重叠有着重要的影响。
当社会分工较粗时,由于信息人可充当的角色种类较少,一个信息人往往要承担多方面的信息职能,容易与其他信息人的生态位发生重叠。
在信息社会中,信息人可以是信息生产者、信息传递者或信息消费者,在同一时期里,信息人可能只充当一种信息角色,也可能充当两种甚至两种以上的角色,充当的角色越多,功能生态位越宽,各信息人之间功能生态位重叠的可能性就越大。
相反,社会分工越细,可供信息人充当的角色种类就越多,每个信息人不仅不需要充当多个信息角色,承担多种职能,而且还可以根据自身的需求对信息角色进行选择,因此随着信息人充当的信息角色及其所承担的信息职能的减少,各信息人的生态位会相对变窄,降低了功能生态位重叠的可能性。
由此可见,社会分工越粗,信息功能生态位越容易发生重叠。
2)信息人的信息能力。
信息能力是指信息人获取、选择、利用和吸收信息的能力。
由于每个人所受的教育、所处的社会地位以及从事的职业等方面的因素存在差异,因此不同的信息人对信息的敏感程度以及发现、评价、利用和交流信息的能力也会有所不同。
如果一个信息人具有较强的信息能力,他就能在特定的时间、空间内对周围的信息进行及时收集和处理,并加以合理有效的利用。
信息能力越强,信息人的需求就越大,随着所需的信息种类和范围的扩大,信息人所充当的信息角色及其所承担的社会职能也相应增加,因而其功能生态位得以拓宽。
反之,信息能力较弱的信息人由于对周围的信息缺乏敏感性,可能会导致信息收集不及时或者利用不合理,久而久之他所获取和利用的信息便只限定在一定的范围之内,对其信息角色的定位造成了限制,因而使得功能生态位逐渐缩小。
因此,信息人的信息能力越强,越容易同其他信息人的功能生态位发生重叠。
2.2 信息资源生态位重叠的影响因素这里所说的信息资源是广义上的信息资源,不仅包括信息内容资源,还包括信息技术资源。
影响信息资源生态位重叠的主要因素是:1)信息资源的丰乏程度。
在自然生态系统中,资源状况是生态位重叠的决定因素,资源品种丰富使选择性采食成为可能,生物的生态位由于较窄和分散而不易造成重叠;反之,当资源品种贫乏、采食别无选择时,生物的生态位则会大量出现重合、交叉等现象。
同样,信息资源品种的丰乏程度对信息生态位重叠的影响也是相同的。
当信息资源的品种较为丰富时,信息人可以根据自身的需求对大量信息资源进行自由的选取和利用,由于选择较多且各信息人的需求不尽相同,因此形成了各信息人的生态位相对较窄也较为分散的局面,不容易发生资源生态位重叠。
相反,若信息资源的品种较少,则可选资源的种类和范围便会受到限制,出于相同的信息需求或者因为别无选择,各信息人将不得不同时选用有限而单一的信息资源,因而会出现信息资源生态位大量重叠的情况。
可见,信息资源专题I T A的种类越丰富,信息人的资源生态位越不易发生重叠。
2)信息资源的可替代性。
在自然生态系统中,每种生物都会在特定的环境下选择特定的资源,当环境发生改变,资源的选择受到限制时,为了自身的生存和发展,各生物会选择能够接受的临近或其他资源作为替代。
在信息环境中,虽然信息资源具有共享性、非消耗性,但对于特定的需求而言,信息资源总是稀缺的。
当多个信息人需求同一类信息资源时,如若该类信息资源具有较多的临近资源或相类似的资源作为替代,信息人就可以根据自身的需求对其进行适当的选择和处理,这样便避免了信息资源生态位的重叠。
换言之,如果某种信息资源由于各种原因缺乏可替代的资源,信息人的选择则会因缺少可选的资源而受到极大的限制,当多个信息人同时选用同一种信息资源时,便会致使资源生态位发生重叠。
因此,资源的可替代性越强,可供信息人选择的资源就越多,资源生态位越不会发生重叠;反之,资源的可替代性越差,可供信息人选择的资源就越有限,资源生态位发生重叠的可能性越大。