随着遥感监测、大数据、机器学习和模型模拟等技术迅猛发展，生态学的研究范式正明显向观测、统计和模型分析倾斜。近日，浙江农林大学森林食物资源挖掘与利用全国重点实验室香榧团队在国际权威学术期刊《自然·气候变化》发文提醒，生态学学科发展正面临“重观测、轻实验”的失衡风险
分析结果显示，近30多年来，树木物候领域发文量呈指数级增长，但增量主要来自非实验研究。这一趋势在高影响因子期刊中尤为显著：在2020—2026年间，高达73%的植物物候学论文为非实验研究。也就是说，当前学术界正日益倾向于发表那些能够快速产出全球尺度结论的大数据研究
以树木物候学为例，早期基于观测数据的分析曾认为光周期能调节欧洲赤松的春季物候，但随后严格的操控实验却推翻了这一结论。这说明，仅凭观测所得的统计关系，并不能自动推导出真实的生态机制
论文第一作者、浙江农林大学教授张瑞认为，如果生态学研究持续向“重观测、轻实验”的方向滑移，仅凭观测数据和模型预测气候变暖下的生态响应，极可能产生系统性误差。他们也发现，实验研究的减少并非单纯源于研究者偏好的变化，而是受制于实验周期长、经费投入高、设施维护难及长期资助匮乏等现实困境
在当前的科研评价体系下，基于观测和计算的分析显然更具快速产出的效率优势。但是，生态学研究不能因此放弃实验传统