Advances in ecosystem regime shifts and tipping mechanisms： a comprehensive review

doi:10.7523/j.ucas.2025.043

Abstract

Abstract:

Regime shifts and their underlying mechanisms in ecosystems are a critical issue in ecological research， with profound implications for predicting ecological risks under global change. This review systematically synthesizes the theoretical advances in alternative stable state （ASS） of ecosystem multi-stability， focusing on three key dimensions： micro-macro process coupling， mechanisms of threshold response， and the role of regulatory nodes in ecosystem resilience. By integrating methodologies such as ASS theory， potential landscape modeling， and bifurcation analysis， we highlight how climate change and anthropogenic activities are driving critical ecosystems （e.g.， coral reefs， Amazon rainforest， Arctic permafrost） toward tipping points， while hysteresis effects and irreversible potentials exacerbate recovery challenges. Emerging approaches combining network theory and energy （carbon） flux analysis offer novel insights for cross-scale early warning， yet bridging micro-scale mechanisms with macro-scale patterns remains a critical challenge. This review provides a theoretical framework for ecological threshold management and underscores the urgent need for interdisciplinary approaches to address planetary-scale regime shift risks.

Key words: ecosystem regime shifts, tipping point, multistability, hysteresis effects, food webs

CLC Number:

Q148

Yanbin HAO, Mingzi WU, Fuqi WEN, Xin WANG, Tong ZHAO, Jie LIU, Yanfen WANG. Advances in ecosystem regime shifts and tipping mechanisms： a comprehensive review[J]. Journal of University of Chinese Academy of Sciences, 2026, 43(1): 1-13.

Figures/Tables 3

Table 1 Common ODE models

模型名称	方程形式	主要生态学应用场景
Logistic 增长模型	$N t + 1 = N t + r N t 1 - N t K$	描述单一种群在环境容纳量限制下的增长过程，能够展现由初期指数增长到资源饱和时所形成的平衡态或稳定态^[30]
Lotka-Volterra 捕食-被捕食模型	猎物种群动态： $d N d t = r N - a N P$ 捕食者种群动态： $d P d t = a b N P - m P$	捕食者与被捕食者之间的相互作用（种群内部的Logistics增长以及种群间相互影响的耦合），揭示种群周期性波动、多重平衡态乃至种群崩溃的可能条件^[31]
竞争模型	$d N 1 d t = r 1 N 1 1 - N 1 + α 12 N 2 K 1 d N 2 d t = r 2 N 2 1 - N 2 + α 21 N 1 K 2$	多物种非捕食的相互作用，每个物种的增长受自身密度和竞争者密度的联合抑制。通过量化竞争系数（α）与环境容纳量（K）的交互作用，揭示群落演替方向^[32]
消费者-资源模型	$d R d t = r R 1 - R K - f R C d C d t = ε f R C - m C$	描述物种间通过资源消耗形成相互作用，通过量化功能响应、资源竞争与临界阈值来预测鱼类资源与捕捞强度的平衡点，制定最大可持续产量、预警水体富营养化^[33]

Table 1 Common ODE models

模型名称	方程形式	主要生态学应用场景
Logistic 增长模型	$N t + 1 = N t + r N t 1 - N t K$	描述单一种群在环境容纳量限制下的增长过程，能够展现由初期指数增长到资源饱和时所形成的平衡态或稳定态^[30]
Lotka-Volterra 捕食-被捕食模型	猎物种群动态： $d N d t = r N - a N P$ 捕食者种群动态： $d P d t = a b N P - m P$	捕食者与被捕食者之间的相互作用（种群内部的Logistics增长以及种群间相互影响的耦合），揭示种群周期性波动、多重平衡态乃至种群崩溃的可能条件^[31]
竞争模型	$d N 1 d t = r 1 N 1 1 - N 1 + α 12 N 2 K 1 d N 2 d t = r 2 N 2 1 - N 2 + α 21 N 1 K 2$	多物种非捕食的相互作用，每个物种的增长受自身密度和竞争者密度的联合抑制。通过量化竞争系数（α）与环境容纳量（K）的交互作用，揭示群落演替方向^[32]
消费者-资源模型	$d R d t = r R 1 - R K - f R C d C d t = ε f R C - m C$	描述物种间通过资源消耗形成相互作用，通过量化功能响应、资源竞争与临界阈值来预测鱼类资源与捕捞强度的平衡点，制定最大可持续产量、预警水体富营养化^[33]

Table 2 Common PDE models

模型名称	模型方程	生态学应用场景
反应-扩散基础模型	$∂ u ∂ t = D ∂ 2 u ∂ x 2 + r u 1 - u K$	描述入侵物种沿地理梯度扩散的临界速率，分析种群扩张的稳定性条件^[37]
反应-扩散扩展模型	$∂ u ∂ t = D u ∇ 2 u + α u 1 - u - β u v ∂ v ∂ t = D v ∇ 2 v + γ u v - δ v$	模拟珊瑚-藻类竞争的空间动态，识别藻类入侵的临界扩散速率^[38]
反应-扩散-对流模型	$∂ u ∂ t = D ∇ 2 u + v · ∇ u + r u 1 - u K$	模拟河流生态系统中污染物扩散与浮游植物爆发的耦合过程^[39]
空间模式形成模型	$∂ u ∂ t = a u - u 3 - v + D u ∇ 2 u ∂ v ∂ t = b u - c v + D v ∇ 2 v$	解释干旱区植被斑块自组织现象，揭示扩散系数比对斑块稳定性的影响^[40]
随机偏微分方程 (SPDE)	$∂ u ∂ t = D ∇ 2 u + r u 1 - u K + σ u ξ t, x$	预测森林害虫爆发的时空异质性，量化气候波动对种群扩散的随机扰动效应^[41]

Table 2 Common PDE models

模型名称	模型方程	生态学应用场景
反应-扩散基础模型	$∂ u ∂ t = D ∂ 2 u ∂ x 2 + r u 1 - u K$	描述入侵物种沿地理梯度扩散的临界速率，分析种群扩张的稳定性条件^[37]
反应-扩散扩展模型	$∂ u ∂ t = D u ∇ 2 u + α u 1 - u - β u v ∂ v ∂ t = D v ∇ 2 v + γ u v - δ v$	模拟珊瑚-藻类竞争的空间动态，识别藻类入侵的临界扩散速率^[38]
反应-扩散-对流模型	$∂ u ∂ t = D ∇ 2 u + v · ∇ u + r u 1 - u K$	模拟河流生态系统中污染物扩散与浮游植物爆发的耦合过程^[39]
空间模式形成模型	$∂ u ∂ t = a u - u 3 - v + D u ∇ 2 u ∂ v ∂ t = b u - c v + D v ∇ 2 v$	解释干旱区植被斑块自组织现象，揭示扩散系数比对斑块稳定性的影响^[40]
随机偏微分方程 (SPDE)	$∂ u ∂ t = D ∇ 2 u + r u 1 - u K + σ u ξ t, x$	预测森林害虫爆发的时空异质性，量化气候波动对种群扩散的随机扰动效应^[41]

Fig.1 Conceptual diagram of ecosystem interaction network

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