复杂食物网的动力学稳定性与关键种识别是生态学当前研究的前沿和热点。论文针对三种复杂度的食物网,建立食物网的微分动力学模型并分析混沌动力学,利用Lyapunov指数谱和Lyapunov维数等指标对食物网的混沌情况进行定量分析。基于对比物种移除前后食物网混沌性质的改变情况,对食物网各物种进行差值排序;再以食物网以各物种为核心进行子网分解,通过分析子网的复杂性以及对比原食物网的Lyapunov维数,确定每个食物网的关键种和‘关键集群’。研究结果如下:(1)复杂食物网的混沌特性随着物种数的增多而提升。物种移除对高复杂度食物网的影响远小于低复杂度的食物网,低复杂度食物网中的特定物种被移除后会使食物网动力学性质发生颠覆性改变,而高复杂度食物网则不会出现这种情况,说明食物网的动力学稳定性会随着食物网的混沌复杂性的提升而变强。(2)基于混沌动力学性质的关键种识别会出现双向识别的情况,即食物网中出现维持稳定的关键种“稳定因子(Lyapunov维数差表现为正值)”和使食物网更为复杂变化的关键种“不稳定因子(Lyapunov维数差表现为负值)”。这种双向识别在以往的研究中少有发现,本研究揭示了双向识别在食物网混沌动力学特性上的规律。(3)在食物网物种移除模拟中发现,包含重要物种的子网,其混沌特性也可能较弱,这表明关键种与‘关键集群’的核心物种并不完全等同,‘关键集群’不一定是由关键种的子网构成,多个非关键种也可以产生一个重要的‘关键集群’。论文基于食物网动力学模型的混沌动力学特性,研究了食物网中物种的重要性排序,探讨了食物网的动力学稳定性并识别关键种,揭示了复杂食物网在混沌特性上的的变化规律,为生态系统的关键种保护和生态平衡维护提供理论基础。