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[math]\displaystyle C_i \propto A_i^{\eta},[/math]

[math]\displaystyle C_i \propto A_i^{\eta},[/math]

其中 [math]\displaystyle g[/math] 为异速指数 (allometric exponent)。作者在 19 个实证生态系统（包括海湾、河口、湿地等）的能量流网络中发现，这种异速关系普遍存在，指数 [math]\displaystyle g[/math] 介于 [math]\displaystyle0.83[/math] 至 [math]\displaystyle1.05[/math] 之间，大多数略高于 [math]\displaystyle1[/math]<ref name=":13" />。这表明生态系统中的能量流分布遵循稳定的幂律模式，体现系统整体的结构组织性。其拟合优度 [math]\displaystyle R_\eta^2[/math] 普遍高于 [math]\displaystyle0.9[/math]。

其中 [math]\displaystyle g[/math] 为异速指数 (allometric exponent)。作者在 19 个实证生态系统（包括海湾、河口、湿地等）的能量流网络中发现，这种异速关系普遍存在，指数 [math]\displaystyle g[/math] 介于 [math]\displaystyle0.83[/math] 至 [math]\displaystyle1.05[/math] 之间，大多数略高于 [math]\displaystyle1[/math]。这表明生态系统中的能量流分布遵循稳定的幂律模式，体现系统整体的结构组织性。其拟合优度 [math]\displaystyle R_\eta^2[/math] 普遍高于 [math]\displaystyle0.9[/math]。

==== 耗散律 ====

==== 耗散律 ====

==== 异速指数 g 与耗散指数 c 的关系 ====

==== 异速指数 g 与耗散指数 c 的关系 ====

此外研究还发现了[math]\displaystyle \eta[/math] 与 [math]\displaystyle \gamma[/math] 之间存在负相关关系：当 [math]\displaystyle \gamma[/math] 增大（能量损失加剧）时， [math]\displaystyle \eta[/math] 减小<ref name=":13" />。这表明，当大型节点的能量耗散相对更高时，网络的能量流分布趋向去中心化；反之，当[math]\displaystyle \gamma<1[/math] 时，能量更集中于高通量节点。作者提出了流量调整算法 (Flow Adjusting Algorithm) 以验证这一关系：在保持网络拓扑不变的情况下调节 [math]\displaystyle \gamma[/math]，结果显示 [math]\displaystyle \eta[/math] 随 [math]\displaystyle \gamma[/math] 系统性下降，这一趋势在实证网络与随机生成网络中均一致。

此外研究还发现了[math]\displaystyle \eta[/math] 与 [math]\displaystyle \gamma[/math] 之间存在负相关关系：当 [math]\displaystyle \gamma[/math] 增大（能量损失加剧）时， [math]\displaystyle \eta[/math] 减小。这表明，当大型节点的能量耗散相对更高时，网络的能量流分布趋向去中心化；反之，当[math]\displaystyle \gamma<1[/math] 时，能量更集中于高通量节点。作者提出了流量调整算法 (Flow Adjusting Algorithm) 以验证这一关系：在保持网络拓扑不变的情况下调节 [math]\displaystyle \gamma[/math]，结果显示 [math]\displaystyle \eta[/math] 随 [math]\displaystyle \gamma[/math] 系统性下降，这一趋势在实证网络与随机生成网络中均一致。

此外作者将 [math]\displaystyle \eta[/math] 解释为网络中心化程度的指标。

此外作者将 [math]\displaystyle \eta[/math] 解释为网络中心化程度的指标。