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Glazier (2014) 回顾并综合了关于代谢率与系统大小的规模法则,因为单一模型无法解释复杂的代谢率的规模法则,因此他提出了情境多模态理论(Contextual Multimodal Theory, CMT)<ref name=":7">Glazier, D. S. (2014). Metabolic scaling in complex living systems. Systems, 2(4), 451–540.</ref>,作为对单一机制模型的补充与整合。CMT 强调,代谢率相关贵法则并非由某一个固定的物理约束决定,而是受到不同生物学机制和环境因子的共同影响。该理论将现有解释框架归纳为四个主要模块:表面积模型(SA)、资源运输模型(RT)、系统组成模型(SC)和资源需求模型(RD)。不同情境下,这些模块的相对作用权重会发生变化,从而导致幂律指数 [math]\displaystyle{b}[/math] 在不同范围内波动(通常在 [math]\displaystyle{2/3}[/math] 到 [math]\displaystyle{1}[/math] 之间)。
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Glazier (2014) 回顾并综合了关于代谢率与系统大小的规模法则,因为单一模型无法解释复杂的代谢率的规模法则,因此他提出了情境多模态理论(Contextual Multimodal Theory, CMT)<ref name=":7">Glazier, D. S. (2014). Metabolic scaling in complex living systems. Systems, 2(4), 451–540.</ref>,作为对单一机制模型的补充与整合。CMT 强调,代谢率相关规模法则并非由某一个固定的物理约束决定,而是受到不同生物学机制和环境因子的共同影响。该理论将现有解释框架归纳为四个主要模块:表面积模型(SA)、资源运输模型(RT)、系统组成模型(SC)和资源需求模型(RD)。不同情境下,这些模块的相对作用权重会发生变化,从而导致幂律指数 [math]\displaystyle{b}[/math] 在不同范围内波动(通常在 [math]\displaystyle{2/3}[/math] 到 [math]\displaystyle{1}[/math] 之间)。
    
==城市规模法则==
 
==城市规模法则==

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