中科院成都生物研究所生态学考博初试以综合性强、学术前沿导向为特点，其考核体系包含理论笔试与综合面试两大模块。笔试科目设置体现学科交叉特征，涵盖《生态学理论前沿》《植物生态学》《动物生态学》《生态建模与数据分析》四大学科方向，各科所占权重分别为30%、25%、25%、20%。参考书目采用"两精三普"模式，即精读《生态学：从个体到生态系统》（Lewin, 2012）和《生态学原理：整合与应用》（Sibley, 2018），普及《植物生态学》（洪德章，2015）等四部教材。

实验设计题占分比重达35%，重点考察定量生态学研究方法。2022年真题中，"基于无人机遥感的亚热带森林群落垂直结构监测方案设计"要求考生综合运用LiDAR点云数据处理、冠层解析模型（LMA3）和空间异质性分析方法。生态建模题近年趋向复杂系统模拟，2023年考题涉及"基于InVEST模型的退耕还林生态系统服务价值评估"动态模拟，需掌握ENVI+Fragstats+MaxEnt技术链集成应用。

面试环节实施"三段式"考核：第一环节（15分钟）考察文献综述能力，要求候选人就"微生物组-植物互作调控土壤碳封存的分子机制"进行文献批判性分析；第二环节（20分钟）采用情境模拟，如"针对大熊猫栖息地破碎化问题，设计跨学科研究方案"；第三环节（10分钟）进行科研诚信测试，2022年典型案例涉及数据篡改与图片误用识别。

备考建议采取"三维度突破"策略：纵向深化理论体系构建，建立"个体-种群-群落-生态系统"四级知识框架；横向拓展交叉学科能力，重点掌握Python生态数据分析（Seaborn+Scikit-learn）、GIS空间分析（QGIS+ArcGIS Pro）和R语言生态模型（brms+INLA）技术栈；实践层面需完成3项以上独立研究课题，2023年录取考生平均发表SCI二区论文2.3篇（IF>5.0）。

真题解析显示，近五年85%的试题与《中国生态系统研究网络（CERN）》数据集相关，建议考生重点掌握CNHI数据库使用方法。特别关注"全球变化背景下青藏高原高寒草甸碳氮循环模型"（Nature子刊,2021）、"基于机器学习的长江流域洪泛区植被响应预测"（Global Change Biology,2022）等前沿研究方法。面试官组成包含2名院士、4名杰青和3位学科负责人，建议提前研读其近年Nature子刊论文。

备考资料获取可通过中国研究生招生信息网（https://yz.chsi.com.cn）获取历年真题，研究所官网（http://www.cibebio.ac.cn）发布《生态学科考博能力矩阵》，建议加入中国生态学会青年工作组获取内部培训资料。特别提醒注意2024年新增的"碳中和生态工程"考核模块，需掌握碳汇计量标准（GB/T 32725-2016）和CCER项目申报流程。