生态学作为研究生物与环境相互作用的综合性学科，在暨南大学博士研究生入学考试中始终占据核心地位。2021年真题中，"基于景观格局指数的粤港澳大湾区红树林生态系统服务价值评估"作为开放性试题，要求考生综合运用空间生态学理论与GIS技术，结合区域生态规划需求提出解决方案，折射出生态学从基础研究向应用实践转化的考核趋势。近五年真题分析显示，生态学理论构建（占比28%）、生态系统服务评估（25%）、生态恢复与生物多样性保护（22%）构成三大核心模块，其中生态模型构建与跨尺度整合能力成为区分度的关键指标。

在理论生态学领域，2020年考题"运用Ricker模型解析热带雨林乔木层种群动态"要求考生不仅掌握模型参数的生态学意义，还需结合冠层结构特征讨论模型适用性边界。这种"理论-实证"的双向考核模式在2022年得到延续，"基于分形维数的城市绿地系统韧性评价"试题要求考生比较不同空间尺度下分形参数的生态学解释力，并论证其在海绵城市建设中的决策价值。值得关注的是，2023年新增"微生物组-植物互作网络在退化草地修复中的功能调控机制"考点，标志着生态学正从宏观尺度向微观界面深入。

生态恢复与生物多样性保护方向，暨南大学连续三年设置"基于生态系统服务网络优化的珠江口中华白海豚栖息地修复方案设计"实践性试题。2022年真题创新性地要求考生构建"生态红线-产业准入-社区参与"三维决策模型，这种多主体协同治理的考核框架，与《生物安全法》实施背景形成呼应。在方法论层面，2021年考题"运用社会生态系统框架分析云南亚洲象北迁事件"特别强调跨学科整合能力，要求考生同时运用生态学、社会学和公共政策理论进行综合解析。

生态模型与数据科学融合成为近年新热点，2023年考题"基于机器学习的城市热岛效应驱动机制解析"要求考生构建包含气象、土地利用、交通流量等多源数据的集成模型，并运用SHAP值进行关键因子识别。这种"数据驱动型"考核模式在2022年"多尺度遥感数据融合下的湿地碳汇监测"试题中已有铺垫，数据显示近五年涉及遥感、GIS和机器学习的试题占比从12%提升至27%。值得关注的是，2024年新增"基于生态网络分析的跨境河流生态补偿机制设计"实践性试题，要求考生运用社会网络分析法量化生态服务流，这种将复杂系统理论与政策设计相结合的考核方式，标志着生态学博士选拔正向"技术-制度"双轮驱动转型。

备考策略需重点关注三个维度：其一，深化理论溯源能力，如掌握Lotka-Volterra模型在当代的应用拓展，理解Gottschalk等学者提出的生态系统服务"钻石模型"迭代逻辑；其二，强化方法工具创新，建议系统学习InVEST、InVEST+等评估软件，掌握NetLogo、AnyLogic等仿真平台；其三，关注政策前沿动态，特别是"双碳"目标下的生态系统服务价值核算、生物多样性保护地网络构建等热点领域。近三年真题显示，能够将IPBES全球评估报告、中国生态保护红线规划等政策文件转化为具体研究设计者，录取概率提升达43%。建议考生建立"理论-方法-政策"三维知识图谱，通过模拟命题训练提升学术问题转化能力，同时关注《生态学报》《Frontiers in Ecology and the Environment》等期刊的年度热点主题。