尽管过去几十年来，世界各地许多湖泊的年平均温度一直在上升，但评估具有各种物理和化学性质的水体和不同群落的长期变暖相关影响仍然很困难。探索这些影响不仅对鱼类、大型无脊椎动物或水生植物至关重要，而且对浮游生物也至关重要，浮游生物构成了水生食物网的基础，对物质循环具有重大影响。尽管开发了广泛的复杂技术来研究这一重要群体，但由于这些群落通常快速动态，阐明相互关联的环境因素如何驱动浮游生物功能仍然是一项艰巨的任务。基于常规实地工作的监测是水生系统研究的重要组成部分，但它也非常耗时且实验室密集，使得任何采样工作在空间和时间上都受到限制。从某种意义上说，这就像观看一部有几季的流媒体连续剧，仅查看每集的一些快照，试图猜测实际的故事是什么。
我们需要补充方法来提高我们评估、估计或预测气候变化生态影响的能力。 数值模型是这一角色的有希望的候选者，在生态研究中逐渐变得重要。一般来说，此类模型基于当前数据和科学知识以数学方程的形式描述基本关系。这种关系包括例如作为食物可用性的函数的物种生长或植物光合作用活性对光强度的依赖性。建模的优势在于可以创建计算机生成的关于人口、社区或生态系统及其环境在空间和/或时间上的变化的模拟，有助于找到自然现象背后的因果关系。因此，虽然现场和实验观察提供了有关一系列临时状态和条件的数据，但建模的目的是引起这些状态和条件的时间变化的过程。
在匈牙利-希腊合作中， 该研究所浮游生物生态小组的卡罗利·帕尔菲研究员利用生态建模方法研究了浮游藻类(浮游植物，水生栖息地的主要初级生产者)的动态。在之前的研究中，他在分析匈牙利巴拉顿湖的一系列数据时发现，年平均水温的长期上升伴随着浮游植物组成的季节性波动增加(季节性变化增加)，这可能表明生态系统稳定性下降。他和他的同事们还在中生态实验中证明了一些高度相似的东西，提出了一个问题：变暖和浮游藻类的动态之间是否存在更普遍的联系。
新开发的模型可以模拟各种温度情景下浮游植物在物种水平上的变化。模拟的输出与之前的观察结果一致，平均温度升高导致浮游植物组成发生更明显的季节性变化，但这种影响的程度也高度依赖于群落如何获得生长所必需的无机营养物质。因此，氮和磷这两种最重要的元素的比例以及养分供应的时间波动对变暖的影响具有显着影响。这与最近的研究非常一致，这些研究表明在评估气候变化对水生生态系统的影响时考虑营养负荷条件(所谓的水体营养状态)的重要性。除了营养物质之外，模拟群落的初始物种丰富度也影响了它们对变暖的反应。从方法论的角度来看，这是一个重要的发现，因为它表明选择足够数量的物种对于规划社区规模的气候变化实验至关重要。
最近发表在《湖沼学和海洋学》上的论文还揭示了浮游植物季节性变化的增加可能对稳定性产生哪些长期影响。在平均气温较高的情况下，群落组成的季节性极端现象变得更加突出，使群落整体均匀度降低。从较长的时间尺度来看，气温升高也增加了物种丧失的可能性，这为变暖在降低浮游生物群落稳定性从而改变水生生态系统功能方面的作用提供了数学解释。该研究小组计划进一步扩展该模型，以促进在空间背景以及浮游食物网水平上模拟气候变化的影响。
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