生态学研究方法复习材料.doc

掌握：
一、名词解释
1、生态学：从科学的角度来看，生态学是运用层次观和系统论的方法，是研究生物与生物之间、生物与环境之间的相互关系的科学。
2、定位观测；定位观测是考察某个种群或群落结构功能与生境相互关系的时态变化。
3、受控实验；是仿真自然生态系统，严格控制实验条件，研究单项因子相互作用及其对种群或群落影响的方法技术。
在自然或田间条件下，采取某些措施，获得有关某个因素的变化对种群或群落其他诸因素及对某种效果产生的影响。
4、生态位的宽度或广度；是指一个种群（或其它生物单位）在一个群落中所利用的各种不同资源的总合。
5、生态位重叠现象；当两个物种利用同一资源或共同占有某一资源因素（食物、营养成分、空间等）时，就会出现生态位重叠现象(niche overlap)。
6、二元数据；是具有两个状态的名称属性数据。
7、数据标准化；数据标准化是统计学上常用的方法，是为了消除不同属性或样方间的不齐性，或者使得同一样方内的不同属性间或同一属性在不同样方内的方差减小；有时是为了限制数据的取值范围，比如[0，1]闭区间等。
8、群落的多度格局；不同的群落具有不同的多度组成，我们把一个群落中物种的多度组成比例关系叫做该群落的多度格局
9、多度分布；对于种类多、结构复杂的群落则给出有r个个体种类数的观察频率的分布，称为物种的多度分布
10、指标；在试验设计中把判断试验结果好坏所采用的标准称为试验指标，简称为指标。
二、简答
1、生态学研究方法框架体系。

2、野外调查方案、种群和群落的调查方法。
野外考察是考察特定生态要素(生物要素和环境要素)的时空分异和规律。
野外考察首先必须确定需要考察的空间范围及其边界,以及考察对象。
然后根据调查目的,设计相应的调查方案和调查指标。
生物要素 社会经济要素 社会经济环境

限定随机取样的优缺点：这种方法每个区组内每个样品被抽取的机会更大，而且这样抽取的数据可以进行统计分析但是该方法在野外可能更费时间
分层取样的优缺点：简便易做，也是应用最多的方法。缺点是小地段的大小一般是很难知道的，所以难以进行统计分析。
（6）环境因子取样（sampling for environment）
v 以上讲的取样主要是样方位置的设置，在样方位置确定后，种的观测值可以直接测量记录。但对环境因素，某些因子的值只与样方位置有关，比如海拔高度、坡度、坡向、小地形变化等，可以直接测量记录。有些因子由于变化甚大，还需在样方内进行再取样，才能有较强的代表性，比如土壤样品。样方内再取样可以用随机取样法，也可以根据某一规则进行系统取样，后者用得较多。比如，在土壤取样时可以取5个点，即样方的中心点和中心点到样方每个角连线的中点，得到5个样品，我们可以对这5个样品充分地混合，然后再从中取一部分作为所在样方土壤类型的代表样品而进行化学分析；也可以将5个样品作为5个重复都进行化学分析，对其结果去平均值，还可以进行统计分析检验。
三、计算
1、指数增长模型；

r值能表示物种的潜在增殖能力
例1、（1）根据模型求人口增长率。1949年我国人口5.4亿，1978年为9.5亿，求29年来人口增长率。 1.0197
v （2）用指数增长模型进行预测人口预测中，常用人口加倍时间（doubling time）的概念。 35.58
2、生态位宽度的测定；

nij表示第i个种第j个资源状态下的个体数.或者是种i对j 个资源状态的利用量。
vS为总种数（i=1,2,…，s）。r为资源状态数（j=1，2，…，r）。Ni+为第i种所有个体数；
vN+j为第j个资源状态下全部个体数之和；N为资源矩阵中全部个体数。
一、未考虑资源利用率的测度
v1、Shannon-Weinner(1948)信息统计量
vPj为物种对第j个资源状态的利用占它对全部状态的利用的比率，或是物种在第j个资源分布的比例量。
v故，
最大值与最小值什么时候取得？
上式转化成[0，1]表达式
说明物种仅利用（或分布于）一个资源状态时具有最窄的生态位，B=0；
物种均等地利用各个资源状态时具有最宽生态位B=lgr.
将上式转化成[0，1]表达式

例1、

2. Simpson多样性指数的倒数（1949）
vLenvins(1968)指数

理论上，Pj取决于两个因素，即物种的选择性以及该资源状态在环境中的可利用性。
Bi为第i种生态位宽度；Pij=nij/Ni+，Bi的值范围为[1，r]，可变换为[0，1]表达式：

例1、

v3．Simth指数于1982年，提出的一个生态位宽度指数，允许考虑资源的可利用性

aj是第j个资源状态下资源量占总资源的比例。这一数据对实验数据更为有用。因为在实验设计中资源量可以准确量化。
例1、

二、考虑资源利用率的测度（不是考试重点）
近几年，一些学者相继提出了新的生态位宽度测
度式。如果用qj代表资源状态的可利用率，而pj
体表物种对该资源状态的利用率或物种在该资源
状态上的分布比例量，设有r 个资源状态，常见
的测度式有：
v1、Hurlbert测度式
v2、Petraitis测度式
v3、Feinsinger测度式
三、多维生态位宽度的测定
一般的，如果考虑一具体群落中某一物种的生态位大小，那么它取决于三个方面的因素：
1、物种对环境因子的生理学适应也就物种基础生态位的大小
2、与其它物种的相互作用，主要是指物种间的竞争状况
3、群落中环境因子（梯度）的分布状况
这三个因素的综合作用通过物种在群落中的分布及其与环境因子分布的吻合程度而得以反映。

3、平均数的t-检验；
平均数就是所有样品的平均值式中xi为第i个样品的值，n为样品的数量。

这里 和分别为两组样品的平均值，分别为两组样品的数量， 分别为两组数据的方差。
v依t值可以查t-分布表检验差异的显著性。
v在进行t-检验时，首先要知道两组数据的方差是否相等，这可以通过方差的F-检验而实现。

v例1、下面是一个例子，用以计算以上的统计量。表3.1是在一灌丛群落的两个样地中测得的地面光照强度占旷地光强的百分数。

例2、

4、Mann-Whitey U-检验；
对于相互独立的两组样品，可以用Mann-WhiteyU-检验，它相当于非参数的t-检验，它可以检验两组数量不等的数据。该方法是先将两组数据混在一起，按大小顺序将原始数据换成它们的秩，即它们的大小顺序号，两个相等的数据可以按小数记它们的秩。然后用下式计算U-值：

式中nx，ny分别为两组数据的数量， 为x组数据的秩和， 为y组数据的秩和。用Ux和Uy中较小的值查U值表以实现显著性检验。与其它检验不同的是这里U值越小，二者差异越显著。

例1、

表4.2 是一个高等植物物种丰富度的例子。在两个环境中调查物种丰富度，第一个环境中取13个样方，第二个环境中取15个样方。

5、成对数据的检验；
在生态学中，有时会出现两组相近的成对数据，尤其是在实验生态学中，比如在草地生态研究中，有时会对同一类草地做施肥与不施肥、灌溉与不灌溉、放牧与不放牧等实验处理，以比较它们的生态效应。这时可以用成对数据的t-检验来分析它们的差异。首先计算每对数据的差值di：

例1、

6、双系列相关分析；
生态学中调查中往往取多个样方，在每个样方中记录植物种存在与否和环境因子的值，要计算 二元数据与环境因子的相关系数不能用前面的方 法，这里用双系列相关（biserial correlation coefficient）这时将环境因子按照种存在分为两组，则双系列相关系数为：

7、一元线性回归；

8、演替度；

9、静态生命表的编制；
一、设计、调查:
根据研究对象的生活史、分布及各类环境因子特点,确定调查取样方案.
二、根据研究对象、目的确定生命表类型:
如: 特定时间生命表(适合实验种群的研究)
特定年龄生命表(适合自然种群的研究、记录各发育阶段dx的死亡原因,死亡原因一栏用dxf表示)
三、合理划分时间间隔
在了解其生物学的基础上,合理划分时间间隔,可采用年、月、日或小时等. 但野外(如对自然种群)要得到有关生物年龄资料较困难. 可通过鉴定它们死亡时的年龄,对dx作出估计.
四、制表、生命表数据分析
10、极点排序。
为了改进加权平均法，Bray和Curtis(1957)提出了一个多维坐标方法，这一方法首先要计算非相似系数矩阵（距离矩阵），然后基于非相似系数，求其各样方的坐标值。
这一计算有严格的几何基础，避免了主观性，使得这一方法得以广泛地应用和发展，这就是后来被称作“极点排序”（Polar ordination， PO）的方法（Cottam等1978）。
PO后来经多个作者使用和修改，保留了计算简单、结果直观等特点，并发展了距离计算，端点选择等技术。使其更加合理，成为20世纪50年代和60年代使用最多的方法，直至今天仍有少数研究者喜欢使用这一方法。

第二步：选择x轴的端点，这是极点排序的一个重要特征，一般是选择相异系数最大的两个样方作为第一排序轴的端点，其中一个坐标值记为0，另一坐标值等于二端点的相异系数。
第三步：计算其它样方在x轴上的坐标和对x轴的偏离值（Poorness of fitval ue），即：

这里x为样方c（见图6.5）在x轴上的坐标值。

图6.5 PO中距离坐标计算示意图
a、b为x轴的两个端点；L为两端点样方a、b间的距离；Da和Db分别为样方c与样方a 和样方b之间的相异系数；H为样方c对x轴的偏离值。
第四步：选择y轴的端点，首先选与x轴的偏离值最大的样方作为y轴的一个端点，以使y轴尽量与x轴垂直。然后选第二个端点，使其满足两个条件：一是两个端点间的相异系数最大；二是两端点在X轴上的坐标值相差最小，但是在大量数据分析中，这两个条件往往难以同时满足（Gauch1982）。
第五步：同样使用（9.5）式计算其它样方在y轴
上的坐标值。
第六步：用x轴和y轴组成排序图。
例1、下面用阳含熙等(1981）的例子来说明PO的计算。假定我们调查得到7个种在6个样方中的多度数据（表6.2），现对其进行极点排序。
表6.2 7个种在6个样方中的多度

第四步：选y轴端点，从表9.4知，样方2与x轴偏离值最大，选其为y轴0点；样方6与
样方2的距离系数最大（60），并且二样方在x轴上的坐标值相等，所以样方6是第二端点的理想选择。
第五步：用（9.5）式计算其它样方在y轴上
的坐标值。比如：

经过一一计算，并将结果填入表6.4中。最后用x轴和y 轴组成排序图（图6.6）。

四、简答
1、生态学研究对象和内容生物

动物
植物
微生物
人
环境

微环境
局域环境
区域景观环境
地球环境
宇宙环境
物理相互关系
生物相互关系
化学相互关系

v 这些相互关系会从生物分子、个体、种群、群落、生态系统、区域景观、全球等不同层次上对生物的和环境系统的结构和功能产生各种影响。
v 因此，生态学是研究这些相互关系的产生方式、影响途径和作用后果有关规律的学科。
2、研究层次及其学科分类

v 现代生态学在研究层次上向宏观与微观两极发展。由于生态学研究对象的极其复杂性，它现已发展成为一个庞大的学科体系根据研究性质分，生态学可概分为理论生态学和应用生态学两大体系。从研究对象的水平和层次来看，生态学可分为：分子、个体、种群、群落、生态系统、景观、区域、全球生态学。
3、常用无样地取样方法及其类型。
1 最近个体法（Closest individual method）：距离定义为随机样点与最近一株个体间的距离
（图1.7（a））。
2 最近邻体法（Nearst neighbor method）：距离定义为最近个体（方法1中的个体）与距
它最近的邻株之间的距离（图1.7（b））。
3 随机对法（Random pairs method）：该法要求先通过随机样点划分界线，使得该线与最近个体和随机样点间的连线垂直。距离定义为最近个体（同方法1）与位于分界线另一侧最近一株间的距离。（图1.7（c））
4 中点四分法（Point—centred quarter method）：距离定义为随机样点与每一象限中最近一株间距离的平均值。对于一个样点要测定四个距离（图1.7（d）），该法要求事先确定好坐标系的方向。
v 中点四分法被认为是较理想的方法，在每个样点可测得4个距离，这样总的取样点数可以减少，比较省时。Cottam和Curtis（1956）经过与样方取样法比较研究认为，中点四分法的结果与实际吻合，而其它三种方法一般都有偏差。Cottam（1955）提出前三个方法的结果需要进行矫正；即测得的距离须乘以矫正系数，他提出的矫正系数分别为：最近个体法为2，最近邻体法为1.67，图随1机.7对无样法地为取0样.8法，图这示些都是经验值。
图1.7 无样地取样法图示
最近个体法；(b) 最近邻体法；(c) 随机对法；(d) 中点四分法

上述各种无样地取样方法中,中点四分法虽然最为理想,但仍有一点不足:它是用样点到植株的距离来估算植株的平均间距,而样点是人为规定的,并非真实的植株。用真实的植株间距离来估算平均间距应该更为合理。所以,本文提出以下改进方法,旨在不增加工作量的前提下,提高无样地取样的精度
四分邻体法(quartered neighbormethod):如图2,距离定义为每一象限中离随机样点最近的个体与同一象限内距该个体最近的邻株之间的距离(m1,m2,m3,m4)的平均值m,即m=(m1+m2+m3+m4)/4。该方法实际上是中点四分法与最近邻体法的结合。

4、研究的基本过程。
1 根据自己的研究（观察、了解）或前人的研究（通过查阅文献）对所研究的命题形成一种认识或假说。
2 根据假说所涉及的内容安排相斥性试验或抽样调查。
3 根据试验或调查所获得的资料进行推理，肯定或否定或修改假说，从而形成结论，或开始新一轮的试验，以验证修改完善后的假说，如此循环发展，使所获得的知识逐步发展、深化。
5、定位观测。
v 先要设立一块可供长期观测的固定样地，样地必须能反映所研究的种群或群落及其生境的整体特征。
v 定位观测时限，决定于研究对象和目的，若是观测种群的生活史动态，微生物种群的时限只要几天，昆虫种群是几个月到几年，脊椎动物要几年乃至几十年；多年生草本和树木要几十看甚至几百年。若是观测群落演替所需时限更长。或是观测种群或群落功能或结构的季节或年度的动态，时限一般是一年或几年。
v 定位观测的项目，除野外考察的项目外，还要增加生物量增长、生殖率、死亡率、能量流、物质流等结构功能过程的定期观测。
6、种群密度的调查方法。
v （1）绝对密度测定
v 总数量调查方法：计数某地段中某种生物个体的全部存活者数量/总面积
v 取样调查法：计数种群的一部分，用以估计种群整体。抽样，取平均，推广。
v （2）相对密度测定 这类方法是很多的。可分两类，一是直接数量指标，如捕捉法；另一类是间接数量指标，如通过兽类的粪堆计数估计兽类的数量，以鸟类的鸣叫声估计鸟类数量的多少等。还有很多指标可以估计动物的相对数量。
7、种群离散增长模型的假定。
v1. 种群离散增长模型
vNt+1=λNt 或Nt=N0λt
8、建立生态学模型的一般步骤。

9、周限增长率和瞬时增长率的关系。

r值能表示物种的潜在增殖能力
10、逻辑斯谛曲线的几个时期。
①开始期，也可称潜伏期，种群个体数很少，密度增长缓慢；
②加速期，随着个体数增加，密度增长逐渐加快；
③转折期，当个体数达到饱和密度一半（即K／2）时，密度增长最快；
④减速期，个体数超过K／2以后，密度增长逐渐变慢；
⑤饱和期，种群个体数达到K值而饱和。
11、试验设计的基本要求。
为了使试验设计所得结果可靠和正确，设计者必须注意以下基本要求：
• 一、试验结果要可靠
• 这里包括试验的精确度和准确度两个方面。
• 准确度是指试验中每一个处理的实际值或所研究特性的观察值与其相应真值的接近程度。愈是接近则试验愈准确。但在试验中真值往往未知，故准确度不易确定。
• 精确度是指试验误差尽可能小，使处理间差异能精确地比较。
只有能正确反映实际的试验结果，才能起指导生产和促进生产的作用。
• 因此在进行试验的全过程中，必需尽最大努力准确地执行各项试验技术，力求避免人为差错，特别要注意试验条件的一致性。
• 除试验处理以外，其他条件应尽可能一致，这样才能提高试验结果的准确度和精确度。
二、试验条件要有代表性
• 试验条件要有代表将来准备采用这些试验结果的地区的自然条件，例如要代表本地区的土质、土壤肥力、海拔高度、气候和其他自然条件。只有这样，得出的试验结果才能在本地区的类似地区推广。
三、试验的重演性
• 在相同条件下再进行试验或实践时能重复获得与原试验相类似的结果，这对在林业生产中推广科研成果有重要意义。
• 林业试验受复杂的自然条件影响，不同年份、不同地区进行相同试验往往结果不同。为了保证重演性，首先要保证准确性和代表性，在此基础上还要了解和掌握林木生长发育的生物学特性。
四、应当选择适当的试验指标，并有相应的数据分析方法
• 分析试验结果最基本的统计方法是方差分析。因此试验结果数据须满足方差分析的基本模型要求，如正态、独立、等方差等要求；若不能满足则需采取相应措施，如数据转换等。
12、演替数据获得方法。

13、特定时间生命表的优点和缺点。
又称静态生命表.生命表中常见的形式.适用:于世代重叠的生物,在人口调查中也常用
优点: ①容易使我们看出种群的生存、生殖对策;②可计算内禀增长率rm和周限增长率λ③编制较易.
缺点: ①无法分析死亡原因或关键因素②也不适用于出生或死亡变动很大的种群.
理解
1、 双种群的竞争。
2、 生态学实验的特点。
1）生态学是一门与空间、时间相关的科学，因此，其实验必然涉及空间位置与时间的测定，与地理学密切相关；
2）生态学是研究生物与环境相互关系的科学，那么，其实验必然涉及生物学与环境学；
3）生态学的综合性与系统性，决定了解到其实验必然是多元化的，并与其他学科具有交叉渗透性；
4）生态学的不同尺度，决定了其不同实验方法的巨大差异性，如宏观生态学的研究方法与微观生态学研究方法。

3、 逻辑斯谛增长模型的重要意义。
1、 它是许多两个相互作用种群增长模型的基础
2、 它也是渔业、林业、农业等实践领域中，确定最大持续产量（的主要模型；
3、模型中两个参数r、K，已成为生物进化对策理论中的重要概念。
4、 某一具体群落中某一物种的生态位大小的取决因素。
一般的，如果考虑一具体群落中某一物种的生态位大小，那么它取决于三个方面的因素：
1物种对环境因子的生理学适应也就物种基础生态位的大小
2与其它物种的相互作用，主要是指物种间的竞争状况
3群落中环境因子（梯度）的分布状况

5、 绝对密度测定。
总数量调查方法：计数某地段中某种生物个体的全部存活者数量/总面积
取样调查法：计数种群的一部分，用以估计种群整体。抽样，取平均，推广。
6、 生态位的测定类型。

1未考虑资源利用率的测度 2 考虑资源利用率的测度 3 多维生态位宽度的测定
7、数据转换的目的。
一是为了改变数据的结构，使其能更好地反映生态关系，或者更好地适合某些特殊分析方法。比如非线性关系的数据通过平方根转换可以变成线性结构，这样对线性方法比如PCA就更为合适。
二是为了缩小属性间的差异性，由于属性的量纲不同，往往不同属性间的数据差异很大，比如不同的环境因子测量值，对数转换可使得数据值趋向一致。
三是从统计学上考虑。如果抽取的样品偏离正态分布太远，可以进行适当转换。
8、相对密度测定。
这类方法是很多的。可分两类，一是直接数量指标，如捕捉法；另一类是间接数量指标，如通过兽类的粪堆计数估计兽类的数量，以鸟类的鸣叫声估计鸟类数量的多少等。还有很多指标可以估计动物的相对数量。
9、种群动态的基本研究方法。
从前面的演替理论可以看出，群落的演替在很大程度上表现为种类组成的变化。
• 因此分析群落中某些种的动态变化，特别是对优势种或建群种的动态分析，就可以揭示演替的过程和规律（张金屯1994d, 张金屯等2000）。
一、以种群动态为基础的分析方法
• 1. 单个种群的演替方程
• 2. 两个种群的演替方程
• 3. 多种群动态演替方程
二.静态演替分析
1. 演替指数法 2.演替度法 3.演替的梯度分析

三、单个样方的动态演替分析
10、频率分布重要的统计学特征。

11、种的多度分布表示方法。
种的多度分布可以用多度分布表表示，也可以用曲线图表示。该图叫做“种——多度”曲线(species—abundance curve)。
在多度格局分析中，最重要的是用数学的方法结合生态学意义建立多度格局模型（Tokeshi1990），模拟多度格局在时间和空间上的变化。
12、出生率的高低影响因素。
1性成熟的时间，性成熟越早，出生率越高；
2每次产生后代的数量：
这是一个变化范围最大的因素。K对策和R对策；
3每年产生后代的次数
13、存活曲线基本类型。
存活曲线可以归纳为3种基本类型：
•1）A型（凸型）人类和一些大型哺乳动物。
•2）B型B1型（阶梯型），如全变态昆虫；B2型（对角线型），如水螅等；B3型，如许多爬行类、鸟类和啮齿类。
•3）C型（凹型）大多数鱼类、两栖类、海洋无脊椎动物和寄生虫。
•大多数动物居A、B型之间。
熟悉
1、 原地观测。
原地观测研究是指在自然实地对生物与环境关系的考察。生态现象的直观第一手资料皆来源于原地观测。因为生态学的研究对象（种群、群落等）均与特定的自然生境不可分割，生态现象涉及因素众多，联系形式多样，相互影响又随时间不断变化，观测的角度和尺度不一，迄今尚难以或无法使自然现象全面地在实验室内再现，原地观测仍是生态学的基本方法。原地观测研究方法包括：野外考察、定位观测和原地实验等不同方法。
2、 物种。

3、 种群。

4、 生态位模型。
生态位模型(niche model)是具有明确生态学意义的模型，它认为在群落中一个种个体的多少
与该种的生态位大小有密切关系，也就是与种对群落环境资源利用和占有有关。目前生态位
模型是多度格局的主要模型。
5、 统计模型。
1.对数级数分布(Logarithmic series distribution)
v 该模型是Fisher等（1943）建立的一个离散分布模型，
它适合于不包括0的正整数。假设有r个个体的种的频数
为：
v (r=1, 2, …) （5.18）其中＞0，0＜x＜1是常数 因为由台劳展式有：
v
由（5.18）定义的fr恰好正比于对数展示的项，故称此分布为对数级数分布或对数分布
(Logarithmic distribution)。

式中被称为种的多样性系数，它是多样性大小的一个指标。Williams(1947)算出了一个种数(S)、个体数(N)和多样性()的诺谟图。例如：N=100, S=10时，=2.77；S=20时, =7.52。后者的多样性大，这个多样性指数曾被用来拟合个体数量大的昆虫和动物的数据（参阅下面），但是它的理论基础仍然是不足的。比如在热带雨林中应用的一些例子，发现它经常低估了种数，而且野外也经常缺少全部级数，又因为样方太大，只有一个个体的种就变少了。
6、 因素或因子。
有可能影响试验指标的条件称为因素或因子。
例如施肥量、栽植密度等都是可能影响苗木产量这一指标的条件。
又如药剂种类、昆虫对药剂的抗性等都可能影响昆虫死亡率这一指标的条件。
因此，施肥量、栽植密度、药剂种类、昆虫对药剂的抗性都可以作为分析试验的因素。
因素可分为数量因素和非数量因素。数量因素—依数量划分水平的因素，如栽植密度、施肥量等。非数量因素—不依数量划分水平的因素。如施肥种类、药剂种类等。
7、 种――面积曲线。

分层取样。是将研究地段分成一些小的地段，再在小地段内进行随机或规则取样
优缺点：简便易做，也是应用最多的方法。缺点是小地段的大小一般是很难知道的，所以难以进行统计分析。
8、 样地制图。

10、生态学研究的基本思想。

11、种群的数量估计。

12、多样样空间上的变化规律。

了解

1、 现代生态学的研究特点与热点。

2、 取样误差。Leslie矩阵模型。

3、 地球上群落的主要类型。

计算部分PCA（主分量分析）不会考，请互相转告。
计算要考的，我上课一定有例题给出，并详细计算过，
题型有：名解10，选择10-20，判断10，简答20-30，计算30-50
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