生態(tài)學(xué)試驗(yàn)設(shè)計(jì)

1、第十三章 生態(tài)學(xué)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)生態(tài)學(xué)測(cè)量不僅必須具備足夠的精度和準(zhǔn)確性，而且應(yīng)該在一個(gè)好的一般性實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)框架下進(jìn)行。因?yàn)殡S著野外實(shí)驗(yàn)的增加，工作中的困難和陷井也開(kāi)始出現(xiàn)。第一節(jié)、生態(tài)學(xué)實(shí)驗(yàn)與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)1、生態(tài)學(xué)實(shí)驗(yàn)的3個(gè)階段l 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)l 實(shí)驗(yàn)的實(shí)施l 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析2、概念：實(shí)驗(yàn)與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)2.1 實(shí)驗(yàn)：實(shí)驗(yàn)是對(duì)一個(gè)假設(shè)的檢驗(yàn)。2.2 假設(shè)：就生態(tài)學(xué)來(lái)講，假設(shè)是對(duì)生態(tài)格局與過(guò)程的一種解釋。2.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)是對(duì)實(shí)驗(yàn)的邏輯結(jié)構(gòu)的描述。以概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ)，經(jīng)濟(jì)、科學(xué)地安排實(shí)驗(yàn)的一項(xiàng)技術(shù)，主要內(nèi)容是討論如何合理地安排實(shí)驗(yàn)和正確地分析數(shù)據(jù)，從而盡快獲得優(yōu)化方案。2.4實(shí)驗(yàn)單元：實(shí)驗(yàn)單元是生態(tài)學(xué)實(shí)驗(yàn)設(shè)

2、計(jì)中的基本操作單元。它是實(shí)驗(yàn)材料的最小劃分，因而不同的單元可能采取不同的處理，但實(shí)驗(yàn)單元不同于研究單元。下列研究實(shí)例中實(shí)驗(yàn)單元是什么？l 在一個(gè)火生態(tài)研究中，一塊10ha的草地將被火燒，而另一塊10ha的草地不加處理。生態(tài)學(xué)家將在兩塊草地中分別測(cè)量50個(gè)1m2的樣方。因此在該實(shí)驗(yàn)中，實(shí)驗(yàn)單元是？l 在一個(gè)植物種植實(shí)驗(yàn)中，要在上述兩塊草地中對(duì)50個(gè)1m2的小樣方隨機(jī)進(jìn)行4種施肥處理(無(wú), N, N+P, N+P+K)。l 為了檢驗(yàn)樹(shù)木的生長(zhǎng)速度是否隨海拔而降低，生態(tài)學(xué)家設(shè)計(jì)了一項(xiàng)沿海拔高度監(jiān)測(cè)樹(shù)木生長(zhǎng)的實(shí)驗(yàn)。2.5 重復(fù)重復(fù)即指在每一種處理中的實(shí)驗(yàn)單元數(shù)。實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)中出現(xiàn)的假重復(fù)是指實(shí)驗(yàn)測(cè)量之間不

3、獨(dú)立，往往就是沒(méi)有正確地確定實(shí)驗(yàn)單元所至。2.6 實(shí)驗(yàn)指標(biāo)一組被測(cè)量用來(lái)反映實(shí)驗(yàn)單元狀態(tài)特征的等級(jí)或定量指標(biāo)。2.7 實(shí)驗(yàn)因素對(duì)實(shí)驗(yàn)指標(biāo)值可能有影響的因素，包括以下幾類：l 可控因素：實(shí)驗(yàn)研究主要的調(diào)查對(duì)象；l 標(biāo)示因素：一般不能輕易改變或選擇的因素，即維持環(huán)境與使用條件的水平，但不能選擇水平的因素。對(duì)這些因素的研究主要著眼于它們與可控因素交互作用的關(guān)系。包括不同的時(shí)間、品種、設(shè)備、人員等；l 區(qū)組因素：影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果的幾個(gè)方面，每個(gè)方面都可設(shè)置幾個(gè)水平的因素；l 信號(hào)因素：對(duì)實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)的取值具有控制作用的可調(diào)整水平的關(guān)鍵因素；l 誤差因素：包括系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差2.8 水平 實(shí)驗(yàn)中采用對(duì)實(shí)驗(yàn)因素

4、變化采用的各種狀態(tài)和條件，各水平之間通常是等間隔的。3、生態(tài)學(xué)實(shí)驗(yàn)的兩種基本類型3.1 測(cè)量性實(shí)驗(yàn)（Measurative experiments）：涉及對(duì)生態(tài)學(xué)單元的一些測(cè)量。無(wú)需對(duì)有機(jī)體或樣方進(jìn)行任何處理，而只是測(cè)量現(xiàn)存的事實(shí)。· 優(yōu)點(diǎn)在于：1）取樣在空間尺度和對(duì)象的選擇上有較大余地，減輕了管理和實(shí)驗(yàn)成本的限制；2）實(shí)驗(yàn)時(shí)間的約束較小，可避免因?qū)嶒?yàn)和觀測(cè)時(shí)間不足而得出錯(cuò)誤結(jié)論；3）實(shí)驗(yàn)條件受人為操控影響小，對(duì)自然狀況有最好的代表性和普遍性。4）對(duì)于一些大尺度、的頻率現(xiàn)象和過(guò)程來(lái)說(shuō)，對(duì)比觀測(cè)實(shí)驗(yàn)也許是目前唯一可行的研究途徑，如森林火燒干擾狀況（disturbance regime）

5、的景觀生態(tài)效應(yīng) · 致命缺陷是：1）缺乏處理前觀測(cè)和空間上可靠的對(duì)照；2）由于受空間異質(zhì)性的影響而難以重復(fù)；3）非觀測(cè)因子的影響及多因子之間的交互作用難以排除。這些不足降低了基于野外觀測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)推斷的可靠性。 3.2 操作性實(shí)驗(yàn)（Manipulative experiments）：涉及對(duì)實(shí)驗(yàn)單元或樣方的一些處理；并且至少需要兩個(gè)以上的處理。· 優(yōu)點(diǎn)在于：1）要求實(shí)驗(yàn)單元的均質(zhì)性和一致性，實(shí)驗(yàn)結(jié)果的差異可直接歸因于處理的效果；2）不同實(shí)驗(yàn)單元接受不同處理；每一種處理的實(shí)驗(yàn)單元有足夠重復(fù)；3）安排時(shí)、空對(duì)照來(lái)排除外來(lái)因素的干擾；4）處理對(duì)實(shí)驗(yàn)單元的操作是隨機(jī)或分散安排的；

6、5）實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的景觀大小適合研究對(duì)象的時(shí)空尺度；6）處理后的取樣時(shí)間足夠長(zhǎng)，以確保觀測(cè)到實(shí)驗(yàn)的滯后效應(yīng)。 · 野外實(shí)驗(yàn)操作的限制：1）實(shí)驗(yàn)單元內(nèi)部和彼此之間的空間異質(zhì)性難以保證真正的重復(fù)；2）在野外很難控制多個(gè)獨(dú)立的變量；3）研究對(duì)象的大尺度可能給實(shí)驗(yàn)操作帶來(lái)難以克服的困難。 4、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的意義l 科學(xué)合理地安排實(shí)驗(yàn)，減少實(shí)驗(yàn)次數(shù)，縮短實(shí)驗(yàn)周期，提高工作效率和經(jīng)濟(jì)效益；l 通過(guò)選擇合適的設(shè)計(jì)模型，達(dá)到分清影響因素的主次、了解因素間交互作用的目的；l 可以幫助選擇優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)方案；5、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析的幾個(gè)常用統(tǒng)計(jì)量l 和與平均值： S、xl 偏差（或離差）：x-x0或x-xl 偏差平方和與

7、自由度：ST=(xi-x)2; f=n-1l 方差與標(biāo)準(zhǔn)差：V=ST/f； Vl 極差：R=xmax-xminl 變異系數(shù)：CV=V/x6、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的發(fā)展簡(jiǎn)史l 問(wèn)世于1920年代，由英國(guó)生物物理學(xué)家R.A. Fisher首創(chuàng)，發(fā)展成為統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)的一個(gè)重要分支l 早期應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、生物學(xué)和遺傳學(xué)研究中l(wèi) 3040年代在英美各國(guó)發(fā)展推廣，并廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)中的技術(shù)革新，產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。l 1949年，日本研究人員進(jìn)一步發(fā)展創(chuàng)造了正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)法。l 50年代后期，信噪比設(shè)計(jì)法和三次設(shè)計(jì)法的提出使得實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)理論方法走向成熟。第二節(jié)、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的一般原理通常存在至少6種變化的來(lái)源會(huì)干擾實(shí)驗(yàn)

8、的解釋，這些混亂可以通過(guò)3種統(tǒng)計(jì)途徑加以澄清：隨機(jī)化、重復(fù)和實(shí)驗(yàn)控制。表1、實(shí)驗(yàn)誤差的來(lái)源及其消除方法混淆的來(lái)源減少或消除混淆的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的特點(diǎn)1、時(shí)間變化控制處理2、程序影響控制處理3、實(shí)驗(yàn)偏差不同處理之間實(shí)驗(yàn)單元的隨機(jī)分配；其它程序操作的隨機(jī)化；盲程序4、實(shí)驗(yàn)者造成的可變性處理的重復(fù)5、實(shí)驗(yàn)單元之間的內(nèi)在或內(nèi)稟變異重復(fù)處理；分散處理；同步觀察6、偶然事故對(duì)實(shí)驗(yàn)的侵?jǐn)_重復(fù)處理；分散處理所有科學(xué)實(shí)驗(yàn)的一個(gè)基本要求：每一個(gè)實(shí)驗(yàn)都必須有一個(gè)控制對(duì)比。如果沒(méi)有控制，從實(shí)驗(yàn)中將得不到任何確定性的結(jié)論。對(duì)于生態(tài)學(xué)實(shí)驗(yàn)，由于系統(tǒng)年際的變化，必須采用更為嚴(yán)格的規(guī)則：每一個(gè)生態(tài)學(xué)野外實(shí)驗(yàn)必須有一個(gè)同時(shí)的控制對(duì)比

9、。因此，野外實(shí)驗(yàn)必須有至少兩個(gè)控制或?qū)嶒?yàn)單元，而且多多益善；前后比較在統(tǒng)計(jì)學(xué)上是非常有力的，因?yàn)槊恳粋€(gè)實(shí)驗(yàn)單元都可以作為自己的控制。生態(tài)學(xué)中問(wèn)題重重的自然均衡模型時(shí)時(shí)被證明是無(wú)效的。生態(tài)學(xué)過(guò)程在時(shí)空維度同時(shí)發(fā)生變化，需要復(fù)雜的控制，大多數(shù)實(shí)驗(yàn)都推薦這一途徑（表1）。生態(tài)學(xué)實(shí)驗(yàn)的BACI設(shè)計(jì)包括時(shí)間控制和空間控制兩方面，即時(shí)間上的控制可以檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)操作前后同一實(shí)驗(yàn)單元的變化；空間上的控制點(diǎn)與實(shí)驗(yàn)點(diǎn)并存可以檢驗(yàn)不同地點(diǎn)的條件對(duì)操作前后系統(tǒng)狀態(tài)的影響，從而得以排除系統(tǒng)自生的時(shí)變和空間差異的影響，提取單純實(shí)驗(yàn)操作的效應(yīng)。這一方法在資料上僅以上述圖解體現(xiàn)。圖中的小桶代表實(shí)驗(yàn)操作的作用，F(xiàn)low代表時(shí)間的流

10、逝。方框中的小點(diǎn)代表系統(tǒng)的狀態(tài)。1、隨機(jī)化即對(duì)實(shí)驗(yàn)的順序、步驟和對(duì)象的分配等按照隨機(jī)性原則來(lái)安排。絕大多數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)假設(shè)觀察之間是相互獨(dú)立的，但這如同絕大多數(shù)統(tǒng)計(jì)假設(shè)一樣只是一種理想狀況。觀察之間不相互獨(dú)立，則不能得到真實(shí)的值，即I類統(tǒng)計(jì)誤差的概率（I類誤差即應(yīng)當(dāng)接受的假設(shè)檢驗(yàn)遭到拒絕；II類誤差表示應(yīng)當(dāng)拒絕的假設(shè)檢驗(yàn)沒(méi)有被排除）。達(dá)到獨(dú)立觀察的方法之一是盡可能的隨機(jī)取樣。隨機(jī)化還能降低因疏忽造成的實(shí)驗(yàn)偏差，從而提高估計(jì)的準(zhǔn)確性。盡管生態(tài)學(xué)實(shí)驗(yàn)不可能達(dá)到絕對(duì)的隨機(jī)化，但應(yīng)“盡可能隨機(jī)化”。系統(tǒng)取樣通常是一種替代性選擇。盡管在思想上并不傾向，大多數(shù)生態(tài)學(xué)家仍然采取這種方法。為了避免統(tǒng)計(jì)學(xué)上的問(wèn)題，

11、最可取的是一種半系統(tǒng)化的取樣。2、重復(fù)和假重復(fù)重復(fù)的必要性在于可以估計(jì)“實(shí)驗(yàn)誤差”，這是評(píng)價(jià)統(tǒng)計(jì)顯著性和確定置信區(qū)間的基本要素。重復(fù)是增加統(tǒng)計(jì)學(xué)估計(jì)精度的一個(gè)辦法。因此它成為研究的一個(gè)信條：“盡可能多地取樣”。重復(fù)是生態(tài)學(xué)實(shí)驗(yàn)中防止機(jī)會(huì)事件的一種安全措施，機(jī)會(huì)事件是外來(lái)干擾或“噪聲”的一個(gè)主要來(lái)源。如樣地中的昆蟲(chóng)爆發(fā)或失火。重復(fù)是對(duì)付這類事件的唯一方法。各種處理在時(shí)空中如何分散（或擺放）是比隨機(jī)化更重要的問(wèn)題。對(duì)于一個(gè)兩種處理的野外實(shí)驗(yàn)，比較6種分散模式：1） 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)（Completely randomized）：許多統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)推薦的最簡(jiǎn)單設(shè)計(jì)。但生態(tài)學(xué)的統(tǒng)計(jì)研究表明，在重復(fù)次數(shù)不太多時(shí)，

12、這種設(shè)計(jì)可能較多地導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)單元之間的隨機(jī)空間聚集。這對(duì)于反映空間梯度效應(yīng)不利，因此，在此情況下不被推薦。2） 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)（Randmized block）：實(shí)驗(yàn)單元在區(qū)組中聚集成群，塊可能是生境面積、時(shí)間段或空間位置。塊內(nèi)相對(duì)均值，塊間差異或大或小，對(duì)于絕大多數(shù)野外實(shí)驗(yàn)而言是一個(gè)很好的設(shè)計(jì)。既自動(dòng)形成了不同處理之間的分散，又能較好地防止機(jī)會(huì)事件。一個(gè)另外的好處是，這種設(shè)計(jì)中，即使一個(gè)組出了問(wèn)題，也不會(huì)危及整個(gè)實(shí)驗(yàn)。3） 系統(tǒng)設(shè)計(jì)（Systematic）：達(dá)到了對(duì)各處理的最大分散，但存在來(lái)自周期性環(huán)境的統(tǒng)計(jì)誤差的危險(xiǎn)?？臻g周期性的環(huán)境在自然生態(tài)系統(tǒng)中并不多見(jiàn)，對(duì)于絕大多數(shù)生態(tài)學(xué)工作問(wèn)題不大；但

13、時(shí)間上的周期性是常見(jiàn)的，當(dāng)采用的處理包含時(shí)間成分時(shí)，必須注意避免系統(tǒng)設(shè)計(jì)。4） 隔離設(shè)計(jì)（Segregated）：簡(jiǎn)單隔離設(shè)計(jì)在生態(tài)學(xué)野外研究中罕用，而在實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)中常見(jiàn)。如果各個(gè)處理彼此隔絕，即使實(shí)驗(yàn)的初始條件相同，隨后的機(jī)會(huì)事件也可能產(chǎn)生不同的效果。在另一種隔離實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中，重復(fù)在物理上是相互依賴的。如不同處理在空間上可能是彼此分離的，但可能共用一個(gè)加熱、供水或其它的系統(tǒng)。5）假重復(fù)設(shè)計(jì)由于隨機(jī)化和分散在野外實(shí)驗(yàn)中經(jīng)常產(chǎn)生抵觸。Hurlbert（1984）引進(jìn)一個(gè)有用的概念“假重復(fù)”（pseudoreplication）來(lái)描述一種統(tǒng)計(jì)誤差，采用違反了分散原則的重復(fù)實(shí)驗(yàn)。在這些實(shí)例中，基本的統(tǒng)

14、計(jì)學(xué)問(wèn)題是重復(fù)不是相互獨(dú)立的。因此統(tǒng)計(jì)推斷的第一項(xiàng)假設(shè)就被違反了。調(diào)查統(tǒng)計(jì)表明這種假重復(fù)帶來(lái)的統(tǒng)計(jì)偏差存在于2648的已發(fā)表研究中。因此，生態(tài)學(xué)研究中的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)有待改進(jìn)。有3種假重復(fù)：l 最簡(jiǎn)單常見(jiàn)的假重復(fù)：是每一種處理只有一次重復(fù)。例如：在兩大塊燒過(guò)或未被燒過(guò)的樣地中分別取幾個(gè)1m2的樣方，這些樣方不是重復(fù)而是亞樣方，它們不能用于比較燒與未燒的t-檢驗(yàn)中。l 犧牲的假重復(fù)：指有一個(gè)合理地重復(fù)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，但在統(tǒng)計(jì)分析之前，重復(fù)的數(shù)據(jù)就被匯集在一起。l 時(shí)間上的假重復(fù)：在一個(gè)時(shí)間系列中積累的數(shù)據(jù)，如我們?cè)?個(gè)月內(nèi)每周測(cè)量一次。在一個(gè)實(shí)驗(yàn)單元中時(shí)序上的連續(xù)樣本顯然不是彼此獨(dú)立的樣本。6）無(wú)重復(fù)設(shè)計(jì)

15、：即兩種處理或處理與對(duì)照各只有一次。3、平衡和區(qū)組l 平衡設(shè)計(jì)是指對(duì)每一處理采用相同數(shù)量的重復(fù)；l 區(qū)組設(shè)計(jì)將處理的水平分成區(qū)組，來(lái)分配實(shí)驗(yàn)單元。使得組間差異大，組內(nèi)差異小。4、改良實(shí)驗(yàn)的途徑1） 隨機(jī)化2） 使用更均質(zhì)的實(shí)驗(yàn)單元：在實(shí)驗(yàn)室中適用，而在野外實(shí)驗(yàn)中可行性查差。3） 使用從每個(gè)實(shí)驗(yàn)單元可以測(cè)量的相關(guān)變量提供的信息，如協(xié)方差分析4） 使用更多的重復(fù)。只要你有足夠的錢(qián)、時(shí)間和空間，它總是管用的。5） 局部控制：更多的區(qū)組；區(qū)組中有相同數(shù)量的重復(fù)。在野外實(shí)驗(yàn)中應(yīng)努力追求。第三節(jié)、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)類型實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)類型多樣并且仍在不斷增加，但其中適用于生態(tài)學(xué)研究的并不多。在討論實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)之前，決定方差分析

16、中的一個(gè)處理是固定的還是隨機(jī)的對(duì)于所有的假設(shè)檢驗(yàn)非常關(guān)鍵。因?yàn)閷?duì)于兩種因子設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)細(xì)節(jié)差別很大。固定因子：分三類1）分類的所有等級(jí)都在實(shí)驗(yàn)中；2）實(shí)驗(yàn)只包括實(shí)驗(yàn)者感興趣的等級(jí)；3）實(shí)驗(yàn)中的等級(jí)是特意而非隨機(jī)選定。隨機(jī)因子：實(shí)驗(yàn)中的所有等級(jí)是所有可能等級(jí)中的一個(gè)隨機(jī)樣本。例如：性別：固定因子，因?yàn)閮煞N性別都會(huì)被研究；溫度（19，16，27）：可能是固定因子，如果這些溫度是感興趣的等級(jí)；也可能是隨機(jī)因子，如果它們是全部等級(jí)中的隨機(jī)樣本。 1、線性添加模型方差分析中所有的復(fù)雜設(shè)計(jì)都可以用線性添加模型簡(jiǎn)單地加以描述。所有這些模型潛在的基本假設(shè)是添加性。即：1）對(duì)于一個(gè)實(shí)驗(yàn)單元施加特定的處理所得到

17、的測(cè)量假設(shè)為：一個(gè)僅取決于特定實(shí)驗(yàn)單元的量一個(gè)取決于所用處理的量基本特點(diǎn)是處理效應(yīng)是增加在單元效應(yīng)而非乘以單元效應(yīng)。2）處理效應(yīng)對(duì)于所有的實(shí)驗(yàn)單元是恒定不變的。3）所有實(shí)驗(yàn)單元的操作是相互獨(dú)立的，因此，處理效應(yīng)不會(huì)從一個(gè)單元溢出到另一個(gè)單元。這些線性添加模型的基本特征，構(gòu)成了現(xiàn)代參數(shù)統(tǒng)計(jì)學(xué)的核心。例如：在一系列的6個(gè)被燒和未被燒的樣地中測(cè)量櫟樹(shù)幼苗的密度，其線性添加模型如下：燒過(guò)和未燒樣地中櫟樹(shù)幼苗的平均密度實(shí)驗(yàn)誤差燒過(guò)或未燒的效應(yīng)櫟樹(shù)幼苗的密度 亦即： Yij=+Ti+eij其中：Y：觀測(cè)變量；：變量Y的均值；T：處理效應(yīng)；e：實(shí)驗(yàn)誤差；樣方未燒樣方樣方火燒樣方167129823592481

18、0151111469122N=6n=6均值8均值2合計(jì)：n=12; 總平均=5.0i：處理數(shù)（1=火燒；2=不燒）；j：重復(fù)次數(shù)（1、2、）故有： Yij-=Ti+eij 實(shí)驗(yàn)的興趣即在于可以從觀測(cè)均值中估計(jì)出的處理效應(yīng)。故有： 火燒效應(yīng)火燒樣方中的平均值全部樣方中的平均值 2.0 - 5.0 -3.0不燒效應(yīng)不燒樣方中的平均值全部樣方中的平均值 5.0 - 2.0 3.0處理之間的差異燒與不燒的差異-3.0 - 3.06.0株/m2實(shí)驗(yàn)誤差e在生態(tài)學(xué)中代表不同樣方之間內(nèi)在生物學(xué)變異，而不是統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的錯(cuò)誤。線性添加模型是描述許多實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本邏輯結(jié)構(gòu)。2、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的類型分析2.1 完全隨機(jī)

19、化實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)只考慮一個(gè)因素的影響完全隨機(jī)化實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)是一種最基本、最簡(jiǎn)單的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法。它只考慮一個(gè)因素的的影響。將實(shí)驗(yàn)單元完全隨機(jī)地分配于一個(gè)因素的各個(gè)水平組。若一個(gè)實(shí)驗(yàn)中共有m個(gè)水平（或處理），每個(gè)水平重復(fù)r次，則可將整個(gè)實(shí)驗(yàn)劃分為mr個(gè)實(shí)驗(yàn)單元。其中，隨機(jī)決定r個(gè)實(shí)驗(yàn)單元采用第1種處理，再隨機(jī)選取另r個(gè)實(shí)驗(yàn)單元采用第2種處理，依此類推，直到所有處理都完全隨機(jī)地配置在所有的實(shí)驗(yàn)單元上。實(shí)例：欲測(cè)定6個(gè)品種（處理）的小麥的產(chǎn)量高低，選定30塊土地（實(shí)驗(yàn)單元），其土地肥力沒(méi)有明顯差別。把6種小麥完全隨機(jī)地分配到30塊土地上去，每種肥料占五塊土地。設(shè)計(jì)方法：1） 把6種處理編號(hào)為m1、m2、m3、m

20、4、m5、m6;2） 將30個(gè)實(shí)驗(yàn)單元編號(hào)為：1，2，3，30；3） 從隨機(jī)數(shù)表中隨機(jī)查得30個(gè)3位數(shù)，按大小排成編號(hào)；4） 依次對(duì)應(yīng)地將編號(hào)配置給6種小麥。2.2 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)有兩個(gè)因素產(chǎn)生影響時(shí)，只考慮一個(gè)因素的效應(yīng)隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)總是從區(qū)組識(shí)別開(kāi)始，即實(shí)驗(yàn)單元構(gòu)成的相對(duì)均質(zhì)的組群。如一窩麝鼠、南坡的草地等。區(qū)組可以圍繞已知或未知的變異來(lái)構(gòu)建。在野外生態(tài)學(xué)中，樣方中的生境是最明顯類型的區(qū)組。另外，如溫室中的一室、一周中的一天、動(dòng)物中體重相當(dāng)?shù)囊蝗?、由?shí)驗(yàn)員Y測(cè)得的一組數(shù)據(jù)等。組與組之間的差異是一種已知或未知的變異來(lái)源。區(qū)組設(shè)計(jì)的重要特征是，組間差異被從方差分析中的實(shí)驗(yàn)誤差項(xiàng)中分離出來(lái)，因而增加

21、了實(shí)驗(yàn)的精度。隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)有很多種，其中最常見(jiàn)的是完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)。即在每一區(qū)組中每一種處理出現(xiàn)一次，因此每一組包含t個(gè)實(shí)驗(yàn)單元（t=處理數(shù)）。實(shí)例：在一塊土地上比較6種不同品種的小麥的產(chǎn)量。若土地被劃分為30個(gè)實(shí)驗(yàn)單元，則每個(gè)品種獲得5個(gè)實(shí)驗(yàn)單元。但已知土地肥力不均勻，自南向北肥力逐漸下降。要消除土地肥力差異對(duì)小麥不同品種產(chǎn)量影響的差異，并比較6個(gè)品種間的差異。設(shè)計(jì)方法：先把土地劃成5大條帶，從南到北肥力降低；每一條中再劃分出6個(gè)小樣方，小樣方之間肥力均勻。再把6個(gè)小麥品種隨機(jī)分配給每大條內(nèi)的6塊樣地上實(shí)驗(yàn)。1） 先把各大區(qū)組中的小區(qū)編號(hào)，編號(hào)不一定隨機(jī)，可依次為：1、2、3、4、5、6；2

22、） 同樣對(duì)6種小麥編號(hào)，隨機(jī)依次編為m1、m2、m3、m4、m5、m6。3） 在隨機(jī)數(shù)表中隨機(jī)選取23組3位隨機(jī)數(shù)， 去掉>6的數(shù)，從中得到一個(gè)6位數(shù)，其各位數(shù)字代表m1m6在每組的排列位置。（在此可以選擇不同的隨機(jī)方法）4） 把小區(qū)按依次標(biāo)號(hào)排列；把處理（m1m6）按隨機(jī)次序排列。就得到5個(gè)區(qū)組6個(gè)小區(qū)的隨機(jī)區(qū)組實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。2.3 因子設(shè)計(jì)生態(tài)學(xué)經(jīng)常需要同時(shí)考慮多重因子的影響。如對(duì)沉積物的分解在2種pH值和3種溫度下測(cè)定。對(duì)于多因子問(wèn)題，需要處理兩個(gè)新的概念：因子和相互作用對(duì)于這種情況，實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)必須建立一個(gè)因子乘積表，在表中的每一格，即每一組因子組合中都應(yīng)安排有實(shí)驗(yàn)。理想狀況下所有組合中

23、的樣本量相等，即為一個(gè)平衡的設(shè)計(jì)；而在現(xiàn)實(shí)中，往往只能得到一個(gè)不平衡的設(shè)計(jì)。PH值酸中堿溫度高低理想狀況下，各因子是彼此獨(dú)立地影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果的，但在現(xiàn)實(shí)中，因子之間存在交互作用。從下圖直觀地看：理解交互作用的另外一種方式是，對(duì)于實(shí)驗(yàn)中考慮的因子，可以問(wèn)，因子i對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果有什么影響？如果沒(méi)有交互作用，則答案是直截了當(dāng)?shù)?；而如果交互作用存在，則其答案還將牽涉其它問(wèn)題。一個(gè)兩因子的實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ涂杀磉_(dá)為：Yijk-=Ai+Bj+ABij+eijk其中：Yijk-為觀測(cè)值對(duì)總體平均的偏離；Ai：因子A在水平i的主效應(yīng)；Bj：因子B在水平j(luò)的主效應(yīng)；ABij：A、B間的交互作用項(xiàng)；eijk：實(shí)驗(yàn)誤差。在方差分析

24、中，上述每一項(xiàng)都可以給出估計(jì)，其顯著性也可確定。注意對(duì)于因子設(shè)計(jì)有一個(gè)先期檢驗(yàn)。必須先考察交互作用在統(tǒng)計(jì)上是否顯著。如果是，必須搞清楚問(wèn)題所在。當(dāng)交互作用顯著時(shí)，提供并分析對(duì)一個(gè)因子主效應(yīng)的顯著性檢驗(yàn)是誤導(dǎo)的，重要的是解釋交互作用。要完整地計(jì)算一個(gè)因子設(shè)計(jì)中的方差分析，每一組因子組合必須有2個(gè)以上的重復(fù)。重復(fù)可讓我們計(jì)算其交互作用項(xiàng)，并判斷其統(tǒng)計(jì)顯著性。但這意味著，如果設(shè)計(jì)中有較多因子并且每個(gè)因子有多個(gè)水平時(shí)，總的重復(fù)數(shù)量就會(huì)增加很快。這一點(diǎn)帶來(lái)的現(xiàn)實(shí)困難將生態(tài)學(xué)實(shí)驗(yàn)通常局限在23個(gè)因子的45個(gè)水平之內(nèi)。由于因子設(shè)計(jì)對(duì)復(fù)雜性沒(méi)有理論上的限制，因此，生態(tài)學(xué)野外和實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)中只能采用實(shí)際的限制。4

25、、巢狀設(shè)計(jì)所有的變化分析都在考慮一個(gè)或更多的分類因子或變量。這些因子有兩類：1） 主效應(yīng)：每一水平可以被獨(dú)立區(qū)別于其它水平（因子設(shè)計(jì)或正交設(shè)計(jì)）；2） 巢狀效應(yīng)：如果主效應(yīng)的每一水平能被進(jìn)一步劃分為隨機(jī)選擇的亞群組，則對(duì)這些組群的劃分是巢狀的。巢狀設(shè)計(jì)至少含有一個(gè)主效應(yīng)，它可以是一個(gè)固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng)；而巢狀效應(yīng)總是隨機(jī)效應(yīng)。巢狀設(shè)計(jì)很容易被誤作因子設(shè)計(jì)，因此在方差分析中搞清所用因子的類型很重要。例如：窩在繁殖實(shí)驗(yàn)中是一種典型的巢狀效應(yīng)。在一個(gè)營(yíng)養(yǎng)研究中：食譜1食譜2食譜3A窩B窩C窩D窩E窩F窩同窩1幼仔2數(shù)目3這一例中，窩在食譜之下細(xì)分，我們感興趣的是對(duì)食譜之間的比較而不是窩。每一窩是隨機(jī)

26、分配給其中某一種食譜的，而當(dāng)一窩分配給一種食譜，其中所有的幼仔就必須采用同一食譜（幼仔不是獨(dú)立的實(shí)驗(yàn)單元）。*注：對(duì)本實(shí)例應(yīng)該這樣理解：在此營(yíng)養(yǎng)實(shí)驗(yàn)中，食譜、同窩的幼仔數(shù)量是兩個(gè)不同的因子，窩是實(shí)驗(yàn)單元，顯然諸窩是不一樣的。幼仔數(shù)目是一種主效應(yīng)，食譜是另一種主效應(yīng)，窩是其中的巢狀效應(yīng)。在考察食譜與同窩幼仔數(shù)目對(duì)幼仔的營(yíng)養(yǎng)效應(yīng)時(shí)，實(shí)驗(yàn)是從窩內(nèi)幼仔中隨機(jī)選取的，不管是1只、2只還是3只。在這種意義上，每個(gè)幼仔樣品（1只或2、3只）就不是獨(dú)立的實(shí)驗(yàn)單元，而是作為一窩幼仔的代表。其它例子還包括地理省中的湖泊，或不同成因的湖泊的深度。最簡(jiǎn)單的巢狀設(shè)計(jì)的線性添加模型如下：Yijk-=Ai+Bj(i)+ei

27、jk 應(yīng)有誤，應(yīng)該是：Yijk-=Ai+Bj(k)+eijk其中：Yijk：在主因子的i水平上巢狀因子第j水平的第k次重復(fù)的取值；：所有數(shù)據(jù)的總體平均；Ai：因子A水平i上的主體效應(yīng)；Bj(i)：因子A在水平i上的巢狀因子j水平的效應(yīng)有誤，應(yīng)為：因子B在水平j(luò)上的巢狀因子k水平的效應(yīng)；eijk：誤差項(xiàng)。生態(tài)學(xué)中的許多巢狀設(shè)計(jì)都是為亞采樣而設(shè)計(jì)的。巢狀設(shè)計(jì)的一個(gè)重要的用途是分析測(cè)量中變異的來(lái)源，以便應(yīng)用一個(gè)收支分析來(lái)優(yōu)化取樣工作的分配。其中一個(gè)有代表性的問(wèn)題是，為了估計(jì)海洋無(wú)脊椎動(dòng)物的產(chǎn)卵，需要3個(gè)等級(jí)的采樣：重復(fù)的動(dòng)物、每一個(gè)體重復(fù)的產(chǎn)卵管幻燈片、每一張幻燈片上重復(fù)的片斷。如何在片斷、產(chǎn)卵管和

28、動(dòng)物3個(gè)水平的取樣上分配勞動(dòng)的投入？巢狀的方差分析為分層取樣提供一條投入分配的優(yōu)化途徑。5、拉丁方設(shè)計(jì)當(dāng)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行之前已知變化的一個(gè)來(lái)源時(shí)，隨機(jī)化區(qū)組設(shè)計(jì)很有用。而當(dāng)存在兩種變化的來(lái)源，并希望在一個(gè)實(shí)驗(yàn)中檢驗(yàn)可控因子（處理）與兩種來(lái)源的變化的關(guān)系，就可以采用拉丁方設(shè)計(jì)。拉丁方設(shè)計(jì)是隨機(jī)化完全區(qū)組設(shè)計(jì)的一個(gè)簡(jiǎn)單的延伸，其優(yōu)點(diǎn)是在不增加實(shí)驗(yàn)次數(shù)的前提下，比隨機(jī)化區(qū)組設(shè)計(jì)可多加入一類區(qū)組因子，進(jìn)一步縮小偶然性的偏差。但拉丁方設(shè)計(jì)是一種限制較多的設(shè)計(jì)，因?yàn)槊總€(gè)因子的水平數(shù)必須相等。例如：利用分布于不同生境中的4個(gè)樣方，比較不同種類的草地上，4種蚜蟲(chóng)的種群增加速率。此時(shí)，樣方生境是一個(gè)區(qū)組因子（變異來(lái)源）

29、，草種是另一個(gè)區(qū)組因子（變異來(lái)源），蚜蟲(chóng)則是實(shí)驗(yàn)的處理（第三因子），而我們想知道種間的生長(zhǎng)速率是否存在顯著差異。由于有4個(gè)種，因此必須采用4×4拉丁方設(shè)計(jì)。其中：樣方數(shù)季節(jié)數(shù)物種數(shù)4。拉丁方隨機(jī)化設(shè)計(jì)程序：在隨機(jī)數(shù)表隨機(jī)選出4組數(shù)字627548319、279351684、754329681、536471892，去處各數(shù)中4以上的數(shù)字，得到2413、2314、4321、3412。去掉第1個(gè)數(shù)中的后三位，得到2，即從全部4×4階拉丁方中選取第2種：樣方1234IIIIIIIV2341季節(jié)春ADCB3412夏BADC4123秋CCBA冬DBAD然后將原拉丁方的行按第2個(gè)數(shù)2314

30、自上而下排列，再將列按第3個(gè)數(shù)4321自左而右排列。最后按第4個(gè)數(shù)將蚜蟲(chóng)的種類按1-C、2-D、3-A、4-B配置起來(lái)，從而實(shí)現(xiàn)拉丁方的隨機(jī)化。拉丁方具有對(duì)稱性，即每一種處理在每一行和每一列中都只出現(xiàn)一次。因此，每一行和每一列都是一個(gè)完全的區(qū)組。如果不具備這種對(duì)稱性，就不能使用拉丁方設(shè)計(jì)，而必須使用因子設(shè)計(jì)。拉丁方設(shè)計(jì)的最關(guān)鍵假設(shè)是因子A、B、C之間不存在相互作用，因此其線性添加模型非常簡(jiǎn)單，即：Yijk-=Ai+Bj+Ck+eijk其中：Yijk：因子A在i水平、B在j水平、C在k水平時(shí)的觀測(cè)值；：所有觀測(cè)的總體平均；Ai：區(qū)組因子A水平i上的效應(yīng)；Bj：區(qū)組因子B在水平j(luò)上的效應(yīng)；Ck：處

31、理因子C的主效應(yīng)；eijk：誤差項(xiàng)。i=j=k=每個(gè)因子的水平數(shù)。最小的可能拉丁方是3×3，而實(shí)踐中大于5×5。分析本身也很簡(jiǎn)單。如果對(duì)于問(wèn)題的了解尚不足以作出此假設(shè)，應(yīng)該利用重復(fù)作一個(gè)全因子設(shè)計(jì)，以便對(duì)相互作用進(jìn)行估計(jì)。拉丁方設(shè)計(jì)在野外生態(tài)學(xué)實(shí)驗(yàn)中不常見(jiàn)，但當(dāng)它的嚴(yán)格假設(shè)能夠滿足時(shí)，它是一個(gè)非常有效的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，特別在實(shí)驗(yàn)室和園地實(shí)驗(yàn)中如此。6、重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)生態(tài)學(xué)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)經(jīng)常涉及隨時(shí)間變化對(duì)單個(gè)有機(jī)體或單個(gè)樣方的反復(fù)測(cè)量。如對(duì)植物生長(zhǎng)的研究。重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)中的重復(fù)是對(duì)每一單個(gè)對(duì)象的多次測(cè)量。因此重復(fù)測(cè)量違反了方差分析的基本假設(shè)，即每一個(gè)測(cè)量都是獨(dú)立的。顯然，對(duì)同一植物高度的兩

32、次測(cè)量不可能是獨(dú)立的，特別是當(dāng)時(shí)間間隔很短。對(duì)重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)分析是困難的，因?yàn)樵谟?jì)算顯著性檢驗(yàn)之前必須作出一系列的統(tǒng)計(jì)學(xué)決定。大多數(shù)通用性統(tǒng)計(jì)軟件都提供了對(duì)重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)的計(jì)算。第四節(jié)、環(huán)境影響研究環(huán)境影響研究構(gòu)成應(yīng)用生態(tài)研究的一個(gè)重要成分。環(huán)境影響研究的基本類型就是時(shí)間重復(fù)或時(shí)空重復(fù)。通過(guò)在影響前后分別重復(fù)測(cè)量，就可以從統(tǒng)計(jì)上確定影響是否發(fā)生。而為了防止環(huán)境變化影響了控制區(qū)而沒(méi)有所用于影響區(qū)，控制區(qū)的空間重復(fù)也是非常必要的。1、干擾的類型l 脈沖干擾：突然發(fā)生然后停止；產(chǎn)生瞬時(shí)動(dòng)態(tài)，脈沖干擾盡管作用很短暫，其生態(tài)學(xué)影響也可能是長(zhǎng)期的。生態(tài)學(xué)系統(tǒng)可能會(huì)持續(xù)地變化而不是到達(dá)一個(gè)平衡點(diǎn)。例如河流

33、中的一次洪水，或森林中的一次火燒l 壓迫干擾：持續(xù)作用，更易于探測(cè)到。生態(tài)系統(tǒng)在最初的過(guò)渡性變化之后應(yīng)該達(dá)到一個(gè)平衡點(diǎn)。例如：追加喂食實(shí)驗(yàn)、植物耐旱實(shí)驗(yàn)干擾不僅會(huì)改變目標(biāo)的平均值，而且可以改變目標(biāo)隨時(shí)間的變異性。對(duì)變異性的評(píng)價(jià)牽涉取樣頻度。取樣頻度過(guò)低，脈沖干擾可能被漏掉。如果取樣過(guò)于頻繁，觀測(cè)值可能在統(tǒng)計(jì)上不獨(dú)立。取樣的時(shí)間過(guò)程部分取決于目標(biāo)有機(jī)體的生命循環(huán)。因此，對(duì)于每一種生態(tài)學(xué)系統(tǒng)，都有一個(gè)最佳的取樣頻率。其結(jié)果，影響評(píng)價(jià)的設(shè)計(jì)可能是高度地因物種和生境而異的，因此，通常采用BACI控制的評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)比較好。2、瞬時(shí)響應(yīng)研究生態(tài)學(xué)系統(tǒng)經(jīng)常對(duì)瞬時(shí)影響產(chǎn)生響應(yīng)，如寒冬或一個(gè)干旱的生長(zhǎng)季的影響。這些

34、瞬時(shí)影響給環(huán)境評(píng)價(jià)增加了噪音，結(jié)果導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)解釋的復(fù)雜化例如：太平洋大馬哈魚(yú)的生存可能受到海洋溫度及與產(chǎn)卵場(chǎng)相關(guān)因子的影響，如疾病的積累或產(chǎn)卵場(chǎng)中的寄生蟲(chóng)。根據(jù)從小魚(yú)進(jìn)入大海并回來(lái)的成體數(shù)的測(cè)度銀大馬哈魚(yú)的生存，英屬哥倫比亞產(chǎn)卵場(chǎng)的魚(yú)數(shù)量急劇地下降，從70年代產(chǎn)卵場(chǎng)開(kāi)放時(shí)很高的值到10年以后很低的水平。兩個(gè)可能的解釋被混淆了：（1） 一個(gè)假設(shè)是海洋的一次變化恰好與產(chǎn)卵場(chǎng)的開(kāi)放同步了。（2） 一個(gè)假設(shè)尋找產(chǎn)卵場(chǎng)環(huán)境在寄生蟲(chóng)、疾病和血統(tǒng)的遺傳方面隨時(shí)間的變化。管理部門(mén)為了采取補(bǔ)救措施，需要確定哪一個(gè)假設(shè)是正確的。它們?cè)趺崔k？瞬時(shí)響應(yīng)可以用梯級(jí)設(shè)計(jì)來(lái)診斷。其關(guān)鍵特征是多次處理從不同的時(shí)段開(kāi)始，以便環(huán)境變化能夠被與處理效應(yīng)隔開(kāi)。梯級(jí)設(shè)計(jì)在統(tǒng)計(jì)學(xué)上不簡(jiǎn)單，然而，重要的是生態(tài)學(xué)家應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到，環(huán)境影響或?qū)嶒?yàn)處理總是在一個(gè)變化的環(huán)境中進(jìn)行，在此效應(yīng)可能被混淆。3、測(cè)定的可變性任何對(duì)環(huán)境影響的檢驗(yàn)的有效性都會(huì)受到所收集到的數(shù)據(jù)的可變性、環(huán)境影響的幅度、在時(shí)空中獲得的重復(fù)數(shù)的限制。選擇采集的數(shù)據(jù)的類型是任何一個(gè)生態(tài)學(xué)研究的第一個(gè)選擇。而我們需要知道可變性來(lái)設(shè)計(jì)有力的影響研究。Osenberg et al.(1994) 為海洋研究選擇了3類數(shù)據(jù)：物理化學(xué)數(shù)據(jù)（如溫度、養(yǎng)分濃度），基于個(gè)體的數(shù)據(jù)（如個(gè)體大小、體重、狀態(tài)等），和種群水平的測(cè)定（如密度）。個(gè)體和種群數(shù)據(jù)可以在群落中