生物科学研究基础与前沿

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1、生物科学研究基础与前沿”随机取样：随机抽样randomsampling,亦称“纯随机抽样”、“简单随机抽样”。即按随机性原则，从总体单位中抽取部分单位作为样本进行调查，以其结果推断总体有关指标的一种抽样方法。具体操作：从元素个数为N的总体中不放回地抽取容量为n的样本，如果每一次抽取时总体屮的各个个体有相同的可能性被抽到。随机原则是在抽収被调查单位时，每个单位都有同等被抽到的机会，被抽取的单位完全是偶然性的，既排除了抽样时人的主观随意性，也排除了人的主观能动性。排序：Ramensky：用的名词是徳文"ordnung

2、”。排序(ordination)的过程是将样方或植物种排列在一定的空间，使得排序轴能够反映一定的生态梯度，从而能够解释植被或植物种的分布与环境因子间的关系，一类是梯度分析(gradientanalysis)其中分为间接梯度分析(indirectgradientanalysis)和直接梯度分析(directgradientanalysis)。另一类是正分析(normalanalysis)或者正排序(normalordination)。还有一类是逆分析(inverseanalysis)或者逆排序(inverseord

3、ination)。数量分类：数塑分类(numericaltaxonomy)也称数值分类，是一门边缘学科，使用数学方法和电子计算机研究解决生物学中的分类问题。如应用数量分类是对植物群落分类，是为了揭示生态关系，揭示群落间断性的特性。分类结果的图形表示有三种：树状图(Dendrogram),星座图(Constellationdiagram)和双向分类矩阵(Two-wayclassificationmatrix)o分类方法包括以下几种：一、等级聚合方法(1)计算样方间相异系数矩阵D,各种距离公式均可选择。欧式距离最为常

4、用。(2)选相异系数最小的两个样方A和B,首先合并为一组。(3)再计算样方组A+B与其它样方或样方组间的距离。用模型DCA+B是样方组A+B和样方C间的距离,DAB,DCA和DCB分别是样方A和B,C和A及C和B之间的距离系数,aA,aB”B和Y是常数。(4)回到第二步，选距离最小的两个样方或两个样方组或一个样方和一个样方组进行合并。重复以上计算过程，直到所有的样方合并为一组。二、等级分划法1.单元分划法(1)关联分析(Associationanalysis)工2_(a"-5c)'(a+b+c+d)%1计算种间关

5、联系数矩阵：C={Cyl-般用X2系数或均方系数*乙"Xc+观+恥+〃)V2^x2/nX2或V2系数可以进行显著性检验，比如0.1或0.05显著性水准，则相应的X2临界值为2.706或3.841,当X2值小于临界值时，则认为两个种间关联不明显，可以将X2系数记为0;自身关联系数定义为0.%1决定临界种(criticalspecies)并据此分划，对关联矩阵求行和或列和用它表示种i和其它种的总关联。选Ci值最大的种作为临界种。%1回到第一步，对两个样方组进行再分划。对每个样方组重新计算关联矩阵。重复以上过程，直到新

6、得到的样方组内种间关联系数全部为0.显著性水准实际上是分划的终止原则。(2)组分析法：组分析法(groupanalysis)%1计算原始数据矩阵的行和ri、列和Cj及总和，并计算每个种所出现的频率比，只y»•・Wj/Vc.%1对每个种计算组元势(Groupelementpotential)Wi:-1Mi是含有种i的样方中所出现的全部种的总数，它等于含种i样方的Cj之和•%1对每个样方计算集元势(Setelementpotential)Sj：样方j的集元势等于存在于该样Vs.方中的种类Mi之和占总的Mi之和的比.对

7、所有Sj求和，记为S召%1决定临界种：对每个种计算临界指数(U2(i))=-P.syDi是含种i样方的Sj之和选具有最大口2(i)值的种作为临界种，并据此进行分划•用人为的终止指标(非统计学指标)，组系数(groupcoefficient),它是样方集元势的总和S与样方总数的比值(S/N)。当组系数超过0.5时就应停止分划。2多元分划法(1)双向指示种分析(Two-wayindicatorspeciesanalysis,TWINSPAN)，指示种分析(Indicatorspeciesanalysis)TWINSP

8、AN首先对数据进行CA/RA进行排序，同时得到样方和种类第一排序轴，分別用于样方分类和种类分类。1)以排序轴为基础进行预分组，求岀坐标轴的形心'yyj为第j个样方的排序坐标值以形心为界，将样方分为正负两组，负组A1(力")，正组A2(E＞打。一一空2

9、%1选取指不种。指不值(indicatorvalue)MMD(i)为种i的指示值；N1和N2分别是Al和A2两组所含的样方