基于廣義線性模型的森林植物多樣性估測(cè)的研究.pdf

1、本文在系統(tǒng)分析國(guó)內(nèi)外生物多樣性理論發(fā)展的基礎(chǔ)上，總結(jié)了具有代表性的生物多樣性度量模型和預(yù)測(cè)模型，評(píng)述了生物多樣性的概念和多種生物多樣性指數(shù)的適用性，并詳細(xì)地論述了廣義線性模型建模的基本原理以及實(shí)現(xiàn)的方法，結(jié)合我國(guó)東北林區(qū)的實(shí)際情況，構(gòu)造了關(guān)于森林植物多樣性的聯(lián)立方程組模型。以下是本文的一些主要觀點(diǎn)和結(jié)論:
　　首先，探索生物物種的豐富度和多樣性是近幾十年來(lái)生態(tài)學(xué)的核心問題，生物多樣性的度量，仍將是今后生物多樣性研究中一個(gè)非常重要的

2、研究領(lǐng)域。由于生物多樣性的定義有多達(dá)12種以上的不同解釋，產(chǎn)生了眾多的概念和評(píng)價(jià)方法，這勢(shì)必造成諸多混亂和不便。從研究的實(shí)際出發(fā)，一個(gè)好的定義，不僅要包含物種數(shù)目，而且還要包括絕對(duì)多度或相對(duì)多度，加強(qiáng)在這方面的理解對(duì)今后生物多樣性的度量和估測(cè)尤為必要。
　　其次，本文綜述了生物多樣性及其度量方面的大量研究資料，經(jīng)綜合分析認(rèn)為，生物多樣性研究一般分為四個(gè)層次或水平。其中包括基因多樣性、物種多樣性、生態(tài)系統(tǒng)多樣性和景觀多樣性。在尺度研

3、究上，多樣性指數(shù)可分為三個(gè)大類:α多樣性指數(shù)、β多樣性指數(shù)和γ多樣性指數(shù)。α多樣性指數(shù)是指一定區(qū)域內(nèi)生物群落的物種豐富度，是以物種數(shù)目的多寡進(jìn)行測(cè)量的。本文主要集中研究生物物種多樣性，它通常用作一個(gè)群落的多樣性指數(shù)，有著豐富的內(nèi)涵，其中包括物種豐富度、均勻度、優(yōu)勢(shì)度、稀有度、相對(duì)物種多度等。一定區(qū)域生物群落多樣性的測(cè)定是從物種豐富度開始，這也構(gòu)成了許多生態(tài)模型的研究基礎(chǔ)。
　　第三，本研究數(shù)據(jù)來(lái)自我國(guó)東北林區(qū)幾個(gè)林業(yè)局調(diào)查的標(biāo)準(zhǔn)地

4、資料。為了模型的有效性驗(yàn)證（本文采用交叉驗(yàn)證），把一個(gè)大的樣本數(shù)據(jù)集分成幾個(gè)數(shù)據(jù)子集:①一個(gè)數(shù)據(jù)子集(205塊)用作數(shù)據(jù)分析與建模，②其它的子集(98+64=162塊)被保留下來(lái)，稱為驗(yàn)證或檢驗(yàn)子集，隨后作為模型的有效性驗(yàn)證和檢驗(yàn)用。
　　調(diào)查因子主要包括優(yōu)勢(shì)樹種或樹種組、起源、胸徑、樹高及株數(shù)，此外還在每個(gè)標(biāo)準(zhǔn)地中又設(shè)置了1個(gè)5m×5m樣方調(diào)查灌木層、4個(gè)2m×2m樣方調(diào)查草本層。本文用不同的方法對(duì)森林群落水平的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行了研

5、究。用各種多樣性指數(shù)公式計(jì)算了主要群落內(nèi)喬木層、灌木層和草本層的物種多樣性，特別地分析了相對(duì)物種多度分布。在相對(duì)多度研究上選用了九種概率分布模型，這九種概率密度分布函數(shù)依次為:貝塔分布、Weibull分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布、泊松分布、二項(xiàng)分布、負(fù)二項(xiàng)分布、幾何分布、對(duì)數(shù)分布和奈曼A型分布，并進(jìn)行了嚴(yán)格的卡方檢驗(yàn)，結(jié)果表明:其它八種分布均被遭到拒絕，只有貝塔分布獲得了通過，且擬合的結(jié)果非常理想。因此在這套數(shù)據(jù)集中用它來(lái)描述森林群落的相對(duì)多度非

6、常合適。
　　第四，本文定義了擬最大物種數(shù)的概念。估計(jì)物種豐富度是生物多樣性研究領(lǐng)域中的一個(gè)基本目標(biāo)，由于物種豐富度作為對(duì)生物多樣性十分敏感的指數(shù)，它通常是總體物種數(shù)的偏小估計(jì)，從而造成生物多樣性指數(shù)是一個(gè)偏序集。在一個(gè)有限的樣本中，如何能夠估計(jì)最大物種數(shù)，這是一個(gè)有待解決的問題。在一些可獲得的方法中，刀切法和自助估計(jì)法可以彌補(bǔ)物種數(shù)估計(jì)偏小的問題，原因在于刀切法和自助估計(jì)法比其它估計(jì)方法在估計(jì)變量時(shí)能夠最大程度地減少偏差。此法利

7、用模擬和再抽樣技術(shù)可獲得最接近總體的物種數(shù)。
　　最后，也是本文的重點(diǎn)，主要集中在生物多樣性廣義線性模型的建模研究上。雖然回歸分析及模型預(yù)測(cè)技術(shù)在生物多樣性度量模型中獲得了越來(lái)越多的應(yīng)用，但是系統(tǒng)性地應(yīng)用新的統(tǒng)計(jì)技術(shù)仍十分有限。應(yīng)用現(xiàn)代回歸分析方法研究物種或群落的生物多樣性模型是非常有益的。以下是模型實(shí)現(xiàn)的一般過程。
　　廣義線性模型是線性模型的擴(kuò)展，對(duì)數(shù)據(jù)的要求不必局限于服從正態(tài)分布，同時(shí)放松了對(duì)“方差一致性”的要求，這在

8、傳統(tǒng)的一般線性模型假設(shè)檢驗(yàn)中是必不可少的，而在廣義線性模型假設(shè)檢驗(yàn)中，響應(yīng)變量也可以服從其它分布（如:泊松分布，二項(xiàng)分布及多項(xiàng)分布等）。例如:一些不服從正態(tài)分布的計(jì)算數(shù)據(jù)卻在廣義線性模型的背景下，作為服從泊松分布的隨機(jī)變量，卻能夠獲得合適的分析結(jié)果。
　　本文通過實(shí)例由淺入深地描述了森林群落多樣性廣義線性模型的建模過程。在似乎不相關(guān)模型的基礎(chǔ)上，分析了森林植物多樣性模型方程中相互依賴關(guān)系，引入三個(gè)內(nèi)生變量Y1（喬木層多樣性指數(shù)）、

9、Y2（灌木層多樣性指數(shù)）、Y3（草本層多樣性指數(shù)），同時(shí)引入三個(gè)外生變量X1（優(yōu)勢(shì)林分）、X2（起源）和X3（齡組），則聯(lián)立方程組模型用矩陣方程表示為:YB+xΓ=ε（其中，B和Γ是兩個(gè)結(jié)構(gòu)參數(shù)矩陣，ε是一個(gè)不可觀察的殘差矩陣）。根據(jù)方程中隱含的參數(shù)間約束條件，生成線性限制方程HA=L，這是多樣性聯(lián)立方程組模型求解必不可少的條件。雖然，普通最小二乘法(OLS)在單個(gè)方程參數(shù)的估計(jì)中被廣泛應(yīng)用，但是，如果用普通最小二乘法單獨(dú)去估計(jì)每一個(gè)方

10、程的參數(shù)而不考慮方程組中的其他方程時(shí)，勢(shì)必忽略方程組間的相關(guān)關(guān)系，用此方法估計(jì)的參數(shù)不但有偏，而且是非一致的。在大多數(shù)情況下，生物多樣性指數(shù)聯(lián)立方程組模型間存在著相互依存關(guān)系，結(jié)構(gòu)方程中的誤差項(xiàng)也存在著依賴關(guān)系，這就要求探索其它的途徑，選擇合適的估計(jì)方法對(duì)聯(lián)立方程組模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，比較實(shí)用的有廣義最小二乘法、二步最小二乘法和三步最小二乘法。特別是，三步最小二乘法綜合了各種限制因子和結(jié)構(gòu)方程估計(jì)的優(yōu)點(diǎn)，或?qū)⒊蔀橐环N很有前途的估計(jì)方法。最