埃克塞特大学生态学的三种研究方法

生态学是一门研究生物如何与环境以及生物之间相互作用的学科，它借鉴了其他几门学科。生态学包含生物学、化学、植物学、动物学、数学和其他领域。

生态学研究物种、种群规模、生态位、食物网、能量流和环境因素之间的相互作用。为此，生态学家需要采用谨慎的方法收集最准确的数据。一旦收集到数据，生态学家就会对其进行分析研究。通过这些研究方法获得的信息可以帮助生态学家发现人类或自然因素造成的影响。这些信息可用于帮助管理和保护受影响的地区或物种。下面将对生态学的三种研究方法进行详细介绍。

一、观察和实地考察

1.概述

每个实验都需要观察。生态学家需要观察环境、环境中的物种以及这些物种如何互动、生长和变化。不同的研究项目需要不同类型的评估和观察。

有时生态学家会使用案头评估(或称 DBA)来收集和总结特定兴趣领域的信息。在这种情况下，生态学家会使用从其它来源收集到的信息。生态学家通常依靠观察和实地考察。这包括实际进入感兴趣区域的栖息地，观察其自然状态。通过实地研究，生态学家可以跟踪物种数量的增长，观察群落的生态活动，并研究引入环境中的新物种或其他现象的影响。

每个实地考察地点在性质、形式或其他方面都会有所不同。生态学方法考虑到了这些差异，因此可以使用不同的工具进行观察和取样。取样必须随机进行，以避免偏差。

2.获得的数据类型

通过观察和实地考察获得的数据可以是定性数据，也可以是定量数据。这两种数据分类有不同的方式。

定性数据：定性数据指的是地点或条件的质量。因此，它是一种更具描述性的数据形式。它不易测量，通过观察收集。由于定性数据是描述性的，它可以包括颜色、形状、天空是阴天还是晴天或观察地点外观的其他方面。定性数据不像定量数据那样是数字数据。因此，定性数据被认为不如定量数据可靠。

定量数据：定量数据是指数值或数量。这类数据可以测量，通常采用数字格式。定量数据的例子包括土壤 pH 值、野外现场的老鼠数量、采样数据、盐度水平和其他数字格式的信息。

生态学家使用统计数据来分析定量数据。因此，与定性数据相比，定量数据被认为是更可靠的数据形式。

3.实地研究的类型

直接研究：科学家可以直接观察环境中的动植物。这就是所谓的直接研究。即使在海底这样偏远的地方，生态学家也可以研究水下环境。在这种情况下，直接研究包括对这种环境进行拍照或拍摄。

用于记录海底海洋生物图像的一些取样方法包括视频雪橇、水帘摄像机和 Ham-Cams。Ham-Cam 连接到 Hamon Grab(一种用于采集样本的取样装置)上。这是一种研究动物种群的有效方法。

Hamon Grab 是一种从海底收集沉积物的方法，这些沉积物会被放在船上，供生态学家进行分类和拍照。这些动物将在其他地方的实验室进行鉴定。

除哈蒙抓斗外，水下采集装置还包括用于获取较大型海洋动物的梁式拖网。这需要将网固定在钢梁上，然后从船的后部拖动。样本在船上采集、拍照和计数。

间接研究：直接观察生物并不总是切实可行或可取的。在这种情况下，生态学方法就是观察这些物种留下的痕迹。这可能包括动物粪便、脚印及其他存在迹象。

二、生态实验

生态研究方法的主要目的是获得高质量的数据。为此，研究人员必须仔细规划实验。

假设：规划任何实验的第一阶段都是提出假设或科学问题。然后，研究人员就可以制定详细的取样计划。

影响实地实验的因素包括取样区域的大小和形状。根据所研究的生态群落的不同，野外小区的大小从很小到很大不等。动物生态学实验需要考虑动物的潜在运动和大小。

例如，研究蜘蛛并不需要大面积的田地。研究土壤化学或土壤无脊椎动物也是如此。你可以使用 15 乘 15 米的地块。

草本植物和小型哺乳动物可能需要多达 30 平方米的田地。树木和鸟类可能需要几公顷。如果你研究的是鹿或熊等大型流动动物，可能需要几公顷的大面积场地。

研究地点的数量也至关重要。在一些实地研究中，可能只需要一个研究点。但如果研究包括两个或更多栖息地，则需要两个或更多实地考察点。

工具：用于实地考察的工具包括横断面法、取样地块法、非区域取样法、点法、横断面和截距法以及点和四分之一法。目的是获得数量足够大的客观样本，使统计分析更加可靠。在实地数据表上记录信息有助于数据收集。

精心设计的生态实验会有明确的目标或问题。研究人员必须尽最大努力消除偏差，确保重复性和随机性。了解所研究的物种及其中的生物是基础。

1.操纵性实验

操纵性实验是指研究人员通过改变某一因素来观察其对生态系统影响的实验。实验可以在野外或实验室进行。这种类型的实验提供了一种可控方法，以确保不会产生扰动。当由于各种原因无法在整个区域开展实地工作时，这类实验就很有用。

操控性实验的缺点是，它们并不总能代表自然生态系统中会发生的情况。此外，操作实验不一定能揭示观察到的模式背后的机制。而且，操纵实验中的变量不易改变。

例如：如果你想研究以蜘蛛为食的蜥蜴的食性，你可以改变笼子里蜥蜴的数量，然后看看这种效果会产生多少蜘蛛。

2.自然实验

自然实验，顾名思义，不是由人类进行的。它们是大自然对生态系统的操纵。例如，在发生自然灾害、气候变化或引入入侵物种后，生态系统本身就是一个实验。当然，现实世界中的这种互动并不是真正意义上的实验。不过，这些情景为生态学家提供了研究自然事件对生态系统中物种影响的机会。生态学家可以对岛屿上的动物种群进行普查，研究种群密度。

操纵实验与自然实验在数据方面的主要区别在于，自然实验没有对照。因此，有时很难确定因果关系。然而自然实验也能获得有用的信息，如湿度和动物密度等环境变量仍可作为数据的参考。此外，自然实验可以在大面积或长时间内进行。这进一步区分了自然实验与人为实验。不幸的是，人类已经在全球范围内造成了灾难性的自然实验。例如，栖息地遭到破坏、气候变化、引进外来物种和清除本地物种。

3.观测实验

监测实验需要足够的重复才能获得高质量的数据。10 规则 "适用于此;研究人员必须在每个要求的类别中收集 10 次观测。外部影响仍会妨碍数据收集，如天气和其他干扰因素。不过，10 次重复观察有助于获得具有统计学意义的数据。

随机化非常重要，最好在进行观察实验之前进行。可以使用计算机电子表格进行随机化。随机化可减少偏差，从而改进数据收集工作。为提高效率，应同时使用随机化和复制。应随机分配实验地点、样本和处理方法，以避免结果混淆。

三、建模

生态学方法在很大程度上依赖于统计和数学模型。这些模型为生态学家提供了一种方法来预测生态系统将如何随着时间的推移而变化，或如何应对不断变化的环境条件。

当实地考察不切实际时，建模也是解读生态信息的另一种方法。事实上，仅仅依靠实地考察有几个缺点：由于规模大，不可能完全复制实验。有时甚至生物的寿命也是限制实地考察的因素。其他问题包括时间、劳动力和空间。因此，建模是一种以更有效的方式将信息合理化的方法。

建模的例子包括方程、模拟、图表和统计分析。生态学家还利用建模制作有用的地图。建模可以计算数据，弥补取样的不足。如果没有建模，生态学家就会被需要分析和报告的大量数据所困扰。计算机建模可以相对快速地分析数据。

例如，模拟模型可以描述一些系统，否则传统的计算会非常困难和复杂。通过建模，科学家可以研究共存、种群动态和生态学的许多其他方面。建模有助于预测气候变化等重要规划的模式。

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