[发明专利]一种基于R软件的入侵植物频度数量变化调查分析方法

说明书

一种基于R软件的入侵植物频度数量变化调查分析方法，使用沿样线规则等距间隔6～7 m设置小样方块，记录某一入侵植物的有无，调整小样方块尺寸使频度数据在40%～60%的范围；利用pwr、TrialSize、MESS和R自带功效分析功能，计算达到给定显著性水平和功效高低所需要的样本数，并对临时样地和固定样地入侵植物的频度数据变化进行显著性检验和统计功效分析；计算时只需代入实测数值、复制粘贴代码。本发明的入侵植物频度数据调查不受季节限制，调查覆盖面积大，数据重复性高，方法简单易行，为入侵植物频度数据的小样方块尺寸调整、独立两样本差异卡方检验、成对两样本McNemar检验提供了范例。

技术领域

本发明属于植物生态学领域，涉及入侵植物频度数量变化的监测技术和应用R软件进行统计分析的技术方法，具体涉及入侵植物频度变化的调查分析方法。

背景技术

生物入侵是威胁林地、宜林地、荒山、灌草丛等生态系统的重大安全隐患。入侵植物争夺土壤养分、光照和水分，排挤乡土植物，改变群落结构，降低单位面积载畜量，导致林木生产、畜牧生产的巨大经济损失，给人类与家畜带来过敏、中毒、哮喘等威胁。监测入侵植物分布和动态变化，是有效预防和控制入侵植物扩散蔓延的前提条件。

频度数据调查只与小样方块中有没有某一植物有关，不记录植物丰度和物种个数。频度数据调查不受季节限制，不同调查人员之间数据重复性高。频度数据主要受小样方块的尺寸制约。监测入侵植物的频度(frequency)变化，是发现入侵威胁最快、成本最低的方法。入侵植物频度数据调查，一般是用分散均匀、数量较多的小样方块调查某一入侵植物的有或无(present/absent)，可以记录为目标植物出现的小样方块占总样方块的百分数(0～100)，也可以记录为目标植物出现的比例数(0～1)，还可记录为有或无目标植物的样方个数的计数(count)；文献中对频度数据有多种称谓，如比例数据(proportional)、二进制数据(binary，1和0)或类型数据(categorical)等等。

频度数据为伯努利分布(Bernoulli)，不符合正态分布，检验频度数据变化是否显著不能用传统的方差分析、t检验或wilcox检验，而要用比例检验、卡方检验、fisher检验或McNemar检验。目前统计教科书和说明书中提供的频度数据检验方法，绝大多数为医学、农学和经济学方面的例子，比如McNemar检验孪生兄弟肺癌与抽烟的关联，卡方检验金发和碧眼是否连锁、灌溉与不灌溉对作物黄叶枯叶数量的影响，比例检验掷多少次骰子才有中奖机会等等。频度数据统计分析五花八门的称谓，计数、百分数、0～1比例频度的交叉使用，加上入侵植物频度统计案例的缺乏，使从业人员在分析入侵植物频度数量变化是否显著时无从下手；甚至有人避简求繁，用排序分类来分析频度数据，把本来简单的问题复杂化了。梳理总结一套适用于入侵植物频度数据调查和变化是否显著的统计分析方法，具有重要的现实意义。

当监测目的为探索某一入侵植物频度数量变化是否“显著”时，样本大小(samplesize)和统计功效(power analysis)是必需权衡考虑的。样本大，则统计功效高、精确度高、调查成本高；样本小，则省时省力，但统计结果说服力不强、可检测最小变化(minimumdetectable change)较大。恰当地选择样本大小、显著水平和功效高低，才能以有限的成本产生显著水平和功效两方面均较满意的调查结果。本发明研究对比了多个样本功效分析程序，如MESS、TrialSize、pwr和R自带功效分析程序，根据我们监测入侵植物的经验，参考Elzinga(2001，Monitoring Plant and Animal Population)和Bonham(2013，Measurements forTerrestrial Vegetation)提供的相关技术参数，梳理出一套适用于入侵植物频度数量变化监测的样本和功效计算方法。本方法需在免费软件R中运行(https://www.R-project.org)。

发明内容