興大物種統計模式 高預測精確度獲英跨國團隊肯定

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沈宗荏到亞伯達省的森林樣地,進行實地田野調查,這些數據對於監測樹木生長,與統計建模,都扮演著重要角色。

沈宗荏到亞伯達省的森林樣地,進行實地田野調查,這些數據對於監測樹木生長,與統計建模,都扮演著重要角色。

生態保育意識抬頭,如何維持生物的多樣性獲得重視,其中全球物種數目是最重要的生態指標之一,但是無法利用田野調查直接獲得此指標。由中興大學應數系統計所沈宗荏副教授與加拿大阿爾伯塔大學( University of Alberta)Fangliang He 教授2008年聯合發表於國際期刊《生態》(Ecology)的物種數目估計方法,近期獲得英國學者驗證,為目前最準確的物種數統計估計方法,成果獲國際新聞媒體報導。

沈宗荏表示,文獻上的估計方法大都是針對動物,但是植物是定生不會移動,因此抽樣方式明顯需與動物有所區別,統計建模過程也應隨著調整。他們的方法主要是以機率理論中的二項式(binomial)機率分布做為抽樣模式,另一方面結合一個修正的貝他(beta)機率分布當成各個物種在田野調查中被發現的機率,進而提出一個可以準確預測物種數目的方法。

團隊分別利用巴拿馬著名的多樣性動態森林樣區資料 (BCI) 與馬來西亞 Pasoh 保護區的森林樣區資料進行驗證,分析結果進一步展現了此統計模型的精準預測能力。

經過多年以後,因全球生態保育議題持續發燒,再加上如何量化一區域的生物多樣性一直是個重要議題,而物種數目又是所有指標中最直觀的生物多樣性量化指標。因此,科學家對於掌握全球物種數目的渴望與日俱增。

英國利滋大學(University of Leeds)William Kunin教授1月23日發表於《生態專題》(Ecological Monographs)的研究,利用英國實際調查植物資料驗證文獻上的19種物種估計方式,以6平方公里的調查資料為樣本,預測全英國的植物物種數目,結果證實在眾多方法中,沈宗荏與Fangliang He的模式最能精準預測出物種數目。

雖然此模式仍有改進空間,但該成果已為生態學界帶來一線曙光,有助生態學家與統計學家攜手更精確地估計出全球的物種數目。