协同分布式实验2.0(CDE 2.0):生态学野外研究新方法

协同分布式实验2.0(CDE 2.0):生态学野外研究新方法

论文摘要

全球野外实验网络是近年来兴起的生态学实验方法,产生了"协同分布式实验"(CDE)、"分布式协作实验"(DCE)的野外实验网络和英国生物学记录中心(BRC)的野外观察网络等具体方法,但均存在尺度小、周期短或数据偏差问题.野外实验网络的协议设计应秉持实验优于观察测量、数据数量优于数据质量和尺度优于操作的原则.综合上述方法,本研究提出利用公众科学(citizen science)获得大范围、多尺度和长周期的数据,采用环境因子作为协变量对公众参与者的实验数据集进行验证后,将其作为后验概率与作为主观概率的生态学家实验数据集进行比对,以完成数据有效性验证,克服公众参与者数据质量瑕疵,并提出了相应的统计学模型.讨论了生态学实验数据中应用先验概率、先验与后验概率的逻辑关系以及后验概率发现演化过程新关系的可能性.这种方法更符合统计学采样规范,并增加了大尺度时空的样本量.该方法有望为生态学研究所寻找的一般性理论提供方法支持,新方法可称之为"协同分布式实验2.0"(CDE 2.0).

论文目录

  • 1 野外研究网络方法的原则
  •   1.1 控制实验优于观察测量
  •   1.2 数据数量优于数据质量
  •   1.3 尺度优于操作
  • 2 野外研究的新方法
  •   2.1 综合的新方法
  •   2.2 数据有效性验证的统计学模型
  • 3 讨论
  •   3.1 先验概率与协变量的合理性
  •   3.2 先验与后验概率的逻辑关系
  •   3.3 发现演化过程中的新关系
  •   3.4 可操作性的验证
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李际

    关键词: 生态学实验,野外实验,研究网络,公众科学,先验概率

    来源: 应用生态学报 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,农业科技

    专业: 生物学

    单位: 云南师范大学马克思主义学院

    基金: 中国博士后科学基金项目(2015M571099),教育部人文社科研究基金项目(14YJCZH072)资助~~

    分类号: Q14

    DOI: 10.13287/j.1001-9332.201902.033

    页码: 449-455

    总页数: 7

    文件大小: 171K

    下载量: 161

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