非重复大尺度生态学：时间序列干扰分析的独特实验方法

本章节专注于时间序列干扰分析中的非重复大尺度实验，由Paul W. Rasmussen、Dannis M. Heisey、Erik V. Nordheim和Thomas M. Frost共同撰写。在许多生态学研究中，特别是在大尺度或独特尺度的问题上，如探究湖水酸化对龟甲轮虫种群的影响，由于实验条件限制，重复性和随机性往往难以实现（参考Schindler, 1987；Frost等人, 1988；Carpenter等人, 1995）。传统的统计方法，如方差分析，由于实验设计的非重复性而无法适用。 作者提出了采用生物或物理模型来解决这类问题，比如在湖泊中设置小规模、相同条件的围栏，对部分区域进行酸化，虽然可以对这些小实验单元进行统计分析，但其生态学普适性仍有争议。对于大尺度现象，小尺度模型的实验结果可能仅作为补充信息，并不足够有力。 本章的核心内容在于介绍如何利用时间序列数据分析来处理这些非重复的研究。时间序列数据来源于同一实验单元在不同时间点的连续测量或样本收集，它允许研究者检测序列中是否存在非随机的变动及其发生的时间点。这种方法特别适合于分析长期的大尺度研究数据，例如Jassby和Powell (1990) 和 Stow等人(1980) 的工作。 时间序列分析技术涉及多种方法，如识别序列平均值上的非随机变化，以及探究这些变化是否由先前特定时段的其他因素引起。分析过程通常涉及到处理前后数据的对比，如Stewart-Oaten等人(1986)和Carpenter等人(1989)的工作。重点讨论的是ARIMA模型技术在时间序列分析中的应用，这是一种复杂但强大的统计工具，用于预测和理解时间序列数据中的趋势、季节性和随机成分。 本章将详细介绍时间序列数据的特点、处理方法以及如何通过ARIMA模型来解读和分析非重复大尺度实验的结果，这对于理解和解决生态学领域中的大型复杂问题具有重要意义。