生態(tài)學是一門研究生物如何與環(huán)境以及生物之間相互作用的學科，它借鑒了其他幾門學科。生態(tài)學包含生物學、化學、植物學、動物學、數學和其他領域。

生態(tài)學研究物種、種群規(guī)模、生態(tài)位、食物網、能量流和環(huán)境因素之間的相互作用。為此，生態(tài)學家需要采用謹慎的方法收集最準確的數據。一旦收集到數據，生態(tài)學家就會對其進行分析研究。通過這些研究方法獲得的信息可以幫助生態(tài)學家發(fā)現人類或自然因素造成的影響。這些信息可用于幫助管理和保護受影響的地區(qū)或物種。下面將對生態(tài)學的三種研究方法進行詳細介紹。

一、觀察和實地考察

1.概述

每個實驗都需要觀察。生態(tài)學家需要觀察環(huán)境、環(huán)境中的物種以及這些物種如何互動、生長和變化。不同的研究項目需要不同類型的評估和觀察。

有時生態(tài)學家會使用案頭評估(或稱 DBA)來收集和總結特定興趣領域的信息。在這種情況下，生態(tài)學家會使用從其它來源收集到的信息。生態(tài)學家通常依靠觀察和實地考察。這包括實際進入感興趣區(qū)域的棲息地，觀察其自然狀態(tài)。通過實地研究，生態(tài)學家可以跟蹤物種數量的增長，觀察群落的生態(tài)活動，并研究引入環(huán)境中的新物種或其他現象的影響。

每個實地考察地點在性質、形式或其他方面都會有所不同。生態(tài)學方法考慮到了這些差異，因此可以使用不同的工具進行觀察和取樣。取樣必須隨機進行，以避免偏差。

2.獲得的數據類型

通過觀察和實地考察獲得的數據可以是定性數據，也可以是定量數據。這兩種數據分類有不同的方式。

定性數據：定性數據指的是地點或條件的質量。因此，它是一種更具描述性的數據形式。它不易測量，通過觀察收集。由于定性數據是描述性的，它可以包括顏色、形狀、天空是陰天還是晴天或觀察地點外觀的其他方面。定性數據不像定量數據那樣是數字數據。因此，定性數據被認為不如定量數據可靠。

定量數據：定量數據是指數值或數量。這類數據可以測量，通常采用數字格式。定量數據的例子包括土壤 pH 值、野外現場的老鼠數量、采樣數據、鹽度水平和其他數字格式的信息。

生態(tài)學家使用統(tǒng)計數據來分析定量數據。因此，與定性數據相比，定量數據被認為是更可靠的數據形式。

3.實地研究的類型

直接研究：科學家可以直接觀察環(huán)境中的動植物。這就是所謂的直接研究。即使在海底這樣偏遠的地方，生態(tài)學家也可以研究水下環(huán)境。在這種情況下，直接研究包括對這種環(huán)境進行拍照或拍攝。

用于記錄海底海洋生物圖像的一些取樣方法包括視頻雪橇、水簾攝像機和 Ham-Cams。Ham-Cam 連接到 Hamon Grab(一種用于采集樣本的取樣裝置)上。這是一種研究動物種群的有效方法。

Hamon Grab 是一種從海底收集沉積物的方法，這些沉積物會被放在船上，供生態(tài)學家進行分類和拍照。這些動物將在其他地方的實驗室進行鑒定。

除哈蒙抓斗外，水下采集裝置還包括用于獲取較大型海洋動物的梁式拖網。這需要將網固定在鋼梁上，然后從船的后部拖動。樣本在船上采集、拍照和計數。

間接研究：直接觀察生物并不總是切實可行或可取的。在這種情況下，生態(tài)學方法就是觀察這些物種留下的痕跡。這可能包括動物糞便、腳印及其他存在跡象。

二、生態(tài)實驗

生態(tài)研究方法的主要目的是獲得高質量的數據。為此，研究人員必須仔細規(guī)劃實驗。

假設：規(guī)劃任何實驗的第一階段都是提出假設或科學問題。然后，研究人員就可以制定詳細的取樣計劃。

影響實地實驗的因素包括取樣區(qū)域的大小和形狀。根據所研究的生態(tài)群落的不同，野外小區(qū)的大小從很小到很大不等。動物生態(tài)學實驗需要考慮動物的潛在運動和大小。

例如，研究蜘蛛并不需要大面積的田地。研究土壤化學或土壤無脊椎動物也是如此。你可以使用 15 乘 15 米的地塊。

草本植物和小型哺乳動物可能需要多達 30 平方米的田地。樹木和鳥類可能需要幾公頃。如果你研究的是鹿或熊等大型流動動物，可能需要幾公頃的大面積場地。

研究地點的數量也至關重要。在一些實地研究中，可能只需要一個研究點。但如果研究包括兩個或更多棲息地，則需要兩個或更多實地考察點。

工具：用于實地考察的工具包括橫斷面法、取樣地塊法、非區(qū)域取樣法、點法、橫斷面和截距法以及點和四分之一法。目的是獲得數量足夠大的客觀樣本，使統(tǒng)計分析更加可靠。在實地數據表上記錄信息有助于數據收集。

精心設計的生態(tài)實驗會有明確的目標或問題。研究人員必須盡最大努力消除偏差，確保重復性和隨機性。了解所研究的物種及其中的生物是基礎。

1.操縱性實驗

操縱性實驗是指研究人員通過改變某一因素來觀察其對生態(tài)系統(tǒng)影響的實驗。實驗可以在野外或實驗室進行。這種類型的實驗提供了一種可控方法，以確保不會產生擾動。當由于各種原因無法在整個區(qū)域開展實地工作時，這類實驗就很有用。

操控性實驗的缺點是，它們并不總能代表自然生態(tài)系統(tǒng)中會發(fā)生的情況。此外，操作實驗不一定能揭示觀察到的模式背后的機制。而且，操縱實驗中的變量不易改變。

例如：如果你想研究以蜘蛛為食的蜥蜴的食性，你可以改變籠子里蜥蜴的數量，然后看看這種效果會產生多少蜘蛛。

2.自然實驗

自然實驗，顧名思義，不是由人類進行的。它們是大自然對生態(tài)系統(tǒng)的操縱。例如，在發(fā)生自然災害、氣候變化或引入入侵物種后，生態(tài)系統(tǒng)本身就是一個實驗。當然，現實世界中的這種互動并不是真正意義上的實驗。不過，這些情景為生態(tài)學家提供了研究自然事件對生態(tài)系統(tǒng)中物種影響的機會。生態(tài)學家可以對島嶼上的動物種群進行普查，研究種群密度。

操縱實驗與自然實驗在數據方面的主要區(qū)別在于，自然實驗沒有對照。因此，有時很難確定因果關系。然而自然實驗也能獲得有用的信息，如濕度和動物密度等環(huán)境變量仍可作為數據的參考。此外，自然實驗可以在大面積或長時間內進行。這進一步區(qū)分了自然實驗與人為實驗。不幸的是，人類已經在全球范圍內造成了災難性的自然實驗。例如，棲息地遭到破壞、氣候變化、引進外來物種和清除本地物種。

3.觀測實驗

監(jiān)測實驗需要足夠的重復才能獲得高質量的數據。10 規(guī)則 "適用于此;研究人員必須在每個要求的類別中收集 10 次觀測。外部影響仍會妨礙數據收集，如天氣和其他干擾因素。不過，10 次重復觀察有助于獲得具有統(tǒng)計學意義的數據。

隨機化非常重要，最好在進行觀察實驗之前進行?？梢允褂糜嬎銠C電子表格進行隨機化。隨機化可減少偏差，從而改進數據收集工作。為提高效率，應同時使用隨機化和復制。應隨機分配實驗地點、樣本和處理方法，以避免結果混淆。

三、建模

生態(tài)學方法在很大程度上依賴于統(tǒng)計和數學模型。這些模型為生態(tài)學家提供了一種方法來預測生態(tài)系統(tǒng)將如何隨著時間的推移而變化，或如何應對不斷變化的環(huán)境條件。

當實地考察不切實際時，建模也是解讀生態(tài)信息的另一種方法。事實上，僅僅依靠實地考察有幾個缺點：由于規(guī)模大，不可能完全復制實驗。有時甚至生物的壽命也是限制實地考察的因素。其他問題包括時間、勞動力和空間。因此，建模是一種以更有效的方式將信息合理化的方法。

建模的例子包括方程、模擬、圖表和統(tǒng)計分析。生態(tài)學家還利用建模制作有用的地圖。建?？梢杂嬎銛祿?，彌補取樣的不足。如果沒有建模，生態(tài)學家就會被需要分析和報告的大量數據所困擾。計算機建?？梢韵鄬焖俚胤治鰯祿?。

例如，模擬模型可以描述一些系統(tǒng)，否則傳統(tǒng)的計算會非常困難和復雜。通過建模，科學家可以研究共存、種群動態(tài)和生態(tài)學的許多其他方面。建模有助于預測氣候變化等重要規(guī)劃的模式。

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