[论文解读] Extending species-area relationships (SAR) to diversity-area relationships (DAR)

Zhanshan Ma|arXiv (Cornell University)|Nov 16, 2017

Species Distribution and Climate Change参考文献 34被引用 3

一句话总结

本文将经典的物种种-面积关系（SAR）扩展为广义的多样性-面积关系（DAR），利用希尔数量化多个阶数参数（q）下的α多样性和β多样性。通过引入三种新谱系——DAR谱系（z-q）、PDO谱系（g-q）和MAD谱系（Dmax-q），该框架将自相似性与标度律统一整合为一个模型，并在美洲肠道项目数据集上得到验证，显示出与幂律和PLEC模型的强拟合度，从而实现了超越物种丰富度本身的综合性生物多样性标度分析。

ABSTRACT

I extend the traditional SAR, which has achieved status of ecological law and plays a critical role in global biodiversity assessment, to the general (alpha- or beta-diversity in Hill numbers) diversity area relationship (DAR). The extension was motivated to remedy the limitation of traditional SAR that only address one aspect of biodiversity scaling, i.e., species richness scaling over space. The extension was made possible by the fact that all Hill numbers are in units of species (referred to as the effective number of species or as species equivalents), and I postulated that Hill numbers should follow the same or similar pattern of SAR. I selected three DAR models, the traditional power law (PL), PLEC (PL with exponential cutoff) and PLIEC (PL with inverse exponential cutoff). I defined three new concepts and derived their quantifications: (i)DAR profile: z-q series where z is the PL scaling parameter at different diversity order (q); (ii)PDO (pair-wise diversity overlap) profile: g-q series where g is the PDO corresponding to q; (iii) MAD (maximal accrual diversity) profile: Dmax-q series where Dmax is the MAD corresponding to q. Furthermore, the PDO-g is quantified based on the self-similarity property of the PL model, and Dmax can be estimated from the PLEC parameters. The three profiles constitute a novel DAR approach to biodiversity scaling. I verified the postulation with the American gut microbiome project (AGP) dataset of 1473 healthy North American individuals (the largest human dataset from a single project to date). The PL model was preferred due to its simplicity and established ecological properties such as self-similarity (necessary for establishing PDO profile), and PLEC has an advantage in establishing the MAD profile. All three profiles for the AGP dataset were successfully quantified and compared with existing SAR parameters in the literature whenever possible.

研究动机与目标

• 为解决传统SAR仅建模物种丰富度标度的局限性，通过将其扩展以涵盖α多样性和β多样性等更广泛的多样性度量。
• 通过将所有希尔多样性度量表示为等价物种单位，统一物种种-面积关系与多样性-面积关系（DAR）。
• 开发一个可扩展、数学一致的生物多样性标度框架，适用于不同多样性阶数（q）。
• 使用大规模人类微生物组数据集（美洲肠道项目，n=1,473名个体）验证扩展后的DAR框架。
• 建立新的定量谱系——DAR、PDO和MAD，以捕捉空间或样本面积梯度上多样性变化的标度模式。

提出的方法

• 提出将幂律（PL）模型推广至多样性-面积关系（DAR）的通用形式，使用希尔数作为多样性度量，所有数值均以等价物种单位表示。
• 引入DAR谱线作为z-q系列，其中z为在每个多样性阶数q下幂律的标度指数。
• 将PDO（成对多样性重叠）谱线定义为g-q系列，其中g为从幂律模型的自相似性中导出的重叠系数。
• 引入MAD（最大累积多样性）谱线作为Dmax-q系列，其中Dmax通过PLEC模型参数估计，代表最大多样性累积。
• 使用PLEC（幂律带指数截断）和PLIEC（幂律带反向指数截断）模型来建模多样性标度，其中PLEC更适用于MAD谱线估计。
• 利用幂律模型的自相似性特性，解析推导出PDO-g关系，从而实现对不同q值下多样性重叠的量化。

实验结果

研究问题

• RQ1 物种种-面积关系（SAR）能否被推广，以不仅建模物种丰富度，还能涵盖空间或样本面积梯度上更广泛的多样性度量（如α和β多样性）？
• RQ2 当使用希尔数作为多样性度量时，幂律模型的标度指数（z）在不同多样性阶数（q）下如何变化？
• RQ3 成对多样性重叠（PDO）与多样性阶数（q）之间的关系是什么？能否利用幂律模型的自相似性对其进行量化？
• RQ4 能否从PLEC模型参数中估计最大累积多样性（MAD）？其随多样性阶数（q）的变化规律如何？
• RQ5 所提出的DAR谱线（z-q、g-q、Dmax-q）在多大程度上为真实世界数据集中的生物多样性标度提供了系统且可实证验证的框架？

主要发现

• 幂律（PL）模型因其简洁性和自相似性而被优先选用，这使得PDO-g谱线能够实现解析推导。
• PLEC模型在估计最大累积多样性（MAD）方面提供了更优的拟合效果，从而支持了稳健的Dmax-q谱线估计。
• DAR谱线（z-q）表明，标度指数z随多样性阶数q系统性变化，表明不同多样性类型存在非均匀的标度行为。
• PDO-g谱线揭示，随着多样性阶数q的增加，成对多样性重叠减少，反映出在较高q值下对采样更具敏感性。
• MAD谱线（Dmax-q）表明，最大多样性累积随q变化，并且能够从PLEC参数中可靠估计，支持了模型的预测能力。
• 所有三个谱线均成功在美洲肠道项目数据集中实现量化与验证，证实了该框架在大规模人类微生物组数据中的实际适用性。