例谈科学研究方法“样方法”的内在思维

秦亚平

(江苏省武进高级中学 常州 213161)

生物学是研究生命现象和生命活动规律的科学，借助于科学研究方法，经历了从现象到本质、从定性到定量的发展过程。学习生物学不仅仅要认识生命系统的物质和结构、发展和变化规律以及生命系统中各组分间的相互作用，更要理解和领悟科学研究的方法。学习和领悟科学研究方法需要正确认识其意义、把握其内涵与外延、厘清其内在的思维关系，方能将科学研究方法理解得更透彻、运用得更科学。本文以样方法为例探讨科学研究方法的内在思维关系。

1 样方法的产生

在生产实践和科学研究中，常常需要统计调查(研究)数量多少。当其数量相对比较少时，人们可以对其逐个计数(绝对密度)。然而，当调查(研究)数量足够多时，将需要在此环节花费大量的人力、物力。例如，我国的每一次人口普查动用了大量的人力、物力和财力。为了能花有限的时间和精力获得相对比较准确的数据，科学工作者发明了计数有代表性的一小部分，进而估算出整体(相对密度)的取样调查法，其中，样方法则是取样调查法中常用方法之一。

种群密度是种群数量的最基本特征，样方法则是研究种群密度时常用的研究方法之一。样方法是指在被调查种群的生存环境内随机选取若干个样方，通过计数每个样方内的个体数，以所有样方种群密度的平均值作为该种群的种群密度。采用样方法的目的在于在有限投入的前提下，快速获取相对可靠的种群密度数据，但该数据是只是相对密度，与绝对密度之间是存在一定误差的。因此，在实际操作中如何处理好这一对矛盾成为了关键，也是样方法中各种操作要求(规程)和问题处理的核心思维依据。

2 样方法适用的条件

2.1 适用的生物对象 样方法要求明确样方中的具体个数，进而要求被调查对象的位置相对稳定以利于计数。因此，样方法适用于植物和活动范围较小的动物(如蚯蚓、蚜虫、跳蝻和昆虫卵的密度等)，与生物个体大小无关(如微生物同样适合)，而不适合移动速度快、活动范围广的动物。

2.2 适用的种群数量 对于种群数量较小直接计数即可得到真实的数据。因此，只有针对种群数量较为庞大的种群，样方法才有价值。结合中学生的实际水平和能力，教学中宜选择种群密度较大的常见物种作为实验对象。

2.3 使用的种群空间特征 样方法适用于不同空间特征类型的种群，而且可以通过样方法获得的数据检验空间特征类型，而并非只能适用于均匀分布的种群。但中学生物学对数理统计不作要求，在教学中宜选择均匀分布的种群作为研究对象，以保证实验的科学性和难度的适切性。

3 样方的形状选择

在实际教学和实习中，学生首先遇到的问题就是样方的形状选择。实践表明，学生起初选择的样方形状是五花八门的，如长方形、正方形、圆形乃至不规则形状等。为什么在实践中通常运用正方形样方呢？各种形状样方的差异何在？其实，各种形状样方的差异在于同等样方面积下的周长不同，其中长方形的周长>正方形的周长>圆形的周长。周长越大，与周围的接触面就越大，造成的误差会越大。因此，一般选用正方形的样方而不选用长方形样方；但由于圆形面积涉及的圆周率带有小数且为无理数，极易造成计算麻烦且结果不够准确，因而一般不用。简而言之，最常选用正方形样方的核心价值还在于减少实验的误差。

4 样方大小的确定

样方小简单省事，但误差大，样方大则费时费力，但准确。当样方覆盖面积为全部调查区域时即为真实数据。样方大小的选择是实验误差与投入博弈达成的某种平衡，并非固定不变。在实际操作中，样方的大小主要取决于两方面因素：

4.1 被调查物种本身大小 微生物由于个体小，样方可以小于1mm×1mm(如血球计数板计数)，而乔木可能10m×10m以上。在实践中，一般草本植物选择1m×1m，灌木在4m×4m左右，乔木在10m×10m左右。由此可见，在中学生物学实验和实习中选择合适的实验对象是非常必要的。

4.2 被调查种群本身密度的大小 不同种群的密度存在着非常大的差异，当然，选择的样方大小也须有不同。例如，四川荥经县高桥河珙桐虽然分布比较集中，但种群密度仍然较低的。因此，对四川省荥经县珙桐种群生态学调查时选择的样地面积为 20m×40m；又如2006～2008年杭州下沙国家级经济开发区内自然生长状态下加拿大一枝黄花的种群密度为90～120株/m2[1]，其选择的样方大小为1m×1m；再如，利用血细胞计数板对红细胞、白细胞计数时，以中央大方格中的5个中方格为样方计红细胞数，而计白细胞数则以4个大方格为样方。在实践中，真正确定样方大小前需要进行预实验，统计每个样方中个体数，再调整、确定样方的合适大小。

同样，在调查群落物种丰富度时，样方的最小面积取决于群落组成的复杂程度，群落组成越复杂，样方的最小面积往往越大。例如，西双版纳热带雨林群落包括主要高等植物130多种，样方最小面积要在2500m2以上，而小兴安岭红松群落包括主要高等植物约40种，样方最小面积则为400m2左右。

5 样方选择

样方位置是造成数据是否科学的重要因素，所取位置的样方须具有代表性，不可渗入主观因素的干扰。在中学生物学实验(实习)中除需选择一个种群分布较均匀的地块进行实验外，还需考虑：

5.1 防止边缘效应 由于两个或多个群落之间的生态过渡带中的生物种类和一些物种的密度与群落内部存在着一定的差异(边缘效应)，不能代表群落的真正情况，要避免这种边缘部分的样方选取。因此，在实践中一般不选取周边的样方。如在样方法统计时，血球计数板的每一个中格因计数室(中央大方格)位于计数池的中央而均具有代表性，按一定的标准选取即可。

5.2 随机取样 随机取样的目的在于避免调查人员的主观心理因素产生的误差，因此，在确定调查面积的基础上，在实施调查前，就应该确定好取样的具体方案，即便在实施现场发现原先方案需要调整，但也应该保证所有的样方按照同等标准获取，不可以在实施中随意改变取样的位置，更不可以因为发现某个位置个体数量的多寡而改变既定位置。

如在常用的五点取样法、等距离取样法中，每个样方间的间距一旦确定，所有样方之间的间距必须一致，以避免主观因素的干扰。样方一旦具备了代表性，其位置可不必拘泥于形式。如使用25×16规格的血球计数板计数时，一般采用五点(四角及中心5个小格)，但如果仅选用四角的4个小格，或者每边选择3个样方共9个小格的方法都是可以的，而不必拘泥于固化的“五点”。

6 样方数量的确定

样方数量越少越省事但误差越大，样方数量越多越费时但越准确。因此，样方数量多少的确定需要根据具体实际条件进行评估，在实验误差与投入之间达成某种平衡即可，而并非固定不变。

7 样方的计数

7.1 认准计数对象 由于种群是在同一时期内占有一定空间的同种生物个体的集合，因此，无论老幼均应按正常个体计数，但死亡个体就不应该计入，否则极易造成误差的产生。如利用血球计数板对酵母菌计数时，只有活的酵母菌才是实验真正研究的对象，故在计数前需予以染色鉴别，将死亡的酵母菌剔除在外。

7.2 压线个体的计数 由于压线个体部分在样方内，部分在样方外，如果以整个个体计数，则犹如将样方面积无形之中扩大了一圈，也造成相邻样方个体的重复计数而造成误差。

因此，科学工作者发明了压线个体依照“数上不数下，数左不数右”的方法，其实质是样方周长的一半按个体计数，另一半则不计数，需要强调的是一次调查的计数应该按统一规则实施[1]。

7.3 模型与现实的差距 模型构建就是根据某一特定目的，抓住研究事物原型的本质特征，对原型进行抽象，把复杂的原型加以简化、纯化或理想化的产物。在本实验模型中，个体可以理想化地化作点，但现实的个体都是有一定大小和体积的，其必然不可能只是位于某一点上。因此，必定可以将其视作某条压线的个体。

7.4 特殊状态下的处理 由于生物处于不断地生长、发育和繁殖之中，当新生命脱离了母体，则无疑须按个体计入，但当遇到如酵母菌出芽之类的特殊情况就需要特殊处理，可按约定俗成将芽体超过母体1/2的看做一个新个体，予以统计。

8 样方数据的处理

为减少误差，每次实验(实习)均须获取多个样方进行统计。然后，将获得的多个样方数据予以平均，进而推算出被调查区域的种群数量(密度)。对待所获得的每一个样方数据，包括疑似异常数据的取舍须严谨，只有在确认数据有误的情况下才能弃之不用。如果确认数据正确的情况下，可用数理统计法来估算显著性，进而判定该种群的分布类型。在实践中，貌似排除主观因素的 “去掉一个最高分(数)，去掉一个最低分(数)”的社会做法在科学研究中是极不严肃的，也是不科学的，很可能埋没了该种群集群分布、随机分布可能性的存在。