数值分类学 百科内容来自于: 百度百科

电子计算机在分类学中的应用而建立起来一门新兴的边缘学科。数值分类学以表型特征为基础,利用有机体大量性状(包括形态学的、细胞学的和生物化学等的各种性状)、数据,按一定的数学模型,应用电子计算机运算得出结果,从而作出有机体的定量比较,客观的反映出分类群之间的关系。

解释

例如根据选取人参属52个形态性状、细胞学性状和化学性状,对中国人参属10个种和变种进行数值分类学研究,进一步证明化学分类研究把人参属分为两个类群基本上是合理的。数值分类学通过对已有的植物信息资料,应用计算机进行数量统计分析,客观的比较各组资料间的关系,重建进化关系并判断性状和器官的进化趋向。

确定研究对象

进行确定数值分类工作的第一步,是确定分类单位,它可以是个体,品系,种,属或更高级的单位。但主要是应当使挑选单位尽可能代表所研究的有机体。在特定研究中所采用的最基本单位,称为分类运算单位(operational taxonomic unit,简称OTU)

选择性状

性状的选择对数值分类学的分类研究至关重要。就植物分类而言,要选择相对稳定的形状,也就是要选择那些受环境影响较小,如繁殖器官,具体地说是花序的类型,雄雌蕊的数目,种子的特征,果实开裂方式等等。有些性状虽然变化较大,可以采用数学方法进行变换,常用的一种变换是取两形状之间的比值当做一个新的性状。譬如叶的大小变化较大,如果取其长与短之比作为新的性状,往往比较稳定而可靠。除形态、解剖特征外,也可以选择细胞的、生理和生化的等多种多样的性状。为了获得稳定和可靠的分类,特征数量一般要在50个以上,最好100个或更多。

性状的编码

1.数值性状 用自然数和实数所表示的性状均称为数值性状。例如生物形态的各种度量、长度、面积、体积、角度和重量等;生物组织器官各部分构成的数量;各种形状之间的比例关系;各种仪器测试的数据等,这些都是数值性状。数值性状本身就已经是数值,故多数的分类方法对数值性状无需编码处理,就可转入下一步进行数学运算。
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- 来自原声例句
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