典范分析（canonical analysis）是生態(tài)學(xué)多元統(tǒng)計的核心分析方法，主要用于量化環(huán)境因子（解釋變量）對多物種生物群落（響應(yīng)變量）的決定作用。由于涉及參數(shù)較多，典范分析中的對具有多重共線性的解釋變量的相對重要性評估是個尚未解決的難題。以往的分析使用簡單效應(yīng)（simple effect）、邊際效應(yīng)（marginal effect）或條件效應(yīng)（conditional effect）作為相對重要性的評估指標，但這些指標受多重共線性的影響可能導(dǎo)致不準確評估。

近期，中國科學(xué)院植物研究所馬克平研究組等將統(tǒng)計學(xué)中“層次分割”的理論應(yīng)用于典范分析，并將層次分割與變差分解建立起數(shù)學(xué)聯(lián)系，認為可以通過平均分配共同解釋的組分與邊際效應(yīng)之和獲得單個解釋變量所分配的解釋率，通過比較單個變量解釋率來評估典范分析共線性的解釋變量相對重要性?？蒲腥藛T同時開發(fā)了基于R語言平臺的rdacca.hp包來實現(xiàn)上述方法，并采用公開的歐洲D(zhuǎn)oubs河流的魚類分布與10種環(huán)境因子的經(jīng)典案例數(shù)據(jù)進行方法和rdacca.hp包的使用演示，以方便國內(nèi)外同行對結(jié)果進行重復(fù)和檢驗。

業(yè)界專家認為，該研究和配套的R包為多變量模型的解讀和模型篩選做出了非常有價值的貢獻，厘清了各種判斷指標之間的關(guān)系，解決了長期困擾典范分析的一個難題。

相關(guān)成果發(fā)表于生態(tài)學(xué)期刊Methods in Ecology and Evolution，與論文配套的rdacca.hp包發(fā)表在R語言官方網(wǎng)站。研究得到科技部、中科院的資助。(生物谷Bioon.com）