典范分析（canonical analysis）是生態(tài)學(xué)多元統(tǒng)計(jì)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(píng)估是個(gè)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(píng)估指標(biāo)，但這些指標(biāo)受多重共線性的影響可能導(dǎo)致不準(zhǔn)確評(píng)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(jì)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(rèn)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(gè)解釋變量所分配的解釋率，通過比較單個(gè)變量解釋率來評(píng)估典范分析共線性的解釋變量相對重要性。科研人員同時(shí)開發(fā)了基于R語言平臺(tái)的rdacca.hp包來實(shí)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(jìn)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(jìn)行重復(fù)和檢驗(yàn)。

業(yè)界專家認(rèn)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(jià)值的貢獻(xiàn)，厘清了各種判斷指標(biāo)之間的關(guān)系，解決了長期困擾典范分析的一個(gè)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）