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user: 4. 检验 下面将进行三方面的检验工作。(1) 不同计算方法的对比。(2) 主坐标分析。(3) 247个序列的完整计算。 4.1. 不同计算方法的对比 MEGA总共提供了5种不同的建树方法。这5种方法可分为两组。第一组：1. Maximum Likelihood (最大似然法，简称ML)。2. Neighbor-Joining (邻接法，简称NJ)。3. Minimum Evolution (最小进化法，简称ME)。第二组：4. UPGMA (Unweighted Pair-Group Method with Arithmetic Means，非加权组平均法)。5. Maximum Parsimony (最大简约法，简称MP)。通常远缘序列选择ML、NJ、ME，近缘序列选择UPGMA或MP (多用MP)。 本文对106个序列用5种方法分别计算了3次(其中MP在HP-DX2710SFF-E5200台式机上计算一次需耗时两个多小时)，然后按计算方法逐一比对3棵树，发现即使是同一种计算方法，虽然每次输出的树所反映的大趋势是相同的，但细节并不完全一样(各区段的长短、序列的排列顺序都可能存在不同)。说明序列样本越多，进化路径的可能性越多。或者说，由于自展值非常低，几乎不存在优选项，因此MEGA只能从计算结果中随机抓出一棵树来。南北共用序列本文都按方言的性质(官话或东南方言)分开，多数情况下，被人为分开的同一种南北共用序列会聚集在进化树的同一个内部节点(internal node)下，但有时也会被分开。就本文的目的而言，同一种序列会被分开的计算结果自然要加以排除。本文从ML、NJ、UPGMA、MP的三次计算中各选一棵树作为对比，见图4、图5。 从图4、图5可见，每棵树都有蓝色线段区(A)和红色线段区(D)，官话和东南方言的高频序列分别集中在这两个线段区。ML树和MP树跟图1的ME树一样，也有绿色线段区(B)和橙色线段区(C)，而NJ树和UPGMA树则只有紫色线段区(BC)。当然并非BC绝对不能分为B和C，而是说其层次不是很分明，勉强分开意义也不大。除了三区(NJ、UPGMA)、四区(ML、MP)的区别外，线段的长短(代表序列的多少)、序列的具体排列顺序每棵树也不一样。如果立足于宏观，可以说图1、图4、图5所给出的五棵进化树都代表了官话和东南方言大致二分的格局，不同计算方法所得结果的本质并无不同。对比表6和表7可知，ME树的层次最为分明(分四区段，各区段的Y值表现最符合预期)。 Table 6 The comparison between different sections of the phylogenetic tre 序列数量 方言点数 最大Y值 最小Y值 平均Y值 A线区 17 259 16 13 14.41 B线区 21 54 15 9 12.14 C线区 18 65 9 1 5.43 D线区 50 411 5 0 2.77 表6. 进化树不同区段的对比 Table 7 The comparison between different sections of phylogenetic tre 序列数量 方言点数 最大Y值 最小Y值 平均Y值 ML NJ UP MP ML NJ UP MP ML NJ UP MP ML NJ UP MP ML NJ UP MP A 19 23 25 20 264 274 286 271 16 16 16 16 12 12 12 12 14.16 13.91 14 14 B BC 13 38 35 17 37 138 84 41 15 15 15 15 11 2 1 10 12.85 8.47 7.94 12.35 C 45 23 171 110 15 9 1 1 5.96 5.22 D 29 45 46 46 317 377 419 367 5 8 8 9 0 0 0 0 2.86 3.22 3.46 3.85 表7. 进化树不同区段的对比 图4. 用ML和NJ法构建的曲线形进化树 图5. 用UPGMA和MP法构建的曲线形进化树 4.2. 主坐标分析 本文采用NTSYSpc2.10e进行主坐标分析，以三维散点图检验MEGA的计算结果是否合理。NTSYS的全称为“数值分类和多元分析系统”(Numerical Taxonomy and Multivariate Analysis System)。NTSYS在汉语方言学里的运用可参看项梦冰2015 [ 7 ] ， 2016 [ 8 ] 。把106个序列按NTSYS所要求的0 1值格式进行转写后进行分步计算，最后可得到如图4所示的三维主坐标散点图。官话和东南方言用阿拉伯数字分别标出前三个和前六个高频序列(参看表4)，南北共用序列则用小写字母标出。由于视角的关系，可能存在一定程度的叠置，因此图中的序列数目也许无法算足106个。 从图6可见，106个序列大体在一个半环带上高低错落地分布，一头是纯粹的绿圆(官话序列)，一头是纯粹的红三角(东南方言序列)，高频序列大体都落在半环带的两端，南北共用的序列不仅数量少(约占7%)，而且主要分布在半环带的中段位置。值得注意的是，尽管7个南北共用序列的排列顺序图6和图1和图3不太一样，但两个极端完全相同，即N086-001、S153-003 (NNNNYNYNNNNNNYNN)在七种南北共用序列的“西端”，N088-001、S158-001 (NNYYYNYYYNYYYYYY)在七种南北共用序列的“东端”。N086-001(凤凰)已经深入东南方言独有序列的“腹地”，前文已指出，它本来就是东南方言。 图6. 106个特征序列的三维主坐标图 可见，图6和图1和图3尽管表现形式不同，但所反映的南北序列的分类大势则完全相同。与MEGA不同的是，NTSYS的重复计算结果一定相同。这大概要归因于MEGA的进化关系取向和NTSYS的相似性取向的不同。在NTSYS的计算结果里，南北共用序列必定是叠置的，不会分开。 4.3. 表4的247个序列的完整计算 前文的计算放弃了官话独有序列和东南方言独有序列中只辖1个方言点的序列，分别为49种和92种，合计141种，数量比计算用到的99种序列(因为7个南北共用序列按方言性质分开实际上是106个序列)还要多，因此还需要做完整的计算，看看加入141种低频序列后会是一种什么结果。采用ME法，计算4次，每次约需3个小时左右。本文选第3次计算结果，以环形图输出。 图7和图3的结构大致相同，也可分为4个明显的区段，南北共用序列分布区的两端依然是N088、S158和N086、S153(分别在B区和C区)。图7的B区只出现1个南北共用序列，其他6个都分布在C区，这跟图3的2、5分配法不同(N086-001、S153-003实际上不是南北序列)。图7中东南方言序列的 图7. 用ME法构建的247个特征序列的环形进化树 非中心化趋势比图3更为明显，除S001在树根位置外，有4个高频序列几乎都集中在D区的另一端，而且还有1个高频序列(S005-022)深入到C区，在C区所有南北共用序列之外。可见，加入141个低频序列后，进化树的结构合理性会受到一定程度的影响。当然这也取决于我们如何看待高频序列。S005所辖方言点数仅为22，跟S007-014比只多8个方言点，而根据图7的表现，我们也可以把S005排除在高频序列之外，何况它毕竟还落在C区，没有跑到B区，并不算太出格。 247个序列的Y值的统计见表8，Y值和方言点数的匹配见图8。表8、图8跟表6、图2所呈现的南北二分景观可以说相当接近。此外，我们还可以从大方言的角度进一步统计出各方言的区段分配和Y值情况，如表9所示。 Table 8 The comparison between different sections of phylogenetic tre 序列数 方言点数 平均每序列方言点数 最大Y值 最小Y值 平均Y值 A 27 272 10.07 16 11 15.13 B 51 80 1.57 15 6 12.60 C 55 86 1.56 13 1 6.43 D 114 492 4.32 9 0 2.50 表8. 进化树不同区段的对比 Table 9 The section distribution and Y frequency value statistics according to the different dialect 方言 各区段的方言点数 最大Y值 最小Y值 平均Y值 A B C D 官话 兰银 18 16 15 15.78 14.30 东北 30 2 16 15 15.53 北京 9 16 15 15.44 胶辽 10 2 16 15 15.42 晋陕 39 2 16 13 15.34 冀鲁 34 1 16 13 15.20 中原 66 16 16 12 14.91 西南 50 32 10 1 16 3 12.91 江淮 16 16 10 16 6 12.24 湘语（含乡话） 21 26 9 3 5.83 赣语 2 26 61 13 2 4.94 徽语 15 7 2 4.87 吴语 7 9 105 13 2 4.55 平话 2 35 7 1 2.70 土话 1 21 5 0 2.23 闽语 4 98 4 1 1.38 粤语 3 57 3 0 0.65 客家话（含畲话、儋州话） 73 4 0 0.52 表9. 各方言的区段分配和Y值统计 图8. 官话、东南方言Y值和方言点数的匹配(247个序列930个方言点) 表9以平均Y值降序排列，方言分类只是一种便宜的处理，晋陕官话即晋语。兰银、北京官话只分布于A区，东北、胶辽、晋陕、冀鲁官话分布于A区和B区，西南官话四个区都有分布，江淮官话分布于A、B、C三区。徽语、客家话只分布于D区，湘语、平话、土话、闽语、粤语分布于C区和D区，赣语、吴语分布于B、C、D三区。根据区段分布和平均Y值大体可以说：西南官话和江淮官话具有较多的东南方言色彩，而兰银官话至中原官话都是典型的官话；湘、赣、徽、吴具有较多的官话方言色彩，而平话、土话、闽语、粤语、客家话都是典型的东南方言。这种格局显然跟西南官话、江淮官话及湘、赣、徽、吴处在南北交接地带有关。 4.4. 表4的247个序列的主坐标分析 用NTSYSpc2.10e进行主坐标分析得到的三维主坐标图如图9所示。 图9和图6具有完全相同的结构。247个序列大体在一个半环带上高低错落地分布，一头是纯粹的绿圆(官话序列)，一头是纯粹的红三角(东南方言序列)，排在前三位的序列大体都落在半环带的两端。在半环带的中段，红三角和绿圆或叠合(共有序列)，或穿插，呈现出相当复杂的局面。高频序列、南北共用序列的排列位置跟图6完全一样(为了使图面简洁，图9东南方言的高频序列只标前三位)。 几乎可以说，图9是在不动图6的基础上，再把141个序列按相对关系一一插入而已。由此可以再一次看到相似性取向和进化关系取向的不同。相似性取向的特点是数据相同、计算方法相同，结果就一定相同。或许有人会因为每一棵进化树可能存在的细节差异而产生不踏实感，可是进化树的好处也是非常明显的：它十分有利于我们做切分，而且可以方便地根据进化树所呈现的面貌做各种数据检验，从而挑选出最好的树。而面对图9这样的三维图，不仅切分要如何进行实在有些无计可施，而且标注也势必造成大量的图文叠置而无法观看，不利于各种数据检验。