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user: 2. 材料和方法 2.1. 昆虫生态类群 在昆虫纲104，344属中，4个生态类群分别有4544属、46，137属、6522属和23，767属(表1)。分布资料主要来源于分类学家的专著 [ 14 ] - [ 40 ] 、专业性网站整理的数据库 [ 41 ] - [ 68 ] ，并随时补充新发表的分类、分布资料 [ 69 ] [ 70 ] [ 71 ] [ 72 ] 。本研究以属作为基础生物单元(basic biological unit， BBU)。 Table 1 The genera number of every ecological group of global insect 目 Orders 总属数 Total number of genera 医学昆虫 medical important insects 经济昆虫 economic significant insects 水生昆虫 freshwater insects 肉食昆虫 carnivorous insects 蜉蝣目Ephemeroptera 542 542 542 蜻蜓目Odonata 794 794 794 襀翅目Plecoptera 308 308 蜚蠊目Blattodea 490 490 等翅目Isoptera 284 284 螳螂目Mantodea 459 459 直翅目Orthoptera 4630 1907 50 食毛目Mallophaga 285 285 虱 目Anoplura 46 46 缨翅目Thysanoptera 782 311 半翅目Hemiptera 13，251 35 8963 326 601 广翅目Megaloptera 33 33 33 蛇蛉目Raphidioptera 33 33 脉翅目Neuroptera 598 79 38 598 鞘翅目Coleoptera 38，537 126 19142 1128 7866 捻翅目Strepsiptera 49 49 长翅目Mecoptera 36 2 33 双翅目Diptera 14，002 2337 1792 2539 5183 蚤 目Siphonaptera 241 241 毛翅目Trichoptera 658 658 185 鳞翅目Lepidoptera 18，051 544 13，092 53 11 膜翅目Hymenoptera 8764 440 567 51 7380 全纲合计 104，344 4544 46，137 6522 23，767 表1. 供分析的昆虫各生态类群属数 2.2. 基础地理单元划分 按照地形、气候等生态条件和昆虫分布资料的详略程度，本研究把全球陆地(除南极洲)划分为67个基础地理单元basic geographical units (BGU) (图1)。作为聚类分析与地理区划的基础。其中以平原为主的BGU有21个，以丘陵为主的BGU有11个，以山地为主的BGU有12个，以高原为主的BGU有11个，以荒漠为主的BGU有5个，岛屿型的BGU有7个。有27个BGU处在热带，34个BGU地处温带，6个BGU的地域跨入寒带。 2.3. 构建数据库 用微软Access构建数据库，将各个BGU作为各列，将各BBU作为各行。将每个属分布的行政区域记录转化为BGU记录录入数据库中，有分布记“1”，无分布不记，这些基础分布记录(Basic Distributional Records， BDR)将是定量分析的基础材料。各生态类群在各个BGU的分布属数如表2。 图1. 世界陆地的基础地理单元 Table 2 The genera number of four ecological groups of global insects in every BG BGU 医学昆虫 medical important insects 经济昆虫economic significant insects 水生昆虫 freshwater insects 肉食昆虫 carnivoro-us insects BGU 医学昆虫 medical important insects 经济昆虫economic significant insects 水生昆虫freshwater insects 肉食昆虫carnivorous insects 01 253 1687 610 1609 43 139 1093 192 261 02 316 2078 719 1897 44 207 1518 351 567 03 245 2305 698 1721 45 131 926 135 288 04 271 2725 662 2436 46 241 1875 277 770 05 99 997 297 599 47 251 1503 354 767 06 143 999 201 389 48 292 1735 617 1185 11 208 1523 291 671 49 180 1505 255 641 12 81 486 89 214 51 116 1175 219 585 13 75 458 109 242 52 101 846 204 438 14 211 1286 196 483 53 79 667 116 317 15 246 1258 193 461 54 239 2276 465 1510 16 165 651 206 317 55 232 1922 451 1340 17 315 1741 406 1031 56 135 1280 359 937 18 124 1382 227 556 57 151 684 252 433 19 103 528 145 275 58 71 660 222 405 20 127 564 135 244 61 205 1348 574 1191 21 446 1855 276 954 62 256 1496 616 1446 22 314 886 127 296 63 300 2353 696 1825 23 319 1192 146 318 64 234 1742 519 1588 24 457 2698 390 1005 65 243 1733 455 1194 25 474 3393 561 1466 66 325 2800 699 1635 26 614 4512 752 2258 67 330 3482 547 1889 27 419 3452 515 1701 68 465 3919 569 2091 28 125 588 153 318 69 134 1138 258 502 29 300 2403 558 1074 71 182 1160 371 634 31 161 1358 240 368 72 176 1232 287 450 32 311 2532 459 730 73 381 2786 598 1222 33 214 1460 296 701 74 267 2231 415 682 34 284 2413 540 1207 75 242 2366 367 712 35 202 1339 239 375 76 151 1369 201 422 36 343 2959 531 916 77 237 1433 381 728 37 179 1736 313 496 78 74 74765 246 391 38 168 1102 255 452 BDR 15510 112592 24406 58，130 41 209 1373 277 755 BBU 4544 46137 6522 23，767 42 222 1655 326 549 ADT 3.41 2.44 3.74 2.45 表2. 4个不同生态类群昆虫在各BGU的属数 BGU: Basic geographical unit，基础地理单元；BDR: Basic distributional record，基础分布记录；BBU: Basic biological unit，基础生物单元；ADT: Average distributional territory，平均分布域。 2.4. 聚类方法 我们使用相似性通用公式(Similarity general formula， SGF)和多元相似性聚类分析法(Multivariate similarity clustering analysis， MSCA)分析上述分布资料。 SGF的定义是：多个地区间的相似性系数是参加分析的各个地区的共有种类的平均数占总种类的比例 [ 73 ] ： S I n = ∑ H i / n S n = ∑ ( S i − T i ) / n S n 式中，SI n 是n个地理单元的相似性系数，S i ，H i 和T i 分别是i地理单元的种类数、共有种类(common species)数、独有种类(unique species)数，且满足H i = S i − T i ，S n 是n个地理单元的总种类数。计算时所需各个数值都可以很方便地从数据库的查询页面上获得。无论手工计算或计算机软件分析都非常方便快捷。 MSCA是任何组群的相似性系数都用参与分析的BGU的原始数字直接计算 [ 74 ] ，不受先行分析的相似性系数的影响，也不受聚类顺序的限制，甚至可以先行计算67个BGU的总相似性系数(General similarity coefficient， GSC)。以肉食性昆虫为例，23，767属中有具体分布记录的有10，514属，在67个BGU共有58，130个分布记录，建立一个查询页面，各个BGU的独有属数分别是42，52，22，185，4，2……93，共计3418个独有记录，从58，130减去3418，除以67，再除以10，514，得到0.078即为总相似性系数。总相似性系数是传统聚类方法所没有的概念，也是传统相似性公式无法计算的指标。待各个组群的相似性系数计算完毕，最后按相似性系数大小排列聚类图。该方法已在不同生物类群及不同地理区域中进行验证 [ 75 ] - [ 82 ] 。