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野外生态学家常常依赖观测数据来理解环境胁迫因子和管理干预对自然系统的影响。然而，自然事件和人为事件（如野火、保护区设立、营养沉降）在空间上并非随机发生，这可能会给观测研究引入偏差，我们将其称为因果选择偏差。忽视胁迫因子非随机发生特征的野外研究设计，可能会导致对胁迫因子生态系统效应的估计产生偏差。 经济学、政治学和流行病学中常用的匹配方法，通过识别更具可比性的处理组与对照组样地，为控制因果选择偏差提供了一个强有力的框架。尽管这些方法在保护科学中正被日益广泛地采用，但在基于生态学野外研究的研究中仍然很少使用。本文综述了倾向得分匹配（PSM）如何改进生态学中的野外采样设计，并加强对胁迫因子效应的因果识别。随后，我们将这一方法应用于一个案例研究，考察加利福尼亚州野火对森林恢复的影响。最后，我们提出了实施PSM以改进生态变化因果识别的实践建议，而这对于制定有效的管理干预措施尤为重要。
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摘要
野外生态学家通常依赖观察性数据来理解环境胁迫因子和管理干预对自然系统的影响。然而，自然事件和人为事件（例如野火、保护区、营养沉降）在空间中的发生并非随机，这会给观察性研究引入偏差，我们将其称为因果选择偏差。忽视胁迫因子非随机发生特征的野外研究设计，可能会对胁迫因子对生态系统影响的估计产生偏差。经济学、政治学和流行病学中常用的匹配方法，通过识别更具可比性的处理地点和对照地点，为控制因果选择偏差提供了强有力的框架。尽管这些方法在保护科学中正被越来越多地使用，但在基于野外的生态学研究中仍较少应用。持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。
本文依据 CC-BY 4.0 国际许可协议 公开提供。
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发表于 2026 年 8 月 3 日。
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野外匹配：倾向得分匹配在野外生态学中的前景与陷阱
Olivia Ross， Katherine Johannet Siegel， Kathy Baylis， Sara Goeking， Joan Dudney
bioRxiv 2026.07.31.741844； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.31.741844
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野外匹配：倾向得分匹配在野外生态学中的前景与陷阱
Olivia Ross， Katherine Johannet Siegel， Kathy Baylis， Sara Goeking， Joan Dudney
bioRxiv 2026.07.31.741844； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.31.741844
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.31.741844v1?rss=1
🏷️ 倾向得分匹配 因果选择偏差 观测研究 野外生态学 森林恢复 野火影响