海洋研究所/生態學與演化生物學研究所謝志豪副教授研究成果刊登《Science》期刊

謝志豪副教授（臺大海洋研究所/生態學與演化生物學研究所）國際研究團隊，在10月26日的《科學》期刊上發表一套用於分析生態系統中生物與非生物因子間因果關係(causality)的新方法。這個方法能分析生態系等複雜系統改變的真正成因，分辨真實的因果關係，解決長久以來科學家以相關性的統計分析來推斷因果關係的迷思 。

『月暈而風，礎潤則雨』。但月暈不是風的成因，而礎潤也不是降雨的理由。看似相關的兩件事，不見得有因果關係。拿一個簡單的生活例子來說明：夏天時大家容易心浮氣躁，夏天時冰淇淋也賣的比較好，所以心浮氣躁與冰淇淋的銷售量在統計上有很好的相關，但兩者間其實並沒有因果關係，只是都受到天氣的影響。這或許是個明顯而可笑的例子，但類似的情況在生態系的研究中，往往成為懸而未決的難題。例如：我們看到自然界中兩個物種的族群動態有顯著相關，可能是因為兩個物種間有種間互動，但也有可能是兩個物種同時受到相同環境因子的影響。兩者間的統計相關性，並不代表其中有因果關係，相反地，缺乏相關性也不表示兩者間沒有因果關係。在真實的生態系中，影響生態系變動的因子非常複雜, 要找尋真正的關鍵因子就像大海撈針一樣。

此一懸案直到Clive Granger與Robert Engle教授，才展露曙光。他們放棄傳統的相關性而改用預測為依據，來進行因果關係的分析，並在分析財務與經濟數據中證實。這項研究突破，為他們贏得2003年諾貝爾經濟學獎。Granger的方法雖然解決一部分相關性與因果間的關係，但這項檢驗方法乃是針對隨機系統（linear stochastic systems）設計的，並不適用於生態系統這類內部運作具有規則性的非線性動態系統（nonlinear dynamic systems）。

為了檢測複雜系統（complex systems）中的因果關係，謝志豪副教授及研究團隊發展出「收斂交叉映射法」（Convergent Cross Mapping）來進行檢驗。簡單來說這個方法的原理是根據「凡走過，必留下痕跡」而設計出來，他們利用時間序列資料，檢驗“Ａ”是不是在“Ｂ”的歷史中留下痕跡；若是，則Ａ便是造成Ｂ的“因”。

在發表於《科學》期刊的文章中，他們利用此方法來分析加州洋流生態系的兩大重要漁業—鯷魚與沙丁魚的歷史資料，從而釐清加州沙丁魚與鯷魚族群變動成因的爭議。過去一百年來，沙丁魚和鯷魚族群量多次發生反同步（anti-synchronistic）的族群變動，呈現出一增一減的明顯負相關，這些族群的變動，究竟是來自於兩個物種的種間競爭，還是環境（海洋溫度變化），長久以來一直爭議不斷。利用此一新方法，研究團隊顯示出，這兩個物種的反同步族群變動，是因為對海溫變化的不同反應，而非種間競爭。此方法亦可用於其他非線性系統，用以探究系統動態與其背後成因，對於未來生態系管理與保育將有極大貢獻。

延伸閱讀1. “Detecting causality in complex ecosystems” Science, Oct. 26, 2012.2. “Causality test could help preserve the natural world” New Scientist, Sep. 28, 2012.3. 首頁圖畫解釋如何以狀態空間重建法（State Space Reconstruction）檢驗因果關係。（連結為YouTube動畫）。(a) 時間序列與動態系統http://youtu.be/7ucgQE3SO0o(b) Takens定理與影子流形 (Shadow Manifolds)http://youtu.be/rs3gYeZeJcw(c)收斂交叉映射 (Convergent Cross Mapping) http://youtu.be/NrFdIz-D2yM

Chih-hao Hsieh:http://homepage.ntu.edu.tw/~complex/ecoinformatics_c.html