生态学中基于Henseler-Ogasawara结构方程模型的复合变量灵活分析方法研究

为解决生态学中复合变量(composites)建模灵活性不足的问题，研究人员引入Henseler-Ogasawara(H-O)规范方法，通过结构方程模型(SEM)实现复合变量的自由权重与固定权重分析。该研究克服了传统两步法和一步法的局限，支持复合变量作为独立/依赖变量的建模，并通过生态学案例验证其优越性，为生态系统的多维度分析提供了新工具。

　　

生态学研究常需处理多变量间的复杂关系，而复合变量（加权线性组合的变量）在表征生态系统整体效应时尤为重要。然而，传统结构方程模型(SEM)中分析复合变量的两步法和一步法存在明显局限：两步法无法建模复合变量与组件的关联，一步法则限制复合变量作为独立变量或协变量的设定。这些限制阻碍了生态学家对多维数据的深入解析。

荷兰特文特大学与葡萄牙新里斯本大学的研究团队提出将Henseler-Ogasawara(H-O)规范引入生态学领域。该方法通过提取复合变量与冗余变量(excrescent variables)，结合载荷矩阵转换，实现复合变量在SEM中的灵活建模。研究以Verheyen等关于森林演替的生态数据为例，对比H-O规范与传统方法的性能差异，相关成果发表于《Scientific Reports》。

关键技术包括：1) 基于R语言lavaan包实现SEM参数估计；2) 采用效应编码法(effects coding)和参考变量法(reference variable method)约束模型识别；3) 通过最大似然估计比较自由权重与固定权重复合变量的拟合效果；4) 利用协方差松弛策略验证模型假设。

研究结果分为三部分：
The role of composites in ecology and how they are currently being studied in SEM
复合变量在生态学中广泛应用，如植物群落结构（C₃/C₄草生物量组合）和捕食风险（木质覆盖与地形曲率组合）。但传统方法中，两步法因忽略组件关联易导致模型误设，一步法则无法建模复合变量的外部效应。

The Henseler-Ogasawara specification
H-O规范通过提取复合变量c与冗余变量ν，将权重矩阵转换为载荷矩阵Λ（式3），支持复合变量作为外生/内生变量。模型识别需约束冗余变量载荷（表2），如固定每冗余变量仅连接两个组件，且与目标复合变量协方差为零。

Illustrative example
以森林土壤条件（text/mois/pH）和土地利用历史（age/dist）为例：

• H-O单位权重模型复现两步法结果，但拟合指标（χ²=137.68, RMSEA=0.253）显示模型偏差；
• 自由权重模型（χ²=39.58）虽改善拟合，仍存在显著差异；
• 协方差松弛模型（χ²=6.89, p=0.076）最优，证实组件间残余协方差需独立建模。

结论表明，H-O规范突破传统方法限制：1) 支持复合变量作为因果链中介；2) 允许未知权重估计；3) 通过冗余变量捕获未解释的组件协方差。该框架为生态系统多尺度分析（如气候变化对养分循环的集体效应）提供方法论支持。讨论指出未来需拓展至含测量误差组件和不等权重复合变量的建模，以进一步提升生态理论的实证检验能力。