超越城市化指标：运用图形因果模型探究城市生态与演变的机制

《Urban Ecosystems》：Beyond urbanization metrics: Using graphical causal models to investigate mechanisms in urban ecology and evolution

城市化通过环境改变重塑生物多样性，传统统计模型难以验证因果关系。基于DAGs的框架可设计明确概念模型，应用于叙利亚灰松鼠毛色研究，发现道路、森林损失和捕食活动限制 melanism 表现，与预期相反。

　　

摘要

作为增长最快的土地利用方式，城市化引发了深远的环境变化，重塑了生物多样性。研究通常使用包含一个或多个城市化通用指标的统计模型来描述城乡梯度上的生物多样性模式。这些模型可能有助于预测，但它们无法明确检验城市化如何介导生态和进化过程的因果假设。在这里，我们展示了如何利用带有有向无环图（DAGs）的图形因果建模框架来设计清晰的概念模型，并为适当的统计分析提供依据，从而更好地评估城市化对生物多样性的影响机制。首先，我们介绍了DAGs的基本结构，并通过模拟数据集来说明其价值。然后，我们将该框架应用于美国纽约州锡拉丘兹市城市化梯度上东部灰松鼠（Sciurus carolinensis）毛色变异的案例研究。我们指出，不基于因果假设的统计模型难以解释，可能导致对城市生态和进化机制的误解。相比之下，DAGs通过使因果假设透明化，帮助研究人员确定适当的控制变量以估计感兴趣的效应。在我们的案例研究中，基于DAG的统计模型揭示了一个令人惊讶的发现：尽管城市地区的松鼠黑色素沉着现象更为普遍，但其流行程度受到城市常见环境变化的限制，即道路、森林丧失和捕食者活动，这与预期相反。在日益城市化的世界中管理生物多样性需要对其影响机制有深入的理解；像DAG这样的图形因果模型可以为此提供一种强大的方法。