2015年12月27日 星期日

植物物種豐富度假說(the plant richness hypothesis)

內容:
預測蟲癭物種豐富度和植物物種豐富度之間呈正相關

背景:
1. 植物科群演化假說[1](Fernandes, 1992; 董。2006 )
2. Fernandes(2004)部份實驗結果顯示植物物種豐富度和潛葉昆蟲物種豐富度呈正相關[2]


[1]植物科群演化假說:基於造癭昆蟲對寄主植物的專一性高,因此造癭昆蟲會隨著寄主植物演化出更多的物種而增加其多樣性
[2]實驗結果:
      黑色
圈圈表示乾燥;白色圈圈表示濕度適中,左邊是植物和海拔;右邊是昆蟲和海拔
實驗結果發現:濕度適中環境下,植物物種豐富度和潛葉昆蟲物種豐富度沒有明顯的相關;乾燥環境下,植物物種豐富度和潛葉昆蟲物種豐富度呈正相關。


接受度:中
在Fernandes & Price(1988)實驗結果符合此假說,但是沒有完美的原因解釋此現象,因此作者沒有接受這個假說。
Haddad et al.(2001)認為某種昆蟲數量分佈與植物物種豐富度成正相關,是因為受到資源多樣性的影響。
植物物種豐富度越高,並不代表造癭昆蟲能使用的資源會越多,只能說是資源多樣性越多的機率也會越高。因此是資源多樣性影響蟲癭物種豐富度,還是植物物種豐富度影響蟲癭物種豐富度,這點是需要再商榷的。

可行性:高

由於北壽山曾經是軍方限制的管制區;而南壽山則曾經被台泥開發過,造就現今北壽山植物物種豐富度高於南壽山。

引用文獻:
1. Araújo, W.S., Santos, B.B. & Gomes-Klein, V.L. 2012. Relationship between host plant diversity and gall-inducing insects richness in the Brazilian Cerrado. Neotropical Biology and Conservation 7: 41-47.
2. Fernandes, G.W.  &  Price,  P.W. 1988. Biogeographical gradients in galling species richness: tests of hypotheses. Oecologia 76: 161-167.
3. Fernandes, G.W. 1992. Plant Family Size and Age Effects on Insular Gall-Forming Species Richness. Global Ecology and Biogeography Letters 2: 71-74.
4. Fernandes, G.W., Castro, F.M.C., Faria, M.L., Marques, E.S.A. & Greco, M.K.B. 2004. Effects of hygrothermal stress, plant richness, and architecture on mining insect diversity. Biotropica 36: 240-247.
5. Haddad, N.M., Tilman, D., Haarstad, J., Ritchie, M. & Knops,  J.M.H. 2001. Contrasting effects of plant richness and composition on insect communities: a field experiment. Am. Nat. 158: 17-35.
6. Wright, M.G. & Samways, M.J. 1996. Gall-insect species richness in African Fynbos and Karoo vegetation: The importance of plant species richness. Biod. Lett. 3: 151-155.  
7. Wright, M.G. Samways, M.J. 1998. Insect species richness tracking plant species richness in a diverse flora: gall-insects in the Cape Floristic Region, South Africa. Oecologia 115: 427-433.
8. 高雄市政府。2006。高雄市環境政策白皮書民間版初稿
9. 董景生。2006。由寄主植物、氣候與微環境探討癭蚋科Daphnephila屬昆蟲在台灣樟科楨楠屬植物之分布。國立台灣大學昆蟲學研究所博士論文

2015年12月3日 星期四

種子植物觀察

朱槿
學名:Hibiscus rosa-sinensis

1.花朵 Flower


花朵結構

2.花冠 Corolla:花瓣 Petal 的總稱



3.花蕊


  (1)雌蕊 Pistil:柱頭 Stigma +花柱 Style +子房 Ovary



胚珠 Ovule

  (2)雄蕊 Staminidia:花藥 Anther + 花絲 Filament



花粉 Pollen


4.花被 Flower envelope:花萼 Calyx + 花冠 Corolla(花瓣 Petal 的總稱

5.朱槿有內外兩層花萼:
  (1)外層花萼:花萼 Calyx
  (2)外層花萼:總苞 Involucre(副花萼)


6.朱槿的子房室有五室


7.朱槿屬於完全花,因為它具備雄蕊、雌蕊、花冠和花萼;朱槿的花是屬於上位花,因為它的子房位於花被上。

種子萌發實驗

1.百合屬 Lilium




2.羊蹄甲 Bauhinia variegata




2015年12月2日 星期三

泛植物觀察

鐵線蕨
學名 : Adiantum capillus-veneris 



圖一(鐵線蕨)

      
圖二(孢子囊堆Sporangiosorus)


圖三(孢子囊Sporangium)





圖四








土馬騌
學名 : Polytrichum commune






輪藻
學名 : Charophyceae



2015年10月13日 星期二

螞蟻 檢索表

傳統型


圖片型


        性狀的表現主要取決於基因型,因此能控制此性狀的等位基因較少,則此性狀具有較佳的穩定性,例如:複等位基因遺傳;反之,能控制此性狀的等位基因較多,則此性狀不具有較佳的穩定性,例如:多基因遺傳。
        經由天擇[1]可以選出當時對物種有利的性狀和性狀穩定性,穩定型、定向型天擇可以將物種能控制此性狀的等位基因減少,而使性狀較穩定;分歧型天擇可以將物種能控制此性狀的等位基因增加,而使性狀較不穩定。

[1]天擇主種要分成三種,穩定型天擇、定向型天擇、分歧型天擇,其中穩定型天擇和定向型天擇可以使某種性狀具有穩定性;然而,分歧型天擇可以使某種性狀具有變異性。

文獻

2015年10月1日 星期四

坐立不安有助於減少死亡率下降嗎??

一、前言

        在傳統觀念中,總覺得抖腳這個行為是不太好的,會給人一種覺得很輕浮不莊重的觀感。近來看到一則新聞[1]的標題為「研究:抖腳晃動 有助對抗久坐危害」,內容講述藉由抖腳或肢體小動作,可有助對抗久坐的危害。

二、疑點

    1.標題「研究:抖腳晃動 有助對抗久坐危害」
        誤導的成分居多,單看標題會誤以為只有抖腳才會有助於健康,可是文獻中並沒有提到抖腳,只有提到坐立不安這個詞,坐立不安是包括抖腳、敲桌子、扭動身軀……等等的肢體小動作,兩個詞是不相等的,所以光是標題用字就不精確,內文前段才趕緊澄清是肢體小動作。

    2.「如今有一連串研究顯示,每天長時間坐在椅子上會讓人折壽好幾年」
        每天長時間坐在椅子上會折壽好幾年在原文中隻字未提,根本就是記者自己的臆測,文獻中只能看出長時間久坐不動者的死亡率偏高,但並不意味著他們的壽命會因此而縮短。

    3.「這項研究等於是鼓勵那些愛抖腳的同事繼續抖下去,而學校老師對活潑學童的告誡,也可能必須三思。」
        這項研究並沒有鼓勵抖腳這件事情,而且導致死亡率下降的因素也不只有單單肢體小動作,從文獻當中也無法百分之百確定肢體小動作對死亡率下降有很大的作用。

三、實驗流程

        實驗對象有12778名女性,年齡介於3778歲,共長達12年的追蹤,先依坐著時間分為三組,低(04小時/天)、中(56小時/天)、高(717小時/天),三組人數百分比各為42.3%32.0%25.7%,再依坐立不安的程度[2]分成三組,低(12)、中(34)、高(510),最後實驗數據再摻入其他可能影響死亡率的因素[3]對數據做微調,使數據更為客觀,並且從數據中可發現坐立不安的程度越高,死亡率有越低的趨勢。
來源
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四、結論

        這篇新聞用字不精準、省略掉過多重要細節(實驗流程和瑕疵),還莫名其妙跑出一些沒有根據的言論和評論,來誤導大眾,報導品質不如英國衛報,英國衛報用字相對精準很多,並且精簡地講述實驗流程,言論也相對有些根據。而文獻中也指出這項研究缺乏對照的男性樣本和有些無法控制的變因[4],所以無法百分之百確定肢體小動作對死亡率下降有很大的作用,並且這個作用背後的科學原理也無從得知。

五、備註與參考文獻

[1]中央通訊社引用英國衛報的報導
[2]不安的程度分為110級,1表示都沒有坐立不安,10表示一直坐立不安
[3]可能影響死亡率的因素:運動多寡、睡眠時間、飲酒頻率、是否抽菸、蔬果食用量、是否有慢性疾病(指心血管疾病、糖尿病、癌症)
[4]精神狀況、工作長短、數據真實性(有些人可能誤報數據)