关键因子分析Key factor analysis

种群动态研究方法之一，即从各种环境因子中寻找出对种群密度变动起主导作用因子（关键因子）的方法，系加拿大莫里斯(R.F.Morris)1959年首先提出的术语。在生命表资料分析中，关键因子分析经常用于估计每个单独死亡因子对整个世代死亡率的影响，用以比较在不同地方同种昆虫的生命表关键因子是否相同，以求得对昆虫种群过程最好的了解，已广泛用于昆虫种群动态的研究。主要有瓦利和格雷德韦尔(G.C.Varley & G. R. Gradwell,1960)分析法与波多勒和罗杰斯(H.podoler & D. Rogers 1975)分析法。
瓦利和格雷德韦尔分析法 是将生命表中的数据N、N_s、K、k_i (i=1.2……n) 等按世代换算成对数。其中N为死亡因子作用前或年龄级开始时的个体数，Ns为死亡因子作用后的存活数； ki为第i 个死亡因子引起的死亡率； K=k_i, 为世代内各死亡因子引起的总死亡率。把K值和ki值分别标在纵坐标上，时间（或世代数）标在横坐标上，然后把各点依次连结起来，分别绘成各k值和K值的曲线，将各k值曲线与K值曲线作比较，找出k值曲线中与世代总死亡率(K值)曲线形状最相近似的ki，这个ki值死亡因素就是影响种群动态的关键因子。如图中ki死亡率曲线与总死亡率K值曲线的波动趋势一致，即造成k_i的因子“冬季损失”是影响这一种群数量的关键因子。当有两个以上k值相似，难以从曲线形状比较找出关键因子时，须借助数学计算方法鉴别。

用各种k值与K值曲线的视觉相关鉴别关键因子
(仿G.C. Varley & G.R. Gradwell)

波多勒和罗杰斯分析法 把各个死亡率k_i值标在纵轴上，世代总死亡率K值标在横轴上，计算回归系数，b值最大的死亡因子定义为关键因子。此法注重线性的斜率而不是相关系数，在纵轴上各亚死亡率回归系数最大值接近于1,b值的总和为1。