Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Экономика -> Мэгарран Э. -> "Экологическое разнообразие и его измерение" -> 14

Экологическое разнообразие и его измерение - Мэгарран Э.

Мэгарран Э. Экологическое разнообразие и его измерение — М.: Мир, 1992. — 161 c.
Скачать (прямая ссылка): ekologicheskoeraznoobrazie1992.djvu
Предыдущая << 1 .. 8 9 10 11 12 13 < 14 > 15 16 17 18 19 20 .. 66 >> Следующая

Математически отрицательное биномиальное распределение связано как с пуассоновым, так и с логарифмическим рядами (Southwood, 1978). Параметр аггрегированности к, который для отрицательного биномиального распределения обычно равен примерно 2, уменьшается до 0 в случае лог-ряда. Если значение к бесконечно, распределение идентично пуассонову. Саутвуд (Southwood, 1978) приводит математические детали, связанные с этой моделью.
Хотя в некоторых случаях усеченное отрицательное биномиальное, гамма-, динамическое распределения и модель Зилфа — Мандельброта хорошо описывают экологические данные, благоразумнее всего там, где это возможно, использовать четыре традиционных подхода, т. е. геометрический ряд, лог-ряд, лог-нормальное распределение и модель разломанного стержня. Отказ от интеллектуального удовольствия поиска новых способов описания собранных данных по видовому обилию по крайней мере обеспечит более легкое сравнение этих данных. Конечно, возможно, что в один прекрасный день кто-то предложит модель, которая совершит переворот в наших представлениях о распределении обилий видов, но пока лучше всего согласиться с Греем (Gray, 1988), сделавшим такой вывод: «Поиск новых моделей вряд ли ведет к пониманию факторов, определяющих структуру биологических группировок».
Биологические и статистические модели
Описанные выше распределения видового обилия условно классифицируются двумя способами. Во-первых, их можно расположить по порядку в зависимости от преобладания доминирования или выровненности — начиная с геометрического ряда и кончая моделью разломанного стержня. Во-вторых, различают реже употребляемые (например, гамма-распределение) и основные (лог-нормальная и т. д.) модели. Третий путь классификации основывается на том, являются ли они биологическими, или ресурс-распределительными (т. е. предсказывают ли специфические экологические процессы, приводящие к особому соотношению обилий видов), или же статистическими (т. е. просто математическим описанием эмпирических данных). К сожалению, эта дихотомия недостаточно ясна. Только три подхо-
u. .1 именно геометрический ряд, модели перекрывающихся ниш и разломанного стержня, имеют биологическую основу (Piclou, 1975; Gray, 1988). И » них модель перекрывающихся ниш используется редко и, поскольку не подразумевает конкуренции за ограниченный ресурс, строго говоря» должна быть отнесена к статистическим (Pielou, 1975). Геометрический ряд ограничен в применении, а предположения об экологической природе модели разломанного стержня сейчас оспариваются. Чисто статистические модели — отрицательно биномиальная и лог-ряд. Остальные, «гибридные», модели были изначально статистическими, но затем получили одно (например, модель Зипфа — Мандельброта) или несколько (например, логнормальное распределение) биологических объяснений.
Хорошее соответствие какой-то модели эмпирическим данным необязательно говорит о наличии экологических предпосылок, определяющих такое распределение. Харви и Годфри (Harvey, Godfray, 1987) и Харви и Лотон (Harvey, Lawton, 1986), например, показали, что каноническое логнормальное распределение особей по видам вовсе не означает канонического лог-нормального распределения используемой энергии. В самом деле, у крупных видов энергетические потребности больше, а плотность популяции ниже, чем у мелких. Более детально различные потребности в ресурсах у крупных и мелких животных рассмотрели Браун и Маурер (Brown, Maurer, 1986).
Интересным подходом к измерению разнообразия, учитывающим распределение видовых обилий, но не требующим соответствия какой-либо модели, является Q-статистика, предложенная Кемптоном и Тейлором (Kempton, Taylor, 1976, 1978). Этот индехс представляет собой меру меж-квартйльного наклона кумулятивной кривой видового обилия (рис. 2.14) и обеспечивает измерение разнообразия сообщества, не отдавая предпочтения ни очень обильным, ни очень редким видам. Ранее индекс, основанный на сходной идее, был предложен Уиттекером (Whittaker, 1972), однако он учитывал всю кривую видовых обилий и давал ошибки на обоих концах распределения.
Индекс Q рассчитывается по эмпирическим данным:
|с пг — общее число видов с обилием R;
S — общее число видов в выборке;
Rl, R2 — квартили 25 и 75<Й»;
nR1 — число особей в классе^ соответствующем R1;
nR2 — число особей в классе, соответствующем R2.
Q-статистика
2
(2.15)
log (R2/R1)
Обилие видов
Рис. 2.14. Q-статистика. Рисунок (Kempton, Wedderburn, 1978) иллюстрирует технику расчета. На оси абсцисс откладывается обилие видов в логарифмическом (log,0) масштабе, а по оси ординат — кумулятивное число видов. R1 (нижний квартиль) — обилие ¦при кумулятивном числе видов, достигшем 25общего числа. Точно так же R2 (верхний квартиль) — обилие при 757» общего числа видов. Q-статистика — наклон Q между двумя этими квартилями
Квартили выбираются так, что
Предыдущая << 1 .. 8 9 10 11 12 13 < 14 > 15 16 17 18 19 20 .. 66 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed