Экологическое разнообразие и его измерение - Мэгарран Э.
Скачать (прямая ссылка):
4
Выбор и интерпретация мер разнообразия
В связи с большим числом индексов и моделей, часто трудно выбрать лучший способ измерения разнообразия. Один из хороших путей в этом случае — применить один показатель к нескольким массивам данных. Различаются дна подхода. Во-первых, используя вымышленные данные, можно пронаблюдать как различные меры разнообразия реагируют на изменения двух главных сю составляющих — видового богатства и выровненности. Однако в природных сообществах это компоненты редко меняются независимо друг от друга. Второй и более реалистичный подход — проверка реакции мер разнообразия па видовое обилие в естественных сообществах. Эта глава начинается со сравнения поведения различных индексов и моделей при оценке разнообразия двух массивов данных — искусственного и реального. Трудности выбора подходящего распределения видовых обилий уже упоминались (см. гл. 2); при сравнении моделей с собранными данными они быстро становятся очевидными. Часто проблема заключается в невозможности различить используемые распределения с помощью статистических критериев согласия. Достоинства этих критериев, применяемых в сочетании с графическими методами (или вместо них), рассматриваются в контексте анализа массивов данных.
Гораздо более научный подход к выбору индекса разнообразия заключается в проверке его соответствия определенным функциям или критериям. Во второй части главы рассматриваются четыре таких критерия: способность выявлять различия между участками, зависимость от размера выборки, измеряемый компонент разнообразия, широта применения и легкость понимания индекса.
Глава завершается списком рекомендаций по выбору и использованию мер разнообразия.
Богатство, выровненность и доминирование
Предположим, эколог изучает разнообразие птиц трех малоизвестных лесных массивов в глухом уголке Европы. В каждом случае подсчитываются птицы, наблюдаемые или слышимые в случайных точках вдоль трансектов, до тех пор, пока общее число особей не достигнет 500. Строятся графики рангового распределения видов по обилию, и разнообразие оценивается при помо-
Таблица 4.1. Обилие вило» птиц (условно обозначенных порядковыми номерами) и глухих лесах Lupoiibi. Подробности см. в тексте
1» ffc Хнддси-1 лен УаЯлц Нуд Лонлн-Пайш Вил № Хндлсн-Глен УаЛлц-Вуд Лонд!
1 1 2 0 19 60 36 0
i 3 16 354 20 1 3 2
2 3 7 и 1 47 0
4 1 2 4 22 8 38 18
5 4 ю 29 23 16 4 0
6 5 13 4 ?4 127 6 0
1 30 3 25 9 7 0
К 1 14 12 26 18 8 1
и 18 22 18 27 1 16 0
10 1 1 ¦> 28 4 32 0
11 2 4 ! 29 У 19 1
12 63 5 1 30 11 6 1
13 2 19 1 31 6 7 1
14 1 18 1 32 7 8 11
15 1 14 2 33 К 16 9
10 1 15 0 34 63 27 10
17 16 1 3 35 17 4 3
18 15 27 1 •
щи девяти наиболее популярных индексов. Определяется соответствие данных какой-либо из моделей: лог-ряда, лог-нормального распределения или разломанного стержня. Все эти методы полностью описаны в гл. 2.
Анализ данных (табл. 4.1) сразу показывает, что видовое богатство (S) в двух из трех лесных массивов одинаково. Меры, сочетающие S и N (общее число особей), например индекс Маргалефа и индекс а лог-ряда, также оценивают разнообразие этих лесов как равное (табл. 4.2). Однако график рангового распределения обилий (рис. 4.1) показывает, что в Уайлд-Вуде обильных и редких видов меньше, чем в Хидден-Глене. Это подтверждается индексами, включающими информацию об относительном обилии видов (Шеннона, Симпсона, Бергера — Паркера и лог-нормального распределения). В Уайлд-Иуде выровненность выше, а следовательно, орнитофауна здесь разнообразнее, чем в Хидден-Глене (табл. 4.2). Более низкий уровень доминирования в Уайлд-Вуде отражается и в том, что это единственный лес, адекватно описываемый моделью разломанного стержня. Аналогичным образом соответствие модели лог-ряда двум другим лесным массивам подчеркивает их меньшую выровненность, несмотря на идентичность числа видов и особей в Уайлд-Вуде и Хидден-Глене. Тот факт, что усеченное лог-нормальное распределение подходит для всех трех участков, будет рассмотрен ниже.
