В пространственной экологии и macroecology , масштабировании образец размещение ( SPO ), также известная как по области размещения ( AOO ) является способом , в котором изменение распределения видов по всем пространственным масштабам. В физической географии и анализе изображений это похоже на проблему изменяемых единиц площади . Саймон А. Левин (1992) [1] утверждает, что проблема соотнесения явлений по масштабам является центральной проблемой в биологии и во всей науке . Таким образом, понимание SPO является одной из центральных тем в экологии.
Описание паттерна
Этот паттерн часто изображается как логарифмически преобразованная зернистость (размер ячейки) в зависимости от занятости, преобразованной в логарифмическую форму. Кунин (1998) [2] представил логарифмическую линейную SPO и предложил фрактальную природу распределения видов. С тех пор было показано, что он имеет логистическую форму, отражающую процесс перколяции . Кроме того, SPO тесно связан с внутривидовой зависимостью занятости-численности . Например, если особи распределены в пространстве случайным образом, количество особей в ячейке размера α следует распределению Пуассона с заполнением P α = 1 - exp (- μα ), где μ - плотность. [3] Очевидно, что P α в этой модели Пуассона для случайно распределенных индивидов также является SPO. Другие вероятностные распределения, такие как отрицательное биномиальное распределение , также могут быть применены для описания SPO и отношения занятости-численности для неслучайно распределенных особей. [4]
Другие модели занятости-изобилия, которые можно использовать для описания SPO, включают экспоненциальную модель Нахмана [5] , модель метапопуляции Хански и Гилленберга [6 ], улучшенную отрицательную биномиальную модель Хе и Гастона [7] путем применения степенного закона Тейлора между средним и дисперсией. распределения видов, [8] и модель перколяции Хьюи и МакГеока. [9] Одним из важных применений SPO в экологии является оценка численности видов на основе данных о присутствии-отсутствии или только о заселенности. [10] Это привлекательно, потому что получение данных о присутствии-отсутствии часто является экономически эффективным. Используя тест Dipswitch, состоящий из 5 субтестов и 15 критериев, Hui et al. [11] подтвердили, что использование SPO является надежным и надежным инструментом для региональной оценки численности в масштабе сообществ. Другое применение СПЦ включает определение тенденций в популяциях, что является чрезвычайно ценным для биоразнообразия сохранения . [12]
Объяснение
Модели, объясняющие наблюдаемую масштабную модель занятости, включают фрактальную модель, кросс-масштабную модель и байесовскую модель оценки. Фрактальная модель может быть сконфигурирована путем разделения ландшафта на квадраты разного размера [13] [14] или пополам на сетки с особым соотношением ширины к длине (2: 1), [15] [16] и дает следующее СПО:
где D - фрактальная размерность с подсчетом ящиков. Если во время каждой стадии а Quadrat делится на д суб-quadrats, мы найдем постоянную часть ( ф ) суб-quadrats также присутствие в фрактальной модели, то есть D = 2 (1 + журнал ƒ / лог д ). Так как это предположение , что F является масштаб независимым не всегда имеет место в природе, [17] более общая форма ƒ можно предположить, ƒ = д - λ ( λ является константой), что дает модель поперечного масштаба: [ 18]
Байесовская модель оценки следует другому образу мышления. Вместо того, чтобы предоставлять модель наилучшего соответствия, как указано выше, занятость в различных масштабах может быть оценена с помощью правила Байеса, основанного не только на занятости, но и на пространственной автокорреляции в одном конкретном масштабе. Для байесовской модели оценки Hui et al. [19] предоставляют следующую формулу для описания статистики SPO и подсчета соединений пространственной автокорреляции:
где Ω = p ( a ) 0 - q ( a ) 0 / + p ( a ) + и = p ( a ) 0 (1 - p ( a ) + 2 (2 q ( a ) + / + - 3) + p (a) + ( q ( a ) + / + 2 - 3)). p ( a ) + - занятость; q ( a ) + / + - это условная вероятность того, что случайно выбранный соседний квадрат занятого квадрата также занят. Условная вероятность q ( a ) 0 / + = 1 - q ( a ) + / + - вероятность отсутствия в квадрате, смежном с занятым; а и 4 а - зерна. R-код байесовской модели оценивания был предоставлен в другом месте [17] . Ключевым моментом байесовской модели оценки является то, что масштабную модель распределения видов, измеряемую по занятости и пространственной структуре, можно экстраполировать по масштабам. Позже Хуэй [20] предоставляет байесовскую модель оценки для непрерывно меняющихся шкал:
где b , c и h - постоянные. Это SPO становится моделью Пуассона при Ь = с = 1. В этой же работе, масштабирование образец нарисуйте рассчитывать пространственные автокорреляции и многовидовой ассоциацию (или смежность ) также была предоставлена байесовской моделью, предполагая , что " Байесовская модель может понять статистическую сущность моделей масштабирования видов ».
Последствия для биологической консервации
Вероятность исчезновения видов и разрушения экосистемы быстро возрастает по мере уменьшения размера ареала. В протоколах оценки риска, таких как Красный список видов МСОП или Красный список экосистем МСОП , зона занятости (ОО) используется как стандартизованная, дополнительная и широко применимая мера распространения риска против пространственно явных угроз. [21] [22]
Рекомендации
- ^ Левин, С.А. 1992. Проблема закономерностей и масштабов в экологии. Экология, 73, 1943–1967. [1]
- ^ Кунин, МЫ. 1998. Экстраполяция численности видов по пространственным масштабам. Наука, 281: 1513–1515. [2]
- ^ Wright, DH 1991. Корреляция между заболеваемостью и численностью ожидается случайным образом. Журнал биогеографии, 18: 463–466. [3]
- ^ He, F., Gaston, KJ 2000. Оценка численности видов по вхождению. Американский натуралист, 156: 553–559. [4]
- ^ Нахман, Г. 1981. Математическая модель функциональной связи между плотностью и пространственным распределением населения. Журнал экологии животных, 50: 453–460. [5]
- ^ Hanski, I., Gyllenberg, M. 1997. Объединение двух общих закономерностей в распределении видов. Наука, 284: 334–336. [6]
- ^ He, F., Gaston, KJ 2003. Население, пространственная изменчивость и численность видов. Американский натуралист, 162: 366–375. [7]
- ^ Тейлор, LR 1961. Агрегация, дисперсия и среднее значение. Природа, 189: 732–735. [8]
- Перейти ↑ Hui, C., McGeoch, MA. 2007. Уловка «висящего хвоста» в соотношении занятости-изобилия. Экология, 14: 103–108. [9]
- Перейти ↑ Hartley, S., Kunin, WE. 2003. Масштабная зависимость редкости, риска исчезновения и приоритета сохранения. Биология сохранения, 17: 1559–1570.
- ^ Hui, C., McGeoch, MA, Reyers, B., le Roux, PC, Greve, M., Chown, SL 2009. Экстраполяция размера популяции на основе соотношения занятости и численности и модели масштабирования занятости. Экологические приложения, 19: 2038–2048. [10]
- Перейти ↑ Wilson, RJ., Thomas, CD., Fox, R., Roy, RD., Kunin, WE. 2004. Пространственные закономерности в распределении видов свидетельствуют об изменении биоразнообразия. Природа, 432: 393–396. [11]
- ^ Hasting, HM & Sugihara, G. (1993) Фракталы: Руководство пользователя по естественным наукам. Издательство Оксфордского университета.
- ^ Кунин, МЫ. 1998. Экстраполяция численности видов по пространственным масштабам. Наука, 281: 1513–1515.
- ^ Харт, Дж., Кинциг, А. П. и Грин, Дж. (1999) Самоподобие в распределении и численности видов. Science 294, 334–336. [12]
- ^ Hui, C. & McGeoch, MA (2007) Модель самоподобия для распределений частот занятости. Теоретическая популяционная биология 71: 61–70. [13]
- ^ Hui, C. & McGeoch, MA (2007) Моделирование распределения видов путем нарушения предположения о самоподобии. Ойкос 116: 2097–2107. [14]
- ^ Lennon, JJ, Kunin, WE, Hartley, S. & Gaston, KJ (2007) Модели распределения видов, масштабирование разнообразия и тестирование фракталов у южноафриканских птиц. В: Scaling Biology (D. Storch, PA Marquet & JH Brown, ред.), Стр. 51–76. Издательство Кембриджского университета.
- ^ Hui, C., McGeoch, MA & Warren, M. (2006) Пространственно явный подход к оценке видовой принадлежности и пространственной корреляции. Журнал экологии животных 75: 140–147. [15]
- ^ Хуэй, К. (2009) О схемах масштабирования пространственного распределения и ассоциации видов. Журнал теоретической биологии 261: 481–487. [16]
- ^ Мюррей, Николас Дж .; Кейт, Дэвид А .; Блэнд, Люси М .; Николсон, Эмили; Риган, Трейси Дж .; Родригес6,7,8, Джон Пол; Бедворд, Майкл (2017). «Использование размера диапазона для оценки рисков для биоразнообразия от стохастических угроз» . Разнообразие и распределения . 23 (5): 474–483. DOI : 10.1111 / ddi.12533 .CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
- ^ Мюррей, Николас (2017). «Глобальные сетки 10 x 10 км, подходящие для использования в оценках Красного списка экосистем МСОП (векторный и растровый формат)». Фигшер . DOI : 10.6084 / m9.figshare.4653439.v1 .