Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Пространственная экология изучает конечную распределительную или пространственную единицу, занимаемую видом . В конкретной среде обитания, разделяемой несколькими видами, каждый из видов обычно ограничен своей собственной микробиологической средой обитания или пространственной нишей, поскольку два вида на одной и той же общей территории обычно не могут занимать одну и ту же экологическую нишу в течение какого-либо значительного периода времени.

Обзор [ править ]

В природе организмы не распределены равномерно и не случайным образом , вместо этого они образуют некий пространственный узор . [1] Это происходит из-за различных энергозатрат, возмущений и взаимодействий между видами, которые приводят к пространственно неоднородным структурам или градиентам . Эти пространственные различия в окружающей среде создают разнообразие сообществ организмов, а также разнообразие наблюдаемых биологических и экологических явлений. [1] Существующий тип пространственного расположения может предполагать определенные взаимодействия внутри и между видами, такие как конкуренция , хищничество и размножение . [2]С другой стороны, определенные пространственные закономерности могут также исключать определенные экологические теории, которые ранее считались истинными. [3]

Хотя пространственная экология имеет дело с пространственными моделями, она обычно основана на данных наблюдений, а не на существующей модели . [2] Это потому, что природа редко следует установленному ожидаемому порядку. Чтобы правильно исследовать пространственный образец или популяцию, необходимо определить пространственный масштаб, в котором он встречается. В идеале это должно быть выполнено заранее с помощью эталонного пространственного исследования, которое определит, является ли модель или процесс в локальном, региональном или глобальном масштабе. Однако в реальных полевых исследованиях такое бывает редко из-за нехватки времени и финансирования, а также из-за постоянно меняющейся природы таких широко изучаемых организмов , как насекомые и дикие животные . [4]Имея подробную информацию об этапах жизни вида, динамике, демографии , перемещении, поведении и т. Д., Модели пространственной структуры могут быть разработаны для оценки и прогнозирования событий в местах без выборки. [2]

История [ править ]

Большинство математических исследований в области экологии в девятнадцатом веке предполагали равномерное распределение живых организмов в их среде обитания. [1] За последнюю четверть века экологи начали понимать, в какой степени организмы реагируют на пространственные закономерности в окружающей их среде. В связи с быстрым развитием компьютерных технологий в тот же период времени стали применяться более совершенные методы статистического анализа данных. [3] Кроме того, многократное использование изображений с дистанционным зондированием и географических информационных систем в определенной области привело к расширению анализа и идентификации пространственных закономерностей с течением времени. [4] Эти технологии также расширили возможности определения того, как деятельность человека повлияла на среду обитания животных и изменение климата . [5]Мир природы становится все более фрагментированным из-за деятельности человека; антропогенное изменение ландшафта оказало волновое воздействие на популяции диких животных, которые теперь, скорее всего, будут небольшими, ограниченными в распространении и все более изолированными друг от друга. Отчасти в ответ на это знание, а отчасти из-за все более сложных теоретических разработок, экологи начали подчеркивать важность пространственного контекста в исследованиях. Пространственная экология возникла из этого движения к пространственной ответственности; «постепенное введение пространственных вариаций и сложности в экологический анализ, включая изменения пространственных моделей с течением времени». [6]

Концепции [ править ]

Масштаб [ править ]

В пространственной экологии масштаб относится к пространственной протяженности экологических процессов и пространственной интерпретации данных. [7] Реакция организма или вида на окружающую среду специфична для определенного масштаба и может реагировать по-разному в большем или меньшем масштабе. [8] Выбор шкалы, соответствующей рассматриваемому экологическому процессу, очень важен для точного предположения и определения основной причины. [9] [10] Чаще всего экологические закономерности являются результатом множества экологических процессов, которые часто действуют в более чем одном пространственном масштабе. [11] За счет использования таких методов пространственной статистики, как геостатистика.и анализ основных координат соседних матриц (PCNM), можно идентифицировать пространственные отношения между организмами и переменными окружающей среды в нескольких масштабах. [8]

Пространственная автокорреляция [ править ]

Пространственная автокорреляция означает, что значения выборок, взятых близко друг к другу, с большей вероятностью будут иметь одинаковую величину, чем просто случайно. [7] Когда пара значений, расположенных на определенном расстоянии друг от друга, больше похожа, чем ожидалось случайно, пространственная автокорреляция считается положительной. Когда пара значений менее похожа, пространственная автокорреляция считается отрицательной. Обычно значения имеют положительную автокорреляцию на более коротких расстояниях и отрицательную автокорреляцию на больших расстояниях. [1] Это широко известно как первый закон географии Тоблера , резюмируемый как «все связано со всем остальным, но близлежащие объекты более связаны, чем удаленные объекты».

В экологии есть два важных источника пространственной автокорреляции, которые оба возникают из пространственно-временных процессов, таких как расселение или миграция : [11]

  • Истинная / внутренняя пространственная автокорреляция возникает в результате взаимодействия между людьми, находящимися в непосредственной близости. Этот процесс является эндогенным (внутренним) и приводит к тому, что люди пространственно соседствуют в виде фрагментов . [7] Примером этого может быть половое размножение , успех которого требует близости самца и самки этого вида.
  • Индуцированная пространственная автокорреляция (или «индуцированная пространственная зависимость ») возникает из-за реакции вида на пространственную структуру экзогенных (внешних) факторов, которые сами по себе пространственно автокоррелированы. [7] Примером этого может быть ареал зимнего обитания оленей, которые используют хвойные деревья для сохранения тепла и корма .

Большинство экологических данных демонстрируют некоторую степень пространственной автокорреляции в зависимости от интересующего экологического масштаба (пространственного разрешения). Поскольку пространственное расположение большинства экологических данных не является случайным, традиционные случайные выборки населения склонны переоценивать истинное значение переменной или предполагать значительную корреляцию там, где ее нет. [1] Это смещение можно исправить с помощью геостатистики и других более сложных статистических моделей. Независимо от метода, размер выборки должен соответствовать масштабу и используемому методу пространственной статистики, чтобы быть достоверным. [4]

Выкройка [ править ]

Пространственные закономерности, такие как распределение видов, являются результатом истинной или индуцированной пространственной автокорреляции. [7] В природе организмы не распределены ни равномерно, ни случайным образом. Окружающая среда пространственно структурирована различными экологическими процессами [1], которые в сочетании с поведенческой реакцией видов обычно приводят к:

  • Градиенты (тренды): постоянное изменение направления чисел на определенном расстоянии.
  • Пятна (комки) относительно однородная и однородная область, разделенная промежутками
  • Изменение шума (случайные колебания) не может быть объяснено с помощью модели

Теоретически любая из этих структур может иметь место в любом заданном масштабе. Из-за наличия пространственной автокорреляции в природе градиенты обычно встречаются на глобальном уровне, тогда как пятна представляют собой промежуточные (региональные) масштабы, а шум - на локальных масштабах. [11]

Анализ пространственных экологических моделей включает два семейства методов; [12]

  • Точечный анализ имеет дело с распределением людей в пространстве и используется для определения случайности распределения. [13] Он также описывает тип паттерна и делает выводы о том, какой процесс создал наблюдаемый паттерн. Квадратная плотность и методы ближайшего соседа являются наиболее часто используемыми статистическими методами.
  • Анализ структуры поверхности имеет дело с пространственно-непрерывными явлениями. После определения пространственного распределения переменных посредством дискретной выборки статистические методы используются для количественной оценки величины, интенсивности и степени пространственной автокорреляции, присутствующей в данных (таких как коррелограммы , вариограммы и перидограммы), а также для картирования количество пространственных вариаций.

Приложения [ править ]

Исследование [ править ]

Анализ пространственных тенденций использовался для исследования управления дикой природой, экологии пожаров, экологии популяций, экологии болезней, инвазивных видов, морской экологии и моделирования поглощения углерода с использованием пространственных отношений и закономерностей для определения экологических процессов и их воздействия на окружающую среду. Пространственные модели имеют разные экосистемные функции в экологии, например, повышенную продуктивность. [14]

Междисциплинарный [ править ]

Концепции пространственной экологии являются фундаментальными для понимания пространственной динамики популяций и экологии сообществ . Пространственная неоднородность популяций и сообществ играет центральную роль в таких экологических теориях, как преемственность , адаптация , стабильность сообщества, конкуренция , взаимодействия хищник-жертва , паразитизм и эпидемии . [1] Быстро развивающаяся область ландшафтной экологии использует в своих исследованиях основные аспекты пространственной экологии.

Практическое использование концепций пространственной экологии необходимо для понимания последствий фрагментации и потери среды обитания для диких животных. Понимание реакции вида на пространственную структуру дает полезную информацию в отношении сохранения биоразнообразия и восстановления среды обитания. [15]

Моделирование пространственной экологии использует компоненты дистанционного зондирования и географических информационных систем (ГИС).

Статистические тесты [ править ]

Для изучения таких отношений был разработан ряд статистических тестов.

Тесты, основанные на расстоянии [ править ]

R Кларка и Эванса [ править ]

Кларк и Эванс в 1954 г. [16] предложили тест, основанный на плотности и расстоянии между организмами. При нулевой гипотезе ожидаемое расстояние ( r e ) между организмами (измеренное как расстояние до ближайшего соседа) с известной постоянной плотностью ( ρ ) равно

Разницу между наблюдаемым ( r o ) и ожидаемым ( r e ) можно проверить с помощью Z-теста.

где N - количество измерений ближайшего соседа. Для больших выборок Z распределяется нормально. Результаты обычно выражаются в виде отношения: R = ( r o ) / ( r e )

Α Пилу [ править ]

Пиелу в 1959 году разработал другую статистику. [17] Она рассматривала вместо ближайших соседей расстояние между организмом и набором заранее выбранных случайных точек в пределах области отбора проб, снова предполагая постоянную плотность. Если популяция рассредоточена по территории случайным образом, эти расстояния будут равны расстояниям до ближайших соседей. Пусть ω будет отношением расстояний от случайных точек к расстояниям, вычисленным на основе вычислений ближайшего соседа. Α является

где d - постоянная общая плотность, а π имеет обычное числовое значение. Значения α меньше, равны или больше 1 указывают на однородность, случайность ( распределение Пуассона ) или агрегацию соответственно. Альфа может быть протестирована на предмет значительного отклонения от 1 путем вычисления тестовой статистики.

где χ 2 распределен с 2 n степенями свободы. n - количество отобранных организмов.

Монтфорд в 1961 году показал, что, когда оценивается плотность, а не известная константа, эта версия альфа имеет тенденцию переоценивать фактическую степень агрегации. Он представил исправленную формулировку, исправляющую эту ошибку. Существует широкий круг математических проблем, связанных с пространственными экологическими моделями, относящимися к пространственным моделям и процессам, связанным с хаотическими явлениями, бифуркациями и нестабильностью. [18]

См. Также [ править ]

  • Краевые эффекты
  • Пространственный анализ
  • Закон Тейлора

Ссылки [ править ]

  1. ^ a b c d e f g Legendre, P .; Фортин, М.-Дж. (1989). «Пространственная закономерность и экологический анализ». Экология растений . 80 (2): 107–138. CiteSeerX  10.1.1.330.8940 . DOI : 10.1007 / BF00048036 . S2CID  17101938 .
  2. ^ а б в Перри, Дж. А. М. Либхольд; М. С. Розенберг; Дж. Дунган; М. Мирити; А. Якомульская; С. Цитрон-Пусти (2002). «Иллюстрации и рекомендации по выбору статистических методов для количественной оценки пространственной структуры экологических данных» (PDF) . Экография . 25 (5): 578–600. DOI : 10.1034 / j.1600-0587.2002.250507.x .
  3. ^ a b Либхольд AM; Дж. Гуревич (2002). «Интеграция статистического анализа пространственных данных в экологию». Экография . 25 (5): 553–557. CiteSeerX 10.1.1.564.6946 . DOI : 10.1034 / j.1600-0587.2002.250505.x . 
  4. ^ а б в Тобин, ПК (2004). «Оценка пространственной автокорреляционной функции: последствия выборки динамических популяций в пространстве и времени». Экография . 27 (6): 765–775. CiteSeerX 10.1.1.505.4030 . DOI : 10.1111 / j.0906-7590.2004.03977.x . 
  5. ^ Кейт, Тимоти Х .; Оттар Н. Бьёрнстад; Филип М. Диксон; Стив Ситрон-Пуст (2002). «Учет пространственной закономерности при моделировании взаимодействий организм-среда». Экография . 25 (5): 616–625. DOI : 10.1034 / j.1600-0587.2002.250509.x .
  6. ^ Роквуд, Ларри Л. (2006). Введение в популяционную экологию . Малден, Массачусетс, США: Blackwell Publishing Ltd., стр. 108–110. ISBN 9781405132633.
  7. ^ a b c d e Фортин, Мари-Жозе; Марк Р. Т. Дейл (2005). Пространственный анализ: Руководство для экологов . Издательство Кембриджского университета. ISBN 978-0-521-80434-9.
  8. ^ a b Bellier, E .; П. Монестиз; Ж.-П. Дурбек; Ж.-Н. Кандау (2007). «Определение пространственных отношений в нескольких масштабах: основные координаты соседних матриц (PCNM) и геостатистические подходы». Экография . 30 (3): 385–399. DOI : 10.1111 / j.0906-7590.2007.04911.x .
  9. ^ Де, Кнегт; van Langevelde, F .; Coughenour, МБ; Скидмор, АК; де Бур, WF; Heitkönig, IMA; Нокс, Нью-Мексико; Slotow, R .; van der Waal, C .; Принс, HHT (2010). «Пространственная автокорреляция и масштабирование отношений между видами и средой». Экология . 91 (8): 2455–2465. DOI : 10.1890 / 09-1359.1 . PMID 20836467 . 
  10. ^ Wilschut, LI; Addink, EA; Хестербик, Япония; Heier, L .; Laudisoit, A .; Бегон, М .; Davis, S .; Дубянский ВМ; Бурделов, Л .; де Йонг, С.М. (2013). «Возможные коридоры и препятствия для распространения чумы в Центральной Азии» . Международный журнал географии здоровья . 12 (49): 49. DOI : 10,1186 / 1476-072X-12-49 . PMC 4228490 . PMID 24171709 .  
  11. ^ a b c Fortin, M.-J .; MRT Dale; Дж. Вер Хоэф (2002). «Пространственный анализ в экологии» (PDF) . Энциклопедия окружающей среды . 4 : 2051–2058.
  12. Перейти ↑ Legendre, P. (1993). «Пространственная автокорреляция: беда или новая парадигма?». Экология . 74 (6): 1659–1673. DOI : 10.2307 / 1939924 . ISSN 0012-9658 . JSTOR 1939924 .  
  13. ^ Wilschut, LI; Laudisoit, A .; Хьюз, штат Северная Каролина; Addink, EA; де Йонг, С.М.; Хестербик, Япония; Reijniers, J .; Eagle, S .; Дубянский ВМ; Бегон, М. (2015). «Пространственное распределение носителей чумы: анализ точечной структуры нор больших песчанок в Казахстане» . Журнал биогеографии . 42 (7): 1281–1291. DOI : 10.1111 / jbi.12534 . PMC 4737218 . PMID 26877580 .  
  14. ^ Rietkerk, M .; Ван де Коппель, Дж. (2008). «Формирование закономерностей в реальных экосистемах». Тенденции в экологии и эволюции . 23 (3): 169–175. DOI : 10.1016 / j.tree.2007.10.013 . PMID 18255188 . 
  15. ^ Коллиндж, SK (2001). «Пространственная экология и биологическая охрана: Введение». Биологическая консервация . 100 : 1-2. DOI : 10.1016 / s0006-3207 (00) 00201-9 .
  16. ^ Кларк, П.Дж.; Эванс, ФК (1954). «Расстояние до ближайшего соседа как мера пространственных отношений в популяциях». Экология . 35 (4): 445–453. DOI : 10.2307 / 1931034 . JSTOR 1931034 . 
  17. ^ Пиелу, EC (1959). «Использование расстояний от точки до растений в изучении закономерностей в популяциях растений». J Ecol . 47 : 607–613. DOI : 10.2307 / 2257293 . JSTOR 2257293 . 
  18. ^ Papadimitriou, Fivos (2010). «Математическое моделирование пространственно-экологических сложных систем: оценка» . География, окружающая среда, устойчивость . 1 (3): 67–80. DOI : 10.24057 / 2071-9388-2010-3-1-67-80 .

Внешние ссылки [ править ]

  • Spatial Ecology , содержит программное обеспечение для использования в пространственном экологическом анализе.
  • Программа исследований пространственной экологии в Хельсинкском университете
  • Лаборатория пространственной экологии в Университете Квинсленда
  • Ecography публикует рецензируемые статьи по пространственной экологии.
  • Национальный центр экологического анализа и синтеза Калифорнийского университета в Санта-Барбаре
  • Лаборатория пространственной экологии в Университете Аляски, Фэрбенкс
  • Википедия по пространственной экологии , онлайн-ресурсы для изучения пространственного экологического анализа и обработки данных с использованием программного обеспечения с открытым исходным кодом.