Исследование особенностей распределения растений в пределах сообщества.

Любое точное исследование особенностей распределения растений в пределах сообщества отнимает намного больше времени, чем непосредственное определение численности, так что не может возникать никакого вопроса о такого рода исследованиях до определения численности. Наиболее надежным методом в связи с этим представляется использование для определения численности учетных площадок наименьшей величины, допускаемой соображениями удобства или какими-либо другими соображениями.

Долгое время было принято использовать квадратные пробные площадки, и многие геоботаники, видимо, никогда не задумывались о сравнении эффективности этой формы площадки с эффективностью других возможных форм. Клэпэм показал в одном частном случае, что при использовании прямоугольных полос дисперсия ниже, чем при использовании квадратов, и что она минимальна, т. е. эффективность определения среднего значения максимальна, когда полосы располагаются перпендикулярно границам между явно различными частями изучаемого участка. Этот вывод подтвердился для различных сообществ.

Он не может быть применен к случаям строго случайного распределения, где сохраняется зависимость стандартного отклонения только от числа подсчитываемых экземпляров, а его всеобщее распространение само по себе свидетельствует о распространенности неслучайного распределения растительности. Легко видеть, почему описанные нами выше факты наблюдаются при неслучайном распределении; ведь удлиненная учетная площадка с большей вероятностью охватит несколько участков с различной численностью, из которых слагается популяция. Клэпэм также указывал на большую простоту работы в поле с полосами, чем с квадратами, ибо в первом случае исключается вытаптывание одной части участка при проведении подсчетов на другой и облегчается деление участка на части.

Слишком большое удлинение полос, однако, связано с увеличением краевого эффекта, сходного с тем, который наблюдается при использовании очень мелких квадратов; окончательно вопрос о форме учетной площадки нужно решать, учитывая формы роста исследуемого вида [1].

Стремление свести к минимуму дисперсию — одно из соображений, определяющих выбор размера учетной площадки, но имеются также и другие соображения.

Первое из них — практическое, ибо, чем меньше площадка, тем больше длина границ площадок на единицу площади и соответственно больше возможность значительного краевого эффекта в результате того, что наблюдатель постоянно учитывает особи, не находящиеся в пределах площадки, или делает обратную ошибку. По одной этой причине, особенно если особь изучаемого вида занимает большую площадь или имеет нечеткие границы на уровне почвы, желательно, чтобы учетная площадка имела не слишком малые размеры.

Второе соображение менее очевидно как и предыдущее, оно применимо в равной мере к популяциям со случайным и неслучайным распределениями. Рассмотрим сначала популяцию первого типа, в которой числа особей в квадрате подчиняются пуассоновскому распределению. Показывает распределение выборок по числу особей на квадрат (0,1, 2 и т. д.) при разных средних. Как видно из графиков, для низких величин среднего кривая распределения резко асимметрична. Однако обычные статистические приемы сравнения средних основаны на допущении, что сравниваемые образцы взяты из популяций, подчиняющихся нормальному распределению, в которых дисперсии независимы от средних. Пуассоновское распределение не удовлетворяет ни одному из этих условий.

По мере увеличения среднего форма кривой распределения приближается к нормальной, но условие независимости дисперсии еще не соблюдается. Эти трудности можно устранить, если среднее достаточно велико (значительно больше 1), проведя соответствующее преобразование; его следует всегда делать, прежде чем производить испытания на значимость различия средних значений для двух популяций со случайным распределением. Для пуассоновского распределения это преобразование состоит в подстановке вместо числа, полученного на каждой учетной площадке, его квадратного корня.

Пуассоновское распределение прн различных средних

Пуассоновское распределение при различных средних.

Если величина среднего меньше 10, такая подстановка может исказить результаты; более подходящим преобразованием в этом случае будет А +0,5, где А — наблюдаемое число; этим преобразованием следует пользоваться во всех случаях, когда какая-либо из сравниваемых величин не достигает 10.

Сравнение пуассоновского распределения при среднем, равном 9

Сравнение пуассоновского распределения при среднем, равном 9, с нормальным распределением (пунктирная кривая), когда н среднее н дисперсия равны 9.

Когда индивидуумы распределены группами, асимметрия кривой распределения для малых величин среднего выражена еще сильнее, но зависимость дисперсии от среднего оказывается меньшей благодаря действию различных факторов, определяющих характер размещения особенно на разных участках. Если применение учетной площадки подходящей величины обеспечивает соответствующую величину средних, степень асимметрии обычно бывает не столь велика, чтобы исказить результат пробы на значимость.

Таким образом, при выборе величины учетной площадки нужно добиваться получения кривой распределения, более или менее близкой к симметричной.

Практически это можно выразить таким правилом: следует выбирать такую величину квадрата, при которой квадратов, не содержащих изучаемого вида, будет не больше, чем квадратов с одним индивидуумом. Прежде чем делать сравнения, необходимо внимательно рассмотреть данные, чтобы выяснить, не наблюдается ли резкой асимметрии каких-либо выборок или пропорциональности между их дисперсиями и средними значениями. Если подобные явления наблюдаются, следует провести указанное выше преобразование данных.

Таким образом, факторы, влияющие на точность среднего при определении численности в поле, весьма разнообразны н сложны, так что теоретическое отношение между числом подсчитанных особей и точностью для случайных популяций имеет небольшую практическую ценность.


[1] Майерс и Челмен утверждали, что на одной и той же площадке в кустарниковом сообществе с Leptospermum прямоугольники дают большую дисперсию, чем квадраты, однако проведенный им анализ фактически показывает, что при использовании квадратов дисперсия была большей.

Поделиться:
Добавить комментарий