Систематический или чисто случайный способ отбора образцов.

Если в определенном исследовании признано желательным применить систематический отбор, важно, чтобы была найдена такая схема размещения точек взятия образцов, которая обеспечила бы равномерный охват всей площади. В противном случае будет потеряно преимущество, достигаемое при применении этого метода. Однако это не всегда должным образом учитывают.

Например, Браун приводит такой пример: в одном исследовании участки, преимущественно прямоугольные, изучали путем заложения точек на равных расстояниях вдоль диагоналей площадки и вдоль линий, соединяющих середины противоположных сторон. В результате частота отбора образцов значительно увеличивалась к центру площадки; половина образцов была фактически отобрана на четверти площадки.

До сих пор мы рассматривали только чисто систематический или чисто случайный способы отбора образцов.

 Очевидно, что если требуется общая информация о составе растительности, как в различных прикладных исследованиях и при ее классификации, более подходящим из этих двух способов в большинстве случаев является случайный отбор. Напротив, систематический отбор, более пригоден, если исследователя интересует изменчивость в пределах одного участка. Однако не обязательно делать выбор между полностью случайным и полностью систематическим отбором. Существенной чертой случайного отбора, которая позволяет использовать дисперсию полученных данных в качестве основы пробы на значимость, является то, что каждая точка в пределах исследуемого участка имеет равный шанс быть представленной в образцах. Рандомизацию можно ограничить любым способом, но так, чтобы это свойство сохранялось.

Так, если разделить участок на несколько частей равной величины (но не обязательно одной и той же формы) и в пределах каждой части производить случайный отбор равного количества образцов, условие будет соблюдено. Если полученные части не сравнимы по величине с масштабом изменчивости растительности на данном участке, это не приведет к снижению точности по сравнению с обычным случайным отбором, даже если изменчивость растительности является периодической, и обеспечит увеличение точности, которое можно сравнить с увеличением точности при чисто систематическом отборе в тех случаях, когда оно действительно имеет место.

Теоретически наилучшие результаты будут достигнуты при возможно большем дроблении участка, чтобы в каждой получаемой части можно было взять только один образец. На практике должно соблюдаться равновесие между увеличением точности и возрастанием затрат труда на проложение большого количества разграничивающих линий. Такое увеличение точности при ограниченном случайном отборе по сравнению с полностью случайным было продемонстрировано в работах ряда авторов, например Пеханека и Стюарта в отношении урожая, Бурдо — в отношении численности и площади оснований и Гудолла — в отношении покрытия. Разделение участка на части имеет еще одно преимущество. После взятия образцов может выясниться, что участок следует рассматривать как два (или более) отдельных объекта. В этом случае оказывается возможным учесть наблюдения по отдельным объектам и получить для каждого из них среднюю оценку.

Действительно, особенно тогда, когда части имеют одинаковую конфигурацию, это расположение облегчает их оценку, позволяя сравнивать одну часть с другой.

Случайное расположение учетных квадратов или площадок другой формы достигается не так просто, как иногда думают. Нередко считают, что достаточно ходить по площадке, бросая квадрат через плечо, производя ту же операцию с закрытыми глазами или каким-либо другим способом, явно исключающим возможность сознательного выбора точного местоположения квадрата.

Оказывается весьма поучительным проделать подобную процедуру, фиксируя положение каждого квадрата. Если положение квадратов проанализировать на случайность, почти всегда обнаруживается, что пробы распределены по площади не случайно. Обычно некоторые части участка пропускают, а в тех из них, где производится отбор образцов, точки взятия образцов располагаются слишком правильно. Даже если исследуют очень небольшие площадки (несколько десятков квадратных дециметров), причем квадраты стараются разбрасывать по большей площади, исключая те, которые попадают за границы площадки, трудно бывает избежать постоянного повышения частоты проб в центре площадки.

Поэтому дополнительная затрата сил на применение более объективного метода рандомизации, как правило, оправдывает себя. Легче всего это сделать, проложив две перпендикулярные прямые, приняв их за оси координат (в случае прямоугольных площадок для этого удобно использовать две смежные стороны) и применяя далее пары случайных чисел, чтобы наметить места взятия каждого образца. При измерении расстояний от осей до мест взятия образцов не требуется особой точности: на больших площадках достаточно отмерить это расстояние шагами. Последовательности случайных чисел легко получить по соответствующим таблицам.

Целью детального исследования участка может быть не сравнение с другими участками, а изучение изменений в его растительности в течение некоторого периода.

Обычно в таких случаях отбирают необходимую серию образцов в начале периода, предпочтительно пользуясь какой-либо схемой ограниченной рандомизации, а другую серию — в конце периода, используя ту же схему. Гудолл указывает, что, если в начале и конце периода берут пробы в одних и тех же точках (в описанном им случае применяли точечные площадки), значительная часть ошибки выборочного обследования, получаемой для отдельных точек, при оценке изменения устраняется.

Он приводит данные по изменению процента покрытия за год, полученные с помощью постоянных точечных площадок и площадок, расположенных при вторичном обследовании заново. По данным для 8 видов (с учетом процента непокрытой растениями площади) во всех случаях, кроме одного, дисперсия различия оказалась меньше для постоянных точек (в большинстве случаев намного); для одного вида она составила менее чем одну пятую соответствующей величины, полученной при вторичном заложении точек в новых местах. Важно, что отметка точек наблюдений производилась без нарушения растительности; ставить колышек в месте взятия пробы нежелательно — лучше фиксировать положение точки, отмеряя расстояние от двух поставленных невдалеке друг от друга колышков.

Гудолл отмечает, что если необходимо произвести несколько последовательных серий наблюдений, то при работе с фиксированными точками отбора образцов может возникнуть затруднение, состоящее в том, что последовательные изменения в одной точке могут обнаруживать корреляцию. Неизвестно, насколько это характерно для естественной растительности, но такую возможность, безусловно, следует принять во внимание. Затруднение может быть преодолено, если в конце первого периода брать образцы во втором ряду точек, используя их затем для оценки изменений за второй период и т. д., т. е. пробы в точках А берут в первый срок, в точках А и В — во второй, в точках В и С — в третий и т. д.

Остается сделать еще одно общее замечание относительно процедуры отбора образцов, прежде чем перейти к различным количественным характеристикам растительности.

В работах большого масштаба может принимать участие большое количество исполнителей. Существование различных степеней ошибки у разных наблюдателен при субъективной оценке растительности, о чем говорилось в гл. 1, хорошо известно. Часто забывают, однако, что ошибка, имеющая место при субъективной оценке, может наблюдаться и у исследователей, применяющих объективные методы. Для большинства характеристик и способов отбора образцов эта ошибка, по-видимому, не играет существенной роли, если только при исследовании не имеют значения мелкие различия.

Эллисон обнаружил значительное различие между оценками покрытия (от 17 до 22%, по 2400 точкам) злака ВисЫоё dactyloides, полученными разными наблюдателями, использовавшими рамку с иглами, которую они ставили в одном положении, но опускавшими иглы каждый раз заново. Гудолл на основании опытов, сходных с описанным, в которых, однако, иглы оставляли для всех наблюдателей в одном положении, установил, что частично ошибка была обусловлена движением игл и что исследователи, имеющие уже опыт в применении этого метода, смогут достичь значительно более сходных результатов. Однако даже в этих условиях, хотя наблюдатели А и В получили одинаковые оценки для всех изучавшихся видов, наблюдатель С дал существенно более выеокие оценки, чем наблюдатели А и J5, для двух видов и более низкую оценку для третьего.

При оценке покрытия в решение этого вопроса привносится субъективный фактор, когда нужно решить, коснулась ли игла растения или нет. В случаях с другими характеристиками можно ожидать подобный же эффект — например, при решении вопроса, находится ли в пределах площадки особь, расположенная на ее границе. Подобным же образом субъективный фактор играет роль, когда нужно определить, достигла ли пазушная почка, начавшая расти, достаточного развития, чтобы считать ее новым побегом. При развернутых исследованиях, в которых участвует большое количество людей, особенно если эти исследования продолжаются достаточно долго, исполнителям имеет смысл время от времени сверять свои оценки на одних и тех же объектах.

Если обнаруживаются постоянные различия одного и того же знака, можно рассчитать поправки, позволяющие производить прямое сравнение оценок.

Если на одном участке территории работают несколько наблюдателей, безусловно полезно разделить между ними работу по взятию проб таким образом, чтобы индивидуальная ошибка включалась в ошибку отбора образцов, а не в различия между площадками и участками. Например, если два наблюдателя ведут учет на некотором числе площадок, желательно, чтобы каждый из них взял половину образцов на каждой площадке, но не все образцы на половине площадок.

Вряд ли нужно специально подчеркивать важность предварительной разработки всех деталей процедуры отбора образцов, которую предполагается применить в исследовании с участием нескольких наблюдателей, так как даже небольшие отклонения отдельных наблюдателей от принятого метода могут снизить сравнимость их данных.

Поделиться:
Добавить комментарий