5.6. Рекомендации для анализа данных по разнообразию видов

Формирование выборок. По Э. Мэгарран [1992] анализируемые выборки должны быть репрезентативны, достаточно велики и одинаковы по объему, сформированы с соблюдением правил случайного отбора.

Графический анализ данных. Необходимо построение графиков рангового распределения обилий, которые позволят получить первое представление о модели распределения.

Проверка соответствия эмпирических данных теоретичес­кой модели. В тех исследованиях, где оценка разнообразия явля­ется основной задачей, часто бывает полезно формально оценить соответствие эмпирических распределений основным моделям ви­дового обилия, а результаты подтвердить с помощью критериев со­гласия, используя графики рангового распределения обилий и срав­нивая их с ожидаемым распределением. Этот прием представляет наибольший интерес, когда исследуемые сообщества подвергают­ся действию средового стресса.

Расчет индексов разнообразия. Видовое богатство и домини­рование рассчитываются по индексам Маргалефа и Бергера-Паркера. Легкость вычисления и интерпретации – их большое преиму­щество. Затем определяется параметр  логарифмического распре­деления. Это стандартная статистическая мера разнообразия. Вме­сто него можно использовать индекс Q. Для сравнения с результа­тами исследований других авторов бывает полезным определение индекса Шеннона.

Проверка статистических гипотез. Когда выборки представ­лены несколькими повторностями, для проверки значимости раз­личий между сообществами необходимо использовать дисперси­онный анализ. Если непосредственно сравниваются результаты двух исследований, важно использовать один и тот же индекс разнооб­разия. По этой причине более информативным может оказаться использование индекса Шеннона, а не поиск новых показателей, более приемлемых с теоретической и прикладной точек зрения.

5.7. Анализ бета-разнообразия: сравнение, сходство, соответствие сообществ

Бета-разнообразие характеризует степень различий или сход­ства ряда местообитаний или выборок с точки зрения их видово­го состава, а иногда и обилия видов. Этот термин был введен Уиттекером в 1960 году. Один из общих подходов к установлению бета-разнообразия – оценка изменений видового разнообразия вдоль средового градиента. Другой путь его определения – сравнение видового состава различных сообществ. Чем меньше общих ви­дов в сообществах или в разных точках градиента, тем выше бета-разнообразие. Этот путь используется в любых исследованиях, рассматривающих степень различий видового состава выборок, местообитаний или сообществ. Вместе с мерами оценки внутрен­него разнообразия местообитаний бета-разнообразие можно ис­пользовать, чтобы получить представление об общем разнообра­зии условий данной территории.

5.7.1. Показатели сходства, основанные на мерах разнообразия

Выделено 6 мер измерения бета-разнообразия на основе дан­ных по присутствию или отсутствию видов.

Мера Уиттекера описывается формулой:

,

где S – общее число видов, зарегистрированных в системе:  – среднее разнообразие выборок стандартного размера, измеряемое как видовое богатство.

Мера Коуди разработана для исследования изменений в сообществе птиц вдоль средового градиента:

,

где g(H) – число видов, прибавившихся вдоль градиента местообитаний, а l(H) – число видов, утраченное на том же трансекте.

Меры Ратледжа. Мера _R учитывает общее видовое богатство и степень совпадения видов:

,

где S – общее число видов во всех выборках, а r – число пар видов с перекрывающимся распределением.

Мера _I основана на теории информации и была упрощена для качественных данных и равного размера выборок:

,

где e_i – число выборок вдоль трансекта, в котором представлен i-й вид, _j – видовое богатство j - й выборки, а T =  e_i =  _{j .}

Мера _E – экспоненциальная форма _I:

_E = exp (_I) – 1.

Мера Уилсона и Шмиды _T включает те же элементы утраты (l) и добавления (g) видов, что и мера Коуди, но стандартизована на среднее видовое богатство выборок , входящее в меру Уиттекера:

_T = [g (H) + l(H)]/2 .

Все 6 критериев были оценены Мэгарран [1992] по 4-м критериям с целью определить лучший показатель:

1) число смен сообществ (выбраны 2 гипотетических градиента, один из которых однороден, т. е. вдоль всей его длины присутствуют одни и те же виды, а другой состоит из неперекрывающихся сообществ);

2) аддитивность (способность индекса давать ту же самую величину бета-разнообразия, независимо от того, высчитывается ли она по данным для двух концов градиента или по сумме значений бета-разнообразия, полученных внутри градиента. Например, при трех точках сбора (a, b, c):

 (a, c) = (a, b)+ (b, c);

3) независимость от степени разнообразия сообществ (бедное и богатое видами сообщество);

4) независимость от чрезмерного размера выборки.

Большинству критериев удовлетворяет мера Уиттекера _W.