Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Közösségek: diverzitás, fajtelítődés. „Diversity is a deceptive concept. Magurran (1991) likens the concept of diversity to an optical illusion; the more.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Közösségek: diverzitás, fajtelítődés. „Diversity is a deceptive concept. Magurran (1991) likens the concept of diversity to an optical illusion; the more."— Előadás másolata:

1 Közösségek: diverzitás, fajtelítődés

2 „Diversity is a deceptive concept. Magurran (1991) likens the concept of diversity to an optical illusion; the more it is examined, the less clear it becomes.” (P. Shaw)

3 Vázlat Diverzitási típusok Faj-abundancia görbék Diverzitási indexek Alkalmazhatóság…

4 Miért kvantifikáljuk a (bio)diverzitást? Kezdetben, Nagyobb diverzitás, = Ökológiai rendszerek nagyobb stabilitása* Napjainkban, Becsülni és követni a változásokat *MacArthur, R Fluctuations of animal populations and a measure of community stability. Ecology 35:

5 Hogyan mérhetjük a (bio)diverzitást? Funkcionális kategóriák –közösségek, fajok, gének Elméleti kategóriák* –Alpha –Béta –Gamma * Whittaker, R.H Vegetation of the Siskiyou Mountains, Oregon and California. Ecol. Mono. 30:

6 Faj gazdagság „Fajgazdagság = biodiverzitás” Összes fajok (adott taxon) száma egy adott élőhelyen. (-) extrémen érzékerny a ritka fajokra (-) A fajlista robusztussága – „több minta - több faj” Megoldás: Bootstrapping, Fajtelítődés.

7 - A pontos fajszámbecslés fontos mert ezek képezik számos ökológiai modell alapján, melyek gyakorlati természetvédelemnek szolgáltatnak információkat - A fajgazdagság becsült, nem pedig mért, számos hibaforrás lehet (Gotelli and Colwell 2001) - Két gyakori megközelítés: egyed alapú becslés, minta alapú becslés. Lokális fajgazdagság kvantifikálása

8 egyed alapú becslés:válassz random egy fát, és jegyezd fel a fafajokat sorrendben fáról fára minta alapú becslés (egyszerűbb és gyakoribb…): jelölj ki egy mintavételi helyet – összes fa faj + egyedszáma – további mintavételi helyek Az ismétlési egységek különbségei (egyedek vs. minták egyedei) Hatással vannak a fajszám alakulására Téglalap alakú kvadrátban 25 % több fajt találunk mint egy négyzet alakúban ugyanazon területen (Condit et al. 1996) Miért? Hány fafaj van egy erdőben?

9

10 A diverzitás (mintázat) „felfedezése” Fisher (1943) szerint nem létezik olyan közösség ahol az egyedek egyenlő arányban vannak jelen, ellenben néhány faj általában tömeges és a fajok nagy része alacsony egyedszámban van jelen. Ez a megfigyelés vezetett a faj-abundancia modellek kialakulásához (including May’s (1975) lognormal faj- abundancia modellje) Habár a faj-abundancia adatok gyakran valamilyen eloszlási típusba (normál, poisson, stb.) osztályba soroltak, a diverztiást általában négy fontosabb faj-abundancia modellel vizsgálják (log normal, geometrikus, logaritmikus, MacArthur-féle törött pálca modell)

11 Ökológiai rendszerek diverzitásának két arca: fajszám (=gazdagság) egyenletesség Rendzser, N=30, S=3. - Melyik a diverzebb? Sp. A 10 Sp. B 10 Sp. C 10 Sp. A 1 Sp. B 1 Sp. C 28 A 10 B2B2 C3C3 D1D1 E1E1 F1F1 Ezzel mi van?

12 Egyenlő diverzitás? N=16; S=4 Habitat 1 (alacsony diverzitás) Habitat 2 (magas diverzitás)

13 Diverzitási típusok α, ß és γ α - diverzitás, szervezetek diverzitása egy élőhelyen vagy mintán belül, - diverzitási indexek, rang-abundancia modellek ß - diverzitás, is az alfa diverzitás növekedésének becslésére szolgáló index, új élőhelyek bevonásával, tehát fajkicserélődési ráta egy térbeli grádiens mentén γ – diverzitás, teljes diverzitás (fajgazdagság) tájképi szinten

14 Diverzitás még…. Skála: a három megközelítés inherens módon skálafüggő mikro-, makrohabitat, tájképi szintű hatások Skála/vektor: α és γ diverzitás skaláris mennyiségek: Pl.: egyszerű számmal megadhatóak. ß - diverzitás egy vektor: irányultsága és nagysága megadható

15 Bootstrapping Fajelőfordulás és növekvő mintaelem szám viszonya Hány fajunk lenne, ha a végtelen sok mintát gyűjtünk – egy adott élőhely becsült fajgazdagsága Interpoláció – eltérő intenzitással mintázott élőhelyek összehasonlítása Extrapoláció – mennyit kellene még gyűjteni a maximális S-ig? fajszám mintaszám

16 fajtelítődés Eltérő intenzitással mintázott élőhelyek összehasonlítása Pl.: mekkora lenne a fajszám ha egy 1000 mintánk lenne minden időpontból? ES(m)=Σ(1-(1-p i ) m ) S i=1

17 Rang dominancia görbék - A relatív gyakoriság vizuális prezentációja Y tengely - log(denzitás) X tengely - a denzitás alapján

18

19 A ritkaságról… P i – relatív gyakoriság, vagy ritkaság?! R(i,p) – átlagos ritkaság (Patil&Taillie, 1977, 1979, 1982) D: Γ → R, D(p):= p i R(i,p) Σ i=1 S

20 Egyszerű szám, mely leírja a diverzitást, figyelembevéve a fajok relatív gyakoriságait - eltérő érzékenység Diverzitási indexek PinPin i=1 Σ 1/ (1-n) i=S mikor n = 0 akkor S n=1, Shannon index n=2, Simpson index. n=3,.. Magas érték – ritka fajok alulbecslése

21 A Simpson diverzitás Annak a valószínűsége, hogy két random módon választott egyed külön fajhoz tartozik. –Egy faj van jelen, p = 1.0 –Ha minden minta különböző fajt tartalmaz, p = 0.0 DQ = 1 -  i pi × pi

22 i faj fogási valószínűsége = p i. i faj dupla fogási valószínűsége = p i * p i. n faj dupla fogási valószínűsége = p(sp1) + p(sp2)… +p(spN) =  i p i * p i 0 = teljesen különböző, 1 = homogén

23 Sp. A 10 p = 1/3 Sp. B 10 p=1/3 Sp. C 10 p = 1/3 Sp. A 1 p=1/30 Sp. B 1 p = 1/30 Sp. C 28 p = 28/30 D = 1-(1/9 + 1/9 + 1/9) = D = 1-(1/ / /900) = 14/900 = Példa kvadratikus DQ

24 A Shannon (or Shannon- Wiener) diverzitás HS = -  i [p i *log(p i )] -Fajszáma és egyenletességre érzékeny - legmagasabb érték, mikor a közösség teljesen egyenletes E = H / log(S). E = 1 teljes egyenletesség, E  0 dominancia

25 Sp. A 10 p = 1/3 Sp. B 10 p=1/3 Sp. C 10 p = 1/3 Sp. A 1 p=1/30 Sp. B 1 p = 1/30 Sp. C 28 p = 28/30 H 10 = - 3*(log 10 (1/3)*1/3) = -3*(log 10 (1/3)*1/3) = E = H / log(3) = 1, H 10 = 1/30*log 10 (1/30) + 1/30*log 10 (1/30) + 28/30*log 10 (28/30) = E = H / log(3) = Példa Shannon diverzitás - HS

26 fajtelítődés Eltérő intenzitással mintázott élőhelyek összehasonlítása Pl.: mekkora lenne a fajszám ha egy 1000 mintánk lenne minden időpontból? ES(m)=Σ(1-(1-p i ) m ) S i=1

27 Egyéb diverzitások.. The Berger-Parker Index HR = N max /N The Brillouin index HB = ln(N!) - Σln(n i !) N Diverzitási rendezések…. – eltérő érzékenységek kiküszöbölése

28

29 β - diverzitás - Térbeliség - Direct grádiens elemzések - Whittaker féle β –diverzitás

30 Számít-e a diverzitás? Diverzitás – stabilitás hipotézis. (megkérdőjelezhető, valószínűleg, egy hosszú életű parafrázis) Diverzitás - stabilitás hipotézis: a változatos ökológiai rendszerek hatékonyabbak(John Lawton’s Ecotrans) A diverzitás hatással van a gyakorlati természetvédelemre: Ok, de néha ellenmondás a diverzitás és természetvédelmi prioritások között


Letölteni ppt "Közösségek: diverzitás, fajtelítődés. „Diversity is a deceptive concept. Magurran (1991) likens the concept of diversity to an optical illusion; the more."

Hasonló előadás


Google Hirdetések