?

Log in

No account? Create an account

Podani, Schmera, 2011
covtoc
basil_yakimov
Podani J., Schmera D., 2011. A new conceptual and methodological framework for exploring and explaining pattern in presence – absence data // Oikos. 120: 1625–1638.
Авторы предлагают новый концептуальный каркас для разложения разнообразия в матрице присутствия/отсутствия видов. В основе подхода лежат разложения общего числа видов (γ-разнообразия) в парах выборок (сообществ) на три пары аддитивных компонент: (1) сходство (число общих видов, a) и несходство (суммарное число уникальных видов, b+c), оно же β-разнообразие, оно же оборот видов (species turnover); (2) различие (|b-c|) и сходство (a + 2min(b,c)) видового богатства; (3) замена видов (species replacement, 2min(b,c)) и вложенность (a + |b-c|). Отнормировав эти компоненты на общее видовое богатство в паре выборок (a+b+c) можно получить относительные компоненты.
При суммировании первых компонент из трех пар получится единица, аналогично при суммировании вторых компонент получится двойка. Для визуализации таких данных предлагается так называемый симплексный подход. Получаемая графическая иллюстрация представляет собой равносторонний треугольник, вершины которого соответствуют первым компонентам в парах, а стороны – вторым компонентам, причем сторона «парной» компоненты противолежит соответствующей вершине. Точка с тремя первыми компонентами, равными 0.333, соответствует центру треугольника, вершины – ситуациям, когда одна из компонент равна единице, а две другие нулю, середины сторон – ситуациям, когда две компоненты равны 0.5, а третья нулю. Полученный таким образом график авторы называют SDR-симплексом по обозначению вершин (Similarity – сходство, richness Difference – различия в видовом богатстве, species Replacement – замена видов).
В дополнение к симплексным графикам авторы предлагают также использовать усредненные данные для всех пар выборок и приводят соответствующие формулы.
Новый подход иллюстрируется на примере искусственных матриц (с разной степенью вложенности, компартментацией и т.п.), а также на 15 эмпирических примерах.
К статье прилагается программка, которая считает предложенные индексы для матриц в текстовом формате. К сожалению, сама программа исполнена в виде exe-файла без исходников, так что использовать ее можно исключительно в ручном режиме.
Предлагаемый подход представляется мне очень интересным и перспективным средством визуализации паттернов структуры сообщества. Очевидно наиболее слабым местом опять является терминология: насколько корректно отождествлять соответствующие компоненты с β-разнообразием и вложенностью. В случае с вложенностью позиция наиболее слабая. Здесь фактически предложен еще один из череды индексов вложенности, не самым очевидным образом соотносящийся с самой концепцией вложенности. Второй слабостью является отсутствие на данный момент предложений по статистическому анализу соответствующих компонент, но это отмечается и самими авторами как направление для дальнейшей работы.