空間生態学

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空間生態学は、が占める最終的な分布または空間単位を研究します。いくつかの種が共有する特定の生息地では、同じ一般的な領域内の2つの種が通常、かなりの期間 同じ生態学的ニッチを占めることができないため、各種は通常、独自の微小生息地または空間ニッチに限定されます。

概要

自然界では、生物は均一にランダムにも分布しておらず、代わりにある種の空間パターンを形成しています。[1]これは、さまざまなエネルギー入力、外乱、および種の相互作用が原因で、空間的に斑状の構造または勾配が生じます。環境におけるこの空間的変動は、生物の群集、ならびに観察された生物学的および生態学的事象の多様性に多様性を生み出します。[1]存在する空間配置のタイプは、競争捕食繁殖など、種内および種間の特定の相互作用を示唆している可能性があります。[2]一方、特定の空間パターンは、以前は真実であると考えられていた特定の生態系理論を除外する場合もあります。[3]

空間生態学は空間パターンを扱いますが、それは通常、既存のモデルではなく観測データに基づいています。[2]これは、自然が設定された期待される順序に従うことはめったにないためです。空間パターンまたは母集団を適切に調査するには、それが発生する空間範囲を検出する必要があります。理想的には、これは、パターンまたはプロセスがローカル、リージョナル、またはグローバルのいずれのスケールであるかを判断するベンチマーク空間調査を介して事前に達成されます。しかし、これは実際のフィールド調査ではまれです。これは、時間と資金が不足していることと、昆虫野生生物などの広く研究されている生物の性質が絶えず変化しているためです。[4]種のライフステージ、ダイナミクス、人口統計、動き、行動などに関する詳細な情報を使用して、空間パターンのモデルを開発し、サンプリングされていない場所でのイベントを推定および予測することができます。[2]

歴史

19世紀の生態学におけるほとんどの数学的研究は、生息地に生物が均一に分布していることを前提としていました。[1]過去四半世紀で、生態学者は、生物が環境の空間パターンにどの程度反応するかを認識し始めました。同じ時期のコンピュータ技術の急速な進歩により、統計データ分析のより高度な方法が使用されるようになりました。[3]また、特定の地域でリモートセンシングされた画像と地理情報システムを繰り返し使用することで、時間の経過とともに空間パターンの分析と識別が向上しました。[4] これらの技術はまた、人間の活動が動物の生息地や気候変動にどのように影響したかを判断する能力を高めました。[5]自然界は人間の活動のためにますます細分化されています。人為的な景観の変化は、野生生物の個体数に波及効果の影響を及ぼしました。野生生物の個体数は、現在は小さく、分布が制限されており、互いに孤立している可能性が高くなっています。部分的にはこの知識への反応として、そして部分的にはますます洗練された理論的発展のために、生態学者は研究における空間的文脈の重要性を強調し始めました。空間生態学は、空間的説明責任へのこの動きから生まれました。「時間の経過に伴う空間パターンの変化を含む、生態学的分析への空間的変動と複雑さの漸進的な導入」。[6]

コンセプト

スケール

空間生態学では、スケールは生態学的プロセスの空間的範囲とデータの空間的解釈を指します。[7]環境に対する生物または種の反応は特定の規模に特有であり、より大きなまたはより小さな規模で異なって反応する可能性があります。[8]問題の生態学的プロセスに適切な尺度を選択することは、根本的な原因を正確に仮定して決定する上で非常に重要です。[9] [10]ほとんどの場合、生態学的パターンは複数の生態学的プロセスの結果であり、多くの場合、複数の空間スケールで機能します。[11]地球統計学などのそのような空間統計手法の使用を通じて隣接行列の主座標分析(PCNM)を使用すると、生物と環境変数の間の空間的関係を複数のスケールで特定できます。[8]

空間的自己相関

空間的自己相関とは、互いに近くで採取されたサンプルの値が、偶然だけの場合よりも同様の大きさを持つ可能性が高いことを指します。[7]特定の距離にある値のペアが偶然に予想されるよりも類似している場合、空間的自己相関は正であると言われます。値のペアがあまり類似していない場合、空間的自己相関は負であると言われます。値は、短い距離では正の自己相関があり、長い距離では負の自己相関があるのが一般的です。[1]これは一般に、地理学の第一法則として知られており、「すべてが他のすべてに関連しているが、近くのオブジェクトは遠くのオブジェクトよりも関連している」と要約されています。

生態学では、空間的自己相関の2つの重要な原因があり、どちらも分散移動などの時空間プロセスから生じます[11]

  • 真の/固有の空間的自己相関は、近接して位置する個人間の相互作用から生じます。このプロセスは内因性(内部)であり、結果として、個体は斑状に空間的に隣接します。[7]この例は有性生殖であり、その成功には種のオスとメスの近さが必要です。
  • 誘発された空間的自己相関(または「誘発された空間的依存性」)は、それ自体が空間的自己相関である外因性(外部)因子の空間構造に対する種の応答から生じます。[7]この例としては、冬の生息域である鹿があります。これは、保温と飼料に針葉樹を使用します。

ほとんどの生態学的データは、関心のある生態学的スケール(空間分解能)に応じて、ある程度の空間的自己相関を示します。ほとんどの生態学的データの空間配置はランダムではないため、従来のランダムな母集団サンプルは、変数の真の値を過大評価するか、変数がない場合に有意な相関を推測する傾向があります[1] このバイアスは、地球統計学やその他のより統計的に高度なモデルを使用することで修正できます。方法に関係なく、サンプルサイズは、有効であるために使用されるスケールと空間統計法に適切である必要があります。[4]

パターン

種の分布などの空間パターンは、真のまたは誘導された空間的自己相関の結果です。[7]自然界では、生物は均一にもランダムにも分布していません。環境は、さまざまな生態学的プロセスによって空間的に構造化されており[1]、種の行動反応と組み合わせると、一般的に次のようになります。

  • 勾配(傾向)特定の距離にわたる数の安定した方向変化
  • パッチ(塊)は、ギャップによって分離された比較的均一で均質な領域です。
  • モデルでは説明できないノイズ(ランダムな変動)の変動

理論的には、これらの構造のいずれかが任意のスケールで発生する可能性があります。空間的自己相関が存在するため、自然界では一般に勾配がグローバルレベルで見られますが、パッチは中間(地域)スケールを表し、ノイズはローカルスケールで表されます。[11]

空間生態学的パターンの分析は、2つの方法ファミリーで構成されています。[12]

  • 点パターン分析は、空間を介した個人の分布を扱い、分布がランダムであるかどうかを判断するために使用されます。[13]また、パターンのタイプについて説明し、どのようなプロセスが観察されたパターンを作成したかについて結論を導き出します。Quadrat-densityと最近傍法は、最も一般的に使用される統計的方法です。
  • 表面パターン分析は、空間的に連続した現象を扱います。変数の空間分布が離散サンプリングによって決定された後、統計的手法を使用して、データ(コレログラム、バリオグラム、ペリドグラムなど)に存在する空間的自己相関の大きさ、強度、および範囲を定量化し、空間的変動の量。

アプリケーション

調査

空間的傾向の分析は、野生生物管理火災生態学個体群生態学病気生態学侵入種海洋生態学、および生態学的プロセスと環境への影響を決定するための空間的関係とパターンを使用した炭素隔離モデリングの研究に使用されています。空間パターンは、生産性が向上した例として、生態系で機能するさまざまな生態系を持っています。[14]

学際的

空間生態学の概念は、人口コミュニティ生態学の空間ダイナミクスを理解するための基本です。個体群と群集の空間的不均一性は、遷移適応、群集の安定性、競争捕食者と被食者の相互作用寄生疫病などの生態学的理論において中心的な役割を果たします。[1]急速に拡大している景観生態学の分野は、その研究において空間生態学の基本的な側面を利用しています。

空間生態学の概念の実用化は、野生生物の断片化と生息地喪失の結果を理解するために不可欠です。空間構造に対する種の反応を理解することは、生物多様性の保全と生息地の回復に関して有用な情報を提供します。[15]

空間生態学モデリングは、リモートセンシングおよび地理情報システム(GIS)のコンポーネントを使用します。

統計的検定

このような関係を研究するために、多くの統計的検定が開発されました。

距離に基づくテスト

クラークとエバンスのR

クラークとエバンスは1954年に[16]、生物間の密度と距離に基づいたテストを提案しました。帰無仮説の下では、既知の一定密度(ρ )を持つ生物間の予想距離(r e )(最も近い隣人の距離として測定)は 次のようになります。

観測値( r o)と期待値(r e )の差は、Z検定で検定できます。

ここで、Nは最近傍測定の数です。大きなサンプルの場合、 Zは正常に分布します。結果は通常、比率の形式で報告されます:R =(r o)/(r e

ピエルーのα

1959年にピエルーは別の統計を考案しました。[17]彼女は、最近傍の代わりに、生物とサンプリング領域内の事前に選択されたランダムな点のセットとの間の距離を考慮しました。これも一定の密度を想定しています。人口がその地域にランダムに分散している場合、これらの距離は最近傍距離に等しくなります。ωランダムポイントからの距離と最近傍計算から計算された距離の比率とします。α_

ここで、dは一定の共通密度であり、πは通常の数値です。αの値が1未満、1以上、または1より大きい場合は、それぞれ均一性、ランダム性(ポアソン分布)、または集約を示します。検定統計量を計算することにより、アルファを1からの有意な偏差について検定できます。

ここで、χ2は2n自由度で分布しています。nここにサンプリングされた生物の数があります。

1961年のモンフォードは、既知の定数ではなく密度を推定すると、このバージョンのアルファは実際の凝集度を過大評価する傾向があることを示しました。彼は、このエラーを修正する改訂された定式化を提供しました。混沌とした現象、分岐、不安定性に関連する空間パターンとプロセスに関連する、空間生態系モデルに関連する幅広い数学的問題があります。[18]

も参照してください

参考文献

  1. ^ a b c d e f g Legendre、P。; フォーティン、M.-J。(1989)。「空間パターンと生態学的分析」。植物生態学80(2):107–138。CiteSeerX10.1.1.330.8940 _ 土井10.1007 / BF00048036S2CID17101938 _
  2. ^ a b c ペリー、JN; AM Liebhold; MSローゼンバーグ; J.ダンガン; M.ミリティ; A.ヤコムルスカ; S. Citron-Pousty(2002)。「生態学的データの空間パターンを定量化するための統計的手法を選択するための図とガイドライン」(PDF)エコグラフィー25(5):578–600。土井10.1034 /j.1600-0587.2002.250507.x
  3. ^ a b Liebhold、AM; J.グレビッチ(2002)。「生態学における空間データの統計分析の統合」。エコグラフィー25(5):553–557。CiteSeerX10.1.1.564.6946_ 土井10.1034 /j.1600-0587.2002.250505.x 
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外部リンク