Ecology

Người ta cho rằng, vấn đề về hình thái và quy mô là vấn đề trung tâm trong sinh thái học, kết hợp sinh học quần thể và khoa học hệ sinh thái, đồng thời kết nối sinh thái học cơ bản và ứng dụng. Những thách thức ứng dụng, chẳng hạn như dự đoán nguyên nhân và hậu quả sinh thái của biến đổi khí hậu toàn cầu, đòi hỏi sự giao thoa của các hiện tượng diễn ra trên những quy mô không gian, thời gian và tổ chức sinh thái rất khác nhau. Hơn nữa, không có một quy mô tự nhiên duy nhất mà ở đó các hiện tượng sinh thái cần được nghiên cứu; các hệ thống thường cho thấy sự biến đổi đặc trưng trên một loạt các quy mô không gian, thời gian và tổ chức. Người quan sát áp đặt một sự thiên lệch nhận thức, một bộ lọc thông qua đó hệ thống được nhìn nhận. Điều này có ý nghĩa tiến hóa cơ bản, vì mỗi sinh vật là một “người quan sát” của môi trường, và các thích nghi trong lịch sử sống như phân tán và trạng thái ngủ đông làm biến đổi các quy mô nhận thức của loài và sự biến đổi được quan sát. Nó cũng có ý nghĩa cơ bản cho chính nghiên cứu của chúng tôi về các hệ sinh thái, vì các hình thái độc đáo cho bất kỳ phạm vi nào sẽ có nguyên nhân và hậu quả sinh học độc đáo. Chìa khóa để dự đoán và hiểu biết nằm ở việc làm rõ các cơ chế tiềm ẩn dưới các hình thái được quan sát. Thông thường, các cơ chế này hoạt động ở các quy mô khác với các quy mô mà các hình thái được quan sát; trong một số trường hợp, các hình thái phải được hiểu là phát sinh từ hành vi tập thể của một tập hợp lớn các đơn vị quy mô nhỏ hơn. Trong các trường hợp khác, hình thái bị áp đặt bởi các ràng buộc quy mô lớn hơn. Việc nghiên cứu những hiện tượng như vậy yêu cầu nghiên cứu cách mà hình thái và sự biến đổi thay đổi theo quy mô mô tả, và phát triển các quy luật để đơn giản hóa, tổng hợp và quy mô hóa. Các ví dụ được đưa ra từ tài liệu về sinh thái biển và sinh thái trên cạn.

Ba chỉ số đo độ đa dạng thường được sử dụng, chỉ số Simpson, entropy Shannon và tổng số loài, được liên hệ với định nghĩa của Renyi về một entropy tổng quát. Một khái niệm thống nhất về độ đa dạng được trình bày, theo đó có một continuum các chỉ số đo độ đa dạng có thể có. Theo nghĩa mà sẽ trở nên rõ ràng, những chỉ số này cung cấp ước lượng về số loài hiệu quả có mặt, và chỉ khác nhau ở xu hướng bao gồm hoặc bỏ qua những loài tương đối hiếm gặp. Khái niệm độ đa dạng của một cộng đồng so với một mẫu được xem xét và liên hệ đến hình thức tiệm cận của đường cong loài—độ phong phú. Một định nghĩa mới và hợp lý về độ đồng đều được rút ra.

Một phương pháp được đề xuất để phân chia sự biến động của dữ liệu độ phong phú của các loài thành các thành phần độc lập: không gian nguyên chất, môi trường nguyên chất, thành phần không gian của ảnh hưởng môi trường và không xác định. Phương pháp mới này sử dụng các kỹ thuật và chương trình máy tính đã tồn tại trước đó trong phân tích canon. Thành phần không gian nội tại của cấu trúc cộng đồng được tách ra khỏi mối quan hệ loài-môi trường nhằm kiểm tra xem mô hình kiểm soát môi trường có giữ nguyên hay không. Phương pháp này được minh họa bằng cách sử dụng bọ chét oribatid trong lớp than bùn, dữ liệu thực vật rừng, và vi khuẩn dị dưỡng nước. Trong ví dụ sau, phương pháp mới được chứng minh là bổ sung cho một cách tiếp cận khác dựa trên các bài kiểm tra Mantel từng phần.

Nghiên cứu sinh thái hiện đại thường liên quan đến việc so sánh việc sử dụng các loại môi trường sống hoặc thực phẩm với sự sẵn có của những tài nguyên đó đối với động vật. Các phương pháp phổ biến để xác định sở thích từ các phép đo về việc sử dụng và sự sẵn có phụ thuộc rất nhiều vào tập hợp các thành phần mà nhà nghiên cứu, thường với một mức độ tùy tiện, cho là có sẵn cho động vật. Bài báo này đề xuất một phương pháp mới, dựa trên thứ hạng của các thành phần theo việc sử dụng và theo sự sẵn có. Một lợi ích của quy trình thứ hạng là nó cung cấp kết quả có thể so sánh bất kể một thành phần nghi ngờ nào đó có được đưa vào tính toán hay không. Các kiểm định thống kê về ý nghĩa được đưa ra cho phương pháp này. Bài báo cũng cung cấp một thứ tự phân tầng cho các quá trình lựa chọn. Thứ bậc này giải quyết một số sự không nhất quán giữa các nghiên cứu về lựa chọn và tương thích với kỹ thuật phân tích được đề xuất trong bài báo này.

Trong bài báo này, các phương pháp kernel cho ước lượng không tham số của phân bố sử dụng từ một mẫu ngẫu nhiên các quan sát vị trí đã được thực hiện trên một động vật trong phạm vi sinh sống của nó được mô tả. Chúng có hình thức linh hoạt, do đó có thể được sử dụng trong các trường hợp mà các mô hình tham số đơn giản được cho là không phù hợp hoặc khó để xác định. Hai ví dụ được đưa ra để minh họa các phương pháp kernel cố định và thích ứng trong phân tích dữ liệu cũng như để so sánh các phương pháp này. Nhiều lựa chọn khác nhau cho tham số làm mượt được sử dụng trong các phương pháp kernel cũng được thảo luận. Vì các phương pháp kernel cung cấp các cách tiếp cận thay thế cho các phương pháp biến đổi Fourier của Anderson (1982), một số so sánh cũng được thực hiện.