III. Графический анализ бета-разнообразия

Группирование и классификация выборок является следующим этапом в анализе бета-разнообразия. Эти процедуры выполняются на основе преобразования матриц, каж­дый элемент которой - это показатель сходства между двумя выборками. Бета-разнообразие характеризует степень различий или сходства ряда местообита­ний или выборок с точки зрения их видового состава, а иногда и обилия видов.

Этот показатель (предложенный Уиттекером в 1960 г.) характеризует сходство или различие разных местообитаний по видовому составу и численности слагающих их видов, а в некоторой степени дает представление и по общему разнообразию условий территории. Его применяют также при сравнении сезонной динамики состава сообществ, изменении степени пищевой специализации видов, оценке загрязнения водоемов и наземных сообществ и т.п. 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 мер измерения бета-разнообразия на основе данных но присутствию или отсутствию видов:

1.Мера Уиттекера

2.Мера Коуди - разработана для исследования изменений в сообществе птиц вдоль средового градиента

3.Меры Ратледжа - учитывает общее видовое богатство и степень совпаде­ния видов

4.Мера Уилсона и Шмиды - стандартизована на среднее видовое богатство выборок a, входящее в меру Уиттекера

Этот тип графика является неориентированным графом. На нем все объекты могут быть соединены линиями, отражающими связи и меру сходства объектов. Толщина или характер линий соответствуют определенному интервалу значений индекса сходства.

Другой графический вариант плеяд Терентьева показывает взаимосвязи между вы­борками на разных уровнях сходства: 0,8, 0,5 и 0,2

На уровне сходства 0,8 есть взаимосвязь между объектами Г и В, Г и Д, а также А и Б. На уровне сходства 0,5 прибавляются взаимосвязи между объектами ДиА, ГиЕ, ГиБ, АиЕ, БиЕ и т. д.

 

Одним из видов графического анализа сходства выборок может быть построение плеяд Терентьева. Этот тип графика, в отличие от дендрита, учитывает всю матрицу сход­ства. Плеяды Терентьева также можно построить с помощью матрицы фауни- стического сходства, вычисленной на основе индекса сходства Жаккара.

Одиночное присоединение называют также "методом ближнего соседа".

 

Полное присоединение называется также "методом дальнего соседа".

Среднее присоединение.

Более сложные и разнообразные методы кластерного анализа реализуются с помо­щью вычислительной техники. Разработано множество статистических пакетов программ, таких как Statgraphics, Statistica, STADIA и другие, которые выполняют кластерный ана­лиз. Главные потенциальные области применения индексов разнообразия – охрана природы и мониторинг.