Концептуальные и методические ошибки определения достоверности результатов исследований ресурсов животного мира

05 сентября 2014 года

В настоящее время исследователи по типу пространственного распределения диких животных  в среде обитания выбирают математические алгоритмы  по определению достоверности  и ошибок ис­ходной информации. Анализ методических разработок данного научно-практического направления  показал, что в этом плане существует достаточно много серьезных противоречий и разночтений. Это тот случай, когда теоретическое обоснование во многом обусловливает не только стратегию развития науки и практики данного направления, но методиче­ские аспекты проведения исследований, выполнения работ, обработки и анализа информации.

При изучении данной проблемы выяснилось,  что между биологами и математиками  существует неопределенные толкования типов и видов распределения. Одни исследователи  выделяют: равномерное,  случайное  и групповое распределение, другие характеризуют их как  диффузное (случайное), рав­номерное (регулярное) и агрегированное (групповое, мозаичное) (рис. 1).

Это происходит от того, что многие из них не разграничивают типы и виды распределения. Типы распределения - это обобщенная категория, распадающаяся на множество видов, которые определяются  математи­ческим алгоритмом или законом распределения.

Рисунок 1 - Основные типы пространственного распределения  жи­вотных в среде обитания: а) случайное, б)  равномерное, в) агрегированное.

При  случайном (диффузном)  типе  распределения  (рис. 1а)  орга­низмы располагаются  в пространстве неравномерно, случайно. Статисти­чески это выражается величиной дисперсии, которая  примерно равна среднему расстоянию между особями, что определяется неоднородностью среды обитания и вероятностными процессами.

Равномерный (симметричный)  тип распределения  (рис. 1б)  харак­теризуется равным удалением каждой  особи от всех соседних. При этом величина расстояния между особями соответствует порогу, за которым начинается взаимное угнетение.

В природе рационализм этологии животных ос­но­ван на их эволю­ци­онно-сформировавшемся существовании в опреде­ленной среде обитания. Поэтому их случайное и равномерное пространственное распределение встречается крайне редко, так как такие всплески сразу пре­секаются внешними и внутренними воз­дей­ствиями. Это является осново­определяющим факто­ром существования и эво­люционного развития при­родных  экосистем.  Следовательно,  методологические концепции случайного и  равномерного распределения животных в среде обитания в целом, не со­стоятельны [11,12].  

Агрегированный (мозаичный, групповой) тип распределения выража­ется в образовании группировок или отдельных особей, когда между ними образуются ненаселённые территории (рис. 1в). Дисперсия в этом случае превышает величину среднего расстояния  между особями. 

Основываясь на исследованиях данного направления, автором сформулирована новая теория Пространственного распределения диких животных  в среде обитания, определяющая  концепцию  учета ди­ких животных, меняющая подходы и принципы к математической ин­терпретации вычисления до­стоверности получаемой информации и ошибок при экстраполяции дан­ных.

В настоящее время методы опреде­ления достоверности и вычисления ошибок выборки при учетах животных используются методики,  ориентированные в основном на стабильное состояние про­странственной структуры исследуемых популяций. Что  не совсем верно.  Установлено, что   пребывание диких животных в различных  угодьях в течение се­зона, месяца, недели или суток очень динамично. В одних угодьях они кормятся, в других  отдыхают и т.д. Чаще всего отмечались виды  агрегированного типа простран­ственного  распределения Пирсона, иногда Шарлье. Поэтому установить конкретный вид пространственного  распределения диких животных из-за их динамичности, многофакторно­сти и взаимокомпенсированности входных параметров, практически  сложно, а иногда и невозможно, что подтверждается структурой и функционированием хорологических ядер популяций. 

Несмотря на это ошибочное  методологическое по­ложение, противо­речащее прак­тиче­ской ло­гике фактического распреде­ления животных в среде обитания, оно надолго определило неверную направлен­ность работ по совершенствованию методов учета,  до­стоверности по­лучаемых данных и вычисления ошибок. Это объясняет при­чину боль­ших ошибок и расхо­ждений результатов учета ресурсов ди­ких животных  на основе рекомендуемых методик, основанных на неверных концепциях распределения по  угодьям, с их истинным количест­вом на учитываемой территории.

Казалось бы, что проблемы  учетов  хорошо изучены, теоретически и практически обоснованы. Их решение началось  с начала ХХ века, ею занимались ведущие ученые и практики, достигшие в этом направлении, значительных успехов. Используемые в настоящее время методики учета ресурсов охотничьих живот­ных, разработанные в начале и средине   ХХ-го века,  уже не отвечают требованиям современной науки и практики.

Установлено,   что в них практически отсут­ствуют разделы определения достоверности и величины ошибок учетных работ, а без них эти данные - это не более чем констатация относительных показате­лей состояния численности. При  оценке достоверности и ошибок  получаемой информации в биологических исследованиях используются различные ме­тодики, направленные в основном на вычисление статистических ошибок при и известном показателе генеральной совокупности (численности) [6,15,16,17,18,5,19,3,4 и др.]. 

Статистические ошибки - ошибки вариационно-статистической  обработки выборки   из генеральной совокупности исследуемого процесса [6].

То есть эти ошибки  выявляют погрешности выборки (данные  учета) пространственного распределения генеральной совокупности (численности диких животных в среде обитания). Поэтому их не следует отождествлять с фактическими ошибками, возникающими при учетах, и использовать в качестве  ошибок учета  при определении  общей численности животных. Это равносильно тому, что  по отрезкам из тюка ткани (выборка) мы будем пытаться методом экстраполяции полученных данных, определить ошибку вычисления   длины всего тюка (генеральную совокупность).  К сожалению, большая часть исследований ограничивается их вычислением, и применяют методики, основанные на данной концепции.  

Поскольку при проведении учетных работ, как правило, неизвестна численность диких животных (генеральная совокупность), то определить показатели соответствия величины выборки критериям достоверности, невозможно.  По­этому статистические ошибки не могут являться показателем, характеризующим истинные  ошибки и достоверность учета диких животных.  К сожалению, большая часть исследователей ограничивается их вычислением,  применяя мето­дики, основанные на данном положении [8, 12, 14].

Агрегиро­ванный тип распределения и его виды, из-за неустойчивости во времени и динамизма  пространственного распределения диких животных в среде обитания, также не дают четких математических алгоритмов определения досто­верности и ошибок учетов ресурсов.   И длительное  время казалось, что в практи­ческом плане, это тупик. 

Выход из создавшейся ситуации был впервые предложен автором в  90-х годах.  Экспериментальным  путем, затем и теоретически обосновано,  что  альтернативой выше указанного методологического направления является положение теории Вероятности, согласно которой, средняя арифметическая величина всей выборки будет тождественна, и соответствовать средней для всей генеральной совокупности. При этом, если объем  выборки составит 5-10% от объема  генеральной совокупности,   то ее  достоверность будет равняться - 90-95%.   На основании этого  автором разработана методика, в основу которой положена шкала зависимости размеров выборки (в дан­ном слу­чае процента охвата учетом площадей свойст­вен­ных виду угодий – Sс%), достоверности (Dв%)   и ве­ли­чины ошибок экстраполяции (по%)  - возможных  отклонений результатов учетов от истин­ного числа жи­вотных, обитаю­щих на  определенной территории (табл. 1). 

Ее размерность подчиняется степенной функции вида:

                                                   

где y  -  показатель размерности  шкалы определения ошибок;

а - размер ошибки выборки;

x  -  коэффициент размерности шкалы - 48,417

-b -  степень размерности шкалы - 0,965

Выравнивание степенной функции осуществляется лога­рифми­ческой за­виси­мо­стью функции и аргумента по методу наименьших квадратов с коэффициентом корреляции r = - 0,999. Поскольку  выражение размерности шкалы x = 48,417 и ее степень – b = 0,965  постоянны  - 48,417× 0,965 = 50,2, то формула вы­чис­ле­ния ошибки а (no%) в процентах,  в соответствии с  величиной выборки  Sy%, будет выглядеть следующим образом:     

no% ≈ 50,2 /  Sy%,

где п%  - ошибка экстраполяции выборки;

50,2  – постоянный коэффициент степени размерности  шкалы;

Sу% - размер выборки (процент охвата учетами площадей свой­ственных виду угодий).

Шкала позволяет не только заранее  устанавливать  раз­меры вы­борки - Sу% и показатели арен экстраполя­ции ис­ход­ных дан­ных  по задан­ным па­рамет­рам ошибок, но и рассчитывать достоверность вы­борки -Dв%. Кроме этого, в шкале интегрированы стати­сти­че­ские ошибки выборки из гене­ральной совокупности, поэтому  их не нужно рассчитывать.

Например, необходимо провести учетные работы на площади хозяйства Sо  = 60 тыс. га. с ошибкой экстраполяции численности  по = 10%. По шкале  определяем объем выборки (охват учетом  площадей свойствен­ных  виду угодий)  - Sy  = 5% от 60 = 3,0 тыс. га, т.е. размер учетных площадок должен составить не менее 3,0 тыс. га. При этом достоверность учетных работ - Dв будет равна  - 90% при фактической ошибке по - 10%, а статистическая ошибка выборки - пс составит – 2,4  (см. табл. 1).

Главное пре­имущество этого нового направления в том, что процесс управляем, так как опре­делить площадные показатели (генеральную совокупность) можно из дан­ных кадастров и лесоустройства [9, 11, 14].

Установлено, что основные ошибки возникают при проведении полевых работ и экстраполяции данных на определенную территорию,   которые зависят от методов их выполнения, квалификации и добросовестности исполнителей, этологии учитываемых видов животных, состояния природно-климатических условий территории и т.д. Они проявляются в виде количественных показателей недоучета, когда следы или животные не пересекаются маршрутами. Они названы -  ошибками учета [8,9, 12, 14].

Ошибки учета - возможные количественные отклонения регистрации ре­зультатов учетов и экстраполяции данных от истин­ного числа жи­вотных, обитаю­щих на  определен­ной территории, возникающие вследствие их недоучета,  технологии прове­дения полевых работ и обработки информации.

Эту группу оши­бок можно характеризовать как  ошибки выборки и экстраполяции учетных данных, которые не имеет отношения к статистическим ошибкам,  и они вы­числяются совершенно другими методами. Их можно разделить на следу­ющие виды:

1. Ошибки размеров выборки (охват учетными работами территории)  из ге­неральной совокупности (общей территории). 2. Ошибки недоучета следов или животных, возникающие из-за не­возможности охватить сплошными учетными маршрутами всю пло­щадку.  3. Ошибки обработки информации и экстраполяции учетных данных при определении численности животных.

При этом  за совокупность генеральной выборки  берутся территориальные показатели среды обитания (площади свой­ственных виду угодий), а за степень варьирования признака вы­борки - количество учтенных следов или животных на исследуемой территории. В отличие от животных,  показатели среды обита­ния характеризуются высокой стабильностью и постоянством в течение десятков, а то и сотен лет, не меняя  про­странственной структуры.  Следовательно, такой способ является наиболее перспективным в практической реализации и более достоверным  при проведении учетных работ. Главное преимущество этого направления в том, что процесс управляем, так как определить площадные показатели (генеральная совокупность) можно из данных кадастров и лесоустройства.

СПИСОК  ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Федеральный закон «Об охоте и о сохранении охотничьих ресурсов и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации от 24.07.2009 № 209-ФЗ».М., 34 с.

2.Методика Зимнего маршрутного учета. Руководство пользователя (ЗАО РИАЦ ИНТЕК). М., 2001, 44 с.

3.Методические указания по осуществлению органами исполнительной власти субъектов Российской Федерации переданного полномочия Российской Федерации по осуществлению государственного мониторинга охотничьих ресурсов и среды их обитания методом зимнего маршрутного учета.№404. М., 2008. с. 19.

4.  Методические указания по осуществлению органами исполнительной власти субъектов Российской Федерации переданного полномочия Российской Федерации по осуществлению государственного мониторинга охотничьих ресурсов и среды их обитания методом зимнего маршрутного учета. Центроконтроль,  М., 2013. 23 с.

5.Лакин Г.Ф. Биометрия. М., 1990. 352 с.

6.Меркурьева Е.К. Биометрия в селекции и генетике сельскохозяйствен­ных животных. М., 1970.

7.Наумов П.П. Учет - основа формирования базовых данных экологического мониторинга ресурсов охотничьих животных // Охрана и рациональное ис­пользование  животных  и растительных ресурсов Сибири и дальнего Вос­тока. Иркутск, 1998. С. 161-173.

8.Наумов П. П. Экологический мониторинг ресурсов охот­ничьих живот­ных в зоне Байкало-Амурской Магистрали. Автореф. дис. на со­иск. уч. степени д.б.н. Иркутск. 1999. 46 с.

9.Наумов  П.П. Охотничье-промысловые животные бассейна реки Ки­ренги. Эколого-экономический мониторинг, оценка ресурсов и ущерба. Ир­кутск, 2003. 315 с.

10.Наумов П.П. Транссектный метод учета охотничье-промысловых жи­вотных // История и современность особо охраняемых природных территорий Байкальского региона. Материалы науч.-практич. конф., посвящ. 90-летию за­пов. дела России и заповедника Баргузинский. Улан-Удэ, 2006. С. 99-103

11.Наумов П.П. Обоснование основных положений концепции  методики  Транссектного учета охотничьих животных  на площадках // Охрана и рацио­нальное использование животных и растительных ресурсов. Матер. Междунар. науч.-практич. конференции. Иркутск, 2008. С. 314 - 319

12.Наумов П.П. Пространственное распределение  охотничьих животных в среде обитания и достоверность  их учета // Природа и сельскохозяйственная деятельность человека. Сб. статей Международной научно-практической конференции (23-27 мая 2011г.). Ч.1. Иркутск, 2011.С. 95-102. Ч.2. Иркутск, 2011. С. 233-236.

13.Наумов, П.П. Определение численности, ошибок и достоверности учета  охотничьих животных в среде обитания // Вестник Иркутского регионального отделения Академии наук Высшей школы России № 1 (19), Иркутск, 2012. С 117-123.

14.Наумов П.П. Неприемлемость и бесперспективность методик зимнего маршрутного учета (ЗМУ 2008-2012 гг.) и альтернативный метод  площадного транссектного учета охотничьих животных // Современные проблемы охотничьего хозяйства Казахстана и сопредельных стран.  Материалы международной научно-практической конференции, Алматы 11-12 марта 2014. С. 310-318.

15.Смирнов В. С. Методы учета численности млекопитающих. Свердловск,  1964. 89 с.

16.Смирнов В. С. Оценка достоверности учетных данных при учете численности животных на больших площадях //Учет численности животных на больших территориях. Пущино-на-Оке, 1969. С. 3-9.

17.Смирнов В. С. Оценка точности результатов учета численности животных // Труды Международного конгресса биологов-охотоведов. М., 1970.С. 268-272.

18.Смирнов В. С. Математические предпосылки учета численности охотничьих животных в лесной зоне. М., 1973. С.13-29. 

Комментариев нет.

Только зарегистрированные пользователи, с уровнем - Специалист, могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.
Загрузка