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
- 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.