Рекламный блок

Рекламный блок
Болезни животных

Лихорадка желтая

News image

Лихорадка желтая - зоонозная природно-антропургическая особо опасная карантинная вирусная инфекционная болезнь с трансмиссивным механизмом передачи возбудителя. Характеризуется двухфазным течением, интоксикацией, геморр...

Лихорадка долины Рифт (лихорадка Рифт-Ва

News image

Лихорадка долины Рифт - вирусная природно-очаговая болезнь крупного рогатого скота, овец и коз, лошадей, антилоп, обезьян, а также человека, характеризующаяся тр...

More in: Болезни животных

Мифические животные
Авторизация



ОСНОВЫ ЗООГЕОГРАФИИ - Новый подход к проблеме объективного зоогеографического районирования

СКАЛЁПУС (Scalopus aquaticus)

News image

СКАЛЁПУС (Scalopus aquaticus) внешне похож на обыкновенных кротов средней величины, но зубов только 36. Глаза закрыты кожей. Ушных раковин нет. Короткий хвост...

БУРОЗУБКА ВОДЯНАЯ (Sorex palustris)

News image

БУРОЗУБКА ВОДЯНАЯ (Sorex palustris) и близкие к ней формы, видимо ее подвиды S. p. alascanus и S. p



PostHeaderIcon Новый подход к проблеме объективного зоогеографического районирования

Книги - ОСНОВЫ ЗООГЕОГРАФИИ

Таким образом, как было отмечено выше, зоогеографическое районирование является завершающим, синтетическим этапом фаунистического исследования достаточно большой территории или акватории. До сих пор для решения этой задачи исследова­тель должен был обобщить первичные данные о находках от­дельных таксонов в конкретных точках и составить списки фаун неких оперативных территориальных единиц, обычно называе­мых выделами. Именно на этом этапе в сугубо объективную кар­тину первичных данных вторгается элемент субъективности, ибо от выбранных исследователем размеров и конкретных границ выделов в значительной мере зависит результат районирования изученного региона. Дальнейший процесс районирования обыч­но заключается в количественной оценке сходства фаун выделов с помощью одного из многочисленных индексов, а затем — в кластерном анализе выделов на основе данных об их сходстве. Уязвимость субъективного подхода к выбору рабочих выделов хорошо осознавалась многими исследователями. В некоторых случаях выбор выделов может быть облегчен наличием естест­венных границ между ними, например, ими могут быть высокие горные хребты, но такие случаи являются, скорее, исключениями.

Попытки прямого использования данных по фаунам конкрет­ных точек в зоогеографическом районировании нам вообще неиз­вестны. Причина этого очевидна — изученность фаун отдельных точек крайне неравномерна. Это хорошо иллюстрируют наши дан­ные (Г.М.Абдурахманов и др., 1995) по географическому рас­пространению видов жуков-чернотелок (Coleoptera, Tenebrionidae) на Кавказе и в Монголии. Бросается в глаза большое количество точек, где были зарегистрированы 1 или 2 вида, хотя минимальная локальная фауна чернотелок должна включать, по нашим пред­ставлениям, не менее 3—4 видов. Довольно часто этим единствен­ным видом является фоновый широко распространенный вид. При любом известном способе вычисления сходства фаун такие точки имеют максимальное сходство, и их объединение на первых же шагах кластерного анализа приводит к абсурдным результатам.

Невозможность прямого использования в зоогеографическом районировании данных по фаунам точек особенно досадна сей­час, когда компьютеризация зоологических исследований и рас­пространение технологий машинных баз данных приводят к накоплению в ЭВМ больших массивов истинно первичных фау-нистических данных — регистрации таксонов в конкретных точ­ках. Только такие данные являются вечными и не потеряют цен­ности при дальнейшем развитии техники и повышении точности исследований в отличие от данных, обобщенных в виде описаний ареалов или в виде указаний на квадраты фиксированной сети, подобной той, которая принята для картирования ареалов бес­позвоночных Европы.

Предлагаемый новый метод опирается на следующие ключе­вые положения.

1. Кластерному анализу для целей районирования подвергают­ся не фауны субъективно выделенных исследователем выделов, а объективно регистрируемые фауны отдельных точек.

2. Собственно сравнению фаун отдельных точек предшествует всесторонний компьютерный анализ имеющихся данных, в ходе которого можно провести селекцию данных, чтобы повысить их значимость и достоверность.

3. На каждом шаге кластеризации пересчет матрицы сходства точек и кластеров производится не на основе вычисления их усредненного сходства, а на основе объединения фаун сливаю­щихся точек или кластеров и нового вычисления их сходства.

4. В кластерном анализе учитывается не только сходство фаун точек, но и физическое расстояние между самими точками, рас­считываемое по их точным географическим координатам. Это позволяет сгладить случайное сходство далеко отстоящих точек, возникающее зачастую из-за неполной изученности их фаун и случайных совпадений.

5. Процесс кластерного анализа фаун точек протекает парал­лельно как в памяти компьютера (в виде преобразований матриц сходства), так и на экране дисплея (в виде динамического пре­образования закрашенных в разные цвета областей на карте). Это дает исследователю уникальную возможность визуально контро­лировать каждый шаг процесса кластеризации точек и получать при необходимости дополнительную информацию о каждом шаге.

Принятая в учебнике система фаунистических регионов суши представляет собой модернизированную схему Склэтера—Уоллеса. Схема районирования морского и пресноводного биоциклов при­нята соответственно по схемам Г.Деллатина (1967) и Я.И.Старобогатова (1970).

 


Читайте:


Добавить комментарий


Защитный код
Обновить

PostHeaderIcon Зоогеография

Царство Палеогея
 
Мадагаскарская область
 
Индо-Малайская область
 
Полинезийская область
 

PostHeaderIcon Зооподборка

БУРОЗУБКА ПУСТЫННАЯ (Notiosorex crawfordi)

News image

БУРОЗУБКА ПУСТЫННАЯ (Notiosorex crawfordi) величиной с малую или мелкую среднюю бурозубку: длина тела 5— 6 см, хвоста...

Семейство КОЛЮЧЕШИНШИЛЛОВЫЕ (Echimyidae)

News image

Семейство КОЛЮЧЕШИНШИЛЛОВЫЕ (Echimyidae) Крысовидные грызуны с длиной тела от 8 до 50 см. Хвост от трети до половины ...

ПЕСЕЦ (Alopex lagopus)

News image

ПЕСЕЦ (Alopex lagopus) единственные представитель рода. В некоторых странах его называют полярной лисицей. Это сравнит...

МУРАВЬЕД КАРЛИКОВЫЙ (Cyclopes didactylus)

News image

МУРАВЬЕД КАРЛИКОВЫЙ (Cyclopes didactylus) самый маленький представитель семейства (размером с белку), живет на деревь...

ЯГУАРУНДИ (Felis yagouarundi)

News image

ЯГУАРУНДИ (Felis yagouarundi) отличается однотонной или мелкокрапчатой расцветкой. У этой сравнительно крупной кошки н...

МЕДВЕДЬ-ГУБАЧ (Melursus ursinus)

News image

МЕДВЕДЬ-ГУБАЧ (Melursus ursinus) или медведь-ленивец, живет в тропических странах. В лесных и покрытых лугами регионах...