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

ВОЛК (Canis lupus)

News image

ВОЛК (Canis lupus) или обыкновенный. Весь внешний облик этого хищника свидетельствует о его мощи и отличной приспособленности к неутомимому бегу, преследован...

Отряд ОДНОПРОХОДНЫЕ ИЛИ ЯЙЦЕКЛАДУЩИЕ (Monotremata)

News image

Отряд ОДНОПРОХОДНЫЕ ИЛИ ЯЙЦЕКЛАДУЩИЕ (Monotremata) наиболее примитивные среди современных млекопитающих, сохранившие ряд архаичных особенностей строения, унас...



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

МЕДВЕДЬ ЧЁРНЫЙ (Euarctos americanus)

News image

МЕДВЕДЬ ЧЁРНЫЙ (Euarctos americanus) или североамериканский чёрный медведь, или барибал – медведь средних размеров, ср...

СЛОН АФРИКАНСКИЙ(Loxodonta africana)

News image

СЛОН АФРИКАНСКИЙ (Loxodonta africana) самое крупное из современных наземных животных. Масса старых самцов достигает 7,...

КРОШКА ЧЕРНОУХАЯ (Nanosciurus melanotis)

News image

КРОШКА ЧЕРНОУХАЯ (Nanosciurus melanotis) обитает на Яве, Калимантане и Суматре. Длина тела всего 7—10 см, пушистый хв...

Свиньи настоящие и ненастоящие

News image

На Земле восемь видов диких свиней. Три из рода обычных кабанов: карликовая свинья (Южная Азия), яванский...

ЗАЯЦ-РУСАК (Lepus europaeus)

News image

ЗАЯЦ-РУСАК (Lepus europaeus) в большинстве районов своего распространения несколько крупнее беляка. Особенно это замет...

БРОНЕНОСЕЦ ГИГАНТСКИЙ (Priodontes giganteus)

News image

БРОНЕНОСЕЦ ГИГАНТСКИЙ (Priodontes giganteus) самый крупный представитель семейства: длина тела 90—100 см, хвоста —50 ...