Экология сообществ в эпоху многомерного многомасштабного пространственного анализа

Community ecology in the age of multivariate multiscale spatial analysis
Stéphane Dray, Raphaël Pélissier, Pierre Couteron, Marie‐Josée Fortin, Pierre Legendre, Pedro R. Peres‐Neto, Edwige Bellier, Roger Bivand, F. Guillaume Blanchet, Miquel De Cáceres, Anne‐Béatrice Dufour, Einar Heegaard, Thibaut Jombart, François Munoz, Jari Oksanen, Jean Thioulouse, Helene H. Wagner
2012-03-14

бета-разнообразиеэкология сообществмногомерный пространственный анализпространственные собственные функциисообщества тропических деревьев
Пространственное распределение видов является результатом демографии популяций, поведенческих признаков и взаимодействий между видами в пространственно неоднородных условиях среды. Поэтому состав видовых сообществ представляет собой интегральную переменную отклика, а его изменчивость может быть объяснена сложным взаимодействием нескольких факторов, определяющих структуру сообщества. Тщательный анализ пространственной изменчивости видовых сообществ может помочь выявить процессы, формирующие экологические сообщества. Мы предполагаем, что экологические исследования выиграют от совместного использования классических статистических моделей данных о составе сообществ, таких как ограниченный и неограниченный многомерный анализ таблиц численности «участок × вид», с быстро развивающимися и диверсифицирующимися методами анализа пространственных закономерностей. Такой подход позволяет работать с пространственно явными экологическими моделями бета-разнообразия в биогеографическом контексте посредством многомасштабного анализа пространственных закономерностей в исходных таблицах видовых данных, включая пространственную характеристику объяснённой или остаточной вариации, полученной из моделей окружающей среды. В настоящей работе мы обобщаем последние достижения в спецификации пространственных особенностей с помощью матриц пространственных весов и пространственных собственных функций для построения пространственно ограниченных или явно масштабных многомерных анализов. На примере сообществ тропических деревьев мы также показываем потенциал данного подхода для выявления значимых остаточных пространственных закономерностей, которые могут возникать вследствие исключения важных неизмеренных объясняющих переменных или процессов.
1
Пример тропических древесных сообществ показывает, что интегрированный подход выявляет значимые остаточные пространственные структуры, не объясненные смоделированными факторами среды.
2
Анализ пространственных структур в исходных, моделируемых и остаточных данных о видах может выявлять структуру, связанную с неучтенными факторами среды или экологическими процессами.
3
Сочетание ограниченных или неограниченных многомерных анализов сообществ с методами анализа пространственных структур обеспечивает пространственно явный многошкальный анализ бета-разнообразия.
4
Матрицы пространственных весов и пространственные собственные функции позволяют проводить пространственно ограниченный или явно масштабный многомерный анализ.
5
Состав видовых сообществ интегрирует влияние демографии популяций, поведенческих признаков, межвидовых взаимодействий и пространственной неоднородности среды.

сообщества видов, на примере тропических древесных сообществ, в пространственно неоднородной среде

многоуровневая пространственная вариация и остаточные пространственные закономерности в составе сообществ, включая их связь с экологическими и неизмеренными факторами формирования

Publication Details
Publication Date
2012-03-14
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Stéphane Dray
Raphaël Pélissier
Pierre Couteron
Marie‐Josée Fortin
Pierre Legendre
Pedro R. Peres‐Neto
Edwige Bellier
Roger Bivand
F. Guillaume Blanchet
Miquel De Cáceres
Anne‐Béatrice Dufour
Einar Heegaard
Thibaut Jombart
François Munoz
Jari Oksanen
Jean Thioulouse
Helene H. Wagner
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%