Структура и типология сообществ видов

В заключение коснемся еще одного вопроса, имеющего принципиальное значение в методическом отношении. В настоящее время в исследованиях структуры и типологии сообществ принят сугубо видовой подход, т.е. расчеты всех количественных показателей предполагают, как правило, сравнение по видам.

Между тем этот подход явно односторонен. Реальна такая ситуация, когда два сравниваемых однотипных сообщества, например, удаленные варианты лугов, могут не иметь общих видов, в силу чего коэффициенты сходства по обилию видов или по фауне будут иметь нулевые величины. Вместе с тем сопоставление разнотипных сообществ, например леса и луга, может дать высокие величины этих индексов.

Легко показать на многих примерах, что вид как таковой по отношению к структуре сообщества - компонент случайный. Факты смены доминантных видов или доминирования одних и тех же видов в разных сообществах сами по себе говорят лишь о степени их эврибионтности (в разных сообществах вид может занимать различные ниши, иметь различный удельный вес и т.д.), но они мало информативны в отношении структурных особенностей сообщества. Так, известно много случаев доминирования одних и тех же видов в крайне разнотипных сообществах, что, однако, не дает повода говорить о несущественных различиях в их структуре. Все это побуждает использовать различные приемы анализа структуры сообщества не только по видам, но и на уровне любых таксонов.

Необходимо также как можно шире использовать синтетические количественные характеристики (общий уровень обилия, соотношение экологических групп, характер дифференцированности компонентов и др.). При относительном обилии конкретных количественных данных по группировкам наземных животных эти показатели используются пока очень мало. Между тем для характеристики животного населения в ряде случаев такие суммарные данные бывают весьма репрезентативными.

В настоящей статье автор не стремился дать обзор всех методов синэкологического анализа, а рассмотрел лишь те показатели, которые, по его мнению, представляют наибольший интерес для обработки количественных данных по животному населению почв.