Балльные экологические оценки геоботанических описаний

Балльные экологические оценки геоботанических описаний можно использовать также для интерпретации градиентов непрямой ординации видов и площадок, для оценки экологического пространства сообществ.

В современной экологической практике проведение прямого градиентного анализа чаще производится формальными (статистическими) методами, из которых наибольшей популярностью пользуется канонический анализ соответствий (Canonical Correspondence Analysis, CCA), предложенный ter Braak (1986). Сущность метода в том, что ординация одной матрицы определяется («вынуждается», constrained) множественной линейной регрессией по переменным, составляющими вторую матрицу. В геоботанике это обычно означает ординацию описаний в пространстве, задаваемом известными характеристиками среды. В расчете одновременно участвуют две матрицы - описания/виды и описания/средовые переменные.

Необходимо помнить, что корректное использование ССА предполагает выполнение следующих условий:

1)    изучается структура сообщества, определяемая частным набором характеристик среды (поиск ведущих градиентов не входит в задачи ССА);

2)    кривые видовых распределений (вдоль градиентов) одномодальные, колоколовидные;

3)    натурные данные отвечают статистическим требованиям, накладываемым множественной линейной регрессией.

Первое условие определяет основное различие целей прямого и непрямого градиентного анализа: первый проверяет наличие и силу связи между видами и некоторыми свойствами среды, выбираемыми исследователем, назначение второго - выявить свойства среды, задающие основные градиенты вариации растительности. Второе условие выполняется (в той или иной степени) в большинстве работ по растительному континууму; в том случае, когда отклик видов на факторы можно описать линейной моделью, кроме ССА используются другие методы. Третье условие может потребовать предварительных преобразований данных; более существенно, однако, что число средовых переменных должно быть значительно меньше, чем число описаний. При последовательном добавлении новых средовых характеристик результаты ССА будут приближаться к непрямой ординации, поскольку влияние каждой переменной будет уменьшаться. В случае, когда число описаний равно числу средовых переменных без единицы, влияние последних на ординацию полностью исчезает, при этом корреляция между видами и факторами среды оказывается равной единице, даже если матрица задается случайными числами (McCune et al., 2002).

Несмотря на все ограничения, ССА в настоящее время общепринятый метод анализа связей «виды-среда» при изучении многовидовых сообществ. Большинство работ по прямому градиентному анализу выполнено именно на основе ССА. Из других методов отметим анализ избыточности (Redundancy Analysis, RDA, ter Braak, 1994).

RDA основан на линейной модели, поэтому ограничен в применении случаями коротких градиентов. Недавно была предложена его модификация (Legendre, Legendre, 1998), названная db-RDA (distance-based RDA); db-RDA позволяет исследователю самому задавать меру расстояния между объектами для проведения ординации - ценное качество в многомерном анализе. ССА, для сравнения, не позволяет использовать иную меру расстояния между объектами, кроме встроенного в алгоритм расстояния хи-квадрат. Из-за свойств этой метрики виды с низким общим обилием получают большой вес, что приводит к искусственному противопоставлению описаний с немногими редкими видами остальному массиву - т.е., появляются выбросы (outliers), снижающие качество анализа. Метод db-RDA лишен подобных недостатков, поэтому он весьма перспективен.

При исследовании связи между одним или немногими видами и средой применяются другие подходы - например, различные варианты регрессионного анализа (Jongman et al., 1995).