экология презентация

1.

Математическая
статистика в экологии

2.

Зачем экологии статистика?
Экология оперирует огромным массивом
данных: численность популяций,
биоразнообразие, взаимодействие видов
со средой. Эти процессы почти всегда
носят вероятностный характер —
случайные факторы, шум измерений,
пространственная и временная
изменчивость делают статистику
незаменимым инструментом.
Статистические методы
превращают сырые наблюдения
в проверяемые научные выводы.

3.

НАПРАВЛЕНИЯ 1–2
Описательная статистика и проверка гипотез
Описательная статистика
t-критерий
Первичная обработка данных: средние значения,
Сравнение средних двух выборок — например,
дисперсия, стандартное отклонение, медиана.
плотность растений на двух участках.
Характеристика численности популяций, размеров
особей, продуктивности экосистем.
ANOVA
χ² (х-квадрат)
Сравнение более двух групп — например, влияние типов
Анализ частот: соответствие наблюдаемого
почв на урожайность.
распределения видов теоретическому.

4.

НАПРАВЛЕНИЕ 3
Корреляционный и регрессионный анализ
Что позволяет выявить?
Количественная оценка связей между
факторами среды и биологическими
показателями. Например, зависимость
биомассы от температуры и влажности.
Корреляция
Множественная регрессия
Направление и сила связи двух переменных
Учёт нескольких факторов одновременно

5.

НАПРАВЛЕНИЕ 4
Индексы биоразнообразия
Индекс Шеннона
Индекс Симпсона
Индекс выравненности
Мера видового разнообразия с учётом
Вероятность того, что две случайно
Показывает, насколько равномерно
обилия каждого вида. Чем выше
выбранные особи принадлежат разным
распределено обилие между видами в
значение — тем богаче и равномернее
видам. Чувствителен к доминирующим
сообществе.
сообщество.
видам.

6.

НАПРАВЛЕНИЕ 5
Многомерные методы
Когда применять?
Многомерные методы незаменимы при работе с большими
массивами данных о видовом составе и экологических
переменных.
• Кластерный анализ — группировка сообществ по сходству
видового состава
• PCA — снижение размерности, выделение главных осей
изменчивости
• Ординация (DCA, CCA, NMDS) — визуализация структуры
сообществ с учётом факторов среды

7.

НАПРАВЛЕНИЕ 6–7
Временны́е ряды и
пространственная статистика
Анализ временны́х рядов
Изучение динамики популяций, сезонных и многолетних трендов,
циклических колебаний численности. Позволяет прогнозировать
изменения и выявлять долгосрочные закономерности.
Пространственная статистика
Анализ распределения организмов в пространстве: случайное,
равномерное или агрегированное. Включает геостатистику и
картирование ареалов с учётом пространственной автокорреляции.