Оценка устойчивости границ при флоро-фаунистическом районировании /Ю. С. Равкин, И. Н. Богомолова, С. М. Цыбулин, С. В. Чеснокова

Электронный ресурс
Другой Автор
Богомолова, Ирина Николаевна 1958-
Цыбулин, Сергей Михайлович
Чеснокова, Светлана Витальевна
Равкин, Юрий Соломонович
Источник
Принципы экологии 2018 Т. 7, № 2. С. 108-124
Паралельное заглавие
Assessment of the stability of boundaries in flora-faunistic zoning
Аннотация
Данная публикация выполнена как логическое продолжение нашей предыдущей статьи. Ранее изложены результаты комплексного флоро-фаунистического районирования Северной Евразии. Этот регион, охватывающий всю территорию бывшего СССР в границах 1991 года, предварительно разделен на 597 участков. Для каждого участка вычислены коэффициенты сходства Жаккара раздельно по: 1 – флоре древесных растений, 2 – фауне беспозвоночных и 3 – позвоночных животных, а районирование выполнялось на основе анализа усредненной матрицы коэффициентов сходства. Оценить репрезентативность использованных материалов и устойчивость проведенных границ предложено постепенным увеличением количества усредняемых матриц с дополнительным привлечением доступных данных по другим группам организмов. В данном случае этот подход реализован добавлением к трем вышеуказанным матрицам коэффициентов сходства четвертой, рассчитанной по флоре всех сосудистых растений на уровне рода. Включение в расчеты дополнительной матрицы увеличило число признаков с 2156 до 3799 видов, а видов и родов – почти вдвое. Вследствие этого неоднозначно изменились прежние классификационные представления. Формально отличия в составленной заново классификации охватывают 66 % участков. Но при сравнительной оценке информативности прежней и новой классификаций среднее отклонение (по модулю) не превышает 0.8 % суммарной дисперсии матрицы коэффициентов сходства. Это свидетельствует о надежности ранее высказанных суждений о флоро-фаунистической неоднородности данного региона и дает основание говорить о возможности составления нескольких классификаций, существенно различающихся по составу таксонов, но равнозначных по доле учитываемой ими дисперсии одной и той же матрицы сходства. Как и в предыдущей работе, в процессе исследования применялись нетрадиционные методы прикладной статистики, объединяющие в одном алгоритме подходы кластерного и факторного анализа. Также использовался оригинальный метод линейной качественной аппроксимации матриц связи, позволяющий учесть нелинейность связи с помощью выделенных градаций факторов, выявленных при кластерно-факторном анализе.
Всего оценка: 0
Нет записей для отображения.
 
 
 
05667nab a2200385 c 4500
001
 
 
vtls000659492
003
 
 
RU-ToGU
005
 
 
20190626175900.0
007
 
 
cr |
008
 
 
190625|2018    ru      s         c rus d
024
7
$a 10.15393/j1.art.2018.7702 $2 doi
035
$a to000659492
039
9
$a 201906261759 $b cat34 $c 201906251330 $d VLOAD $y 201906251323 $z VLOAD
040
$a RU-ToGU $b rus $c RU-ToGU
245
1
0
$a Оценка устойчивости границ при флоро-фаунистическом районировании $c Ю. С. Равкин, И. Н. Богомолова, С. М. Цыбулин, С. В. Чеснокова
246
1
1
$a Assessment of the stability of boundaries in flora-faunistic zoning
504
$a Библиогр.: с. 121
520
3
$a Данная публикация выполнена как логическое продолжение нашей предыдущей статьи. Ранее изложены результаты комплексного флоро-фаунистического районирования Северной Евразии. Этот регион, охватывающий всю территорию бывшего СССР в границах 1991 года, предварительно разделен на 597 участков. Для каждого участка вычислены коэффициенты сходства Жаккара раздельно по: 1 – флоре древесных растений, 2 – фауне беспозвоночных и 3 – позвоночных животных, а районирование выполнялось на основе анализа усредненной матрицы коэффициентов сходства. Оценить репрезентативность использованных материалов и устойчивость проведенных границ предложено постепенным увеличением количества усредняемых матриц с дополнительным привлечением доступных данных по другим группам организмов. В данном случае этот подход реализован добавлением к трем вышеуказанным матрицам коэффициентов сходства четвертой, рассчитанной по флоре всех сосудистых растений на уровне рода. Включение в расчеты дополнительной матрицы увеличило число признаков с 2156 до 3799 видов, а видов и родов – почти вдвое. Вследствие этого неоднозначно изменились прежние классификационные представления. Формально отличия в составленной заново классификации охватывают 66 % участков. Но при сравнительной оценке информативности прежней и новой классификаций среднее отклонение (по модулю) не превышает 0.8 % суммарной дисперсии матрицы коэффициентов сходства. Это свидетельствует о надежности ранее высказанных суждений о флоро-фаунистической неоднородности данного региона и дает основание говорить о возможности составления нескольких классификаций, существенно различающихся по составу таксонов, но равнозначных по доле учитываемой ими дисперсии одной и той же матрицы сходства. Как и в предыдущей работе, в процессе исследования применялись нетрадиционные методы прикладной статистики, объединяющие в одном алгоритме подходы кластерного и факторного анализа. Также использовался оригинальный метод линейной качественной аппроксимации матриц связи, позволяющий учесть нелинейность связи с помощью выделенных градаций факторов, выявленных при кластерно-факторном анализе.
653
$a флора
653
$a фауна
653
$a Северная Евразия
653
$a районирование
653
$a кластерный анализ
653
$a аппроксимация
655
4
$a статьи в журналах
700
1
$a Богомолова, Ирина Николаевна $d 1958-
700
1
$a Цыбулин, Сергей Михайлович
700
1
$a Чеснокова, Светлана Витальевна
700
1
$a Равкин, Юрий Соломонович
773
0
$t Принципы экологии $d 2018 $g Т. 7, № 2. С. 108-124 $x 2304-6465
852
4
$a RU-ToGU
856
4
$u http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/vtls:000659492
908
$a статья
999
$a VIRTUA               
999
$a VTLSSORT0070*0080*0240*0350*0400*2450*2460*5040*5200*6530*6531*6532*6533*6534*6535*6550*7003*7000*7001*7002*7730*8520*8560*9080*9992
Нет комментариев.
Предмет
статьи в журналах
Резюме
Данная публикация выполнена как логическое продолжение нашей предыдущей статьи. Ранее изложены результаты комплексного флоро-фаунистического районирования Северной Евразии. Этот регион, охватывающий всю территорию бывшего СССР в границах 1991 года, предварительно разделен на 597 участков. Для каждого участка вычислены коэффициенты сходства Жаккара раздельно по: 1 – флоре древесных растений, 2 – фауне беспозвоночных и 3 – позвоночных животных, а районирование выполнялось на основе анализа усредненной матрицы коэффициентов сходства. Оценить репрезентативность использованных материалов и устойчивость проведенных границ предложено постепенным увеличением количества усредняемых матриц с дополнительным привлечением доступных данных по другим группам организмов. В данном случае этот подход реализован добавлением к трем вышеуказанным матрицам коэффициентов сходства четвертой, рассчитанной по флоре всех сосудистых растений на уровне рода. Включение в расчеты дополнительной матрицы увеличило число признаков с 2156 до 3799 видов, а видов и родов – почти вдвое. Вследствие этого неоднозначно изменились прежние классификационные представления. Формально отличия в составленной заново классификации охватывают 66 % участков. Но при сравнительной оценке информативности прежней и новой классификаций среднее отклонение (по модулю) не превышает 0.8 % суммарной дисперсии матрицы коэффициентов сходства. Это свидетельствует о надежности ранее высказанных суждений о флоро-фаунистической неоднородности данного региона и дает основание говорить о возможности составления нескольких классификаций, существенно различающихся по составу таксонов, но равнозначных по доле учитываемой ими дисперсии одной и той же матрицы сходства. Как и в предыдущей работе, в процессе исследования применялись нетрадиционные методы прикладной статистики, объединяющие в одном алгоритме подходы кластерного и факторного анализа. Также использовался оригинальный метод линейной качественной аппроксимации матриц связи, позволяющий учесть нелинейность связи с помощью выделенных градаций факторов, выявленных при кластерно-факторном анализе.