Донные сообщества и абиотические факторы: анализ статистической связи с использованием индекса нестабильности и метода виртуальных видов
URI (for links/citations):
https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/141374Author:
Зинченко, Т. Д.
Шитиков, В. К.
Головатюк, Л. В.
Zinchenko, Tatiana D.
Shitikov, Vladimir K.
Golovatyuk, Larisa V.
Date:
2021-06Journal Name:
Журнал Сибирского федерального университета.Биология. Journal of Siberian Federal University.Biology, 2021 14 (2)Abstract:
Количественная оценка связи между структурой сообществ и абиотическими
переменными предполагает использование статистических процедур, выполняющих селекцию
минимального набора некоррелированных факторов среды, которые с высокой вероятностью
определяют экологические условия существования каждого вида. Это особенно важно при
построении моделей пространственного распределения видов, играющих ключевую роль
в экологии сообществ и охране природы. Целью исследования является анализ применения
некоторых приложений теории информации для ранжирования факторов среды по их вкладу
в формирование экологической структуры сообществ гидробионтов. Рассматривается индекс
нестабильности, являющийся частным случаем дивергенции энтропии Кульбака-Лейблера
и отражающий информационный выигрыш от смещения конкретной реализации случайной
величины относительно ее среднего значения. Использование индексов нестабильности
позволяет редуцировать многомерные данные о видовой структуре сообществ и абиотических
факторах в наборы соизмеримых стандартизованных переменных и оценить тесноту связи между ними. В качестве исходных данных используются результаты многолетней (1990–
2019 гг.) гидробиологической съемки донных сообществ малых и средних рек на территории
Среднего и Нижнего Поволжья. Обобщены результаты расчетов индексов нестабильности для
каждого из 147 таксонов макрозообентоса и 8 геофизических и гидрохимических показателей.
На основе этих данных построены регрессионные модели «случайного леса» и рассчитаны
веса потенциальной важности факторов среды, определяющих экологические предпочтения
видов. Наиболее значимые объясняющие переменные использовались для построения
карт распределения «виртуальных видов», которые сравнивались с соответствующими
эмпирическими данными. Представлена карта распределения хирономид подсемейства
Prodiamesinae (Diptera, Chironomidae) в оптимальных условиях среды обитания. Индексы
нестабильности могут эффективно применяться для разведывательного анализа различных
экосистем, в том числе ранжирования местообитаний по степени нестабильности окружающей
среды и/или видовых ассоциаций, а также отбора наиболее информативных абиотических
переменных, определяющих популяционную плотность таксонов Statistical procedures for quantifying the relationships between the community structure and abiotic variables start with selecting a minimum set of uncorrelated environmental factors that determine the ecological conditions essential for each of the species. This is especially important when constructing models of spatial distribution of species which are key to ecology of communities and conservation of nature. The aim of the study is to explore whether some applications of information theory can be used to rank environmental factors with respect to their contribution to the formation of the ecological structure of aquatic communities. We consider the applicability of the instability index, which is a special case of the Kullback-Leibler entropy divergence and reflects the information gain from the displacement of a particular realization of a random variable relative to its mean value. Using of instability indices allows to reduce multidimensional data sets on species structure of communities and abiotic factors to lower dimension sets of commensurate standardized variables and to explore the relationships between the latter. The initial data we used were the results of the long-term (1990–2019) hydrobiological survey of benthic communities in small and medium-sized rivers in the Middle and Lower Volga regions. We consider the indices of instability calculated for each of 147 taxa of macrozoobenthos and 8 geophysical and hydrochemical indicators. Based on these data, we constructed random forest regression models and calculated potential weights of environmental factors that determine ecological preferences of species. The most significant explanatory variables were used to construct distribution maps of «virtual species», which were compared with the corresponding empirical data. A habitat suitability map of chironomids (Diptera, Chironomidae), the Prodiamesinae subfamily, is presented. Instability indices can be effectively used for exploratory analysis of various ecosystems, e. g. ranking habitats according to the degree of environmental instability and / or species associations, selecting the
most informative abiotic variables that determine the population density of the taxa, etc.