틈새 배분 모델

틈새 배분을 위한 기계론적 모델은 상대적인 종의 풍요 분포를 설명하기 위해 사용되는 생물학적 모델이다. 이러한 틈새 배분 모델은 종들이 어떻게 다차원 공간에서 자원 풀을 해체하여 종들 간의 개체 수 분포의 분포를 결정하는지를 설명한다. 종의 상대적 풍요는 대개 휘태커 플롯, 즉 계급 풍요 플롯으로 표현되는데, 여기서 종은 x축에 있는 개인 수에 따라 순위를 매기고, y축에 있는 각 종의 통나무 상대적 풍요에 대해 플롯한다. 상대적 풍요는 종 내 개인의 상대적 수나 종 내 개인의 상대적 생체량으로 측정할 수 있다.

역사

틈새 배분 모델이 개발된 것은 생태학자들이 상대적인 종의 풍요 분포에 대한 생물학적 설명을 찾았기 때문이다. 맥아더(1957년, 1961년)^[1][2]는 3가지 기계론적 틈새 배분 모델을 대신 제시하면서 순수 통계적 모델에 대한 불만을 가장 일찍 표출한 사람 중 한 명이었다. 맥아더는 자원 풀 내의 생태학적 틈새들은 막대기와 같이 분해될 수 있다고 믿었고, 막대기의 각 조각은 지역사회에서 틈새들을 상징한다. 스기하라(1980년)^[3]의 기여로 토케시(1990년, 1993년, 1996년)^[4][5][6]는 약 7개의 기계론적 틈새분배 모델을 만들면서 고장난 스틱 모델로 확장되었다. 이러한 기계론적 모델은 공동체의 종 구성을 기술하는데 유용한 출발점을 제공한다.

설명

틈새 배분 모델은 한 자원 풀이 종을 식민지화하거나 특정화함으로써 순차적으로 또는 동시에 작은 틈새로 분할되는 상황에서 사용될 수 있다(자원 사용에 대한 명확화: 길드 내의 종은 동일한 자원을 사용하는 반면 공동체 내의 종은 그렇지 않을 수 있다).

이 모델들은 동일한 자원 풀(예: 길드(생태학))에서 채취한 종들이 어떻게 틈새시장을 분할하는지 설명한다. 자원 풀은 순차적으로 또는 동시에 파괴되며, 틈새의 단편화 과정의 두 가지 구성 요소에는 어떤 파편을 선택하는지와 그 결과 파편의 크기가 포함된다(그림 2).

틈새 배분의 모델은 일차 문헌에서 담수곤충, 물고기, 철생식물 딱정벌레, 히메노프테란 기생충, 플랑크톤 조립물, 소금 습지 잔디 등 다양한 세자의 상대적 풍요 분포 변화를 설명하고 설명하기 위해 사용되어 왔다.

가정

이러한 플롯을 기술하는 기계론적 모델은 등위적 풍요 플롯이 종 내 개인의 풍요에 대한 엄격한 추정에 기초하고 있으며 이러한 척도는 실제 종 풍요 분포를 나타낸다는 가정 하에 작용한다. 더욱이, 개체수를 풍요로움 측정치로 사용하든, 개인의 생체량을 사용하든, 이 모델들은 이 양이 유기체가 점유한 틈새의 크기와 정비례한다고 가정한다. 한 가지 제안은 개인 수로 측정한 풍요로움은 바이오매스를 사용하는 풍요로움보다 분산이 더 낮을 수 있다는 것이다. 따라서, 풍요를 틈새 배분의 대용물로 사용하는 일부 연구는 공동체의 균등성을 과대평가할 수 있다. 이것은 신체 크기, 풍요(생태학), 자원 사용의 관계에 대한 명확한 구분이 없기 때문에 일어난다. 종종 연구들은 크기 구조나 생물자원 추정치를 실제 풍요의 측정에 포함시키지 못하며, 이러한 측정치는 개인 수로 엄격히 측정되는 풍요보다 틈새 분배 모델을 중심으로 더 높은 분산을 일으킬 수 있다.^[7][8]

토케시의 틈새 배분 기계론적 모델

틈새 배분을 기술하는 7가지 기계론적 모델이 아래에 설명되어 있다. 모델은 최소한도 우위 사전 방출 모델에서 가장 고른 우위 붕괴 모델과 맥아더 분수 모델에 이르기까지 균일성을 증가시키는 순서로 제시된다.

우위 선점

이 모델은 초기 식민지화(또는 특정화) 후에 각각의 새로운 종들이 가장 작은 틈새의 50% 이상을 선점하는 상황을 설명한다. 틈새 배분의 우위 선점 모델에서 종은 남아있는 가장 작은 틈새의 50~100% 사이에서 무작위 부분을 식민지화하여, 이 모델은 자연적으로 확률적이다. 밀접하게 연관된 모델인 기하학적 시리즈는 ^[9]지배력 사전 방출 모델의 결정론적 버전으로, 신종이 차지하는 잔여 틈새 공간의 비율(k)은 항상 같다. 실제로 지배적 사전 구현 모델과 기하학적 직렬 모델은 개념적으로 유사하며 더 작은 틈새 채우기 비율이 항상 0.75일 때 동일한 상대적 풍요 분포를 생성하게 된다. 지배적 사전 방출 모델은 일부 분류학 그룹과 특정 기능 그룹을 포함하여 텍사스의 일부 하천 어류 집단의 상대적 풍부 분포에 가장 적합하다.^[10]

기하학적 (k=0.75) ${\displaystyle P}$ $i{\displaystyle }$= ${\displaystyle k}$( ${\displaystyle 1}$- k${\displaystyle {}^{}}$) i${\displaystyle {}^{}}$- ${\displaystyle 1^{}}$ ${\$

무작위 구획

무작위 분류 모델에서 자원 풀은 동시에 또는 순차적으로 식민지화하는 종들 사이에서 무작위로 분할된다. 이러한 패턴은 풍요로움 측정치가 한 종에 의해 점유되는 틈새의 양에 따라 확장되지 않거나, 종의 풍부함 또는 틈새 폭의 일시적 분리가 시간이 지남에 따라 틈새 분배를 중단시키고, 따라서 종은 점유 범위와 그 틈새 사이의 관계가 없어 보이기 때문에 발생할 수 있다. 토케시(1993)는 ^[5]이 모델이 여러 면에서 캐스웰의 생물 다양성에 대한 중립 이론과 유사하며, 주로 종이 서로 독립적으로 작용하는 것처럼 보이기 때문이라고 설명했다.

변량분수

랜덤 분수 모델은 종을 순차적으로 식민지화하여 틈새 크기를 무작위로 선택하는 과정을 설명한다. 초기의 종은 총 틈새의 임의적인 부분을 선택하고 그 이후의 식민지화 종은 또한 총 틈새의 임의적인 부분을 선택하고 모든 종이 식민지화 될 때까지 무작위로 분할한다. Tokeshi(1990년)[4]이 모델 일부 식물 착생 Chiromonid 새우 공동체가 있었고, 근래에 그것은phytoplankton 사회의 상대 존재비 분포, 소금 초원 초목, 곤충의 순서 쌍시류는 갈아 놓은 딱정 벌레 사회, 기능 및 분류 gro 일부 지역들에서 설명하는데 사용되어 와병용할 수 있다는 걸 발견했다.u텍사스 바이오 지역의 하천 어류 ping과 저공압성 파라시토이드. 스기하라가 개발한 유사한 모델은 프레스턴의 로그 정규 분포(1948)에 대한 생물학적 설명을 하기 위해서였다.^[11] 스기하라(1980)^[3]의 고정분할 모형은 랜덤분수 모형과 비슷했지만, 모형의 랜덤성은 랜덤분수에 0.5의 평균을 갖는 정규분포를 사용하는 것보다 평균 0.75의 삼각분포에서 도출된다. 스기하라 교수는 일부 자연 모집단의 랜덤성이 평균 0.75의 삼각 분포와 일치하기 때문에 랜덤 변수를 그리기 위해 삼각 분포를 사용했다.

동력분수

이 모델은 자원 풀의 기존 틈새의 서식 가능성이 그 틈새의 크기(풍부, 바이오매스 등으로 측정됨)와 확실히 관련이 있을 때 상대적 풍요분포를 설명할 수 있다. 틈새의 일부가 형성된 틈새의 상대적 크기에 따라 달라지고, 지수 k.k에 의해 크기가 조정되는 확률은 0과 1 사이의 값을 가질 수 있으며, k>0일 경우 더 큰 틈새의 식민지화가 일어날 확률은 항상 약간 더 높다. 이 모델은 생물학적으로 더 현실적이기 때문에 자원의 더 큰 비율을 가진 틈새들이 더 많은 자원 공간을 가지고 있고, 따라서 더 많은 인수 기회를 가지고 있기 때문에 침해될 가능성이 더 높은 많은 경우를 상상할 수 있기 때문이다. 틈새 배분의 무작위 분율 모델은 k=0인 전력분수 모델의 극단이며, k=1은 식민지의 확률이 틈새 크기에 정비례하는 맥아더 분수 모델과 유사하다.^[6][12]

맥아더 분수

이 모델은 초기 틈새를 무작위로 파괴하고 그 크기에 비례하는 확률로 연속적인 틈새를 선택하도록 요구한다. 이 모델에서 가장 큰 틈새의 경우 자원 풀의 작은 틈새에 비해 항상 깨질 확률이 더 높다. 이 모델은 같은 크기의 틈새에 있는 종들 간의 공존을 촉진하기 위해 더 큰 틈새가 깨질 가능성이 더 높은 고른 분포를 초래할 수 있다. 맥아더 분수 모델의 기본은 맥아더(1957)가 개발한 '브레이킹 스틱'이다. 이러한 모델들은 비슷한 결과를 내지만, 주요한 개념적 차이점 중 하나는 맥아더 분수에서처럼 순차적으로 니크가 채우기 보다는 브레이킹 스틱 모델에서 동시에 채워진다는 것이다. 토케시(1993)는 ^[5]자원 풀에 순차적으로 침입하는 것이 틈새 공간을 동시에 깨뜨리는 것보다 생물학적으로 더 현실적이라고 주장한다. 텍사스에 있는 모든 생물 지역의 풍부한 물고기가 결합되었을 때, 그 분포는 깨진 틈새 배분의 막대 모형을 닮아, 텍사스에는 상대적으로 고른 민물고기 종의 분포를 시사했다.^[10]

우위 붕괴

이 모형은 지배력 사전 방출 모델과 역행하는 것으로 생각할 수 있다. 첫째, 초기 자원 풀은 임의로 식민지화되며, 나머지, 그 이후의 식민지화자들은 이미 식민화가 되었든 아니든 항상 가장 큰 틈새를 식민지화한다. 이 모델은 위에서 설명한 틈새 배분 모델에 비해 가장 고른 커뮤니티를 형성하는데, 가장 큰 틈새 부분은 항상 깨지지 않은 작은 틈새의 크기와 동등할 가능성이 높은 두 개의 작은 조각으로 쪼개지기 때문이다. 이러한 균등성의 "수준"의 공동체는 자연계에서는 드물게 보인다. 그러나 그러한 공동체 중 하나는 오스트리아 다뉴브강 내 한 부지에 필터 공급자의 상대적 풍부분포를 포함한다.^[13]

합성

복합 모델은 틈새 배분 모델의 조합이 자원 풀의 다른 부분에서 작용하는 경우에 존재한다. 페슬(2002년).^[13] 다양한 틈새 배분 모델이 데이터의 서로 다른 기능 그룹에 적합하다는 점에서 민물 디프테라의 연구에서 복합 모델이 어떻게 나타날 수 있는지 보여준다. 물고기 조립체를 모델링하는 히긴스와 스트라우스(2008)의 또 다른 예는 다른 서식지와 다른 종의 구성을 가진 어류 집단이 다른 틈새 분배 모델을 준수한다는 것을 발견했고, 따라서 전체 종의 조립은 종의 다른 지역에 있는 모델들의 조합이었다.

경험적 데이터에 대한 틈새 적용의 기계론적 모델 적합

틈새 배분의 기계론적 모델은 지역사회를 묘사하기 위한 것이다. 연구자들은 이 모델들을 여러 가지 방법으로 종족 풍요의 시간적, 지리적 추세를 조사하기 위해 사용해 왔다.

여러 해 동안 틈새 배분 모델의 적합성은 눈으로 수행되었고 모델의 그래프는 경험적 데이터와 비교되었다.^[5] 보다 최근에 경험적 데이터에 대한 틈새 배분 모델의 적합성에 대한 통계적 테스트가 개발되었다.^[14][15] 후기 방법(Etienne 및 Ollf 2005)^[15]은 모델의 베이지안 시뮬레이션을 사용하여 경험적 데이터에 대한 적합성을 시험한다. 여전히 일반적으로 사용되는 이전의 방법은, 경험적 자료와 동일한 수의 종을 주어진 각 모델의 기대 상대적 숙성을 정상 분포로부터 시뮬레이션한다. 각 모델은 여러 번 시뮬레이션되며, 평균과 표준 편차를 계산하여 각 상대적 풍요 분포 주위에 신뢰 구간을 할당할 수 있다. 각 등급 주변의 신뢰도를 각 모형에 대한 경험적 데이터에 대해 테스트하여 모형 적합을 결정할 수 있다. 신뢰구간은 다음과 같이 계산한다.^[4][12] 틈새 분배 모델 시뮬레이션에 대한 자세한 내용은 웹 사이트 [1]^{[permanent dead link]}을(를) 참조하십시오. 이 웹 사이트는 Power Nichicle 프로그램을 설명한다.^[14]

${\displaystyle R(x_{i})=\mu _{i}\pm {\frac {r\pamma _{i}}{\sqrt{n}}}}$

r= 시뮬레이션 데이터의 신뢰 한계 σ= 시뮬레이션 데이터의 표준 편차 n=경험 표본의 반복실험 횟수

참조