희소반응(생태학)

생태학에서 희소반응은 표본 추출의 결과로부터 종의 풍요를 평가하는 기법이다. 희석작용은 소위 희석작용 곡선구조에 기초하여 주어진 수의 개별 표본에 대한 종 풍부성의 계산을 가능하게 한다. 이 곡선은 표본 수의 함수로서 종의 수를 나타낸 그림이다. 희소성 곡선은 일반적으로 처음에는 가장 흔한 종들이 발견되면서 빠르게 성장하지만, 가장 희귀한 종들만이 표본으로 남아 있기 때문에 곡선은 고원하다.^[1]

한 공동체에서 다양한 종을 표본으로 추출할 때 발생하는 문제는 표본 추출한 개체 수가 많을수록 더 많은 종을 발견하게 된다는 것이다. 희소 반응 곡선은 N 검체 풀을 임의로 여러 번 다시 샘플링한 다음 각 검체에서 발견된 평균 종 수(1,2, ...)를 표시하여 생성된다. N). "스스로 희소작용은 N 샘플의 큰 풀에서 무작위로 추출한 n 개인(또는 샘플)의 작은 집합에서 기대되는 수의 종을 생성한다."^[2]

역사

희귀동작 기술은 1968년 하워드 샌더스에 의해 해양 벤트식 생태계의 생물다양성 분석에서 개발되었는데, 그는 다른 표본 크기를 가진 집합들 사이에서 종의 풍부성 데이터를 비교할 수 있는 다양성의 모델을 추구했기 때문이다; 그는 절대 n이 아닌 곡선의 모양을 비교하는 방법으로 희귀동작 곡선을 개발했다.종의 ^[4]탯줄

샌더스의 초기 개발 이후, 희소 반응의 기술은 많은 수정을 거쳤다. 스튜어트 헐버트는 여러 가지 생물다양성 평가 방법을 비판하는 논문에서 샌더스의 희귀액션법으로 본 문제, 표본 크기를 기준으로 종의 수를 과대평가한 문제, 자신의 방법을 다듬으려 했다.^[5] 과대평가 문제도 다니엘 심버로프가 다루었고, 통계적 기법으로서의 희소반응의 다른 개선은 1975년 켄 헤크가 했다.^[6]

오늘날 희소반응은 종 다양성을 측정하는 기술뿐만 아니라 보다 높은 분류학적 수준에서 다양성을 이해하는 기술로도 성장했다. 가장 흔하게, 종의 수는 특정 집단의 제네라의 수를 예측하기 위해 표본으로 추출된다; 샌더스가 희귀한 행동에 대한 그의 개인을 정량화하기 몇 년 전, 유사한 기술들이 연구에서 이 수준의 다양성을 결정하기 위해 사용되었다.^[2] 희소화 기술은 인간 마이크로바이옴을 포함하여 새롭게 연구된 생태계의 종 다양성을 계량화하는 데 사용되며, 지역사회 및 기타 관리 애플리케이션에 대한 오염 영향의 이해와 같은 지역사회 생태계의 응용 연구에서도 사용된다.

파생

레어액션 도출 중:
N = 총 항목 수
K = 총 그룹 수
N_i = 그룹 i의 항목 수(i = 1, ..., K)
M_j = j 요소로 구성된 그룹 수

따라서 이러한 정의에서 다음과 같이 정의한다.

${\displaystyle \sum _{i=1}^{K}N_{i}=N}$
${\displaystyle \sum _{j=1}^{\infit }M_{j}=K}$
${\displaystyle \sum _{j=1}^{\put }jM_{j}=N}$

희귀한 표본에서 우리는 총 N개 항목에서 랜덤 하위표본 n을 선택했다. 희귀한 표본의 관련성은 일부 집단이 이 하위표본에 반드시 없을 수 있다는 것이다. 그러므로 우리는 다음을 허용한다.

${\displaystyle X_{}}$ ${\displaystyle n_{}}$= ${\displaystyle X_{n}=}"$n" 항목의 하위 샘플에 여전히 존재하는 그룹$$ 수
${\displaystyle X_{}}$ n {\$displaystyle X_{n}}$이(가) 이 하위표본에서 하나 이상의 그룹이 누락될 때마다 K보다 적은$$ 것은 사실이다.

${\displaystyle {따라서}_{}}$ 희소 반응 곡선 $f{\displaystyle {}_{}}$ ${\$ f_{$n}은($는) 다음과 같이$$ 정의된다.

${\displaystyle f_{n}=E[X_{n}]=K-{\binom {n}{n1}^{n1}\sum _{i=1}^{K}{\binom {N_{n}}}}}}}}$

이로부터 0 ≤ f(n) ≤ K. 나아가 $f{\displaystyle }$( ${\displaystyle 0}$)${\displaystyle }$= ${\displaystyle 0,}$ ${\displaystyle f}$( ${\displaystyle 1}$)${\displaystyle }$= ${\displaystyle 1,}$ ${\displaystyle f}$( N${\displaystyle }$)${\displaystyle }$= K ${\displaystyle$ f $(0)=0,f$(1$)=1,f(N)=K$ n의 이산형 값으로 정의되었음에도 불구하고 이러한 곡선은 연속 함수로 가장 자주 표시된다.^[7]

올바른 사용법

희귀 반응 곡선은 종의 풍요를 추정하는 데 필요하다. 축적 곡선을 만드는 데 사용되는 원시종 풍요 계수는 종 풍요가 뚜렷한 증상이 없을 때에만 비교할 수 있다. 희소 반응 곡선은 점 대 점 또는 전체 데이터 집합 비교를 용이하게 하는 부드러운 선을 만든다.

표본 추출한 개체 수 또는 채취한 표본의 수 중 하나의 함수로 종의 수를 표시할 수 있다. 샘플 기반 접근방식은 샘플 이질성의 자연적 수준에서 비롯되는 데이터의 패치성을 설명한다. 그러나 표본 기반 희소 반응 곡선을 사용하여 비교 가능한 표본 추출 노력 수준에서 택슨 농도를 비교할 때, 표본당 평균 개체 수가 체계적으로 다를 수 있으므로, 누적 표본 수가 아닌 누적 개체 수의 함수로 세자의 수를 표시해야 한다.

서로 다른 표본 크기에 대해 교정하기 위해 표본 추출한 개체 수에 따라 발견되는 종의 수를 단순히 나눌 수는 없다. 그렇게 하는 것은 종의 수가 존재하는 개인의 수에 따라 선형적으로 증가한다고 가정할 수 있는데, 이것이 항상 사실인 것은 아니다.

희소반응 분석은 환경에 있는 개체가 랜덤하게 분포하고, 표본 크기가 충분히 크고, 표본이 분류학적으로 유사하며, 모든 표본이 동일한 방식으로 수행되었다고 가정한다. 이러한 가정이 충족되지 않으면 결과 곡선이 크게 치우치게 된다.^[8]

주의와 비판

레어퓨테이션은 타원이 극히 드물거나 흔하지^{[citation needed]} 않거나 베타 다양성이 매우 높을 때만 잘 작동한다. 희귀작용은 종의 발생 횟수가 표본추출 강도를 반영한다고 가정하지만, 특히 하나의 세원이 일반적이거나 희귀한 경우 발생 횟수는 표본추출 강도가 아닌 해당 종의 개체 수의 극단성과 관련이 있을 것이다.

그 기술은 구체적인 세자를 설명하지 않는다. 주어진 표본에 존재하는 종의 수를 조사하지만, 어떤 종이 표본에 걸쳐 표현되는지는 조사하지 않는다. 따라서 각각 20종의 표본을 포함하는 두 개의 표본은 완전히 다른 구성을 가지며, 종 부성의 편향된 추정치를 이끌어낼 수 있다.

그 기술은 종의 풍요를 인정하지 않고 단지 종의 풍요만을 인식한다. 다양성의 진정한 척도는 존재하는 종의 수와 각 종의 상대적 풍요를 모두 차지한다.

레어퓨테이션은 개인의 임의적인 공간분포를 가정한다는 점에서 비현실적이다.

희소반응은 점증적 풍부함의 추정치를 제공하지 않기 때문에, 더 큰 표본의 종 풍부성 추세를 추정하는 데 사용할 수 없다.^[9]

참조

외부 링크

• 희소 반응 계산기
• 에코심 프로페셔널 레어액션 소프트웨어
• 과거(PALaeontological Statistics)