Кратко — методы и индексы, которые применяют для оценки биоразнообразия, и как результаты используются в решениях по охране природы.
1) Основные подходы и методы сбора данных
- Полевые методы: квазипостоянные и случайные участки (квадраты, траншеи, точки/линийные наблюдения), ловушки (pitfall, Malaise), кольцевание/сетями, фото‑ и видеонаблюдение.
- Генетические методы: генотипирование, секвенирование (баркодинг), eDNA.
- Дистанционное зондирование и ГИС: оценка структуры растительности, ландшафтной связанности.
- Мониторинг и стандартизированные протоколы (point counts, transects, mark–recapture, повторные опросы/occupancy).
- Статистические приёмы: редукция смещения (rarefaction), оцениватели недоучтённых видов (экстраполяция, Chao), модели занятости (occupancy), SDM.
2) Таксономические индексы (наиболее употребимые)
- Видовое богатство (species richness): число видов $S$.
- Индекс Шеннона: $$H^{\prime }=-\sum _{i=1}^S{p}_i\ln p_i,$$ где $p_i$ — доля i‑го вида.
- Индекс Симпсона: $$D=\sum _{i=1}^S{p}_i^2$$ (часто используют обратный $1/D$ или $1-D$).
- Равномерность Пилоу: $$J^{\prime }=\frac{H^{\prime }}{\ln S}.$$
- Оцениватель Chao1 (учёт редких видов): $${\hat{S}}_{Chao1}=S_{obs}+\frac{f_1^2}{2f_2},$$ где $f_1$ — число одновидовых находок, $f_2$ — двухразовых.
- Числа Хилла (унифицируют метрики): $${}^{q}D={\left(\sum _{i=1}^S{p}_i^q\right)}^{1/(1-q)}.$$ При $q\to 1$: $${}^{1}D=\exp (H^{\prime }).$$
3) Бета‑разнообразие и сходство между сообществами
- Коэффициент Жаккара (на основе присутств/отсутствия): $$J=\frac{a}{a+b+c},$$ где $a$ — общие виды, $b,c$ — уникальные.
- Bray–Curtis (из учёта абундансов): $$BC=1-\frac{2{\sum }_i\min (x_{i1},x_{i2})}{{\sum }_i{x}_{i1}+{\sum }_i{x}_{i2}}$$ или альтернативно $\frac{{\sum }_i|x_{i1}-x_{i2}|}{{\sum }_i(x_{i1}+x_{i2})}$.
- Уиттакера/партиционирование: $\beta =\frac{\gamma }{\alpha }$ или $\gamma =$ региональное разнообразие, $\alpha =$ среднее локальное.
4) Филогенетическое и функциональное разнообразие
- Филогенетическое (Faith’s PD): $$PD=\sum {\ell }_j$$ — сумма длин ветвей филогенетического дерева, покрывающих виды сообщества.
- Метрики функционального разнообразия: функциональная богатство (FRic), равномерность (FEve), дивергенция (FDiv) — основаны на распределении видов в многомерном пространстве признаков.
5) Генетическое разнообразие
- Ожидаемая гетерозиготность: $$H_e=1-\sum _k{p}_k^2.$$
- Разделение генетической вариации (FST): $$F_{ST}=\frac{H_T-H_S}{H_T},$$ где $H_T$ — гетерозиготность в метапопуляции, $H_S$ — внутри популяций.
6) Аналитические дополнения
- Кривые накопления видов и rarefaction для сравнения выборок.
- Модели вероятности обнаружения и оценки трендов (используют в мониторинге).
- Мультипараметрический подход: совместный учёт таксономического, функционального и филогенетического компонент.
7) Как результаты влияют на принятие решений
- Приоритизация участков для охраны: выбирают места с высоким значением $\alpha ,\gamma ,PD$ или уникальными видами/функциями.
- Проектирование заповедников и коридоров: на основе бета‑разнообразия и ландшафтной связанности (поддержка миграции, генетического обмена).
- Оценка статуса видов и рисков: тенденции абундансов и генетической вариабельности влияют на решения по охране, реинтродукции и управлению видами (IUCN использует тренды, EOO/AOO и численность).
- Мониторинг эффективности мер: метрики (Shannon, PD, FST и др.) служат целевыми индикаторами при оценке успеха реставрации/управления.
- Оценка воздействия (ОВОС): изменение индексов до/после проекта помогает судить о допустимости вмешательства.
- Установление порогов и целей (Aichi, CBD): количественные метрики используются для постановки и контроля целевых показателей.
- Принятие управленческих мер: выявление ключевых функциональных групп/индикаторных видов ведёт к целевым мерам (контроль инвазивных видов, восстановление ключевых видов‑инженеров).
8) Ограничения и рекомендации по интерпретации
- Разные метрики отражают различные аспекты биоразнообразия — лучше комбинировать таксономическую, функциональную и филогенетическую компоненты.
- Важно учитывать обнаружимость, размеры выборки и пространственную шкалу; использовать оцениватели недоучтённых видов и доверительные интервалы.
- Решения должны учитывать неопределённость, краткосрочные и долгосрочные данные, а также социально‑экономические факторы.
Если нужно, могу привести примеры расчётов (Shannon/Simpson/Chao) для конкретного набора данных.