Кратко — набор методов/индикаторов, что использовать для оценки биоразнообразия леса, с пояснениями и основными ограничениями.
1) Таксономические метрики (полевые учёты)
- Что: видовое богатство $S$, относительные частоты $p_i$, индексы диверситета — Шеннон $H^{\prime }=-{\sum }_{i=1}^S{p}_i\ln p_i$, Симпсон $D=1-{\sum }_{i=1}^S{p}_i^2$, Хилл-числа ${}^{q}D={\left({\sum }_{i=1}^S{p}_i^q\right)}^{1/(1-q)}$.
- Плюсы: прямое измерение видового состава; интерпретируемо для мониторинга.
- Ограничения: трудоёмкость, пропуск редких/криптических видов, зависимость от усилий выборки (нужны редукционные методы — например, оценка недоучёта Chao1 ${\hat{S}}_{Chao1}=S_{obs}+\frac{f_1^2}{2f_2}$), идентификация требует экспертизы.
2) Биоиндикаторные виды/группы
- Что: выбор групп чувствительных к изменениям (лихены — чистота воздуха/влажность; мхи и печёночники — влажность/бурение; птицы — структура леса; жуки, бражники, сапрофаги — трофическая сеть; грибы — разложение/микориза).
- Плюсы: быстрые сигнализаторы изменений, зачастую дешёвые мониторинговые протоколы.
- Ограничения: индикаторность локальна (не универсальна), реакция может быть отсроченной, влияние факторов-конфундов (климат, ландшафт).
3) Генетические маркеры и генная диверсификация
- Что: маркеры нейтральной и адаптивной генетической изменчивости — микросателлиты, SNP-панели, секвенирование метабар-кода/геномов; показатели: ожидаемая гетерозиготность $H_e=1-{\sum }_k{p}_k^2$, популяционная дифференциация $F_{ST}=\frac{H_T-H_S}{H_T}$.
- Плюсы: чувствительны к популяционной структуре, потере генетического разнообразия, выявляют скрытые демографические процессы.
- Ограничения: стоимость и лабораторные требования; выбор маркеров (нейтральные не показывают адаптацию); требуются репрезентативные образцы и метаописание популяций; интерпретация может требовать исторических данных.
4) eDNA / метабаркодинг почвы и воды
- Что: детекция присутствия видов по ДНК в почве, опаде, воде; маркеры: COI (животные), ITS (грибы), rbcL/matK (растения).
- Плюсы: высокая чувствительность, фиксирует труднодоступные/редкие виды, широкие списки таксонов из малых проб.
- Ограничения: ДНК переносится и сохраняется по-разному (источник/время неизвестны), PCR-биасы, базы данных ограничены → проблемная таксономическая идентификация, нельзя легко оценить абунданс/жизнеспособность.
5) Дистанционное зондирование (RS)
- Что: мульти-/гиперспектральные снимки, LiDAR (структура и вертикальная стратификация), RADAR (биомасса, влажность), индексы растительности — NDVI $=\frac{NIR-RED}{NIR+RED}$.
- Плюсы: покрытие больших площадей, регулярность, измерение структуры (LiDAR) и функции (фотосинтетическая активность).
- Ограничения: пространственно-спектральные ограничения (смешанные пиксели), плохо различает виды в густой кроне; облачность и сезонность; требует валидации наземными данными; сложность оценки подлеска и микогомоты.
6) Функциональная диверсность и метрики сообществ
- Что: измеряют распределение жизненных стратегий/трофических ролей (trait-based): функциональное богатство (FRic), функциональная дисперсия (FDis), Рао-квадратичная энтропия $Q={\sum }_i{\sum }_j{d}_{ij}{p}_i{p}_j$, где $d_{ij}$ — дистанция по признакам.
- Плюсы: связывают биоразнообразие с экосистемными функциями (производительность, устойчивость).
- Ограничения: нуждаются в наборе качественно измеренных признаков; внутривидовая изменчивость часто игнорируется; выбор признаков влияет на результат; данные по признакам неполные для многих таксонов.
7) Сетевые/трофические метрики
- Что: структура взаимодействий (плотность, связность, специализация) для поллинаторов, микоризы, хищник-жертва.
- Плюсы: дают представление о функциональной целостности.
- Ограничения: сбор данных трудоёмок; сложность масштабирования; временная изменчивость взаимодействий.
8) Комбинированные подходы и статистика
- Рекомендация: интегрировать наземные учёты + eDNA + дистанционное зондирование + генетику + функциональные признаки для многоуровневой оценки.
- Ограничения: потребность в калибровке между методами, разная пространственно-временная разрешающая способность; сложность интерпретации многомерных индексов.
Краткая практическая схема применения
- Используйте RS (LiDAR + мультиспектр) для картирования структуры и кандидатных зон.
- Вязка полевых таксономических учётов и eDNA для списка видов и редких таксонов.
- Генетика для ключевых видов/популяций, если важна сохранность генетического разнообразия.
- Функциональные метрики и сети для оценки процессов/экосистемных услуг.
- Всегда указывайте погрешности выборки, валифицируйте RS моделями и применяйте оценку недоучёта (Chao, редукция).
Если нужно, могу подогнать набор методов под конкретную цель (оценка биомассы, сохранение редких видов, мониторинг восстановления) и под бюджет/масштаб.