text
stringlengths
0
1.95k
для анализа пространственного поведения этого феномена (например, содержания
тяжелых металлов в верхнем слое почвы) сам планирует точки, в которых будут
проводиться наблюдения, а полученные выборочные значения пространственной
переменной z(x) рассматриваются как одни из возможных реализаций функции Z(x).
Во втором случае анализируются свойства пространственного рисунка и поведение
явлений, которые проявляются дискретно в виде событий, но генерируются независимо от
наблюдателя неким природным "механизмом" (Baddeley, 2010). Этот механизм, как и в
первом случае, может быть представлен случайной функцией Z(x), непрерывно
распределенной в пространстве. О свойствах этого процесса мы также можем судить по
выборочным данным, полученным в точках, однако их местоположение устанавливается
не по воле исследователя, а случайно назначается в процессе генерации событий самим
процессом (например, число яиц в гнезде можно посчитать только там, где есть гнездо).
При этом предполагается, что у исследователя имеется полная карта координат всех
точек, чтобы проанализировать их размещение.
В качестве примера (П7) рассмотрим изменчивость пространственной структуры
популяций наземных моллюсков на участке 12´30 м с сеткой 8´20 пробных площадок.
Всего было обнаружено 613 особей улиток M. carthusiana (из них, 281 ювенильных) и 352
экземпляра B. Cylindrica (в том числе, 262 ювенильных). Наш анализ с использованием
пакетов статистической среды R во многом повторяет расчеты, сделанные в работе (П7 –
Винарский и др., 2012) на основе программы PAST 2.16.
Одной из основных задач изучения пространственной структуры является
визуальный анализ и графическое представление пространственной неоднородности
распределения популяций с помощью карт локальных плотностей. Выполнить это
можно с использованием различных алгоритмов сглаживания, например, на основе
непараметрической ядерной регрессии (см. разделы 4.7 и 7.1). При этом скользящее
"окно" сканирует всю область исследований и суммирует вклады точек в окрестности,
связанной с текущим положением курсора. Гладкость полученной поверхности
интерполяции
которая может быть
предварительно оценена по эмпирическим формулам или найдена автоматически в
ходе кросс-проверки. Карта распределения популяционной плотности улиток M.
сarthusiana (рис. 7.17а) была построена с использованием изотропической гауссовой
ядерной функции со стандартным отклонением s = 1.5 м, которое играет здесь роль
ширины окна (хотя в точном смысле таковой не является).
зависит от ширины окна
(bandwidth),
Важной
возможностью
дополнительной
карт
пространственно-обусловленного относительного риска. Например, на рис. 7.17б
представлена карта распределения доминирующих возрастных групп M. Сarthusiana,
позволяющая легко выделить фрагменты территории, где p = njuv / nad > 0.5, т.е. число
ювенильных особей nuv превышает число взрослых животных nad (или наоборот). В этом
примере речь, конечно, идет не о "риске" в привычном понимании, но если использовать,
скажем, соотношение численностей больных и здоровых деревьев в лесу, то такая карта
приобретет форму реального руководства к проведению природоохранных мероприятий.
построение
является
Краеугольным камнем анализа пространственного распределения явлений
является диагностика характера процесса, генерирующего события. В качестве
нулевой гипотезы обычно принимается предположение о полностью случайном
размещении точек в изучаемой области (CSR – Complete Spatial Randomness),
моделируемом, например, однородным точечным процессом Пуассона (Bivand et al.,
2008). Для проверки согласия анализируемых данных и гипотетической модели
необходимо выбрать подходящую описательную статистику и сравнить ее эмпирическое
значение с теоретической величиной. Типичными критериями здесь могут быть,
например, распределение расстояний между ближайшими точками или среднее число
"соседей" в круге фиксированного радиуса с центром в произвольной точке.
272
Рис. 7.17. Карты для анализа пространственной структуры популяций моллюсков: локальная
ядерная плотность численности M. carthusiana (а); распределение соотношения между
ювенильными и взрослыми экземплярами (б); размещение числа особей B. Cylindrica по сетке
квадратов, соответствующей расположению пробных площадок (в)
273
Пусть r –радиус окружности, изменяющийся с некоторым шагом от 0 до 0.25wmin
(wmin – минимальный из двух размеров области исследования А). Тогда можно определить
целую коллекцию различных функций распределения взаимных расстояний между
точками (Baddeley, 2010) и выполнить построение соответствующих графиков:
°
G(r) – кумулятивной функции, основанной на распределении расстояний r между
ближайшими соседями и пропорциональной числу таких дистанций, превышающих r; для
однородного процесса Пуассона с интенсивностью l:
r
lp--=
e
1)(
r
G