Поиск по сайту:


Читатель, возможно, уже заметил, что масштаб, отложенный на оси у на рис. 4.7,5 — логарифмический и что использование логарифмов при построении кривых выживания весьма существенно. Лучше всего пояснить это на примере двух воображаемых работ по изучению одной и той же популяции. В первом исследовании пересчитывается вся популяция, а во втором — только выборки из нее, эквивалентные одной десятой ее части (при этом о величине этой части исследователь ничего не знает). Допустим, что в первом случае результат подсчета за определенный временной интервал снижается с 1000 до 500 особей. Тогда во втором случае «индекс плотности» должен понизиться со 100 до 50. Наклон арифметической кривой выживания будет равен —500 в первом случае, но лишь —50 во втором, хотя оба они биологически идентичны, т. е. вероятность гибели одного индивидуума (удельная смертность) в обоих случаях одна и та же. Если же, однако, построить логарифмические кривые выживания, то эта идентичность будет отражена: наклон в обоих случаях составит —0,301. Таким образом, использование логарифмов наделяет кривые выживания тем же полезным свойством, которым по определению обладают «удельные показатели» вроде qx, kx и mx. (Попутно заметим, что выражение численности в логарифмическом масштабе позволит уловить также и равенство удельных скоростей увеличения численности.) По этим причинам при графическом изображении изменений численности популяций мы будем часто отдавать логарифму численности предпочтение перед численностью как таковой.

Читатель, возможно, уже заметил, что масштаб, отложенный на оси у на рис. 4.7,5 — логарифмический и что использование логарифмов при построении кривых выживания весьма существенно. Лучше всего пояснить это на примере двух воображаемых работ по изучению одной и той же популяции. В первом исследовании пересчитывается вся популяция, а во втором — только выборки из нее, эквивалентные одной десятой ее части (при этом о величине этой части исследователь ничего не знает). Допустим, что в первом случае результат подсчета за определенный временной интервал снижается с 1000 до 500 особей. Тогда во втором случае «индекс плотности» должен понизиться со 100 до 50. Наклон арифметической кривой выживания будет равен —500 в первом случае, но лишь —50 во втором, хотя оба они биологически идентичны, т. е. вероятность гибели одного индивидуума (удельная смертность) в обоих случаях одна и та же. Если же, однако, построить логарифмические кривые выживания, то эта идентичность будет отражена: наклон в обоих случаях составит —0,301. Таким образом, использование логарифмов наделяет кривые выживания тем же полезным свойством, которым по определению обладают «удельные показатели» вроде qx, kx и mx. (Попутно заметим, что выражение численности в логарифмическом масштабе позволит уловить также и равенство удельных скоростей увеличения численности.) По этим причинам при графическом изображении изменений численности популяций мы будем часто отдавать логарифму численности предпочтение перед численностью как таковой.

Скачать страницу

[Выходные данные]