ГИС-АНАЛИЗ ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ТОЧЕЧНЫХ ОБЪЕКТОВ В ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ (НА ПРИМЕРЕ РАЗМЕЩЕНИЯ УБЕЖИЩ НОРНЫХ ХИЩНИКОВ) | Опубликовать статью ВАК, elibrary (НЭБ)

Брусенцова Н.А. ¹, Украинский П.А. ²

¹Научный сотрудник, национальный природный парк «Слобожанский»; ²Кандидат географических наук, младший научный сотрудник, Белгородский национальный исследовательский университет

Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, проект 14-35-50659 мол-нр

ГИС-АНАЛИЗ ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ТОЧЕЧНЫХ ОБЪЕКТОВ В ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ (НА ПРИМЕРЕ РАЗМЕЩЕНИЯ УБЕЖИЩ НОРНЫХ ХИЩНИКОВ)

Аннотация

В статье рассмотрен ГИС-анализ пространственного распределения точечных объектов в экологических исследованиях. Описано применение анализа ближайшего соседства и создание растров плотности точек. Работа этих инструментов показана на примере изучения размещения убежищ норных хищников на трех исследуемых участках в лесостепной зоне: Лес на Ворскле (часть заповедника «Белогорье»), Харьковский лесопарк, национальный природный парк «Гомольшанские леса».

Ключевые слова: ГИС-анализ, норные хищники, пространственное распределение.

Brusentsova N.A. ¹, Ukrainsky P.A. ²

¹ Researcher, National natural park «Slobozhanskyi»; ²PhD in geography, junior Researcher, Belgorod State National Research University

GIS-ANALYSIS OF SPATIAL DISTRIBUTION OF POINT OBJECTS IN ECOLOGICAL RESEARCH (ON EXAMPLE SHELTERS OF BURROW PREDATORS)

Abstract

In the article GIS-analysis of point objects spatial distribution in ecological researches is considered. Application of the nearest neighbour distance analysis and points density rasters creation are described. These instruments performance is shown on the example of burrow predators shelters disrtibution study on three investigated areas in forest-steppic zone: “Les na Vorskle” (“Belogorye” reserve subdivision), Kharkiv forest-park, National natural park “Gomilshanski lisy”.

Keywords: GIS-analysis, burrow predators, spatial distributions.

Главное направление применения методов геоинформатики в экологии – изучение пространственной организации популяций растений и животных. Активное применение ГИС было стимулировано внедрением в практику сбора полевых данных GPS-приемников. Началось нарастающее накопление векторных данных с точечной геометрией. Таким способом могут быть представлены места находок видов, следов жизнедеятельности, жилищ животных и т.д.

В нашей работе с использованием GPS-приемников проведен учет убежищ норных хищников (лисы и барсука) на трех участках в пределах Среднерусской провинции лесостепной зоны [1,2]. Все участки – это нагорные дубравы: Лес на Ворскле (часть государственого природного заповедника (далее – ГПЗ) «Белогорье»), зелёная зона г. Харькова – Лесопарк, национальный природный парк (НПП) «Гомольшанские леса».

Природные объекты могут располагаться в пространстве равномерно (в случае антагонизма или конкуренции), случайно (при однородной среде и равнозначности факторов) и группами (при выраженном влиянии нескольких факторов или тяготении объектов друг к другу) [3]. Оригинальная методика определения типа пространственного распределения, с измерением дистанции до ближайшего соседа (nearest neighbour distance – NND), внедрена в практику биологических исследований Кларком и Эвансом [6]. В ней сопоставляется фактическое NND с расстоянием, необходимым для регулярного распределения при текущей площади исследуемого участка. Если отношение первого ко второму (R – коэффициент Кларка-Эванса) достоверно и меньше 1- то распределение групповое. Если больше 1 и достоверно – наблюдается тенденция к равномерности. Когда R=1 или не достоверно – объекты размещены случайным образом.

В России и СНГ такой подход мало распространен, хотя первые опыты уже есть [1,5]. Для анализа пространственного распределения на исследуемых территориях мы использовали вариант этой методики, реализованный в программе ArcGIS [4]. Всего было закартированно 112 убежищ норных хищников. По результатам рассчётов видно, что норы на участках «Лес на Ворскле» ГПЗ «Белогорье» (23 шт.) и НПП «Гомольшанские леса» (79 шт.) распределены группами (кластеризованы), тогда как в Лесопарке (10 шт.) их размещение носит скорее случайный характер (табл. 1). На территории Лесопарка все убежища норных хищников неиспользуемые. Поэтому мы приводим результаты только по общему количеству нор.

Таблица 1 – Результаты анализа ближайшего соседства

*Виды: Б – барсук, Л – лиса, О – общее количество нор

**Показатели: ANND – среднее ближайшее соседство, Min NND – минимальное ближайшее соседство, Max NND – максимальное ближайшее соседство, С – стандартное отклонение ближайшего соседства, R – коэффициент Кларка-Эванса

а – групповое распределение с достоверностью 99%, b – групповое распределение с достоверностью 95%, c – случайное распределение, величина R недостоверна

Анализ по видам показывает, что норы, используемые барсуком, кластеризованы. Это связано с особенностью его экологии. Он создаёт норные системы на семейных участках, состоящих из нескольких убежищ [1]. Норы, используемые лисицей, в Лесу на Ворскле распределены случайным образом, а в НПП «Гомольшанские леса» – кластеризованы. Видимо существует фактор среды, определяющий там групповое размещение. Вопрос требует дальнейшего исследования.

Помимо типа распределения в пространстве, важна также плотность размещения объектов. ГИС-программы позволяют рассчитать не только общую плотность для всей территории (табл. 1), но и отобразить локальные изменения с помощью растров плотности (рис. 1).

Рис. 1 – Плотность размещения убежищ норных хищников в пределах исследуемых участков

Определение локальных изменений плотности позволяет выявить центры активности животных и проводить анализ влияния факторов окружающей среды на отдельных участках. Создание растров плотности за разные сезоны и по годам позволяют определять изменения используемости территории с течением времени.

Таким образом, инструменты пространственного анализа, реализованные в ГИС, позволяют оценивать характер распределение нор и любых других точечных объектов в пространстве. Создание растров плотности визуализирует локальные изменения и даёт возможность проводить дальнейшие, более детальные исследования.