エコロジー 生物と地球上の環境との関係の研究です。 この関係を研究するために、実験やモデリングなど、いくつかの生態学的手法が使用されています。
操作的、自然的または観察的実験を使用することができます。 モデリングは、収集されたデータの分析に役立ちます。
エコロジーとは？
エコロジー、生物がどのように環境や相互作用するかについての研究は、他のいくつかの分野を利用しています。 生態学の環境科学には、生物学、化学、植物学、動物学、数学、その他の分野が組み込まれています。
生態学は、種の相互作用、個体数の大きさ、生態学的ニッチ、食物網、エネルギーの流れ、および環境要因を調べます。 これを行うために、生態学者は可能な限り最も正確なデータを収集するために注意深い方法に依存しています。 データが収集されると、生態学者は研究のためにデータを分析します。
これらの調査方法から得られた情報は、生態学者が人間や自然要因によって引き起こされた影響を見つけるのに役立ちます。 この情報は、影響を受けた地域や種の管理と保護に役立てることができます。
観察とフィールドワーク
すべて 実験 観察が必要です。 生態学者は、環境、その中の種、およびそれらの種がどのように相互作用し、成長し、変化するかを観察する必要があります。 さまざまな研究プロジェクトには、さまざまな種類の評価と観察が必要です。
生態学者は時々使用します デスクベースの評価、またはDBAは、特定の関心領域に関する情報を収集および要約します。 このシナリオでは、生態学者は他の情報源からすでに収集された情報を使用しています。
しかし、多くの場合、生態学者は 観察とフィールドワーク. これは、実際に関心のある対象の生息地に入り、自然な状態でそれを観察することを必要とします。 現地調査を行うことにより、生態学者は種の個体数の増加を追跡し、観察することができます コミュニティエコロジー 行動を起こし、環境に新種やその他の導入された現象の影響を研究します。
各フィールドサイトは、性質、形状、またはその他の点で異なります。 生態学的方法はそのような違いを考慮に入れているので、観察とサンプリングに異なるツールを使用することができます。 バイアスと戦うために、サンプリングをランダムに行うことが重要です。
得られたデータの種類
観察とフィールドワークから得られたデータは、定性的または定量的のいずれかです。 これらの2つのデータ分類は、異なる方法で異なります。
定性的データ: 定性的データとは 主題または条件の質. したがって、それはもっと 記述的 データの形式。 簡単に測定することはできず、観察によって収集されます。
定性的データは記述的であるため、色、形状、空が曇っているか晴れているか、または観測サイトがどのように見えるかなどの側面が含まれる場合があります。 定性的データは、定量的データのように数値ではありません。 したがって、定量的データよりも信頼性が低いと見なされます。
定量的データ： 定量的データとは 数値または数量. これらの種類のデータは測定可能であり、通常は数値形式です。 定量的データの例には、土壌のpHレベル、現場のマウスの数、サンプルデータ、塩分レベル、および数値形式の他の情報が含まれる場合があります。
生態学者は統計を使用して定量的データを分析します。 したがって、定性的データよりも信頼性の高い形式のデータと見なされます。
フィールドワーク調査の種類
直接調査： 科学者は自分たちの環境で動植物を直接観察することができます。 これは直接調査と呼ばれます。 海底のように遠く離れた場所でも、生態学者は水中環境を研究することができます。 この場合の直接調査では、そのような環境の写真撮影または撮影が必要になります。
海底の海の生物の画像を記録するために使用されるいくつかのサンプリング方法には、ビデオそり、ウォーターカーテンカメラ、ハムカムが含まれます。 Ham-Camsは、サンプルの収集に使用されるサンプルバケットデバイスであるHamonGrabに接続されています。 これは、動物の個体数を研究するための効果的な方法の1つです。
ハモングラブは海底から堆積物を収集する方法であり、堆積物は生態学者が選別して写真を撮るためにボートに運ばれます。 これらの動物は、他の場所の実験室で識別されます。
ハモングラブに加えて、海中収集装置には、より大きな海の動物を取得するために使用されるビームトロール網が含まれています。 これには、スチールビームにネットを取り付け、ボートの後ろからトロールする必要があります。 サンプルはボートに運ばれ、写真に撮られて数えられます。
間接調査： 生物を直接観察することは必ずしも実用的または望ましいとは限りません。 この状況では、生態学的方法はそれらの種が残す痕跡を観察することを必要とします。 これらには、動物の糞、足跡、およびそれらの存在を示すその他の指標が含まれる可能性があります。
生態学的実験
研究のための生態学的手法の包括的な目的は、高品質のデータを取得することです。 これを行うには、実験を慎重に計画する必要があります。
仮説: 実験計画の最初のステップは、仮説または科学的な質問を考え出すことです。 次に、研究者はサンプリングの詳細な計画を立てることができます。
フィールドワーク実験に影響を与える要因には、サンプリングが必要な領域のサイズと形状が含まれます。 フィールドサイトのサイズは、調査対象の生態系コミュニティに応じて、小さいものから非常に大きいものまでさまざまです。 動物生態学の実験では、動物の潜在的な動きとサイズを考慮に入れる必要があります。
たとえば、クモは研究のために広いフィールドサイトを必要としません。 土壌化学や土壌無脊椎動物を研究する場合も同じことが言えます。 15メートル×15メートルのサイズを使用できます。
草本植物や小型哺乳類は、最大30平方メートルのフィールドサイトを必要とする場合があります。 木や鳥は数ヘクタールを必要とするかもしれません。 鹿やクマなどの大きくて動きやすい動物を研究している場合、これは数ヘクタールの非常に広い領域を必要とすることを意味する可能性があります。
サイトの数を決定することも重要です。 一部のフィールド調査では、1つのサイトのみが必要になる場合があります。 ただし、2つ以上の生息地が調査に含まれている場合は、2つ以上のフィールドサイトが必要です。
ツール： フィールドサイトに使用されるツールには、トランセクト、サンプリングプロット、プロットレスサンプリング、ポイント法、トランセクトインターセプト法、およびポイントクォーター法が含まれます。 目標は、統計分析がより健全になるのに十分な量の偏りのないサンプルを取得することです。 フィールドデータシートに情報を記録すると、データ収集に役立ちます。
適切に設計された生態学的実験には、目的または質問の明確な記述があります。 研究者は、複製とランダム化の両方を提供することによってバイアスを取り除くために特別な注意を払う必要があります。 研究されている種とその中の生物についての知識が最も重要です。
結果： 完了したら、収集された生態学的データをコンピューターで分析する必要があります。 行うことができる生態学的実験には、操作的、自然的、観察的の3つのタイプがあります。
操作実験
操作実験とは、研究者が行う実験です。 因子を変える それが生態系にどのように影響するかを見るために。 これは、フィールドまたは実験室で行うことができます。
これらの種類の実験は、制御された方法で干渉を提供します。 さまざまな理由で、フィールドワークがエリア全体で実行できない場合に機能します。
操作実験の欠点は、それらが自然の生態系で何が起こるかを常に代表しているわけではないということです。 さらに、操作実験では、観察されたパターンの背後にあるメカニズムが明らかにならない場合があります。 また、操作実験で変数を変更することも簡単ではありません。
例：トカゲについて知りたい場合 捕食 蜘蛛の場合、囲いの中のトカゲの数を変更して、この効果から生じた蜘蛛の数を調べることができます。
操作実験のより大規模で現在の例は、イエローストーン国立公園へのオオカミの再導入です。 この再導入により、生態学者はオオカミがかつては通常の範囲に戻った効果を観察することができます。
すでに、研究者たちは、オオカミが再導入されるとすぐに生態系に変化が起こることを学びました。 エルクの群れの行動が変わりました。 ワピチの死亡率の増加は、オオカミと腐肉を食べる人の両方にとってより安定した食糧供給につながりました。
自然実験
自然実験は、その名前が示すように、人間が指示するものではありません。 これらは、自然によって引き起こされる生態系の操作です。 たとえば、自然災害、気候変動、侵入種の導入をきっかけに、生態系自体が実験を表しています。
もちろん、これらのような実際の相互作用は、真の実験ではありません。 これらのシナリオは、自然の出来事が生態系の種に与える影響を研究する機会を生態学者に提供します。
例： 生態学者は島で動物の人口調査を行って彼らの研究をすることができます 人口 密度。
データの観点から見た操作実験と自然実験の主な違いは、自然実験にはコントロールがないことです。 したがって、原因と結果を特定するのが難しい場合があります。
それにもかかわらず、自然実験から得られる有用な情報があります。 動物の水分レベルや密度などの環境変数は、データの目的で引き続き使用できます。 さらに、自然実験は、広い領域または膨大な時間にわたって発生する可能性があります。 これは、それらを操作実験とさらに区別します。
残念ながら、人類は世界中で壊滅的な自然実験を引き起こしました。 これらのいくつかの例には、生息地の劣化、気候変動、侵入種の導入、在来種の除去が含まれます。
観察実験
観察実験では、高品質のデータを適切に複製する必要があります。 ここでは「10のルール」が適用されます。 研究者は、必要なカテゴリごとに10個の観測値を収集する必要があります。 外部からの影響により、天候やその他の障害などのデータを収集する取り組みが妨げられる可能性があります。 ただし、10個の複製観測値を使用すると、統計的に有意なデータを取得するのに役立ちます。
できれば観察実験を行う前に、ランダム化を行うことが重要です。 これは、コンピューター上のスプレッドシートを使用して実行できます。 ランダム化はバイアスを減らすため、データ収集を強化します。
効果を上げるには、ランダム化とレプリケーションを一緒に使用する必要があります。 混乱した結果を避けるために、サイト、サンプル、および処理はすべてランダムに割り当てる必要があります。
モデリング
生態学的手法は、統計的および数学的モデルに大きく依存しています。 これらは、生態系が時間の経過とともにどのように変化するか、または環境の変化する条件にどのように反応するかを予測する方法を生態学者に提供します。
モデリング また、フィールドワークが実用的でない場合に生態学的情報を解読する別の方法を提供します。 実際、フィールドワークのみに依存することにはいくつかの欠点があります。 通常、フィールドワークは大規模であるため、実験を正確に再現することはできません。 生物の寿命でさえ、フィールドワークの律速因子である場合があります。 その他の課題には、時間、労力、スペースが含まれます。
したがって、モデリングは、より効率的な方法で情報を合理化する方法を提供します。
モデリングの例には、方程式、シミュレーション、グラフ、統計分析が含まれます。 生態学者は、有用な地図を作成するためにもモデリングを使用します。 モデリングにより、データの計算でサンプリングからのギャップを埋めることができます。 モデリングがなければ、生態学者は分析と伝達が必要な膨大な量のデータによって妨げられてしまいます。 コンピュータモデリングにより、データの比較的迅速な分析が可能になります。
たとえば、シミュレーションモデルを使用すると、従来の微積分では非常に困難で複雑すぎるシステムの記述が可能になります。 モデリングにより、科学者は共存、個体群動態、および生態学の他の多くの側面を研究することができます。 モデリングは、気候変動などの重要な計画目的のパターンを予測するのに役立ちます。
人類の環境への影響は今後も続くでしょう。 したがって、生態学者が環境への影響を軽減する方法を見つけるために生態学的研究方法を使用することがますます重要になっています。