생태 연구 방법: 관찰, 실험 및 모델링

생태학 지구상의 유기체와 환경 간의 관계에 대한 연구입니다. 실험 및 모델링을 포함하여이 관계를 연구하기 위해 여러 생태 학적 방법이 사용됩니다.

조작, 자연 또는 관찰 실험이 사용될 수 있습니다. 모델링은 수집 된 데이터를 분석하는 데 도움이됩니다.

생태학, 유기체가 환경 및 서로 상호 작용하는 방식에 대한 연구는 여러 다른 분야를 활용합니다. 생태학의 환경 과학은 생물학, 화학, 식물학, 동물학, 수학 및 기타 분야를 통합합니다.

생태학은 종 상호 작용, 개체군 크기, 생태 학적 틈새, 먹이 그물, 에너지 흐름 및 환경 요인을 조사합니다. 이를 위해 생태 학자들은 가능한 가장 정확한 데이터를 수집하기 위해 신중한 방법에 의존합니다. 데이터가 수집되면 생태 학자들은 연구를 위해 데이터를 분석합니다.

이러한 연구 방법에서 얻은 정보는 생태학자가 인간이나 자연 요인에 의해 야기 된 영향을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 정보는 영향을받는 지역이나 종을 관리하고 보존하는 데 사용할 수 있습니다.

마다 실험 관찰이 필요합니다. 생태 학자들은 환경, 그 안에있는 종, 그리고 그 종들이 어떻게 상호 작용하고 성장하고 변화하는지 관찰해야합니다. 연구 프로젝트마다 다른 유형의 평가와 관찰이 필요합니다.

생태 학자들은 때때로 데스크 기반 평가, 또는 DBA는 특정 관심 영역에 대한 정보를 수집하고 요약합니다. 이 시나리오에서 생태 학자들은 이미 다른 출처에서 수집 한 정보를 사용하고 있습니다.

그러나 종종 생태 학자들은 관찰 및 현장 작업. 이것은 실제로 자연 상태에서 관찰하기 위해 관심 대상의 서식지로 들어가는 것을 수반합니다. 현장 조사를 통해 생태 학자들은 종의 인구 증가를 추적하고 관찰 할 수 있습니다. 커뮤니티 생태 새로운 종 또는 기타 도입 된 현상이 환경에 미치는 영향을 연구합니다.

각 현장 사이트는 성격, 모양 또는 기타 방식이 다릅니다. 생태 학적 방법은 이러한 차이를 허용하므로 관찰 및 샘플링에 다른 도구를 사용할 수 있습니다. 편견에 맞서기 위해 무작위 방식으로 샘플링을 수행하는 것이 중요합니다.

관찰 및 현장 작업에서 얻은 데이터는 정성 적이거나 정량적 일 수 있습니다. 이 두 가지 데이터 분류는 서로 다른 방식으로 다릅니다.

정 성적 데이터: 정 성적 데이터는 주제 또는 조건의 품질. 따라서 더 설명 데이터 형식. 쉽게 측정되지 않으며 관찰을 통해 수집됩니다.

정 성적 데이터는 설명 적이므로 색상, 모양, 하늘이 흐리거나 맑은 지 여부 또는 관찰 사이트가 어떻게 보이는지에 대한 다른 측면이 포함될 수 있습니다. 정 성적 데이터는 정량적 데이터처럼 수치가 아닙니다. 따라서 양적 데이터보다 신뢰성이 떨어집니다.

정량적 데이터 : 정량적 데이터는 수치 또는 수량. 이러한 종류의 데이터는 측정 할 수 있으며 일반적으로 숫자 형식입니다. 정량적 데이터의 예로는 토양의 pH 수준, 현장의 마우스 수, 샘플 데이터, 염도 수준 및 기타 숫자 형식 정보가 포함될 수 있습니다.

생태 학자들은 통계를 사용하여 정량적 데이터를 분석합니다. 따라서 정 성적 데이터보다 더 신뢰할 수있는 데이터 형식으로 간주됩니다.

직접 설문 조사 : 과학자들은 주변 환경에서 동물과 식물을 직접 관찰 할 수 있습니다. 이를 직접 설문 조사라고합니다. 해저와 같이 먼 곳에서도 생태학자는 수중 환경을 연구 할 수 있습니다. 이 경우 직접 조사는 그러한 환경을 촬영하거나 촬영하는 것을 수반합니다.

해저의 해양 생물 이미지를 기록하는 데 사용되는 샘플링 방법에는 비디오 썰매, 워터 커튼 카메라 및 햄-캠이 있습니다. Ham-Cams는 샘플 수집에 사용되는 샘플 버킷 장치 인 Hamon Grab에 부착됩니다. 이것은 동물 개체군을 연구하는 효과적인 방법 중 하나입니다.

Hamon Grab은 해저에서 퇴적물을 수집하는 방법으로, 퇴적물은 생태학자가 분류하고 사진을 찍을 수 있도록 보트에 옮겨집니다. 이 동물들은 다른 실험실에서 확인됩니다.

Hamon Grab 외에도 해저 수집 장치에는 더 큰 바다 동물을 얻는 데 사용되는 빔 트롤이 포함됩니다. 이것은 강철 빔에 그물을 부착하고 보트의 뒤쪽에서 트롤링하는 것을 수반합니다. 샘플은 보트에 실려 사진을 찍고 계수합니다.

간접 조사 : 유기체를 직접 관찰하는 것이 항상 실용적이거나 바람직한 것은 아닙니다. 이 상황에서 생태 학적 방법은 그 종들이 남긴 흔적을 관찰하는 것을 수반합니다. 여기에는 동물 배설물, 발자국 및 기타 존재 지표가 포함될 수 있습니다.

연구를위한 생태 학적 방법의 가장 중요한 목적은 고품질 데이터를 얻는 것입니다. 이를 위해서는 실험을 신중하게 계획해야합니다.

가설: 실험 설계의 첫 번째 단계는 가설이나 과학적 질문을 만드는 것입니다. 그런 다음 연구원은 샘플링에 대한 자세한 계획을 세울 수 있습니다.

현장 작업 실험에 영향을 미치는 요인에는 샘플링해야하는 영역의 크기와 모양이 포함됩니다. 현장 부지 크기는 연구중인 생태 공동체에 따라 작은 것부터 매우 큰 것까지 다양합니다. 동물 생태학 실험은 동물의 잠재적 인 움직임과 크기를 고려해야합니다.

예를 들어, 거미는 연구를 위해 넓은 현장이 필요하지 않습니다. 토양 화학이나 토양 무척추 동물을 연구 할 때도 마찬가지입니다. 15 미터 x 15 미터 크기를 사용할 수 있습니다.

초본 식물과 작은 포유류는 최대 30 평방 미터의 현장이 필요할 수 있습니다. 나무와 새는 2 헥타르가 필요할 수 있습니다. 사슴이나 곰과 같은 크고 움직이는 동물을 연구하는 경우 수 헥타르의 상당히 넓은 면적이 필요할 수 있습니다.

사이트 수를 결정하는 것도 중요합니다. 일부 현장 연구에는 하나의 사이트 만 필요할 수 있습니다. 그러나 두 개 이상의 서식지가 연구에 포함되는 경우 두 개 이상의 현장 사이트가 필요합니다.

도구 : 현장 사이트에 사용되는 도구에는 transects, 샘플링 플롯, 플롯없는 샘플링, 포인트 방법, transect-intercept 방법 및 point-quarter 방법이 있습니다. 목표는 통계 분석이 더 건전 할만큼 충분히 높은 편향되지 않은 샘플을 얻는 것입니다. 필드 데이터 시트에 정보를 기록하면 데이터 수집에 도움이됩니다.

잘 설계된 생태 실험은 목적이나 질문에 대한 명확한 설명을 제공합니다. 연구원은 복제와 무작위 화를 모두 제공하여 편견을 제거하기 위해 특별한주의를 기울여야합니다. 연구중인 종과 그 안의 유기체에 대한 지식이 가장 중요합니다.

결과 : 완료되면 수집 된 생태 학적 데이터를 컴퓨터로 분석해야합니다. 만들 수있는 생태 학적 실험에는 조작, 자연 및 관찰의 세 가지 유형이 있습니다.

조작 실험은 연구원이 요인을 변경 생태계에 미치는 영향을 확인합니다. 현장이나 실험실에서이 작업을 수행 할 수 있습니다.

이러한 종류의 실험은 통제 된 방식으로 간섭을 제공합니다. 다양한 이유로 인해 전체 지역에서 현장 작업을 수행 할 수없는 경우에 작동합니다.

조작 실험의 단점은 자연 생태계에서 일어날 일을 항상 대표하지는 않는다는 것입니다. 또한 조작 실험은 관찰 된 패턴 뒤에있는 메커니즘을 밝히지 못할 수 있습니다. 조작 실험에서 변수를 변경하는 것도 쉽지 않습니다.

예: 도마뱀에 대해 배우고 싶다면 포식 거미의 수, 인클로저의 도마뱀 수를 변경하고이 효과로 인한 거미 수를 연구 할 수 있습니다.

조작 실험의 더 크고 현재의 예는 옐로 스톤 국립 공원에 늑대를 재 도입하는 것입니다. 이 재 도입을 통해 생태 학자들은 늑대가 한때 정상 범위로 돌아가는 효과를 관찰 할 수 있습니다.

이미 연구자들은 늑대가 재 도입되면 생태계에 즉각적인 변화가 일어 났음을 알게되었습니다. 엘크 무리 행동이 변경되었습니다. 엘크 사망률이 증가하면 늑대와 썩은 고기를 먹는 사람 모두에게보다 안정적인 식량 공급이 가능해졌습니다.

이름에서 알 수 있듯이 자연 실험은 인간이 지시하지 않습니다. 이것은 자연에 의한 생태계의 조작입니다. 예를 들어, 자연 재해, 기후 변화 또는 외래종의 도입으로 인해 생태계 자체가 실험을 나타냅니다.

물론 이와 같은 실제 상호 작용은 진정한 실험이 아닙니다. 이러한 시나리오는 생태 학자에게 자연 현상이 생태계의 종에 미치는 영향을 연구 할 기회를 제공합니다.

예: 생태 학자들은 섬에있는 동물의 인구 조사를 통해 인구 밀도.

데이터 관점에서 조작 실험과 자연 실험의 주요 차이점은 자연 실험에는 통제가 없다는 것입니다. 따라서 때때로 원인과 결과를 결정하기가 더 어렵습니다.

그럼에도 불구하고 자연 실험에서 얻을 수있는 유용한 정보가 있습니다. 수분 수준 및 동물 밀도와 같은 환경 변수는 데이터 목적으로 계속 사용할 수 있습니다. 또한 자연 실험은 넓은 지역이나 방대한 시간에 걸쳐 발생할 수 있습니다. 이것은 조작 실험과 더 구별됩니다.

불행히도 인류는 전 세계에 치명적인 자연 실험을 일으켰습니다. 이러한 예로는 서식지 파괴, 기후 변화, 침입 종 도입 및 토착 종 제거 등이 있습니다.

관찰 실험에는 고품질 데이터를위한 적절한 복제가 필요합니다. 여기에는 "10의 규칙"이 적용됩니다. 연구원은 필요한 각 범주에 대해 10 개의 관측치를 수집해야합니다. 외부 영향은 날씨 및 기타 장애와 같은 데이터 수집 노력을 여전히 방해 할 수 있습니다. 그러나 10 개의 복제 관측치를 사용하면 통계적으로 유의 한 데이터를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.

바람직하게는 관찰 실험을 수행하기 전에 무작위 화를 수행하는 것이 중요합니다. 이것은 컴퓨터의 스프레드 시트로 수행 할 수 있습니다. 무작위 화는 편향을 줄이기 때문에 데이터 수집을 강화합니다.

효과를 얻으려면 무작위 화와 복제를 함께 사용해야합니다. 혼란스러운 결과를 피하기 위해 사이트, 샘플 및 치료는 모두 무작위로 할당되어야합니다.

생태 학적 방법은 통계 및 수학적 모델에 크게 의존합니다. 이를 통해 생태학자는 생태계가 시간이 지남에 따라 어떻게 변할 것인지 또는 환경의 변화하는 조건에 반응 할 것인지를 예측할 수 있습니다.

모델링 또한 현장 작업이 실용적이지 않을 때 생태 학적 정보를 해독하는 또 다른 방법을 제공합니다. 실제로 현장 작업에만 의존하는 데는 몇 가지 단점이 있습니다. 일반적으로 대규모 현장 작업으로 인해 실험을 정확하게 복제하는 것은 불가능합니다. 때로는 유기체의 수명조차도 현장 작업의 속도 제한 요소입니다. 다른 도전에는 시간, 노동 및 공간이 포함됩니다.

따라서 모델링은 정보를보다 효율적으로 간소화하는 방법을 제공합니다.

모델링의 예로는 방정식, 시뮬레이션, 그래프 및 통계 분석이 있습니다. 생태 학자들은 유용한지도를 만들기 위해 모델링을 사용합니다. 모델링을 통해 데이터 계산을 통해 샘플링으로 인한 간격을 채울 수 있습니다. 모델링이 없으면 생태 학자들은 분석하고 전달해야하는 엄청난 양의 데이터로 인해 방해를받을 것입니다. 컴퓨터 모델링을 통해 데이터를 비교적 빠르게 분석 할 수 있습니다.

예를 들어, 시뮬레이션 모델을 사용하면 기존 미적분학으로는 매우 어렵고 복잡한 시스템을 설명 할 수 있습니다. 모델링을 통해 과학자들은 공존, 인구 역학 및 기타 생태학의 여러 측면을 연구 할 수 있습니다. 모델링은 기후 변화와 같은 중요한 계획 목적의 패턴을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인류가 환경에 미치는 영향은 계속 될 것입니다. 따라서 생태 학자들이 환경에 미치는 영향을 완화하는 방법을 찾기 위해 생태 학적 연구 방법을 사용하는 것이 더욱 중요해졌습니다.