Økologiske forskningsmetoder: Observasjon, eksperimentering og modellering

Økologi er studiet av forholdet mellom organismer og deres miljø på jorden. Flere økologiske metoder brukes til å studere dette forholdet, inkludert eksperimentering og modellering.

Manipulerende, naturlige eller observasjonseksperimenter kan brukes. Modellering hjelper med å analysere innsamlede data.

Økologi, studien av hvordan organismer samhandler med miljøet og hverandre, trekker på flere andre disipliner. Miljøvitenskapen i økologi inneholder biologi, kjemi, botanikk, zoologi, matematikk og andre felt.

Økologi undersøker artsinteraksjoner, populasjonsstørrelse, økologiske nisjer, matnett, energiflyt og miljøfaktorer. For å gjøre dette stoler økologer på forsiktige metoder for å samle inn de mest nøyaktige dataene de kan. Når data er samlet inn, analyserer økologene det for deres forskning.

Informasjonen fra disse forskningsmetodene kan da hjelpe økologer med å finne effekter forårsaket av mennesker eller naturlige faktorer. Denne informasjonen kan deretter brukes til å administrere og bevare berørte områder eller arter.

Hver eksperiment krever observasjon. Økologer må observere miljøet, artene i det og hvordan disse artene samhandler, vokser og forandrer seg. Ulike forskningsprosjekter krever forskjellige typer vurderinger og observasjoner.

Økologer bruker noen ganger en pultbasert vurdering, eller DBA, for å samle inn og oppsummere informasjon om spesifikke interesseområder. I dette scenariet bruker økologer informasjon som allerede er samlet inn fra andre kilder.

Ofte stoler imidlertid økologer på observasjon og feltarbeid. Dette innebærer faktisk å gå inn i habitatet til motivet av interesse for å observere det i sin naturlige tilstand. Ved å gjøre feltundersøkelser kan økologer spore populasjonsvekst av arter, observere samfunnsøkologi i aksjon og studere virkningen av nye arter eller andre innførte fenomener i miljøet.

Hvert feltsted vil variere i natur, i form eller på andre måter. Økologiske metoder åpner for slike forskjeller slik at forskjellige verktøy kan brukes til observasjoner og prøvetaking. Det er avgjørende at prøvetaking gjøres på en tilfeldig måte for å bekjempe skjevhet.

Data innhentet fra observasjon og feltarbeid kan være enten kvalitativ eller kvantitativ. Disse to klassifiseringene av data varierer på forskjellige måter.

Kvalitative data: Kvalitative data refererer til a kvaliteten på motivet eller forholdene. Det er derfor en mer beskrivende form for data. Det måles ikke lett, og det samles opp ved observasjon.

Fordi kvalitative data er beskrivende, kan de inkludere aspekter som farge, form, om himmelen er overskyet eller solfylt, eller andre aspekter for hvordan et observasjonssted kan se ut. Kvalitative data er ikke numeriske som kvantitative data. Det anses derfor som mindre pålitelig enn kvantitative data.

Kvantitativ data: Kvantitative data refererer til numeriske verdier eller størrelser. Denne typen data kan måles og er vanligvis i tallform. Eksempler på kvantitative data kan omfatte pH-nivåer i jord, antall mus på et feltsted, prøvedata, saltinnhold og annen informasjon i numerisk form.

Økologer bruker statistikk for å analysere kvantitative data. Det regnes derfor som en mer pålitelig form for data enn kvalitative data.

Direkte undersøkelse: Forskere kan direkte observere dyr og planter i sitt miljø. Dette kalles en direkte undersøkelse. Selv på steder som er så avsidesliggende som en havbunn, kan økolog studere miljøet under vann. En direkte undersøkelse i dette tilfellet vil innebære fotografering eller filming av et slikt miljø.

Noen prøvetakingsmetoder som brukes til å ta bilder av sjølivet på havbunnen, inkluderer videokleder, kameraer med vanntett og Ham-Cams. Ham-Cams er festet til en Hamon Grab, en prøvebøtteenhet som brukes til å samle prøver. Dette er en effektiv måte å studere dyrepopulasjoner på.

Hamon Grab er en metode for å samle opp sediment fra havbunnen, og sedimentet blir tatt med på en båt som økologene kan sortere gjennom og fotografere. Disse dyrene vil bli identifisert i et laboratorium andre steder.

I tillegg til en Hamon Grab inkluderer undersjøiske innsamlingsenheter en bjelketrål, som brukes til å skaffe større sjødyr. Dette innebærer å feste et nett til en stålbjelke og tråle fra baksiden av en båt. Prøvene bringes om bord i båten og fotograferes og telles.

Indirekte undersøkelse: Det er ikke alltid praktisk eller ønskelig å observere organismer direkte. I denne situasjonen innebærer økologiske metoder å observere sporene som artene etterlater seg. Disse kan omfatte dyrefisk, fotavtrykk og andre indikatorer for deres tilstedeværelse.

Det overordnede formålet med økologiske metoder for forskning er å få data av høy kvalitet. For å gjøre dette må eksperimenter planlegges nøye.

Hypotese: Det første trinnet i enhver eksperimentell design er å komme med en hypotese eller et vitenskapelig spørsmål. Deretter kan forskere komme med en detaljert plan for prøvetaking.

Faktorer som påvirker feltarbeidseksperimenter inkluderer størrelsen og formen på et område som må samples. Størrelser på feltområdet varierer fra små til veldig store, avhengig av hvilke økologiske samfunn som studeres. Eksperimenter i dyreøkologi må ta hensyn til potensiell bevegelse og størrelse på dyr.

For eksempel vil edderkopper ikke kreve et stort feltsted for studier. Det samme vil være tilfelle når man studerer jordkjemi eller jordvirvelløse dyr. Du kan bruke en størrelse på 15 meter med 15 meter.

Urteplanter og små pattedyr kan kreve feltområder på opptil 30 kvadratmeter. Trær og fugler kan trenge et par hektar. Hvis du studerer store, mobile dyr, som hjort eller bjørn, kan dette bety at du trenger et ganske stort område på flere hektar.

Å bestemme antall nettsteder er også avgjørende. Noen feltstudier krever kanskje bare ett nettsted. Men hvis to eller flere habitater er inkludert i studien, er det nødvendig med to eller flere feltsteder.

Verktøy: Verktøy som brukes til feltsteder inkluderer transekter, samplingsdiagrammer, plotteløs prøvetaking, punktmetoden, transeksjonsavskjæringsmetoden og punkt-kvartal-metoden. Målet er å få upartiske prøver av en tilstrekkelig mengde til at statistiske analyser blir sunnere. Registrering av informasjon på feltdataark hjelper til med datainnsamlingen.

Et veldesignet økologisk eksperiment vil ha en klar uttalelse av formål eller spørsmål. Forskere bør være ekstraordinære forsiktige med å fjerne skjevhet ved å tilby både replikering og randomisering. Kunnskap om artene som studeres så vel som organismer i dem er av største betydning.

Resultater: Etter fullføring skal innsamlede økologiske data analyseres med en datamaskin. Det er tre typer økologiske eksperimenter som kan gjøres: manipulerende, naturlige og observasjonelle.

Manipulative eksperimenter er de der forskeren endrer en faktor for å se hvordan det påvirker et økosystem. Det er mulig å gjøre dette i felten eller i et laboratorium.

Slike eksperimenter gir interferens på en kontrollert måte. De jobber i tilfeller der feltarbeid ikke kan forekomme over et helt område, av forskjellige årsaker.

Ulempen med manipulerende eksperimenter er at de ikke alltid er representative for hva som ville skje i det naturlige økosystemet. I tillegg kan manipulerende eksperimenter kanskje ikke avsløre mekanismen bak noen observerte mønstre. Det er heller ikke lett å endre variabler i et manipulerende eksperiment.

Eksempel: Hvis du ønsket å lære om øgle predasjon av edderkopper, kan du endre antall øgler i innhegninger og studere hvor mange edderkopper som resulterte fra denne effekten.

Et større og aktuelt eksempel på et manipulasjonseksperiment er gjeninnføring av ulv i Yellowstone nasjonalpark. Denne gjeninnføringen gjør det mulig for økologer å observere effekten av ulv som går tilbake til det som en gang var deres normale område.

Forskere har allerede lært at en umiddelbar endring i økosystemet skjedde når ulvene ble introdusert på nytt. Elgflokkens atferd endret seg. Økt elgdødelighet førte til en mer stabil matforsyning for både ulv og åttespisere.

Naturlige eksperimenter, som navnet antyder, er ikke ledet av mennesker. Dette er manipulasjoner av et økosystem forårsaket av naturen. For eksempel, i kjølvannet av en naturkatastrofe, klimaendringer eller innføring av invasive arter, representerer økosystemet et eksperiment.

Selvfølgelig er virkelige interaksjoner som disse ikke virkelig eksperimenter. Disse scenariene gir økologer muligheter til å studere effekten naturlige hendelser har på arter i et økosystem.

Eksempel: Økologer kunne ta en folketelling av dyr på en øy for å studere deres befolkning tetthet.

Hovedforskjellen mellom manipulerende og naturlige eksperimenter fra et dataperspektiv er at naturlige eksperimenter ikke har kontroller. Derfor er det noen ganger vanskeligere å fastslå årsak og virkning.

Likevel er det nyttig informasjon å hente fra naturlige eksperimenter. Miljøvariabler som fuktighetsnivåer og tetthet hos dyr kan fortsatt brukes til dataformål. I tillegg kan naturlige eksperimenter forekomme over store områder eller store tidsperioder. Dette skiller dem ytterligere fra manipulerende eksperimenter.

Dessverre har menneskeheten forårsaket katastrofale naturlige eksperimenter over hele kloden. Noen eksempler på disse inkluderer nedbrytning av habitat, klimaendringer, introduksjon av invasive arter og fjerning av innfødte arter.

Observasjonseksperimenter krever tilstrekkelige replikasjoner for data av høy kvalitet. "Regelen om 10" gjelder her; forskere bør samle 10 observasjoner for hver kategori som kreves. Utenpåliggende påvirkning kan fortsatt hindre innsatsen for å samle inn data, for eksempel vær og andre forstyrrelser. Imidlertid kan bruk av 10 replikerende observasjoner være nyttig for å skaffe statistisk signifikante data.

Det er viktig å utføre randomisering, helst før observasjonseksperimenter utføres. Dette kan gjøres med et regneark på en datamaskin. Randomisering styrker datainnsamlingen fordi den reduserer skjevhet.

Randomisering og replikering bør brukes sammen for å være effektiv. Nettsteder, prøver og behandlinger bør alle tildeles tilfeldig for å unngå forvirrede resultater.

Økologiske metoder er sterkt avhengige av statistiske og matematiske modeller. Disse gir økologer en måte å forutsi hvordan et økosystem vil endre seg over tid eller reagere på endrede forhold i miljøet.

Modellering gir også en annen måte å tyde økologisk informasjon når feltarbeid ikke er praktisk. Det er faktisk flere ulemper med å stole bare på feltarbeid. På grunn av den typiske omfanget av feltarbeid er det ikke mulig å replikere eksperimenter nøyaktig. Noen ganger er til og med levetiden til organismer en hastighetsbegrensende faktor for feltarbeid. Andre utfordringer inkluderer tid, arbeid og rom.

Modellering gir derfor en metode for å effektivisere informasjon på en mer effektiv måte.

Eksempler på modellering inkluderer ligninger, simuleringer, grafer og statistiske analyser. Økologer bruker også modellering for å produsere nyttige kart. Modellering tillater beregninger av data for å fylle ut hull fra prøvetakingen. Uten modellering ville økologer bli hindret av den store mengden data som må analyseres og kommuniseres. Datamodellering muliggjør relativt rask analyse av data.

En simuleringsmodell muliggjør for eksempel beskrivelsen av systemer som ellers ville være ekstremt vanskelige og for kompliserte for tradisjonell kalkulator. Modellering lar forskere studere sameksistens, populasjonsdynamikk og mange andre aspekter av økologi. Modellering kan bidra til å forutsi mønstre for viktige planleggingsformål, for eksempel for klimaendringer.

Menneskehetens innvirkning på miljøet vil fortsette. Det blir derfor stadig mer avgjørende for økologer å bruke økologiske forskningsmetoder for å finne måter å redusere effektene på miljøet.