Название: Основы зоологии и зоогеографии - Абдурахманов Г.М.

Жанр: Биология

Рейтинг:

Просмотров: 1232

Определенному центру эволюции фауны соответствует зоогеографическая область и тем более царство. И. И. Пузанов (1949) справедливо считал, что и при установлении подобластей решаю­щим критерием должен быть не тип современного распределения биоценозов, который зависит от современных климатических особенностей, а история фауны, т. е. ее принадлежность к тому или иному центру эволюции. Подобласти как центры эволюции фаун более низкого порядка могут включать в себя несколько эко­логических зон с характерными для них биотопами.

При выделении же провинций и районов, которые трудно по­нять исторически, главным критерием может быть статистика ви­дов, т.е. распределение их по климатическим зонам и ландшафтам. Границы этих зон большей частью и будут служить границами зоогеографических регионов ранга провинций и районов. Таким образом, разномасштабное зоогеографическое районирование про­изводится на компромиссной основе: зоохороны высокого ранга (царство, область, иногда и подобласть) определяются с учетом истории фауны, а низкого (провинция, район, участок) — глав­ным образом экологически.

Новый подход к проблеме объективного

зоогеографического районирования

Таким образом, как было отмечено выше, зоогеографическое районирование является завершающим, синтетическим этапом фаунистического исследования достаточно большой территорииили акватории. До сих пор для решения этой задачи исследова­тель должен был обобщить первичные данные о находках от­дельных таксонов в конкретных точках и составить списки фаун неких оперативных территориальных единиц, обычно называе­мых выделами. Именно на этом этапе в сугубо объективную кар­тину первичных данных вторгается элемент субъективности, ибо от выбранных исследователем размеров и конкретных границ выделов в значительной мере зависит результат районирования изученного региона. Дальнейший процесс районирования обыч­но заключается в количественной оценке сходства фаун выделов с помощью одного из многочисленных индексов, а затем — в кластерном анализе выделов на основе данных об их сходстве. Уязвимость субъективного подхода к выбору рабочих выделов хорошо осознавалась многими исследователями. В некоторых случаях выбор выделов может быть облегчен наличием естест­венных границ между ними, например, ими могут быть высокие горные хребты, но такие случаи являются, скорее, исключениями.

Попытки прямого использования данных по фаунам конкрет­ных точек в зоогеографическом районировании нам вообще неиз­вестны. Причина этого очевидна — изученность фаун отдельных точек крайне неравномерна. Это хорошо иллюстрируют наши дан­ные (Г.М.Абдурахманов и др., 1995) по географическому рас­пространению видов жуков-чернотелок (Coleoptera, Tenebrionidae) на Кавказе и в Монголии. Бросается в глаза большое количество точек, где были зарегистрированы 1 или 2 вида, хотя минимальная локальная фауна чернотелок должна включать, по нашим пред­ставлениям, не менее 3—4 видов. Довольно часто этим единствен­ным видом является фоновый широко распространенный вид. При любом известном способе вычисления сходства фаун такие точки имеют максимальное сходство, и их объединение на первых же шагах кластерного анализа приводит к абсурдным результатам.

Невозможность прямого использования в зоогеографическом районировании данных по фаунам точек особенно досадна сей­час, когда компьютеризация зоологических исследований и рас­пространение технологий машинных баз данных приводят к накоплению в ЭВМ больших массивов истинно первичных фау-нистических данных — регистрации таксонов в конкретных точ­ках. Только такие данные являются вечными и не потеряют цен­ности при дальнейшем развитии техники и повышении точности исследований в отличие от данных, обобщенных в виде описаний ареалов или в виде указаний на квадраты фиксированной сети, подобной той, которая принята для картирования ареалов бес­позвоночных Европы.

Предлагаемый новый метод опирается на следующие ключе­вые положения.

1. Кластерному анализу для целей районирования подвергают­ся не фауны субъективно выделенных исследователем выделов, а объективно регистрируемые фауны отдельных точек.

2. Собственно сравнению фаун отдельных точек предшествует всесторонний компьютерный анализ имеющихся данных, в ходе которого можно провести селекцию данных, чтобы повысить их значимость и достоверность.

3. На каждом шаге кластеризации пересчет матрицы сходства точек и кластеров производится не на основе вычисления их усредненного сходства, а на основе объединения фаун сливаю­щихся точек или кластеров и нового вычисления их сходства.

4. В кластерном анализе учитывается не только сходство фаун точек, но и физическое расстояние между самими точками, рас­считываемое по их точным географическим координатам. Это позволяет сгладить случайное сходство далеко отстоящих точек, возникающее зачастую из-за неполной изученности их фаун и случайных совпадений.

5. Процесс кластерного анализа фаун точек протекает парал­лельно как в памяти компьютера (в виде преобразований матриц сходства), так и на экране дисплея (в виде динамического пре­образования закрашенных в разные цвета областей на карте). Это дает исследователю уникальную возможность визуально контро­лировать каждый шаг процесса кластеризации точек и получать при необходимости дополнительную информацию о каждом шаге.

Принятая в учебнике система фаунистических регионов суши представляет собой модернизированную схему Склэтера—Уоллеса. Схема районирования морского и пресноводного биоциклов при­нята соответственно по схемам Г.Деллатина (1967) и Я.И.Старобогатова (1970).