Dr Utku Gner Trakya niversitesi Biyoloji Blm Hidrobiyoloji
Dr. Utku Güner Trakya Üniversitesi Biyoloji Bölümü Hidrobiyoloji Ana Bilim Dalı http: //uguner. tripod. com/ekometr. htm
Giriş n n n Ekometri yeni bir bilim dalıdır. İstatistik ve matematik bilimi ile bağlantılıdır. Enformasyon teorisinin Ekolojide uygulanması ile geliştirilmiştir Ekolojik kavramların sayılar halinde ifade edilmesidir. Matris istatistikte, elemanlar topluluğunun düzenlenmiş biçimidir. İndeks değer arasındaki ilişkidir. 2
İndeks ve matrisler • Terimlerin sayısal ifadeler haline getirilmesini sağlar. • Verilerin sınırlı (limitli) rakamlara dönüştür. • Çalışmaların güvenilirliğinin artmasını sağlar. • Çalışmaların daha kolay anlaşılmasını sağlar. • Çalışmaları standart hale getirir. • Kirlilik kaynaklarının, sıcaklık, besleyici madde, girişlerinin belirlemesinde kullanılabilir. 3
Q matrisler Tür listesine karşı lokalite, derinlik, istasyon matrisleridir. (Tür X İstasyon) Q matrislerden Abundans, Dominans, Frekans, Tür Zenginliği, Tür Çeşitliği, Düzenlilik İndekslerin hesaplanır. Örnek Q matris 4
R matrisler Satır ve kolonda aynı tip verilerin bulunduğu matrislerdir. Lokalite X Lokalite , Tür X Tür, İstasyon X İstasyon Q matrislerden korelasyon matrisleridir, benzerlik katsayıları Jaccar indeksi , Brey-Curtis indeksi hesaplanır. Örnek R matris 5
Ham veri Binnardi formatı Log(N+1) Trasform 6
İndeksler matematiksel formüllerle elde edilen sayısal sonuçlardır. Bir indeks değeri belirli değerler ile sınırlandırılıyor ise , indeks limitlidir. Limitli (sınırlı) olan indekslerin yorumlanması daha kolay ve güvenilirdir. 7
Bazı İndekslerin Limitleri • Dominansi 0 -100 arasında limitli • Shannon indeksi 0 -5 arasında limitli • Plielou indeksi 0 -1 arasında limitli • Simpson indeksi 0 -1 arasında limitli • Margalef indeksi limitsiz 8
9
Abundans-1 Aaort = Aa /n Aaort= Ortama abundans Aa = A türünün abundans n = bulunan istasyon sayısı n n Bir türün , belirli bir alandaki yada hacimdeki birey adedi yada biomansını ifade eder. Yoğunluğun ölçülmesinde kullanılır. Sayımla Ağırlıkla Ortalama abundans hesaplanabilir. 10
Abundans-2 n n Abundans boy gruplarının veya boy frekansları değişik olan populasyonların karşılaştırılmasında kullanılabilir. Abundans kesikli veridir, bu yüzden güvenilir değildir. 11
Abundans hesaplanmasında kullanılan scala 12
Dominans Da = Na/İstasyon sayısı n n n Bir türün diğer tüm türlere göre baskın olmasıdır. Türün birey sayısı kullanılır. Dominans yüzdelik olarak ifade edilen bir değerdir. Sürekli verilerdir. Bireylerin birbirlerine göre bolluğunun ifade eder. 13
Domina nsi Örnek 20 Tür X 7 istasyon Tür 1 dominansi Da = Na/İstasyon sayısı Da =3/ 7 Da =%42, 85 14
Kantitatif Frekans FK = Ai /Aa Ai: i’inci istasyonun yada lokalitedeki tüm birey sayısı Aa: i’inci istasyonun yada lokalitedeki Atürünün birey sayısı n n Bir türün istasyon yada lokalitedeki toplam birey sayısına oranıdır. Limitli değildir. 15
Kantitatif Frekans Örnek 20 Tür X 7 istasyon Tür 1 Kantitatif frekansı FK = Ai /Aa FK =3/3+5+6 FK =3/14 16
Frekans S =Toplam birey sayısı Sa=A türünün birey sayısı n n n Bir türün bulunma sıklığıdır. Tür birey sayıları kullanılmaz. Bir türün belli bir yerde olup olmamasıdır. Yüzde ile ifade edilir. Her örnekleme için ayrı hesaplanır. 17
Frekans Örnek 20 Tür X 7 istasyon Tür 1 Frekansı üç istasyonda bulunuyor Sa=3 Fa =3/ 7 (istasyon) Fa =%42, 8 18
Prezans Pa=A türünün varlık katsayısı (Prezans) Fa=A türünün frekansı Fb=B türünün frekansı Fn= n'ninci türün frekansı n n n Çok türlü çalışmalarda kullanılabilir. Varlık katsayısıdır. Ortalama frekanstır. 19
Species richness M, Img= Margaref indeksi S =Tür sayısı N =Birey sayısı Raman-Margalef indeksi n n Limitli değildir. Tür zenginliğini gösterir. Margaref indeksi en büyük olan en yüksek tür zenginliğine sahiptir. (İstasyon, Lokalite vb. ) Kirliliğin ortama etkisini göstermek. Margalef R. , 1958. Information theory in ecology, Gen. Syst. , 3, 36 -71. 20
Raman-Margalef indeksi M, Img= Margalef indeksi S =Tür sayısı N =Birey sayısı n n n Bakir alanların tespit edilmesi amacıyla kullanılabilir. Ayrı lokaliteler arasında ancak kommüniteler aynı ise bu indeks karşılaştırılabilir. Kommünitedeki tür sayısı artıkça indeks değeri büyür. 21
Margalef indeksi Örnek 20 Tür X 7 istasyon S 1 istasyonda tür zenginliği M=11 -1 /ln 33 M=2. 86 22
Species diversity Shannon-Weaver İndeksi ISH=Shannon Weaver indeksi (d) Ni=a türünün birey sayısı N= Toplam birey n n n 0 -5 arasında limitlidir. Tür çeşitliliğini gösterir. 5 yaklaştıkça tür çeşitliği artar. . Shannon C. E. , Weaver W. , 1949. The Mathematical Theory of Communication, Urbana, University of Illinois Press, 117 pp 23
Shannon- Weaver İndeksi ISH=Shannon Weaver indeksi (d) Ni=a türünün birey sayısı N= Toplam birey n n n 2. 5 > ortamda dominansi başlamıştır. Bu indeks yerine (1 -Simpson) kullanılabilir. Kirlilik göstermek için kullanılabilir. 24
Shannon- Weaver İndeksinin Kirletici Kaynakları Göstermesi Boşaltım Akarsu 25
Shannon. Weaver Örnek 20 Tür X 7 istasyon S 1 istasyonda tür çeşitliliği D=1. 77 26
Simpson İndeksi Is= Simpson indeksi Ni=a türünün birey sayısı N= Toplam birey n n 0 -1 arasında limitlidir. Ortam çeşitliliğini gösterir. Ortam çeşitliliği ile ters orantılıdır. Dominansiyi ortaya çıkarır. Simpson, E. H. 1949. Measurement of diversity. Nature 163: 688 27
Pielou indeksi Ep= Pileau indeksi S= tür sayısı H= Shannon indeksi n n n 0 -1 arasında limitlidir. Dominansinin türlere göre dağılımını gösteren bir indekstir. Her tür eşit sayıda birey ile temsil ediliyorsa bu indeks 1’e eşit olur. , Pielou, E. C. 1960. A single mechanism to account for regular, random and aggregated populations. J. Ecol. 48: 574 -584. 28
R matris indeksleri Jaccard Assosiyasyon Katsayısı Similarity Coefficients Sjc=100. a a+b+c • 0 -100 arasında limitlidir. • İstasyonların ikişer karşılaştırılmasında kullanılır. Jaccard 1912, The distribution of the flora of the alpine zone, New Phytologist 11: 37 -50 29
Jaccard indeks Örnek A=2 B=1 C=2 Sjc=100. a/a+b+c Sjc= 100 *2/(2 + 1 + 2) = 2/5 = %40 30
Comm Programı COMM Analyses of SPECIES-STATIONTABLES Dieter Piepenburg Institute for Polar Ecology Kiel University D-24148 Kiel Germany Last update: July 28, 1994 31
Referans: Reference: Piepenburg D, Piatkowski U (1992): A program for computer-aided analyses of ecological field data. CABIOS 8: 597 -590. 32
Örnek- 1 20 20 50 20 20 20 A 5 30 10 5 B 1 96 1 1 1 C Tür sayısı=5 Toplam birey=100 33
Sonuç-1 Tür sayısı Tür Çeşitliği Tür Zenginliği 34
Örnek -2 20 Tür X 7 istasyon 35
Sonuç-2 Tür çeşitliliği Tür sayısı Tür zenginliği Düzenlilik Çeşitlilik 36
Örnek Çalışma-3 37
Sonuçlar-3 38
İzlediğiniz İçin Teşekkürler. http: //uguner. tripod. com/ekometr. htm 39
- Slides: 39