Jelleg alap mdszerek a kzssgi kolgiban mi ez

Jelleg alapú módszerek a közösségi ökológiában: mi ez és miért jó? Botta-Dukát Zoltán 6. Kvantitív Ökológiai Szimpózium 2017. október 13.

Jelleg • Trait • Olyan tulajdonság, ami az egyed szintjén mérhető

Wo. S cikkek: TOPIC: (trait); CATEGORIES: ( ECOLOGY ) 1600 1400 Cikkek száma 1200 1000 800 600 400 200 0 1976 1986 1996 Évek 2006 2016 2026

Jelleg-alapú elemzés • A fajok tulajdonságaira vonatkozó tudást nem csak az interpretációban használjuk, • Hanem beépül az adatértékelésbe Osbornová J. , Kovářová M. , Lepš J. és Prach K. (szerk. ) 1990. Succession in abandoned fields. Studies in Central Bohemia, Czechoslovakia. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht

Mit szokás kiszámolni • Trait értékek súlyozott átlaga: CWM =community weighted mean • Kategoriális jellegnél az egyes kategóriák relatív tömegessége: csoporttömeg, CWM • Trait értékek súlyozott varianciája: CWV • Funkcionális diverzitás

Példa a CWM-re: skót gyepek 2012 -14 1958 -87 gyeptípusok Pakeman et al. 2017 – Agriculture, Ecosystems & Environment 247: 352– 362

Sokféle funkcionális diverzitás van

Milyen formában használjuk a jelleg adatokat? Pontok egy koordináta rendszerben (alapadatok, ordináció) Távolság, különbözőség, hasonlóság Fa (dendrogram, kladogram)

Dendrogram alapú indexek • • Petchey & Gaston 2002 – Ecology Letters 5: 402 -411 Podani and Schmera 2006 – Oikos 115: 179 -185 Petchey & Gaston 2007 – Oikos 116: 1422 -1426 Podani & Schmera 2007 – Oikos 116: 1427 -1430

Egy további szempont • A fajdiverzitás általánosítása VAGY • Fajok pontmintázatának leírása a trait-térben

Pontmintázat egy dimenzióban Mouillot et al. 2005. - Oecologia 142: 353– 359

Pontmintázat egy dimenzióban Mason et al. 2005. - Oikos 111: 112– 118

Pontmintázat több dimenzióban Villeger et al. 2008 – Ecology 89: 2290– 2301

A konvex burok területét csökkenti a korreláció Podani – Community Ecology 10: 244 -250

Fajdiverzitás általánosítása • Ha a fajok közötti távolság minden párosításban 1, akkor visszakapjuk valamelyik ismert fajdiverzitás indexet

Rao kvadratikus entrópia • Tulajdonképpen két random választott egyed közti várható távolság a trait-térben • Speciális esete a Gini-Simpson diverzitás

Sokan felfedeztük, hogy használható ilyen célra • Izsák & Papp 1995 - Environmental and Ecological Statistics – 78 idézet • Izsák & Papp 2000 – Ecological Modelling – 143 idézet • Ricotta 2004 – Diversity & Distribution – 65 idézet • Ricotta 2005 – Basic & Applied Ecology – 148 idézet • Botta-Dukát 2005 – J. Veg. Sci. – 466 idézet • Rao 1982 - Sankhyā: The Indian Journal of Statistics, Series A – 244 idézet

Egy lépés vissza: mi a faj-diverzitás? • Patil & Taillie 1982 – J. Am. Stat. Assoc. 77: 548– 561 – Átlagos ritkaság (r), súlyozva a relatív gyakorisággal (p) – Különböző ritkaságfüggvények különböző diverzitás indexek – Fajszám: r=1/p – Shannon: r=-ln(p) – Gini-Simpson: r=1 -p – Nem minden diverzitásra alkalmazható ez a definíció

Sokféle átlag van! • • Számtani átlag Geometriai átlag: növekedési ráta (l), infláció Négyzetes átlag: szórás Harmonikus átlag • Általánosított vagy hatványátlag – Folytonosan állítható skálaparaméter – Sok speciális eset, a fentieken kívül például min és max

Hill-diverzitás • Ritkaságok súlyozott átlaga – Ritkaság = a relatív gyakoriság reciproka – Általánosított átlag skálaparaméter • Mértékegység: fajszám – Hány egyformán gyakori faj esetén lenne ennyi a diverzitás? • Alfa és béta-diverzitás független Hill 1973 – Ecology 54: 427 -432 Leinster & Cobbold 2011 – Ecology 93: 477– 489

Hill-diverzitás funkcionális diverzitás • Leinster & Cobbold 2011 - Ecology – Ritkaság = 1/ordinariness – Nem csak a saját relatív gyakorisága számít, hanem a hasonló fajoké is • Sajnos nem minden távolságmátrix esetén lesz értelmes a béta-diverzitás – Dobjuk ki az egészet! (Chiu et al. 2014. - Plos. One 9: e 100014) – Figyeljünk erre (is) a hasonlóság számolásánál! (Botta. Dukát – Ecography in press)

Mire használható a funkcionális diverzitás? • Diverzitás – ökoszisztéma funkció vizsgálatok pl. Cadotte et al. 2011. Beyond species: functional diversity and the maintenance of ecological processes and services. J. Applied Ecology 48: 1079 -1087 • Társulásszerveződés (assembly rules)

A közösség összetételét alakító négy folyamat • Speciáció • Szelekció – Túlélés adott környezetben – Együttélés a többi fajjal • Térbeli terjedés (dispersal) • Sodródás (drift) • A hasonlóság a populációgenetikával nem a véletlen műve! Vellend 2010 – The Quarterly Review of Biology 85: 183 -206

Hille. Ris. Lambers et al. 2012. Rethinking Community Assembly through the Lens of Coexistence Theory. Annu. Rev. Ecol. Evol. Syst. 43: 227– 48

Módosító tényezők, környezeti szűrő Korlátozott hasonlóság Hille. Ris. Lambers et al. 2012. Rethinking Community Assembly through the Lens of Coexistence Theory. Annu. Rev. Ecol. Evol. Syst. 43: 227– 48

Mit várunk?

Mit várunk?

A probléma • Túl sok lehetséges próbastatisztika és randomizációs algoritmus van …. • … és nem tudjuk melyik működik jól • Elsőfajú hiba: nincs hatás, mégis megtaláljuk • Másodfajú hiba: van hatás, de nem mutatjuk ki

A megoldás • Process-based simulation: tudjuk mi a szabály, az a jó módszer, amelyikkel ez jön ki

Egy saját példa erre • Egyed alapú szimuláció: – Születnek/meghalnak, versengenek, propagulumolat termelnek, a propagulumok terjednek, • 3 trait – Környezeti szűrő hat rá – Korlátozott hasonlóság hat rá – Neutrális – első fajú hiba kimutatására • Sokféle paraméter kombináció – mert a bírálók kérték Botta-Dukát & Czúcz 2017 – Methods in Ecology and Evolution 7: 114 -126.

Eredmények • A módszerek többsége hibás eredményt ad • A környezeti szűrő kimutatására van jó megoldás • A korlátozott hasonlóság heterogén környezetben nehezen kimutatható

Szignifikáns a hatás, de mennyire erős? Gotelli & Mc. Cabe 2002 - Ecology 83: 2091– 2096 Botta-Dukát submitted – Community Ecology

Dispersal? Drift? • STEPCAM (van der Plas et al. 2014 – Ecology 96: 1502 -1515) – Azt ígéri, hogy a diszperzál, a környzeti szűrő és a korlátozott hasonlóság relatív erősségét becsli – Elvi hiba van benne! • Community Assembly by Trait Selection (Shipley et al. 2012 – Ecology 93: 760– 769) – Maximum entrópiás megközelítés – Drift, diszperzál és környzeti szűrő

Konklúzió • Trait-based analysis – nem csak egy új buzzword • Sokféle módszertani döntést kell hozni • Nem minden sokat ígérő módszer válik be • És amiről nem volt szó: nem mindegy milyen jellegeket használunk

Köszönöm a figyelmet!