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エコロジー 生物と地球上の環境との関係の研究です。この関係の研究には、実験やモデリングなど、いくつかの生態学的手法が使用されます。
操作、自然、または観察実験を使用できます。モデリングは、収集されたデータの分析に役立ちます。
エコロジーとは？
エコロジー、生物がどのように環境や相互に作用するかに関する研究は、他のいくつかの分野に基づいています。生態学の環境科学には、生物学、化学、植物学、動物学、数学、その他の分野が組み込まれています。
生態学では、種の相互作用、個体数、生態学的なニッチ、食物網、エネルギーの流れ、環境要因を調べます。これを行うために、生態学者は慎重な方法に頼って、できる限り正確なデータを収集します。データが収集されると、生態学者は研究のためにそれを分析します。
これらの研究方法から得られた情報は、生態学者が人間または自然要因によって引き起こされた影響を見つけるのに役立ちます。この情報は、影響を受ける地域や種の管理と保全に役立ちます。
観察とフィールドワーク
すべての実験には観察が必要です。生態学者は、環境、その中の種、およびそれらの種がどのように相互作用し、成長し、変化するかを観察しなければなりません。さまざまな研究プロジェクトでは、さまざまな種類の評価と観察が必要です。
エコロジストは時々 デスクベースの評価、またはDBA。特定の関心分野に関する情報を収集して要約します。このシナリオでは、生態学者はすでに他のソースから収集した情報を使用しています。
しかし、多くの場合、生態学者は 観察とフィールドワーク。これには、実際に関心のある対象の生息地に入り、その自然状態で観察することが含まれます。野外調査を行うことにより、生態学者は種の個体数の増加を追跡し、活動中のコミュニティの生態を観察し、環境内の新しい種または他の導入された現象の影響を研究できます。
各フィールドサイトは、性質、形状、またはその他の点で異なります。生態学的手法はそのような違いを考慮しているため、観察とサンプリングに異なるツールを使用できます。バイアスに対抗するには、サンプリングをランダムに行うことが重要です。
取得されるデータの種類
観察とフィールドワークから得られたデータは、定性的または定量的のいずれかです。データのこれら2つの分類は、さまざまな方法で異なります。
定性的データ： 定性データとは 被験者または条件の質。したがって、より 説明的 データの形式。それは簡単に測定されず、観察によって収集されます。
定性的データは記述的なものであるため、色、形状、空が曇りか晴れかなどの側面、または観測サイトの外観に関するその他の側面が含まれる場合があります。定性データは、定量データのような数値ではありません。したがって、量的データよりも信頼性が低いと見なされます。
定量的データ： 定量的データとは 数値または数量。これらの種類のデータは測定可能であり、通常は数値形式です。定量的データの例には、土壌のpHレベル、フィールドサイトのマウスの数、サンプルデータ、塩分レベル、および数値形式の他の情報が含まれます。
エコロジストは統計を使用して定量データを分析します。したがって、定性データよりも信頼性の高いデータ形式と見なされます。
フィールドワーク調査の種類
直接調査： 科学者は環境内の動植物を直接観察できます。これは直接調査と呼ばれます。生態学者は、海底のような離れた場所でさえ、水中環境を研究できます。この場合の直接調査は、そのような環境の写真撮影または撮影を必要とします。
海底の海洋生物の画像を記録するために使用されるいくつかのサンプリング方法には、ビデオそり、ウォーターカーテンカメラ、およびハムカムが含まれます。 Ham-Camsは、サンプルを収集するために使用されるサンプルバケットデバイスであるHamon Grabに接続されています。これは、動物個体群を研究するための1つの効果的な方法です。
Hamon Grabは、海底から堆積物を収集する方法であり、堆積物は、生態学者が選別して写真を撮るためにボートに運ばれます。これらの動物は、他の研究室で特定されます。
ハモングラブに加えて、海底収集装置には、大型の海の動物を入手するために使用されるビームトロールが含まれています。これには、鋼製の梁にネットを取り付け、ボートの後ろからトロールする必要があります。サンプルをボートに乗せて写真を撮り、カウントします。
間接調査： 生物を直接観察することは常に実用的または望ましいとは限りません。この状況では、生態学的手法は、それらの種が残す痕跡を観察することを必要とします。これらには、動物の糞、足、およびそれらの存在のその他の指標が含まれます。
生態実験
研究のための生態学的方法の包括的な目的は、高品質のデータを取得することです。これを行うには、実験を慎重に計画する必要があります。
仮説： 実験計画の最初のステップは、仮説または科学的な質問を考え出すことです。その後、研究者はサンプリングの詳細な計画を立てることができます。
フィールドワーク実験に影響する要因には、サンプリングする必要がある領域のサイズと形状が含まれます。調査対象の生態学的コミュニティに応じて、フィールドサイトのサイズは小規模から非常に大規模にまで及びます。動物生態学の実験では、動物の潜在的な動きとサイズを考慮する必要があります。
たとえば、クモは、研究のために大規模な現場を必要としません。土壌化学または土壌無脊椎動物を研究する場合も同じことが当てはまります。 15メートルx 15メートルのサイズを使用できます。
草本植物および小型哺乳類には、最大30平方メートルの野原が必要になる場合があります。木や鳥は数ヘクタール必要になるかもしれません。鹿や熊などの大きな移動可能な動物を勉強している場合、これは数ヘクタールの非常に広い面積が必要になることを意味します。
サイトの数を決定することも重要です。一部の現地調査では、1つのサイトのみが必要な場合があります。しかし、調査に2つ以上の生息地が含まれる場合、2つ以上の現場が必要です。
ツール： フィールドサイトに使用されるツールには、トランセクト、サンプリングプロット、プロットレスサンプリング、ポイント法、トランセクトインターセプト法、およびポイントクオーター法が含まれます。目標は、統計分析がより健全になるほど十分な量の公平なサンプルを取得することです。フィールドデータシートに情報を記録すると、データ収集に役立ちます。
適切に設計された生態学的実験には、明確な目的または疑問の声明があります。研究者は、複製とランダム化の両方を提供することにより、偏見を取り除くために特別な注意を払う必要があります。研究されている種とその中の生物の知識は非常に重要です。
結果： 完了したら、収集した生態学的データをコンピューターで分析する必要があります。実行できる生態学的実験には、操作、自然、観察の3つのタイプがあります。
操作実験
操作実験とは、研究者が 因子を変更します 生態系にどのように影響するかを確認します。これは、野外または実験室で行うことができます。
これらの種類の実験は、制御された方法で干渉を提供します。さまざまな理由で、フィールドワークがエリア全体で発生しない場合に機能します。
操作的な実験の欠点は、自然の生態系で何が起こるかを常に代表しているわけではないということです。さらに、操作実験では、観察されたパターンの背後にあるメカニズムが明らかにならない場合があります。また、操作実験で変数を変更することは簡単ではありません。
例：クモのトカゲによる捕食について学びたい場合は、囲いの中のトカゲの数を変更し、この効果から生じるクモの数を調べることができます。
操作実験のより大きくて現在の例は、イエローストーン国立公園へのオオカミの再導入です。この再導入により、生態学者は、オオカミが通常の範囲に戻ったときの影響を観察することができます。
すでに、研究者たちは、オオカミが再導入されるとすぐに生態系の変化が起こることを知っています。エルクの群れの行動が変更されました。エルクの死亡率の増加により、オオカミとハシボソの両方の餌の供給が安定しました。
自然実験
自然実験は、その名前が示すように、人間によるものではありません。これらは、自然によって引き起こされる生態系の操作です。たとえば、自然災害、気候変動、侵略的な種の導入をきっかけに、生態系自体が実験になります。
もちろん、これらのような実世界の相互作用は真の実験ではありません。これらのシナリオは、生態学者に自然現象が生態系の種に与える影響を研究する機会を提供します。
例： 生態学者は、人口密度を研究するために島の動物の人口調査を取ることができます。
データの観点から見た操作実験と自然実験の主な違いは、自然実験にはコントロールがないことです。したがって、原因と結果を判断するのが難しい場合があります。
それにもかかわらず、自然実験から得られる有用な情報があります。水分レベルや動物の密度などの環境変数は、引き続きデータ目的に使用できます。さらに、自然実験は、広い範囲または膨大な時間にわたって発生する可能性があります。これは、それらを操作実験からさらに区別します。
残念ながら、人類は世界中で壊滅的な自然実験を引き起こしています。これらのいくつかの例には、生息地の劣化、気候変動、侵入種の導入、在来種の除去が含まれます。
観察実験
観察実験では、高品質のデータを適切に複製する必要があります。 「10の規則」がここに適用されます。研究者は、必要なカテゴリごとに10個の観察結果を収集する必要があります。外部の影響は、天候やその他の障害などのデータ収集の努力を妨げる可能性があります。ただし、10個の複製観測値を使用すると、統計的に有意なデータを取得するのに役立ちます。
できれば観察実験を実行する前に、ランダム化を実行することが重要です。これは、コンピューター上のスプレッドシートで実行できます。ランダム化はバイアスを減らすため、データ収集を強化します。
効果を発揮するには、ランダム化と複製を一緒に使用する必要があります。混乱した結果を避けるために、サイト、サンプル、および治療はすべてランダムに割り当てる必要があります。
モデリング
生態学的手法は、統計的および数学的モデルに大きく依存しています。これらは、生態学者が生態系が時間とともにどのように変化するか、または環境の変化する条件にどのように反応するかを予測する方法を提供します。
モデリング また、フィールドワークが実用的でない場合に生態情報を解読する別の方法を提供します。実際、フィールドワークのみに依存することにはいくつかの欠点があります。フィールドワークは通常大規模であるため、実験を正確に再現することはできません。時々、生物の寿命でさえ野外調査の律速要因です。他の課題には、時間、労力、スペースが含まれます。
したがって、モデリングは、より効率的な方法で情報を合理化する方法を提供します。
モデリングの例には、方程式、シミュレーション、グラフ、統計分析が含まれます。エコロジストは、有用な地図を作成するためにもモデリングを使用します。モデリングにより、データの計算によりサンプリングのギャップを埋めることができます。モデリングがなければ、生態学者は分析と伝達が必要な膨大な量のデータによって妨げられます。コンピュータモデリングにより、データの比較的迅速な分析が可能になります。
たとえば、シミュレーションモデルを使用すると、従来の計算では非常に困難で複雑すぎるシステムの記述が可能になります。モデリングにより、科学者は共存、個体群動態、および生態学の他の多くの側面を研究できます。モデリングは、気候変動などの重要な計画目的でパターンを予測するのに役立ちます。
環境に対する人類の影響は継続します。したがって、生態学者が生態学的研究方法を使用して、環境への影響を軽減する方法を見つけることがますます重要になります。