Lekce 12

Ekologie půdních organismů
Metodické aspekty studia
půdních organismů
• O měřeních a chybách
• Abundance, biomasa, aktivita definice,
vyjádření
• Přehled hlavních (skupin) metod
abundance
• Vzorkování inventura a metody
vzorkovacích čtverců Prostorová
distribuce organismů
• Extrakce a stanovení počtů hlavních
skupin půdních organismů ve vzorku
• Odhady toků a procesů od mikrokosmů k
ekosystému
Každé měření je zatíženo chybou. Můžeme rozlišit dva
druhy“ omyly a hrubé chyby a tzv. nevyhnutelné chyby- ty
dělíme na systematické a náhodné.
Většinou musíme udělat více
měření ke stanovení jednoho
parametru. Každé měření má
vlastní chybu, chyby se sčítají.
V biologii nás často zajímá jak se daná veličina
chová v rámci populace. Jednotlivé údaje v
rámci populace jsou variabilní popisujeme je
statistickými veličinami.
Zpravidla nemáme k dispozici celou populaci
statistické charakteristiky zjišťujeme na
základě vybraného vzorku populace. Jde o to,
jak vybraný vzorek representuje danou
populaci.
Co chci zjistit ?
Někdy nemusím mít
přesnou absolutní
hodnotu, stačí
relativní ukazatel,
který se snáze měří.
1. pracovní hypotéza nebo jasně formulovaná
otázka
2. jaká data potřebuji ke zodpovězení otázky
(kvalitativní, kategoriální nebo graduelní škálakvantitativní).
relativní početnost
(biomasa)
absolutní početnost
(biomasa)
početnost organismů v relaci
k početnosti jiných, zpravidla
nějak podobných organismů.
„Podobnost“ je často daná
použitou metodou.
většinou je mnohem
jednodušší je změřit
početnost organismů vyjádřená
na jednotku prostředí (objem,
plocha, váha, jezero, objem
půdních pórů, nebo gram
půdního uhlíku).
nezbytné při studiu populační
dynamiky, energetických toků
etc.
nejsou li normálni pak např.
log.
jsou to vlastně % (arcsinus)
nebo jako catch/effort
Absolutní abundance je počet organismů vyjádřený na jednotku
plochy, objemu nebo stanoviště.
Absolutní biomasa je hmotnost organismů vyjádřená na jednotku
plochy, objemu nebo stanoviště.
Relativní abundance je počet organismů vyjádřený v relaci k
ostatním zaznamenaným druhům nebo na jednotku úsilí, kterou
nelze korelovat s charakteristikami stanoviště (plochou objemem
nebo počtem vhodných biotopů). Vyjádření buď % nebo na
jednotku úsilí.
Relativní biomasa je hmotnost organismů vyjádřená v relaci k
ostatním zaznamenaným druhům nebo na jednotku úsilí.Vyjádření
buď % nebo na jednotku úsilí.
Rychlost dekomposice vs. porovnání morfologických změn
opadu
Absolutní hodnoty se udávají buď na plochu nebo na objem nebo na
jednotku vhodného stanoviště.
Například na metr, na litr, na list.
Terestrické ekosystémy jsou zpravidla chápány jako plošné, případně
stratifikované do několika plošných vrstev. Proto vyjádření na
plochu.
Půda - pohyb organismů ve všech směrech - různě mocné vrstvy se
stejným nebo graduálně se měnícím zastoupením organismů.
Vyjádření na objem dává lepší představu o výskytu v daném místě,
ale pro bilanční účely musíme mít další informace. Pro bilanční účely
může být výhodnější vyjádření na plochu ale musíme si být jisti,
že jsme odhadli abundanci v celé vrstvě, kde organismus žije.
Habitat -organismy žijí v určitých stanovištích, vyjádření počtů na
vhodnou jednotku stanoviště cenné v autekologických studiích, ale
bilance na plochu obtížnější.
plocha
terestrické ekos.nadzem. +++
půda
++
voda
++
bilance v krajině
++++
prostorová distribuce
+
autekologické studie
+
*- potřebujeme další informace
objem
++
+++
++*
++
++
habitat
+
+
+ (bentos)
+*
+++
+++
Vhodná forma vyjádření abundance závisí na účelu vaší studie.
Porovnání různých forem vyjádření nám může přinést zajímavé
informace - často může být výhodné mít možnost přepočtu.
Otázka: žije na ploše A stejně organismů
XY jako na ploše B? H0 A=B
plocha A
mech
rašeliník
plocha B minerální
půda
hloubka vlhkost
(cm)
(%)
2
78
5
25
jedinců na
cm2
cm3
g půdy
(DW)
plocha A 5000 2500
12500
plocha B 5100 1020
785
A<B
A>B
asi 2x
16x
hustota
(g cm-3 )
0.2
48
1.3
3
g půdy
(FW)
2750 26,0 103
26,1 103
588
A<B
5x
Jsou i další možnosti, na objem půdních pórů, obsah
půdního organické hmoty.
Přehled hlavních skupin
metod
Přehled metod používaných k sledování absolutní
početnosti
- celková inventura
- vzorkovací kvadráty a liniový transekt
- metody založené na vzdálenosti
r
1 jedinec zaujímá plochu πr2 , kde r je průměrná
vzdálenost k nejbližšímu sousedu. Densita je pak
1/plocha kterou zabírá průměrný jedinec
Přehled metod používaných k sledování absolutní
početnosti -pokračování
- capture re-capture
- Change ratio methods - změny založené na změně
poměru pohlaví nebo velikosti s odchytem
-Catch per unit effort
Výběr metody se do značné míry řídí tradicí v daném oboru, to
umožňuje porovnání vašich výsledků s pracemi jiných autorů.
Je třeba mít dobrý důvod k
tomu dělat to jinak než
všichni ostatní
Metody vzorkovacích čtverců
metoda vzorkovacích ploch (Quadrat counts)
Populace příliš velká- nemůžu spočítat vše, vyberu vzorky,
a ty spočítám (udělám celkovou inventuru).
Předpokládám, že organismy po dobu
počítání nemigrují z a do vzorkované
plochy.
Odhad závisí na: přesnosti spočtení a na tom, jak dané
vzorky representují celou populaci (za předpokladu
splnění podmínky o absenci migrace).
(Co je „celá populace“ nebo jestli je plocha vzorek závisí
na H0).
Jak dané vzorkovací plochy vypovídají o sledované
populaci?
Faktory, které mohou ovlivnit vypovídací hodnotu vzorků
lze rozdělit do dvou skupin:
můžeme ovlivnit
nemůžeme ovlivnit
velikost plochy
prostorové rozmístění
populace
tvar plochy
počet vzorků
prostorové uspořádání vzorků
Tvar vzorkovací plochy
potenciální chyba okraje
• přirozený útvar nebo uměle vymezeno
• Snadnost vymezení v terénu
• Tvar může ovlivnit okrajový efekt
ten závisí na poměru plochy a obvodu.
obdélník > čtverec > kruh
1
Okrajový efekt závisí na velikosti
0.8
organismu a sledované plochy.
0.6
•Obdélníkové plochy často
0.4
0.2
vyrovnanější než čtverce nebo
0
kruhy
0
0.01
0.02
0.03
0.04
velikost vzorkovací plochy
kruh
čtverec
Velký vliv tradice a metody
vymezení plochy.
Nejčastější kruh a čtverec.
Velikost vzorkovací plochy
•
statistické optimum - nejmenší SEM nejužší konf. interval.
•
ekologické důvody - odpovídá sledovanému organismu a
škále procesu, který chcete sledovat, zde lze s výhodou použít
přirozené diskrétní jednotky.
•
poměr velikosti vzorkovací ploch a organismu- okrajový
efekt.
• praktické důvody velikost plochy, zvládnutelnost.
Jak zjistit vhodnou velikost vzorkovací plochy?
1 - podívám se do literatury jak to dělají ostatní
2- statistické optimalizační metody
Statistická optimalizace velikosti
vzorkovací plochy
Wiegert, 1962
velikost
3
10
6
16
1.3
vzorkovací plochy
4
12
16
10
10
10
8
24
32
18
34
42
1.5
2.8
3.5
rozptyl (s 2) na jednotku plochy 0.97
0.24
0.32
0.14
0.15
rel. cena * rel. Rozptyl
0.32
0.48
0.40
0.53
konstantní náklady na vzorek
náklady na jednotku vzorku
celková cena
relativní cena
1
10
2
12
1.0
0.97
1.20
2
s / plocha
1.00
Hendricks, 1956
y = -0.0363x + 0.6253
0.80
předpokládá, že rozptyl na
jednotku plochy klesá s
velikostí plochy.
0.60
0.40
0.20
0.00
0
5
10
15
20
Pak optimální velikost plochy
plocha
A lze vypočíst jako:
A=
a
1-a
*
Co
Cx
Kde
a je směrnice regrese závislosti
rozptylu na ploše
Co jsou konstantní náklady na plochu
Cx náklady na jednotku plochy
vzorků
Obě metody Wiegert i Hendricks, předpokládají rozsáhlou sadu vzorků
dříve odebraných na téže ploše, vyplatí se při rozsáhlých studiích.
Připomínka: zabýváme se zde optimalizací plochy vzorku
pro odhad abundance (biomasy) jednoho druhu nebo
skupiny druhů celého spol.
Někdy optimalizace velikosti za jiným účelem.
Zjištění počtu druhů
počet druhů
25
20
15
10
5
0
0
5
10
15
plocha
20
25
Odběr vzorku - půda
„odběráky“ umožňující odkrojit definovaný objem půdy
různá plocha
pro mikrofaunu 1-10 cm2
mesofaunu cca 10 cm2
makrofaunu >100 cm2 ( odběrák nahoře má 625 cm2)
Prostorové rozmístění
organismu a jeho význam pro
počet vzorků
Pravidelné
Uniform
4.75 ±0.83
Náhodné
Random
4.75 ±2.49
Shlukovité
Aggregated
5.00 ±5.43
6
5
2
s /x
4
3
2
1
0
4.75 ±0.83
s2/ x
4.75 ±2.49
pravidelné
< 1 (0.14)
náhodné
1 (1.3)
5.00 ±5.43
shlukovité
>1 (5.6)
0
10
20
30
počet vzorků
Lepš in Dykijová (1989)
Index of dispersion I = s2 / x závisí na počtu vzorků
pro testování χ2= I(n-1); χ2 pro n-1stupňů volnosti (např. pro
pravý obrázek 5.6*3=16.8)
rozhodnutí dvoustranný (two-tailed) χ2 test
χ20,975 < pororovaná χ2 hodhota < χ20,025 (0< 16.8 > 9, pravý obr.
skutečně představuje shlukovité rozšíření)
40
Poissonovo
Normální
Negativně binomické
Stanovení počtu vzorků
Záleží nu účelu - zde co nejpřesněji odhadnout populaci v
daném místě a čase
s2- variance - rozptyl sledované populace
s2
c - požadovaná hladina spolehlivosti
n=
c2 x2
x - průměr
3
27
118
Pro Poissonovo rozdělení
pro hladinu spolehlivosti 0.1
N=400
c = 0.05
Rozmístění vzorků na ploše,
případně v čase - vzorkovací
schéma (sampling design)
Co chceme studovat ?
Cheme znát abundanci organismu na určité ploše v
určitém čase.
Chceme porovnat dvě plochy nebo dvě skupiny ploch v
jednom čase.
Chceme porovnat abundanci na jedné ploše v různých
časech.
Chceme znát abundanci organismu na určité ploše v
určitém čase.
Předpokládáme že v prostředí jsou
gradienty environmentálních
vlastností. Díky tomu očekáváme,
že vzorky, které jsou si blíž, si
budou podobnější. Vzorky by měly
representovat plochu , kterou
chceme studovat.
Špatně
Chceme znát abundanci organismu na určité ploše v
určitém čase.
Rozmístění vzorků:
pravidelné - výhodné při studiu vlivu vzdálenosti na variabilitu,
pokrývá rovnoměrně plochu, pro účely statistiky stejně jako
náhodné. Problém možná existence periodické variace.
náhodné -nejčastěji používané, většina statistických testů
počítá s „náhodným výběrem“
Chceme znát abundanci organismu na určité ploše v určitém čase
.
Co je a co není náhodný výběr
Náhodný výběr není ! “odeberu vzorek tam, kde se mi
to zrovna líbí nebo kde to jde - snadno tam zastavím
autem, atp.“
Správně vyberu plochy k odběru dopředu nestranným
způsobem.
Např. rozdělím si plochu na souřadnice a vzorkované
plochy vylosuji, vyberu pomocí náhodných čísel, nebo si
nageneruji náhodné souřadnice v rozsahu sledované
plochy a ty pak najdu pomocí GPS.
Chceme znát abundanci organismu na určité ploše v určitém čase
0.1=118
0.05=472
.
Nicméně, množství vzorků, které
musíme odebrat a zpracovat pro
dostatečné přesný odhad je
někdy (často) příliš vysoké. Co
dál:
Můžeme se spokojit s menší
přesností.
Budeme zkoumat zda naše otázka
nejde odpovědět jinak.
Různé varianty vzorkovacích
postupů řeší tento problém pro
specifické případy.
.
Individua v přirozeně definovaných
jednotkách
Chceme znát abundanci organismu na určité ploše v určitém čase
Vyjádříme na jednotku a odhadneme
množství jednotek. Podobně mravenci
nebo hnízda housenek, tam i v několika
krocích množství hnízd na strom,
množství housenek na hnízdo.
Stratifikovaný odběr
Ni √ Di = konstantní
A=1000 m2 D = 1
B = 100 m2 D =100
výhoda- přesnější odhad,
nutná znalost plochy předchozí studie
2
Chceme znát abundanci organismu na určité ploše v určitém čase
.
Sekvenční odběr vzorků, nezajímá nás absolutní hodnota ale
to, jestli hodnota nepřekročila
určitou mez.
Di>M
Di<M
+
konec
abundance
serie i - výsledná densita Di
Odeberu vzorky první série a
testuji zda byla překročena daná
mez, výsledek je buď ANO, NE, a
tím končím a nebo NELZE ŘÍCI, v
tom případě vezmu další sérii
M
+
n1
n2
Chceme znát abundanci organismu na určité ploše v určitém čase
.
Dvoufázový odběr
jednotlivé odběrové plochy mohu
vyhodnotit dvěma metodami, nazveme
je měřením a odhadem. Měření je
pracnější a přesnější, odhad rychlejší a
méně přesný.
Dilema - více vzorků měně přesně
nebo méně vzorků přesněji.
Odhad musí být významně rychlejší a
dostatečně přesný (r2>0.75).
Pak většinu vzorků jen odhadneme (n1),
část odhadneme i změříme (n2). Pak:
kde k je poměr rychlosti odhadu a
měření.
Jen odhad
odhad + měření
odhad se musí
udělat vždy
dříve než měření
Chceme znát abundanci organismu na určité ploše v určitém čase
.
Směsný vzorek
v některých případech je zpracování
a příprava vzorku náročnou částí
operace. Smícháme a zpracujeme
společně několik příbuzných vzorků.
To snižuje náklady i variabilitu dat výhodné u agregovaného rozdělení,
ale ztrácíme údaje o původní
variabilitě dat.
Všechny smíchané vzorky
představují 1 opakování, můžeme je
porovnat jen se vzorky odebranými
a zpracovanými stejným postupem.
pseudoreplikacešpatně
(n=4)
Chceme porovnat dvě plochy nebo skupiny
ploch
dvě plochy nebo dvě skupiny ploch to je zásadní rozdíl
Chci li porovnat dvě konkrétní
plochy, pak je zcela legitimní
považovat vzorky odebrané na
jednotlivých plochách za nezávislé
replikace. Často nás ale zajímají dvě
plochy jako representanti dvou typů
ploch (pole vs louka). Pak skutečná
opakování představují plochy,
zvyšování počtu opakování na
jednotlivých dílčích plochách
nezvyšuje přesnost odpovědi na naší
otázku hovoříme o
pseudoreplikacích.
Chceme porovnat dvě plochy nebo skupiny ploch
Completely randomised
nested
Chceme porovnat dvě plochy nebo skupiny ploch
Velké bloky - málo opakování
můžeme si pomoci vzorky
uspořádanými synchronně na
sousedních plochách - můžeme
použít párové testy
podobně gradientové studie,
více rovnoběžných gradientů
gradienty na úrovni krajiny i
lokální ty můžeme odclonit
výběrem -je jedno stanoviště,
staratifikovaný odběr.
Chceme porovnat abundanci na jedné
ploše v různých časech
Buď odběr v různých časech, jak popsán při studiu
jedné plochy. Ale každé sledování zatíženo jak časovou
tak prostorovou variabilitou.
Nebo opakované studium stejných vzorkovacích plošek
(rostlin etc.). Můžeme oddělit vliv časové a prostorové
variability.
obtíže
- vliv sledování na pokusné plošky.
- jsou pokusné plošky representativní jednotkou?
Získávání organismů ze substrátu
dva základní principy
1) Vybírání - separation - pasivní extrakce - organismy ze
substrátu vybereme buď ručně nebo separujeme na základě
nějaké fyzikální vlastnosti těl sledovaných organismů
(nejčastěji velikosti, specifické hustoty). Získávání organismů
není závislé na jejich aktivitě, často jsou tyto metody pracné a
získaný materiál může být poškozený
2) Vypuzení - extraction, aktivní extrakce organismy ze
substrátu vypudíme působením nějakého nepříjemného
podnětu (tepla, světla, vody, sucha, elektrického proudu,
chemických činidel atp.). Získáme pouze jedince, kteří jsou
schopni únikové reakce (ne klidová stadia atp.), většinou
méně pracné, materiál méně poškozen, některé metody je
možno adaptovat pro získávání materiálu z vymezené plochy
přímo v terénu (in situ).
Získávání organismů ze substrátu - Separace
Ruční vybírání - hand sorting
- instrumentálně nejednodušší
-účinnost silně kolísá v závislosti na substrátu
a pečlivosti
- kontrastní pozadí
- používáno u bentosu méně u půdy
(hlavně v tropech)
Prosení nebo prosetí pod vodou (wet sieving) a ruční vybírání
- instrumentálně jednoduché
- vyšší účinnost než ruční vybírání
- můžeme použít více sít tím
vyřadíme frakce které nás nezajímají
- používáno u bentosu méně u půdy
Získávání organismů ze substrátu - Separace
Plavení a flotace - Flotation
tyto metody využívaní toho že těla organismů mají jinou
specifickou hustotu a jinak se vznáší (padají) v tekutině.
Flotace
roztok o určité hustotě nastavené tak, že organismy
zůstávají na hladině a většina příměsí spadne na
dno. Většina půdních bezobratlých má hustotu 11,1 g.cm-3 v roztoku o hustotě 1,2 plavou, půda má
hustotu 2,2 jde ke dnu
Plavení
Separace proudem vody o
různé rychlosti objekty s větší
pádovou rychlostí (větší a
těžší) padají na dno menší a
lehčí jsou unášeny dál.
Získávání organismů ze substrátu - Separace
Flotace
Roztoky buď minerální soli (odvodňují) nebo organika glukóza,
glycerin atp.
Je třeba zajistit míchání suspenze buď mechanicky nebo proudem
vzduchu nebo proudem roztoku nebo třeba vařením ve vakuu
Získávání organismů ze substrátu - Vypuzení
Tepelná extrakce - Berleze - Tullgren
Získávání organismů ze substrátu - Vypuzení
Malé půdní organismy žijí v
kapilárních pórech, které jsou
zpravidla
zaplněny vodou a těžko by
překonávali vzduchovou mezeru
mezi
vzorkem a fixážní tekutinou. Jsou
proto vypuzovány do vody nebo
do vodou nasáklého inertních
prostředí.
Řada modifikací.
Časté tzv. Bergmanovi nálevky.
Získávání organismů ze substrátu - Vypuzení
Další možnosti - elektrický proud, slabý roztok formalínu,
hořčičný roztok atp. specifické pro určitou skupinu
Ne všechny organismy žijící v půdě zde žijí po celou
dobu svého života
Organismy žijící v substrátu
Organismy pohybující se na povrchu substrátu
Létající organismy
Sledování organismů na povrchu půdy na hladině
Metody pro sledování absolutní abundance
Vakuum sampler - vysavač
vysaje vše z určité plochy
Výletová past - emergence trap
Sledování organismů na povrchu půdy a
obnažených sedimentu
Metody pro sledování relativní abundance
Zemní past (padací past pitfall trap, Barber trap)
lze chytat i živé
jedince a použít
je pro
capturerecapture
Řada metod byla vyvinut pro studium abundance hmyzu na vegetaci
ty ale víceméně přeskakujeme.
Sledování létajících bezobratlých
Metody pro sledování relativní abundance (*možná kalibrace a
použití pro stanovení absolutní abundance)
Sací pasti*
Nárazové pasti
Málo selektivní
Světelné lapáky
Žluté misky
Malaisovi pasti
Lapáky s CO2
návnadou etc.
Lákají hmyz větší selektivita
Radary* nechytají jen sledování
Sací pasti (Sucking trap),
Nasávají vzduch nad pastí a zachycují
hmyz, který strhnou, lze kalibrovat
objem prosátého vzduchu.
často bývají doplněny nějakým
atraktantem, pak je lze použít pouze ke
stanovení relativní abundance
Nárazové pasti Window
trap
sestávají se ze skleněné
desky svisle
umístěné, letící hmyz
do ní narazí a spadne
do sběrné nádoby
Světelné lapáky
řada druhů hmyzu je přitahována světlem
toho využívají světelné
lapáky.
jen v noci
jen látající hmyz atrahovaný
světlem závisí na intensitě
a vlnové délce
Žluté misky, ostatní žluté pasti a miskové pasti na létající hmz
Hmyz je lákán žlutou barvou , pro některé
skupiny hmyzu se používají i pasti jiné barvy,
jedinci, kteří přiletí jsou různým způsobem
chyceni (utopí se ve kapalině s detergentem,
přilepí, se atp.)
Malaise trap, flight intercept trap
letící hmyz je zastaven překážkou, leze
po ní nahoru dostane se do trychtýře a
odsud do sběrné nádoby
Mikorganismy
Počítání
Přímo - např. DAPI
CFU
Nepřímé metody příklady- extrahujeme něco, co je
charakteristické pro buňky sledovaných organismů (uhlík,
ATP, ergosterol, PLFA, neurální lipidy) a to stanovíme.
Využijeme nějakou míru aktivity (respiraci, zabudováváni T)
Např. Mikrobiální biomasa
fumifation
extraction
.
fumigation
respiration
Fumigace
extrakce C
stanovení C
SIR
Fumigace
přídavek
glukozy
respirace
respirace
Sledování rychlosti procesů a
toků
st
no
tič
lis
Ko
m
a
Re
ple
xi
ta
Od mikrokosmu k ekosystému
dekomposice (příklad)
Kontrolovatelnost
(přesnost)
Dekomposice opadu
Litter bag
sezónní změny v zásobě
opadu
přísun opadu vs. zásoba
Dekomposice opadu
vliv různých velikostních skupin organismů
Otázky