Monitoringa statistiskā puse - Ainārs Auniņš

Transcript

1 Monitoringa statistiskā puse - ko un cik daudz jāmēra, lai izdarītu korektus secinājumus Ainārs Auniņš

2 ES Biotopu Direktīva 92/43/EEC 11. Pants Dalībvalstis veic 2. pantāminēto dabisko dzīvotņu un sugu aizsardzības stāvokļa uzraudzību, īpašu uzmanību pievēršot prioritārajiem dabisko dzīvotņu veidiem un prioritārajām sugām. «uzraudzība» monitorings uzraudzībai 2 līmeņi: teritoriju (Natura 2000 Standarta Datu Formas) valstīkopumā(bd Art 17 un PD Art 12 ziņojumu formas)

3 Uzraudzība vsmonitorings surveillance vs monitoring Uzraudzība: atkārtotu novērojumu veikšana, lai sekotu līdzi izmaiņām sugu populācijām noteiktās vietās vai plašākos reģionos Monitorings: pasākumu kopums izvirzītā mērķa sasniegšanai Adaptīva populāciju, biotopu vai vietu apsaimniekošana, ja nepieciešams, veicot mērķtiecīgas darbības un koriģējot tās, pieaugot zināšanām

4 Monitoringa atslēgas elementi Mērķu uzstādīšana Kāds populācijas lielums, biotopa platība vai stāvoklis nepieciešams? Art 12/17: references vērtības Uzraudzība Novērojumi, kāinteresējošais parametrs mainās laika gaitāun salīdzinājums ar mērķi ir sasniegts, vai nav Iemeslu noskaidrošana, ja mērķis nav sasniegts Padziļināta uzraudzības datu analīze kontekstāar citiem pieejamajiem datiem Speciāls pētījums Rīcība Pasākumi, lai uzraugāmais parametrs mainītos un sasniegtu mērķi

5 Monitoringa mērķis Pētījuma jautājums Pierādāmā tēze Kā to pierādīt? Kādi dati nepieciešami? Kā organizēt datu iegūšanu?

6 Monitoringa mērķis Iespējamie atbildamie jautājumi: Cik sugas X īpatņi gadā Y sastopami interesējošajā teritorijā? Kāds ir to blīvums? Kā sugas X īpatņi gadā Y izvietoti interesējošajā teritorijā? Kādas ir blīvumu atšķirības? Kā sugas X skaits mainās laika gaitā? Vai izmaiņas ir būtiskas? Kā biotopa X platība mainās laika gaitā? Vai izmaiņas ir būtiskas? Kā biotopa X kvalitāte mainās laika gaitā? Vai izmaiņas ir būtiskas? Vai faktors Y ietekmē sugu/biotopu X un, ja ietekmē, kā? Vai sugas X skaits mainās, ja apkārtnē notiek darbība Y? Vai šīs izmaiņas ietekmē attālums Z, kurā šī darbība notiek?...

7 Monitoringa objekts Monitoringa objekts labi jāpazīst Publicētā literatūra Ekspertu zināšanas Priekšizpēte

8 Kādus datus ievākt? Tiešie vai netiešie novērojumi? Absolūtais vai relatīvais skaits? Morfoloģisko vai fizioloģisko parametru mērījumi Populācija kopumāvai noteikta populācijas daļa? Skatījums demogrāfiskā griezumā?

9 Tiešie vs netiešie novērojumi

10 Mērķa populācija Mērķa populācijai ir jābūt precīzi definētai Populācijas ir norobežotas taksonomiski, sugas X pasuga XX telpiski, sugas X Latvijas (Eiropas, Ķemeru nacionālā parka,...) populācija temporāli, sugas X ziemojošā (caurceļojošā, ligzdojošā,...) populācija demogrāfiski sugas X tēviņu (mātīšu, jauno īpatņu,...) populācija

11 Populācijas un paraugi Vispārināšana Populācija Paraugs ģenerālkopa paraugkopa

12 Pētīt visu vai tikai paraugu Pilnā uzskaite (census) Paraugi (samples) Ekstrapolācija Paraugkopai jābūt reprezentatīvai ģenerālkopai

13 Bioloģiskās vs Statistiskās Populācijas Intereses objekts dzīvnieki vai augu noteiktā laika periodā un vietā (telpā) (Bioloģiskā Populācija)

14 Monitoringa teritorija = teritorija, uz kuru vēlaties attiecināt monitoringa rezultātus = teritorija, kurai monitorings būs reprezentatīvs Teritorijai jābūt korekti definētai Telpiskais apjoms Valsts, rajons, ĪADT, Biotopu spektrs Meži, upes, ezeri,...

15 paraugu ņemšanas vienības (sampling units) paraugu ņemšanas ietvars (sampling frame) parauglaukumi, transektes, punkti,...

16 6 5 X X X 4 3 X X 2 1 x X X X X X X

17

18 Replikācija Hipotētiskā populācija

19 Hipotētiskā populācija Pseidoreplikācija

20 Reprezentativitāte Replikācija Paraugiem jābūt reprezentatīviem VISAI pētījuma teritorijai (visai mērķpopulācijai)! Jāaptver populācija telpiski Jāaptver visi piemērotie biotopi Jāaptver populācijas procesu laika dimensija Kā reprezentativitāti nodrošināt?

21 Plānošana (izšķiršanās un kompromisi) Ceļa izdevumi Replikācijas izmaksas Uzskaišu (mērījumu) izmaksas Intensīvā struktūra Ekstensīvā struktūra A

22 Cik paraugu vajag? Lai dubultotu mērījumu ticamību, paraugu skaitu nepieciešams četrkāršot! Lai noteiktu nepieciešamo paraugu skaitu, jāzina aptuvens mērījuma vidējais un standartnovirze m 0 = (200/Q) 2 (s/ň) 2 Q nepieciešamā precizitāte (%) Ň mērījuma vidējais rādītājs S mērījuma standartnovirze m nepieciešamais paraugu skaits Ja m 0 < 25, m = m Ja 50 < m 0 < 25, m = m Ja m0 > 50, m = m 0

23 Precizitātes un parauga lieluma/skaita attiecības Precizitāte Zema Augsta vērtību dispersija Augsta Zema vērtību dispersija Zema Paraugu lielums/skaits

24 Paraugu ņemšanas vietu izvēle Sampling Designs Uz varbūtības teoriju nebalstītās vietu izvēles metodes Totālās uzskaites (Census) Brīvā paraugu ņemšana Uz varbūtības teoriju balstītās vietu izvēles metodes

25 Brīvās izvēles metodes Pieejamības: viegli pieejamās vietas Vērtējuma: vietas, kuras liekas tipiskas Uz labu laimi: nav nedz nejauša, ne arī sistemātiska Vienīgā priekšrocība ir izmaksu samazināšana

26 Nejaušāizvēle Katrai paraugu ņemšanas vietai ir vienlīdzīgas izredzes tikt izvēlētai Excel: RANDBETWEEN() A

27 Nejaušā punktu izvēle

28 Nejaušā transektu izvēle

29 Nejaušā transektu izvēle

30 Nejaušā transektu izvēle

31

32 Sistemātiskā izvēle

33 Sistemātiski nejaušā izvēle Abu metožu apvienojums Nodrošina gan labu teritorijas pārklājumu, gan objektīva ar labām statistiskajām īpašībām

34 Citas metodes Balstītas uz jau iepriekšējām metodēm Divpakāpju paraugu ņemšana Adaptīvā paraugu ņemšana Uz ĢIS balstīta adaptīvā paraugu ņemšana

35 Stratifikācija Dalījums grupās Atšķirīgi biotopi Pētāmais organisms sastopams atšķirīgos blīvumos Reģionālās atšķirības Pieejamības atšķirības Izmaksu atšķirības

36 Stratifikācija

37 Stratifikācija

38 Stratifikācija Stratifikācijas klases Garantē visu biotopu pārstāvniecību Ļauj fokusēties uz prioritātēm Augsts blīvums Dispersijas atšķirības Platība Nejaušā izvēle katrā stratifikācijas klasē Darba ieguldījums var atšķirties starp klasēm Vidējais ir individuālo klašu vidējo rādītāju svērtais vidējais (svēršana pēc klases platības)

39 Stratificēti nejaušāizvēle

40 Transektu izvietošana teritorijās ar izteiktu populācijas blīvuma gradientu Stratifikācija Nejauši transekti pret gradientu

41 Superpopulācija Mērķpopulācija Visi organismi, ko iespējams sastapt parauglaukumā visā pētījuma periodā Kopējā populācija Visi organismi parauglaukumā uzskaites laikā Skaitītā populācija Organismi, kas atrodas parauglaukumāun ir potenciāli novērojami ar izmantoto uzskaites metodi Uzskaitītā populācija Organismi, kas paraugā tiešām redzēti Uzskaitīts < Skaitītā populācija < Kopējā populācija < Superpopulācija

42

43 Datu vākšanas metodes izvēle

44 Precizitāte un pareizība Pareizība/tendenciozitāte: (accuracy/bias) Precizitāte: Vai vidējais vērtējums vienmēr ir tuvu patiesajai vērtībai? Cik mainīgi ir vērtēšanas rezultāti?

45 Konstatēšanas varbūtība Detectability Vieta A Vieta B Vieta C 223 Konstatēšanas varbūtība = 0,5

46 Konstatēšanas varbūtība Detectability Vieta A Vieta B Vieta C

47 Konstatēšanas varbūtība Detectability μ D = n / 2μL

48 Novērošanas varbūtība samazinās līdz ar attālumu Funkcija (g(x) = novērošanas varbūtība attālumā x)

49 Ekoloģiskie procesi S S S S Laiks

50 N N N N Novērošanas process S S S S Ekoloģiskie mehānismi Laiks

51 Novērosim vai nenovērosim? Pamanīsim vai nepamanīsim? Pati Svarīgākā Formula (PSF): N = n/p N kopējais objektu/indivīdu skaits n novērotais objektu/indivīdu skaits p konstatēšanas varbūtība (robežās no 0 1)

52 Metodes, kas ļauj novērtēt objekta konstatēšanas varbūtību Attāluma noteikšana (distance sampling) Atkārtotas uzskaites Apdzīvotības (occupancy) modelēšanas metodes Binomial mixture modelēšanas metodes Dubulto novērotāju metode Izņemšanas metode Ķeršanas kontroles metodes (arī bez reālas ķeršanas)...

53 Atkārtotas uzskaites Tiek veiktas atkārtotas uzskaites «Novērošanas vēsture» Konstatēšana atkarīga no dažādiem faktoriem «N-mixture modeļi»rēķināšanai (slēgtām un atvērtām «populācijām»)

54 Dubulto novērotāju metode 2 novērotāji vienlaicīgi veic uzskaiti Izmanto nepamanīto un pamanīto objektu informāciju, lai noteiktu nepamanīto proporciju Atkarīgie novērotāji Oriģinālā metode Neatkarīgie novērotāji Vairāk atbilst ķeršanas-kontroles metodei

55 Atkarīgie novērotāji Novērotājiem pārmaiņusir primārā un sekundārā lomas Primārais novērotājs ziņo par saviem pamanītajiem objektiem sekundārajam novērotājam Sekundārais novērotājs reģistrē primārā novērotāja pamanītos objektus un papildus arīpaša pamanītos, ko primārais novērotājs nav pamanījis

56 Dubulto novērotāju metode : neatkarīgi novērotāji 2 novērotāji vienlaicīgi, bet neatkarīgi veic uzskaiti Kartē visu objektu atrašanās vietas Pēc uzskaites abu dati tiek salīdzināti, nosakot, kurus objektus novērojuši abi novērotāji, bet kurus kāds nav pamanījis

57 Uztvere unpieejamība Konstatēšanas varbūtības komponentes Uztveres kļūdas/tendenciozitāte Atšķirība starp uzskaitīto un skaitīto populāciju Organismi, ko bija iespējams uzskaitīt, bet nav pamanīti Pieejamības kļūdas/tendenciozitāte Atšķirība starp skaitīto un kopējo populāciju

58 Vai visi plānošanas aspekti ir ņemti vērā, plānojot monitoringā?