Новый подход к проблеме объективного зоогеографического районирования

Новый подход к проблеме объективного зоогеографического районирования

Таким образом, как было отмечено выше, зоогеографическое районирование является завершающим, синтетическим этапом фаунистического исследования достаточно большой территории или акватории. До сих пор для решения этой задачи исследователь должен был обобщить первичные данные о находках отдельных таксонов в конкретных точках и составить списки фаун неких оперативных территориальных единиц, обычно называемых выделами. Именно на этом этапе в сугубо объективную картину первичных данных вторгается элемент субъективности, ибо от выбранных исследователем размеров и конкретных границ выделов в значительной мере зависит результат районирования изученного региона. Дальнейший процесс районирования обычно заключается в количественной оценке сходства фаун выделов с помощью одного из многочисленных индексов, а затем — в кластерном анализе выделов на основе данных об их сходстве. Уязвимость субъективного подхода к выбору рабочих выделов хорошо осознавалась многими исследователями. В некоторых случаях выбор выделов может быть облегчен наличием естественных границ между ними, например, ими могут быть высокие горные хребты, но такие случаи являются, скорее, исключениями.

Попытки прямого использования данных по фаунам конкретных точек в зоогеографическом районировании нам вообще неизвестны. Причина этого очевидна — изученность фаун отдельных точек крайне неравномерна. Это хорошо иллюстрируют наши данные (Г.М.Абдурахманов и др., 1995) по географическому распространению видов жуков-чернотелок (Coleoptera, Tenebrionidae) на Кавказе и в Монголии. Бросается в глаза большое количество точек, где были зарегистрированы 1 или 2 вида, хотя минимальная локальная фауна чернотелок должна включать, по нашим представлениям, не менее 3—4 видов. Довольно часто этим единственным видом является фоновый широко распространенный вид. При любом известном способе вычисления сходства фаун такие точки имеют максимальное сходство, и их объединение на первых же шагах кластерного анализа приводит к абсурдным результатам.

Невозможность прямого использования в зоогеографическом районировании данных по фаунам точек особенно досадна сейчас, когда компьютеризация зоологических исследований и распространение технологий машинных баз данных приводят к накоплению в ЭВМ больших массивов истинно первичных фау-нистических данных — регистрации таксонов в конкретных точках. Только такие данные являются вечными и не потеряют ценности при дальнейшем развитии техники и повышении точности исследований в отличие от данных, обобщенных в виде описаний ареалов или в виде указаний на квадраты фиксированной сети, подобной той, которая принята для картирования ареалов беспозвоночных Европы.

Предлагаемый новый метод опирается на следующие ключевые положения.

1. Кластерному анализу для целей районирования подвергаются не фауны субъективно выделенных исследователем выделов, а объективно регистрируемые фауны отдельных точек.

2. Собственно сравнению фаун отдельных точек предшествует всесторонний компьютерный анализ имеющихся данных, в ходе которого можно провести селекцию данных, чтобы повысить их значимость и достоверность.

3. На каждом шаге кластеризации пересчет матрицы сходства точек и кластеров производится не на основе вычисления их усредненного сходства, а на основе объединения фаун сливающихся точек или кластеров и нового вычисления их сходства.

4. В кластерном анализе учитывается не только сходство фаун точек, но и физическое расстояние между самими точками, рассчитываемое по их точным географическим координатам. Это позволяет сгладить случайное сходство далеко отстоящих точек, возникающее зачастую из-за неполной изученности их фаун и случайных совпадений.

5. Процесс кластерного анализа фаун точек протекает параллельно как в памяти компьютера (в виде преобразований матриц сходства), так и на экране дисплея (в виде динамического преобразования закрашенных в разные цвета областей на карте). Это дает исследователю уникальную возможность визуально контролировать каждый шаг процесса кластеризации точек и получать при необходимости дополнительную информацию о каждом шаге.

Принятая в учебнике система фаунистических регионов суши представляет собой модернизированную схему Склэтера—Уоллеса. Схема районирования морского и пресноводного биоциклов принята соответственно по схемам Г.Деллатина (1967) и Я.И.Старобогатова (1970).