new metodické aspekty studia půdních organism ů · 2009. 12. 25. · 0.80 1.00 1.20 0 5 10 15...

Metodické aspekty studiapůdních organismů

Ekologie půdních organismů

• O měřeních a chybách• Abundance, biomasa, aktivita definice,

vyjádření• Přehled hlavních (skupin) metod

abundance• Vzorkování inventura a metody

vzorkovacích čtverců Prostorovádistribuce organismů

• Extrakce a stanovení počtů hlavníchskupin půdních organismů ve vzorku

• Odhady toků a procesů od mikrokosmů kekosystému

Každé měření je zatíženo chybou. Můžeme rozlišit dvadruhy“ omyly a hrubé chyby a tzv. nevyhnutelné chyby- tydělíme na systematické a náhodné.

Většinou musíme udělat víceměření ke stanovení jednohoparametru. Každé měření mávlastní chybu, chyby se sčítají.

V biologii nás často zajímá jak se daná veličinachová v rámci populace. Jednotlivé údaje vrámci populace jsou variabilní popisujeme jestatistickými veličinami.

Zpravidla nemáme k dispozici celou populacistatistické charakteristiky zjišťujeme nazákladě vybraného vzorku populace. Jde o to,jak vybraný vzorek representuje danoupopulaci.

Co chci zjistit ? 1. pracovní hypotéza nebo jasně formulovanáotázka

2. jaká data potřebuji ke zodpovězení otázky(kvalitativní, kategoriální nebo graduelní škála-kvantitativní).

relativní početnost(biomasa)

absolutní početnost(biomasa)

početnost organismů v relacik početnosti jiných, zpravidlanějak podobných organismů.„Podobnost“ je často danápoužitou metodou.

početnost organismů vyjádřenána jednotku prostředí (objem,plocha, váha, jezero, objempůdních pórů, nebo grampůdního uhlíku).

většinou je mnohemjednodušší je změřit

nezbytné při studiu populačnídynamiky, energetických tokůetc.

jsou to vlastně % (arcsinus)nebo jako catch/effort

nejsou li normálni pak např.log.

Někdy nemusím mítpřesnou absolutníhodnotu, stačírelativní ukazatel,který se snáze měří.

Absolutní abundance je počet organismů vyjádřený na jednotkuplochy, objemu nebo stanoviště.

Absolutní biomasa je hmotnost organismů vyjádřená na jednotkuplochy, objemu nebo stanoviště.

Relativní abundance je počet organismů vyjádřený v relaci kostatním zaznamenaným druhům nebo na jednotku úsilí, kterounelze korelovat s charakteristikami stanoviště (plochou objememnebo počtem vhodných biotopů). Vyjádření buď % nebo najednotku úsilí.

Relativní biomasa je hmotnost organismů vyjádřená v relaci kostatním zaznamenaným druhům nebo na jednotku úsilí.Vyjádřeníbuď % nebo na jednotku úsilí.

Rychlost dekomposice vs. porovnání morfologických změnopadu

Absolutní hodnoty se udávají buď na plochu nebo na objem nebo najednotku vhodného stanoviště.

Například na metr, na litr, na list.

Terestrické ekosystémy jsou zpravidla chápány jako plošné, případněstratifikované do několika plošných vrstev. Proto vyjádření naplochu.

Půda - pohyb organismů ve všech směrech - různě mocné vrstvy sestejným 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 účelymůže 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 navhodnou jednotku stanoviště cenné v autekologických studiích, alebilance na plochu obtížnější.

plocha objem habitatterestrické ekos.nadzem. +++ +půda ++ ++ +voda ++ +++ + (bentos)bilance v krajině ++++ ++* +*prostorová distribuce + ++ +++autekologické studie + ++ +++*- potřebujeme další informace

Vhodná forma vyjádření abundance závisí na účelu vaší studie.

Porovnání různých forem vyjádření nám může přinést zajímavéinformace - často může být výhodné mít možnost přepočtu.

hloubka(cm)

vlhkost(%)

hustota(g cm-3)

plocha A mechrašeliník

2 78 0.2

plocha B minerálnípůda

5 25 1.3

jedinců nacm2 cm3 g půdy

(DW)g půdy(FW)

plocha A 5000 2500 12500 2750plocha B 5100 1020 785 588

A<B A>Basi 2x 16x 5x

Jsou i další možnosti, na objem půdních pórů, obsahpůdního organické hmoty.

Otázka: žije na ploše A stejně organismůXY jako na ploše B? H0 A=B

48

3

26,0 103

26,1 103

A < B

Přehled hlavních skupinmetod

Přehled metod používaných k sledování absolutnípočetnosti

- celková inventura

- vzorkovací kvadráty a liniový transekt

- metody založené na vzdálenosti

1 jedinec zaujímá plochu πr2 , kde r je průměrnávzdálenost k nejbližšímu sousedu. Densita je pak1/plocha kterou zabírá průměrný jedinec

r

Přehled metod používaných k sledování absolutnípočetnosti -pokračování

- capture re-capture

- Change ratio methods - změny založené na změněpoměru pohlaví nebo velikosti s odchytem

-Catch per unit effort

Výběr metody se do značné míry řídí tradicí v daném oboru, toumožňuje porovnání vašich výsledků s pracemi jiných autorů.

Je třeba mít dobrý důvod ktomu 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 danévzorky representují celou populaci (za předpokladusplnění podmínky o absenci migrace).

(Co je „celá populace“ nebo jestli je plocha vzorek závisína H0).

Jak dané vzorkovací plochy vypovídají o sledovanépopulaci?

Faktory, které mohou ovlivnit vypovídací hodnotu vzorkůlze rozdělit do dvou skupin:

můžeme ovlivnit nemůžeme ovlivnitvelikost plochytvar plochypočet vzorkůprostorové uspořádání vzorků

prostorové rozmístěnípopulace

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

0 0.01 0.02 0.03 0.04

velikost vzorkovací plochy

po

ten

ciá

lní

chyb

a o

kra

je

kruh čtverec

Tvar vzorkovací plochy• přirozený útvar nebo uměle vymezeno• Snadnost vymezení v terénu• Tvar může ovlivnit okrajový efektten závisí na poměru plochy a obvodu.obdélník > čtverec > kruhOkrajový efekt závisí na velikostiorganismu a sledované plochy.•Obdélníkové plochy častovyrovnanější než čtverce nebo kruhy

Velký vliv tradice a metodyvymezení plochy.Nejčastější kruh a čtverec.

Velikost vzorkovací plochy• statistické optimum - nejmenší SEM nejužší konf. interval.

• ekologické důvody - odpovídá sledovanému organismu aškále procesu, který chcete sledovat, zde lze s výhodou použítpřirozené diskrétní jednotky.

• poměr velikosti vzorkovací ploch a organismu- okrajovýefekt.

• 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 velikostivzorkovací plochy

velikost vzorkovací plochy1 3 4 12 16

konstantní náklady na vzorek 10 10 10 10 10náklady na jednotku vzorku 2 6 8 24 32celková cena 12 16 18 34 42relativní cena 1.0 1.3 1.5 2.8 3.5

rozptyl (s2) na jednotku plochy 0.97 0.24 0.32 0.14 0.15

rel. cena * rel. Rozptyl 0.97 0.32 0.48 0.40 0.53

Wiegert, 1962

y = -0.0363x + 0.6253

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

0 5 10 15 20

plocha

s2 /

plo

cha

Hendricks, 1956

předpokládá, že rozptyl najednotku plochy klesá svelikostí plochy.

Pak optimální velikost plochy

A lze vypočíst jako:

A= a Co

1 - a Cx* Kde

a je směrnice regrese závislostirozptylu na plošeCo jsou konstantní náklady na plochuCx náklady na jednotku plochyvzorků

Obě metody Wiegert i Hendricks, předpokládají rozsáhlou sadu vzorkůdříve odebraných na téže ploše, vyplatí se při rozsáhlých studiích.

Připomínka: zabýváme se zde optimalizací plochy vzorkupro odhad abundance (biomasy) jednoho druhu neboskupiny druhů celého spol.

Někdy optimalizace velikosti za jiným účelem.

Zjištění počtu druhů

0

5

10

15

20

25

0 5 10 15 20 25

plochapočet

dru

hů

Odběr vzorku - půda

„odběráky“ umožňující odkrojit definovaný objem půdyrůzná plochapro mikrofaunu 1-10 cm2

mesofaunu cca 10 cm2

makrofaunu >100 cm2 ( odběrák nahoře má 625 cm2)

Prostorové rozmístěníorganismu a jeho význam pro

počet vzorků

Pravidelné Náhodné ShlukovitéUniform Random Aggregated

4.75 ±0.83 4.75 ±2.49 5.00 ±5.43

4.75±0.83 4.75±2.49 5.00±5.43

0

1

2

3

4

5

6

0 10 20 30 40

počet vzorků

s2 / x

pravidelné náhodné shlukovités2/ x < 1 (0.14) 1 (1.3) >1 (5.6)

Index of dispersion I = s2 / x závisí na počtu vzorků

pro testování χ2= I(n-1); χ2 pro n-1stupňů volnosti (např. propravý obrázek 5.6*3=16.8)

rozhodnutí dvoustranný (two-tailed) χ2 test

χ20,975 < pororovaná χ2 hodhota < χ2

0,025 (0< 16.8 > 9, pravý obr.skutečně představuje shlukovité rozšíření)

Lepš in Dykijová (1989)

Normální

Poissonovo Negativně binomické

Stanovení počtu vzorků

n =s2

c2 x2

s2- variance - rozptyl sledované populacec - požadovaná hladina spolehlivosti

x - průměr

3 27 118

pro hladinu spolehlivosti 0.1

Pro Poissonovo rozdělení

N=400

c = 0.05

Záleží nu účelu - zde co nejpřesněji odhadnout populaci vdaném místě a čase

Rozmístění vzorků na ploše,případně v čase - vzorkovacíschéma (sampling design)Co chceme studovat ?

Cheme znát abundanci organismu na určité ploše vurčitém čase.

Chceme porovnat dvě plochy nebo dvě skupiny ploch vjednom čase.

Chceme porovnat abundanci na jedné ploše v různýchčasech.

Předpokládáme že v prostředí jsougradienty environmentálníchvlastností. Díky tomu očekáváme,že vzorky, které jsou si blíž, sibudou podobnější. Vzorky by mělyrepresentovat plochu , kterouchceme studovat.

Špatně

Chceme znát abundanci organismu na určité ploše vurčitém čase.

Rozmístění vzorků:

pravidelné - výhodné při studiu vlivu vzdálenosti na variabilitu,pokrývá rovnoměrně plochu, pro účely statistiky stejně jakonáhodné. Problém možná existence periodické variace.

náhodné -nejčastěji používané, většina statistických testůpočítá s „náhodným výběrem“

Chceme znát abundanci organismu na určité ploše vurčitém čase.

Co je a co není náhodný výběr

Náhodný výběr není ! “odeberu vzorek tam, kde se mito zrovna líbí nebo kde to jde - snadno tam zastavímautem, atp.“

Správně vyberu plochy k odběru dopředu nestrannýmzpůsobem.

Např. rozdělím si plochu na souřadnice a vzorkovanéplochy vylosuji, vyberu pomocí náhodných čísel, nebo sinageneruji náhodné souřadnice v rozsahu sledovanéplochy 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, kterémusíme odebrat a zpracovat prodostatečné přesný odhad jeněkdy (často) příliš vysoké. Codál:

Můžeme se spokojit s menšípřesností.

Budeme zkoumat zda naše otázkanejde odpovědět jinak.

Různé varianty vzorkovacíchpostupů řeší tento problém prospecifické případy.

Chceme znát abundanci organismu na určité ploše v určitém čase.

2

Stratifikovaný odběr

Ni √ Di = konstantní

A=1000 m2 D = 1

B = 100 m2 D =100

výhoda- přesnější odhad,nutná znalost plochy -předchozí studie

Individua v přirozeně definovanýchjednotkách

Vyjádříme na jednotku a odhadnememnožství jednotek. Podobně mravencinebo hnízda housenek, tam i v několikakrocích množství hnízd na strom,množství housenek na hnízdo.

Chceme znát abundanci organismu na určité ploše v určitém čase.

Sekvenční odběr vzorků, -nezajímá nás absolutní hodnota aleto, jestli hodnota nepřekročilaurčitou mez.

Odeberu vzorky první série atestuji zda byla překročena danámez, výsledek je buď ANO, NE, atím končím a nebo NELZE ŘÍCI, vtom případě vezmu další sérii

serie i - výsledná densita Di

Di<M

konec+

+

Di>M

Chceme znát abundanci organismu na určité ploše v určitém čase.

Mab

unda

nce

n1 n2

Dvoufázový odběrjednotlivé odběrové plochy mohuvyhodnotit dvěma metodami, nazvemeje měřením a odhadem. Měření jepracnější a přesnější, odhad rychlejší améně přesný.Dilema - více vzorků měně přesněnebo méně vzorků přesněji.Odhad musí být významně rychlejší adostatečně přesný (r2>0.75).Pak většinu vzorků jen odhadneme (n1),část odhadneme i změříme (n2). Pak:

kde k je poměr rychlosti odhadu aměření.

Chceme znát abundanci organismu na určité ploše v určitém čase.

Jen odhad

odhad + měření

odhad se musíudělat vždydříve než měření

Chceme znát abundanci organismu na určité ploše v určitém čase.

Směsný vzorekv některých případech je zpracovánía příprava vzorku náročnou částíoperace. Smícháme a zpracujemespolečně několik příbuzných vzorků.To snižuje náklady i variabilitu dat -výhodné u agregovaného rozdělení,ale ztrácíme údaje o původnívariabilitě dat.

Všechny smíchané vzorkypředstavují 1 opakování, můžeme jeporovnat jen se vzorky odebranýmia zpracovanými stejným postupem.

(n=4)

pseudoreplikace-špatně

Chceme porovnat dvě plochy nebo skupinyploch

dvě plochy nebo dvě skupiny ploch to je zásadní rozdílChci li porovnat dvě konkrétníplochy, pak je zcela legitimnípovažovat vzorky odebrané najednotlivých plochách za nezávisléreplikace. Často nás ale zajímají dvěplochy jako representanti dvou typůploch (pole vs louka). Pak skutečnáopakování představují plochy,zvyšování počtu opakování najednotlivých dílčích plocháchnezvyšuje přesnost odpovědi na našíotázku hovoříme opseudoreplikacích.

Chceme porovnat dvě plochy nebo skupiny ploch

Completely randomised nested

Velké bloky - málo opakování

můžeme si pomoci vzorkyuspořádanými synchronně nasousedních plochách - můžemepoužít párové testy

podobně gradientové studie,více rovnoběžných gradientů

gradienty na úrovni krajiny ilokální ty můžeme odclonitvýběrem -je jedno stanoviště,staratifikovaný odběr.

Chceme porovnat dvě plochy nebo skupiny ploch

Chceme porovnat abundanci na jednéploše v různých časech

Buď odběr v různých časech, jak popsán při studiujedné plochy. Ale každé sledování zatíženo jak časovoutak prostorovou variabilitou.

Nebo opakované studium stejných vzorkovacích plošek(rostlin etc.). Můžeme oddělit vliv časové a prostorovévariability.

obtíže

- vliv sledování na pokusné plošky.

- jsou pokusné plošky representativní jednotkou?

Získávání organismů ze substrátu

dva základní principy

1) Vybírání - separation - pasivní extrakce - organismy zesubstrátu vybereme buď ručně nebo separujeme na základěnějaké fyzikální vlastnosti těl sledovaných organismů(nejčastěji velikosti, specifické hustoty). Získávání organismůnení závislé na jejich aktivitě, často jsou tyto metody pracné azískaný materiál může být poškozený

2) Vypuzení - extraction, aktivní extrakce organismy zesubstrátu vypudíme působením nějakého nepříjemnéhopodnětu (tepla, světla, vody, sucha, elektrického proudu,chemických činidel atp.). Získáme pouze jedince, kteří jsouschopni únikové reakce (ne klidová stadia atp.), většinouméně pracné, materiál méně poškozen, některé metody jemožno adaptovat pro získávání materiálu z vymezené plochypřímo 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 jinouspecifickou hustotu a jinak se vznáší (padají) v tekutině.Flotaceroztok o určité hustotě nastavené tak, že organismyzůstávají na hladině a většina příměsí spadne nadno. Většina půdních bezobratlých má hustotu 1-1,1 g.cm-3 v roztoku o hustotě 1,2 plavou, půda máhustotu 2,2 jde ke dnu

PlaveníSeparace proudem vody orůzné rychlosti objekty s většípádovou rychlostí (větší atěžší) padají na dno menší alehčí 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 proudemvzduchu 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 vkapilárních pórech, které jsouzpravidlazaplněny vodou a těžko bypřekonávali vzduchovou mezerumezivzorkem a fixážní tekutinou. Jsouproto vypuzovány do vody nebodo vodou nasáklého inertníchprostředí.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 celoudobu 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 aobnažených sedimentu

Metody pro sledování relativní abundance

Zemní past (padací past pitfall trap, Barber trap)

lze chytat i živéjedince a použítje pro capture-recapture

Řada metod byla vyvinut pro studium abundance hmyzu na vegetacity ale víceméně přeskakujeme.

Sledování létajících bezobratlých

Metody pro sledování relativní abundance (*možná kalibrace apoužití pro stanovení absolutní abundance)

Sací pasti*Nárazové pasti

Světelné lapákyŽluté miskyMalaisovi pastiLapáky s CO2

návnadou etc.

Radary* nechytají jen sledování

Málo selektivní

Lákají hmyz větší selektivita

Sací pasti (Sucking trap),

Nárazové pasti Windowtrap

sestávají se ze skleněnédesky svisleumístěné, letící hmyzdo ní narazí a spadnedo sběrné nádoby

Nasávají vzduch nad pastí a zachycujíhmyz, který strhnou, lze kalibrovat objem prosátého vzduchu.často bývají doplněny nějakým atraktantem, pak je lze použít pouze ke stanovení relativní abundance

Světelné lapáky

řada druhů hmyzu je přitahována světlemtoho využívají světelnélapáky.jen v noci jen látající hmyz atrahovanýsvětlem závisí na intensitě a vlnové délce

Žluté misky, ostatní žluté pasti a miskové pasti na létající hmz

Hmyz je lákán žlutou barvou , pro některéskupiny hmyzu se používají i pasti jiné barvy,jedinci, kteří přiletí jsou různým způsobemchyceni (utopí se ve kapalině s detergentem,přilepí, se atp.)

Malaise trap, flight intercept trap

letící hmyz je zastaven překážkou, lezepo ní nahoru dostane se do trychtýře aodsud do sběrné nádoby

Mikorganismy

PočítáníPřímo - např. DAPI CFU

Nepřímé metody příklady- extrahujeme něco, co jecharakteristické pro buňky sledovaných organismů (uhlík,ATP, ergosterol, PLFA, neurální lipidy) a to stanovíme.

Využijeme nějakou míru aktivity (respiraci, zabudováváni T)

Např. Mikrobiální biomasa

fumifation fumigation SIRextraction respiration

. Fumigace

extrakce C

stanovení C

Fumigace

respirace

přídavekglukozy

respirace

Sledování rychlosti procesů atoků

Od mikrokosmu k ekosystému

dekomposice (příklad)

Kontrolovatelnost (přesnost)

RealističnostKomplex

ita

Dekomposice opadu

Litter bag

sezónní změny v zásoběopadu

přísun opadu vs. zásoba

Dekomposice opadu

vliv různých velikostních skupin organismů

Otázky