Rarefaction and extrapolation proce

Rarefaction and extrapolation procedures and richnessestimators
A classic problem in ecology is that it is nearly impossible to sample all species occurring in an area (Hubbell, 2001). In order to estimate the total, asymptotic number of species in our study sitewe used a group of non-parametric statistical estimators that arebased on the number of rare species in the sample to estimate thetotal number of species at the site (Gotelli and Colwell, 2011). UsingEstimateS software (Colwell, 2013), we built smoothed collectorcurves for the number of species observed in our phytosociologicalplots, and also estimated the expected total number of species in our study area using the ICE (Incidence-based Coverage Estimator),Chao 2, Jackknife 1 and Jackknife 2 estimators (Gotelli and Colwell,2011).To estimate the ideal sampling effort for these ecosystems, we used extrapolation procedures (Colwell et al., 2012) to see howmuch we would need to keep sampling in order to record the num-ber of species located between the smallest and largest richnesssuggested by the non-parametric estimators.Another mathematical approach was proposed by Colwell et al.(2012) (Sample Based Extrapolation – Eq. (20) in their paper) to esti-mate how many extra sampling units would be required to samplea certain proportion of the total estimated richness. We applied thisprocedure to calculate how many plots would be needed to sample80%, 90%, 95% and 99% of the asymptotic richness in our study site.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Rarefaction และ extrapolation และ richnessestimatorsปัญหาคลาสสิกในนิเวศวิทยาคือ ว่า มันเป็นเกือบไปอย่างสปีชีส์ทั้งหมดที่เกิดขึ้นในพื้นที่ (Hubbell, 2001) เพื่อประเมินผลรวม asymptotic พันธุ์ใน sitewe ของเราศึกษาใช้หมายเลขกลุ่ม estimators สถิติพาราเมตริกไม่ arebased ที่จำนวนสายพันธุ์ที่หายากในตัวอย่างประเมิน thetotal จำนวนพันธุ์ที่เว็บไซต์ (Gotelli และ Colwell, 2011) UsingEstimateS ซอฟต์แวร์ (Colwell, 2013), เราสร้าง collectorcurves ที่ปรับให้โค้งจำนวนสปีชีส์ที่พบใน phytosociologicalplots ของเรา และประเมินรวมจำนวนสปีชีส์ในพื้นที่ศึกษาของเราใช้น้ำแข็ง (ตามอุบัติการณ์ความครอบคลุมประมาณ), เจ้า 2, Jackknife 1 และ Jackknife 2 estimators (Gotelli และ Colwell, 2011) การประเมินความพยายามสุ่มตัวอย่างที่เหมาะสำหรับระบบนิเวศเหล่านี้ เราใช้วิธี extrapolation (Colwell et al., 2012) ดู howmuch เราจะต้องทำการสุ่มตัวอย่างเพื่อบันทึกเบอร์หนุ่มพันธุ์อยู่ระหว่าง richnesssuggested น้อยที่สุด และใหญ่ที่สุดโดย estimators ไม่ใช่พาราเมตริก วิธีทางคณิตศาสตร์อื่นถูกเสนอ โดย Colwell et al.(2012) (ตัวอย่างตาม Extrapolation – Eq. (20) ในกระดาษของตน) การสุ่มเพิ่มจำนวนจะต้องคู่ esti samplea บางสัดส่วนของความร่ำรวยรวมที่ประเมิน เราใช้ thisprocedure ในการคำนวณจะต้องผืนจำนวน sample80%, 90%, 95% และ 99% ของความร่ำรวย asymptotic ในเว็บไซต์การศึกษาของเรา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เจือและขั้นตอนการคาดการณ์และ richnessestimators
ปัญหาคลาสสิกในระบบนิเวศคือว่ามันเป็นไปไม่ได้เกือบที่จะลิ้มลองทุกชนิดที่เกิดขึ้นในพื้นที่ (Hubbell, 2001) เพื่อที่จะประเมินทั้งหมดจำนวน asymptotic ของสายพันธุ์ใน sitewe การศึกษาของเราใช้กลุ่มประมาณทางสถิติที่ไม่ใช่ตัวแปรที่ arebased กับจำนวนของสายพันธุ์ที่หายากในกลุ่มตัวอย่างในการประมาณการจำนวน thetotal ของสายพันธุ์ที่เว็บไซต์ (Gotelli และ Colwell 2011 ) ซอฟแวร์ UsingEstimateS (Colwell 2013) เราสร้างเรียบ collectorcurves สำหรับจำนวนของสายพันธุ์ที่พบใน phytosociologicalplots ของเราและยังคาดคาดว่าจำนวนของสายพันธุ์ในพื้นที่ศึกษาของเราโดยใช้น้ำแข็ง (อุบัติการณ์ความคุ้มครองตามประมาณการ) เจ้าพระยา 2 พับ ที่ 1 และ 2 ประมาณพับ (Gotelli และ Colwell 2011) หากต้องการประเมินความพยายามการสุ่มตัวอย่างที่เหมาะสำหรับระบบนิเวศเหล่านี้เราใช้วิธีการคาดการณ์ (Colwell et al., 2012) เพื่อดู howmuch เราจะต้องให้การสุ่มตัวอย่างเพื่อบันทึก NUM -ber ของสายพันธุ์ที่อยู่ระหว่างที่เล็กที่สุดและใหญ่ที่สุด richnesssuggested โดยไม่หวังพารา estimators.Another วิธีการทางคณิตศาสตร์ที่เสนอโดย Colwell, et al (2012) (ตัวอย่างจากการคาดการณ์ -. สมการ (20) ในกระดาษของพวกเขา). เพื่อ Esti เพื่อนร่วมว่า หลายหน่วยสุ่มตัวอย่างพิเศษจะต้อง samplea บางส่วนของความร่ำรวยโดยประมาณ เรานำมาใช้ในการคำนวณ thisprocedure วิธีการหลายแปลงจะต้อง sample80%, 90%, 95% และ 99% ของความร่ำรวย asymptotic ในเว็บไซต์การศึกษาของเรา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขั้นตอนและ rarefaction และทำไม richnessestimators
ปัญหาคลาสสิกในระบบนิเวศ คือว่ามันเป็นไปไม่ได้เกือบจะทุกชนิด ตัวอย่างที่เกิดขึ้นในพื้นที่ ( ฮับเบิล , 2001 ) เพื่อที่จะประเมินรวมจำนวนเฉลี่ยของชนิดในการศึกษาของเรา sitewe ใช้กลุ่มที่ไม่ใช้พารามิเตอร์ทางสถิติประมาณว่าได้มาจากจำนวนของชนิดที่หายากในตัวอย่างการประมาณการจำนวน 3 ชนิด ที่เว็บไซต์ ( gotelli และ คอลเวลล์ , 2011 ) usingestimates ซอฟต์แวร์ ( โคลเวลล์ , 2013 ) เราสร้างเรียบ collectorcurves สำหรับจำนวนชนิดที่พบใน phytosociologicalplots ของเราและยังประมาณการคาดว่าจำนวนชนิด ในพื้นที่ศึกษา การใช้น้ำแข็ง ( อุบัติการณ์ประมาณการความคุ้มครองตาม ) , เจ้าพระยา 2 , มีดพับ 1 และมีดพับ 2 กะ ( gotelli คอลเวลล์และ 2011 ) เพื่อประมาณการเหมาะคนความพยายามในระบบนิเวศเหล่านี้ เราใช้วิธีการประมาณค่านอกช่วง ( โคลเวลล์ et al . ,2012 ) เพื่อดู howmuch เราจะต้องเก็บตัวอย่างเพื่อบันทึกนัมเบอร์ของสายพันธุ์ ซึ่งอยู่ระหว่างที่เล็กที่สุดและใหญ่ที่สุด richnesssuggested โดยวิธีการทางคณิตศาสตร์ที่ไม่ใช้พารามิเตอร์ อีกวิธีที่เสนอโดย คอลเวลล์ et al . ( 2012 ) ( ตัวอย่างทำไม–จากอีคิว( 20 ) ในกระดาษของพวกเขา ) ที่เจ้าเพื่อนกี่พิเศษ 2 หน่วยจะต้อง samplea บางสัดส่วนของรวมทั้งหมดประมาณความร่ำรวย เราใช้ thisprocedure เพื่อคำนวณจำนวนแปลงจะต้อง sample80 % , 90% , 95% และ 99% ของความมั่งคั่งเฉลี่ยในเว็บไซต์การศึกษาของเรา