Пространственный тест данных 2

Дорогие друзья!

Сегодня будем обсчитывать ячейками сеточного картирования территорию с самым высоким числом наблюдений в проекте "Флора России": это Москва и Московская область. Это не анализ данных, и даже не попытка такового. Это, скорее, тест на пригодность данных для дальнейшего анализа.

Пост был опубликован утром, а к вечеру благодаря любезной помощи Юрия Басова (@yurii_basov ) мы его украсили картами.

На утро четверга 21 мая 2020 г. с этой территории имелось 64 684 наблюдения исследовательского уровня по 1189 видам. В сборе данных приняло участие 1518 человек.

Москва: 36 048 наблюдений, 997 видов, 1036 таксонов
Московская область: 28 636 наблюдений, 1018 видов, 1060 таксонов

Таксоны в данном случае - это "конечные веточки таксономического дерева" (разновидности, подвиды, неопределяемые дальше рода) с исследовательским статусом.

Вся территория Москвы и Подмосковья была разбита единой сеткой - с ячейками 0,1x0,1 градуса. Если говорить в километровом выражении, то одна ячейка (0,1x0,1 градус, или "малая ячейка") имеет стороны 11,1 км (по широте) и 6,3 км по долготе в центре региона. Короткая сторона с юга на север региона сокращается незначительно - от 6,5 до 6,1 км. Площадь ячейки составляет около 70 кв. км, меняясь с 71,7 кв. км на юге региона до 67,8 кв. км на севере. При объединении малых ячеек попарно получается регулярная сетка 11,1 на 12,6 км (здесь не используется).

ВИДЫ

64 684 точек из Москвы и Подмосковья превратились в 26 208 уникальных значений в парах ячейка-вид. Т.е. в среднем один вид отмечается в одной ячейке 2,5 раза.

Только в 80 ячейках (общая площадь 5600 кв. км или 12%) отмечено больше 100 видов. Отмечу, что богатство флор сопоставимых размеров, по Л.И. Малышеву (1992), должно составлять чуть более 500 видов (для стандартной площади 100 кв. км).

(с) Юрий Басов

В 26 ячейках Москвы и Подмосковья на iNaturalist отмечено больше 300 видов (даны координаты левого нижнего угла, число видов в ячейке 0,1x0,1 градус и общая привязка для первых 10):

554-368 446 Нов. Москва (БМО, Бекасово)
557-375 444 Москва (зап. часть центра, в т.ч. Воробьёвы Горы)
558-376 437 Москва (Сокольники, запад Лосиного острова, ГБС)
552-373 433 Нов. Москва (БМО, Чернецкое)
555-371 433 Нов. Москва (Крёкшино - Елизарово)
556-376 428 Москва (Царицыно, Коломенское)
556-381 427 М.О. (Ильинский - восток, Хрипань)
558-378 412 М.О./Москва (пос. Восточный и часть Лосиного Острова)
548-376 411 М.О. (Пущино - восток, ПТЗ - восток)
556-375 407 Москва (Битца, Узкое)
557-376 405
553-369 397
554-373 395
554-375 371
553-373 361
554-374 357
557-377 346
552-371 343
555-375 325
557-374 325
558-379 310
553-371 308
554-370 307
558-374 307
558-375 302
558-377 300

В 181 ячейке отмечено 5 и менее видов, в т.ч. в 79 - всего 1 вид.

НАБЛЮДЕНИЯ

(с) Юрий Басов

В 27 ячейках на iNaturalist сделано больше 600 наблюдений (даны координаты левого нижнего угла, число наблюдений в ячейке 0,1x0,1 градус и общая привязка для первых 10):

557-376 4127 Москва (вост. часть центра, в т.ч. Кремль)
557-375 3094 Москва (зап. часть центра, в т.ч. Воробьёвы Горы)
558-376 2881 Москва (Сокольники, запад Лосиного острова, ГБС)
548-376 2282 М.О. (Пущино - восток, ПТЗ - восток)
558-378 2138 М.О./Москва (пос. Восточный и часть Лосиного Острова)
559-378 2130 М.О. (Королёв)
558-375 1974 Москва (Петровско-Разумовское)
556-375 1908 Москва (Битца, Узкое)
548-375 1698 М.О. (Пущино - запад, ПТЗ - запад)
556-376 1552 Москва (Царицыно, Коломенское)
556-381 1315
558-374 1217
557-367 1192
557-374 1139
556-367 1052
558-377 1044
554-368 968
552-373 957
555-371 921
557-377 900
553-373 870
555-375 833
558-379 707
556-374 696
553-369 692
554-369 648
554-373 609

В самом центре Москвы плотность наблюдений достигает почти 60 наблюдений на 1 кв. км. Просто чудовищно.

СООТНОШЕНИЕ НАБЛЮДЕНИЯ/ВИДЫ

Ячейки с максимумом выявленных видов (больше 300) можно ранжировать по эффективности выявления флоры - там где мало наблюдений даёт много видов. Чем меньше эта цифра (минимум = 1), тем меньше наблюдений было сделано для выявления 1 вида (даны координаты левого нижнего угла, число наблюдений в ячейке 0,1x0,1 градус, соотношение наблюдения/виды и общая привязка для первых 10):

553-371 308 1,26 Нов. Москва (Вороново - Безобразово)
552-371 343 1,31 Нов. Москва (БМО, Богоявление)
554-370 307 1,42 Нов. Москва (р. Пахра - Фёдоровское)
554-375 371 1,51 Нов. Москва / МО (Ерино - Подольск)
554-373 395 1,54 Нов. Москва (р. Пахра - Раёво)
554-374 357 1,64 Нов. Москва / МО (Щапово - Луковня)
553-369 397 1,74 Нов. Москва (БМО, Мачихино)
555-371 433 2,13 Нов. Москва (Крёкшино - Елизарово)
554-368 446 2,17 Нов. Москва (БМО, Бекасово)
552-373 433 2,21 Нов. Москва (БМО, Чернецкое)
558-379 310 2,28
553-373 361 2,41
555-375 325 2,56
557-377 346 2,6
556-381 427 3,08
558-377 300 3,48
557-374 325 3,5
556-376 428 3,63
558-374 307 3,96
556-375 407 4,69
558-378 412 5,19
548-376 411 5,55
558-375 302 6,54
558-376 437 6,59
557-375 444 6,97
557-376 405 10,19

РАСТЕНИЯ

Вот привычный перечень видов Москвы и Подмосковья по числу наблюдений. Преобладают синантропные виды, в десятке - заметные круглый год сосна и ель.

1 Одуванчик Лекарственный (Taraxacum officinale) 1056
2 Пустырник Пятилопастный (Leonurus quinquelobatus) 857
3 Мать-И-Мачеха (Tussilago farfara) 799
4 Крапива Двудомная (Urtica dioica) 732
5 Будра Плющевидная (Glechoma hederacea) 713
6 Ель Обыкновенная (Picea abies) 712
7 Сосна Обыкновенная (Pinus sylvestris) 603
8 Сныть Обыкновенная (Aegopodium podagraria) 601
9 Чистяк Весенний (Ficaria verna) 583
10 Яснотка Белая (Lamium album) 582
11 Чистотел Большой (Chelidonium majus) 573
12 Клён Американский (Acer negundo) 522
13 Медуница Неясная (Pulmonaria obscura) 517
14 Тысячелистник Обыкновенный (Achillea millefolium) 515
15 Ветреница Лютиковая (Anemonoides ranunculoides) 490
16 Полынь Обыкновенная (Artemisia vulgaris) 489
17 Живучка Ползучая (Ajuga reptans) 479
18 Клён Остролистный (Acer platanoides) 461
19 Звездчатка Ланцетолистная (Rabelera holostea) 448
20 Вероника Дубравная (Veronica chamaedrys) 444
21 Трёхрёберник Продырявленный (Tripleurospermum inodorum) 442
22 Пастушья Сумка Обыкновенная (Capsella bursa-pastoris) 437
23 Кислица Обыкновенная (Oxalis acetosella) 430
24 Сурепка Обыкновенная (Barbarea vulgaris) 425
25 Пижма Обыкновенная (Tanacetum vulgare) 422
26 Яснотка Жёлтая (Lamium galeobdolon) 403
27 Лютик Ползучий (Ranunculus repens) 395
28 Копытень Европейский (Asarum europaeum) 394
29 Клевер Луговой (Trifolium pratense) 391
30 Подорожник Большой (Plantago major) 387

Если эти данные представить на основании сетки, то мы получим более правильное и совсем иное представление о распространенности видов в Москве и Подмосковье. Удивительным образом, из десятки почти исчезают синантропные виды. Живучка, будра, звездчатка жёстколистная, вероника дубравная, чистяк, кислица, крапива и сама ель - характерные элементы флоры зональных елово-широколиственных лесов Подмосковья (впрочем регулярно растущие на опушках и послелесных лугах). Но контраст двух списков, признаться, поразительный.

1 Tussilago farfara 154
2 Pinus sylvestris 146
3 Picea abies 144
4 Ajuga reptans 141
5 Glechoma hederacea 136
6 Rabelera holostea 134
7 Veronica chamaedrys 129
8 Ficaria verna 128
9 Oxalis acetosella 128
10 Urtica dioica 128
11 Achillea millefolium 127
12 Taraxacum officinale 127
13 Sambucus racemosa 121
14 Aegopodium podagraria 116
15 Cirsium vulgare 115
16 Lamium galeobdolon 115
17 Tanacetum vulgare 115
18 Chelidonium majus 114
19 Quercus robur 112
20 Chrysosplenium alternifolium 111
21 Asarum europaeum 110
22 Chamaenerion angustifolium 110
23 Fragaria vesca 110
24 Melampyrum nemorosum 109
25 Prunus padus 109
26 Anemonoides ranunculoides 108
27 Artemisia vulgaris 107
28 Barbarea vulgaris 107
29 Cirsium arvense 104
30 Corylus avellana 104

(с) Юрий Басов

Схемки с общим числом видов и наблюдений очень красочные. Но как только мы переходим на уровень отдельных видов, то именно здесь становится ясно, что данных мало. Мать-и-мачеху отметили в 154 ячейках, а это всего 23% от площади региона. В западных районах всего две точки.

(с) Юрий Басов

Сосна станет для нас хорошим индикатором того, как будет покрываться данными восток Московской области - в Мещёре это фоновый вид, который в первую очередь попадает в кадр.

(с) Юрий Басов

Ель же, напротив, позволит нам следить за тем, как данными покрывается суглинистая часть Подмосковья - север, запад, юго-запад, в меньшей степени - та же Мещёра.

(с) Юрий Басов

Про следующие виды особенно говорить не приходится - гляньте на схемы. Пожалуй, интересно то, что занимающая по числу ячеек 10-е место крапива отмечена всего из 128 ячеек - выходит, что более, чем в 80% ячеек при таком масштабе картирования ее никто ещё не отметил. При этом, в Москве и Подмосковье 1518 человек сделали хотя бы одно наблюдение для проекта "Флора России".

(с) Юрий Басов

(с) Юрий Басов

(с) Юрий Басов

(с) Юрий Басов

(с) Юрий Басов

(с) Юрий Басов

Хоть какие-то данные есть из 478 малых ячеек, занимающих общую площадь 33460 кв. км (суммарная площадь Москвы и Подмосковья - 46890 кв. км). Иными словами, в 29% малых ячеек не попала ни одна точка. В 88% ячеек отмечено менее 100 видов (при богатстве флор около 500 видов).

Накопление данных приводит к увеличению диспропорции в плотности данных за счёт мест, где живут и работают топ-наблюдатели (или их активные группы) причём с перевесом в пользу небольшого числа легко распознаваемых и доступных для наблюдения в течение всего года видов.

Привлечение новых участников, имеющих возможность находиться, например, в дальнем Подмосковье, позволяет выравнивать эту диспропорцию за счёт более равномерного пространственного сэмплинга, однако перекос в пользу малого числа легко наблюдаемых видов остается.

Ячейки, в которых отмечен каждый из 10 топ-видов, составляют не более 20-25% площади региона.

Число наблюдений, число видов и их пространственная выборка не позволяют пока переходить к анализу сеточных данных стандартными методами. Иными словами, наших данных ещё очень мало. Это главный вывод. Впрочем, с привлечением других оцифрованных данных (в частности, образцов из Гербариев МГУ и ГБС РАН общим объемом около 130 тыс. образцов из Москвы и Подмосковья) картина становится более репрезентативной. Впрочем, и в этом случае на окраинные территории регионов данных почти нет.

Сетка эффективно позволяет разными способами ликвидировать неравномерность исследовательских усилий, но она никак не спасает, если данных из многих районов нет совсем.

Publicado el mayo 21, 2020 06:04 MAÑANA por apseregin