Sampel laporan lab ekologi

pengantar

Pengambilan sampel sistem alami dalam cara terstruktur dan berulang sangat penting bagi ahli ekologi. Satu-satunya tujuan analisis studi adalah untuk membuat data lebih baik sebelum dipublikasikan sebagai laporan. Kami membatasi diri pada ruang lingkup penelitian ini, dan metode pendekatan dalam tinjauan ini adalah tipe yang menurun. Ini sehingga merupakan proksi cepat untuk menimbang bukti ekologis yang ada dalam situasi review peer. Stream data yang disajikan dalam penelitian lapangan menguraikan perkiraan tertentu yang diperoleh dari berbagai wasit. Ketika memeriksa berbagai lanskap dan area geografis, penilaian candid dari preferensi habitat di antara berbagai spesies sangat penting.

Kita perlu memahami pola dalam keanekaragaman, struktur, dan komposisi sistem sebelum kita dapat secara efektif mengelolanya atau menyimpulkan proses penting yang membuatnya terlihat dan berfungsi seperti yang mereka lakukan. Ini adalah seperangkat keterampilan yang paling penting yang diperlukan untuk penelitian. Fragmentasi habitat tertentu memberikan dasar untuk mencurigai bahwa beberapa kebutuhan dasar diabaikan. Satu masalah yang bertahan adalah mengetahui habitat mana yang optimal untuk spesies tertentu. Jumlah spesies tergantung pada kondisi habitat asli daripada situs spesifik di mana ditemukan. Untuk populasi spesies dalam lingkungan yang berbeda dari aslinya, angka tertentu dikompromikan untuk mengkompensasi dampaknya. Toleransi fisiologis mungkin bukan kendala yang memadai untuk kegigihan agen bio tertentu ke lingkungan tertentu dan habitat. Interaksi ekologis yang muncul dari interaksi tertentu seperti polusi mungkin merupakan efek yang mengganggu pada ketentuan ganda.

Hipotesa

H0 = Populasi serangga dari daerah yang terganggu sama dengan populasi serangga di padang rumput.

H1 = Populasi serangga dari area yang terganggu tidak sama dengan populasi serangga di padang rumput. (Ini kurang dari atau lebih dari populasi serangga di padang rumput.)

Tes statistik yang digunakan untuk metode ini adalah uji-t.

Saat menghitung parameter populasi sejati, itu akan dihitung dari semua jumlah individu yang ditemukan oleh metode Quadrat yang melibatkan populasi yang terganggu dan padang rumput.

Perhitungan sampel akan diperoleh dari situs level perpustakaan dan padang rumput.

Metode dan Situs Studi

Semua eksperimen di lab ini dilakukan di Keele Campus of York University of Toronto, Ontario, Kanada. Penelitian ini terletak di berbagai lokal di kampus, sekitar radius 80m panjangnya di setiap lokal. Tidak ada kegiatan penelitian di luar perimeter ini. Terbatas pada lingkar ini, spesies, nomor, dan situs yang disukai untuk habitat yang dicatat untuk setiap spesies yang ditemui di wilayah studi. Sampel diambil dari pond / keele (utara pond rd) padang rumput dan daerah perpustakaan yang terganggu. Namun, parameter populasi sejati diperoleh dari Calumet (di utara Arboretum LN), Pond / Keele (utara Pond Rd), Stong Pond (barat daya Pond Rd) (ketiganya adalah padang rumput), jalan-jalan sarjana, dan lajur perpustakaan (Ketiga ini adalah area yang terganggu.) Semua data diperoleh dengan metode Quadrat (1m × 1m Square, yang harus ditempatkan pada bidang eksperimen). Data untuk serangga dikumpulkan pada 26 September 2012, mulai 2 pukul 2:30 hingga 5:30 sore.

Kuadrat

Untuk padang rumput: sampel serangga menggunakan kuadrat (lakukan tiga tes kuadrat selama sepuluh menit). Ulangi Survei Berjalan Agung juga. Untuk yang terganggu manusia: mencicipi serangga menggunakan kuadrat (melaksanakan tiga tes kuadrat masing-masing sepuluh menit). Lakukan tiga survei berjalan-jalan juga. Kriteria uji dilakukan untuk menganalisis data dengan mengacu pada pemilihan spesies habitat tertentu. Secara keseluruhan, hewan menunjukkan persentase besar pada indeks yang terganggu, dan tren didasarkan pada situs yang ditemui. Kita dapat menggunakan uji-t dua sampel, karena tes ini adalah cara paling sederhana untuk membandingkan alat variabel numerik (jumlah individu di setiap kuadrat) antara dua kelompok independen (terganggu / padang rumput). Secara keseluruhan, hewan menunjukkan persentase besar pada indeks yang terganggu, dan tren berdasarkan situs yang ditemui. Tidak ada preferensi atau prasangka tertentu yang diamati untuk spesies tertentu. Kami memilih untuk memanfaatkan metode clustering untuk menempatkan situs yang berisi spesies serupa ke dalam kelas atau grup yang sama. Hasil yang berasal dari analisis cluster sangat penting untuk menguraikan berbagai jenis vegetasi di wilayah studi. Kami memasukkan metode clustering hierarkis untuk menghasilkan indeks untuk situs yang identik. Ini dimungkinkan oleh algoritma yang mengidentifikasi seperangkat indikator yang menyajikan nilai prediksi besar yang mewakili situs target. Untuk tanaman, kami menggunakan persentase pertanggungan dalam kelompok situs karena terjadi indikator yang valid untuk prediktabilitas grup selama jangkauannya. Ini memfasilitasi penugasan situs yang baru disurvei ke jenis vegetasi yang sebelumnya tetap.