Маълумот

10.2: Консепсияи чароғдонӣ - Биология


Нишаи намуд маҷмӯи омилҳои муҳити зистест, ки ба он намуд имкон медиҳад зинда монад ва афзоиш ёбад. Масалан, як намуди дарахт метавонад дар ҷое зиндагӣ кунад, ки ҳарорат аз -40 паст нашавад, ва дар он чое, ки боришоти солона камаш 750 мм аст. Чунинанд параметрҳои чароғдонест.

Г. Эвелин Хатчинсон, яке аз экологҳои бузурги асри бистум, параметрҳоеро, ки чароғро ташкил медиҳанд, ҳамчун «н- гиперфазои андоза». "Ниши асосӣ" маҷмӯи шароитест, ки ба намуд имкон медиҳад зинда монад, агар ягон намуди дигар халал нарасонад. Шароити физикӣ аз ҷумлаи онҳост. "Чароғчаи амалӣ" чароғаки воқеии ҳаёт аст, ки дар он намудҳо бо таъсири мутақобила бо намудҳои дигар маҳдуд карда мешаванд.

Арзишро дар сатҳи замин, ки ба якчанд параметрҳо ба монанди нури офтоб ва ҳарорат алоқаманд аст, баррасӣ кунед. Ва ду намудро баррасӣ кунед, ки метавонанд дар ҳама ҷо дар байни 40 нашъунамо кунанд ва 60 арзи фарогир буда, зичии он бо афзоиши арз оҳиста кам мешавад (Расми (PageIndex{1})).

Дар болои расм ду хати қариб уфуқӣ мавҷуданд, ки фаровонии ду намудро ҳангоми сафар ба шимол мушоҳида кардан мумкин аст. Агар аз Намудҳои 2 (рақиби он) озод бошад, Намуди 1 (хати кабуд) дар иқлими шимолтар оҳиста-оҳиста миқдори фаровон кам мешавад. Навъи 2 ба ҳамин монанд миқдори фаровон кам мешавад (хати сурх), аммо дар муқоиса бо Навъи 1 дар шимол каме беҳтар ва дар ҷануб каме бадтар аст.

Вақте ки ин ду намуд якҷоя мешаванд, онҳо бо ҳамдигар рақобат мекунанд - ҳар яке якдигарро пахш мекунанд. Бо истифода аз муодилаҳои рақобат ба монанди онҳое, ки дар ин боб оварда шудаанд, мо мебинем, ки дар ҷануб, ки Намуди 1 беҳтар аст, он бартарӣ дорад ва бартарӣ дорад. Дар шимол, баръакс, дар он ҷое ки Намуди 2 беҳтар аст, он бартарӣ дорад (Расми (PageIndex{1}), поён).

Шумо мебинед, ки ҳатто бо тағирёбии хеле ночиз дар хусусиятҳои намудҳо дар фаровонӣ метавонад тағироти шадид ба амал ояд. Як қатор як намуд метавонад хотима ёбад ва намуди нав метавонад оғоз шавад, гарчанде ки шумо наметавонед танҳо аз ҳарду намуд чизе кашф кунед, ки чаро онҳо бартарияти худро иваз мекунанд. Ва нуқтаи гузариш набояд ба ҷои дақиқе, ки бартарияти онҳо дар он иваз мешавад, мувофиқат кунад. Дар ин ҷо нуқтаи воқеии гузариш чанд дараҷа ба шимол аст, зеро муҳоҷират дар модели тақлидшуда аст. Ин падида "истиснои рақобат" номида мешавад ва вақте ки он дар фазо ба ин монанд рух медиҳад, "минтақатсия".

Ҳар гуна градиенти муҳити зист метавонад минтақаро ба вуҷуд орад. Тасвири (PageIndex{2}) инро дар соҳили барқароршуда дар миёнаи Ғарби Болои Амрикои Шимолӣ нишон медиҳад. Гарчанде ки камтар аз даҳ метр бошад ҳам, тағирёбии баландӣ барои ба вуҷуд овардани градиенти намии намӣ кофӣ аст. Тамоми майдон аз майдони ҷуворимакка ба прерияи барқароршуда табдил дода шуда, бо омехтаи алафҳои саҳроӣ ва гулҳои саҳроӣ яксон кишт карда шуда буд, аммо сарҳадҳои мушаххас танҳо пас аз се соли барқарорсозӣ пайдо шуданд.

Ҳама минтақаҳои баландкӯҳ, ки 1 нишон дода шудаанд, дорои флораи стандартии барқароршудаи преририя, ба монанди Андропогон герарди (Алафи Big Bluestem) ва гулҳои зуд нашъунамоёбанда ба монанди Рудбекия хирта (Сюзани сиёҳчашм). Аммо дар минтақаҳои пайдарпайи атрофи депрессияҳои ҳалим дар ландшафт, ки аз 2 то 4 нишон дода шудаанд, гузариши шадид ба наслҳои намӣ дӯстдошта ба монанди Typha latifolia (гурбача) ва Stachys palustris (Smartweed).

Таърифҳо

Ҷойгоҳи асосӣ: Шароите, ки дар он як намуд метавонад зиндагӣ кунад, дахолат накардани намудҳои дигар.

Нишаи амалӣ: Шароите, ки як намуд тавассути робита бо дигар намудҳо маҳдуд аст.


Эволютсияи консепсияҳои стресс

Ин эссе эволютсияи стрессро ҳамчун идеяи илмии тиббӣ тавсиф мекунад. Клод Бернард, Уолтер Б. Каннон ва Ҳанс Сели консепсияҳои асосии бунёдии назари ҳозираро пешниҳод карданд. Бернард идеяи ҳуҷайраҳои оббозии муҳити дохилиро муаррифӣ кард - mieu intérieur - бо тағирёбии доимии ҷуброни функсияҳои бадан нигоҳ дошта мешавад. Каннон калимаи "гомеостаз" -ро бо ишора ба маҷмӯи диапазони қобили қабули арзишҳо барои тағирёбандаҳои дохилӣ таҳия кардааст. Каннон таълим медод, ки таҳдидҳо ба гомеостаз фаъолшавии системаи симпатоадреналро ҳамчун як воҳиди функсионалӣ ба вуҷуд меоранд. Стрессро Селье ҳамчун ҳолате муайян кард, ки бо шакли вокуниши якхела, новобаста аз стрессҳои мушаххас, ки метавонад ба тағироти дарозмуддати патологӣ оварда расонад. "Аллостаз" ҳамчун консепсия бо эътирофи он ҷорӣ карда шуд, ки ба ҷои он маҷмӯи ягонаи идеалии шароити устувор дар ҳаёт вуҷуд надорад, нуқтаҳои муқарраршуда ва дигар меъёрҳои вокуниш пайваста тағйир меёбанд. Стресс ҳоло на ҳамчун изтироб ва на шакли вокуниши стереотипӣ, балки ҳамчун ҳолате баррасӣ мешавад, ки бо ихтилофи даркшудаи байни маълумот дар бораи тағирёбандаи назоратшаванда ва меъёрҳои ба вуҷуд овардани аксуламалҳои намунавии эффектор тавсиф мешавад. Стрессҳои гуногун шаклҳои гуногуни фаъолшавии асаби симпатикӣ, гормоналии адреномедуллярӣ, гипоталамус-гипофиз-адренокортикалӣ ва дигар эффекторҳоро ба вуҷуд меоранд, ки ҳалқаҳои бозгашти манфиро маҳкам мекунанд. Ин консепсияи системавии стресс пешгӯиҳо медиҳад, ки мушоҳида ё таҷриба метавонад санҷида шавад ва ба физиологияи муқаррарӣ ва ихтилоли мухталифи шадид ва музмин татбиқ карда шавад.


Таърифи муосири гиперҳаҷм

Аз таърифи умумии математикӣ оғоз кардан муфид аст, ки метавонад ин истифодаҳои гуногунро муттаҳид созад (расми 1В). Функсияи гиперҳаҷмро ҳамчун функсия муайян кардан мумкин аст ч(х) харитасозӣ аз як н-фазои евклидии андозагири ба фазои 1-ченакаи евклидӣ, ба монанди. Домени ин функсия метавонад бо як минтақаи маҳдуд маҳдуд карда шавад ва ба арзишҳои эҳтимолии комбинатсияи меҳварҳо мувофиқат кунад. Диапазони ин функсия ҳамеша бо арзишҳои ғайриманфӣ маҳдуд аст ва ба ҳолатҳои эҳтимолии биологӣ мувофиқат мекунад (масалан, ғоиб/ҳозир, нодир/паҳншуда, эҳтимолӣ/эҳтимол). Инчунин тахмин карда мешавад, ки функсияи гиперҳаҷм интеграли ниҳоӣ дорад Х, яъне. Ин имкон медиҳад, ки функсияи гиперҳаҷм ҳамчун функсияи зичии эҳтимолият (p.d.f.) ҳисобида шавад, тавассути ба эътидол овардани функсияи гиперҳаҷм ба намунаҳои маълумот барои ҳисоб кардан мумкин аст, аммо ин маълумотҳо худ аз худ функсияи гиперҳаҷмро муайян намекунанд.

Функсияи гиперҳаҷмро пас аз якчанд нишондиҳандаҳо ҷамъбаст кардан мумкин аст. Аввалан, метрикаи "сарҳад" -ро метавон ҳамчун маҷмӯи сатҳ муайян кард q аз ч(х), нуктаҳои муайянкунанда х ки қонеъ мекунанд (1). Дуюм, метрикаи "ҳаҷм" -ро метавон ҳамчун андозаи минтақаи бо сарҳад иҳоташуда муайян кард, яъне арзише, ки барои арзиш q, (расми 1Э). Худи минтақа шакли геометриро муайян мекунад, ки ба консепсияи аслии Ҳутчинсон дар бораи гиперҳаҷм мувофиқат мекунад ва функсияи ягонаи зичии эҳтимолиятро муайян мекунад.

Ду ҳолати умумӣ барои ч(х). Аввалан, агар ч(x) дуӣ аст ва танҳо арзишҳои 0 ё 1-ро ба даст меорад (масалан, 'ғоибона' ё 'ҳозир'), пас танҳо як арзиши имконпазири ғайрисифр мавҷуд аст. q, ва ҳамин тавр шакли функсияи гиперҳаҷм ҳамчун функсияи ягонаи зичии эҳтимолият муайян карда мешавад. Минтақаро бевосита ҳамчун як шарҳ додан мумкин аст н-шакли андоза, ки ба ғояи аслии Хатчинсон мувофиқат мекунад. Ин равиш ба таври муассир тахмин мекунад, ки ҳамаи нуқтаҳои гиперҳаҷм баробар эҳтимол ё мувофиқанд ва имкон медиҳад, ки мафҳумҳои геометрӣ барои тавсифи гиперҳаҷм истифода шаванд.

Дуюм, агар ч(x) бинарӣ нест, он метавонад диапазони доимии арзишҳоро ба даст орад, арзишҳои зиёди эҳтимолии он вуҷуд доранд q, ва ч(х) ҳамчун функсияи тақсимоти эҳтимолияти худсарона муайян карда мешавад. Дар натиҷа, якчанд сарҳад ва ҳаҷмҳо ва шаклҳои имконпазир мавҷуданд, ки аз арзиши он вобастаанд q ки интихоб карда мешавад. Ин тафсир имкон медиҳад, ки варианти эҳтимолияти нуқтаҳо дар дохили гиперҳаҷм, истифодаи назарияи эҳтимолӣ ва мафҳумҳоро барои тавсифи гиперҳаҷм иҷозат медиҳад (Blonder et al. 2014, Carmona et al. 2016a). Мафҳумҳои геометрӣ инчунин метавонанд барои тавсифи гиперҳаҷм як маротиба дар як арзиши мушаххас истифода шаванд q муайян карда мешавад.

Истифодаи консепсияи гиперҳаҷм

Мафҳумҳои гиперҳаҷм асоси бисёр соҳаҳои тадқиқотро ташкил медиҳанд. Илҳоми Хатчинсон барои консепсияи гиперҳаҷми геометрӣ эҳтимолан аз кори Гриннелл бармеояд, ки дар ибтидо чароғҳоро дар робита ба маҷмӯи омилҳои маҳдудкунанда дар нуқтаҳои гуногуни ландшафт тавсиф кардааст (Гриннел 1917). Фаҳмиши марказии Ҳутчинсон (1957) интиқол додани ин мафҳумҳои чароғдонест, ки аз контексти возеҳ ҷуғрофӣ ба контексти абстрактии геометрӣ (Colwell and Rangel 2009) буд. Ин таъриф ба консептуализатсияи умумии гиперҳаҷмҳо ҳамчун шаклҳои геометрӣ оварда расонд, ки дар навбати худ барои бисёр барномаҳои дигар илҳом бахшид.

Моделсозии нише

Консепсияи асосии чароғаки Ҳутчисон ба тақсимоти ҷуғрофии намудҳо дахл дорад, аммо каме васеъшавиро талаб мекунад. Намудҳо метавонанд дар зергурӯҳҳо ё супермаҷмӯҳои чароғҳои асосӣ аз сабаби тағирёбии шароити зарурӣ барои барқароршавӣ, таъсис ё устуворӣ пайдо шаванд (Grubb 1977). Ғайр аз он, маҳдудияти парокандагӣ ва таъсири мутақобилаи биотикӣ метавонад намудҳоро ба чароғҳои амалӣ, ки зергурӯҳҳои чароғаки асосӣ мебошанд, маҳдуд созад (Hutchinson 1957, Pulliam 2000). Ба ҳамин монанд, ин чароғҳои амалӣ бо чароғҳои эҳтимолӣ, ки барои тавсифи маҷмӯи шароитҳои имконпазир таҳия шудаанд, маҳдуд карда мешаванд. X дар ҳар лаҳза дастрас аст (Ҷексон ва Оверпек 2000). Ҳамаи ин равандҳо метавонанд шакли худро тағйир диҳанд ч(х), аммо аслан дар контексти гиперҳаҷм реша давондаанд.

Ҳоло мафҳумҳои гиперҳаҷм инчунин барои тавсифи чароғҳои эҳтимолӣ ва лифофаҳои фазои иқлимӣ истифода мешаванд, ки чароғҳои амалӣшударо маҳдуд мекунанд (Ҷексон ва Оверпек 2000, Соберон ва Накамура 2009), инчунин чароғҳои таъсис ва устуворӣ, ки равандҳои гуногуни демографӣ ва парокандаро ба инобат мегиранд ( Araújo ва Guisan 2006), бо консенсус дар бораи фоиданокии ин равишҳо барои моделсозии мувофиқат, на тақсимоти воқеии намудҳо (Холт 2009).

Моделсозии чароғҳои иқлимии амалӣ як минтақаи фаврии афзоиш барои консепсияи гиперҳаҷм буд, ки аз мушоҳидаҳои барвақт ба вуҷуд омадааст, ки тақсимоти намудҳо аксар вақт дар қисматҳои маҳдуди градиентҳои муҳити зист ё баландӣ ба амал меоянд (фон Ҳумболдт, Шреве 1911, Уиттакер ва Ниринг 1965). Моделҳои чароғдонаҳои барвақт даркшуда эҳтимолӣ буданд ва бо истифода аз омори фармоиш ё лаҳзаҳои тақсимот сохта шудаанд (барои паррандаҳо, Ван Вален 1965 ва барои протозоа Магуайр 1967). Сипас таҳлилҳои дискриминантӣ барои тавсифи гиперҳаҷмҳои моллюскҳо истифода шуданд (Грин 1971). Эҳтимол пешрафтҳои минбаъда афзоиши таваҷҷӯҳи афзоянда ба таҳлили градиентӣ (Whittaker 1967) ва ordination (Austin, ter Braak and Prentice 1988) буданд.

Барномаҳои муосири эҳтимолии амалӣшудаи чароғ ва тақсимоти намудҳо метавонанд аз рӯи ин мафҳумҳои гиперҳаҷм дубора коркард карда шаванд (Франклин, Петерсон ва дигарон). Аввалин модели муосири гиперҳаҷми эҳтимолӣ ва геометрӣ эҳтимолан барои чароғҳои амалӣ таҳия шудааст Эвкалипт намуд (Остин ва диг. 1990). Баъдан, BIOCLIM, як равиши геометрӣ (Booth et al. 2014, Busby 1991), барои моделсозии чароғҳои амалӣ таҳия карда шуд. Ин усулҳо ба таҳияи маҷмӯи васеътари равишҳои мутақобилаи муосир илҳом бахшиданд (ниг. баррасиҳои Элит ва дигарон 2006, Петерсон ва дигарон).

Инчунин якчанд андозагирии таҷрибавии чароғҳои бунёдӣ тавассути омӯхтани комбинатсияи фактории арзишҳои меҳварҳо гузаронида шуданд. Пас аз он гиперҳаҷм маъмулан аз рӯи як қатор маҳдудиятҳои диапазон баррасӣ мешавад (Hutchinson), масалан. ҳарорати ҳаво болотар аз ҳадди ақали марговар ва поёнтар аз ҳадди марговар (Araújo et al. 2013). Андозагирии аввалин воқеан аз кори Ҳутчинсон пештар буд ва барои маҷмӯи хурди меҳварҳо барои чароғҳои асосии ду намуди гамбӯсак анҷом дода шуданд (Берч 1953). Бисёр кӯшишҳои дигари таҷрибавӣ, ки одатан бо сабабҳои амалӣ бо як маҷмӯи хурди меҳварҳои чароғдонӣ маҳдуданд, паси сар шуданд (Colwell and Fuentes 1975). Масалан, бо ин равиш барои гиперҳаҷмҳои фундаменталии чароғдонҳо ҳисоб карда шудаанд Дафния магна (Хупер ва дигарон 2008).

Консепсияҳо ва моделҳои тақсимоти намудҳо дар асоси равандҳо таҳия шудаанд, ки берун аз гиперҳаҷмҳо ҳаракат мекунанд, гарчанде ки баъзеҳо то ҳол тафсирҳои гиперҳаҷм доранд (Пуллиам 2000). Ин моделҳоеро дар бар мегирад, ки таъсири фазоиро дар бар мегиранд (Phillips et al. 2006, Renner and Warton 2013) ва онҳое, ки равандҳои демографиро дар бар мегиранд (Hooten and Wikle 2008, Cabral and Schurr 2010, Soberón 2010, Nenzén 2010) Hooten and Wikle 2008, Engler and Guisan 2009), ва мутақобилаи намудҳо (Pollock et al. 2014, Mod et al. 2015, Anderson 2017). Муқоисаи охирини баъзе аз ин равишҳо дар Zurell et al. (2016). Моделҳои буҷаи энергияи динамикӣ барои чароғҳои бунёдӣ низ аз ҳудуди консепсияи гиперҳаҷм берун мешаванд, зеро вобастагии эҳтимолии зич дар марҳилаҳои гуногуни ҳаёт, масалан. чунон ки дар моделҳои барои herpetofauna (Kearney and Porter 2004, Porter and Kearney 2009) ва марҷон (Hoogenboom ва Connolly 2009). Ба ҳамин монанд, равишҳои моделсозии умумии демографӣ / популятсия барои муайян кардани чароғҳои амалӣ метавонанд таъсироти вобаста ба зичии намудҳоро ба худ ва дигарон, ки ба меҳварҳои чароғҳои Евклидӣ ба осонӣ мувофиқат намекунанд, дохил кунанд (Chesson 2000). Илова бар ин, ченакҳои такрории бисёрченака барои ч(х) метавонад пешгӯии рақобати байнинамудӣ набошад, зеро рақобат метавонад танҳо аз меҳварҳои ягона ё ба ҷои он аз таъсири мутақобилаи биотикӣ (масалан, паразитҳо), ки дар фазои чароғдонӣ тавсиф нашудаанд, вобаста аст (Холт 1987).

Равиши изоклинии сифрии афзоиши холис (Тилман 1977, Чейз ва Лейболд) як чаҳорчӯбаи гибридиро таъмин мекунад, ки баъзе ҷанбаҳои геометрӣ ва динамикии популятсияро нигоҳ медорад ва метавонад барои бартараф кардани ин тафовутҳо арзишманд бошад. Дар ин равиш, намудҳо дар муҳитҳое пайдо мешаванд, ки онҳо захираҳоро бо тарзе коҳиш медиҳанд, ки онҳоро дар рақобат бартарӣ ё қодир ба ҳамзистӣ бо дигарон мегардонанд ва дар байни онҳое, ки дар онҳо захираҳо нокифояанд (Godsoe and Harmon 2012). Бо вуҷуди ин, ҳамоҳангсозии меҳварҳои экологӣ (ки бо контексти биотикӣ тағир намеёбанд) ва меҳварҳои захиравӣ (ки инҳо) дар чаҳорчӯбаи ягона мушкил боқӣ мемонанд. Маълум нест, ки мафҳумҳои геометрӣ ё эҳтимолӣ бояд ба чароғҳои амалӣ, ки аз рӯи натиҷаҳои мутақобилаи намудҳо муайян карда мешаванд, харита шаванд. Зарурати возеҳтар ба моделҳои чароғдонест, ки ба раванд асос ёфтааст.

Экологияи функсионалӣ ва ҷомеа

Истифодаи дигари барҷастаи чароғҳои бунёдии геометрӣ дар асоси гиперҳаҷм барои ҳамзистии намудҳо ва маҷлиси ҷомеа буд. MacArthur and Levins (1967) пешрав модели бонуфуз барои маҷлиси ҷомеа дар асоси принсипи истиснои рақобат (Gause). Модели онҳо пешгӯии шабоҳати маҳдудро фароҳам овард, ки дар он намудҳо бо чароғҳои бунёдӣ, ки ба ҳам хеле наздик буданд, наметавонанд якҷоя зиндагӣ кунанд. Натиҷаи асосии ин модел ин буд, ки идеяи геометрии «бастабандии чароғдон» -и намудҳо ҳамчун равиши консептуалӣ барои фаҳмидани маҳдудияти ҳамзистии намудҳо ва сарвати онҳо (May and Arthur 1972, Rappoldt and Hogeweg 1980, Abrams 1983). Ин дар навбати худ як маҷмӯаи баҳсбарангези корҳоро дар бораи аҳамияти рақобат ва маҳдуд кардани шабоҳат дар сохтори маҷмӯаҳои намудҳо илҳом бахшид (Даймонд 1975, Коннор ва Симберлофф 1979, Даймонд ва Гилпин 1982). Ин кор инчунин дар озмоишҳои гуногун бо истифода аз ҷойивазкунии аломатҳо ҳамчун прокси барои фарқияти чароғдонҳо натиҷа дод (Stubbs and Bastow Wilson 2004, Huntley et al. 2008, Cornwell and Ackerly 2009, et al. 2012).

Дар экологияи функсионалӣ, хислатҳо аксар вақт прокси барои меҳварҳои чароғдонҳо гирифта мешаванд (Kraft et al. 2008, Swenson et al. 2012, Lamanna et al. 2014) ва барои ҳисоб кардани тақсимот ва гиперволумҳое, ки хосиятҳои омории онҳо барои хулосабарории равандҳои ҷамъомади ҷомеа истифода мешаванд, истифода мешаванд. Дар ин замина, гиперҳаҷмҳои хислатҳои миқёси ҷамоатӣ, ки ба таври возеҳ печонида шудаанд ё андозаи калон доранд, барои нишон додани равандҳои рақобатие, ки намудҳоро дар фазои аломатӣ / чароғҳо иваз мекунанд (Weiher and Keddy 1995, Weiher et al. 1998, Kraft et al. 2007) , Ламанна ва дигарон 2014). Гиперволумҳои хусусияти функсионалӣ инчунин барои пешгӯӣ ва тавзеҳ додани ҳамлаҳои намудҳо тавассути мафҳумҳои чароғдонаҳои холӣ (Herbold and Moyle 1986, Moles et al. 2008, Van Kleunen et al. 2010) бо фарзияи он, ки намудҳое, ки гиперволумҳои бештар шабеҳ доранд, эҳтимоли зиёд доранд таҷрибаи рақобат бо намудҳои истиқоматӣ (Weiher et al. 1998, Swenson and Enquist 2009). Ин дурнамо ҳама интиқоди густурдаеро гирифтанд, зеро иртиботи заиф ё умуман санҷиданашуда байни хислатҳо ва фарқияти чароғдонӣ ва фазои хислатҳо ва фазои чароғдонӣ (Kunstler et al. 2012, Kraft et al. 2015, DAndrea and Ostling 2016, Shipley et al. 2016). Инчунин дар бораи равандҳои сершумори васлкунӣ, ки метавонанд як шакли филогенетикӣ ё хислатро ба вуҷуд оранд, бешубҳа вуҷуд дорад. Дар муддати тӯлонӣ фикр мекарданд, ки фарқиятҳо байни намудҳо ба ҳамзистӣ мусоидат мекунанд ва таъсири рақобатро коҳиш медиҳанд. Ҳоло маълум аст, ки баръакс аксар вақт дуруст аст, ки баъзе фарқиятҳо дар байни намудҳо метавонанд рақобатро қавӣ ва ҳамзистиро душвор созанд (Mayfield and Levine 2010). Назарияи ҳамзистӣ, ки ба консепсияҳои чароғдонаҳои гиперҳаҷм такя намекунад (Chesson 2000, Letten et al. 2017) метавонад дар ниҳоят муваффақтар бошад.

Бо вуҷуди ин, мафҳумҳои гиперҳаҷми геометрӣ истифодаи васеъро дар экологияи функсионалӣ барои барномаҳои пеш аз ҳама тавсифӣ диданд. Бисёре аз ҳавасмандии ин кор дар таҳқиқи ҳудудҳои ғании намудҳо ва ғояи он, ки намудҳо бояд то як дараҷа аз ҷиҳати функсионалӣ барои ҳамзистӣ фарқ кунанд (Hutchinson 1959) решаҳои худро дар ҷустуҷӯи гиперҳаҷми Ҳатчинсон доранд. Меҳварҳо аксар вақт барои муаррифии меҳварҳои стратегия барои таксонҳои манфиатдор интихоб мешаванд (McGill et al. 2006, Westoby and Wright 2006), масалан. мубодилаи зуд-суст, ки барои растаниҳо пешниҳод шудааст (Grime 1977, Westoby 1998). Пас аз таҳияи ибтидоии шохиси гуногунии функсионалии, ки ба меҳварҳои як хислат татбиқ мешаванд (Mason et al. 2005, Lepš et al. 2006), равишҳои гиперҳаҷм барои васеъ кардани ин консепсияҳо ба андозаҳои гуногун пешрав шуданд (Villéger et al. 2008, Mouchet et al. 2010). , Кармона ва дигарон 2016a). Чунин гиперволумҳо дар асоси хислатҳо барои тавсифи биогеографӣ (Swenson et al. 2012, Lamanna et al. 2014, Šímová et al. 2015), оташ (Pausas and Verdú 2008), сутуни (Loranger et al. 2016) ва замин истифода шудаанд. истифода (Laliberte et al. 2010) градиентҳо дар гуногунии функсионалӣ. Онҳо инчунин барои ҷамъбаст кардани ишғол ва такрори ҷойҳои стратегияи экологӣ истифода шудаанд, масалан. барои фенотипҳои растанӣ (Díaz et al. 2016) ва барои хонасозӣ (Milla et al. 2015) ва тавсифи тақсимоти хислатҳо барои моделҳои динамикии растаниҳои ҷаҳонӣ (ван Bodegom et al. 2014).

Барномаҳои эволютсионӣ

Алоҳида, мафҳуми гиперҳаҷми геометрӣ ҳамчун асбоб барои ҳалли саволҳои эволютсионӣ ва филогенетикӣ истифода шудааст. Мафҳумҳои чароғдонест, ки ба гиперҳаҷм асос ёфтаанд, инчунин ба барномаҳо дар экологияи ҷомеаи филогенетикӣ тарҷума карда шуданд. Дар ин замина, зери фарзияи минбаъдаи консерватизми чароғҳои филогенетикӣ (Wiens and Graham 2005), намудҳои бештари алоқаманд бояд аз нигоҳи чароғҳои асосӣ ва хусусиятҳои функсионалӣ гиперҳаҷмҳои бештар шабеҳ ё ба ҳам зич печонидашуда дошта бошанд ва аз ин рӯ эҳтимоли кам ба вуҷуд омадани онҳо, агар рақобат омили асосии сохторбандии ҷомеаҳо мебошад (Webb et al. 2002). Аммо, дар амал, фарқиятҳои байни намудҳо дар робита бо нишонаҳо, аломатҳо ва филогения аксар вақт ба ҳамон шаклҳо пайравӣ намекунанд (Mason and Pavoine 2013).

Ба ҳамин монанд, мафҳумҳои гиперҳаҷм барои тавсифи морфосилаҳои фенотипӣ истифода шудаанд (Raup and Michelson 1965, Warheit et al., Wainwright et al. 2004, Stayton 2005). Он гоҳ онҳо инчунин барои муқоисаи эволютсияи фенотипӣ дар дохили ва дар саросари кладҳо истифода шуданд (Gould 1991, Shen et al. 2008, Díaz et al. 2016). Консепсияи манзараи фитнесс, ки аз рӯи басомадҳои сершумори аллелҳо ё меҳварҳои фенотипӣ муайян карда шудааст, дар ҳоле ки мустақилона таҳия шудааст (Райт 1932), ба таври возеҳ ба консепсияи гиперҳаҷм шабоҳат дорад, зеро он функсияи ғайриманфиро муайян мекунад ч(x) бо тафсири геометрӣ, вале бо арзишҳои мувофиқ ба мувофиқат, на эҳтимолият. Консепсияҳои Ҳутчинсон инчунин ба таври ғайримустақим як маҷмӯи корҳоро оид ба эволютсияи фенотипӣ дар манзараҳои фитнесси баландҳаҷм, ки эҳтимолан дорои хусусиятҳои геометрии гиперҳаҷм ба монанди сӯрохиҳо мебошанд, илҳом бахшиданд (Gavrilets 1997, Laughlin and Messier 2015). Бо вуҷуди ин, робитаи байни гиперҳаҷмҳои Ҳутчинсонӣ ва манзараҳои фитнес ҳанӯз ба таври пурра омӯхта нашудааст.

Барномаҳои дигар

Гиперҳаҷмҳо инчунин дар палеоэкология ва илми тағирёбии иқлим кор мекунанд. Нишонҳои амалӣшудаи намудҳо бо мавҷудияти шароити иқлим дар ҳар лаҳза маҳдуданд. Бо тағирёбии иқлим, шароити мавҷуда барои ҳаёт низ тағйир меёбад, ки ба таври муассир ба «буридани» кунҷҳои гиперҳаҷмҳои чароғдондаи амалӣ оварда мерасонад (Austin et al. 1990). Ин дурнамо боиси як қатор моделҳои гиперҳаҷми эҳтимолӣ ва геометрӣ барои фаҳмидани тағирёбии чароғдонест, ки дар посух ба тағирёбии иқлим (Ҷексон ва Оверпек 2000) ё ҳамла ба маконҳои нав (Broennimann et al. 2007, Tingley et al. 2014) оварда шудааст.

Охирин, мафҳумҳои гиперҳаҷми геометрӣ низ ба наздикӣ барои фаҳмидани суботи ҳолати экосистема / ҷомеа истифода шуданд (Barros et al. 2016). Дар ин чаҳорчӯба системаро метавон аз рӯи тағирёбандаҳои сершумори давлатӣ муайян кард (масалан, фаровонии намудҳои гуногун дар ҷомеа, ё воситаҳои вазншудаи арзишҳои хислатҳои гуногун) ва тағирёбии ин тағирёбандаҳои ҳолатиро бо мурури замон метавон миқдоран муайян кард. Тағйирёбии муваққатӣ дар ин тағирёбандаҳои ҳолатиро барои муайян кардани гиперҳаҷм истифода бурдан мумкин аст ва бо мафҳумҳои суботи экосистема зич алоқаманд аст (Beisner et al. 2003), ки дар он ҳаҷмҳои хурдтар системаҳои устувортарро намояндагӣ мекунанд ва тағирот дар ин ҳаҷмҳо гузаришро ба ҳолати алтернативӣ нишон медиҳанд.

Мушкилоти ҷорӣ

Бо вуҷуди он ки консепсияи Ҳутчинсон беш аз ним аср пеш таҳия шуда буд, бисёре аз ин барномаҳо танҳо дар даҳсолаи охир таҳия шудаанд. Қисме аз ин эҳтимол ба тағирёбии афкор дар бораи фоиданокии консепсия барои моделсозии амалӣ ё бунёдии чароғдонист (Holt 2009, McInerny and Etienne 2012), ки дар навбати худ дастгирии дигар барномаҳои консепсияро ташаккул додааст. Аммо баҳодиҳии омории функсияҳои гиперҳаҷм аз додаҳо захираҳои ҳисобкуниро талаб мекунад, ки шояд то ба наздикӣ дастрас набуданд ва таваҷҷӯҳи қаблиро ба барномаҳо маҳдуд мекунад. Илова бар ин, танҳо ташаббусҳои информатика имкон доданд, ки ҷамъоварӣ ва мубодилаи маҷмӯаҳои бузурги додаҳои зарурӣ барои ҳисоб кардани хислат (Jones et al. 2009, Kattge et al. 2011) ё niche (Soberón and Peterson 2004, Enquist et al.) hypervolumes, ҳарчанд маҳдудиятҳои маълумот махсусан барои меҳварҳои захиравӣ муҳим боқӣ мемонанд (Миллер ва дигарон 2005). Дар натиҷа, таваҷҷӯҳ ба гиперҳаҷмҳо ва татбиқи консепсия босуръат меафзояд. Мо дар Ҷадвали 1 баъзе тадқиқотҳои калидии охиринро дар самтҳои тадқиқотӣ ҷамъбаст карда, фарқияти саволҳои асосии тадқиқот, таърифҳои меҳвар ва миқёси татбиқро нишон медиҳем.

Амалиётҳои математикӣ бо истифодаи гиперҳаҷмҳо

Геометрияи умумӣ ва сарҳадҳо (маҳдудиятҳо/маҳдудиятҳо). ч(х)-ро бо истифода аз метрикаи геометрӣ муайян кардан мумкин аст (расми 1С, D). Масалан, дарозии гиперҳаҷмро тавассути таносуби дарозтарини тири асосии он ба кӯтоҳтарин тири асосӣ ва паймон будани онро тавассути таносуби ҳаҷм ба ҳаҷми ҳадди ақалли корпуси барҷаста, ки гиперҳаҷмро иҳота кардааст, муайян кардан мумкин аст. Чунин нишондиҳандаҳо метавонанд дар бораи маҳдудиятҳо дар равандҳои тавлидкунандаи гиперҳаҷм, масалан. маҳдудиятҳои рушд дар нақшаҳои бадан дар фазоҳо, қувваи филтрҳои муҳити зист дар чароғҳои иқлим, камшавии захираҳо барои изоклинҳои афзоиши холиси сифр ё интихоби мутақобила дар ҷойҳои функсионалӣ.

Ҳаҷмро тавассути дарёфти майдони бо контурҳои иҳоташуда чен кардан мумкин аст ч(х) (расми 1F). Ин амалиёт имкон медиҳад, ки андоза ва паҳнои чароғҳо барои меҳварҳои чароғҳо ё сарвати функсионалии меҳварҳои аломатҳо баҳо дода шаванд.

Бархӯрдиро байни ду гиперҳаҷм чен кардан мумкин аст h1(х) ва h2(х) тавассути муайян кардани функсия г(ч1(х), ч2(х)), ки инчунин таърифи функсияи гиперҳаҷмро қонеъ мекунад (масалан, г(ч1(х), ч2(х)) = ч1(х) × ч2(х)) (расми 1Г). Илова бар ин, дар асоси таносуби ҳаҷм як қатор нишондиҳандаҳои шабоҳати симметрӣ ё асимметриро ҳисоб кардан мумкин аст, масалан. Jaccard, Sørensen, индексҳои фраксияи беназир (Blonder et al. 2014), шохиси такрорӣ (Junker et al. 2016)) ё барои чароғҳо, тақсимоти намудҳои ҷуғрофӣ аз нав намуна (Broennimann et al. 2012, Godsoe and Case 2015). Ин такрорҳо метавонанд барои таҳқиқоти такрории чароғдонагӣ ва консерватизми чароғдонаҳои филогенетикӣ муфид бошанд ва метавонанд барои гиперҳаҷмҳои миқёси ҷомеа барои ҳисоб кардани тағирот дар фаровонии намудҳо вазн карда шаванд (Colwell and Fuentes 1975, Carmona et al. 2016a, Blonder et al. 2017).

сӯрохиҳои геометрӣ дар ч(х) муайян кардан мумкин аст (расми 1Н). Ин сӯрохиҳо ҳамчун минтақаҳо дар дохили он муайян карда мешаванд X ки арзишҳои паст/сифр доранд ч(х) ва комбинатсияҳои амалӣнашудаи меҳварҳоро ифода мекунанд. Дар фазоҳои функсионалӣ онҳо метавонанд як қатор равандҳои биологиро нишон диҳанд, масалан. стратегияҳои мамнӯъ ё имкониятҳои ҳамла дар фазои функсионалӣ, ки имкон медиҳад, ки оё намудҳои истилогар ба намудҳои резидент монанданд. Барои нишҳои амалӣ, онҳо метавонанд муайян кунанд, ки оё шароити нави иқлим метавонад барои як намуд мувофиқ бошад ё таъсири мутақобилаи биотикӣ, маҳдудияти парокандагӣ ё мавҷудияти иқлимро таъкид кунад. Барои манзараҳои фитнес, онҳо метавонанд водиҳои фитнесси пастро нишон диҳанд (Gavrilets 1997). Мафҳумҳои атрофи сӯрохиҳо танҳо ба наздикӣ таҳия шудаанд (Blonder 2016) ва ҳанӯз маълум нест, ки оё сӯрохиҳо дар гиперҳаҷмҳои эмпирикӣ барои ҳама гуна комбинатсияи меҳвар ё миқёс пайдо мешаванд.

Арзиши ч(х)-ро дар як нуқтаи додаи гиперфазо ҳисоб кардан мумкин аст (расми 1Н). Барои татбиқи чароғҳои амалӣ, ин равандест, ки проексияи ҷуғрофӣ дар бисёре аз моделҳои тақсимоти намудҳои мутақобила (Петерсон ва дигарон) аст (расми 1I). Дар ин равиш, маҷмӯи нуқтаҳои ҷуғрофӣ дар як фазои экологии Евклидӣ бо истифода аз қабатҳои географии мувофиқ ба тағирёбандаҳои гуногун табдил дода мешаванд. Функсияи гиперҳаҷм ч(x) аз рӯи мавҷудият ва эҳтимол набудани намудҳо дар ин фазо ҳисоб карда мешавад. Пас аз он харитаҳои мувофиқ бо роҳи проексия кардани пикселҳои ҷуғрофии дискретӣ дар минтақаи хариташуда ба истифодаи қабатҳои географӣ ва истифодаи онҳо барои ҳисоб кардани арзишҳои ч(х). Пас аз он ин арзишҳоро метавон ҳамчун мувофиқат ё эҳтимолияти мавҷудият вобаста ба маълумоте, ки барои калибровкаи модел истифода мешавад, тафсир кард ва эътироф кард, ки омилҳои ғайричашмдошт метавонанд минбаъд паҳншавии воқеии намудҳоро маҳдуд кунанд (Guisan and Zimmermann 2000, Godsoe 2010) ва ин эҳтимолият метавонад ба тағирёбандаҳои ченнашуда бо сабаби ғарази интихобкунӣ шарт карда шавад (Соберон ва Накамура 2009).

Барои барномаҳои функсионалӣ, тахминҳои ч(х) дар заминаи эҳтимолият низ барои фаҳмидани шаклҳои гуногунии функсионалӣ муфид аст (Carmona et al. 2016a). Муайян кардани арзишҳои ч(х) дар саросари гиперфазо X метавонад барои арзёбии ченакҳои яксонии функсионалӣ, парокандагӣ ва зиёдатӣ мавҷуд бошад (Villéger et al. 2008, Mouillot et al. 2014, Ricotta et al. 2016).

Фарзияҳои математикии равишҳои гиперҳаҷм

Маҷмӯи умумии пиндоштҳои бунёдии марбут ба таърифи гиперҳаҷм вуҷуд доранд, ки аз математика ба вуҷуд меоянд, новобаста аз шахсияти меҳварҳо ё миқёси системаи баррасишаванда. Ин фарзияҳо маҳдудиятҳои консептуалиро нишон медиҳанд, ки барои муайян кардани аҳамият ва татбиқи гиперҳаҷмҳо барои ҳар як саволи мушаххас муҳиманд.

Гиперҳаҷм тахмин мекунад, ки н меҳварҳое, ки системаро муайян мекунанд, собитанд: барои муқоисаи гиперҳаҷмҳо, ҳар кадоми онҳо бояд як адад ва шахсияти меҳварҳоро дошта бошанд, аз ҳамин сабаб ҳаҷми мураббаъ ва куб муқоисашаванда нестанд ва воҳиди вақт ва воҳиди дарозӣ ҳам нестанд. Таъриф бояд дар тамоми воҳидҳои манфиатдор эътибор дошта бошад, масалан. ҷойҳои гуногуни фазоӣ, нуқтаҳои гуногуни вақт, намудҳои гуногун. Аммо меҳварҳое, ки чароғҳои як намудро муайян мекунанд, барои намуди дигар ва инчунин барои хислатҳое, ки барои тавсифи гуногунии функсионалии ин ё он ҷомеа истифода мешаванд, метавонанд тавсифи хуб набошанд. Дар ҳоле ки дар баъзе мавридҳо ин мушкилотро метавон тавассути илова кардани меҳварҳои бештар ҳал кард, дар дигар мавридҳо имконнопазир аст. Масалан, ноқилияти барқии хок метавонад барои ҳама намудҳои растаниҳо як меҳвари хос бошад, аммо ҳангоми истифодаи ҳама намуди паррандагон номувофиқ аст. Агар шахсияти меҳварҳо аз контексти биотикии система вобаста бошад, ин мушкилот боз ҳам камтар ҳалшаванда мешавад, масалан. агар ҳарорат як меҳвари чароғдонест барои як намуди ҳайвонот дар зичии баланди популятсия, аммо на дар зичии паст (Холт 2009). Дар ин мавридҳо тасаввуроти геометрии гиперҳаҷм метавонад камтар фоидаовар бошад.

Меҳварҳои гиперҳаҷм бояд аз тағирёбандаҳои доимӣ иборат бошанд. Ин барои кор кардан дар доираи таърифи гиперфазои Евклидӣ ва қобилияти ҳисоб кардани такрори такрорӣ ва интегралҳои ҳаҷм зарур аст. Дар ҳоле ки омилҳои фармоиширо тавассути нишон додани онҳо ҳамчун рамзҳои бутун истифода бурдан мумкин аст (масалан, “ҳарорати паст/миёна/баланд” 1,2,3 мешавад), дохил кардани онҳо тавсия дода намешавад ва таърифи дақиқи андозаи гиперҳаҷмро душвор месозад. Одатан, дар ин ҳолатҳо, омилҳои фармоишӣ ба таври доимӣ тавассути табдилдиҳии Gower таъин карда мешаванд (Gower 1971). Интихобан мумкин аст, ки ба сохтани мафҳуми ҳаҷми ҳамчун ишғоли касрӣ ҳар як сатҳи омил (Whittaker et al. 2014). Новобаста аз он, консепсияи гиперҳаҷм наметавонад бо омилҳои номураттаб истифода шавад, масалан. ('сайти A/B/C'), ки дар он масофаҳои байни арзишҳо хуб муайян карда нашудаанд.

Гиперҳаҷм инчунин тахмин мекунад, ки ҳама меҳварҳо ба масофаҳо ва ҳаҷмҳои Евклидӣ мустақилона ва баробар саҳм мегузоранд. Ин инчунин маънои онро дорад, ки ҳатто агар як меҳвар ба тағирёбандаи самаранокии биологӣ бештар саҳм гузорад (масалан, ҷараёни экосистема ё мутобиқати организм), ба он дар гиперҳаҷм вазни баробар дода мешавад. Ин масъаларо тавассути миқёси арзишҳо дар меҳварҳои инфиродӣ қисман бартараф кардан мумкин аст.

Гиперҳаҷм инчунин бояд меҳварҳои дорои воҳидҳои муқоисашаванда дошта бошад, зеро масофаҳо ва ҳаҷмҳо ҷамъбастро талаб мекунанд ва ҷамъбаст метавонад танҳо дар тағирёбандаҳои дорои як воҳидҳо идома ёбад. Одатан меҳварҳои бо воҳидҳои лог-табдил ё з- пеш аз истифода дар таҳлил ба координатҳои бе воҳид табдил дода шуд, то ҳаҷмҳо ё такрори такрорӣ муайян карда шаванд (Lamanna et al. 2014, Carmona et al. 2016b). Табдилдиҳии лог ба маҷмӯи додаҳои нав интиқол дода мешавад, дар ҳоле ки табдили z аз маълумот вобаста аст. Новобаста аз он, дар моделҳои тақсимоти намудҳо, ки моделҳои гиперҳаҷм барои хосиятҳои худ тафтиш карда намешаванд, балки ба ҷои он барои пешгӯии мавҷудияти намудҳо дар манзараҳои ҷуғрофӣ истифода мешаванд, тавсифи ҳаҷмҳо ё масофаҳо масъалаи муҳим нест ва тағирёбандаҳоро бо воҳидҳои гуногун бо воҳидҳои онҳо баррасӣ кардан мумкин аст. ба таври возеҳ ҳамчун беандоза ҳисобида мешавад.

Маҳдудиятҳои консептуалии гиперҳаҷмҳо

A central issue is whether a static geometrical model is sufficient to describe the system of interest. For realized niche hypervolumes, this issue translates to a question of whether intraspecific or interspecific density dependence is important. Such biotic context dependence would mean the hypervolume would change depending on the system's population dynamics in ways not described by adding additional axes to the hypervolume, e.g. if different life stages respond differently to density (Holt 2009 ). For functional hypervolumes, the same issue holds: when axes identity or number is context-dependent, a geometrical model becomes insufficient. These issues suggest that concepts should be revised to consider the effect of species on their environment in addition to their responses or traits in their environment (Chase and Leibold , DAndrea and Ostling 2016). More strongly, this perspective suggests that any dynamical questions involving hypervolumes, e.g. coexistence, invasion, or competition, may require more sophisticated models that fundamentally cannot be addressed with hypervolumes. For example, the growing body of research on demographic models based on niches, traits, and species interactions (reviewed by Soberón 2010 , Zurell et al. 2016 , Anderson 2017 ) suggests that such extensions will be important.

When hypervolumes are used to quantify functional diversity, there are two tacit and often unsupported assumptions made. The first assumption is that the measured trait axes are proxies for species fitness or niche axes (DAndrea and Ostling 2016, Shipley et al. 2016 ), a link that remains little explored empirically (but see Adler et al. 2013 , Kraft et al. 2015 , Kunstler et al. 2016 ). While verbal arguments can be made that certain traits represent different tradeoffs (Westoby and Wright 2006 ), there is no reason to necessarily assume that the mapping between traits and niche axes is linear, or that the dimensionality of the measured trait space and the dimensionality of the true niche space are equivalent or even comparable. Indeed, recent process-based models have shown that fundamental niches often emerge as nonlinear functions of several measurable trait and environment variables (Hoogenboom and Connolly 2009 , Porter and Kearney 2009 ). The third assumption is that the multidimensional distance between trait variables is a proxy for niche differentiation and therefore competition. Neither of these proxy relationships are necessarily valid. Empirical studies have shown that trait differences for commonly measured functional traits are more likely to be related to fitness differences than niche differences (Kraft et al. 2015 , Funk and Wolf 2016 , Kunstler et al. 2016 ), and models have demonstrated that lower niche differentiation does not always lead to higher competition (Scheffer and van Nes 2006 ). These findings cast doubt onto the robustness of using trait axes as proxies for niche axes in phylogenetic and functional community ecology.

The statistical estimation problem

In addition to these conceptual issues, it is also useful to explore the practical issues around statistical estimation of the hypervolume function, ч(х), from data. Suppose that the investigator has an м × н matrix of data, corresponding to м observations of н variables representing unique axes. These data are either implicitly or explicitly associated with a paired м × 1 vector of biological state values. If all of the observations are positive (‘present’), then the state vector has one class and always takes value 1 if some of the observations are positive (‘present’) and others are negative (‘absent’), then the state vector has two classes and takes values 1 or 0 if the observations are quantitative (e.g. ‘low abundance’, ‘high abundance’), then the state vector has multiple or infinite classes (Fig. 2).

Comparison of hypervolume estimation methods for one-class (A–F) and two-class (G–J) data. Where models yield one-class or two-class (0–1 extremes only) values for ч(x), a single red line delineating class membership is drawn where models yield quantitative (continuous) output for h(x) , several values are drawn at different shading levels. Presence data points are shown as closed black circles. For two-class methods, absence data are shown as open gray circles. A) Range boxes enclose the data within each axis independently. B) Convex hulls find the minimum set of linear inequality constraints that enclose the data. C) Probabilistic ellipses fit a multivariate normal distribution to the data. D) Dynamic range boxes fit a range box to each quantile of the data. E) Kernel density estimates fit a probability density function to the data. F) Support-vector machines find a high-dimensional classifier for the data. G) Generalized linear models fit a linear regression surface to the data. H) Generalized additive models use a set of splines to fit a nonlinear regression surface to the data. I) Random forests simultaneously use multiple regression trees to vote on the data. J) Boosted regression trees iteratively improve the performance of regression trees by fitting new trees to the model residuals.

The statistical problem is then to find a method that can estimate ч(x) based on the observations and their state vectors. It is often assumed that the sampled data are a random sample of a true distribution over the hyperspace X, i.e. independent and identically distributed, though this may not always be realistic because of sampling bias and coverage (Soberón and Nakamura 2009 ). For geometrical models without conceptual interpretations as probability distributions (e.g. range box models), sampling processes have rarely been considered (Junker et al. 2016 ) and are discussed further below.

The properties of the state vector determine the types of methods that are available to estimate ч(x). If the state vector is one-class, then methods must predict presence and absence with knowledge only of presences. This can lead to large biases in probabilistic models, and/or inadvertent conditioning of probability distributions on certain sets of conditions, e.g. available environments or species presence (Soberón and Nakamura 2009 ). Alternatively, if the state vector is two-class or quantitative, then the model must predict values of ч(x) directly from observed values of ч(x). Two-class and quantitative methods tend to be more accurate, because they are given more complete input data. However two-class and quantitative data is not readily obtainable in all contexts: for example, in measurements of functional diversity, it is unclear which trait values should be considered truly absent from a community when the trait values measured to be present are surely only a limited sample of a true distribution. Additionally, two-class methods focused on discriminating classes rather than estimating boundaries may suffer from biases in niche modeling due to the structure of absence data (Drake and Beier 2014 , Maher et al. 2014 ).

Historically, functional hypervolumes have been estimated with one-class methods, while realized niches have been estimated with one-class, two-class, and quantitative methods. Recognizing the common underlying statistical problem may be useful for synthesizing or transferring hypervolume estimation methods across disciplines. For example, one solution that has been used for realized niche data but not trait data is to simulate absence data by drawing at random from a background distribution, e.g. all the available environmental conditions. A similar approach could potentially be used for trait data in order to use two-class and quantitative methods where one-class methods have previously been used.

Choosing an appropriate statistical method depends on the goals of the investigator and the limits of the available data. A comparison of leading methods is provided in the Supplementary material Appendix 1 Text A1, Table A1. Detailed information on currently available software packages is provided in Supplementary material Appendix 1 Table A2. To assist with choice of method for hypervolume estimation, Supplementary material Appendix 1 Fig. A1 also provides a decision support flowchart.

The structure of the available data will restrict the choice of method. The most critical question is whether there is sufficient data available to estimate a geometrical shape in the proposed dimensionality space. If not, none of the hypervolume methods should be used. If there is, then the investigator must choose to use either two-class or one-class methods depending on the structure of the data. Then the investigator should identify any additional assumptions about the structure of the data. For example, if it is assumed that the data represent a fundamental niche defined by simple independent limits on each axis, then fitting a range box model may be appropriate alternatively if it is assumed that the data represent a realized functional space with complex shape, then fitting a kernel density estimate may be appropriate. This choice is beyond determination by any quantitative statistical comparison and must be determined by the investigator.

Data properties may further guide the investigator's method choice. Some methods are robust to outlying points, while others are not. If such outlying points should be given high leverage (e.g. real and extreme observations of a species’ realized niche that indicate physiological tolerances) then methods that are not robust to outliers should be used alternatively, if outlying points indicate measurement error (e.g. measurements of body size that are unrealistically high but recorded in a dataset), then methods that are robust to outliers should be used instead. Additionally, the occurrence of data with missing values can also guide choices. Most methods require complete data cases in order to locate points in the н-dimensional space. However some methods that do not include interactions between variables (e.g. range boxes) are capable of working with incomplete cases. This is typically less of a concern with realized niche data that are obtained from complete GIS layers, but is potentially relevant to functional traits that are obtained from databases with sparse coverage.

There are sample size challenges that come from trying to estimate a hypervolume from empirical data. The estimation problem easiest is for methods that allow description of relevant statistics (e.g. size, overlap) without directly delineating a geometrical shape (Junker et al. 2016 ). It is also simple for methods that do delineate a geometrical shape but assume additionally that the data has a certain shape or are drawn from a certain distribution. For example, estimation is also simple when it is assumed that data are drawn from a multivariate normal distribution and have no holes (Qiao et al. 2017 ), or that there are no or few interactions between hypervolume axes, e.g. range boxes or generalized linear models (Busby 1991 , Leathwick et al. 2006 ). In these cases, it becomes possible to work with low sample sizes, but at the tradeoff that the resulting hypervolumes may reflect more about the modeling approach than the data.

In methods that allow for more flexible delineation of shapes, much larger samples are required. As dimensionality increases, the number of possible shapes grows very rapidly, and so do the data required to constrain them (Blonder et al. 2014 , 2017 ). When sufficient data are not available, options include making a stronger set of assumptions and using a simpler method, reducing the dimensionality of the analysis, or obtaining more data. In general, data with high dimensionality but low numbers of observations (e.g. gene expression data) will not be able to apply hypervolume concepts and should be handled with other approaches, while data with lower dimensionality and many observations may be able to use hypervolume concepts.

Some methods are invariant to certain data transformations. If such transformations represent uncontrollable or unwanted effects, then invariance is useful alternatively if such transformations represent differences in biological interpretation, then invariance is not useful. Some methods (e.g. dynamic range box, support vector machine) are invariant to linear shift and scale transformations, because data are rescaled to a unit interval before analysis. Some (e.g. kernel density estimation, support vector machine, PCA, Bayesian ellipse, etc.) are invariant to rotational transformation (i.e. correlations between axes, or equivalently choice of different coordination systems). Some of the methods, such as random forests and range bagging, are invariant to general monotone transformations, e.g. logarithmic transformation. However for most other algorithms, such transforms can yield different hypervolumes after back-transformation. For example, convex hulls and kernel density estimates are not necessarily preserved by data transformation.

Most extant methods can use sampled data to calculate specific statistics of interest, but do not provide information on the accuracy of these estimates. Accomplishing the latter goal would not only require the formulation of a feasible statistical and probabilistic model, but also careful thought about whether the sampled data actually mimic the underlying population values in an unbiased, representative, and from a sampling point of view, probabilistically quantifiable manner. This would help to avoid the danger of mistaking estimates calculated from sampled values as ‘true’ measures of size, overlap, etc. By assuming a sampling model (e.g. independent and identically distributed), it is possible to compare performance among hypervolume methods using a range of statistical approaches. These approaches either describe the quality of the model fit to the input data, or describe the predictive ability of the method on a subset of the input data, via cross-validation, or on new test data.

For some types of models it is possible to estimate a likelihood function, then use a maximum likelihood estimate (MLE) to find a best set of model parameters. Likelihood functions can also be compared to select among modeling approaches, potentially with a penalty term for model complexity (e.g. via Akaike information criterion). However this approach is based entirely on a fit to the input data and does not necessarily provide guidance on predictive ability. Additionally, some of the surveyed modeling approaches do not lend themselves to maximum likelihood analysis, e.g. range boxes, kernel density estimates, support vector machines, or convex hulls. Some of these models have no parameters, so a likelihood cannot be defined. In other cases, the MLE is not helpful. For example a kernel density estimate has one parameter – a bandwidth, which controls the padding around each data point. The MLE will always select a bandwidth of zero (Shalizi ) in order to yield a model most consistent with the data, but this provides no utility for predicting values of ч for new data.

Cross-validation approaches provide more insight into model fit and predictive ability (Caruana and Niculescu-Mizil ). In these approaches the model is used to predict class membership for a new test dataset, with results summarized into a confusion matrix (number of true and false positives and negative predictions) or a divergence metric, e.g. relative entropy (Shalizi ). Several of these matrices can be constructed as model parameters are varied and transformed into a receiver-operator characteristic (ROC) curve. This confusion matrix can be used then to construct Type I/II error rates, sensitivities, specificities, and other metrics of performance. Importantly, the cross-validation can occur either on different folds of data resampled from the calibration or on wholly novel test data (Bahn and McGill 2013 ). It is also possible to use these cross-validation approaches to compare other summary statistics of hypervolumes, e.g. volume and overlap, to an a-priori expectation (Blonder 2016 ). For some methods, model performance has been assessed via these approaches using simulated input data with known statistical properties (Qiao et al. 2016 ). Among two-class methods, generalized linear model and boosted regression tree approaches tend to have better performance on simple datasets, while among one-class methods, convex hull and range box methods tend to have better performance on simple datasets, while kernel density estimates have better performance on complex datasets (Qiao et al. 2017 ).

Challenges and opportunities

The range of research topics across hypervolume scales and axis types and still remain largely unresolved in general cases (Table 1). Moreover, this discussion of concepts and estimation methods has highlighted several limitations and possible synthesis areas that could be readily addressed through further research (Table 2).

• How do hypervolumes change through time in response to different factors at different scales?
• What biological processes can be inferred from hypervolume geometry?
• How can mechanistic models predict hypervolume boundaries at different biological scales and axis types?
• What shapes and dimensionalities do hypervolumes have for different applications?
• When are static hypervolume concepts insufficient to address biological questions?
• Which descriptive and inferential methods are best for estimating hypervolumes?

Hutchinson ( 1957 ) originally noted that the hypervolume ‘will exist whatever the shape of its sides’ and discussed only a small number of the issues explored here. Carefully assessing these geometrical considerations will be critical in determining whether hypervolumes are a useful description for a given system of interest. It may be that the hypervolume concept should not be used in some research areas because of data or conceptual limitations – for example, in cases where Euclidean volumes and distances are not well defined or comparable, where data dimensionality is too high relative to the number of data points, or where multidimensional overlap metrics do not adequately capture the underlying processes in a system (Holt 1987 ).

Additionally, there are useful parallels between the uses of hypervolumes in modeling niches, functional diversity, fitness landscapes, and morphospaces. Understanding these commonalities and shared intellectual heritage can be useful for synthesizing ideas and methods. However in some cases these parallels have been incorrectly considered as equivalences. This issue is especially prevalent when using functional trait hypervolumes for understanding niche-based processes, when little is known about how traits and niches are actually related. In general, this suggests a need for more careful thinking about the implications of using hypervolumes and accepting their assumptions for any given analysis.

The methods described in Supplementary material Appendix 1 Table A1 have not all been compared with each other on real or simulated data, so their relative performance remains unknown (but see Elith et al. 2006 , Qiao et al. 2015 for some methods). Indeed, most studies, especially in functional diversity applications, have tended to choose a single method without exploring its statistical properties or considering alternatives. There are at present no software packages available to permit statistical comparison of all these methods, especially most of the one-class methods, although some tools exist for a restricted set of methods (Thuiller et al. 2009 , Naimi and Araújo 2016 ). In general it is unknown which types of questions and data are best suited for each modeling approach, resulting in extensive ongoing discussion (Blonder et al. 2016 , 2017 , Carmona et al. 2016b , Qiao et al. 2017 ). More interaction between different research communities that rely on hypervolume concepts would be fruitful.

This performance issue underlines another fundamental knowledge gap. In general there is still not a good expectation for the dimensionality and shape complexity that would be sufficient to characterize hypervolumes in different contexts. For example, there is still active debate as to whether fundamental niches have simple shapes or not, although it is widely recognized that realized and potential niches do have complex shapes (Jackson and Overpeck 2000 ). Similarly, explorations of the dimensionality of trait space and ecological strategy spaces for different taxa have suggested that anywhere from 4 to 10 dimensions characterize many systems (Harpole and Tilman 2007 , Eklöf et al. 2013 , Laughlin 2014 ). If the dimensionality of the system of interest is at the high end of this range or even higher, then it may be difficult to apply the hypervolume concept because of data limitations. For example in a ten-dimensional trait space it may be difficult to apply a trait packing hypervolume approach when a community has only a few dozen species – too much of the space is empty for the concept of packing to be reasonable, or for it to be possible to have any insight into the shape of the multidimensional community trait distribution. Further meta-analysis to establish the properties of empirical hypervolumes would be useful.

Additionally, there is opportunity to develop better tools for statistical inference with hypervolumes. Inferential applications would include determining which of several shape models for a hypervolume is most likely, whether two hypervolumes’ overlap is significantly greater than zero, whether one hypervolume is significantly larger in volume than another, and so on. Such methods are necessary when the data used to estimate ч(x) are not complete but rather are a random sample. Probabilistic models that are based on likelihoods can be compared amongst each other, but such comparison is not possible with models that do not have a likelihood. Confidence intervals around statistics like volume and overlap are not easy to obtain from likelihood-based methods, and are presently not available at all for non-likelihood based methods, e.g. convex hulls. One approach to resolve these questions would be to use bootstrapping methods to repeatedly resample the data, providing empirical sampling distributions and thus parametric or non-parametric tests for the statistics of interest. Bootstrapping can be implemented for any method (Parkinson et al. in review, Swanson et al. 2015 ), but may not perform well for estimating extrema of distributions (Drake 2015 ).

There are also limited mechanistic models that can predict the shape of hypervolumes. For fundamental niche hypervolumes, a few recent demographic and physiological models have provided first steps (Hoogenboom and Connolly 2009 , Kearney and Porter 2009 ). Similar approaches exist for zero net growth isoclines, though parameterization of these models is difficult (Miller et al. 2005 ). The general problem of predicting boundaries under different environmental and biotic contexts remains open. For functional hypervolumes, there is still little predictive theory for e.g. community assembly or trait evolution that can predict the shape and size of trait hypervolumes, and even fewer empirical tests of theory.

The statistical methods for estimating hypervolumes are rapidly developing, with extensive progress in recent years. Nevertheless, there are still a range of opportunities and questions present for methods development. Notably, there appears to be extensive room for sharing concepts across models traditionally used for niche modeling and those used for functional diversity modeling. For example, the models used for species distributions have a robust set of evaluation metrics developed but limited tools for summarizing the shape and overlap of the underlying hypervolume, while the converse is true of models used for functional diversity.

There is a now vibrant and active discussion of conceptual and methodological issues surrounding н-dimensional hypervolumes. This discussion has extended far beyond Hutchinson's original applications for niches to a range of other research areas, underscoring the potential importance of this geometrical concept across ecology and evolutionary biology. Determining when and where hypervolumes are useful will be useful in producing more conceptually sound science.

Acknowledgments – John Drake and William Godsoe greatly improved the manuscript through their thoughtful reviews. I am grateful for comments from Robert R. Junker, Arne Bathke, Jonas Kuppler, Marc Macias Fauria, Naia Morueta Holme, Imma Oliveras, Manuela Schreyer, Carlos Perez Carmona, and Francesco de Bello. I thank Christine Lamanna, Cyrille Violle, Brian J. Enquist, Cecina Babich Morrow, Brian Maitner, Drew Kerkhoff, and Hujie Qiao for their feedback.

Маблағгузорӣ – This work was supported by the UK Natural Environment Research Council (NE/M019160/1).


Ethnicity

Because of the problems in the meaning of мусобика, many social scientists prefer the term ethnicity in speaking of people of color and others with distinctive cultural heritages. In this context, ethnicity refers to the shared social, cultural, and historical experiences, stemming from common national or regional backgrounds, that make subgroups of a population different from one another. Similarly, an ethnic group is a subgroup of a population with a set of shared social, cultural, and historical experiences with relatively distinctive beliefs, values, and behaviors and with some sense of identity of belonging to the subgroup. So conceived, the terms ethnicity ва ethnic group avoid the biological connotations of the terms мусобика ва racial group and the biological differences these terms imply. At the same time, the importance we attach to ethnicity illustrates that it, too, is in many ways a social construction, and our ethnic membership thus has important consequences for how we are treated.

The sense of identity many people gain from belonging to an ethnic group is important for reasons both good and bad. Because, as we learned in Chapter 6 “Groups and Organizations”, one of the most important functions of groups is the identity they give us, ethnic identities can give individuals a sense of belonging and a recognition of the importance of their cultural backgrounds. This sense of belonging is illustrated in Figure 10.1 “Responses to “How Close Do You Feel to Your Ethnic or Racial Group?””, which depicts the answers of General Social Survey respondents to the question, “How close do you feel to your ethnic or racial group?” More than three-fourths said they feel close or very close. The term ethnic pride captures the sense of self-worth that many people derive from their ethnic backgrounds. More generally, if group membership is important for many ways in which members of the group are socialized, ethnicity certainly plays an important role in the socialization of millions of people in the United States and elsewhere in the world today.

Figure 10.1 Responses to “How Close Do You Feel to Your Ethnic or Racial Group?”

Source: Data from General Social Survey, 2004.

A downside of ethnicity and ethnic group membership is the conflict they create among people of different ethnic groups. History and current practice indicate that it is easy to become prejudiced against people with different ethnicities from our own. Much of the rest of this chapter looks at the prejudice and discrimination operating today in the United States against people whose ethnicity is not white and European. Around the world today, ethnic conflict continues to rear its ugly head. The 1990s and 2000s were filled with “ethnic cleansing” and pitched battles among ethnic groups in Eastern Europe, Africa, and elsewhere. Our ethnic heritages shape us in many ways and fill many of us with pride, but they also are the source of much conflict, prejudice, and even hatred, as the hate crime story that began this chapter so sadly reminds us.

Роҳҳои асосӣ

  • Sociologists think race is best considered a social construction rather than a biological category.
  • “Ethnicity” and “ethnic” avoid the biological connotations of “race” and “racial.”

For Your Review

  1. List everyone you might know whose ancestry is biracial or multiracial. What do these individuals consider themselves to be?
  2. List two or three examples that indicate race is a social construction rather than a biological category.

11 Easy Questions to Learn Basic Ecology Concepts

However, this concept does not apply to species with exclusive asexual reproduction and, as a result, other definitions have been proposed. For example, “a species is a set of living organisms that evolve in a common manner, all of which are considered ancestors of the same type in relation to common descendants”.

Ҳар як саволро интихоб кунед, то онро дар FB ё Twitter мубодила кунед

Барои мубодила танҳо як саволро интихоб кунед (ё ду маротиба клик кунед). Дӯстони Facebook ва Twitter-и худро даъват кунед.

Population and Community in Biology

3. What is a population?

A population is a set of individuals of the same species found in a given place at a given time.

4. What is a community? What is the difference between the concepts of community and population?

A community is a set of populations of living organisms that live in the same region and interact with each other.

In ecology, a population is a set whose members (living in a given place at a given time) are part of the same species. A community is a set of populations of different species (living in a given place at a given time).

Ecological Niche and Habitat

5. What is the difference between an ecological niche and a habitat?

An ecological niche is a set of particular activities, resources and strategies that a species explores to survive and reproduce.

A habitat is the place where the species lives to explore its ecological niche.

In other words,the habitat can be considered the “address” of the species and the ecological niche is the “profession” of the species.

Biotic and Abiotic Factors

6. What are biotic factors?

Biotic factors are the living organisms (plants, animals and microorganisms) that are part of a given environment.

7. What are abiotic factors?

Abiotic factors are the nonliving elements that compose a given environment, such as light, temperature, minerals, water, gases, atmospheric pressure, etc. 

Definition of Ecosystem

8. What is an ecosystem?

An ecosystem is a system composed of interacting biotic and abiotic factors.

9. What is a biosphere?

A biosphere is the set of all of the ecosystems on the planet.

Autotrophic and Heterotrophic Organisms

10. What are autotrophic organisms? What are heterotrophic organisms?

Autotrophic organisms are those that can produce their own food, or rather, that produce organic material from inorganic compounds. Heterotrophic organisms are those that need to ingest organic material to nourish themselves. Therefore, heterotrophs depend on the production of the autotrophs.

11. What are the processes that autotrophic organisms use to produce organic material from inorganic substances?

Autotrophic organisms produce organic material through photosynthesis or chemosynthesis. There are photosynthetic autotrophs, such as plants, and chemosynthetic autotrophs, such as some bacteria.


10.2: Niche concept - Biology

Nurses Improving Care for Healthsystem Elders (NICHE) imparts principles and tools to stimulate changes in clinical practice to achieve patient-centered nursing care for older adults in healthcare facilities. The vision of NICHE is that all older adults, age 65 and over, receive age-friendly, exemplary nursing care.

We take the health and well-being of our patients and the member community very seriously. Like you, we are closely monitoring the effects of the Coronavirus (COVID-19) pandemic. Visit our COVID-19 Resources page and Need to Know series for important information about how to navigate hospital or nursing home stays during this time.

It's flu season! Did you know that vaccines are not merely meant to protect the recipient, but others too, particularly older adults? As we all take this opportunity to educate those around us on the benefits of this life-saving scientific advancement, we have created resources to help you Beat the Flu.


Where does niche аз ?

The first records of the word niche in English come from the early 1600s. Niche comes from French and derives from the Middle French verb nicher, meaning “to make a nest.” It ultimately derives from the Latin nīdus, meaning “nest.”

Niche was first used in English to refer to a nook in a wall where you could display a statue or something else—like a little nest for decorative objects. Eventually, it came to be used in a figurative sense to refer to the narrow place or position you can occupy to find success. Niche is perhaps most commonly used as an adjective describing such positions or interests. For example, an ice cream shop that offers niche flavors like jalapeño and lavender occupies a niche market by serving customers with niche tastes.


Wiki Didactic

1. Concept of niche in the Wikipedia Encyclopedia

In ecology, a niche is a term describing the relational position of a species or population in an ecosystem. In other words, when we speak of ecological niche, we refer to «occupation», or to the role played by certain individual within a community. It is shared by multiple species habitat. For example, the ecological niche of squirrels is the animals that live in trees and feed on nuts.
The formal concept of niche includes all biotic, abiotic factors and anthropic with which the Agency is associated. It is the relational position of a species or population. Formally, the niche has been described as a hyper-volume of critertia, where each dimension corresponds to the previously mentioned factors. Thus, the niche involves all the resources of the environment, the adaptation of the organism to study and how they relate to these two (level of adaptation, efficiency of consumption, etc.) The ecological niche allows that in a given area live many species, herbivorous, carnivorous or omnivorous, having each of them specialized in a certain plant or prey without being competition among others.
The niche influences in several ways, for example: how a population responds to the abundance of enemies and their resources (for example, growing when resources abound, and a shortage of predators, parasites and pathogens) and how that population affects those same factors (for example, by reducing the abundance of resources by way of consumption and contributing to the growth of the population to fall prey to them).
However, the use of resources is reduced given the existence of other species that use them. Hence, the niche relates to the concept of interspecific competition. I.e., the use of resources by a species, interfere with the niche of other species that use the same resource, which leads to their individual niche overlap.

2. Таърифи niche

The term niche presents several references according to employment that is you, meanwhile, the most recurrent and extended to presenting is one that says that a niche is a concavity that will be used to put something in it.
It can be, from a decorative point of view, the opening takes place in a wall either deposit a vase, a statue or any other element that holds an end of this type, either, being that specially shaped concave so that they enter and remain deposited the coffin in a cemetery.
Many family, once their loved ones die decide, instead of burying their physical underground bodies as traditionally has done, placing their remains in coffins and arrange them in mentioned concavities called niches. All the cemeteries have niche sectors.
Another use of the term, totally different from the one mentioned above, is that occurs at the behest of the Marketing. In this context he referred to as niche market to that segment of the market in which individuals present characteristics and homogeneous needs encountered by x not issue understood or fulfilled by the existing offer. Then, in addition to expressing this issue, when there is talk of niche market is being recognized the opportunity that offers the economy to carry out certain activity, whether commercial or productive, with certain chances to succeed, because as we said, the conditions of the market, it realizes the absence of response to the needs of a segment.
As consequence of this issue is that most marketers recommend who just begin with a commercial project or production focus on market niches and not extremely large markets for immediate success in them.
And on the other hand, we have the ecological niche concept, as it referred to the relationship between a species or population within the same ecosystem. Basically, it includes the role of the individual or the group deployed within a particular community This includes both biotic factors and abiotic stresses encountered in relation to the organism in question.

3. Definition of niche

A niche is a concavity which is used to place something. It may be an opening in a wall to deposit a vase, a statue or other decorative item. It also is the concavity formed to settle the coffins at a cemetery.
For example: "I have to go to renew the niche of the grandfather", "With that lifestyle, it will soon end up in a niche".
For marketing, a niche market is a market segment in which individuals have characteristics and homogeneous needs that are not being met by supply. Talk about a niche market, therefore, is to talk about an opportunity that provides economics to develop some commercial or productive activity with high chances of success in the market conditions.
A niche market, in particular, is a fraction of a segment of the market. If Internet is a segment of the market of technology, blogs and social networks, for example, are market niches.
The niche market recognizes the segmentation to a business opportunity, which arose from unmet needs. Why experts often recommend focus on market niches and not in a too-broad market to succeed, at least in the first stage of a company.
An ecological niche is, on the other hand, the relationship between a species or a population in an ecosystem. It is the function that meets the individual or group within a particular community. The ecological niche includes the biotic and abiotic factors that come in relation to the body.

4. Definition of niche

A niche in the market is a term of the marketing associated with the behavior of supply and demand. Generically, niche defines a space not understood, a gap in the system that is applied in a correspondence with a consistency that should not be interrupted. The discovery of a niche in the market is an opportunity for new products to compete, as it represents a niche online customer satisfaction. A niche is a chance for the same company or other participants in the competition to join the marketing techniques. It is a term applied frequently, because by definition customer pursues what is new, then the demand for new products and new trends in the services provided by a company will be constant.
The customer will always require a quality good prices and availability, is why that niche will get increasingly bigger as there is no production of a new product that covers it, it is imperative for marketing to keep evaluated the presence of niches in the marketing order so to focus on innovative ideas in those gaps creativity and the public consultation play an important role in the sector, because this helps to know that the consumer wants and that you can give to exceed your expectations, thus achieving a favorable loyalty.
Niches arise in various forms, the most common of them is non-conformity with the sector or the offered product, if not the like product to the consumer it will not acquire it generating an array of negative opinion in the community and as surely it will not be a single consumer to which no product like it will require the creation of a new product that meet the demand of those who do not feel at ease with availability. It is important to stress the importance of the niche as an indicator for the market necessary to determine which are more generic and complete customer requirements, this is a benefit for both the community and the company.


Competition Among Aquatic Organisms

M.J. Vanni , . M.J. Horgan , in Encyclopedia of Inland Waters , 2009

Competition and Niche

A species’ ecological niche can be defined as the range of resources and conditions allowing the species to maintain a viable population. Theoretically, if two species have the same niche, one species will exclude the other. The corollary is that the niches of coexisting species must differ. Niches of coexisting species can be similar, but not identical. Such ‘niche partitioning’ has been shown in many aquatic organisms. Niche partitioning of fish species provides examples. For instance, sunfish (family Centrarchidae) preferentially feed in a pond habitat (e.g., littoral vegetation or open water) where they gain the most energy per unit effort. Habitat preference (hence niche occupancy) depends, however, on the presence of other competitors a species may have a wide niche in absence of competitors but a narrow niche in the presence of a competitor. Furthermore, the niche of a species often varies predictably with age (size). Such ‘ontogenetic niche shifts’ often are driven by changes in food, as discussed earlier. Within a species, small individuals may have a different feeding niche than larger individuals, and feeding often is associated with habitat preference. For example, small fish may feed on zooplankton in open waters while larger fish may feed on benthic invertebrates near shore. As mentioned earlier, the strength and outcome of interspecific competition may depend on the size (age) structure of the populations. Thus, the niche dimensions of a species may depend on the presence or absence of a competing species and the size distributions of competing species. Furthermore, habitat selection also is strongly influenced by predation. In the absence of predators, small individuals may forage where the rate of food intake is optimal. In the presence of a predator, these individuals may feed where risk of predation is lower.


Examples of Niche Construction

More examples of niche construction include nesting and burrowing animals, yeast that modify themselves to attract more fruit flies and the modification of shells by hermit crabs. Even by moving around, organisms can affect the environment, in turn influencing gene flow in a population.

This is seen on a grand scale with humans, who have so altered the environment to suit their needs that it has led to worldwide consequences. This certainly can be evidenced by the transition from hunter-gatherers to agrarian cultures, which altered the landscape in order to raise food sources. In turn, humans altered animals for domestication.

Ecological niches offer rich potential knowledge for understanding how species interact with environmental variables. Ecologists can use this information to learn more about how to manage species and to conserve them, and how to plan for future development as well.