2.6 СПОСТЕРЕЖЕННЯ ТА ЕКСПЕРИМЕНТ
Екологія, як галузь пізнавальної діяльності людини, базується на загальнонаукових методологічних прийомах, які можна звести до трьох методичних підходів: спостереження, експеримент та моделювання. Всі окремі методи досліджень, часто специфічні, можна віднести до зазначених методологічних підходів.
Спостереження – спосіб пізнання об'єкту дослідження (системи), який забезпечує відсутність втручання до природного ходу подій. Таким чином, дослідник має змогу працювати з системою у її природному стані. Звичайно, на практиці певного втручання до системи не оминути (кільцювання, розстановка пасток, відбір проб тощо). Головною умовою проведення спостереження є таке обмежене втручання до системи, яке не призводить до її відчутних змін.
Зазвичай під спостереженням мають на увазі просте споглядання за об’єктом досліджування та занотовування якихось параметрів або явних змін. Проте, активні дії пізнання системи також є спостереженням. Наприклад: кільцювання птахів з метою спостереження за їх перельотами. Або, облаштування пасток для відлову мишоподібних гризунів з метою визначення чисельності їх популяції. Або, відбір зразків грунту (води) для виявлення факту та ступеню забруднення довкілля. Наведені приклади передбачають втручання до системи (угруповань птахів або гризунів, водне середовище). Але, лише тоді отримані результати будуть відображати реальність, коли під час кільцювання птахи не змінять поведінку; під час розстановки пасток дослідник не розпякає гризунів; а при відборі зразків води не відбудеться їх забруднення.
Спостереження є основною методологією пізнання надорганізмових систем (популяцій, угруповань, екосистем) через їх значний розмір та неможливість контрольованого втручання в їх функціонування.
Типовими задачами, які вирішуються в умовах польових (натурних) спостережень, є:
1. Визначення чисельності популяції, її меж, статичних та динамічних параметрів.
2. Визначення типів екосистем, їх меж, структури.
3. Визначення видового складу організмів.
4. Встановлення кількісних характеристик як елементів системи (щільність популяцій тощо) так і інтенсивності взаємозв’язків між ними (трофічних тощо).
5. Вивчення динаміки процесів (добових, сезонних, річних циклів тощо).
Перевагами спостереження є можливість пізнання системи у її незмінному вигляді та відносна простота постановки дослідження. Проте, найчастіше пасивна роль дослідника призводить до обмеженості вибору параметрів, за якими можна спостерігати. Крім того, особливо при дослідженні великих систем – біомів, біосфери, важко провести інтерпретацію причин виявлених змін. Яскравий приклад – неоднозначність трактування науковцями причин глобальних змін клімату Землі.
Експеримент – свідоме втручання до природного ходу процесів у системі з метою з’ясування функції відгуку системи на той чи інший вплив. На відміну від спостереження, експеримент передбачає контрольований вплив на систему, яка потребує пізнання. Важливою умовою такого впливу є чітке розуміння тих параметрів, на які безпосередньо діє дослідник. Інші, неконтрольовані параметри, повинні залишатися незмінними.
Розмаїття експериментів в екології настільки величезне, що корисним може бути виділення різних категорій екологічних експериментів у залежності від ступеня контролю експериментатора над системою, що досліджується та кількості факторів, які свідомо змінюються:
Категорії експериментів в екології
Перш за все необхідно розрізняти експерименти за ступенем досягнутого в них контролю над досліджуваною системою. Тут можливі широкі варіації – від практично неконтрольованих експериментів, коли після певного впливу на систему експериментатор у подальшому лише стежить за її динамікою, до практично повного контролю над усіма параметрами системи, що цікавлять експериментатора.
Досить поширеним є поділ експериментів на польові та лабораторні. Перші в переважній більшості випадків належать до практично неконтрольованих. В лабораторних умовах є змога контролювати ті чи інші параметри й фактори, проте більш-менш повний контроль провідних факторів можливий лише на складному сучасному устаткуванні в різноманітних фітотронах, акватронах та інших керованих лабораторних “мікрокосмах”.
За кількістю чинників, вплив яких на систему вивчається, експерименти поділяють на однофакторні – досліджується вплив одного фактора на систему та багатофакторні – вивчається одночасний вплив двох і більше чинників на систему.
Одним з поширених екологічних експериментальних методів, який успішно застосовується у біологічних та медичних дослідженнях, є дослідження виживання або плодючості культур лабораторних організмів. Зокрема, один з поширених методів визначення токсикологічних параметрів є визначення летальної дози (концентрації) речовини за показниками виживання групи лабораторних гризунів. Віддалені наслідки впливу таких речовин вивчають, досліджуючи плодючість експериментальної групи гризунів у порівнянні з контрольною групою. Більш докладно виживання та плодючість будуть розглянуті у розділі «Динамічні параметри популяції».
Класичною схемою проведення експериментів вважається однофакторний експеримент, коли вивчається вплив одного фактора за незмінних значеннях всіх інших. В екології однофакторні експерименти виявляються менш інформативними, ніж у фізиці, хімії чи інших природничих науках. Адже за однофакторного дослідження наприклад, впливу температури на рівень фотосинтезу, необхідно мати на увазі, що отримані в ньому результати справедливі лише для даного рівня освітлення, спектрального складу світла, концентрації окремих біогенних елементів, вологості тощо (згадайте принцип емерджентності).
Ще в 30-х роках 20-го століття для вирішення задач одержання високих врожаїв Рональдом Фішером були розроблені основи методу багатофакторного аналізу, які полягали в тому, що в кожному варіанті з серії дослідів експериментатор змінює не один, а відразу кілька факторів, значення яких комбінуються. В результаті чого при наступній математичній обробці виявляється можливим оцінити внесок кожного фактору. Ці математичні методи були покладені в основу багатофакторної статистики, а Фішер став видатним математиком та одним з засновників математичної статистики.