Estimating True Species Richness from Braun Blanquet Scale

Abstract

Aim of study: The goal of the study was to estimate true species richness from Braun Blanquet (BB) scale data. Area of study: Yazılı Canyon Nature Park (YCNP) located in the Mediterranean Region of Turkey. Material and methods: A bias-corrected approach was adapted based on the Good-Turning frequency formula to estimate true species richness (S_est ) for 9 vegetation plots under three scenarios (Rare species are singletons: with 1/1 probability 〖(Sc〗_1), with 1/2 probability (〖Sc〗_2), with 1/3 probability 〖(Sc〗_3)). Main results: The results indicate that with increasing uncertainty about the number of singletons, the difference between expected species richness and observed species richness decreases. To estimate the species richness of the plots taken from YCNP, scenario III (〖Sc〗_3 ) seems to be the best option due to existing maximum uncertainty concerning the number of singletons. Highlights: All the proposed bias-corrected estimators have been developed by considering the abundance or the incidence-based data except for S_est. For employing S_est, all the data consists of the number of singletons (f_1 ) and super doubletons (f_(2+) ). f_1 and f_(2+) can be obtained from BB scale because its "r" code usually corresponds to f_1. However, some scientists prefer to use "r" in description of a few species. That causes an uncertainty about f_1. Using S_est, this study offers an approach and a spreadsheet program to estimate true species richness even though the number of singletons is uncertain. Keywords:Çalışmanın amacı: Bu çalışma Braun Blanquet (BB) skala verileri kullanarak doğru tür zenginliğinin nasıl kestirilebileceğini göstermek için gerçekleştirilmiştir. Çalışma alanı: Türkiye’nin Akdeniz Bölgesi’nde bulunan Yazılı Kanyon Tabiat Parkı (YKTP)’dır. Materyal ve yöntem: Çalışma materyali Braun Blanquet (BB) skalasına göre 9 örnek alanda kaydı yapılmış bitki verilerinden oluşmaktadır. Araştırmada tür zenginliğinin kestirimi için, üç farklı senaryoya göre (nadir türler; tek bireyli türlerdir (〖Sc〗_1 ), 1/2 oranında tek bireyli türlerdir (〖Sc〗_2 ), 1/3 oranında tek bireyli türlerdir (〖Sc〗_3 )) Chao ve ark. (2017) tarafından geliştirilen Good-Turing frekans formülüne dayalı sapma-düzeltme yaklaşımı (S_est ) kullanılmıştır. Temel sonuçlar: Elde edilen sonuçlara göre, tek bireyli tür sayıları ile ilgili belirsizlik arttıkça kestirilen tür sayısı ile gözlenen tür sayısı arasındaki fark azalmaktadır. YKTP’den alınan örnek alanlarda tek bireyli tür sayıları ile ilgili maksimum belirsizlik söz konusudur. Bu yüzden tür zenginliğini kestirmek için en ideal senaryo üçüncü senaryodur (〖Sc〗_3 ). Araştırma vurguları: Negatif sapmayı azaltmak için birçok kestirici önerilmiştir. S_est hariç, önerilen diğer bütün kestiriciler bolluk veya rastlanma sıklığı verisini dikkate alınarak geliştirilmiştir. S_est’in kullanılması için kullanılacak veri tek bireyli türlerin sayısı (f_1 ) ile iki ve daha fazla bireye sahip türlerin sayısından (f_(2+) ) ibarettir. f_1 ve f_(2+) BB skalası’ndan elde edilebilir. Zira BB skalasında "r" genellikle tek bireyli türler için kullanılır. Bununla birlikte bazı bilim insanları "r" kodunu “bir veya birkaç tür” tanımı için kullanmaktadır. Bu durum f_1 değeri ile ilgili belirsizliğe sebep olmaktadır. Bu çalışma tek bireyli tür sayıları ile ilgili bir belirsizlik olsa bile, S_est üstünden tür zenginlik kestirimini sağlayabilecek bir yaklaşım ve excel programı sunmaktadır.