Рано-вранці 26 травня цього року я вийшов на стартову точку одного з орнітологічних маршрутів на Івано-Рибальчанській ділянці Чорноморського біосферного заповідника. Проходженням цього маршруту я розпочав чергову серію обліків птахів, які ось уже 20 років незмінно проводжу у гніздовий період на аренних ділянках заповідника. Якщо бути точнішим, то такі обліки проводжу вже 21 рік, тобто, з 2000 р., але на оновленій опорній мережі орнітологічного моніторингу аренних ділянок вони ведуться мною саме з 2001 р.

Що являє собою опорна мережа орнітологічного моніторингу аренних ділянок заповідника? Це загалом 5 маршрутів кожен з яких має довжину 6 км. Три маршрути розташовані на Івано-Рибальчанській ділянці, решта два — на Солоноозерній ділянці. Ця мережа досить репрезентативна. Враховуючи, що загальна площа Івано-Рибальчанської та Солоноозерної ділянок становить трохи більш як 5 тис. га, кожен маршрут припадає приблизно на 1 тис. га. Тож зібрані дані на такій опорній мережі дають цілком повне уявлення про стан орнітокомплексу аренних ділянок.

Протягом 20 років у гніздовий період я з різних причин пропустив всього лише один облік на одному маршруті на Івано-Рибальчанській ділянці (у 2003 р.) та один облік на одному маршруті на Солоноозерній ділянці (у 2007 р.). Таким чином, в ході кількісних обліків птахів на аренних ділянках у гніздовий період від початку своїх досліджень я пройшов 588 км (6 км х 5 маршрутів х 20 років - 2 х 6 км = 588 км).

Трохи файних картинок зі своїх копирсань в обробці даних дистанційного зондування Sentinel-2. Солончакові комплекси Чорноморського біосферного заповідника мають велике значення для багатьох видів гідрофільних птахів, як у гніздовий період, так і під час прольоту. Однак, як вже колись доводилося писати, їх якості як середовища існування птахів дуже залежать від погодних умов року. В залежності від кількості опадів, їх зволоженість може бути істотно різною. Ступінь зволоженості водно-болотних угідь півострова можна чудово проілюструвати даними дистанційного зондування. Нижче представлено три космічних знімка Ягорлицького півострова з супутника Sentinel-2, які були отримані у другій половині квітня, відповідно, у 2018, 2019 та 2020 р. Добре видно, що навесні 2018 р. солончаки півострова були досить добре зволожені. Навесні 2019 р. на солончаках центральної частини острова спостерігався помітний дефіцит вологи. Зволоженість периферичних солончаків була дещо кращою. Нарешті, істотний дефіцит опадів, який спостерігався цієї зими, призвів до того, що навесні 2020 р. скільки-небудь зволоженими залишилися солончаки лише біля озер, що сполучені з водами затоки.

Вигляд Ягорлицького півострова на супутниковому знімку Sentinel-2 від 20 квітня 2018 р. (комбінація каналів 12-8-2)

Вперше сцену Sentinel-2a я завантажив навесні 2016 р. і тоді ж задався питанням атмосферної корекції цих ДДЗ. Швидко нагуглив консольну утиліту Sen2Cor, чим надовго забезпечив себе періодичними танцями з бубном з її інсталяцією та використанням в Ubuntu.

Найперша халепа полягала у тому, що Sen2Cor працював у середовищі Anaconda -- специфічній реалізації Python, заточеної під обробку даних великого об’єму і наукових обчислень. Оскільки з Anaconda до цього часу ніколи справу не мав, з незвички встановлював її не без танців з бубном, втім через гугл на всі проблеми відповіді знаходив.

У ході обробки даних чи візуалізації її результатів, замість повних латинських назв видів інколи зручніше користуватися їх абревіатурами. У чудовому пакеті vegan для R, серед купи інших корисних речей, є функція <make.cepnames>, яка призначена для створення восьмилітерних абревіатур із назв видів. Нижче наведений невеличкий скрипт для R, який зчитує латинські назви із csv-файлу, за допомогою згаданої функції створює абревіатури та записує їх у результуючий файл поряд із повними назвами видів.

Від початку самостійних екологічних досліджень мій власний шлях паломництва статистичним софтом простягався від Quatro Pro, який працював під MS DOS, через MS Excel (які, до речі все ж не є статистичним ПЗ) до Statistica. Трохи заглядав до SPSS, хоча і не користувався ним. Коли характер проблем, вивченням яких займаюся, привів мене до широкого використання методів багатовимірної статистики, я дізнався про існування R. Вже користуючись R, дізнався ще й про існування PAST і навіть поглянув у його менюшки, проте не сподобалося.

І от що я маю сказати з свого досвіду. Справа це звичайно винятково особиста, але якщо ви ведете дослідження давно, специфіка ваших досліджень така, що статистична обробка даних займає чимало часу, і при цьому використовуєте щось на зразок MS Excel/Statistica/SPSS/PAST etc., моя порада -- користуйтеся ними і надалі та не читайте решту повідомлення, бо вона не для вас (так, я знаю, у т.ч. і на своєму досвіді, що таке сформований консерватизм у користуванні тим чи іншим інструментарієм). Решта ж повідомлення адресована для молодших колег та студентів.