Из данной статьи вы узнаете о 5 полезных свойствах сводных таблиц, которые помогу вам быстро и детально проанализировать ситуацию (на примере анализа клиентской базы). Вы узнаете:
1. Как сгруппировать данные;
2. Какие показатели можно рассчитать при сведении данных;
3. Как одновременно рассчитать несколько показателей по одному параметру при сведении данных;
4. Какие дополнительные возможности расчета при сведении данных вы можете использовать?
5. О возможности сортировки.
И на основании этого анализа мы затронем мощнейшую технику планирования мероприятий по стимулированию сбыта на рынках FMCG.
Для начала сделаем сводную таблицу. Возьмем простую таблицу продажи клиентам по дням.
Установим курсор в левый верхний угол нашей таблицы, затем переходим в меню "Вставка" и нажимаем на кнопку "Сводная таблица":
В диалоговом окне "Создание сводной таблицы" нажимаем "ОК":
Получили сводную таблицу на новом листе:
1-е полезное свойство сводной таблицы для бизнес анализа - группировка данных
Итак, у нас есть отгрузки клиентам по дням, мы хотим понять, в каком диапазоне отгрузок у нас максимальные объемы продаж. Для этого нам надо сгруппировать отгрузки в диапазоны.
Перетаскиваем поле "Отгрузка сумма" в область сводной таблицы "Название строк" (зажимаем поле "Отгрузка_сумма" левой кнопкой мыши и перетаскиваем в раздел сводной "Название строк"):
Мы вывели все отгрузки в левый столбец сводной. Теперь устанавливаем курсор наши отгрузки (как на рисунке):
Заходим в меню Excel "Данные" и нажимаем на кнопку "Группировать"
В появившемся диалоговом окне устанавливаем шаг группировки "5000" (вы можете ввести любой) и нажимаем "ОК"
Получаем сгруппированные объемы продаж с заданным шагом:
Для того, чтобы группировка выглядела красиво и воспринималось, нажимаем еще раз кнопку "Группировать" и руками ставим ровные значения, для значения "начиная с" - "-15 000" (ниже минимального значения, кратного 5000) "по" - "45 000" (больше максимальной группы, кратное 5000).
Получаем сгруппированные данные по сумме отгрузке:
2-е полезное свойство сводных таблиц для бизнес анализа -
возможность рассчитать различные сводные параметры по полям из исходной таблицы
Итак, отгрузки сгруппировали, теперь посмотрим - какие объемы продаж приходятся на каждый диапазон отгрузок. Для этого просуммируем отгрузки в сводной.
Зажимаем левой кнопкой мыши поле "Отгрузка_сумма" и перетаскиваем его в поле сводной "Значения":
Сводная по умолчанию рассчитала "Количество по полю Отгрузка_сумма", т.е. кол-во записей в нашей исходной таблице на листе "Данные". Т.к. таблица у нас содержит информацию по продажам клиентам по дням, то наш показатель "Количество по полю Отгрузка_сумма" - это количество отгрузок клиентам.
В итоге в сводной таблице мы видим количество отгрузок клиентам в разных диапазонах отгрузок:
Как нам из количества отгрузок получить сумму отгрузок?
Нажимаем левой кнопкой мыши на поле "Количество по полю Отгрузка сумма" в области сводной таблицы "Значения", и в раскрывшемся меню выбираем "Параметры полей значений…"
В раскрывшемся окне выбираем интересующую нас операцию сведения данных (Сумма, количество, среднее, максимум, минимум...). Выберем нужную нам операцию "сумма" и нажимаем "ОК".
Получаем суммарный объём продаж для каждого диапазона отгрузок:
Т.е. мы видим, какой объем продаж приходится на отгрузки в диапазоне от 0 до 5000 руб, от 5000 до 10 000 руб. и т.д. И видно, что максимальный объём отгрузок приходится на диапазон от нуля до 5000 руб.
3 свойство – возможность для одного поля рассчитывать различные операции сведения данных
Теперь мы хотели бы посмотреть, какое количество отгрузок и какие средние отгрузки у нас приходятся на каждый из диапазонов. Для этого мы с помощью сводной таблицы рассчитаем количество отгрузок и средние отгрузки.
В область сводной таблицы "Значения" перетаскиваем еще 2 раза поле "Отгрузка_сумма" и в параметрах поля значений для второго выбираем "количество" и для третьего поля выбираем "среднее".
Получаем для каждого диапазона отгрузок объем продаж, количество отгрузок и среднюю отгрузку:
Теперь мы видим, в каком диапазоне отгрузок максимальный объем продаж и максимальное количество отгрузок. В нашем примере это для диапазона от 0 до 5000 руб. и объём продаж и количество отгрузок максимально.
4-е свойство сводных таблиц - возможность проводить дополнительные расчеты
Для наглядности анализа данных добавим еще 2 параметра - "Долю по объёма продаж по каждой группе"и "Долю количества отгрузок для каждой группы".
Для этого в поле сводной таблицы "Значения" перетащим еще 2 раза поле "Отгрузка сумма"
Причем для одного параметра в меню "Параметры поля значений" () мы выберем операцию "сумма", а для второго операцию "количество" .
Получаем таблицу следующего вида:
Теперь еще раз заходим в "Параметры полей значений" и входим во вкладку "Дополнительные вычисления":
Выбираем в поле "Дополнительные вычисления" пункт "Доля от общей суммы"
Получаем таблицу, в которой для каждого диапазона отгрузок клиентам мы видим объём продаж, количество отгрузок, среднюю отгрузку, долю объема продаж по каждой группе и долю количества отгрузок по каждой группе:
5 полезное свойство - сортировка
Теперь для наглядности от максимальной к минимальной группе по объёму продаж сделаем сортировку. Для этого установим курсор в поле с объёмом продаж по группам и нажмем на кнопку "сортировка от максимального к минимальному":
Видно, что максимальная группа по объёму продаж и количеству отгрузок - это группа "от 0 до 5000 руб." средние продажи в этой группе составляют 1971 руб.
Обратите внимание! Средняя отгрузка по всем клиентам значительно отличается от 86% отгрузок. Причем отличается значительно
- по всем группам средняя отгрузка равна 2 803 руб. (в строке общий итог).
- А по 86% отгрузок 1 971 руб.
Это серьезная разница, и если мы будем стимулировать продажи опираясь на 86% отгрузок и среднюю по ним - 1 971 руб., то наши действия будут точней, а эффект гораздо выше, т.к. мы сможем заинтересовать максимальное количество клиентов.
Данный пример показывает мощнейшую технику планирования мероприятий по стимулированию сбыта на рынках массового сбыта и прогнозирования объёма продаж, которая может помочь вам значительно влиять на ситуацию и изменять её.
Если есть вопросы, обращайтесь.
Точных вам прогнозов!
Присоединяйтесь к нам!
Скачивайте бесплатные приложения для прогнозирования и бизнес-анализа :
- Novo Forecast Lite - автоматический расчет прогноза в Excel .
- 4analytics - ABC-XYZ-анализ и анализ выбросов в Excel.
- Qlik Sense Desktop и QlikView Personal Edition - BI-системы для анализа и визуализации данных.
Тестируйте возможности платных решений:
- Novo Forecast PRO - прогнозирование в Excel для больших массивов данных.
Предположим, что требуется суммировать значения с более чем одним условием, например сумма продаж продукта в определенном регионе. Это хороший случай использования функции СУММЕСЛИМН в формуле.
Обратите внимание на этот пример, в котором у нас есть два условия: требуется сумма продаж мясо (из столбца C) в Южной области (из столбца a).
Вот формула, которую можно использовать для акомплиш:
= СУММЕСЛИМН (D2: D11; a2: A11; "Юг"; C2: C11; "мясо")
Результат - значение 14 719.
Рассмотрим более подробное представление каждой части формулы.
СУММЕСЛИМН - это арифметическая формула. Вычисляет числа, которые в данном случае находятся в столбце D. Первый шаг - указать расположение чисел.
=СУММЕСЛИМН(D2:D11,
Другими словами, вы хотите, чтобы формула суммировала числа в этом столбце, если они соответствуют определенным условиям. Этот диапазон ячеек - первый аргумент в этой формуле - первый элемент данных, который функция использует в качестве ввода.
Затем нужно найти данные, отвечающие двум условиям, и ввести первое условие, указав для функции расположение данных (a2: A11), а также то, что такое условие - "Юг". Обратите внимание запятые между отдельными аргументами.
=СУММЕСЛИМН(D2:D11;A2:A11;"Южный";
Кавычки вокруг слова "Юг" определяют, что эти текстовые данные.
Наконец, вы вводите аргументы для второго условия - диапазон ячеек (C2:C11), которые содержат слово "Мясо", а также само слово (заключенное в кавычки), чтобы приложение Excel смогло их сопоставить. Завершите формулу, закрыв закрывающая круглая скобка ) , а затем нажмите клавишу ВВОД. Результат - еще раз в 14 719.
=СУММЕСЛИМН(D2:D11;A2:A11,"Южный";C2:C11,"Мясо")
По мере ввода функции СУММЕСЛИМН в Excel, если вы не помните эти аргументы, Справка готова. После ввода формулы = СУММЕСЛИМН (Автозаполнение формул появится под формулой, а список аргументов будет указан в нужном порядке.
Взгляните на изображение автозаполнения формул и списка аргументов в нашем примере сум_ранже - это D2: D11, столбец чисел, которые требуется суммировать. criteria_range1 - a2. A11 - столбец с данными, в котором находится условие1 "Южный".
По мере того, как вы вводите формулу, в автозавершении формулы появятся остальные аргументы (здесь они не показаны); диапазон_условия2 - это диапазон C2:C11, представляющий собой столбец с данными, в котором находится условие2 - “Мясо”.
Если щелкнуть СУММЕСЛИМН в автозавершении формулы, откроется статья, в которой вы сможете получить дополнительные сведения.
Попробуйте попрактиковаться
Если вы хотите поэкспериментировать с функцией СУММЕСЛИМН, вот несколько примеров данных и формула, использующая функцию.
В этой Excel в Интернете книге вы можете работать с образцом данных и формулами прямо здесь. Изменяйте значения и формулы или добавляйте свои собственные, чтобы увидеть, как мгновенно изменятся результаты.
Скопируйте все ячейки из приведенной ниже таблицы и вставьте их в ячейку A1 нового листа Excel. Вы можете отрегулировать ширину столбцов, чтобы формулы лучше отображались.
Регион | Продавец | Продажи |
|
|---|---|---|---|
|
Западный |
|||
|
Восточный |
Песоцкий |
||
|
Северный |
Песоцкий |
Молочные продукты |
|
|
Маринова |
|||
|
Восточный |
Песоцкий |
||
|
Северный |
KPI – показатель эффективности, позволяющий объективно оценить результативность выполняемых действий. Данная система применяется для оценки различных показателей (деятельности всей компании, отдельных структур, конкретных специалистов). Она выполняет не только функции контроля, но и стимулирует трудовую активность. Часто на основе KPI строится система оплаты труда. Это методика формирования переменной части зарплаты.
KPI ключевые показатели эффективности: примеры в Excel
Стимулирующий фактор в системе мотивации KPI – денежное вознаграждение. Получить его может тот работник, который выполнил поставленную перед ним задачу. Сумма премии / бонуса зависит от результата конкретного сотрудника в отчетном периоде. Объем вознаграждения может быть фиксированным или выражаться в процентах к окладу.
Каждое предприятие определяет ключевые показатели эффективности и вес каждого индивидуально. Данные зависят от задач компании. Например:
- Цель – обеспечить план продаж продукта в размере 500 000 рублей ежемесячно. Ключевой показатель – план продаж. Система измерения: фактическая сумма продаж / плановая сумма продаж.
- Цель – повысить сумму отгрузки в периоде на 20%. Ключевой показатель – средняя сумма отгрузки. Система измерения: фактическая средняя величина отгрузки / плановая средняя величина отгрузки.
- Задача – увеличить число клиентов на 15% в определенном регионе. Ключевой показатель – число клиентов в базе данных предприятия. Система измерения: фактическое число клиентов / плановое число клиентов.
Разброс коэффициента (весы) предприятие также определяет самостоятельно. Например:
- Выполнение плана менее 80% - недопустимо.
- Выполнение плана 100% - коэффициент 0,45.
- Выполнение плана 100-115% - коэффициент 0,005 за каждые 5%.
- Отсутствие ошибок – коэффициент 0,15.
- В отчетном периоде не было замечаний – коэффициент 0,15.
Это лишь возможный вариант определения мотивационных коэффициентов.
Ключевой момент в измерении KPI – отношение фактического показателя к плановому. Практически всегда заработная плата сотрудника складывается из оклада (постоянной части) и премии (переменной / изменяемой части). Мотивационный коэффициент влияет на формирование переменной.
Предположим, что соотношение постоянной и изменяемой частей в зарплате – 50 × 50. Ключевые показатели эффективности и вес каждого из них:
Примем следующие значения коэффициентов (одинаковые для показателя 1 и показателя 2):
Таблица KPI в Excel:
Пояснения:
Это примерная таблица KPI в Excel. Каждое предприятие составляет собственную (с учетом особенностей работы и системы премирования).
Матрица KPI и пример в Excel
Для оценки работников по ключевым показателям эффективности составляется матрица, или соглашение о целях. Общая форма выглядит так:
- Ключевые показатели – критерии, по которым оценивается работа персонала. Для каждой должности они свои.
- Веса – числа в интервале от 0 до 1, общая сумма которых равняется 1. Отражают приоритеты каждого ключевого показателя с учетом задач компании.
- База – допустимое минимальное значение показателя. Ниже базового уровня – отсутствие результата.
- Норма – плановый уровень. То, что сотрудник должен выполнять обязательно. Ниже – работник не справился со своими обязанностями.
- Цель – значение, к которому нужно стремиться. Сверхнормативный показатель, позволяющий улучшить результаты.
- Факт – фактические результаты работы.
- Индекс KPI показывает уровень результата по отношению к норме.
Формула расчета kpi:
Индекс KPI = ((Факт – База) / (Норма – База)) * 100%.
Пример заполнения матрицы для офис-менеджера:
Коэффициент результативности – сумма произведений индексов и весов. Оценка эффективности сотрудника наглядно показана с помощью условного форматирования.
Тема: Принятие решений по нескольким критериальным показателям.
В практике обычно приходится выбирать управленческое решение не по одному критерию, а по нескольким. Поэтому их значения при сравнительной оценке имеют разнонаправленный характер, т.е. по одному показателю альтернатива выигрывает, а по другим проигрывает.
В этих условиях необходимо рассматриваемую систему оценок показателей свести к одному комплексному, на основе которого и будет приниматься решение.
Для построения комплексной оценки необходимо решить две проблемы:
Первая проблема заключается в том, что рассматриваемые критериальные показатели имеют неодинаковую значимость;
Вторая проблема характеризуется тем, что показатели оцениваются в различных единицах измерения и для построения комплексной оценки необходимо перейти к единому измерителю.
Первая проблема решается за счет применения одной из четырех модификаций метода экспертных оценок, а именно метода по парного сравнения, что позволяет дать количественную оценку значимости. Суть метода по парного сравнения заключается в том, что эксперт (специалист, потенциальный инвестор, потребитель) проводит по парную оценку рассматриваемых критериальных показателей, определяя для себя их степень важности в виде бальной оценки. После этого, проведя соответствующую обработку полученной информации расчитывается коэффициент значимости по каждому из рассматриваемых критериальных показателей.
Вторая проблема решается путем использования единого измерителя для частных показателей. Чаще всего, в качестве такого измерителя применяется бальная оценка. При этом оценка выполняется двумя подходами:
- первый подход используется при отсутствии статистических данных по значению рассматриваемых показателей;
- второй подход используется при наличии статистических данных (пределов изменения) по значению рассматриваемых показателей.
При использовании первого подхода для перевода в баллы поступают следующим образом: лучшее значение рассматриваемого показателя принимается равным 1 баллу, а худшие значения в долях этого балла. Данный подход прост, дает объективную оценку, но вместе с тем не учитывает лучшие достижения, которые лежат за пределами рассматриваемых вариантов.
Для исключения этого недостатка необходима информация о пределах изменения рассматриваемого показателя. При ее наличии – используется второй подход. В этом случае для перевода в баллы строится шкала перевода. При этом система бальной оценки выбирается с использованием положений теории статистики по формуле Стерджеса:
n = 1 + 3,322 lg N , где
N – число статистических наблюдений;
n – принятая система бальной оценки полученная с использованием правил округления.
Перевод в баллы осуществляется на основе построенной шкалы перевода с применением процедуры интерполирования табличных данных.
Задание:
Из 6-ти вариантов альтернативных решений каждое из которых оценивается 5-ю критериальными показателями необходимо выбрать лучший вариант.
Оценку выполнить используя 2 подхода:
1) при отсутствии статистических данных по значению рассматриваемых показателей;
2) при их наличии.
Пределы изменения показателей установлены по следующим количествам наблюдений (N):
Для четных вариантов N = 8;
Оценку значимости выполнить на основе по парной оценки по мнению исполнителя.
Таблица 1.
Варианты заданий
| № задания | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| №№ альтернатив | 1,2,3,4,5,6 | 2,4,8,9,11,15 | 1,3,5,7,9,10 | 4,6,8,12,13,14 | 1,5,10,11,12,15 |
| № задания | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| №№ альтернатив | 6,7,10,11,14,15 | 3,4,5,8,9,10 | 7,8,9,10,13,15 | 1,2,3,13,14,15 | 2,4,5,7,12,13 |
| № задания | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| №№ альтернатив | 1,7,8,9,10,11 | 6,9,12,13,14,15 | 2,5,7,9,10,11 | 7,8,9,10,11,12 | 1,2,3,4,8,9 |
| № задания | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
| №№ альтернатив | 1,2,3,10,12,13 | 2,5,7,8,10,15 | 1,6,7,12,13,14 | 3,4,5,6,10,14 | 2,8,11,12,14,15 |
| № задания | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| №№ альтернатив | 1,2,6,7,9,10 | 3,5,8,9,13,14 | 4,7,8,10,11,12 | 5,6,7,8,11,13 | 8,9,10,11,12,13 |
| № задания | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
| №№ альтернатив | 1,3,4,10,11,15 | 2,3,5,8,9,15 | 1,4,7,11,13,15 | 2,6,7,8,12,14 | 1,10,11,12,8,4 |
Таблица 2.
Исходные данные:
| №№ | Альтернативные решения | ||||||||||||||
| показателей | А1 | А2 | А3 | А4 | А5 | А6 | А7 | А8 | А9 | А10 | А11 | А12 | А13 | А14 | А15 |
| X 1 | 5 | 10 | 15 | 6 | 11 | 16 | 7 | 14 | 18 | 20 | 19 | 8 | 21 | 13 | 10 |
| X 2 | 10 | 9 | 8 | 8 | 5 | 7 | 4 | 9 | 5 | 8 | 7 | 7 | 6 | 3 | 2 |
| X 3 | 4 | 3 | 5 | 10 | 6 | 5 | 11 | 7 | 7 | 9 | 8 | 12 | 8 | 5 | 9 |
| X 4 | 1 | 2 | 3 | 4 | 4 | 3 | 2 | 1 | 1 | 3 | 4 | 2 | 2 | 4 | 3 |
| X 5 | 10 | 14 | 13 | 11 | 12 | 20 | 21 | 23 | 17 | 18 | 19 | 24 | 22 | 16 | 18 |
Таблица 3.
Пример:
Даны четыре варианта альтернативных решений, каждый из которых оценивается 5-ю критериальными показателями. Исходя из условий задания необходимо выбрать лучший вариант.
На 1- ом этапе необходимо дать количественную оценку значимости каждого показателя. Используется метод по парного сравнения, в основе которого лежат экспертные оценки.
На основе этой оценки составляется таблица – матрица и расчитывается коэффициент значимости –Kзi.
Количественная оценка значимости показателей определяется следующим образом: если при по парной оценке эксперт (специалист, потенциальный инвестор, потребитель) отдал предпочтение одному из факторов, то в строку и столбец матрицы количественной оценки ставится номер того фактора, которому отдано предпочтение (см. табл. 4). После этого по каждой строке определяется число предпочтений отданных тому или иному фактору при по парной их оценки и их сумма (Σпi). Затем расчитывается коэффициент значимости по следующей формуле:
Количественная оценка значимости показателей:
Таблица 4
| Х1 | Х2 | Х3 | Х4 | Х5 | ΣПi | Kзi | ||
| Х1 | 1 | 1 | 3 | 1 | 5 | 3 | 0,2 | |
| Х2 | 1 | 2 | 2 | 2 | 5 | 3 | 0,2 | |
| Х3 | 3 | 2 | 3 | 4 | 5 | 2 | 0,133 | |
| Х4 | 1 | 2 | 4 | 4 | 5 | 2 | 0,133 | |
| Х5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 0,333 | |
| ∑∑Пi | 15 | 1 | ||||||
Первый подход.
Первый подход перевода в баллы характеризуется тем, что лучшее значение показателя принимаются равным 1 баллу, худшее оценивается в долях этого балла. Данный подход прост, дает объективную сравнительную оценку, но учитывает лучшие достижения, которые не входят в состав сравнительных вариантов.
| Шифр показателя | Оценка в баллах | Kзi | Оценка в баллах с учетом Kзi | ||||||
| А1 | А2 | А3 | А4 | А1 | А2 | А3 | А4 | ||
| Х1 | 0,3 | 0,35 | 0,7 | 1 | 0,2 | 0,06 | 0,07 | 0,14 | 0,2 |
| Х2 | 0,89 | 0,45 | 1 | 0,89 | 0,2 | 0,178 | 0,09 | 0,2 | 0,178 |
| Х3 | 0,91 | 1 | 0,64 | 0,82 | 0,133 | 0,121 | 0,133 | 0,085 | 0,110 |
| Х4 | 0,25 | 0,5 | 1 | 0,33 | 0,133 | 0,033 | 0,066 | 0,133 | 0,043 |
| Х5 | 1 | 0,52 | 0,48 | 0,61 | 0,333 | 0,333 | 0,173 | 0,159 | 0,203 |
| Комплексная оценка | 0,725 | 0,532 | 0,717 | 0,73 4 | |||||
Например: Х1А1: 6/20=0,3
Х2А1: 8/9=0,89
Вывод: используя первый подход лучшим вариантом из альтернативных будет вариант А4, так как он имеет наибольшую комплексную оценку. Далее идут варианты А1, А3, А2.
Второй подход.
Исключает недостатки первого подхода, но для его использования необходима информация о пределах изменения рассматриваемого показателя. При этом для перевода в баллы строится шкала перевода. Система бальной оценки выбирается на основе положений теории статистики и зависит от числа наблюдений, положенных в основу формирования пределов изменения показателей.
Предположим, в нашем примере проведено 8 наблюдений (N=8), которые позволили установить следующие пределы изменения качественных показателей (см. табл. 3).
При наличии этих показателей строится шкала перевода в баллы.
- формула Стерджеса,
где N – число наблюдений.
Следовательно, оценка качественного показателя будет производиться по 4-х бальной системе, т.е. n = 4.
- размах варьирования,
где - максимальное и минимальное значения из пределов изменения i – показателя.
Шаг изменения показателя.
Шкала перевода в баллы представляет собой таблицу, в которой для каждого балла указываются пределы изменения показателей. При переводе значений показателей в баллы по данной шкале, если значение показателя лежит внутри интервала, то применяют процедуру интерполирования табличных данных.
Шкала перевода в баллы
Далее производится оценка качественных показателей всех изделий в баллах. Например, по альтернативе А1: из исходных данных берется численное значение показателя, затем используя шкалу перевода в баллы определяется интервал куда попадает это значение. После дается бальная оценка: из численного значения показателя вычитается нижний предел изменения показателя в данном интервале делится на шаг и прибавляется предыдущий интервал. По показателям Х4,Х5- из верхнего предела изменения показателя в данном интервале вычитается численное значение показателя делится на шаг и прибавляется предыдущий интервал.
Полученные значения сводятся в нижеследующую таблицу.
| показателя | Оценка в баллах | Kзi | Оценка в баллах с учетом Kзi | ||||||
| А1 | А2 | А3 | А4 | А1 | А2 | А3 | А4 | ||
| Х1 | 0,2 | 0,4 | 1,8 | 3 | 0,2 | 0,04 | 0,08 | 0,36 | 0,6 |
| Х2 | 3 | 1 | 3,5 | 3 | 0,2 | 0,6 | 0,2 | 0,7 | 0,6 |
| Х3 | 2,33 | 2,66 | 1,33 | 2 | 0,134 | 0,313 | 0,357 | 0,179 | 0,268 |
| Х4 | 0 | 2,34 | 4 | 1,67 | 0,134 | 0 | 0,314 | 0,536 | 0,224 |
| Х5 | 3,04 | 1,44 | 1,12 | 1,92 | 0,334 | 1,02 | 0,481 | 0,374 | 0,642 |
| Комплексная оценка | 1,973 | 1,432 | 2,149 | 2,334 | |||||
Вывод: используя второй подход лучшим вариантом из альтернативных будет вариант А4, так как он имеет наибольшую комплексную оценку. Далее идут варианты А3, А2, А1.
13.12.5. Интегральные критерии: оценка качества экосистем по нескольким показателям
Классы качества воды по гидробиологическим и
микробиологическим показателям определяются "Правилами контроля качества
воды водосливов и водотоков" [ГОСТ 17.1.3.07–82], которые регламентируют
содержание программ контроля гидрологических, гидрохимических и
гидробиологических показателей, периодичность контроля, а также назначение и
расположение пунктов отбора проб
(табл. 13.7).Согласно этому документу, степень загрязненности воды оценивается
с учетом индекса сапробности по Пантле и Букку в модификации Сладечека,
олигохетного индекса Гуднайта–Уитлея и Пареле, биотического индекса Вудивисса и
традиционного набора микробиологических показателей
Интегральный показатель по Е.В. Балушкиной разработан и используется для оценки состояния экосистем водоемов, подверженных смешанному органическому и токсическому загрязнению. Прошел широкое тестирование в системе Ладожское озеро – р. Нева – восточная часть Финского залива [Балушкина с соавт.,1996]. Интегральный показатель IP рассчитывается по формуле:
IP = K 1 * S t + K 2 *OI + K 3 *K ch + K 4 / BI ,
где S t – индекс сапротоксобности В.А. Яковлева (K 1 = 25); OI – олигохетный индекс Гуднайта и Уитлея, равный отношению численности олигохет к суммарной численности зообентоса в процентах (K 2 = 1); K ch – хирономидный индекс Балушкиной (K 3 = 8.7); 1 / BI – величина, обратная биотическому индексу Вудивисса (K 4 @ 100).
Е.В. Балушкина полагает, что полученный ею интегральный показатель включил в себя все лучшие черты родительских индексов и максимально учитывает характеристики донных сообществ: наличие видов-индикаторов сапроботоксобности, соотношение индикаторных групп животных более высокого таксономического ранга, степень доминирования отдельных групп и структуру сообщества в целом.
Комбинированный индекс состояния сообщества по А.И. Баканову. При оценке состояния донных сообществ ряда рек, озер и водохранилищ России для количественной характеристики состояния бентоса автор использовал следующие показатели: численность (N), экз./м 2 ; биомассу (B), г/м 2 ; число видов (S); видовое разнообразие по Шеннону (Н), бит/экз.; олигохетный индекс Пареле (ОИП, %), равный отношению численности олигохет-тубифицид к общей численности бентоса, среднюю сапробность (СС), рассчитываемую как средневзвешенную сапробность трех первых доминирующих по численности видов бентосных организмов. Для объединения значений перечисленных показателей и замене их одним числом предлагается результирующий показатель – комбинированный индекс состояния сообщества (КИСС; [Баканов, 1997]), находимый по обычной методике расчета интегральных ранговых показателей:
где R i – ранг станции по i-му показателю, Р i – "вес" этого показателя, k – число показателей.
Вначале все станции ранжируются по каждому показателю, причем, ранг 1 присваивается максимальным значениям N, B, Н и S. Если на нескольких станциях значения какого-либо показателя были одинаковыми, то они характеризовались одним средним рангом. В статье приводятся разные версии итоговой формулы (4.22) (подчеркнем, что в формулы входят не абсолютные значения показателей, а их ранги):
КИСС = (2B + N + Н + S)/5, где биомассе придан "вес", равный 2, поскольку с ней связана величина потока энергии, проходящей через сообщество, что чрезвычайно важно для оценки его состояния;
КИСС = (2СС + 1.5ОИП + 1.5B + N + Н + S)/8, где считается, что с загрязнением наиболее тесно связана средняя сапробность.
Чем меньше величина КИСС, тем лучше состояние сообщества.
Поскольку состояние сообщества зависит как от естественных факторов среды (глубины, грунта, течения и т.п.), так и от наличия, характера и интенсивности загрязнения, дополнительно рассчитывается комбинированный индекс загрязнения (КИЗ; [Баканов, 1999]), включающий ранговые значения трех показателей:
КИЗ = (СС + ОИП + B)/3 . (4.23)
Ранжирование показателей здесь проводится в обратном порядке (от минимальных значений к максимальным)
КИСС и КИЗ – относительные индексы, ранжирующие станции по шкале, в которой наилучшее по выбранному набору показателей состояние сообщества характеризуется минимальными значениями индексов, наихудшее – максимальными. Кроме значений, характеризующих величины показателей на конкретной станции, рассчитывают их средние значения для всего набора станций. Варьирование величин индексов на отдельных станциях относительно среднего позволяет судить, хуже или лучше обстоят на них дела по сравнению с общей тенденцией.
Вычисление коэффициента ранговой корреляции по Спирмену между значениями КИСС и КИЗ показывает, насколько загрязнение влияет на состояние сообществ зообентоса. Если между значениями этих индексов существует достоверная положительная корреляция, то состояние сообществ донных животных в значительной степени определяется наличием загрязнений (в противном случае оно определяется естественными факторами среды).
| Предыдущая |