תוֹכֶן
חוקרים רבים מעדיפים ללמוד צמחים ובעלי חיים בסביבתם הטבעית מבלי להפריע להם. עם זאת, לעתים קרובות הטווחים גדולים מדי מכדי שצוות חוקרים יוכלו ללמוד כראוי. ריבועים הם חלקות שהופצו באופן אקראי המאפשרים לחוקרים לאסוף נתונים ולהשתמש בהם כדי להניח הנחות לגבי כל שטח המחקר או המין הנחקר.
TL; DR (יותר מדי זמן; לא קרא)
ריבועים קלים לשימוש, זולים ומתאימים ללימוד צמחים, בעלי חיים נעים באטיות ובעלי חיים הנעים במהירות רבה יותר עם טווח קטן. עם זאת, הם דורשים מהחוקר לבצע את העבודה בתחום וללא טיפול, הם מועדים לטעויות.
ללמוד עיצוב
ריבועיות מאפשרות לחוקרים לחקור אוכלוסיות צמחים ובעלי חיים הפרוסים על אזורים גדולים. הם זולים, קלים יחסית לעיצוב ויכולים להתאמה ללימוד אוכלוסיות המפוזרות באופן לא אחיד. רביעיות פועלות היטב למען התבוננות בשינויים באוכלוסיות שלמות לאורך זמן, כולל דפוסי התפלגות, קינון ובריאות כללית.
עם זאת, כמה טכניקות לימוד אינן פועלות עם ריבועיות. לדוגמה, טכניקות לכידת לכידה מחדש המאפשרות לחוקרים ללמוד בעלי חיים בודדים אינן עובדות עם ריבועיות מכיוון שאפילו בעלי חיים הנעים באטיות יכולים לנוע מגבולות המחקר בין תקופות מדגם.
אוכלוסיות עיון
צמחים, בעלי חיים נעים איטית ובעלי חיים בעלי תנועה מהירה יותר עם טווח קטן (כמו חרקים) מתאימים באופן אידיאלי למחקרים של ריבוע. לדוגמא נמלים נעות די מהר אך תמיד מתארגנות סביב גבעת נמלים נייחת. ריבועים מועילים לחקר הן את התפלגות גבעות הנמלים באזור גדול יותר והן את התנהגות הנמלים באזור המדגם.
דגימה של ריבוע אינה מועילה ללימוד בעלי חיים הנעים במהירות רבה שלא ישארו בגבולות הארבע. באופן כללי, דגימה של ריבוע מזיקה פחות לרוב המינים בהשוואה לשיטות אחרות - כל עוד המחקר מתרחש בשדה. בעלי חיים מסוימים עלולים לחוות נזק אם המדען אוסף את האוכלוסייה בתוך הריבוע ולא לומד אותה בשדה.
קלות שימוש
בהשוואה לשיטות דגימה אחרות, ריבועים פשוטים לשימוש יחסית. חלקות Quadrat אחידות בגודלן ובצורתן ומופצות באופן אקראי על שטח הדגימה, מה שהופך את עיצוב המחקר לפשוט. הם גם אחת הטכניקות הזולות ביותר מכיוון שהן דורשות מעט מאוד חומרים. דגימות ריבוע יכולות להיות תובעניות מבחינה גופנית, מכיוון שהחוקרים סופרים בדרך כלל את האנשים הנמצאים בתוך כל חלקה בשדה.
לימוד שגיאות
למרות הקלות היחסית בעיצוב מחקרי ריבוע, ניתן להכניס שגיאות לפרויקט. ריבועים גדולים מדי, קטנים מדי או מרווחים בצורה לא הולמת גורמים לעתים לשגיאות. לדוגמא, מינים גדולים יותר דורשים חלקות גדולות יותר. ריבועי ריבוע אקראיים שהם קטנים מדי עשויים להחמיץ יותר מדי אנשים, מה שמביא להערכות תת-ייצוגיות של גודל האוכלוסייה. חוקרים שאינם עקביים בעת ספירת או השמטת מינים שנמצאים רק בחלקם בגבולות עשויים להכניס שגיאות.