Effects of different fidelity measures and contexts on the determination of diagnostic species
| Název česky | Vliv různých měr fidelity a kontextů na stanovení diagnostických druhů |
|---|---|
| Autoři | |
| Rok publikování | 2009 |
| Druh | Článek v odborném periodiku |
| Časopis / Zdroj | Journal of Vegetation Science |
| Fakulta / Pracoviště MU | |
| Citace | |
| www | http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1654-1103.2009.05390.x/abstract |
| Obor | Ekologie - společenstva |
| Klíčová slova | Beech forest; Central Europe; Cover abundance; Dwarf shrub vegetation; Phytosociology; Vegetation classification |
| Popis | Otázka: Jak se liší seznamy diagnostických druhů vegetačních jednotek, které byly vytvořeny pomocí různých měr fidelity, v různých kontextech a s prezenčně/absenčními versus pokryvnostními daty? Metody: Bylo vypočítáno šest různých měr fidelity pro vegetační jednotky dvou klasifikovaných datových souborů z odlišných typů středoevropské vegetace (bukové lesy a keříčková vegetace). Byly použity statistické i nestatistické míry fidelity a byla uvažována buď prezence/absence druhů, nebo jejich pokryvnost. Každá míra byla vypočítána pro čtyři hierarchické úrovně a ve čtyřech různých kontextech, buď v rámci celého datového souboru nebo v rámci nejbližší vyšší úrovně hierarchické klasifikace. Průměrné podobnosti seznamů diagnostických druhů odvozených z různých kombinací měr fidelity a kontextů byly vypočítány a vizuálně znázorněny pomocí analýzy hlavních koordinát (PCoA). Výsledky: Korelace mezi hodnotami fidelity odvozenými od nestatistických a statistickým měr byly poměrně slabé. Přesto měly seznamy diagnostických druhů stanovené pro stejný syntaxon několik společných druhů. Průměrná podobnost mezi páry měr fidelity nebo kontextů (podle Sorensenova indexu podobnosti) se pohybovala od 0,21 do 0,92. PCoA shlukovala jednotlivé kombinace měr fidelity a kontextů hlavně podle kontextů a použití prezenčně/absenčních nebo pokryvnostních dat spíše než podle měr fidelity. Závěry: Nejsilnější vliv na seznamy diagnostických druhů neměla samotná míra fidelity, nýbrž kontext jejího výpočtu a použití prezenčně/absenčních, nebo pokryvnostních dat. Přes slabou korelaci mezi jednotlivými hodnotami fidelity vedlo použití tradičních (nestatistických) a statistických měr k vytvoření velmi podobných seznamů diagnostických druhů za předpokladu, že kontext analýzy byl shodný. Oba přístupy mají svoje výhody i nevýhody a výběr vhodného algoritmu by měl záležet na zaměření konkrétního výzkumu. |
| Související projekty: |