Heterogeneity-constrained random resampling of phytosociological databases
Autoři | |
---|---|
Rok publikování | 2011 |
Druh | Článek v odborném periodiku |
Časopis / Zdroj | Journal of Vegetation Science |
Fakulta / Pracoviště MU | |
Citace | |
www | Fulltext on Wiley Online Library |
Doi | http://dx.doi.org/10.1111/j.1654-1103.2010.01225.x |
Obor | Botanika |
Klíčová slova | Data representativeness; Point pattern; Releve; Ripley's K function; Sample plot; Selection; Stratification; Vegetation survey |
Popis | Fytocenologické databáze často obsahují nevyvážené vzorky diverzity vegetace, které by měly být před jakýmikoliv analýzami pečlivě vybírány. Navrhujeme metodu takového výběru s názvem "náhodný výběr omezený heterogenitou" (heterogeneity-constrained random resampling, HCR). Při použití této metody je ze zdrojové vegetační databáze náhodně vybráno mnoho podsouborů. Tyto podsoubory jsou seřazeny podle klesající průměrné nepodobnosti mezi páry fytocenologických snímků a potom seřazeny znovu podle rostoucí variability těchto nepodobností. Pořadí z obou řazení jsou sečtena pro každý podsoubor a podsoubor s nejnižším součtem pořadí je považován za nejreprezentativnější. Stratifikovaný i náhodný výběr omezený heterogenitou vytvářely při testech datové soubory, které byly podobnější referenčnímu datovému souboru než výběr bez použití těchto metod. Výsledky výběru kombinujícího tyto metody byly nejpodobnější referenčnímu datovému souboru. Účinnost náhodného výběru omezeného heterogenitou kolísala v závislosti na různé míře agregace fytocenologických snímků v databázi. Nová metoda je efektivním nástrojem pro výběr datových souborů z fytocenologických databází. |
Související projekty: |