Vliv vstupních dat na identifikaci měřítka, v němž druhy interagují se svým prostředím

Bc. Kristýna Pokorná

Master's thesis

Species-environment relationships at multiple scales: The influence of input data

Abstract:

K identifikaci měřítka, ve kterém druhy interagují se svým prostředím, se v ekologických studiích nejčastěji využívají multi-scale analýzy. Obvykle se provádí porovnáváním vztahu mezi ekologickou odpovědí (př. výskyt, abundance, druhová diverzita) a environmentální proměnnou (př. vegetační pokryv) měřených v různě velkých buffrech v okolí zájmových lokalit. Charakteristické měřítko, tedy měřítko, ve kterém druh interaguje se svým prostředím, je identifikováno jako velikost buffru, kde je nejvyšší korelace mezi environmentální a ekologickou proměnnou. Tato práce zkoumá, jak mohou vstupní data ovlivnit spolehlivost identifikace charakteristického měřítka. Vliv několika datových sad z různých zdrojů (CORINE Land Cover, Dibavod, Forest MAP 2000, Global Inland Waters, Globeand30 a Treecover2010) byl testován prostřednictvím lineárně regresního modelu pro 6 oblastí (čtverců 45 km x 45 km) s odlišnou krajinnou konfigurací (strukturou). Simulovaná ekologická odpověď byla odvozena z prostorových dat v závislosti na podílu lesního pokryvu (data Forest MAP) a vodních ploch (data Dibavod). Výsledky jasně prokázaly vliv vstupních dat na identifikaci charakteristického měřítka, celkově došlo ke špatné identifikaci ve více jak 80% případů. Úspěšnost správné identifikace byla vyšší u lesního pokryvu, 28 případů z 90, zatímco u vodních ploch došlo k správné identifikaci jen ve 4 případech z 90. Nespolehlivá identifikace charakteristického měřítka přitom může negativně ovlivnit výsledky ekologických analýz i z nich plynoucí závěry (např. v plánování ochrany).

Abstract:

To identify the scale at which the species interacts with its environment (scale of effect), ecological studies commonly utilise multi-scale analyses. It is usually carried out by comparing the relationship between ecological response (e. g occurrence, abundance species diversity) and environmental variable (e. g. vegetation cover) measured in multiple buffer sizes surrounding the sites of interest. Scale of effect is identified as the buffer size at which the highest correlation between environmental and ecological variables is. This study examines how the input cover data can influence the reliability of identification of the scale of effect. The effect of several datasets from multiple sources (CORINE Land Cover, Dibavod, Forest MAP 2000, Global Inland Waters, Globeand30 and Treecover2010) was tested by using linear regression model, at 6 sub-regions (squares of 45 km x 45 km) with different landscape configuration (structure). Simulated ecological response was derived from spatial data according to tree cover fraction (Forest MAP) and water surfaces cover fraction (Dibavod). Results demonstrated the influence of input data on identification of scale of effect; there was misidentification in more than 80% of individual experiments. The success of correct identification was higher using forest cover data, in 28 individual experiments out of 80, while using water surfaces data, there was only 4 cases out of 80 of correct identification. Unreliable identification of scale of effect may negatively affects the results and conclusions of ecological analyses (e. g. in conservation management).

Keywords

ekologická odpověď, charakteristické měřítko, měřítko, MAUP, prostorová nejistota, vztah druhu a prostředí

Keywords

ecological response, scale of effect, scale, MAUP, spatial uncertainty, species-environment relationship

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 12. 4. 2017

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Vítězslav Moudrý, Ph.D.

Czech University of Life Sciences Prague

Faculty of Environmental Sciences

Master programme / field:
Landscape Engineering / Landscape Engineering