Klasifikace biologických dat v referenčních modelech biomonitoringu

Bc. Radim Klapka

Diplomová práce

Classification of reference data in biomonitoring networks

Anotace:

Při posuzování ekologické kvality povrchových vod se, vedle chemických ukazatelů, používá k určení stavu rovněž struktura a druhové složení biologických společenstev. Definování typů společenstev je důležité pro přesné a zároveň snadné určení stavu toku. Nese sebou však řadu překážek v oblasti zpracování dat společenstev získaných z monitoringů povrchových vod. Příkladem pro analýzu byl úspěšný predikční systém RIVPACS vyvíjený od sedmdesátých let ve Velké Británii. Jeho podstatou je srovnání očekávaného druhového složení makrozoobentosu s pozorovaným. Tento přístup, jako nejvíce respektující složitost a informační hodnotu dat biologických společenstev, byl využit i v této práci. Stěžejním krokem analýzy je definice shluků podobných společenstev (a tedy s obdobným vztahem k podmínkám prostředí) využívaných v dalších krocích jako základ pro jejich predikci. Vzhledem k dosud otevřeným otázkám tohoto typu analýzy byla celá práce zaměřena na nalezení optimálního řešení identifikace homogenních shluků. Datová sada makrozoobentosu, vzorkovaná na referenčních lokalitách, byla analyzována shlukovou analýzou za účelem sestavení biotické („a posteriori“) typologie. Testovány a validovány byly čtyři různé postupy a tři datové sady taxonů. Jako optimální index podobnosti byl použit Bray-Curtis index na sadě taxonů s výskytem na více než deseti lokalitách. Metoda shlukování byla použita Wardova metoda a validace byla provedena metodou silueta. Vytvořený postup nachází pro reálná data kompromis mezi statistickým přístupem a expertním názorem. Součástí práce je rovněž rešerše metod shlukové analýzy včetně validačních technik.

Abstract:

When ecological quality of inland water has been assessed – besides chemical indicators – structure and species composition of biological communities is used as well. Definition of community’s type is very important for accuracy and easy determination of stream state. Many obstructions are in the area of inland water management processing based on biologic communities. Succesful predictive system RIVPACS developed from the seventies in the Great Britain was used as an example. Principle of RIVPACS is based on comparison of expected and observed macroinvertebrate communities where ecological state has been classified into five gradual classes. This approach – as most respecting complexity and informative value of biological community’s data – was used in this thesis as well. Pivotal step of analysis is a definition of clusters of similar communities (thus with similar relation to environmental conditions) used in the sub sequent steps as base for its prediction. With regard to meanwhile questions of this analysis type, whole thesis was focused to find optimal solution of identification of homogeneous clusters. Dataset of macroinvertebrate sampled on reference sites was analysed by cluster analysis for purposes to design biotic (“a posteriori”) typology. Four different approaches and three datasets were tested and validated. Optimal solution was Bray-Curtis similarity index for dataset of species with occurrence on ten sites and more. Ward’s method and silhouette was used as method of clustering respectively validation. The analysis found for the real data compromise between statistical approach and expert opinion. The integral part of the work is also decription and evaluation of suitability of various cluster analysis methods including validation.

Klíčová slova

Shluková analýza, validace, silueta, Bray-Curtis index, Wardova metoda shlukování, makrozoobentos, RIVPACS, Rámcová směrnice vodní politiky EU, Cluster analysis, validation, silhouette, macroinvertebrate, Bray-Curtis indice, Ward’s clustering method, Water Framework DirectiveCluster analysis, Water Framework Directive

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 25. 5. 2007

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 19. 6. 2007
• Vedoucí: RNDr. Jiří Jarkovský, Ph.D.

Masarykova univerzita

Přírodovědecká fakulta

Magisterský studijní program / obor:
Biologie / Matematická biologie