DIGITALNA ARHIVA ŠUMARSKOG LISTA
prilagođeno pretraživanje po punom tekstu




ŠUMARSKI LIST 1-2/2001 str. 24     <-- 24 -->        PDF

I. Franjić, Z. Skvore, A. Čarni: NUMERIČKA ANALIZA FITOCENOLOŠKIH SNIMAKA U BUKOVO-JELOVIM ŠUM. Šumarski list br. 1 -2, CXXV (2001), 19-26
Complete linkage, UPGMA (Unweight pair-group me- mjera sličnosti korištenje Similarity ratio (van der
thod using arithmetic averages) i WPGMA (Weighted M a a r e 1 ov indeks),
pair-group method using arithmetic averages). Kao


Multidimenzionalno skaliranje


Općenito je svrha svih ordinacijskih (skalarnih) metoda
reduciranje dimenzija: Originalne n varijable zamjenjuje
se "umjetnim" varijablama u težnji da postignemo
učinkovitiji prikaz rezultata u nekoliko dimenzija
(varijabli) (Podani 1994). Postoji velik broj tih
metoda, a najčešće su - Principal component analysis
(PCA), Correspondence analysis, Canonical corelation
analysis (CCA), Multidimensional scaling (MDS).


Multidimenzionalno skaliranje je skupina metoda
za procjenu koordinata objekata u prostoru koji je definiran
novim "apstraktnim" varijablama, a one se računaju
iz podataka o udaljenosti između parova objekata.
Vrlo često se za ovu metodu koristi i naziv Principal


- (Multidimensional scaling)
coordinate analysis (PCoA). Ulazni podaci u analizu su
različite matrice udaljenosti, a rezultat je "slika" odnosa
između njih. Ona može biti u jednoj dimenziji, u dvije
dimenzije (ako objekti leže na plohi), u tri dimenzije
(ako su objekti točke u prostoru) ili u većem broju dimenzija
(kada više nije moguć neposredan grafički prikaz).
Multidimenzionalno skaliranje je metoda koja pomaže
analitičaru u određivanju relativnoga odnosa između
objekata u prostoru. Ona nije uvriježena kao
egzaktna statistička metoda i više se upotrebljava kao
oblik pregrupiranja objekata na način koji može najbolje
aproksimirati opažene udaljenosti (Pećina 1998).


REZULTATI, RASPRAVA I ZAKLJUČAK - Results, discussion and conclusion


Numerička analiza u fitocenološkim istraživanjima
danas predstavlja trend u svijetu, a objavljivanje radova
u stranim fitocenološkim časopisima bez numeričke
analize gotovo daje nemoguće. Uvođenje numeričke
analize fitocenoloških snimaka u naša istraživanja je
neophodno, jer se broj snimaka za pojedine asocijacije,
iako dosta sporo, stalno povećava. Analiza tako velikog
broja snimaka klasičnim putem, slaganjem fitocenoloških
tablica, vrlo je nepregledna i teška za interpretaciju.


U zadnje se vrijeme fitocenolozima često prigovara
zbog zanemarivanja niza ekoloških parametara u svojim
istraživanjima tj. zbog neobjektivnosti u istraživa


njima. Zbog toga se danas sve češće u svijetu upotrebljavaju
statističke metode, npr. Correspondence analysis,
koje osim flornoga sastava uzimaju u obzir i neke
ekološke parametre (temperaturu, tlo, vlagu, nadmorsku
visinu, ekspoziciju, inklinaciju i dr.; usp. Digby
&Kempton 1987).


Danas u Hrvatskoj ne postoji niti jedan legalan statistički
paket za numeričku analizu fitocenoloških snimaka,
te je i objavljivanje radova s takvom analizom u
časopisima nemoguće. Tijekom 2000. godine u nekoliko
navrata boravili smo u Ljubljani na Biološkom institutu
Slovenske akademije znanosti i umjetnosti, gdje


Panonske bukovo-jelove šume (Ivledvedović 1992)


Dinarske bukovo-jelove šume (H or vat 1938; Bertović et al. 1966; Trinaj stić 1970, 1972, 1995;
Rauš 1984;Vukelić 1985, 1992; Rauš et al. 1996)
Viši stupanj sukcesije bukovo-jelovrh šuma (Vukelić & Španjol 1990)


Niži stupanj sukcesije bukovo-jelovih šuma (Vukelić & Španjol 1990)


Slika 2. Dendrogram dobiven WPGMA metodom