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 |