User Tools

Site Tools


Action disabled: source
zpradat:direct_ordination

4. Přímá ordinace

Cvičení 4.1 (postupný výběr proměnných)

  1. Použijte data z karpatských mokřadů, konkrétně soubor wetlands.xls. Při importu pozor na to, že druhová data mají druhy v řádcích a vzorky ve sloupcích, zatímco u proměnných prostředí je to naopak.
  2. Zjistěte délku gradientu pomocí metody DCA a rozhodněte, jestli budete používat lineární nebo unimodální metody.
  3. Na netransformovaných datech spočítejte přímou ordinaci (RDA nebo CCA) - metodou postupného výběru forward selection vyberte, které z vysvětlujících proměnných mají signifikantní vliv na vegetaci (P < 0.05). Jak se počet proměnných změní, když uplatníte Bonferroniho korekci na mnohonásobné testování?
  4. Nakreslete ordinační diagram, ve kterém budou promítnuty vybrané proměnné prostředí a skóre druhů (vyberte cca 20 druhů s nejvyšším fitem k ordinačním osám).

Řešení cvičení 4.1

Cvičení 4.2 (přímá ordinace na experimentálních datech)

(toto cvičení je založeno na Case study 4 z knihy Šmilauer & Lepš 2014)

  1. Použijte experimentální data o vlivu odstranění biomasy na druhové složení semenáčů na vlhké louce. Experiment je zaměřen na studium regenerační niky druhů a studuje vliv odstranění opadu, dominanty a mechorostů na klíčení semenáčků. Design experimentu jsou 4 znáhodněné bloky.
  2. Použijte datový soubor Seedl.xlsx, otevřete jej v Excelu a seznamte se s jeho obsahem. Všimněte si, že data jsou uložena v záložkách seedlspe (druhová data) a seedldesign (data o typu zásahu, příslušnost plochy k jednomu ze čtyř bloků a počty semenáčků), a že první řádek v maticích je třeba při importu ingorovat, protože obsahuje popis tabulky. Při načítání tabulky (například s druhy, seedlspe) je třeba nastavit v kroku Import from Excel files: Table 1/2 v oddíle Excel cell areas with data možnost The samples (and species names) are in rows 2 to 18, a dále dole v nabídce Labels import možnost Species names are short (up to 8 characters) only. Při importu matice seedldesign je ještě navíc třeba ohlídat, aby v nabídce Sample names are bylo vybráno short (up to 8 characters) only 1). Po importu si zkontrolujte počet snímků (cases) v tabulce - musí jich být u obou matic 16, a počet proměnných (Vars) je 23 u druhových dat a 3 u proměnných prostředí. Pokud tato čísla nesedí, něco je špatně.
  3. Na datech spočtěte RDA (druhová data nijak neupravujte - pozor, může se stát že CANOCO zvolí jako výchozí možnost jejich logaritmickou transformaci). Vysvětlující proměnnou bude treatment, a příslušnost do bloku bude použita jako kovariáta. Pozor - proměnnou Block je třeba před vlastní analýzou konvertovat ve faktor!2) Aby bylo možné v přímé ordinaci použít kovariáty, je nutné z nabídky analýz Canoco adviser: Create new analysis vybrat Constrained partial ... (dostupná po rozkliknutí Advanced Constrained Analyses).
  4. Pro testování signifikance zvolte Unrestricted permutations. Tímto použijete tzv. model based permutační test, při kterém se permutují residua vzniklá po odstranění variability vysvětlené kovariátami (zde příslušností k bloku). Alternativní možnost by byl design-based permutační test, kdy by se permutace odehrávali pouze uvnitř bloků - pro tuto možnost by bylo třeba zaškrtnout políčko Blocks defined by covariates. V tomto příkladě budeme používat první možnost, která je doporučena pro datové soubory s malým počtem vzorků.
  5. Nakreslete ordinační diagram s 10 nejlépe fitujícími druhy a proměnnými prostředí (zásahy). Je výsledný Monte-Carlo permutační test signifikantní? Který zásah podle vás má největší vliv na změnu druhového složení semenáčů?

Řešení cvičení 4.2

Cvičení 4.3 (rozklad variance)

(toto cvičení je založeno na Case study 3 z knihy Šmilauer & Lepš 2014)

  1. Použijte experimentální data o vlivu hnojení na druhové složení vegetace plevelů. Experiment byl založen na poli s ječmenem, a byl zaměřen na sledování vegetace plevelů, které mezi ječmenem rostly. Experimentální zásah zahrnoval hnojení dusičnatým hnojivem v nižších a vyšších dávkách (proměnná dose). Druhové složení plevelů bylo ovlivňováno jak samotným hnojením, tak pokryvností ječmene, která rostla s intenzitou hnojení. Experiment zjištoval, jak se hnojení dusíkem a zvyšující se pokryvnost ječmene (a tím i kompetice) projeví na druhovém složení vegetace plevelů.
  2. Konkrétně použijte soubor Fertil.xls. Pozor při načítání dat - první řádek v tabulce FERTSPE a FERTENV obsahuje popis dat a při importu do CANOCO 5 je třeba ho ignorovat, jinak se vám názvy proměnných a druhů budou zobrazovat nesprávně, případně bude mít tabulka nesprávný počet řádků (vzorků). Při načítání tabulky (například s druhy FERTSPE) je třeba nastavit v kroku Import from Excel files: Table 1/2 v oddíle Excel cell areas with data možnost The samples (and species names) are in rows 2 to 124, a dále dole v nabídce Labels import možnost Species names are short (up to 8 characters) only. Po importu si zkontrolujte počet snímků (cases) v tabulce - musí jich být 122, jinak je něco špatně.
  3. Proveďte rozklad variance pomocí analýzy RDA (druhová data netransformujte, protože pokryvnosti druhů jsou odhadovány na ordinální stupnici) a zjistěte, jaký je čistý efekt jednotlivých proměnných (dose - intenzita hnojení, cover - pokryvnost ječmene) a kolik sdílely variability. Při počítání používejte neadjustovaný R2 (pokud používáte adjustaci, absolutní hodnoty procent budou nižší). Čistý vliv každé proměnné (tedy vliv po odstranění variability druhé z proměnných) otestujte Monte Carlo permutačním testem.
  4. Nakreslete ordinační diagram RDA, ve kterém budou jednotlivé druhy (zobrazte jen deset druhů s největším fitem) a obě vysvětlující proměnné.
  5. Co má větší vliv, přímý efekt hnojení (proměnná dose) nebo nepřímý efekt hnojení zprostředkovaný kompeticí s ječmenem (proměnná cover)?

Řešení cvičení 4.3

1)
tím že první proměnná v tabulce je textová (treatment), CANOCO tento sloupeček mylně považuje za dlouhé názvy vzorků a automaticky vybere možnost both full and short, in this order
2)
V nabídce Data tables klikněte na tabulku s proměnnými prostředí, a v této tabulce klikněte na záhlaví (C2) sloupečku proměnné Block pravým tlačítkem myši. Zvolte možnost Convert environmental variable 'block' into factor. Faktory jsou v tabulce podbarveny modře.
zpradat/direct_ordination.txt · Last modified: 2015/04/09 13:00 (external edit)