1 / 30

Nečtiny , 28. jún 2006

Typológia povrchových tokov SR: testovanie vzťahov medzi biologickými prvkami kvality a abiotickými faktormi. Jukka Aroviita, Univer z it a Jyväskylä, F ínsko Ivan Bartík, SHMÚ Bratislava, SR Juha Miettinen, Univerzita Jo e ns u u, Fínsko Karin Scheurer, SHM Ú Bratislava, S R

ray
Download Presentation

Nečtiny , 28. jún 2006

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Typológia povrchových tokov SR:testovanie vzťahov medzi biologickými prvkami kvalitya abiotickými faktormi. Jukka Aroviita, Univerzita Jyväskylä, Fínsko Ivan Bartík, SHMÚ Bratislava, SR Juha Miettinen, Univerzita Joensuu, Fínsko Karin Scheurer, SHMÚ Bratislava, SR Teppo Vehanen, Výskumný ústav rybárstva, Oulu, Fínsko Nečtiny, 28. jún2006

  2. Postup prác (.. „ako sme budovali typológiu povrchových tokov SR“) • výber abiotických kritérií (environmentálne parametre (deskriptory) - v zmysle RSV) • štatistické testovanie: multivariačná analýza (hľadanie vzťahov medzi biotou a jednotlivými deskriptormi) • formulovanie záverov (návrh typológie postavenej na deskriptoroch vybraných na základe štatistického testovania)

  3. Použité metódy Multivariačná (mnohorozmerová) analýza: - odhaľuje štruktúru voveľkýchsúboroch dát (napr. veľký počet druhov voveľkom množstve vzoriek) Princíp: Objekty sú charakterizované množstvom premenných => štruktúra je neprehľadná. Analýza má nahradiť základné premenné menším množstvom zložených (pritom vzájomne nekorelovaných) premenných dostatočne vysvetľujúcich štruktúru súboru.

  4. Použité metódy Ordinácie: • súborný názov pre skupinu multivariačných techník, ktoré pri analýze rozmiestňujú vzorky (odberové miesta) pozdĺž osí na základe druhového zloženia vzoriek • vypočítavajú sa rozsiahle dištančné matrice, v ktorých vzdialenosť medzi každou dvojicou vzoriek (=lokalít) reprezentuje podobnosť (resp. odlišnosť) vzoriek vzhľadom na ich druhové zloženie. • grafické výsledky ordinácií: lokality sú zobrazené ako body v priestore (spravidla 2D). Body ležiace bližšie pri sebe zodpovedajú lokalitám s podobným druhovým zložením, a naopak:čím ďalej sú dve vzorky od seba, tým menej podobné je ich druhové zloženie.

  5. Použité metódy Použité ordinačné techniky: • „nepriame“ordinácie: - pracujú s jediným súborom údajov, obsahujúcim početnosti druhov v určitom počte vzoriek (tzv. hlavná matrica). Nezohľadňujú teda priamo environmentálnevplyvy; dôsledky vplyvu abiotických faktorov musia byť interpretované osobitne - podľa externých informácií. - PCA, DCA, NMS - použitie konkrétnej metódy závisí predovšetkým od povahy samotných údajov (rozsah zaznamenaných hodnôt, charakter ich distribúcie...) • „priame“ ordinácie: - CCA pri vyhľadávaní štruktúry v hlavnej matrici zároveň maximalizuje silu vplyvu environmentálnych faktorov

  6. Použité metódy DCA (Detrended correspondence analysis) • najvýraznejšie sa prejavujúci gradient sa v prípade DCA tiahne pozdĺž prvej osi (čo uľahčuje interpretáciu) NMS (Non-metric multidimensional scaling) • vhodná aj pre analýzu dát s inou než normálnou distribúciou

  7. Použité metódy Software: • PC ORD (McCune & Mefford 1999) - pre CCA, DCA, NMS • SPSS for Windows(SPSS Inc. 2001) - pre PCA

  8. hlavná matrica obsahuje početnosti druhov v súbore vzoriek (lokalít) sekundárna matrica obsahuje environmentálnepremenné pre ten istý súbor vzoriek

  9. Testovaný súbor Environmentálne parametre (deskriptory) v zmysle „systému B“ podľa RSV: • povinné - nadm. výška - regionalizácia (ekoregióny) - veľkosť plochy povodia - geológia (ľubovoľné členenie; testované bolo členenie geol. stavby podľa geochémie (Ca/Si) a litologických typov (litotypov)) • doplnkové - zoogeografické členenie

  10. Testovaný súbor Biota: - odbery vykonali VÚVH a SVP, spracované boli na ÚZO SAV, PriF UK, VÚVH. - použité boli len údaje z referenčných lokalít - analýzy prebehli prevažne na úrovni druhov • makrozoobentos - údaje odobraté podľa metodiky AQEM - jeseň 2003 (62 odberových miest), jar 2004 (62 odb. miest) - 582 identifikovaných druhov • rozsievky - použité ako indikačná skupina pre biologický prvok kvality fytobentos - jeseň 2003 (62 odberových miest, 220 taxónov), jar 2004 (45 odb. miest, 134 taxónov) • ryby - lovené použitím elektrického agregátu - jeseň 2003 (52 odberových miest, z toho však 8 sterilných) - 20 druhov rýb + mihuľa Eudontomyzon vladykovi

  11. Rozmiestnenie referenčnýchaovplyvnených lokalítv „typologickompriestore“ referenčné ovplyvnené

  12. Výsledky Makrozoobentos Výsledky multivariačnej analýzy vzoriek z referenčných lokalít

  13. Altitude < 200 m 200-500 m 500-800 m > 800 m DCA –nadm. výška, jeseň 2003 (n = 62) Very small <10 km2 Small 10-100 km2 Medium >100 km2 Jan 2006

  14. DCA – regióny; jar 2004

  15. = A + D = C + B DCA – geológia(litotypy), jeseň 2003 [200-500m (n = 27)] The geology Medium >100 km2 I020Fa3 1 Neogen E 2 Neogenne_Vulk D 200 3 Vnutrokarp_Pal C 4 Krieda_A_Pal B080Fa3 V300Fa2 5 Ilovito_Piesc_Sed B200Fa3 M010Fa3 6 Mezozoikum B Axis 2 7 Mladsie_Pal N050Fa3 I010Fa3 D010Fa3 S070Fa3 M020Fa3 B050Fa3 B060Fa3 8 Starsie_Pal V200Fa2 B030Fa3 A 100 B070Fa3 R090Fa3 H030Fa3 9 Krystalinikum R040Fa3 N020Fa3 N060Fa3 A010Fa3 10 Plutonity N070Fa3 11 Fluvialne_Sed N030Fa3 N040Fa3 S020Fa3 12 Eolicke_Sed Medium >100 km2 S060Fa3 B020Fa3 0 0 100 200 300 Axis 1 Jan 2006

  16. Geology Ca Si Axis 2 Axis 1 DCA – geológia (Ca/Si), jeseň 2003 200-500 m (N=27) 500-800 m (N=23) Geol2_new Ca Si Axis 2 Axis 1

  17. V300Fs3 Geoch. class ? Ca V200Fs3 mix S010Fs4 Si H030Fs4 B100Fs4 V090Fs4 Axis 2 B600Fs4 S060Fs4 N080Fs4 B020Fs4 S100Fs4 I020Fs4 A020Fs4 S070Fs4 H080Fs4 W020Fs4 M020Fs4 B200Fs4 A010Fs4 I010Fs4 N020Fs4 B030Fs4 N030Fs4 N040Fs4 N070Fs4 D010Fs4 M010Fs4 N050Fs4 Axis 1 DCA – geológia (Ca/Si/mix), jar 2004 [200-500m (n = 28)] Nov 2005

  18. Výsledky Rozsievky Výsledky multivariačnej analýzy vzoriek z referenčných lokalít

  19. DCA2003 altitude class 13h < 200 11v 200-500 500-800 5u > 800 4u 7u 21v 6v 16v 6u 5d 36x 23v 18v 1z 4n 12z 10x 17v 25z 15z 4x 3p 34x 2v 23x 8b 14v 4z 2u 19x 1n 37x 1i Axis 3 18z 29v 14z 1a 14x 7h 1x 5p 10b 1u 28x 1v 3u 8p 33x 7p 1s 12x 8x 8u 12h 8h 2p 18x 32x 17x 11x 3n Axis 1 DCA – nadm. výška, jeseň 2003

  20. DCA – geológia (litotypy: 10 skupín), jeseň 2003 1=neogen 2=neogenne vulk. 3=vnutrokarp pal. 4=krieda a pal. 6=mezozooikum 7=mladsie pal. 8=starsie pal. 9=krystallinikum 10=plutonity 1=neogen 2=neogenne vulk. 3=vnutrokarp pal. 4=krieda a pal. 6=mezozooikum 7=mladsie pal. 8=starsie pal. 9=krystallinikum 10=plutonity Farby zodpovedajú piatim geol. typom, symboly reprezentujú desať geol. podtypov.

  21. DCA – geológia (litotypy: 5 skupín), jeseň 2003 2=A 1=B 1=C 2=D 3=E

  22. DCA – geológia (Ca/Si), jeseň 2003 1=Ca 2=Si

  23. Výsledky Ryby Výsledky multivariačnej analýzy vzoriek z referenčných lokalít

  24. NMS– nadm. výška

  25. NMS– geológia (litotypy)

  26. NMS–Geológia (litotypy), 200-500 m

  27. NMS–Geológia (Ca/Si), 200-500 m

  28. Závery: Návrh kritérií vhodných pre stanovenie typológie povrchových tokov SR Hierarchické (viacúrovňové) rozčlenenie tokov do typov: • ekoregióny (2) • nadm. výška (4 triedy) • veľkosť plochy povodia (3 triedy) • geológia – litotypy (5 skupín) • zoogeografické regióny (3) (32 typov) (22 typov)

  29. Jukka Aroviita, Univerzita Jyväskylä, Fínsko Ivan Bartík, SHMÚ Bratislava, SR Juha Miettinen, Univerzita Joensuu, Fínsko Karin Scheurer, SHMÚ Bratislava, SR Teppo Vehanen, Výskumný ústav rybárstva, Oulu, Fínsko ... Vám ďakujú za pozornosť 

More Related