# cvika 3
veg<-read.csv("veg.csv", row.names=1)
coord<-read.csv("geo.coord.csv", row.names=1)

write.csv(coord, "geo.coord.csv")
summary(coord)


###oprava jmen lokalit; není potřeba u aktuálních datasetů (opraveno) 
# row.names(coord)[1]<-"CME"
# coord<-coord[order(rownames(coord)),]

rownames(veg)==rownames(coord) # porovnání jmen lokalit; mělo by být samé TRUE 

# Vliv transformace a standardizace na rozložení hodnot pokryvností
hist(veg$Bromus.erectus)# hrubé pokryvnosti
hist(log(veg$Bromus.erectus+1)) # log+1 transformované pokryvnosti
library(vegan)
hist(decostand(veg$Bromus.erectus, method="standardize"))# standardizované pokryvnosti

veg<-log(veg+1)# log+1 transformace všech druhových dat

m.euc<-vegdist(veg, method="eucl") # matice euklidovských vzdáleností


m.hell<-vegdist(decostand(veg, method="hellinger"), method="eucl") # matice Hellingerových vzdáleností
m.chord<-vegdist(decostand(veg, method="normalize", MARGIN=1), method="eucl")# matice tětivových vzdáleností
m.bray<-vegdist(veg, method="bray")# matice Bray-Curtis nepodobností
m.chi<-vegdist(decostand(veg, method="chi.sq"), method="eucl")# matice chi-kvadrát vzdáleností

m.jac<-vegdist(decostand(veg, method="pa"), method="jacc")# matice Jaccardových vzdáleností
m.sor<-vegdist(decostand(veg, method="pa"), method="bray")# matice Sörensenových nepodobností

mantel(m.euc, m.chi, permutation=9999)# Mantelův test korelací mezi eukleidovskými a chi-kvadrát vzdálenostmi 
# Mantel statistic based on Pearson's product-moment correlation 
# 
# Call:
# mantel(xdis = m.euc, ydis = m.chi, permutations = 9999) 
# 
# Mantel statistic r: 0.535 
#       Significance: 1e-04 
# 
# Upper quantiles of permutations (null model):
#   90%   95% 97.5%   99% 
# 0.116 0.148 0.172 0.204 
# Permutation: free
# Number of permutations: 9999

mantel(m.euc, m.hell, permutation=9999)
mantel(m.euc, m.chord, permutation=9999)
mantel(m.euc, m.bray, permutation=9999)
mantel(m.sor, m.bray, permutation=9999)

plot(coord$Longdeg, coord$Latdeg)
geo.dist<-vegdist(coord, method="euclid") # Výpočet geografických vzdáleností mezi lokalitami
mantel(geo.dist, m.hell)

# Mantel statistic based on Pearson's product-moment correlation 
# Call:
# mantel(xdis = geo.dist, ydis = m.hell) 
# 
# Mantel statistic r: 0.3347 
#       Significance: 0.001 
# 
# Upper quantiles of permutations (null model):
#    90%    95%  97.5%    99% 
# 0.0882 0.1176 0.1485 0.1742 
# Permutation: free
# Number of permutations: 999


plot(as.numeric(geo.dist), as.numeric(m.hell))# scatterplot Helingerových vs. geografických
# vzdáleností mezi body