1
ORDINACE (ORDINATION)
[USEMAP]

ORDINACE
ospolu s klasifikací dvě hlavní skupiny vícerozměrných metod
•jejich účelem je interpretovat paterny – vzorce – v druhovém složení společenstev
oorder, Ordnung – pořádek, seřazení
•uspořádání, seřazení objektů (vzorků) podél několika málo nejdůležitějších gradientů
•kontinuální povaha společenstev
2
http://ordination.okstate.edu/overvi2.gif
http://ordination.okstate.edu/overview.htm
[USEMAP]

ORDINACE - ÚVOD
opočet faktorů ovlivňujících druhové složení je obvykle vysoký
•např. hustota stromového patra může být dána dobou od posledního požáru, klimatickými podmínkami,
dostupností živin, hloubkou a strukturou půdy, vlhkostí půdy a mnoha dalšími faktory
otěch hlavních faktorů je ale obvykle málo
•faktorů, které dokáží vysvětlit většinu vysvětlitelné variability
ovelké množství šumu v datech
•většina druhů zaznamenána jen v několika málo vzorcích, náhodné vlivy ovlivňující abundanci druhů,
dispersal limitation
ov datech je značné množství redundantní, opakující se informace
•distribuce druhů často podobná, např. vysoká abundance Bythinella austriaca napovídá něco o
očekávatelnosti Crenobia alpina, stejně tak vysoká abundance Urtica dioica o Parnassia palustris
•tato redundantní, opakující se informace umožňuje uchopit podstatu druhových dat
o
3
[USEMAP]

Ordinace - opodstatnění
•jeden gradient prostředí většinou ovlivňuje chování (abundanci) několika druhů najednou – základní
chování společenstev
•druhová data jsou redundantní – pokud znám chování (abundanci) jednoho druhu, můžu do určité míry
odhadnout chování i některých dalších druhů
•díky této redundanci je možné (a hlavně smysluplné) zredukovat mnohorozměrný prostor, ve kterém
jsou druhy/vzorky rozmístěny (prostory 1 a 2), na několik málo dimenzí ekologického prostoru
(prostor 3)
•pokud by chování druhů bylo na sobě úplně nezávislé, existovala by celá řada ekvivalentních
možností, jak mnohorozměrný prostor zredukovat, a ani jedna by nepřinesla nic nového

ORDINACE
RŮZNÉ FORMULACE PROBLÉMU
1)najdi skryté gradienty v druhovém složení (ordinační osy)
2)rozmísti vzorky v zobrazitelném prostoru (ordinační prostor) tak, aby vzdálenosti vzorků co
nejlépe odpovídaly jejich původním vzdálenostem
4
[USEMAP]

Ordinace - opodstatnění
•jeden gradient prostředí většinou ovlivňuje chování (abundanci) několika druhů najednou – základní
chování společenstev
•druhová data jsou redundantní – pokud znám chování (abundanci) jednoho druhu, můžu do určité míry
odhadnout chování i některých dalších druhů
•díky této redundanci je možné (a hlavně smysluplné) zredukovat mnohorozměrný prostor, ve kterém
jsou druhy/vzorky rozmístěny (prostory 1 a 2), na několik málo dimenzí ekologického prostoru
(prostor 3)
•pokud by chování druhů bylo na sobě úplně nezávislé, existovala by celá řada ekvivalentních
možností, jak mnohorozměrný prostor zredukovat, a ani jedna by nepřinesla nic nového
Různé formulace problému
1)hledání skrytých proměnných (ordinačních os) - najdi několik proměnných (ordinačních os), které
nejlépe vystihují vliv všech druhů (eigenvalue based methods)
2)rozmístění vzorků v ordinačním prostoru - najdi takové rozmístění vzorků v redukovaném ordinačním
prostoru, aby vzdálenost mezi vzorky co nejvěrněji odrážela jejich nepodobnost vypočtenou z
druhového složení jednotlivých vzorků (distance based methods)

NEPŘÍMÁ VS PŘÍMÁ ORDINACE
UNCONSTRAINED VS CONSTRAINED ORDINATION
•Nepřímá ordinace
opouze druhová matice
oordinační osy – směry největší variability dat
opopis dat a generování hypotéz
•
•Přímá ordinace
odruhová matice a matice proměnných prostředí
oordinační osy – variabilita dat vysvětlitelná danými proměnnými
oOmezené ordinační osy – pouze lineární kombinace prediktorů
otestování hypotéz
5
druhová matice
druhy
druhová matice
druhy
matice proměnných prostředí
proměnné prostředí
[USEMAP]

MODELY ODPOVĚDI DRUHŮ NA GRADIENT PROSTŘEDÍ
6
gradient
gradient
lineární
unimodální
[USEMAP]

LINEÁRNÍ MODEL ODPOVĚDI DRUHU
JEN PŘI KRÁTKÉM EKOLOGICKÉM GRADIENTU
7
gradient prostředí (pH, nadm. výška)
gradient prostředí (pH, nadm. výška)
krátký ekologický gradient
dlouhý ekologický gradient
Lepš & Šmilauer (2003) Multivariate analysis of ...
[USEMAP]

PŘEHLED METOD ORDINAČNÍ ANALÝZY
8
raw-data-based
(založené na primárních datech)
distance-based
(založené na distanční matici)
linear
(lineární)
unimodal
(unimodální)
unconstrained
(nepřímé)
PCA
(analýza hlavních komponent)
CA, DCA
(korespondenční a detrendovaná korespondenční analýza)
PCoA
(analýza hlavních koordinát)
 NMDS
(nemetrické mnohorozměrné škálování)
constrained
(přímé)
RDA
(redundanční analýza)
CCA
(kanonická korespondenční analýza)
db-RDA
(redundanční analýza založená na distanční matici)
[USEMAP]