Prediktivní modelování struktury biologických společenstev na základě referenčních dat -metodický příspěvek k hodnocení ekologických rizik Klára Kubošová Prediktivní modelování Výhody a nevýhody metod využívaných k tvorbě predikčního modelování struktury a stavu biologických společenstev v různých prostorových měřítcích zhodnocení stavu referenčních databází u případových studií (rostlinná společenstva a společenstva makrozoobentosu): tvorba biologicky relevantních predikčních modelů, definice nejvhodnějších sad abiotických proměnných využitelných v modelech cross-validační studie srovnávající predikční schopnosti různých modelovacích metod vytvoření a validace nejvhodnějšího v praxi využitelného predikčního modelu metodické výstupy směřující do oblasti hodnocení ekologických rizik, především fáze hodnocení expozice a biologických účinků vývoj nových přístupů k této problematice s ohledem na charakter dostupných dat PHDMs -poteneial habitat distribution maps Modely, které předpovídají potenciální rozšíření společenstev se označují PHDMs Můžou být definovány několika způsoby: 1) pravděpodobnost výskytu druhů 2) podle rozložení abundance druhů 3) předpokládaný výskyt založený na nepravděpodobnostních metrikách (presence/absence) 4) nejvíce pravděpodobná entita PHDMs -potenciál habitat distribution Response surface of Cercoaarpus focfífotíits P Abundance of Carnx ct/rvuia ■»■QWOOÜ *-O*O"Q00 J SWOTOOO QWQCO Ě tOTCOO &-DO0O taOHXXl S«3-rjOO E3S-SIOO S3BOOO ' GLM = Regression: GLM (Generalized Linear Models) Classification tree CART asoc 117 ■ 0.N-Q2Q C.Z1 - 0 JO *.*i - 0.« ^M 0.61 ■ DfiO Regression technique GLM O.W-Ofll q.m-q.« o.o^o.ie Q.1Q-Q.4Q •:•■■*■ - ci.ľu Classification tree CHAID atoc 117 H tt.OMKM - fr.HJWfl 410001 hhkmo ; Ů.2ŮŮQ1-ŮMĎ» Regression technique GAM asoc 117 ^M 0.QOO-0.M? 0.003-0.004 0.01Q-0.D» Q.Q3T-Q.Q7T Výber indikačních taxonu srovnání statistických metod pro výběr indikačních taxonů charakteristických pro abioticky definované říční habitaty Random Forests (Breiman, 2001) Metoda indikačních druhů (Indicator Species Analysis; Dufréne & Legendre, 1997) Datový soubor do analýzy vstupovala kategoriální závisle proměnná, obsahující 54 vzorků rozdělených do 4 typů habitatů (-definovaných na základě polohy odběrových míst v rámci koryta toku a lokálních hydraulických podmínek) prediktory byly abundance 180 taxonů makrozoobentosu, zjištěných v těchto vzorcích (SU) m =^ i m cE3 CsS« §E3 1=1 <5| (s> i i=i^ @ Cs) Habitat H1 - peřeje Nejproudivější místa v korytě hydraulicky charakterizovaná hodnotou tzv. Froudova čísla vyšší než 0,18. Kvantita usazené organické hmoty a rasových nárostů velikosti a délce trvání zvýšených průtoků. ĚÍ%£ Habitat H3-tůně Habitaty hlavního koryta charakteristické laminárním prouděním a Froudovým číslem nižším než 0,18. Habitat H2 - příbřežní tišiny Mírné proudění až stagnace se projevuje usazováním jemných sedimentů. Potravní i úkrytové podmínky jsou ovlivňovány přítomností pobřežní vegetace (opad, dřevní hmota, kořeny). Ě3 Habitat H4 - boční ramena Morfologie habitatu je utvářena erozním účinkem vysokých průtoků. Po většinu roku jsou slepá ramena povrchově propojena s hlavním korytem pouze na spodním konci. Převažujícím substrátem jsou jemné sedimenty a organická hmota. Results from RF Selection of correct number of trees (4 predictors, 680 trees) 1.0- U.ö ■ to "S 0.6- i 0Ĺ I o w U.4-0.2- T%y"^ J™- i-^yy^y .-_-____.____ -n—^J---------\-át* o.o- C 100 200 300 400 500 600 Number of Trees 700 800 900 1000 Random Forests Prediction Success Actual Total Percent pools rapids bank side Class Cases Correct arm 1 pools 27 70.4 19 3 4 1 rapids 1 40 65 12 26 1 1 bank calm 25 15 40 93.3 5 0 3 0 10 1 7 14 side arm 107 67.2 36 32 16 23 Map of proximities TIES2007 - 18th annual meeting of the International Environmetrics Society ÍBA M Results from RF ■ľ 'Ľ H i_ (Q C OD (f) 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 P 0,6 sz ■Ľ O Cl 0,4 0,2 0,0 m > o E Ü i Q- (J O ■+* .^ L 1 C '11 o T- E OJ '11 o ■11 b TI ĽJ. "D C 'ľ í'> č? ■o l_l OJ m Q- >■ o. >• 2 ^ Q. jz 42 j= o o ^ £ ■= "š U- fr" := TI Vi i-- rn , T7 fľL C TIES2007 - 18th annual meeting of the International Environmetrics Society IBA Výsledky bylo vybráno 50 taxonů z celkového počtu 180 taxonů, které byly alespoň v jedné z těchto metod určeny jako významné tyto dvě metody se shodovaly v 85% vybraných taxonů tůňové habitaty v hlavním korytě (H3) se ukázaly z hlediska indikátorových taxonů nejméně výrazným typem habitatu z uvedených hodnot je patrné, že použité metody, dávají velmi podobné výsledky další cíle otestování dostupných metod na společenstvech makrozoobentosu - projekt ARROW (výběr indikačních taxonů, váhy pro parametry...) predikce lesních společenstev (na presenčních datech, srovnání upravené PCA a CA s GLM na absenčních datech z celé ČR) klimatické modelování (BIOCLIM, CRES-Centre for Resource and Environmental Studies) modelování perzistentních organických polutantu v půdách pro území ČR