Home > Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses > Modelování potenciálního rozšíření netvařce křovitého (&-lt;i&-gt;Amorpha fruticosa&-lt;/i&-gt;) a kustovnice cizí (&-lt;i&-gt;Lycium barbarum&-lt;/i&-gt;) v České republice
Original title:
Modelování potenciálního rozšíření netvařce křovitého (&-lt;i&-gt;Amorpha fruticosa&-lt;/i&-gt;) a kustovnice cizí (&-lt;i&-gt;Lycium barbarum&-lt;/i&-gt;) v České republice
Translated title:
Modelling potential distribution of invasive plants Indigo bush (Amorpha fruticosa) and Goji berry (Lycium barbarum) in the Czech Republic
Authors:
Müllerová, Soňa ; Moudrý, Vítězslav (advisor) ; Barták, Vojtěch (referee) Document type: Bachelor's theses
Year:
2016
Language:
cze Publisher:
Česká zemědělská univerzita v Praze Abstract:
[cze][eng] Za jeden z hlavních procesů, který ohrožuje biodiverzitu, jsou v současnosti považovány biologické invaze. Invazní druhy jsou introdukované, v novém areálu zdomácnělé druhy, jejichž ekologický i ekonomický dopad je znám z řady oblastí světa. V České republice jsou významnou skupinou invazních organismů cévnaté rostliny, které se vyznačují schopností rychlé adaptace, šíření a obsazování nových stanovišť. Včasné zaznamenání potenciálně nebezpečného druhu může být jedním z kroků k zabránění dalšímu šíření. Tato bakalářská práce představuje techniku modelování druhové distribuce, což je jeden z moderních nástrojů sloužící k posouzení invazního potenciálu druhů a predikci jejich rozšíření. Hlavním cílem bylo vytvořit modely potenciálního rozšíření invazních keřů netvařce křovitého (Amorpha fruticosa) a kustovnice cizí (Lycium barbarum) v České republice a analyzovat významnost jednotlivých proměnných, včetně prediktorů odvozených z digitálního modelu terénu. Modely byly vytvořeny metodou Maxent v rozlišení 100 x 100 m na základě prezenčních dat a deseti prediktorů, z nichž tři jsou prediktory topografické: nadmořská výška, svažitost (slope) a expozice (aspect). Jako nejvýznamnější prediktory pro výskyt obou druhů se ukázaly nadmořská výška, krajinný pokryv, který měl v případě netvařce křovitého převažující vliv, a roční rozsah teplot. Pro kustovnici cizí je významným prediktorem také svažitost. Expozice byla vyhodnocena jako nevýznamný prediktor. Kriterium AUC dosáhlo u obou modelů vysokých hodnot - dosažená hodnota pro netvařec křovitý je 0,961 a pro kustovnici cizí 0,906. Na věrohodnost výsledného modelu má však zásadní vliv stádium invazního procesu a rovněž kompletnost a přesnost vstupních dat.Biological invasions are currently considered to be one of the major threats to biodiversity. Invasive species are introduced species naturalized in regions outside their native range with both ecological and economic impact known from many regions all over the world. In the Czech Republic, vascular plants constitute a major group of invasive species. They are characterized by the ability to adapt, spread and occupy new sites. Early identification of potentially dangerous species constitute a possible way to prevent further spread. This bachelor thesis presents the use of species distribution modelling technique as a tool for assessing invasive potential and predicting species invasions. The aim was to create the model of invasive shrub species Indigo bush (Amorpha fruticosa) and Goji berry (Lycium barbarum) potential distribution in the Czech Republic and explore the significance of each predictor variable including variables derived from digital elevation model. Models were created in the resolution of 100 m using Maxent method based on presence-only data and ten predictor variables including three topographic variables: elevation, slope and aspect. The results show that the most significant variables for both species are elevation, land cover which is the most important one for Amorpha fruticosa, and temperature annual range. Slope variable is significant for Lycium barbarum. Aspect is not significant. In terms of AUC discrimination measure, high values were achived for both species. AUC value for Amorpha fruticosa is 0,961 and 0,906 for Lycium barbarum. However, the realism and quality of the model is significantly influenced by the stage of invasion and also by complexity and accuracy of input data.
Keywords:
GIS; invazní rostliny; Maxent; model; SDM