Název: Vliv fluviálně-morfologických makrostruktur na fyzický habitat vodních toků.
Překlad názvu: Impact of fluvial-morphological macrostructrus on the physical habitat of streams.
Autoři: Strachota, Pavel ; Matoušková, Milada (vedoucí práce) ; Křížek, Marek (oponent)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2011
Jazyk: cze
Abstrakt: [cze] [eng]
Cílem práce je najít hlavní parametry popisující fluviálně-morfologické makrostruktury vzhledem k fyzickému habitatu vodních toků na příkladu toku Zlatého potoka a Mandátu. K tomuto účelu byla použita technika neuronových sítí, která umožňuje kvantitativně i kvalitativně posoudit váhu jednotlivých parametrů. Základní podklady pro práci byla získány mapováním zájmového území s využitím metodik ekohydromorfologického mapování EcoRivHab a RHS. Informace o fyzickém habitatu mapovaných vodních toků byla získána z mapových podkladů (ZABAGED) a vlastním mapováním (mj. pro fily údolí toku laserovým sklonoměrem, korytové akumulace, břehové nátrže). Zpracování proběhlo ve dvou fázích. V první fázi bylo území posouzeno na základě obou metodik. Jako učební data pro neurální síť byly použity výsledky mapování Zlatého potoka. Ve druhé fázi proběhlo srovnání výsledků mapování na dalších tocích pomocí techniky neuronových sítí. Tímto bylo možno určit rozdíly mezi přirozenými úseky vodních toků v geografi cky odlišných oblastech a také hlavní, vedlejší a nepodstatné parametry obou metodik pro mapování. This thesis main goal is to nd the main parameters describing fluvial-morphological macrostructures due physical habitat of streams on example study of Zlatý potok stream and Mandát stream. To perform this study was used technique of neural network. Neural network method make possible to make both qualitative and quantitative survey of particular parameters and their weights. Fundamental data used for this thesis was got by mapping regions of interest with two ecohydromorphological methods EcoRivHab and RHS. Information about physical habitat of mapped streams was realized from map's basis (ZABAGED) and by mapping (e.g. valley relief by laser gradiometer, bed loads). Data processing was realized in two parts. In the first part the regions of interest were quali ed to both of the methods. Neural network was seeded by data from mapping of the Zlatý potok stream. In the second part results of mapping for all of the streams were compared by technique of neural network. This way it was possible to evaluate di erences among natural parts of streams in geographically di erent areas and also major and minor parameters both of the used methods for mappings.
Klíčová slova: EcoRivHab; fluviálně-morfologické makrostruktury; neuronová síť; RHS; EcoRivHab; fluvial-morphological macrostructures; neural network; RHS

Instituce: Fakulty UK (VŠKP) (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dostupné v digitálním repozitáři UK.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/20.500.11956/48143

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-494507


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Univerzita Karlova > Fakulty UK (VŠKP)
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce