|
|
Odezva růstu borovice lesní na klima v topograficky členité krajině Kokořínska
Fišer, Petr ; Treml, Václav (vedoucí práce) ; Šefrna, Luděk (oponent)
Rozsáhlé porosty borovice lesní Pinus sylvestris na topograficky členitém území Kokořínska představují ideální prostor ke studiu, jak rozdílně reagují stromy na klimatické proměnné v závislosti na stanovišti. Každé stanoviště se vyznačuje specifickými vlastnostmi, které ovlivňují širokou škálu růstových faktorů. Je tedy důležité tyto rozdíly pochopit i z hlediska probíhajících klimatických změn, které ohrožují lesní ekosystémy i v rámci střední Evropy. Relativně suché prostředí silně propustného pískovcového území je ohroženo zvyšujícím se suchem, které může stresovat tamní populace borovice lesní. Vzorky z 20 ploch rozdělené do 4 kategorií na severní svahy, jižní svahy, plošiny a údolní dna by měly dostatečně pokrýt variabilitu zdejší členité krajiny. Korelace s klimatickými proměnnými stejně jako PCA analýza naznačuje, že největší rozdíly mezi růstem borovic jsou mezi plošinami a údolími, přičemž se jako hlavní limit růstu ukazují obecně sušší podmínky na exponovaných skalních plošinách, zatímco údolí vykazují největší závislost na teplotách na přelomu zimy a jara. Významnější rozdíly mezi severními a jižními svahy zaznamenány nebyly. Budoucí vývoj borovic na stanovištích citlivých na sucho je tak ohrožen v souvislosti s očekávaným častějším výskytem vln sucha, zatímco teplotní limity v údolích...
|
|
|
Metody výběru proměnných pro predikci bankrotu firem
Šebestová, Monika
Predikce finančního selhání je důležitou činností, prováděnou finančními institucemi za účelem zhodnocení finančního zdraví firem i jednotlivců. V současné době jsou predikční modely založeny na statistických metodách či technikách umělé inteligence. Výběr správných proměnných vstupujících do těchto modelů je důležitým krokem k získání reprezentativního vzorku dat a zvýšení finální predikční přesnosti. Vzhledem k tomu, že neexistuje obecný rámec ukazatelů, pomocí kterých by měl být bankrot podniků predikován, je třeba použít metody, které s tímto výběrem mohou pomoci. Předložený článek se zabývá představením používaných metod a snaží se vyslovit odpověď na otázku, která metoda je pro výběr proměnných nejlepší. Z provedené analýzy vyplynulo, že žádnou metodu pro výběr prvků nelze označit za „nejlepší“ pro predikci bankrotu podniků, protože jejich účinnost značně závisí na použitém predikčním modelu.
|
|
| |
host ::
RSS.