HMYZÍ HERBIVOŘI NA KOPŘIVĚ

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Statistické testy z náhodného výběru vyvozuji závěry ohledně základního souboru často potřebuji porovnat dva výběry mezi sebou, porovnat průměr náhodného.
Advertisements

Testování statistických hypotéz
Monte Carlo permutační testy & Postupný výběr
Analýza variance (Analysis of variance)
Hodnocení krajinných změn, příklad z ČR
Šárka Zemanová a Barbora Svatková 3.B
Obecný postup při testování souborů
Mikroekonomie I Užitek spotřebitele a odvození poptávky Ing. Vojtěch Jindra Katedra ekonomie (KE)
Testování hypotéz vymezení důležitých pojmů
Výskyt a ochrana v ČR Jitka Uhlíková AOPK ČR
BYLINY A KEŘE LESA 14..
Rostliny semenné Semenné rostliny se rozmnožují semeny.
Inference jako statistický proces 1
(Heracleum sphondylium)
Využití v systematické biologii
Testy významnosti Karel Mach. Princip (podstata): Potvrzení H O Vyvrácení H O →přijmutí H 1 (H A ) Ptáme se:  1.) Pochází zkoumaný výběr (jeho x, s 2.
Biostatistika 5. přednáška Aneta Hybšová
Principy fytoindikace
Nové modulové výukové a inovativní programy - zvýšení kvality ve vzdělávání Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem.
Biostatistika 6. přednáška
Test dobré shody Fisherův přesný test McNemar test
Analýza variance (ANOVA).
Ptáci okrasných zahrad a parků 1
Antipredační chování ťuhýka obecného (Lanius collurio) Anna Falkenauerová Školitel: RNDr. Roman Fuchs, CsC.
Strom po celý rok podzim
Jaro Jaro (zastarale Vesna) je jedno ze čtyř ročních období. V mírném pásu se vyznačuje začátkem vegetativní aktivity rostlin a zvýšením aktivity živočichů.
Tvorba výnosu u brambor
List VY_32_INOVACE_3.1.Bi1.05/Li
Práce s výsledky statistických studií
Spolupráce škol a sociálních partnerů při tvorbě ŠVP a realizaci výuky Ing. Jana Trhlíková, NÚOV Brno, Projekt je financován Evroským sociálním.
Strom po celý rok Autor: Weissová Klára.
Pohled z ptačí perspektivy
Jak „dispersal limitation“ ovlivňuje druhovou bohatost společenstva Anna Vlachovská.
Ekologie invazních druhů rostlin pracovní skupina zahrnující projekty studentů všech úrovní vysokoškolského studia propojení na další skupiny a projekty.
Transekt Příkazy Úkol 1: Zjistit obvod stromu v závislosti na druhu H 0 : Obvod stromů jednotlivých druhů se neliší H A : Obvod stromů jednotlivých druhů.
Jan Vávra Působení auxinu u Oscillatoria sp. pozorované in situ.
Závislost výskytu zámotků a housenek na stanovišti a výškových třídách Urtica dioica.
8. Kontingenční tabulky a χ2 test
Ptáci sadů a ovocných zahrad (2)
KORPUSY A KVANTITATIVNÍ DATA Úvod do korpusové lingvistiky 11.
Chráněné rostliny.
RACI Zástupci: Rak říční,bahenní,kamenáč.
Korelace. Určuje míru lineární vazby mezi proměnnými. r < 0
Obhajoba diplomové práce Sluneční záření a atmosféra
Vertikální struktura porostu lužního lesa Stanovení biomasy výškových vrstev bylinného patra.
Stanovení hustoty a velikostní struktury populace stromů v lužním lese
Zalesňování zemědělské půdy problém struktury lesů
Trh práce a politika zaměstnanosti Přednáška 8 Sociální výhody v nezaměstnanosti ve vybraných zemích EU.
HYPOTÉZY „Hypotéza není ničím jiným než podmíněným výrokem o vztazích mezi dvěma nebo více proměnnými. Na rozdíl od problému, který je formulován v.
Témata a metodiky měření Králický Sněžník
Současná biosféra. Projekt: CZ.1.07/1.5.00/ OAJL - inovace výuky Příjemce: Obchodní akademie, odborná škola a praktická škola pro tělesně postižené,
Měření v sociálních vědách „Měřit všechno, co je měřitelné, a snažit se učitnit měřitelným vše, co dosud měřitelné není“. (Galileo Galilei)
Bc. Jaromír Šetek VNÍMÁNÍ ZEMĚ PŮVODU ZNAČKY A ZEMĚ PŮVODU PRODUKTU VEDOUCÍ PRÁCE: Ing. Pavel Štrach, Ph.D. et Ph.D.
Testování hypotéz Testování hypotéz o rozdílu průměrů  t-test pro nezávislé výběry  t-test pro závislé výběry.
Mgr. Robert Skeřil, Ph.D. Český hydrometeorologický ústav pobočka Brno V YHODNOCENÍ KVALITY OVZDUŠÍ V J IHLAVĚ ZA ROKY 2010 – 2014.
1 Diplomová práce Sluneční záření a atmosféra Autor: Tomáš Miléř Vedoucí: Doc. RNDr. Petr Sládek, CSc. Oponent: RNDr. Jan Hollan BRNO 2007Katedra fyziky,
CHISA 2011, Srní, října 2011 OBRAZOVÁ ANALÝZA – porovnání vlivu recepturního složení pečiva I. Švec, M. Hrušková, T. Hofmanová.
Autor: Martin Maršálek Vedoucí bakalářské práce: RNDr. Markéta Slábová, Ph.D. Konzultant bakalářské práce: Ing. Ondřej Cudlín, Ph.D.
STŘÍDÁNÍ ROČNÍCH OBDOBÍ
Autorka: Vendula Szappanosová
Regresní analýza výsledkem regresní analýzy je matematický model vztahu mezi dvěma nebo více proměnnými snažíme se z jedné proměnné nebo lineární kombinace.
Název školy: ZŠ a MŠ Verneřice Autor výukového materiálu: Lenka Lehká
Úvod do statistického testování
DIGITÁLNÍ UČEBNÍ MATERIÁL
Měření ozonu v Novohradských horách pasivními dosimetry
TESTOVÉ OTÁZKY pro EKOLOGII A OCHRANU ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ
Analýza kardinálních proměnných
Výukový materiál VY_52_INOVACE_16_HMYZ-V LESE
7. Kontingenční tabulky a χ2 test
Transkript prezentace:

HMYZÍ HERBIVOŘI NA KOPŘIVĚ HOUSENKY ZAVÍJEČE KOPŘIVOVÉHO (Pleuroptya ruralis)

Ekologie studovaného druhu Široce rozšířený druh, vyskytuje se zejména v nížinných oblastech. Živná rostlina: převážně kopřiva dvoudomá (Urtica dioica). Druh je jednogenerační, dospělí motýli vylétají od června do září. Vývoj housenek trvá od září do června, ale larva přezimuje na zemi ve spadeném listí do března nebo dubna. Biologie druhu prakticky neznámá…

Cíle Studium distribuce housenek (zámotků) v lužních porostech kopřiv (na příkladu lokality Příkazy). Distribuce P.ruralis na třech hierarchických úrovních: mezi stanovišti – v rámci stanoviště – na kopřivě.

Metodika Sběr dat proběhl na třech stanovištích: Les – 10 rostlin se zámotky, 20 bez zámotku Okraj lesa - 10 rostlin se zámotky, 20 bez zámotku Osluněná plocha - 5 rostlin se zámotky, 10 bez zámotku Měřeny byly 3 rostliny se zámotkem z každého stanoviště a 3 bez zámotku také z každého stanoviště.

1. Stanoviště - hypotéza H0: Není rozdíl v početnosti zámotků mezi stanovišti Les, Okraj lesa a Osluněnou plochou. Test: Jednocestná ANOVA Testování relativní početnosti vztažená na jednotku času (sec).

1. Stanoviště - výsledky

1. Stanoviště - výsledky Průměrný čas na nalezení jednoho zámotku na různých stanovištích.

Zamítáme H0. Početnost zámotků se mezi jednotlivými stanovišti liší. 1. Stanoviště - závěr Zamítáme H0. Početnost zámotků se mezi jednotlivými stanovišti liší. Relativní abundance druhu byla průkazně nejnižší na osluněném stanovišti. Možné příčiny jevu: Mikroklimatické podmínky (v průběhu vegetační sezóny, v průběhu přezimování) Obhospodařování v místě osluněných stanovišť (příkopů). Vyšší stres (světlo) na lesním stanovišti, tzn. Menší obranyschopnost, zvýšená invaze herbivorů.

2. Výška rostliny - hypotéza H01: Výška rostliny se na různých typech stanovišť neliší. H02: Housenky nepreferují vyšší rostliny. Test: Více-cestná ANOVA

2. Výška rostliny - výsledky

2. Výška rostliny - výsledky

2. Výška rostliny - závěr Zamítáme H01. Výška rostliny se na různých typech stanovišť liší. Nejvyšší kopřivy rostly v lese, nejnižší na osluněných plochách. Zamítáme H02. Housenky preferují vyšší rostliny. Zdůvodnění: 1. Vyšší rostlina = větší listy = možnost vytvoření zámotku. 2. Kvalitnější potrava, poměr C : N (relativně více dusíku) 3. ?

3. Délka čepele - hypotéza H0: Neexistuje preference v délce čepele. Test: Více-cestná ANOVA

3. Délka čepele - výsledky

3. Délka čepele - výsledky

3. Délka čepele - výsledky

3. Délka čepele - závěr H0 nebyla zamítnuta. Druh nepreferuje průkazně rozdílnou velikost listu. Přesto se ukazuje, že housenka má tendenci smotávat větší čepele, což je zřejmé zejména v případě stanoviště 2. Zdůvodnění: Malý list nelze smotat. Malý list se nachází v terminální části rostliny, kde je zvýšený predační tlak a větší rozkolísanost mikroklimatických podmínek. Menší listy se nachází v bazální části rostliny, kde je trvalý zástin a snížená nutriční kvalita.

4. Výšková distribuce - hypotéza H0: Výšková distribuce zámotků se ve vztahu k obsazenému nodu neliší . Test: Cross Tabulation Způsob zpracování: Nejnižší olistěný nodus = 1, dále shloučeno do 3 „výškových skupin“ (spodní patro = 30%, střední = 35%, svrchní = 35%)

4. Výšková distribuce - výsledky

4. Výšková distribuce - závěr Zamítáme H01.Distribuce zámotků na nodech se liší. Nejvyšší frekvence byla na nodech 3 – 5, tzn. ve středních výškách rostlin. Zdůvodnění: Viz. předchozí.

5. Hmotnost biomasy kopřivy

5. Hmotnost biomasy kopřivy - hypotéza Statisticky bylo testováno pouze stanoviště lesa. Rostliny s vyšší biomasou byly selektovány housenkami průkazně častěji. Tento pattern byl zřetelný i u ostatních stanovišť. Chi-Square Statistics Section Chi-Square 11.233124 Degrees of Freedom 2 Probability Level 0.003637 Reject Ho

5. Hmotnost biomasy kopřivy - závěr Zdůvodnění: Rostliny s větší biomasou jsou zřejmě vitálnější, tudíž představují lepší nutriční zdroj. Analogie s výškou preferovaných kopřiv.