Detailed Information on Publication Record
2007
Environmental control of the vegetation pattern in deep river valleys of the Bohemian Massif
ZELENÝ, David and Milan CHYTRÝBasic information
Original name
Environmental control of the vegetation pattern in deep river valleys of the Bohemian Massif
Name in Czech
Vliv faktorů prostředí na vegetaci hlubokých říčních údolí Českého masivu
Authors
ZELENÝ, David (203 Czech Republic, guarantor) and Milan CHYTRÝ (203 Czech Republic)
Edition
Preslia, Praha, 2007, 0032-7786
Other information
Language
English
Type of outcome
Článek v odborném periodiku
Field of Study
10600 1.6 Biological sciences
Country of publisher
Czech Republic
Confidentiality degree
není předmětem státního či obchodního tajemství
References:
Impact factor
Impact factor: 2.064
RIV identification code
RIV/00216224:14310/07:00022463
Organization unit
Faculty of Science
UT WoS
000249738200001
Keywords in English
canonical correspondence analysis; cluster analysis; deep river valleys; non-metric
Tags
International impact, Reviewed
Změněno: 30/1/2008 12:13, prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D.
V originále
The pattern of natural vegetation on non-calcareous soils in two deep river valleys of the Bohemian Massif (Vltava and Dyje rivers, Czech Republic) was analyzed in order to determine the main topographic and soil variables affecting the composition of the vegetation.Vegetation data together with topographic and soil variables were collected along transects down the slope from the upper edge to the bottom of the valley. The distribution of vegetation types within the valleys was described using cluster analysis and non-metric multidimensional scaling (NMDS). Effects of topographic and soil variables were compared using a set of canonical correspondence analyses (CCAs) with explanatory variable selection based on the Akaike information criterion (AIC). In order to describe the non-linear interaction between the two topographic variables, elevation and aspect, a new method (moving window CCA) was introduced. This method assessed the explanatory power of aspect at various elevations above the valley bottom. Results show that main vegetation coenoclines are correlated with two complex environmental gradients: the moisture-nutrient-soil reaction and lighttemperature- continentality gradients. Soil variables are slightly better predictors of vegetation composition than topographic variables. Altogether, these variables explain 18.8-21.6% of the total inertia. Although soil development depends on topography, the variation jointly explained by both groups of variables is only 3.9-5.2%, indicating that each of these two groups of variables influences vegetation pattern in a different way. Variables selected by the most parsimonious model for the Vltava valley are aspect, soil pH, soil type fluvisol and soil depth. For the Dyje valley the same variables as in Vltava valley were selected except for soil depth, which was replaced by soil type cambisol. Aspect has a strong effect on vegetation on the middle slopes but not on the lower slopes of the valleys. The results of all analyses are similar between the two valleys, suggesting that similar patterns may also occur in other deep river valleys of mid-altitudes of the Bohemian Massif.
In Czech
Cílem této studie je kvantitativní popis faktorů prostředí, které zásadním způsobem ovlivňují druhové složení a prostorové rozmístění vegetace v hlubokých říčních údolích Českého masivu s vyvinutými projevy tzv. říčního fenoménu. Problematika byla studována ve dvou klimaticky odlišných územích: údolí Vltavy v jižních Čechách a údolí Dyje na jižní Moravě. Data o vegetaci a proměnných prostředí byla sbírána na transektech vedených po spádnici údolních svahů z horní hrany údolí k bázi svahu. Vegetační data byla analyzována kombinací shlukové analýzy a nepřímé ordinace (nemetrického mnohorozměrného škálování, NMDS). Vliv geomorfologických a půdních proměnných na vegetaci byl porovnáván sérií kanonických korespondenčních analýz (CCA) s metodou postupného výběru vysvětlujících proměnných založenou na Akaikeho informačním kritériu (AIC). Pro analýzu vlivu nelineárních interakcí mezi dvěmi proměnnými prostředí na vegetaci byla navržena nová metoda nazvaná moving window CCA. V této studii metoda popsala, jak se mění vysvětlující síla jedné proměnné (orientace svahu) se změnou druhé proměnné (výšky nad řekou). Hlavní směry variability ve vegetaci jsou v hlubokých říčních údolích korelovány s dvěma komplexními gradienty proměnných prostředí: vlhkost-živiny-půdní reakce a světlo-teplota-kontinentalita. Přímá ordinační analýza ukázala, že půdní faktory lépe korelují s druhovým složením vegetace než geomorfologie terénu, přičemž dohromady obě tyto skupiny proměnných vysvětlily 18.8-21.6% celkové variability v druhovémsložení vegetace. Ačkoliv některé půdní a geomorfologické proměnné těsně korelují, množství variability vysvětlené sdíleným vlivem obou skupin není příliš vysoké (3.9-5.2 %), což znamená, že každá skupina proměnných ovlivňuje vegetaci poněkud jiným způsobem. Nejvíce parsimonní model CCA pro údolí Vltavy vysvětluje druhové složení vegetace pomocí následujících faktorů: orientace svahu, půdní pH, přítomnost fluvizemě a hloubka půdy; pro údolí Dyje vypadá model podobně, jen faktor hloubka půdy je nahrazen přítomností kambizemě. Moving windows CCA ukázala, že orientace svahu má na vegetaci vliv nejvíce ve střední části údolního svahu a nejméně při bázi svahu. Výsledky všech analýz ukazují výraznou shodu ve vztazích mezi vegetací a prostředím v obou říčních údolích, což naznačuje možnosti zobecnění popsaných vztahů i na další hluboká říční údolí Českého masivu.
Links
| MSM0021622416, plan (intention) |
|