LENGYEL, Attila, Milan CHYTRÝ and Lubomír TICHÝ. Heterogeneity-constrained random resampling of phytosociological databases. Journal of Vegetation Science. Oxford: Wiley-Blackwell, 2011, vol. 22, No 1, p. 175-183. ISSN 1100-9233. Available from: https://dx.doi.org/10.1111/j.1654-1103.2010.01225.x.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Heterogeneity-constrained random resampling of phytosociological databases
Authors LENGYEL, Attila (348 Hungary), Milan CHYTRÝ (203 Czech Republic, belonging to the institution) and Lubomír TICHÝ (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution).
Edition Journal of Vegetation Science, Oxford, Wiley-Blackwell, 2011, 1100-9233.
Other information
Original language English
Type of outcome Article in a journal
Field of Study 10600 1.6 Biological sciences
Country of publisher United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
WWW Fulltext on Wiley Online Library
Impact factor Impact factor: 2.770
RIV identification code RIV/00216224:14310/11:00054653
Organization unit Faculty of Science
Doi http://dx.doi.org/10.1111/j.1654-1103.2010.01225.x
UT WoS 000286146800016
Keywords in English Data representativeness; Point pattern; Releve; Ripley's K function; Sample plot; Selection; Stratification; Vegetation survey
Tags AKR, rivok
Tags International impact, Reviewed
Changed by Changed by: prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D., učo 871. Changed: 3/1/2012 10:59.
Abstract
Aim: Phytosociological databases often contain unbalanced samples of real vegetation, which should be carefully resampled before any analyses. We propose a new resampling method based on species composition, called heterogeneity-constrained random (HCR) resampling. Method: Many subsets of the source vegetation database are selected randomly. These subsets are sorted by decreasing mean dissimilarity between pairs of the vegetation plots, and then sorted again by increasing variance of these dissimilarities. Ranks from both sortings are summed for each subset, and the subset with the lowest summed rank is considered as the most representative. Results: Both stratified and HCR resampling yielded selection patterns more similar to the reference than resampling without these tools. Outcomes from the resampling that combined these two methods were the most similar to the reference. The efficiency of the HCR resampling method varied with different levels of aggregation in the database. Conclusions: This new method is efficient for resampling phytosociological databases.
Abstract (in Czech)
Fytocenologické databáze často obsahují nevyvážené vzorky diverzity vegetace, které by měly být před jakýmikoliv analýzami pečlivě vybírány. Navrhujeme metodu takového výběru s názvem "náhodný výběr omezený heterogenitou" (heterogeneity-constrained random resampling, HCR). Při použití této metody je ze zdrojové vegetační databáze náhodně vybráno mnoho podsouborů. Tyto podsoubory jsou seřazeny podle klesající průměrné nepodobnosti mezi páry fytocenologických snímků a potom seřazeny znovu podle rostoucí variability těchto nepodobností. Pořadí z obou řazení jsou sečtena pro každý podsoubor a podsoubor s nejnižším součtem pořadí je považován za nejreprezentativnější. Stratifikovaný i náhodný výběr omezený heterogenitou vytvářely při testech datové soubory, které byly podobnější referenčnímu datovému souboru než výběr bez použití těchto metod. Výsledky výběru kombinujícího tyto metody byly nejpodobnější referenčnímu datovému souboru. Účinnost náhodného výběru omezeného heterogenitou kolísala v závislosti na různé míře agregace fytocenologických snímků v databázi. Nová metoda je efektivním nástrojem pro výběr datových souborů z fytocenologických databází.
Links
MSM0021622416, plan (intention)Name: Diverzita biotických společenstev a populací: kauzální analýza variability v prostoru a čase
Investor: Ministry of Education, Youth and Sports of the CR, Diversity of Biotic Communities and Populations: Causal Analysis of variation in space and time
PrintDisplayed: 23/8/2024 21:01