Geobotánica · 3 Introducción Ordenación Clasificación Ord. + Clas. Interpretar cada unidad...

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Introducción Ordenación Clasificación Ord. + Clas.

GeobotánicaTema 12

Ordenación y clasificación

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Ordenación Clasificación Ord. + Clas.Introducción

● Los estudios de vegetación suelen generar un gran volumen de datos y precisan computerización

● La clasificación tradicional es muy intuitiva● La clasificación manual es insuficiente y

subjetiva

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● Interpretar cada unidad muestral según similitudes y diferencias.

● No hacer divisiones artificiales realidad.● Resumir datos.● Relacionar variaciones con variables

medio.● Entender la estructura de la comunidad.● Disponer unidades muestrales o especies

en espacio ecológico de dimensiones reducidas.

● Generar hipótesis.

Ordenación

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Clasificación

● Agrupar unidades muestrales similares en tipos.

● Formar grupos de similar entidad, basados en atributos.

● Subdividir realidad en compartimentos separados.

● Apoyar clasificación de comunidades.

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Introducción Clasificación Ord. + Clas.Ordenación

● En estudios de análisis indirecto (sin datos ecológicos) de gradientes, los resultados se pueden expresar sin necesidad de utilizar programas informáticos cuando el volumen de datos es reducido.

Ordenación simple

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Ordenación simple

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Espacios vectoriales

● Un espacio puede ser descrito sobre sus dimensiones.

● Se puede fijar un origen de coordenadas y cada punto en ese espacio se denomina a través de sus n coordenadas.

● Los espacios matemáticos pueden tener desde una hasta muchas dimensiones, siendo los ejes que las representan, por acuerdo, ortogonales.

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● Espacios geobotánicos de interés:✔ De las unidades muestrales: las especies son

puntos en un espacio multidimensional con tantos ejes como unidades muestrales analizadas

✔ De las especies: las unidades muestrales se disponen un espacio delimitado por los ejes de las especies

✔ El ecológico: los ejes representa los n factores del medio y en este espacio podemos situar las especies, las unidades muestrales o ambas

● Objetivo: partiendo de los espacios de las unidades muestrales y de las especies llegar matemáticamente al ecológico)

Espacios vectoriales

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unidad muestral 1

Especies

unidad muestral 2

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● Resultados: ordenación en un espacio multidimensional.

● Se necesitan herramientas matemáticas para reducir las dimensiones.

● Máxima varianza se interpreta como significado ecológico más alto.

● Lo más usual es el giro de los ejes y su proyección buscando que atraviesen los zonas de máxima varianza.

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Matriz de datos bruta

Método deOrdenación

Especieso

Inventarios

1. Matriz de datos(inventarios/especie

s)

2. Análisis 3. Diagrama de ordenación de inventarios (especies)

1 .... ... .. ... ... ... ... n

n ...

. ...

.. ...

... .

.. ...

1

eje 1

eje

2

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Formato de los datos

● Complejos (Canoco).● Tendencia: sólo texto.● Práctico: hoja de cálculo y luego exportar.

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Transformación de los datos

● Las transformaciones son herramientas para sacar más luz a los datos.

● Numéricas o escalares: sin intervención del espacio.✔ Transformaciones de los índices de

abundancia-dominancia.✔ Enmascaramiento: de especies o

unidades muestrales).● Vectoriales (geométricas), afectan a

aspectos dimensionales en el seno de un espacio matemático.

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Análisis de gradientes

Directo Indirecto

Toma de datos ecológicos No se toman datos ecológicos

Análisis constreñido

PCA o CA, los ejes de ordenación deben ser interpretados

relacionándolos con variables ambientales

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Ambiente Plantas

Datosambientales

Datosde especies

Parcelas (unidades

muestrales)

Análisis indirecto de gradientes

Análisis indirecto de gradientes

Análisis directo de gradientes

Resumen por ordenación

Parcelas (unidades

muestrales)

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● Modelo lineal de respuesta de las especies a los gradientes ambientales:

✔ Reduce dimensiones✔ Facilita la interpretación valorando la

importancia de las variables (eigenvectores)

✔ % Varianza (Eigenvalue)✔ Interpretación: más importante cuanto más

a la periferia.✔ Apropiado para estudio de gradientes

sencillos

Análisis de componentes principales (PCA)

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Análisis de componentes principales (PCA)

Gradiente ambiental

Respuesta de las

especie

s

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Análisis de correspondencias (CA, RA)

● Modelo unimodal de respuesta de las especies a los gradientes ambientales.

✔ Reduce dimensiones✔ Facilita la interpretación valorando la

importancia de las variables (eigenvectores)✔ % Varianza (Eigenvalue)✔ Interpretación: pérdida de importancia de modo

concéntrico respecto a especies o espacios.✔ Superior para manejo de múltiples gradientes

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Análisis de correspondencias (CA, RA)

Gradiente ambiental

Respuesta de las especies

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a b c

Análisis de correspondencias segmentado (DCA)

● Elimina la curvatura en arco de PCA y CA● Reescala, por lo tanto no distorsiona las

distancias ecológicas.● Críticas por el método matemático utilizado,

más intuitivo que basado en detallado análisis científico.

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● Análisis directo de gradientes● Dos archivos informáticos:✔ Datos de vegetación✔ Datos ambientales

● Ordenación idem técnicas anteriores● Encuentra mejor combinación linear de

datos ambientales para crear ejes● El T-valor de los coeficientes permite el uso

de pruebas estadísticas● El test de Monte-Carlo ayuda a comprobar la

importancia de las variables

Análisis de correspondencias constreñido

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Escalado multidimensional no métrico (NMDS)

● Técnica diferente de las anteriores (eigenvalues).

● Cuida la secuencia, pero no la distancia● Modelo ni linear ni unimodal

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● Un un objeto (unidad muestral o especie) puede pertenecer a varios grupos a la vez.

● Discute porcentaje de pertenencia a cada grupo

● Parece clasificación, pero se ajusta a ordenación

Ordenación fussy

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Introducción Ordenación Ord. + Clas.Clasificación

Introducción

● Proceso natural en hombre● Permite transmisión datos de forma comunicable● Interacción entre observador y observado● Pensar en medir distancias y definir umbrales● Resultado: grupos

✔ Clases dependientes del criterio de clasificación

✔ Mejor combinar varios métodos alternativos✔ Los grupos que se repiten pueden tener

sentido✔ Apoyo a métodos más subjetivos de

clasificación

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Métodos

● Jerárquico (sintaxonomía) vs no jerárquico (mapas vegetación)

● Monotético (basado en un solo carácter) vs politético (basado en varios caracteres)

● Aglomerativo (se inicia en objetos aislados) vs divisivo (va dividiendo progresivamente el conjunto de todos los objetos)

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Matriz originalde datos Matriz

de(di)similitud

Decisión sobrepuntos de

corte, número final de grupos y

estructura de los mismos

n unidades muestrales

m e

spec

ies

Paso 1Mecanización de la matriz

de datos

Paso 2Cálculo de la

matriz de (di)similitud

Paso 3Aplicación de

estrategias de fusión para generar el dendrograma

Paso 4Interpretació

n

Tabla de datos

Matriz de similitud

Aplicación de estrategias de fusión

Interpretación

Clasificación jerárquica

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● Comparamos unidades muestrales dos a dos:

✔ a = similitud; 1-a = disimilitud● Índices cualitativos o cuantitativos✔ Cualitativos: p/a: Jaccard = e comunes

/total✔ Cuantitativos: tienen en cuenta también la

abundancia: Relación de similitud.

Cálculo matriz de similitud

∑i=1

n

xi j x i k

∑i=n

n

x2y∑i=1

n

x2ik−∑i=1

n

xi j xik

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i j i j

i j i j

Single linkage (vecino más próximo) Complete linkage (vecino más alejado)

Average linkage (UPGMA) Centroide

Estrategias de fusión

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Interpretación

● Tomar decisiones sobre puntos de corte en el dendrograma (nº de grupos)

● Elegir índice de similitud y estrategia de fusión

● Se pueden comparar varios resultados para ver grupos estables y grupos inestables.

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● Se hace una ordenación pero no la representamos

● Las coordenadas (scores) de cada objeto (inventario o especie) se usan de entrada para una clasificación jerárquica.

● En matrices grandes relacionadas con gradientes complejos, el proceso suele dar excelentes resultados.

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Anogramma leptophyllaAnogramma leptophylla: Arribes del Duero (Salamanca): Arribes del Duero (Salamanca)

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