Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 11

Liczba wyników na stronie
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  statistical parameter
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników
The study objects were Aldrovanda vesiculosa L., an endangered species and fifty five water sites in Poland. The aim of the present work was to test the Self-Organizing Feature Map in order to examine and predict water properties and type of trophicity for restoration of the rare plant. Descriptive statistical parameters have been calculated, analysis of variance and cluster analysis were carried out and SOFM model has been constructed for analysed sites. The results of SOFM model and cluster analysis were compared. The study revealed that the ordination of individuals and groups of neurons in topological map of sites are similar in relation to dendrogram of cluster analysis, but not identical. The constructed SOFM model is related with significantly different contents of chemical water properties and type of trophicity. It appeared that sites with A. vesiculosa are predominantly distrophic and eutrophic waters shifted to distrophicity. The elevated model showed the sites with chemical properties favourable for restoration the species. Determined was the range of ecological tolerance of the species in relation to habitat conditions as stenotopic or relatively stenotopic in respect of the earlier accepted eutrophic status. The SOFM appeared to be a useful technique for ordination of ecological data and provides a novel framework for the discovery and forecasting of ecosystem properties constituting a validation of the SOFM method in this type of studies.
Podstawowym i szeroko rozpowszechnionym źródłem informacji o ukształtowaniu terenu jest Numeryczny Model Terenu (NMT). Jest on wykorzystywany w wielu dziedzinach naukowych i gospodarczych. Najczęściej powierzchnię terenu prezentuje się w postaci nieregularnej siatki trójkątów (TIN) lub regularnej siatki kwadratów (GRID). Współcześni użytkownicy NMT zgłaszają zapotrzebowanie na coraz wierniejsze zobrazowanie rzeczywistego ukształtowania terenu. Istotnym zagadnieniem staje się więc porównywanie jakości i dokładności numerycznego modelu TIN z modelem GRID. W pracy dokonano oceny dokładności Numerycznych Modeli Terenu zbudowanych z danych bezpośrednich. Dane te pozyskano z pomiaru techniką GPS RTK terenu o powierzchni około jednego hektara i deniwelacji około 12 m. Do badań wybrano model typu TIN oraz dwa modele typu GRID zbudowane algorytmami interpolacyjnymi: Natural Neighbor i Spline. Ocenę dokładności wszystkich modeli przeprowadzono na podstawie wartości błędu RMS oraz wybranych parametrów statystycznych.
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.