13.07.2015 Views

GEOGRAFSKI INFORMACIJSKI SISTEMI V SLOVENIJI 2005–2006

GEOGRAFSKI INFORMACIJSKI SISTEMI V SLOVENIJI 2005–2006

GEOGRAFSKI INFORMACIJSKI SISTEMI V SLOVENIJI 2005–2006

SHOW MORE
SHOW LESS

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

Maja Zagmajster, Boris Sket, Toma` Podobnikarkatere je polo`ajna natan~nost dolo~ena s krogom polmera 3 km ali natan~neje. S tem predpogojemsmo lahko upo{tevali 1038 geolociranih lokalitet, po katerih se razporeja 196 vrst izbranih hro{~ev.Ozemlje nekdanjih jugoslovanskih republik se da v dveh dimenzijah lepo kartirati z Lambertovosto`~no projekcijo (centralni poldnevnik 18°, standardna vzporednika: 42° in 46°). Zato smo v tej projekcijipripravili mre`o z osnovnimi kvadratastimi celicami razli~nih velikosti. Manj{e celice smo dobiliz razdelitvijo ve~jih na {tiri podenote (Sl. 1).Prisotnost troglobiotskih vrst je pogojena s prisotnostjo primernega podzemnega habitata, takoda je v prostorske analize nesmiselno vklju~evati obmo~ja, kjer tega ni. Tako smo s celicami najve~jevelikosti pokrili glavnino »{ir{ega Dinarskega obmo~ja« (Sl. 1). Na severozahodu smo v obravnavo vklju-~ili tudi nedinarska kra{ka obmo~ja, kot so alpski del Slovenije in obmejno obmo~je Avstrije. Z mre`ocelic nismo prekrili skrajnega ju`nega dela ^rne Gore in dela Albanije, kjer se Dinaridi iztekajo. Kergre za majhne povr{ine, smo ta obmo~ja zanemarili. Pripravili smo mre`e s kvadratnimi osnovnimicelicami s stranicami 80 km, 40 km, 20 km, 10 km in 5 km. Celicam mre`e smo pripisali {tevilo vrst, kise na tistem obmo~ju pojavljajo. Na matrikah prisotnosti in {tevila troglobiotskih vrst smo izra~unalitri mere razporejanja podatkov.Izra~unali smo pogostost »~rno-belih stikov«. Pri tej statistiki ugotavljamo, ali je razporejanje nekespremenljivke v celicah posledica naklju~ja ali ne (Fortin in Dale 2005). Na{e podatke smo pretvoriliv binarne – prisotnost podatka je bila kodirana kot 1, odsotnost kot 0. Statistika »~rno-belih« stikovpre{teje, koliko je stikov med kvadranti z isto kategorijo (1-1, 0-0) in koliko je raznorodnih stikov (1-0).Skupno {tevilo stikov je se{tevek vseh treh mo`nosti (Fortin in Dale 2005). Ni~elna hipoteza naklju~negarazporejanja podatkov je testirana na podlagi dele`a vsake kategorije in {tevila stikov na prou~evanemobmo~ju (Fortin in Dale 2005). ^e je frekvenca opa`enih ~rno-belih stikov manj{a od pri~akovanih,se podatki kopi~ijo (Christman et al. 2005).Izra~unali smo tudi dva koeficienta avtokorelacije za razporejanje {tevila vrst, in sicer Moranov koeficientI in Gearyjev koeficient c. ^e je prostorska korelacija pozitivna, to pomeni, da je porazdelitevopredeljena z gru~ami objektov, ~e pa je negativna, je vzorec razpr{en. Moranov koeficient I zavzemavrednosti od 1 (pozitivna avtokorelacija), do –1 (negativna avtokorelacija). ^e je blizu 0, je prostorskivzorec naklju~en. Moranov koeficient I ponazarja povpre~no vrednost prostorske avtokorelacije na dolo-~eni razdalji od objektov za celotno prou~evano obmo~je (Fortin in Dale 2005). Gearyjev koeficient cne uporablja povpre~ja, ampak meri razlike med vrednostmi spremenljivke na bli`njih lokacijah, pritem je stopnja prostorske avtokorelacije osnovana na razlikah kot funkcijah razdalje (Fortin inDale 2005). Koeficient zavzema vrednosti od 0 (pozitivna avtokorelacija) do 2 (negativna avtokorelacija),vrednosti okoli 1 nakazujejo naklju~no razporeditev. Statisti~no zna~ilnost obeh avtokorelacijskihkoeficientov smo testirali z oceno zna~ilnosti, temelje~e na 1000 Monte Carlo permutacijah (Sawada 1999).Prostorske odnose med celicami v mre`i, ki so v obliki kvadratov, lahko ocenjujemo glede na razli~no{tevilo sosednjih celic ali glede na dolo~eno razdaljo, znotraj katere merimo (Fortin in Dale 2005).Upo{tevamo lahko {tiri sosede, ki si s kvadratom delijo skupno stranico (v smislu premikanja {ahovskihfigur tak primer imenujejo »trdnjava«, angl. rook), {tiri vogalne sosede (poimenovano »lovec«,angl. bishop) ali vseh osem, ki ga obkro`ajo (imenovano »kraljica«, angl. queen). Enak u~inek lahkodobimo, ~e izberemo primerno evklidsko razdaljo, znotraj katere ra~unamo avtokorelacijo. Izbrana razdalja,ki bo enaka dol`ini stranice kvadrata, bo merila avtokorelacijo glede na {tiri sosede (»rook«), medtemko bo razdalja, enaka dol`ini diagonale kvadrata, merila avtokorelacijo glede na vseh osem sosedov(»queen«) (Fortin in Dale 2005). Vse izra~une smo naredili dvakrat s tema dvema razdaljama, oz. z upo-{tevanjem {tirih in osmih sosedov.Razporeditev {tevila vrst in polo`aj celic z najve~ vrstami na celice razli~nih velikosti smo prikazalis tematskimi kartami, kjer nas je zanimal polo`aj celic z najvi{jim {tevilom vrst.Za pripravo prostorskih podatkov in prikaz teh na karti smo uporabili programska orodja Arc-GIS ver. 9.1 (ESRI) in sicer modula ArcInfo in ArcMap. Podatke smo urejali tudi s pomo~jo preglednicprograma Excel (MS). Za izra~une vseh koeficientov smo uporabili »Add-In« program za Excel, Rook-264

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!