En aquesta tesi s'estudia la metodologia numèrica de classificació de comunitats de vegetals. Les dades estudiades són inventaris de pastures dels estatges montà i subalpí, així com diversos matollars, màquies i boscos mediterranis. En un primer bloc de capítols s'aborden l'estructura i composició de les comunitats d'estudi. Concretament, s'estudia la diversitat de les comunitats i la suficiència de mostratge, la metodologia de càlcul de la fidelitat dels tàxons en bases de dades, i els problemes de discriminabilitat numèrica entre sintàxons. Un segon bloc d'aportacions s'ocupa d'estudiar pròpiament la metodologia de classificació: Es revisen i comparen diversos mètodes estadístics d'anàlisi de grups de vegetació (algoritmes jeràrquics aglomeratius, TWINSPAN, algoritmes partitius), s'estudia l'efecte que té la manera de mesurar les distàncies o proximitats entre inventaris sobre l'anàlisi de grups, es proposa un nou model de classificació per a l'anàlisi de grups de vegetació basat en l'algorisme Possibilistic C-means, i s'estudien estratègies de ponderació de variables (especies). El bloc final de capítols està dedicat a les aplicacions informàtiques desenvolupades. Per una banda es descriuen els programes QUERCUS, un editor de dades de vegetació, y GINKGO, una eina d'anàlisi multivariant basada en distàncies. Per l'altra, es presenta un sistema basat en el coneixement, anomenat ARAUCARIA, que té com a objectiu la determinació automàtica d'inventaris de vegetació.ENGLISH / This thesis studies the numerical classification methodology of plant community classification. The analyzed data sets are relevés from montane and subalpine grassland communities (O.Brometalia erecti), and mediterranean shrublands, maquis and forests (Cl. Quercetea ilicis). The first block of chapters approaches the structure and composition of the data sets. Concretely, community diversity and sampling sufficiency are studied first, followed by a chapter on taxon fidelity calculation methodology and another on numerical discriminability between syntaxa. The second block of chapters deals with numerical classification methodology itself: Cluster analysis numerical algorithms (hierarchical agglomerative, TWINSPAN, partitive) are reviewed and compared. The effect of numerical scalar transforms of data and proximity measures on clustering results are compared. A new vegetation data clustering strategy is proposed, on the basis of Possibilistic C-means algorithm. Finally, the effect of some variable weighting strategies on classification results are tested. The final chapters are devoted to describing software applications. On one hand two programs are described, the vegetation data editor QUERCUS and GINKGO, a multivariate analysis tool oriented to distance-based analyses. On the other hand, a knowledge-based system called ARAUCARIA is presented to provide automatic classification of relevé data.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:TDX_UB/oai:www.tdx.cat:10803/940 |
| Date | 25 February 2005 |
| Creators | Cáceres Ainsa, Miquel de |
| Contributors | Oliva i Cuyàs, Francesc, Font i Castell, Xavier, Universitat de Barcelona. Departament de Biologia Vegetal |
| Publisher | Universitat de Barcelona |
| Source Sets | Universitat de Barcelona |
| Language | Catalan |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| Format | application/pdf |
| Source | TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs. |
Page generated in 0.0276 seconds