1 ÚVOD. Zbyněk Šafránek 73 ABSTRAKT:

Podobné dokumenty
ExFoS - Expert Forensic Science XXI. mezinárodní vědecká konference soudního inženýrs tví v Brně

Protokol č. 5. Vytyčovací údaje zkusných ploch

Škody zvěří na lesních porostech

± 2,5 tis. ks/ha) a Kraji Vysočina (11,8 ± 3,2 tis. ks/ha). Jedná se zároveň o kraje s nejvyšším zastoupením jehličnanů.

Výstupy Národní inventarizace lesů

POČET ROČNÍKŮ JEHLIC POPULACÍ BOROVICE LESNÍ. Needle year classes of Scots pine progenies. Jarmila Nárovcová. Abstract

Stejskalová J., Kupka I.: Vliv lesních vegetačních stupňů na kvalitu semen jedle bělokoré... (ABIES ALBA MILL.) ABSTRACT

Laboratorní testování rázové þÿ h o u~ e v n a t o s t i dy e v a

POLEDNÍK MONITORING LOKALITY PONECHANÉ SAMOVOLNÉMU VÝVOJI

Výstupy NIL2. Obnova lesa. Radim Adolt. I Informace o lesích

VLIV TUHOSTI PÍSTNÍHO ČEPU NA DEFORMACI PLÁŠTĚ PÍSTU

Kantor P., Vaněk P.: Komparace produkčního potenciálu douglasky tisolisté... A KYSELÝCH STANOVIŠTÍCH PAHORKATIN

Výstupy NIL2. Škody zvěří. Radim Adolt. I Informace o lesích

SLEDOVÁNÍ JARNÍCH FENOLOGICKÝCH FÁZÍ U BUKU LESNÍHO VE SMÍŠENÉM POROSTU KAMEROVÝM SYSTÉMEM

Uni- and multi-dimensional parametric tests for comparison of sample results

2 VLIV POSUNŮ UZLŮ V ZÁVISLOSTI NA TVARU ZTUŽENÍ

KLEŤ - MONITORING LOKALITY PONECHANÉ SAMOVOLNÉMU VÝVOJI

JAVORINA MONITORING LOKALITY PONECHANÉ SAMOVOLNÉMU VÝVOJI

, ČVUT v Praze Připravil: Ing. Zdeněk Patočka Letecké laserové skenování a jeho využití v inventarizaci lesa

2D A 3D SNÍMACÍ SYSTÉMY PRŮMĚRU A DÉLKY KULATINY ROZDÍLY VE VLASTNOSTECH A VÝSLEDCÍCH MĚŘENÍ

Výstupy Národní inventarizace lesů

ZNALECKÝ STANDARD Č. X STANOVENÍ VÝŠE NÁJMU NÁHRADNÍHO VOZIDLA VALUATION STANDARD NO. X - DETERMINATION OF THE LEASE RENTAL VEHICLES

KOSTELECKÉ BORY MONITORING LOKALITY PONECHANÉ SAMOVOLNÉMU VÝVOJI

ZNALOSTI A DOVEDNOSTI ČESKÝCH MUŽŮ V OBLASTI INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI - VÝSLEDKY STATISTICKÉ ANALÝZY

KVANTIFIKACE OBSAHU ŽIVIN V MLADÝCH POROSTECH BŘÍZY KARPATSKÉ A DISTRIBUCE BIOMASY V JEDNOTLIVÝCH STROMOVÝCH ČÁSTECH

Národní inventarizace lesa

Výstupy Národní inventarizace lesů

Současný stav likvidace dat v organizacích

Obsah Úvod Kapitola 1 Než začneme Kapitola 2 Práce s hromadnými daty před analýzou

1.4 ANOVA. Vliv druhu plodiny na míru napadení houbami Fusarium culmorum a Fusarium graminearum v systému ekologického hospodaření

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY

ANALÝZA STRUKTURY A DIFERENCIACE MEZD ZAMĚSTNANCŮ EMPLOEE STRUCTURE ANALYSIS AND WAGE DIFFERENTIATION ANALYSIS

Hodina Umělá obnova lesa a zakládání lesních porostů

INFLUENCE OF CONSTRUCTION OF TRANSMISSION ON ECONOMIC PARAMETERS OF TRACTOR SET TRANSPORT

PREDIKCE DÉLKY KOLONY V KŘIŽOVATCE PREDICTION OF THE LENGTH OF THE COLUMN IN THE INTERSECTION

Ekonomika lesního hospodářství

Výsledky NIL2. Jaromír Vašíček

STATISTICA Téma 7. Testy na základě více než 2 výběrů

Zpráva o testu klonů topolů a vrb na pozemku ve Stachách na Šumavě

Zpráva o testu dřevin na pozemku ve Stachách na Šumavě

Modelování magnetického pole v železobetonových konstrukcích

Zimní sčítání vydry říční ve vybraných oblastech České republiky v letech

Statistická analýza dat podzemních vod. Statistical analysis of ground water data. Vladimír Sosna 1

2. Použitá data, metoda nedostatkových objemů

TAJGA - MONITORING LOKALITY PONECHANÉ SAMOVOLNÉMU VÝVOJI

ZHODNOCENÍ SOUČASNÉHO STAVU A PÉČE O LESNÍ REZERVACE UHERSKOHRADIŠŤSKA

Soubor map - Porostní charakteristiky horských smr in na trvalých zkusných plochách v lokalit Calimani v Rumunsku

Speciální metody dendrometrie

VE STUDENÉM MONITORING LOKALITY PONECHANÉ SAMOVOLNÉMU VÝVOJI

CONTROLLING IN LOGISTICS CHAIN

Parametrizace ozařovacích míst v aktivní zóně školního reaktoru VR-1 VRABEC

LOVĚTÍNSKÁ ROKLE - MONITORING LOKALITY PONECHANÉ SAMOVOLNÉMU VÝVOJI

HEDVÍKOVSKÁ ROKLE - MONITORING LOKALITY PONECHANÉ SAMOVOLNÉMU

Vaněk P.: Produkční význam borovice vejmutovky v městských lesích... PETR VANĚK ABSTRACT

ÚJMA NA ŽIVOTNÍM PROSTŘEDÍ POŠKOZENÍM LESA

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie ANOVA. Semestrální práce

Stručný úvod do testování statistických hypotéz

VY_32_INOVACE_365. VÝUKOVÝ MATERIÁL zpracovaný v rámci projektu EU peníze školám

Statistické vyhodnocení průzkumu funkční gramotnosti žáků 4. ročníku ZŠ

Prostorové struktury měst a jejich ekonomická náročnost

Výstupy Národní inventarizace lesů

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM

Anténní řada 2x2 pro přenos digitálního TV signálu v pásmu 4,4 až 5 GHz

Mann-Whitney U-test. Znaménkový test. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek

Personální bezpečnost v organizacích

INFLUENCE OF SPEED RADAR SIGN ON VELOCITY CHANGE IN THE SELECTED LOCATION

Vzorová prezentace do předmětu Statistika

Bezpečnost úložišť v organizacích

SESTAVOVÁNÍ PLÁNU MYSLIVECKÉHO HOSPODAŘENÍ a NÁRODNÍ LESNICKÝ PROGRAM II

Tabulka 1. Výběr z datové tabulky

Ústav pro hospodářskou úpravu lesů Brandýs nad Labem. Mrtvé dříví NIL2

Parametrická studie vlivu vzájemného spojení vrstev vozovky

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ

METODIKA ANALÝZY ODMĚŇOVÁNÍ ZAMĚSTNANCŮ ZPRACOVATELSKÉHO PODNIKU METHODOLOGY OF EMPLOYEE REWARDING ANALYSIS IN A PRODUCER ENTERPRISE

Rizikové a protektivní faktory syndromu vyhoření u zdravotnických pracovníků Fakultní nemocnice Olomouc

Mapování alejí a stromořadí MSK. katedra fyzické geografie a geoekologie

LESNICTVÍ A MYSLIVOST

Soubor map poškození lesních porostů zvěří v Krkonoších (GIS KRNAP Vrchlabí)

VÝNOSOVÝ POTENCIÁL TRAV VHODNÝCH K ENERGETICKÉMU VYUŽITÍ

Cvičení 9: Neparametrické úlohy o mediánech

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová

VLIV OKRAJOVÝCH PODMÍNEK NA VÝSLEDEK ZKOUŠKY TEPELNÉHO VÝKONU SOLÁRNÍHO KOLEKTORU

Využití software ITEMAN k položkové analýze a analýze výsledků testů

TESTOVÁNÍ 8. A 9. ROČNÍKŮ 2014/2015 PRŮŘEZOVÁ TÉMATA SOUHRNNÁ ZPRÁVA

Soubor map - Porostní charakteristiky horských smr in na trvalých zkusných plochách v lokalit Giumalau v Rumunsku

STŘEDNÍ PŘIROZENÉ DEFORMAČNÍ ODPORY PŘI TVÁŘENÍ OCELÍ ZA TEPLA - VLIV CHEMICKÉHO A STRUKTURNÍHO STAVU

Získávání taxačních dat v porostech

První výsledky NIL2. 7. října Ústav pro hospodářskou úpravu lesů Brandýs nad Labem. Forest Management Institute, Czech Republic

Vliv metody vyšetřování tvaru brusného kotouče na výslednou přesnost obrobku

Aktualizované výstupy NIL2

EXPERIMENTÁLNÍ MĚŘENÍ TEPLOT ELEKTRICKÝCH TOPIDEL

ZVYŠOVÁNÍ PRACOVNÍCH NÁKLADŮ V ZÁVISLOSTI NA NEDOSTATKU ZAMĚSTNANCŮ INCREASE OF LABOUR COST DEPENDING ON ABSENCE OF EMPLOYEES.

v tom (%) Výměra půdy celkem (ha) z toho trvalé travní porosty zahrady, sady půda

EFFECT OF MALTING BARLEY STEEPING TECHNOLOGY ON WATER CONTENT

Výuka odborného předmětu z elektrotechniky na SPŠ Strojní a Elektrotechnické

Ekonomická efektivnost LH

Soubor Map: Mapa struktury porostů na 7 TVP v CHKO Orlické hory Vacek S., Vacek Z., Bulušek D., Ulbrichová I.

Úvod do analýzy rozptylu

Testování statistických hypotéz

Transkript:

OVĚŘENÍ PŘESNOSTI VÝBĚROVÝCH METOD POUŽITÝCH PŘI HODNOCENÍ ŠKOD ZVĚŘÍ OKUSEM VERIFYING OF THE ACCURACY OF SELECTION METHODS USED FOR THE EVALUATION OF BROWSING DAMAGES CAUSED BY GAME ABSTRAKT: Zbyněk Šafránek 73 Tento článek se zabývá výpočtem škod způsobených okusem zvěří na mladých lesních porostech v oblasti Krušných hor (Lesní správa Klášterec nad Ohří). Ve vybraných porostech byli spočítáni všichni zastoupení jedinci dané hospodářské dřeviny s rozdělením na poškozené a nepoškozené. Tento způsob zjišťování procenta poškozených a nepoškozených dřevin je nejpřesnější, avšak nepřiměřeně časově náročný. Pro porovnání výsledků byla použita i výběrová metoda kruhové zkusné plochy. Cílem tohoto článku je spočítat přesnost dané výběrové metody v porovnání s prostým spočítáním všech poškozených a nepoškozených jedinců. ABSTRACT: This article deals with the calculation of browsing damages caused by game on young forest stands in the Ore Mountains (Forestry Administration Klášterec nad Ohří). In selected stands were counted all individuals of tree species with the distribution to the damaged and undamaged. This method of determining the percentage of damaged trees is the most precise, but excessively time-consuming. For comparison of the results was used also selection method - a circular plots. The aim of this paper is to determine the accuracy of the sampling method compared with the simple counting of damaged individuals. KLÍČOVÁ SLOVA: Škody zvěří, ohryz, kruhová zkusná plocha KEYWORDS: Game damages, browsing, circular plot 1 ÚVOD Postup sběru vstupních dat na plochách poškozených zvěří není dosud standardizován. Cílem tohoto článku je zjistit vliv velikosti zkusných ploch na přesnost získaných výsledků u porostů poškozených okusem zvěří. V současné praxi se k tomuto účelu nejčastěji používají náhodně umístěné čtvercové plochy o stranách 10 metrů. Čtvercové zkusné plochy však nemají příliš dobré matematicko-statistické vlastnosti [1]. Z praktického hlediska není problém v mladých lesních porostech vytyčit kruhovou zkusnou plochu o ploše, nebo, proto byly na pokusných plochách porovnávány pouze tyto dvě velikosti kruhových zkusných ploch. 73) Šafránek, Zbyněk, Ing. Ústav soudního inženýrství VUT Brno, Údolní 244/53, 602 00 Brno, + 420 725 749869, Zbynek.safranek@usi.vutbr.cz 359

2 MATERIÁL A METODIKA Venkovní měření byla uskutečněna v oblasti Krušných hor, konkrétně v porostech č. 142C03/01p, 176B03c/01b a, přičemž v posledním jmenovaném porostu byla měření prováděna na dvou samostatných plochách. Všechny jmenované porosty spadají pod Lesní správu Klášterec nad Ohří (LČR). Měření proběhla v období od 17.05.2013 do 20.05.2013. Na všech čtyřech plochách se vyskytovaly poměrně značné škody okusem, způsobené jelení a srnčí zvěří. Na všech čtyřech plochách podrobených měření byly vytyčeny kruhové zkusné plochy o poloměru 3,99 m a 5,64 m, což odpovídá plochám o velikosti resp.. Kruhové zkusné plochy byly vytyčovány ve vzdálenostech 20 metrů, přičemž první plocha byla vytyčena ve vzdálenosti 10 metrů od okraje porostu. Vzhledem k tomu, že tři ze čtyř zkoumaných ploch byly výrazně protáhlého tvaru (šířka do 20 metrů), byly zde vloženy zkusné plochy na středové linii ve výše uvedených vzdálenostech. U čtvrté plochy byla použita již dříve navržená metodika [2], při které se první plocha umístí ve vzdálenosti 10 metrů od okraje porostu na linii sever jih. Ostatní potom ve vzdálenostech 20 metrů v průsečících čtvercové sítě tvořené liniemi sever jih a liniemi na ně kolmými (viz obr. 1). Obr. 1 Rozložení zkusných ploch u škod okusem (orig.) Fig. 1 Distribution of sample plots in case of damages by browsing (orig.) Na jednotlivých zkusných plochách byl spočítán celkový počet jedinců hlavních hospodářských dřevin a také počet jedinců poškozených okusem terminálního výhonu. Boční okus nebyl brán v úvahu, stejně jako okus starší než jeden rok. Po měření provedeném na zkusných plochách bylo provedeno prosté spočítání všech jedinců hlavních hospodářských dřevin na zájmových plochách s rozdělením na jedince poškozené a nepoškozené okusem terminálního výhonu. U všech zájmových ploch byly změřeny i jejich rozměry, pro možnost pozdějšího přepočtu na jeden hektar plochy. Zpracování dat proběhlo v programu MS Excel a IBM SPSS Statistics 20. V první fázi se jednalo o zjištění průměrných hektarových počtů dřevin poškozených a nepoškozených okusem, a to přepočtem z ploch o velikosti i, tímto způsobem bylo dosaženo porovnatelnosti výsledků. Rozrůzněnost dat z jednotlivých zkusných ploch v rámci porostu byla vyjádřena prostřednictvím směrodatné odchylky. Dále byly průměrné hektarové počty 360

poškozených a nepoškozených jedinců z obou velikostí zkusných ploch ( a ) porovnány s hodnotami zjištěnými prostým spočítáním všech jedinců na poškozené ploše a zobrazeny ve formě grafů. Pro zjištění případné statistické závislosti výsledků získaných z 50 m 2 a zkusných ploch, přepočtených na 1 ha plochy byl použit neparametrický Kruskal Wallisův test. Testování bylo provedeno v každém porostu pro celkové hektarové počty jedinců a pro hektarové počty jedinců poškozených okusem. 3 VÝSLEDKY A DISKUSE Z tabulky č. 1 vyplývá, že celkové hektarové počty jedinců i počty poškozených jedinců jsou ve většině případů vyšší u ploch o velikosti, což může být jev náhodný, ale může poukazovat i na možnou systematickou chybu při měření. Proto byly výsledky podrobeny i dalším analýzám (Kruskal Wallisův neparametrický test a zobrazení ve formě grafu). Z tabulky č. 1 dále vyplývá, že menší směrodatnou odchylku vykazují plochy, což odpovídá původnímu předpokladu. Porost 142C03/01p 176B03c/01b plocha 1 plocha 2 Tab. 1 Hektarové počty jedinců v závislosti na velikosti zkusných ploch Tab. 1 Number of individuals per hectare, depending on the size of the plots Dřevina buk lesní (Fagus sylvatica L.) Velikost plochy Druh výsledku Průměrné hektarové počty Směrodatná odchylka celkem 1700 603,32 poškozených 367 366,97 celkem 1383 337,14 poškozených 333 265,83 celkem 267 206,56 poškozených 200 178,89 celkem 200 109,54 poškozených 167 103,28 celkem 3080 303,32 poškozených 720 109,54 celkem 2920 164,32 poškozených 860 207,36 celkem 3600 730,30 poškozených 1457 457,74 celkem 3114 735,82 poškozených 1343 364,50 celkem 3200 692,82 poškozených 1667 305,51 celkem 3100 519,62 poškozených 1667 251,66 Počet vytyčených ploch Pro porovnání výsledků ze zkusných ploch se skutečností (prostým spočítáním všech jedinců na poškozených plochách) byl vytvořen následující graf (obr. 2). U třech porostů ze čtyř je dosaženo nejnižších hektarových počtů právě u metody prostého spočítání všech jedinců. Získaná data však nevykazují žádné zřejmé extrémy a hodnoty zjištěné na základě zkusných 6 5 7 3 361

Celkový počet jedinců (ks/ha) ExFoS - Expert Forensic Science ploch i metodou prostého součtu jsou si podobné. Z hlediska absolutních hodnot hektarových počtů dřevin vykazuje výraznější extrém pouze porost č. 142C03/01p. Tento extrém je však způsoben menší hustotou sazenic při výsadbě, protože se jedná o podsadbu staršího proředěného porostu. 4000 Hektarové počty dřevin v závislosti na způsobu zjišťování vstupních dat 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 67 200 1333 33 167 1050 69 71 979 367 333 295 2360 2060 1737 720 860 1021 2143 1771 2150 1457 1343 1200 1533 1433 1447 1667 1667 1581 142C03/01p 176B03c/01b - plocha 1 - plocha 2 Poškozené - smrk Nepoškozené - smrk Poškozené - buk Nepoškozené - buk Obr. 2 Hektarové počty dřevin v závislosti na způsobu zjišťování vstupních dat (orig.) Fig. 2 Number of trees per hectar depending on method of obtaining data (orig.) Pro zjištění možné statistické závislosti hektarových počtů dřevin přepočtených z a 100 m 2 zkusných ploch byl použit Kruskal Wallisův neparametrický test. Ve všech testovaných případech byla potvrzena hypotéza H0: mediány ve všech (obou) výběrech se rovnají. Z praktického hlediska tedy neexistují statisticky výrazné rozdíly mezi výsledky z a zkusných ploch. 362

Statistická závislost celkových hektarových počtů dřevin a 100 m 2 ploch Statistická závislost hektarových počtů poškozených dřevin a ploch Tab. 2 Kruskal Wallisův neparametrický test Tab. 2 Kruskal Wallis non parametric test Číslo porostu 142C03/01p 0,169) 0,174) 176B03c/01b 0,472) 0,506) plocha 1 0,423) 0,311) plocha 2 0,157) 0,368) Budeme-li považovat za nejpřesnější metodu prosté spočítání všech jedinců na poškozených plochách, je z výše uvedených výpočtů zřejmé, že přesnější výsledky lze očekávat ze kruhových zkusných ploch, než z kruhových zkusných ploch. Na menší rozrůzněnost výsledků u ploch poukazuje i směrodatná odchylka (viz tab. 1). Dle Kruskal Wallisova neparametrického testu však tyto rozdíly nejsou statisticky významné. ŠMELKO [3] doporučuje používat takové velikosti zkusných ploch, které budou obsahovat ideálně 15 25 jedinců. Tento doporučený počet jedinců ve všech případech splňovaly i plochy, avšak v některých případech se jednalo o počty hraniční. 4 ZÁVĚR Z výše uvedených výsledků vyplývá, že přesnějších údajů bylo za daných podmínek dosaženo při použití větších, kruhových zkusných ploch. V praxi je však třeba brát ohled i na hospodárnost měření, která je dána především časovou náročností venkovního sběru dat. Za daných okolností by tedy obstály i zkusné plochy, avšak doporučené počty jedinců dle ŠMELKA [3] na těchto plochách byly hraniční. Časová náročnost spojená s vytyčováním ploch a počítáním jedinců na plochách nebyla za daných podmínek (hektarové počty dosahovaly maximálně 4000 ks/ha) nikterak nepřiměřená. Proto doporučuji u porostů s hustotou do 5000 jedinců/ha používat tyto větší kruhové zkusné plochy. V případech porostů s vyšší hustotou (listnaté dřeviny, nárosty) by však bylo výhodnější použít menší 50 m 2 plochy. 5 LITERATURA [1] ŠMELKO, Štefan: Matematicko-štatistická inventarizácia zásob lesných porastov. Vydavatelstvo slovenskej akadémie vied. 1967, Bratislava, 224 s. ISBN 71-080-67. [2] ŠAFRÁNEK, Zbyněk: Návrh postupu terénních prací k ověření nové metodiky pro hodnocení škod zvěří na lesních porostech. In Sborník tací konference JUFOS 2013 a CD s plným zněním příspěvků. 2013, Brno, s. 1-8. ISBN: 978-80-214-4704-2. [3] ŠMELKO, Štefan: Meranie lesa a dreva. Ústav pre výchovu a vzdelávanie pracovníkov lesného a vodného hospodárstva SR. 2003, Zvolen, 239 s. ISBN 80-89100-14-7. 363