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Introducción Ordenación Clasificación Ord. + Clas.
GeobotánicaTema 12
Ordenación y clasificación
Copyright: © 2011 Francisco Alcaraz Ariza. Esta obra está bajo una licencia de Reconocimiento-No Comercial de Creative Commons 3.0. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/ o envíe una carta a Creative Commons, 559 Nathan Abbott Way, Stanford, California 94305, USA.
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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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Ordenación Clasificación Ord. + Clas.Introducción
● 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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Ordenación Clasificación Ord. + Clas.Introducción
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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Introducción Clasificación Ord. + Clas.Ordenación
Ordenación simple
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Introducción Clasificación Ord. + Clas.Ordenación
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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Introducción Clasificación Ord. + Clas.Ordenación
● 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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Introducción Clasificación Ord. + Clas.Ordenación
unidad muestral 1
Especies
unidad muestral 2
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Introducción Clasificación Ord. + Clas.Ordenación
● 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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Introducción Clasificación Ord. + Clas.Ordenación
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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Introducción Clasificación Ord. + Clas.Ordenación
Formato de los datos
● Complejos (Canoco).● Tendencia: sólo texto.● Práctico: hoja de cálculo y luego exportar.
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Introducción Clasificación Ord. + Clas.Ordenación
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Introducción Clasificación Ord. + Clas.Ordenación
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Introducción Clasificación Ord. + Clas.Ordenación
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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Introducción Clasificación Ord. + Clas.Ordenación
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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Introducción Clasificación Ord. + Clas.Ordenación
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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Introducción Clasificación Ord. + Clas.Ordenación
● 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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Introducción Clasificación Ord. + Clas.Ordenación
Análisis de componentes principales (PCA)
Gradiente ambiental
Respuesta de las
especie
s
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Introducción Clasificación Ord. + Clas.Ordenación
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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Introducción Clasificación Ord. + Clas.Ordenación
Análisis de correspondencias (CA, RA)
Gradiente ambiental
Respuesta de las especies
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Introducción Clasificación Ord. + Clas.Ordenación
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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Introducción Clasificación Ord. + Clas.Ordenación
● 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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Introducción Clasificación Ord. + Clas.Ordenación
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Introducción Clasificación Ord. + Clas.Ordenación
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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Introducción Clasificación Ord. + Clas.Ordenación
● 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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Introducción Ordenación Ord. + Clas.Clasificación
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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Introducción Ordenación Ord. + Clas.Clasificación
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Introducción Ordenación Ord. + Clas.Clasificación
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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Introducción Ordenación Ord. + Clas.Clasificación
● 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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Introducción Ordenación Ord. + Clas.Clasificación
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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Introducción Ordenación Ord. + Clas.Clasificación
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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Introducción Ordenación Ord. + Clas.Clasificación
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Introducción Ordenación Clasificación Ord. + Clas.
● 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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Introducción Ordenación Clasificación Ord. + Clas.
Anogramma leptophyllaAnogramma leptophylla: Arribes del Duero (Salamanca): Arribes del Duero (Salamanca)
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