Modelling the distribution and compositional variation of plant communities at continental scale

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985939%3A_____%2F18%3A00492850" target="_blank" >RIV/67985939:_____/18:00492850 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1111/ddi.12736" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1111/ddi.12736</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1111/ddi.12736" target="_blank" >10.1111/ddi.12736</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Modelling the distribution and compositional variation of plant communities at continental scale

Popis výsledku v původním jazyce

We investigate whether environmental predictors allow to delineate the distribution of discrete community types at the continental scale and how data completeness influences model generalization in relation to the compositional variation of the modelled entities. We used comprehensive datasets of two community types of conservation concern in Europe: acidophilous beech forests and base-rich fens. We computed community distribution models (CDMs) calibrated with environmental predictors to predict the occurrence of both community types, evaluating geographical transferability, interpolation and extrapolation under different scenarios of sampling bias. We used generalized dissimilarity modelling (GDM) to assess the role of geographical and environmental drivers in compositional variation within the predicted distributions.

Název v anglickém jazyce

Modelling the distribution and compositional variation of plant communities at continental scale

Popis výsledku anglicky

We investigate whether environmental predictors allow to delineate the distribution of discrete community types at the continental scale and how data completeness influences model generalization in relation to the compositional variation of the modelled entities. We used comprehensive datasets of two community types of conservation concern in Europe: acidophilous beech forests and base-rich fens. We computed community distribution models (CDMs) calibrated with environmental predictors to predict the occurrence of both community types, evaluating geographical transferability, interpolation and extrapolation under different scenarios of sampling bias. We used generalized dissimilarity modelling (GDM) to assess the role of geographical and environmental drivers in compositional variation within the predicted distributions.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

10611 - Plant sciences, botany

Projekt

<a href="/cs/project/GB14-36079G" target="_blank" >GB14-36079G: Centrum analýzy a syntézy rostlinné diverzity (PLADIAS)</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2018

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Diversity and Distributions

ISSN

1366-9516

e-ISSN

—

Svazek periodika

24

Číslo periodika v rámci svazku

7

Stát vydavatele periodika

GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

Počet stran výsledku

13

Strana od-do

978-990

Kód UT WoS článku

000435934800010

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85048300217