Smiltāja neļķes (Dianthus arenarius) izplatības modelēšana pelēkajās kāpās izmantojot attālās izpētes datus

Abstract

Smiltāja neļķe (Dianthus arenarius) ir Latvijā reti sastopama, aizsargājama vaskulāro augu suga. Tās pasuga Dianthus arenariu subsp. arenarius ir aizsargājama visā Eiropas Savienības (ES) līmenī. Lai būtu iespējams mainīt esošo situāciju, nepieciešams iegūt vairāk datu par sugas izplatību ietekmējošajiem faktoriem, kā arī noskaidrot iespējamās smiltāja neļķu augšanas vietas, ar mērķi precizēt sugas populācijas lielumu. Mūsdienās nereti sugu iespējamā izplatība pētāmajā teritorijā tiek modelēta, balstoties uz attālās izpētes datiem. Lai noskaidrotu smiltāja neļķes izplatību ietekmējošos faktorus, Užavas dabas lieguma pelēkajās kāpās izveidoti 233 apļveida parauglaukumi (D= 3 m) vietās ar un bez pētāmās sugas klātbūtni. Šie dati analizēti izmantojot GLM (Vispārinātie lineārie modeļi) analīzi. Izmantojot NDVI (normalizētais diferencētais veģetācijas indekss), analizēta veģetācija pētāmajā teritorijā un NDVI vērtību saistība ar smiltāja neļķu izplatību. Izmantojot multispektrālu teritorijas ortofoto, izveidots GLM modelis, kurš ataino spektrālo joslu saistību ar smiltāja neļķu izplatību. Balstoties uz šo modeli. prognozēta sugas izplatība pētāmajā teritorijā. GLM analīzē iegūti 4 modeļi, kuri ataino smiltāja neļķi ietekmējošos faktorus pelēkajās kāpas. Par vislabāko uzskatāms modelis, kurā atainota mežam tipisko sūnu un ķērpju mijiedarbības ietekme uz pētāmo sugu (izskaidrotā variācija 75%). Savukārt sugas segumu ietekmē graudzāļu, lakstaugu, atklātu laukumu, parasto milteņu un mežam tipisko sūnu seguma kombinācija (izskaidrotā variācija 40 %). Noskaidrots arī, ka starp NDVI un smiltāja neļķes klātbūtni pastāv statistiski būtiska negatīva korelācija (r=-0.41), kā arī statistiski būtiska negatīva korelācija pastāv starp smiltāja neļķes segumu un NDVI vērtībām (r=-0.46). GLM analīzē noskaidrots, ka multispektrālā attēla 2. un 3. joslas kombinācija visvairāk saistīta ar smiltāja neļķes izplatību pelēkajās kāpās (izskaidrotā variācija 21%). Rezultātā izveidotais smiltāja neļķes iespējamās izplatības modelis uzskatāms par vidēji labu, jo starp prognozētajiem un reālajiem datiem nepastāv statistiski būtiska atšķirība, RMSE (vidējā kvadrātiskā kļūda) = 0.54. Maģistra darbs izstrādāts Latvijas Universitātes Botānikas un ekoloģijas katedrā, laika posmā no 2015. gada augustam līdz 2016. gada maijam.

Sand pink (Dianthus arenarius) is rare protected species of vascular plants in Latvia. Its subspecies Dianthus arenarius subsp. arenarius is protected throughout the European Union. To be able to change the situation, it is necessary to collect more data about the factors influencing species distribution, as well as investigate potential sand pink growing locations, with the aim of clarifying the species population size. Nowadays often potential distribution of the species is modelled based on remote sensing data. To find out factors influencing sand pink distribution in grey dunes 233 circle shape sample plots (D= 3m) in places with presence and absence of sand pink was made in Nature Reserve “Užava”. These data where analysed using GLM (Generalized linear models) analysis. Vegetation in the research territory and relationship with sand pink distribution was analysed using NDVI (Normalized Difference Vegetation index). Using multispectral orthophoto, GLM model was established which represents the spectral band relationship with sand pink distribution. Based on this model the species distribution in exploding area was predicted. Four GLM models were established, which represents sand pink influencing factors in the gray dunes. The best model represents the typical forest moss and lichen interaction effect on the exploring species (explained variation 75%). By contrast, species coverage affects combination of grasses, herbaceous, open sandy space, common bearberry and typical forest moss cover (explained variation 40%). Also it is found that between NDVI and sand pink presence (r = -0.46), sand pink cover (r = -0.41) is statistically significant negative correlation. GLM analysis showed that 2. and 3.band combination of multispectral image is most associated with sand pink distribution in the gray dunes (explained variation 21%). The created potential distribution model is considered as an average, because between predicted and real data, there is no statistically significant difference, RMSE (root mean square) = 0.54. Master's thesis has been developed in Latvian University faculty of Botany and Ecology, during the period from August 2015 to May 2016.