If belt transects are used with fra

If belt transects are used with frame quadrats, then see Sections 6.4.2–6.4.4 for details on recording quadrats. Problems with using transects, and their solutions, are presented in Box 6.19.
Data analysis
There are a number of approaches that can be taken, depending on the exact transect method used and sampling design.
Point intercept presence absence data can be analysed by using
2 tests. If presence absence is measured at points along the transect, data can be analysed in the same way as sub plot frequency data for quadrats (Section 6.4.3).
A simple quantitative approach in which temporary belt transects are used is to sum the coverabundance or frequency values for each species across all the individual squares for all the transects, thus obtaining a form of cover-abundance value for each species for each year of monitoring. Changes in cover-abundance values from year to year indicate overall shifts in species, although they provide little information about the spatial character of these changes. Thus all the change may be due to the changes on a single transect, or it may be a more widespread phenomenon, but the drawing out of such information requires more sophisticated analysis.
It should be remembered that if cover-abundance totals are increasing, it is not evident from these totals whether species are spreading by expansion from small foci of living vegetation, or whether the increase in abundance values is caused by a more widespread but thinly scattered increase (Lindsay & Ross, 1994).
For permanent transects, a second approach, which is less quantitative but provides a clearer picture of the changes between transects for individual species, involves the simple mapping out of each year’s data for a species. By comparing the ‘species transect maps’ from consecutive years and, particularly, comparing those for the baseline year with the most recent data, it is possible to obtain a good visual impression of spatial changes over time.

Kết quả (Việt) 1:

Nếu vành đai transects được sử dụng với khung quadrats, sau đó xem phần 6.4.2–6.4.4 cho thông tin chi tiết về ghi âm quadrats. Vấn đề với việc sử dụng transects, và giải pháp của họ, được trình bày trong hộp 6,19.Phân tích dữ liệuCó nhiều phương pháp tiếp cận mà có thể được thực hiện, tùy thuộc vào chính xác transect phương pháp được sử dụng và lấy mẫu thiết kế.Điểm đánh chặn sự hiện diện vắng mặt dữ liệu có thể được phân tích bằng cách sử dụng 2 thử nghiệm. Nếu sự vắng mặt sự hiện diện được đo tại các điểm dọc theo transect, dữ liệu có thể được phân tích theo cách tương tự như phụ âm mưu tần số dữ liệu cho quadrats (phần 6.4.3).Một cách tiếp cận đơn giản định lượng trong vành đai tạm thời transects được sử dụng là để tóm tắt các giá trị coverabundance hoặc tần số cho mỗi loài trên tất cả các ô vuông cá nhân cho tất cả các transects, do đó có được một hình thức của bao gồm rất nhiều giá trị cho mỗi loài cho mỗi năm của giám sát. Những thay đổi trong phong phú bao gồm giá trị từ năm đến năm cho thấy các thay đổi tổng thể trong loài, mặc dù họ cung cấp ít thông tin về các ký tự không gian của những thay đổi này. Do đó tất cả thay đổi này có thể là do những thay đổi trên một transect duy nhất, hoặc nó có thể là một hiện tượng phổ biến rộng rãi hơn, nhưng các bản vẽ ra các thông tin yêu cầu phân tích phức tạp hơn.Nên nhớ rằng nếu phong phú bao gồm tổng số đang gia tăng, nó là không rõ ràng từ các tổng số cho dù loài đang lan rộng bởi mở rộng từ foci nhỏ của thảm thực vật sống, hoặc cho dù sự gia tăng trong giá trị phổ biến nhất gây ra bởi một rộng rãi hơn nhưng thinly rải rác tăng (Lindsay & Ross, 1994).Đối với thường trực transects, một cách tiếp cận thứ hai, đó là định lượng ít mà cung cấp một hình ảnh rõ ràng hơn về những thay đổi giữa transects cho loài cá nhân, liên quan đến việc lập bản đồ đơn giản ra khỏi dữ liệu mỗi năm cho một loài. Bằng cách so sánh các 'loài transect bản đồ' từ năm liên tiếp, và đặc biệt là, so sánh những năm cơ sở với các dữ liệu gần đây nhất, nó có thể có được một ấn tượng tốt hình ảnh của không gian thay đổi theo thời gian.

Kết quả (Việt) 2:

Nếu mặt cắt vành đai được sử dụng với quadrats khung hình, sau đó xem phần 6.4.2-6.4.4 để biết chi tiết về quadrats ghi âm. Vấn đề với việc sử dụng mặt cắt, và các giải pháp của họ, được trình bày trong Hộp 6.19.
Phân tích dữ liệu
Có một số phương pháp có thể được thực hiện, tùy thuộc vào phương pháp lát cắt chính xác được sử dụng và lấy mẫu thiết kế.
Point dữ liệu hiện diện chặn sự vắng mặt có thể được phân tích bằng cách sử dụng? 2 bài kiểm tra. Nếu không có sự hiện diện được đo tại các điểm dọc theo lát cắt, dữ liệu có thể được phân tích trong cùng một cách như là dữ liệu tần số phụ âm mưu cho quadrats (mục 6.4.3).
Một cách tiếp cận định lượng đơn giản, trong đó mặt cắt vành đai tạm thời được sử dụng là tổng hợp các coverabundance hay giá trị tần số cho mỗi loài trên tất cả các ô vuông cá nhân cho tất cả các mặt cắt, do đó việc có được một hình thức giá trị che phong phú cho mỗi loài cho mỗi năm giám sát. Thay đổi trong giá trị che phong phú từ năm này sang năm khác chỉ ra sự thay đổi tổng thể trong loài, mặc dù họ cung cấp rất ít thông tin về các nhân vật không gian của những thay đổi này. Như vậy tất cả các thay đổi có thể là do sự thay đổi trên một mặt cắt duy nhất, hoặc nó có thể là một hiện tượng phổ biến hơn, nhưng rút ra các thông tin như vậy đòi hỏi phân tích tinh vi hơn.
Nên nhớ rằng nếu tổng số cover-phong phú đang gia tăng, nó không phải là hiển nhiên từ những tổng số loài vật đang lan rộng bởi sự mở rộng từ các ổ nhỏ của thảm thực vật sống, hoặc cho dù sự gia tăng trong giá trị phong phú được gây ra bởi một sự gia tăng phổ biến rộng rãi hơn nhưng mỏng rải rác (Lindsay & Ross, 1994).
Đối với mặt cắt cố định, một thứ hai phương pháp tiếp cận, đó là ít về số lượng nhưng lại cung cấp một bức tranh rõ ràng hơn về những thay đổi giữa các lát cắt cho các loài cá, bao gồm các bản đồ đơn giản ra khỏi dữ liệu mỗi năm cho một loài. Bằng cách so sánh các loài bản đồ lát cắt 'từ năm liên tiếp và, đặc biệt, so sánh những cho năm cơ sở với các số liệu gần đây nhất, nó có thể có được một ấn tượng thị giác tốt về những thay đổi không gian theo thời gian.