Можливості географічно зваженого метода головних компонент для аналізу просторової нестаціонарності взаємозв’язку морфометричних характеристик кукурудзи (Zea mays L.)
DOI:
https://doi.org/10.14255/2308-9628/15.113/13Ключові слова:
аналіз головних компонент, морфометричні властивості, просторове варіювання.Анотація
Виявлені просторові патерни мінливості взаємозв'язку морфометричних характеристик кукурудзи методами географічно зваженого аналізу головних компонент на великомасштабному рівні. Установлено просторову варіабельність коваріаційної структури, що описує взаємозв'язок між морфометричними показниками та густотою стояння кукурудзи. Показано, що глобальний патерн взаємозв'язку, отриманий засобами класичного аналізу головних компонент, не ідентичний локальним коваріаційним структурам. Локальні коваріаційні структури, які розкриваються за допомогою аналізу головних компонент у діапазоні оптимальної смуги пропущення, у цілому характеризуються значно більш високим рівнем невипадкової варіабельності, що описується першими трьома головними компонентами. Частка дисперсії, що вказує на погодженість морфологічних структур, характеризується закономірними просторовими трендами варіювання. Локальні коваріаційні структури формують просторово закономірні патерни свого розміщення. Особливістю цих структур є кількісний перерозподіл значень тих або інших ознак у рамках досить інваріантних конфігурацій. Показано наступність коваріаційних структур у якісному відношенні на різних масштабних рівнях (глобальному та локальному), але з локальною кількісною специфікою. Ця специфічність проявляється в перевазі того або іншого показника як основного маркера головного компонента на локальному рівні. Виявлення просторових патернів коваріаційних структур ставить завдання розуміння природи цієї просторової регулярності.
Посилання
ANSELIN L., IBNU S., YOUNGIHN KH. (2006). GeoDa: An Introduction to Spatial Data Analysis. Geographical Analysis, 38 (1): 5-22.
ARROUAYS D., SABY N.P.A., THIOULOUSE J., JOLIVET C., BOULONNE L., RATIE C. (2011). Large trends in French topsoil characteristics are revealed by spatially constrained multivariate analysis. Geoderma, 161: 107-114.
BOON E.J.M.C., STRUIK P.C., TAMMINGA S., ENGELS F.M., CONE J.W. (2008). Stem characteristics of two forage maize (Zea mays L.) cultivars varying in whole plant digestibility. III. Intra-stem variability in anatomy, chemical composition and in vitro rumen fermentation. NJAS – Wageningen Journal of Life Sciences, 56 (1-2): 101-122.
BOS H.J., TIJANI-ENIOLA H., STRUIK P.C. (2000). Morphological analysis of leaf growth of maize: responses to temperature and light intensity. Netherlands Journal of Agricultural Science, 48: 181-198.
CAMUSSI A. (1979). Numerical taxonomy of Italian populations of maize based on quantitative traits. Maydica, 24: 161-174.
CHARLTON M., BRUNSDON C., DEMŠAR U., HARRIS P., FOTHERINGHAM A.S. (2010). Principal components analysis: from global to local. 13th AGILE International Conference on Geographic Information Science. Guimaraes, Portugal. 1-10.
GOLLINI I. LU B., CHARLTON M., BRUNSDON CH., HARRIS P. (2013). GWmodel: An R Package for Exploring Spatial Heterogeneity Using Geographically Weighted Models. Journal of Statistical Software, 63 (17): 1-52.
GOUESNARD B., DALLARD J., PANOUILLE A., BOYAT A. (1997). Classification of French maize populations based on morphological traits. Agronomie, EDP Sciences, 17 (9-10): 491-498.
HAFIZ S.B.M., JEHANZEB F., EJAZ-UL-HASAN, TAHIRA B., TARIQ M. (2015). Cluster and principle component analyses of maize accessions under normal and water stress conditions. Journal of Agricultural Sciences, 60 (1): 33-48.
HAJIBABAEE M., AZIZI F., ZARGARI K. (2012). Effect of Drought Stress on Some Morphological, Physiological and Agronomic Traits in Various Foliage Maize Hybrids. American-Eurasian J. Agric. & Environ. Sci., 12 (7): 890-896.
HARRIS P., BRUNSDON C., CHARLTON M. (2011). Geographically Weighted Principal Components Analysis. International Journal of Geographical Information Science, 25 (10): 1717-1736.
KUMAR S., LAL R., LLOYD CH.D. (2012). Assessing spatial variability in soil characteristics with geographically weighted principal components analysis. Computational Geosciences, 16: 827-835.
LLAURADO M., MORENO-GONZALEZ J. (1993). Classification of northern Spanish populations of maize by numerical taxonomy. I. Morphological traits. Maydic, 38: 15-21.
LLOYD C.D. (2011). Local Models for Spatial Analysis. CRC Press. 352 р.
LLOYD C.D. (2010). Analysing population characteristics using geographically weighted principal components analysis: a case study of Northern Ireland in 2001. Comput. Environ. Urban., 34 (5): 389-399.
MADDONNI G.A., OTEGUI M.E. (2004). Intra-specific competition in maize: Early establishment of hierarchies among plants affects final kernel set. Field Crops Res., 85: 1-13.
MELCHIORRE P. (1992). Phenetic relationships among different races of maize (Zea mays sss mays) from Salta (Argentina). Maydica, 37:329-338.
ORDAS A., MALVAR R.A., DE RON A.M. (1994). Relationships among American and Spanish populations of maize. Euphytica, 79: 149-161.
R CORE TEAM (2013). R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. http://www.R-project.org
ZHUKOV O.V. (2015). Spatial analysis in ecology and agriculture. Dnipropetrovsk. 124 p. [ЖУКОВ О.В. (2015). Аналіз просторових даних в екології та сільському господарстві. Дніпропетровськ: ДНУ. 124 с.] DOI: 10.13140/RG.2.1.3480.2406
ZLOBIN YU.A., SKLYAR V.G., BONDAREVA L.M., KYRYLCHUK K.S. (2009). The morphometric concept in modern botany. Chornomors’k. bot. z., 5 (1): 5-22. [ЗЛОБІН Ю.А., СКЛЯР В.Г., БОНДАРЕВА Л.М., КИРИЛЬЧУК К.С. (2009). Концепція морфометрії у сучасній ботаніці. Чорноморськ. бот. ж., 5 (1): 5-22]
ZLOBIN YU.A. (1981). About vitality levels of plants. Journal of General Biology, 42 (4): 492-505. [ЗЛОБИН Ю.А. (1981). Об уровнях жизнеспособности растений. Журн. общей биологии, 42 (4): 492-505]
