Jako vědci chceme klást důležité otázky a hledat na ně správné odpovědi. Jistě mezi ně patří následující: Co určuje
biodiverzitu? Jak se mění v prostoru a čase? Dochází k jejímu poklesu? A pokud ano, je příčinou lidská činnost?
Abychom na tyto otázky mohli odpovědět, musíme být schopní přesně a správně biodiverzitu popsat, změřit a
analyzovat. V tomto kurzu se studenti naučí právě těmto dovednostem.
Jedná se o praktický kurz, který bude zaměřen na práci se skutečnými daty o biodiverzitě. Abychom však poskytli
motivaci k datové práci, uvedeme každé probírané téma krátkou přednáškou, kde se budeme zabývat jeho historií,
souvisejícími teoretickými aspekty a problémy spojenými s analýzou relevantních dat. V praktické části kurzu
(proběhne v blocích) budeme analyzovat skutečná data o biodiverzitě v programu R. Seznámíme se s různými
knihovnami pro analýzu daného typu dat, správnou implementací metod a interpretací výsledků.
Zájemci by za sebou měli mít úvodní kurz ekologie. Užitečné jsou základy práce s programem R, ale není to
nutností (vše potřebné se naučíme během praktik). Pro vyjasnění uvádíme, že tento kurz není ani teoretická
ekologie (analýza matematických modelů) ani ekologická statistika (hledání statistických závislostí mezi
proměnnými), ale jedná se o kvantifikaci důležitých koncepcí ekologického myšlení, která je nezbytná pro jejich
kritické zhodnocení.
Poslední úprava: Sacherová Veronika, RNDr., Ph.D. (29.04.2022)
As scientists and citizens, we want to ask and answer big questions: What drives biodiversity? How does it
change in space and time? Does it decline? If so, is it due to human activities? However, to answer these
questions, we must be able to measure and analyze biodiversity - precisely and accurately. This course is
designed to teach students to do just that.
It is a practical course in that it will be focused on teaching students how to work with real data on biodiversity.
However, to provide a proper motivation, we introduce each topic with a short lecture in terms of its history, the
theory behind it, and challenges for measurement and analysis. In the practicals (running in blocks), we will
analyze real data in the statistical software R. We will learn about different libraries for the analysis of a given type
of data, proper implementation of methods, and interpretation of results.
Students enrolling in the course should have passed an introductory course of ecology. A basic knowledge of the R
software would be useful, but it is not necessary (we will learn everything needed during practicals). To make
things clear, we note that this is neither a course in theoretical ecology (analysis of mathematical models) nor
ecological statistics (analyzing statistical relationships among variables), but that we will try and quantify important
concepts of ecological thinking, which is necessary for their critical evaluation.
Poslední úprava: Sacherová Veronika, RNDr., Ph.D. (29.04.2022)
Literatura -
Cadotte, M.W. and Davies, T.J. (2016) Phylogenies in ecology: A guide to concepts and methods. Princeton Univ. Press.
Gardener, M. (2014) Community ecology: Analytical methods using R and Excel. Pelagic Publishing.
Gotelli, N.J. and Ellison, A.M. (2018) A primer of ecological statistics, 2ed. Sinauer Associates.
Gotelli, N.J. and Graves, G.R. (1996) Null models in ecology. Smithsonian Institution Press.
Kéry, M. and Royle, J.A. (2016) Applied hierarchical modeling in ecology, vol. 1. Academic Press.
Magurran, A.E. and McGill, B.J. (2011) Biological diversity: Frontiers in measurement and assessment. Oxford Univ. Press.
Swenson, N.G. (2014) Functional and phylogenetic ecology in R. Springer.
Poslední úprava: Sacherová Veronika, RNDr., Ph.D. (29.04.2022)
Požadavky ke zkoušce -
Rozbor praktické úlohy v programu R a sepsání reportu formou eseje
Poslední úprava: Sacherová Veronika, RNDr., Ph.D. (29.04.2022)
Analysis of a dataset in R software and writing up a report
Poslední úprava: Sacherová Veronika, RNDr., Ph.D. (29.04.2022)
Sylabus -
Každý rok bude probráno jen několik vybraných témat z tohoto seznamu. Česká terminologie není v mnoha případech ustálená. Proto se možná raději podívejte na sylabus v anglické verzi předmětu, který je výstižnější.
Hustota a bohatství druhů Prostorová škála, plocha a druhové bohatství (SAR) Druhová rozmanitost a distribuce početnosti druhů (SAD) Zjistitelnost, početnost a rozšíření druhů Prostorové rozmístění a společný výskyt druhů Funkční a fylogenetická rozmanitost Ekologická nika: šířka, překryv a specializace Nulové modely v ekologii
Poslední úprava: Remeš Vladimír, prof. Mgr., Ph.D. (12.01.2023)
Each year only several selected topics from the following list will be covered.
Species density and richness Scaling of species richness, species-area relationships Species diversity and species-abundance distributions Detectability, abundance, and species distributions Spatial dispersion and species co-occurrence Functional and phylogenetic diversity Ecological niches: niche width, overlap, and specialization Null models in ecology
Poslední úprava: Remeš Vladimír, prof. Mgr., Ph.D. (12.01.2023)
Výsledky učení -
Výsledky učení: Měření a analýza biodiverzity
Cílem kurzu je vybavit studenty teoretickými znalostmi i praktickými dovednostmi v programu R, které jsou nezbytné pro přesnou kvantifikaci a kritické zhodnocení klíčových ekologických konceptů.
Teoretické znalosti a porozumění
Po absolvování kurzu student dokáže:
Vysvětlit historické a teoretické souvislosti měření biodiverzity, včetně rozdílů mezi hustotou, bohatstvím a rozmanitostí druhů.
Definovat a ve správném kontextu použít pojmy jako funkční a fylogenetická rozmanitost, ekologická nika a nulové modely.
Interpretovat vliv prostorové škály a plochy na druhové bohatství (vztah SAR).
Rozlišit mezi teoretickou ekologií (matematickými modely), ekologickou statistikou a kvantifikací ekologických konceptů.
Praktické dovednosti (aplikace a analýza)
Student je na konci kurzu schopen:
Zpracovat a analyzovat skutečná data o biodiverzitě v prostředí programu R s využitím relevantních odborných knihoven.
Implementovat metody pro výpočet druhové rozmanitosti a distribuce početnosti druhů (SAD).
Vypočítat parametry ekologické niky (šířka, překryv, specializace) na základě konkrétních datových sad.
Graficky znázornit prostorové rozmístění a společný výskyt druhů pro účely vizuální analýzy dat.
Navrhnout a aplikovat nulové modely v ekologii pro testování hypotéz o struktuře společenstev.
Hodnocení a syntéza
Absolvent předmětu dovede:
Kriticky zhodnotit problémy spojené se zjistitelností, početností a rozšířením druhů v terénním výzkumu.
Diskutovat vliv lidské činnosti na pokles biodiverzity na základě provedených analýz prostorových a časových změn.
Diagnostikovat chyby v implementaci analytických metod a navrhnout optimální postup pro správnou interpretaci výsledků.
Prokázat schopnost samostatné rešerše odborné literatury k řešení pokročilých problémů v ekologické metodologii.
Poslední úprava: Remeš Vladimír, prof. Mgr., Ph.D. (10.01.2026)
Learning Outcomes: Measuring and Analyzing Biodiversity
The course aims to equip students with the theoretical knowledge and practical R programming skills necessary for the accurate quantification and critical evaluation of key ecological concepts.
Theoretical Knowledge and Understanding
Upon successful completion of this course, the student will be able to:
Explain the historical and theoretical context of biodiversity measurement, including differences between species density, richness, and diversity.
Define and apply terms such as functional and phylogenetic diversity, ecological niche, and null models within the correct scientific context.
Interpret the influence of spatial scale and area on species richness (Species-Area Relationship - SAR).
Distinguish between theoretical ecology (mathematical modeling), ecological statistics, and the quantification of ecological concepts.
Practical Skills (Application and Analysis)
By the end of the course, the student will be capable of:
Processing and analyzing real-world biodiversity datasets within the R environment using relevant professional libraries.
Implementing methods for calculating species diversity and Species Abundance Distributions (SAD).
Calculating ecological niche parameters (breadth, overlap, specialization) based on specific datasets.
Graphically representing spatial distribution and species co-occurrence for data visualization and analysis.
Designing and applying null models in ecology to test hypotheses regarding community structure.
Evaluation and Synthesis
Graduates of the subject will be able to:
Critically evaluate challenges associated with detectability, abundance, and species distribution in field research.
Discuss the impact of human activity on biodiversity loss based on analyses of spatial and temporal changes.
Diagnose errors in the implementation of analytical methods and propose optimal procedures for correct interpretation of results.
Demonstrate the ability to conduct independent literature reviews to solve advanced problems in ecological methodology.
Poslední úprava: Remeš Vladimír, prof. Mgr., Ph.D. (10.01.2026)
