Utilização de análise multivariada e redes neurais artificiais na determinação do comportamento de colonização de populações de macrófitas aquáticas no reservatório de Santana
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Data
2009-01-01
Autores
Pitelli, R. L. C. M. [UNESP]
Ferraudo, A. S. [UNESP]
Pitelli, A. M. C. M. [UNESP]
Pitelli, R. A. [UNESP]
Velini, Edivaldo Domingues [UNESP]
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Editor
Sociedade Brasileira da Ciência das Plantas Daninhas
Resumo
As análises de agrupamento e de componentes principais e as redes neurais artificiais foram utilizadas na determinação de padrões de comportamento das populações de macrófitas aquáticas que colonizaram o reservatório de Santana, Piraí-RJ, durante o ano de 2004. As análises de agrupamento dividiram o comportamento das populações durante o ano em dois grupos distintos, apresentando um padrão no primeiro semestre que difere daquele observado no segundo semestre do ano. A análise de componentes principais demonstrou que esse comportamento da comunidade (grupo de populações) é influenciado principalmente pelas espécies S. montevidensis, Heteranthera reniformis, Ludwigia sp., Rhynchospora aurea, C. iria, C. ferax e Aeschynomene denticulata no primeiro grupo e por Echinochloa polystachya, Polygonum lapathifolium, Alternanthera phyloxeroides, Pistia stratiotes, Eichhornia azurea, Brachiaria arrecta e Oxyscarium cubense no segundo grupo. As redes neurais artificiais agruparam as populações de macrófitas aquáticas em nove grupos, conforme sua densidade nos diferentes meses do ano. A aplicação da análise de componentes principais (ACP) nos valores de frequência das populações presentes nos primeiros três grupos de Kohonen permitiu discriminar três grupos de meses, cujas populações apresentaram características diferentes de colonização. A aplicação das redes neurais artificiais permitiu melhor discriminação dos meses e das espécies que compõem as comunidades correspondentes, quando utilizada a análise de componentes principais.
Cluster analysis, principal components analysis and Kohonen artificial neural networks were tested to determine the behavior patterns of aquatic macrophyte colonization on Santana reservoir, Piraí-RJ, 2004. The colonization behavior of the populations was divided into two groups, representing the two year semesters. The principal components analysis showed that the behavior of the first group (first semester) was mainly influenced by S. montevidensis, Heteranthera reniformis, Ludwigia sp., Rhynchospora aurea, C. iria, C.ferax e Aeschynomene denticulate and the second group by Echinochloa polystachya, Polygonum lapathifolium, Alternanthera phyloxeroides, Pistia stratiotes, Eichhornia azurea, Brachiaria arrecta e Oxyscarium cubense. The artificial neural networks (ANN) grouped the aquatic macrophyte populations into nine groups according to their colonization behavior during the year. The application of principal components analysis (PCA) on frequency values of the population determined by the artificial neural networks for the first three groups allowed to discriminate three groups of populations with different colonization behaviors. The application of artificial neural networks allowed a better discrimination of communities (months) and species colonization behavior than the application of PCA on raw data.
Cluster analysis, principal components analysis and Kohonen artificial neural networks were tested to determine the behavior patterns of aquatic macrophyte colonization on Santana reservoir, Piraí-RJ, 2004. The colonization behavior of the populations was divided into two groups, representing the two year semesters. The principal components analysis showed that the behavior of the first group (first semester) was mainly influenced by S. montevidensis, Heteranthera reniformis, Ludwigia sp., Rhynchospora aurea, C. iria, C.ferax e Aeschynomene denticulate and the second group by Echinochloa polystachya, Polygonum lapathifolium, Alternanthera phyloxeroides, Pistia stratiotes, Eichhornia azurea, Brachiaria arrecta e Oxyscarium cubense. The artificial neural networks (ANN) grouped the aquatic macrophyte populations into nine groups according to their colonization behavior during the year. The application of principal components analysis (PCA) on frequency values of the population determined by the artificial neural networks for the first three groups allowed to discriminate three groups of populations with different colonization behaviors. The application of artificial neural networks allowed a better discrimination of communities (months) and species colonization behavior than the application of PCA on raw data.
Descrição
Palavras-chave
aquatic macrophytes, Multivariate analysis, artificial neural networks, Análise multivariada, Macrófitas aquáticas, redes neurais artificiais
Como citar
Planta Daninha. Sociedade Brasileira da Ciência das Plantas Daninhas , v. 27, n. 3, p. 429-439, 2009.