some of them resulting as blooms du

some of them resulting as blooms during certain
seasons. To understand the distribution the data in
Table 1 was subjected to Nestedness software
(Atmar and Patterson, 1995) and the results are
presented in Fig. 2. Nestedness analysis has
become increasingly popular in the study of
biogeographic patters of species occurrence and
the concept of nestedness was proposed
independently by Hulten(1937), Darlington(1957)
and Daubenmire (1975), Hausdrof and
Hennig(2003) to describe patterns of species
composition within continental biota and isolated
habitats such as islands and landscape
fragments(Ulrich et al.,2009). Nestedness data are
usually organized as a familiar binary, presenceabsence
matrix; each row is a species, each
column is a site (or sampling time) and the entries
indicate the presence (1) or absence (0) of a
species in a site (Mckoy and Heck, 1987).According
to Atmar and Patterson(1995), typically, the matrix
is ordered according to the marginal row and
column sums, with common species placed in the
upper rows, and species rich sites placed in the left
hand columns(Fig.2). When the data are
organized, nestedness is expressed as a
concentration of presence in the upper left
triangle of the matrix. The nestedness calculator
measures the biogeographic heat of the matrix
using the distribution of unexpected species
presence and absence within the matrix. Colder
the matrix temperature, more packed will be the
matrix. The presence-absence matrix contains two
levels of information. In addition to specifying
which species occur at which site, these matrices
reflect the relative hospitability of sites to the
species under study as well as the prevalence of
environmental conditions needed to support each
species. The top most sites are judged to be the
most hospitable and the left most species are the
ones where niche requirements are not common
and prevalent; making it the most resistant to
extinction or most prone to colonization. All these
explanations are derived from Atmar and
Patterson (1995).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บางส่วนของพวกเขาเกิดเป็นบลูมส์ในบางซีซั่นนี้ เข้าใจการกระจายข้อมูลในตารางที่ 1 ถูกต้องซอฟต์แวร์ Nestedness(Atmar และ Patterson, 1995) และผลลัพธ์นำเสนอใน Fig. 2 Nestedness วิเคราะห์ได้กลายเป็นที่นิยมมากขึ้นในการศึกษาpatters biogeographic ของการเกิดสปีชีส์ และมีเสนอแนวคิดของ nestednessอิสระ โดย Hulten(1937), Darlington(1957)และ Daubenmire (1975), Hausdrof และHennig(2003) เพื่ออธิบายรูปแบบของสปีชีส์องค์ประกอบภายในสิ่งที่ยุโรป และแยกอยู่อาศัยเช่นหมู่เกาะและแนวนอนชิ้นส่วน (Ulrich et al., 2009) ข้อมูล nestednessมักจะจัดเป็น presenceabsence ไบนารี คุ้นเคยเมตริกซ์ แต่ละแถวเป็นชนิด แต่ละคอลัมน์เป็นไซต์ (หรือเวลาสุ่ม) และรายการบ่งชี้ (1) หรือ (0) ของการสปีชีส์ในไซต์ (Mckoy และ Heck, 1987) ตามAtmar และ Patterson(1995) โดยปกติ เมตริกซ์สั่งตามแถวกำไร และผลรวมคอลัมน์ กับสายพันธุ์ทั่วไปที่วางไว้ในแถวบน และไซต์อุดมพันธุ์วางไว้ในด้านซ้ายมือ columns(Fig.2) เมื่อมีข้อมูลจัด nestedness จะแสดงเป็นแบบความเข้มข้นอยู่ในด้านบนซ้ายสามเหลี่ยมของเมทริกซ์ เครื่องคิดเลข nestednessวัดความร้อน biogeographic ของเมตริกซ์โดยใช้การกระจายพันธุ์ไม่คาดคิดสถานะและการขาดงานในเมตริกซ์ หนาวอุณหภูมิเมตริกซ์ อื่น ๆ รวบรวมไว้จะเป็นการเมตริกซ์การ เมตริกซ์แสดงการขาดงานประกอบด้วยสองระดับของข้อมูล นอกจากการระบุที่เกิดขึ้นชนิดที่ว่า เมทริกซ์นี้hospitability ญาติของไซต์สะท้อนถึงการพันธุ์ภายใต้การศึกษาเป็นส่วนสภาพแวดล้อมที่จำเป็นในการสนับสนุนแต่ละสายพันธ์ บนเว็บไซต์ส่วนใหญ่จะตัดสินเป็นดีที่สุดและด้านซ้ายส่วนใหญ่พันธุ์คนที่ความต้องการเฉพาะไม่ทั่วไปและแพร่ หลาย ทำให้ส่วนใหญ่ทนต่อไปดับ หรือสนามมัก ทั้งหมดนี้คำอธิบายมาจาก Atmar และPatterson (1995)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บางส่วนของพวกเขาส่งผลให้เป็นบุปผาในช่วงบางฤดูกาล เพื่อให้เข้าใจถึงการกระจายข้อมูลในตารางที่ 1 ได้ภายใต้การซอฟแวร์ Nestedness (Atmar และแพตเตอร์สัน, 1995) และผลที่จะถูกนำเสนอในรูป 2. การวิเคราะห์ Nestedness ได้กลายเป็นที่นิยมมากขึ้นในการศึกษาของpatters ชีวภูมิศาสตร์ของการเกิดสปีชีส์และแนวคิดของnestedness ถูกนำเสนออย่างอิสระโดยHulten (1937) ดาร์ลิงตัน (1957) และ Daubenmire (1975) Hausdrof และหนิก (2003) เพื่ออธิบายรูปแบบ ชนิดขององค์ประกอบภายในสิ่งมีชีวิตในยุโรปและแยกที่อยู่อาศัยเช่นเกาะและภูมิทัศน์เศษ(อูล et al., 2009) ข้อมูล Nestedness จะจัดมักจะเป็นไบนารีคุ้นเคยpresenceabsence เมทริกซ์; แต่ละแถวเป็นสายพันธุ์แต่ละคอลัมน์เป็นเว็บไซต์ (หรือเวลาการสุ่มตัวอย่าง) และรายการแสดงให้เห็นการปรากฏตัว(1) หรือไม่มี (0) ของสายพันธุ์ในไซต์(McKoy และ Heck, 1987) .According เพื่อ Atmar และแพตเตอร์สัน ( 1995) โดยทั่วไป, เมทริกซ์ได้รับคำสั่งตามแถวที่ขอบและผลรวมคอลัมน์ที่มีสายพันธุ์ที่พบอยู่ในแถวบนและสายพันธุ์ที่อุดมไปด้วยเว็บไซต์ที่อยู่ในด้านซ้ายคอลัมน์มือ(รูปที่ 2) เมื่อข้อมูลจะถูกจัด nestedness จะแสดงเป็นความเข้มข้นของการแสดงตนในด้านบนซ้ายสามเหลี่ยมของเมทริกซ์ เครื่องคิดเลข nestedness วัดความร้อนชีวภูมิศาสตร์ของเมทริกซ์โดยใช้กระจายพันธุ์ที่ไม่คาดคิดการแสดงตนและการขาดภายในเมทริกซ์ ที่หนาวเย็นอุณหภูมิเมทริกซ์บรรจุมากขึ้นจะเป็นเมทริกซ์ เมทริกซ์ปรากฏตัว-ขาดมีสองระดับของข้อมูล นอกจากนี้ในการระบุสายพันธุ์ที่เกิดขึ้นในสถานที่ฝึกอบรมเหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงความสัมพันธ์ของhospitability เว็บไซต์กับสายพันธุ์ภายใต้การศึกษาเช่นเดียวกับความชุกของสภาพแวดล้อมที่จำเป็นในการสนับสนุนในแต่ละสายพันธุ์ ด้านบนเว็บไซต์ส่วนใหญ่ได้รับการตัดสินให้เป็นส่วนใหญ่ใจดีและสายพันธุ์ที่เหลือเป็นคนที่ต้องการช่องไม่ธรรมดาและแพร่หลาย; ทำให้ทนที่สุดที่จะสูญพันธุ์หรือส่วนใหญ่มีแนวโน้มที่จะตั้งรกราก ทั้งหมดเหล่านี้คำอธิบายที่จะได้มาจาก Atmar และแพตเตอร์สัน(1995)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บางส่วนของพวกเขาซึ่งเป็นบาน
ในบางฤดูกาล เพื่อให้เข้าใจการกระจายข้อมูลในตารางที่ 1 ภายใต้ nestedness

( atmar ซอฟต์แวร์ และ แพตเตอร์สัน , 1995 ) และผลลัพธ์ที่แสดงในรูปที่ 2
. การวิเคราะห์ nestedness ได้
กลายเป็นที่นิยมมากขึ้นในการศึกษา
biogeographic patters ของสายพันธุ์ที่เกิดขึ้นและเสนอแนวคิดของ nestedness

อย่างอิสระโดยฮัลเติ้น ( 1937 ) ,ดาร์ลิงตัน ( 1957 ) และ daubenmire

( 1975 ) และ hausdrof เฮนนิค ( 2003 ) เพื่ออธิบายรูปแบบขององค์ประกอบภายในทวีปและภูมิภาคชนิด

ถิ่นแยกเช่นเกาะและเศษแนวนอน
( Ulrich et al . , 2009 ) ข้อมูล nestedness เป็น
มักจะจัดเป็นคุ้นเคยแบบไบนารี presenceabsence
เมทริกซ์ แถวแต่ละสายพันธุ์ แต่ละ
คอลัมน์เป็นเว็บไซต์ ( หรือเวลา )
) และรายการบ่งชี้ ( 1 ) หรือขาด ( 0 ) ของ
ชนิดในเว็บไซต์ ( mckoy และเฮค , 1987 ) ตามไปและ
atmar แพตเตอร์สัน ( 1995 ) , มักจะ , เมทริกซ์
จะสั่งตามแถวและคอลัมน์ของผลรวม
กับสายพันธุ์ทั่วไปอยู่ใน
แถวบน และ ชนิดที่อุดมไปด้วยเว็บไซต์อยู่ในคอลัมน์ซ้ายมือ (
fig.2 ) เมื่อข้อมูลมีการ nestedness
,
) เป็นความเข้มข้นของการแสดงตนในด้านบนซ้าย
สามเหลี่ยมของเมทริกซ์ การ nestedness เครื่องคิดเลข
วัดความร้อน biogeographic ของเมทริกซ์โดยใช้การกระจายที่ไม่คาดคิด

แสดงตนและการขาดชนิดภายในเมทริกซ์ หนาว
เมทริกซ์อุณหภูมิ เต็มไปหมด จะเป็น
เมทริกซ์ สถานะการเมทริกซ์ประกอบด้วยสอง
ระดับของข้อมูล นอกจากการระบุ
ชนิดที่เกิดขึ้นที่เว็บไซต์ซึ่งเมทริกซ์เหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงญาติ hospitability

ชนิดของเว็บไซต์เพื่อการศึกษา ตลอดจนความชุกของสภาพแวดล้อมที่จำเป็นเพื่อสนับสนุน

แต่ละชนิด ด้านบนเว็บไซต์ส่วนใหญ่จะตัดสินเป็น
ใจดีที่สุด และซ้าย ชนิดส่วนใหญ่เป็น
ที่ความต้องการโพรงไม่แพร่หลายทั่วไป
; ทําให้มากที่สุด

ทนสูญพันธุ์ หรือส่วนใหญ่มักจะการเป็นอาณานิคม คำอธิบายเหล่านี้จะได้มาจาก atmar

และแพตเตอร์สัน ( 1995 )