JUICE 6.3 for Windows

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1 1 JUICE 6.3 for Windows Software for editing and classifying large phytosociological tables Sofware zur Editierung und Klassifikation großer pflanzensoziologischer Datensätze An Introduction. - Eine Anleitung. Englischer Text aus dem online-manual von Lubomír Tichý mit deutschen Übersetzungen, Ergänzungen und Modifizierungen für die Aufgabenstellungen des pflanzensoziologischen Methodenkurses (VEG 1) an der Universität Göttingen von Heike Culmsee Aktueller Stand des Skriptes: 21. Mai 2005 Aktuelle Software-Version: JUICE (Stand: ) Dr. Heike Culmsee, Dep. Vegetation and Phytodiversity Analysis, Albrecht-von-Haller Institute for Plant Sciences, Untere Karspuele 2, D Goettingen, Germany, heike.culmsee@bio.uni-goettingen.de, Internet: 1. Allgemeine Informationen über das Programm (vgl. JUICE online-manual) The JUICE program is designed as a Microsoft WINDOWS application for editing, classification and analysis of large phytosociological tables. This software utilises many functions for easy manipulation of table and header data. The program is optimised for use in association with TURBOVEG software which is the most widespread database program for storing phytosociological data in Europe, even though the data import is also possible from a spreadsheet data format. Basic functions useful for editing and final publishing of phytosociological tables are enlarged on different analysis (Beals smoothing, Ellenberg indicator values, similarity indices, betadiversity, interspecific associations, diagnostic, dominant and constant species of synoptic tables etc.) and classification using COCKTAIL, TWINSPAN and PC-ORD methods. Easy simulation of artificial data for testing is possible. Export of tables, synoptic tables, headers and different types of analysis (fidelities, species groups, indicator values, synoptic tables, diagnostic species etc.) is created in four data formats: (1) MS-DOS text, (2) Rich text format for word processors (e.g. Microsoft WORD ), (3) spreadsheet format (e.g. Microsoft EXCEL ) and (4) the database format (Microsoft ACCESS ). The program directly supports cooperation with the DMAP mapping package and creates the Cornell condensed files for other classification utilities such as CANOCO or PC-ORD). The JUICE program is continuously developed from 1998 as a freeware application in the group of vegetation science at the Department of Botany, Masaryk University, Brno, Czech Republic. Copyright Information: The JUICE program is a freeware which can be freely distributed as an original package. The program download on is without registration. No official warranty and support is provided infrequent questions can be answered on the address tichy@sci.muni.cz. In publications or reports containing outputs from the program, the basic paper informing about the program (Tichy 2002) should be always referred to. Program citation: TICHY, L. (2002): JUICE, software for vegetation classification. Journal of Vegetation Science 13:

2 2 2. Methods: from relevés to tables and vegetation maps Quelle: KRATOCHWIL & SCHWABE (2001)

3 3 3. Datentransport von Tabellen aus TURBOVEG nach JUICE Der Datentransport von der TURBOVEG-Datenbank (HENNEKENS & SCHAMINÉE 2001) nach JUICE erfolgt in Form von Cornell condensed files (Dateiendung *.cc!). Tabelle 1 gibt ein Beispiel für einen solchen Cornell condensed file für drei der 80 Vegetationsaufnahmen vom Bielstein (DASSEL 1991) (Aufnahmen Nr. 37 und 59). Die erste Spalte gibt jeweils die Aufnahmenummer an, die folgenden Spalten listen die Arten (Nummernschlüssel der Artenliste) mit den jeweiligen Deckungsgraden in Prozent auf. Die Arten sind im Fuß der Reihenfolge nach verschlüsselt (Buchstaben-Code) und mit Informationen zur Schichtung (layer) versehen. Die letzte Zeile beinhaltet die Aufnahmenummern in der TURBOVEG-Datenbank. Zum Vergleich sind in Tabelle 2 die Aufnahmen 37 und 59 mit Kopfdaten (soweit Angaben vorhanden), vollständigem Artnamen und in der Braun-Blanquet (old)-skala ausgelesen. Tab. 1: Cornell condensed file (Muster von 2 Aufnahmen des Bielstein-Datensatzes) Juice analysis T (I5,5(I5,F8.1)) ACERPLA1ACERPLA6ACERPSE1ACERPSE6ALLIPET0ARUMMAC0CARESYL0CARIBET1CHARTEM0CHROALT0 CIRCLUT0EPILMON0FESTGIG0FRAXEXC1FRAXEXC6GALUAPA0GERAROB0GEUMURB0IMPAPAR0LAMIMAC0 LAPSCOM0MOEHTRI0OXALACE0POAPAL 0POLOMUL0RANULAN0RUMEOBT0SAMBNIG0STACSYL0TILICOR1 ULMUGLA1ULMUGLA6URTIDIO0VEROMON0VIOLREI0LAMIGAL0SENIOVA0ATHYFIL0CAREREM0DRYOCAR0 DRYODIL0FAGUSYL1FAGUSYL6GALOTET0GYMODRY0JUNCEFF0LUZULUU0POAANN 0RUBUIDA0SCRONOD0 DICRHET9MNIUHOR Tab. 2: Die vollständigen Aufnahmen zum Vergleich mit dem Cornell condensed species file => Relevé number: 37 Country code : Germany Biblioreference : Nr. table in publ. : 3 Nr. relevé in table : 2 Cover abundance scale : Braun/Blanquet (old) Relevé area (m2) : Altitude (m) : 195 Cover tree layer (%) : 65 Cover herb layer (%) : 95 Field_nr : 164 Artenzahl : 38 Acer platanoides-hl + Lamium galeobdolon 1 Acer platanoides-t1 2 Lamium maculatum 1 Acer pseudoplatanus-hl + Lapsana communis r Acer pseudoplatanus-t1 1 Moehringia trinervia + Alliaria petiolata + Oxalis acetosella + Arum maculatum r Poa palustris + Carex sylvatica + Polygonatum multiflorum r Carpinus betulus-t1 1 Ranunculus lanuginosus 1 Chaerophyllum temulum 3 Rumex obtusifolius 2 Chrysosplenium alternifolium 1 Sambucus nigra + Circaea lutetiana 2 Senecio ovatus + Epilobium montanum r Stachys sylvatica 2

4 4 Tab. 2 Fortsetzung Festuca gigantea + Tilia cordata-t1 1 Fraxinus excelsior-hl + Ulmus glabra-hl + Fraxinus excelsior-t1 1 Ulmus glabra-t1 3 Galium aparine 2 Urtica dioica 3 Geranium robertianum + Veronica montana + Geum urbanum 2 Viola reichenbachiana + Impatiens parviflora 1 => Relevé number: 59 Country code : Germany Biblioreference : Nr. table in publ. : 1 Nr. relevé in table : 9 Cover abundance scale : Braun/Blanquet (old) Relevé area (m2) : Altitude (m) : 222 Aspect (degrees) : NE Slope (degrees) : 12 Cover tree layer (%) : 60 Cover herb layer (%) : 15 Height (highest) trees (m) : 40 Field_nr : 120 Humusform : mmo Bodentyp : BB Artenzahl : 19 Humusquali : 2 Braunerde : 1 Athyrium filix-femina + Gymnocarpium dryopteris + Carex remota + Impatiens parviflora r Carex sylvatica r Juncus effusus r Dicranella heteromalla-ml + Luzula luzuloides + Dryopteris carthusiana r Mnium hornum-ml + Dryopteris dilatata + Oxalis acetosella 2 Fagus sylvatica-hl + Poa annua r Fagus sylvatica-t1 4 Rubus idaeus r Festuca gigantea r Scrophularia nodosa + Galeopsis tetrahit r 1. Schritt: Erstellen einer Species Checklist Die Verschlüsselung der Artnamen (abbreviations of species names), die von TURBOVEG durchgeführt wird, muss von JUICE verstanden werden, um in der Tabelle die Abkürzungen wieder in vollständige Artnamen umwandeln zu können. Hierzu braucht JUICE eine checklist, die in Textform aus TURBOVEG exportiert werden kann. Exportfunktion in TURBOVEG: MANAGE >>> SPECIES LIST >>> EDIT >>> Germany oder beliebige andere Liste öffnen >>> EXPORT >>> LIMITED LIST FOR JUICE... Hier einige Beispiele für das Format des Species checklist: 6458ABIE-SP 1ABIEALB 14ACERPLA 15ACERPSE Abies species Abies alba Acer platanoides Acer pseudoplatanus Wir verwenden im folgenden die bereits erstellte checklist: GermanSL.txt.

5 5 2. Schritt: Export von Tabellen- und Kopfdaten aus TURBOVEG Sic! Die folgenden Turboveg-Exportfunktionen können nur angesteuert werden, wenn zuvor eine Selektion erfolgt ist! Markieren der Datensätze, die aus TURBOVEG exportiert werden sollen: (a) falls nur einzelne Aufnahmen selektiert werden sollen, muss jeweils eine Aufnahme aktiviert sein (blau hinterlegt), dann SELECT >>> (De)select current relevé (gelb hinterlegt); diesen Vorgang wiederholen, bis alle gewünschten Aufnahmen markiert (gelb hinterlegt und mit Häkchen versehen) sind. (b) falls alle Aufnahmen selektiert werden sollen: SELECT >>> select all relevés of current database (alle Aufnahmen sind gelb hinterlegt). (c) falls nach bestimmten Kriterien selektiert werden soll (z.b. Vorkommen bestimmter Arten oder nach bestimmten Kopfdateneigenschaften), dann tun Sie dies mit Hilfe einer Abfrage (Build Query = gelbes Fragezeichen-Symbol). Der eigentliche Datenexport kann nun beginnen. Im Menü EXPORT bietet TURBOVEG verschiedene Exportformate an. Für die Weiterbearbeitung in JUICE wählen wir: EXPORT >> JUICE input files. Es erscheint folgende Registerkarte: Legen Sie zunächst das Zielverzeichnis (target directory) über das Verzeichnissymbol (rechts oben) aus. Geben Sie dann einen sinnvollen Dateinamen an. Unter species data können Sie layers (= Schichten) zusammenführen oder ausschließen (z.b. verschiedene Baumschichten vereinigen oder die Keimlings-Schicht ausschließen). Über Include header data können Sie die Kopfdaten, auf die Sie in Juice zurückgreifen wollen, auswählen. Wenn Sie einmal eine Auswahl getroffen haben, können Sie diese über Save sichern; bei späteren Export-Vorgängen können Sie dann über Load immer wieder auf dieselbe Auswahl zurückgreifen. Über EXPORT führen Sie dann schließlich den Datenexport durch. Es werden drei Dateien *.cc!, *.exp und *.str gleichzeitig erzeugt und automatisch in das Verzeichnis, das Sie zuvor festgelegt haben, eingelesen. CC! enthält Ihren eigentlichen Aufnahmesatz, str und exp definieren die Kopfdaten. Weiterführende Informationen: Diese o.g. Dateien können auch unabhängig voneinander aus TURBOVEG exportiert werden (CC-File: EXPORT >> Cornell Condensed species file; Header Data File: EXPORT >> User defined header data file). Dies wird insbesondere dann wichtig, wenn Sie z.b. die CC! files weiter modifizieren möchten (z.b. nicht mit Prozentwerten, sondern mit presence/absence data arbeiten möchten).

6 6 3. Schritt: Datenimport in JUICE In JUICE erfolgt der Datenimport über: FILE >> IMPORT >> TABLE >> From TURBOVEG or Cornell Condensed File Es öffnet sich zunächst die Windows Datei-Auswahl-Maske. Navigieren Sie zu dem Directory (Ordner), in dem Sie Ihre TURBOVEG-Export-Dateien abgelegt haben, wählen Sie dort die entsprechende *.cc! Datei aus und öffnen Sie diese. Es öffnet sich nun der JUICE Import-Manager für TURBOVEG und Cornell Condensed Files. In fünf Schritten durchlaufen wir nun den Datenimport: Schritt 1: Der erste Schritt, die Auswahl des zu importierenden CC! files ist bereits getan. Schritt 2: File parameters werden festgelegt; hier trifft JUICE eine Vorauswahl, die Sie i.d.r. so akzeptieren können. Schritt 3: Auswahl des Species Checklist Files. Über Open new check list file legen Sie fest, welche Checklist JUICE für die Übersetzung der in der CC!-Datei codierten Arten verwenden soll. Navigieren Sie zu der GERMANSL.txt Datei, die Sie in Schritt 1 erstellt hatten. Über Test file structure können Sie sich das Aussehen der Species Checklist im unten stehenden Sichtfeld anzeigen lassen. Überprüfen Sie, ob die Checklist richtig dargestellt ist. Sollte dies nicht der Fall sein, ist die falsche Checklist geladen. Schritt 4: Append Header Data. Hier werden die beiden Dateien *.exp und *.str angebunden. Sie müssen außerdem bestimmen, anhand welcher Header Data Column die Nummerierung vorgenommen werden soll.

7 7 Die Registerkarte sieht nun folgendermaßen aus: Schritt 5: Einlesen der Daten in JUICE. Die Registerkarte schließt sich automatisch und Ihre Daten erscheinen im JUICE-Hauptfenster, das im folgenden Kapitel erläutert wird. Zuvor sichern wir jedoch die Daten im programmeigenen Tabellenformat *.wtc als bielstein_01.wtc: FILE >>> SAVE Achtung! Anders als in TURBOVEG, in dem das Programm selbst ständig nachspeichert, müssen Sie in JUICE Ihre Daten regelmäßig über die Save-Funktion sichern. Inzwischen läuft das Programm, das sich noch in der Entwicklung befindet, schon sehr stabil. Manchmal kann es jedoch noch zu unvorhersehbaren Programmabstürzen kommen. Deshalb: immer wieder abspeichern! Sie werden merken, dass man bei der pflanzensoziologischen Tabellenarbeit immer wieder Vorgänge verwirft und zu früheren Arbeitsständen zurückkehren möchte. Deshalb empfehle ich, wichtige Zwischenstände als neue Dateien abzuspeichern. Damit die Reihenfolge erhalten bleibt, nummerieren Sie sie durch, z.b. bielstein_01.wtc, bielstein_02.wtc,..

8 8 4. Parameter für das Erscheinungsbild der Arbeitsfläche festlegen The JUICE program can easily manage and analyse your phytosociological data. As you will learn, general orientation in large data sets in JUICE is easy and fast. Currently the limits of the program are relevés and species. Das Arbeitsfenster ist in drei Einheiten eingeteilt: Tabellenkopf (relevé head; gepunkteter Kasten), Artenliste (species names; gestrichelt-gepunkteter Kasten) und den eigentlichen Datensatz (proper table data; grob gestrichelter Kasten). Menue Symbols 2 Header Data Species Data Table Data 1 Basic Functions / Wichtige Grundfunktionen: Open file Save Decrease / increase characters [alternative: FILE >> OPTIONS >> Display parameters] Change to header data view; displays the complete list of header data values for all relevés Find species. Click on button => opens on the footer (position 1, where you normally find the last on-clicked species name)

9 9 => type genus or species name and press the find button. JUICE navigates to the name in the species data column. (2) Move triangles to change length of species strings [alternative: FILE >> OPTIONS >> Display parameters] Display Layers: SPECIES >> SPECIES DATA >> LAYER VIEW >> number / number & text / text Tabelle 3: Schichtung (layers) für die pflanzensoziologischen Aufnahmen am Bielstein erfolgten die Angaben einer Schicht nur für Phanerophyten (Bäume und Sträucher)(z.B. Fagus sylvatica: 1 in der Baumschicht, 4 in der Strauchschicht, 6 in der Krautschicht). Alle anderen Arten, für die keine Schichtzuordnung vorgenommen wurde (= Kategorie 0) sind in der Krautschicht einzuordnen. Schicht-Kategorien nach TURBOVEG: 0 - No layer 1 - Tree layer (high) [t1] 2 - Tree layer middle- [t2] 3 - Tree layer low- [t3] 4 - Shrub layer (high) [s1] 5 - Shrub layer low- [s2] 6 - Herb layer [hl] 7 - Juvenile [jl] 8 - Seedling (< 1 year) [sl] 9 - Moss layer [ml] Options: Alternativ können die Textgröße und die Länge der Artnamen auch verändert werden über: FILE >> OPTIONS >> Display parameters Über diese Optionen-Registerkarte kann auch die in JUICE verwendete Schätzskala eingestellt werden.

10 10 Anzeigen der Schätzskala Alle Werte der Datentabelle werden im Computer Memory als percentage values (Prozentwerte) mit äquivalenten ASCII Codes gespeichert. Diese Prozentwerte werden anhand von True Type Fonts, die bei der Installation von JUICE mit installiert werden, korrekt visualisiert. Derzeit können folgende Skalen angezeigt werden: Braun-Blanquet old scale (r, +, 1, 2, 3, 4, 5) a combination of Braun-Blanquet old and new scale (r, +, 1, 2, m, a, b, 3, 4, 5) ordinal scale (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9) Presence/Absence Scale Braun-Blanquet old scale advanced (see Note below) User defined (hier können selbst definierte Schriftarten eingefügt warden) Note: Advanced font with Braun-Blanquet old scale considers the differenciation of species groups (with the prefix ###) included to the table. Such species group is normally considered, if the half (or more) of group species occur in relevé. This scale can distinguish not only presence/absence data, but groups with more abundant species will get higher number (*, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9). Farbige Markierungen: Von JUICE werden acht verschiedene Farben in drei combo boxes (relevés colour, species colour, advanced species colour) angeboten. Über die Symbolleiste sind zunächst einmal die Farben direkt erhältlich, mit denen Arten (Zeilen) mit farbiger Schrift versehen bzw. Aufnahmen (Spalten) farbig unterlegt werden können. Die Advanced Species colours sind in der Box mit der Inschrift <CTRL> abrufbar (Erläuterungen s. Kapitel 5). Die Markierung erfolgt mit der rechten Maustaste, die Markierung kann über das jeweilige Kreuzsymbol wieder aufgehoben werden. Die Advanced species colours können mit einem Doppelklick auf das Kreuz aufgehoben werden. Mit Hilfe der Farbmarkierung können folgende Arbeitsschritte durchgeführt werden: Bewegen, Sortieren, Aggregieren von Arten und Aufnahmen. Die kombinierte Benutzung mehrer oder aller Farben wird insbesondere für die Datenanalyse empfohlen. 5. Mark/move taxa/relevés (Mausfunktionen) Verschieben, sortieren, aggregieren und löschen von Aufnahmen oder Arten kann auf verschiedene Weisen durchgeführt werden: a) mit der Maus b) über die Symbolleiste c) durch farblich differenzierte Blöcke über das Menü Die Maus ist mit verschiedenen linken und rechten Tastenfunktionen belegt, je nachdem auf welcher Position des JUICE-Formats oder der Tabelle der Zeiger sich befindet.

11 11 Für die Normalansicht gelten folgende Maus-Regeln (s. weitere bei Synoptische Tabellen und Editierung von Header Data): The cursor is in the header Left button Click Highlight and select current relevé Left button Double click Display list of species in actually selected relevé and save selected relevé in the text form to the clipboard Left button Click and draw Move currently selected relevé Shift+left button Click Make/remove separator line on the right side of the currently selected relevé Right button Click Repaint currently selected relevé by current relevé colour Shift+right Click Repaint block of species by selected species colour (click button on the leftmost relevé to be selected by right mouse button and repaint it by selected relevé colour; press Shift; click on the rightmost relevé in expected block by right mouse button the entire relevé interval will be repainted) The cursor is in the table part with species names Left button Click Highlight and select current species Left button Click and draw Move currently selected species Right button Click Repaint currently selected species by current species colour Ctrl + right button Click Repaint currently selected species by advanced species colour Shift + right button Click The cursor is in the proper table data Repaint block of species by selected species colour (click on the first species to be selected by right mouse button and repaint it by selected species colour; press Shift; click on the last species in expected block by right mouse button the entire relevé interval will be repainted) Left button Click Highlight and select current species and relevé Left button Double click Display short list of species in current relevé and save it into the computer Clipboard Right button Click Repaint currently selected species by current species colour Ctrl + right button Click Repaint currently selected species by advanced species colour Shift + right button Click Repaint block of species by selected species colour (click on the first species to be selected by right mouse button and repaint it by selected species colour; press Shift; click on the last species in expected block by right mouse button the entire relevé interval will be repainted)

12 12 6. Manuelle Editierung von Artenlisten Nomenclature is a basic problem of phytosociological tables. Even with a standard species list such as that used in TURBOVEG, further unification of nomenclature is often necessary due to differences in species delimitation by different authors (e.g. records of species both sensu lato and sensu stricto contained in a single table). JUICE has some tools for species aggregation and manipulation: The method of species aggregation should be realised immediately after table import from TURBOVEG. The upper frame with colour boxes and icons allows you to set the species colour for aggregation function. Press CTRL and click to the colour box - the colour will change. Sort the species list in alphabetical order. Mark all similar species, which should be aggregated into one taxon (press CTRL and right mouse button in the species name part of the table window). Press CTRL+L or select menu SPECIES and MERGE <selected> SPECIES. Confirm name and layer of the new aggregated species. All the species contained in the resulting aggregated species are automatically deleted from the data set. Note: The selection of species aggregation function will store the first species name as a valid name and layer for the new taxon. It maight be advantageous to move any other name at the first position manually (by mouse) and then to start the aggregation function. Note 2: The manual return of the deleted species into the table is possible with the function SPECIES and UNDELETE SPECIES. Selected species are addet to the end of table. 7. Automatisiert Tabellen sortieren Tabellen können auf zwei Weisen sortiert werden: Sortierung von Arten nach Aufnahmen (Zeilen) und Sortierung von Aufnahmen nach Arten (Spalten). Im Menü SORTING werden verschiedene automatisierte Sortier-Funktionen angeboten. Acht verschiedene Farben unterstützen eine partielle Sortierung von Zeilen und Spalten. Vorgehen: Arten sortieren (species sorting) 1. Wählen Sie eine Artenfarbe (species colour) und markieren Sie die Arten (Zeilen), die sortiert werden sollen. 2. Wählen Sie eine Aufnahmefarbe (relevé colour) und markieren Sie die Aufnahmen (Spalten), nach denen die markierten Arten sortiert werden sollen. 3. Starten Sie Relevé sorting can be run in a similar way select relevé colour and mark the relevés to be sorted; select species colour, and mark the species by which the marked relevés should be sorted, and run the function. Other sort functions Functions SORT SPECIES ALPHABETICALLY and SORT SPECIES BY LAYERS perform alphabetical sorting and sorting by layers (e.g. tree layer, shrub layer, etc.). Information about layer can be displayed from the menu SORTING and LAYER VIEW.

13 13 Another way how to highlight different layers by selected colours is stored in the menu BLOCK and MARK LAYERS. DEPENDENCE SORTING is a function which uses interspecific associations as the main sorting criterion. Interspecific associations between all possible pairs of species are calculated as u-values. For every species average values of selected fidelity measure of the three (five or ten) most similar species are indicated, and the dataset is subsequently sorted by these average values. 8. Kopfdaten (Header Data) Die Kopfdaten können über das Menü HEAD betrachtet, bearbeitet und ausgewertet werden. Die wichtigsten Funktionen: Extended head: Hier kann der komplette Kopfdatensatz angezeigt werden; alternativ über das (vgl. Kap. 4). Nummerierung: Symbol Mindestens eine Zeile Kopfdaten gibt es immer: die Nummerierung. Alternativ können hier angezeigt werden: RUNNING NUMBER (Numbers loaded from CC! file; that is the sequence just when you start), TURBOVEG NUMBER (original number in your TURBOVEG database), GROUP NUMBER (according to sequence of separators), and SEQUENCE NUMBER (new sequence starting from 1 at the most left to the total number of relevés at the most right at the present state of work). Short header: Bis zu 6 Zeilen können für jede Aufnahme im Hauptfenster als SHORT HEADER angezeigt werden (z. B. Count species of selected colour, Shannon-Wiener index, Equitability, Ellenberg indicator values, Similarity indices, Header data).

14 14 Mausfunktionen: The Cursor is in the Text Window (Extended Head) Left button Click Highlight and select current relevé header Right button Click Repaint selected relevé header by selected relevé colour Right button Click and drag Repaint selected block of relevé headers by selected relevé colour Shift + right button Click Repaint block of relevé headers by currently selected relevé colour from the lowermost relevé of the same colour to the selected relevé 9. Anzeigen einer ausgewählten Aufnahme Eine Aufnahme kann über RELEVÉ >>> DISPLAY CURRENT RELEVÉ im rechten Teil des Arbeitsfeldes detailliert angezeigt werden. Dabei ist es nicht in erster Linie wichtig, dass diese Aufnahme markiert ist (wie es in dem folgenden Beispiel der Fall ist), sondern es wird die Aufnahme angezeigt, die zuletzt mit der Maus angeklickt wurde. Die Ordnung der Artenliste erfolgt nach verschieden Optionen (Schichtung, Deckungsgrad etc.). Diversitätsindices werden für die Aufnahme berechnet. Die Kopfdaten werden am Ende der Artenliste angezeigt. Über EDIT HEADER können außerdem die Kopfdaten verändert werden (Achtung: die Änderung findet nur in der JUICE-Datei statt; gegebenenfalls muss sie noch einmal separat in der TURBOVEG-Datenbank vorgenommen werden!).

15 Synoptische Tabellen Synoptische Tabellen können über das Menü SYNOPTIC TABLE erstellt werden. Die verschieden synoptischen Formate werden durch anklicken aktiviert und durch wiederholtes Anklicken wieder deaktiviert. Um die Werte für die verschiedenen Einheiten getrennt berechnen zu können, müssen die verschiedenen Typen voneinander getrennt werden. Dies erfolgt über Separatoren. Separatoren werden folgendermaßen gesetzt: in den Header Data zwischen zwei Aufnahmenummern, die durch Separatoren getrennt werden sollen mit SHIFT + LINKE MAUSTASTE klicken. Einzelne Separatoren können durch nochmaliges Klicken mit SHIFT + LINKE MAUSTASTE wieder entfernt werden. Alle Separatoren werden durch das Anklicken des am äußersten rechten Rand stehenden Kreuzes in der Symbolleiste entfernt. Separatoren-Hierarchie: Es können entweder alle Separatoren als gleichwertig erachtet werden oder als Hierarchie verstanden werden (Separatoren ersten bis maximal sechsten Ranges). Die hierarchische Einstellung wird durch Setzen eines Häkchens in die Check-Box SEPARATOR HIERARCHY aktiviert. Dies ist sowohl interessant, wenn man einen Überblick beim Sortieren bekommen möchte als auch für einen Vergleich synoptischer Tabellen auf unterschiedlichen Hierarchieebenen (vgl. auch TWINSPAN ANALYSIS, Kap. 11). 2 Hierarchie- Ebenen Tabelle mit 2 Hierarchie-Ebenen

16 16 5 Hierarchie- Ebenen Treuegrad / Fidelity measures Treugrad = fidelity Tabelle mit 5 Hierarchie-Ebene Die Bedeutung der Pflanzenarten für die einzelnen Gesellschaften wird durch den spezifischen Bindungsgrad charakterisiert. Die verschiedenen Stufen der Gesellschaftszugehörigkeit können dabei durch folgende Treuegrade, jeweils bezogen auf eine Gesellschaft, wiedergegeben werden (aus KRATOCHWIL & SCHWABE 2001): treu (exklusiv, selective ) fest (mit deutlichem Schwerpunkt, preferential ) hold (mit gewissem Schwerpunkt, aber in mehreren Gesellschaften) vag ( indifferent ) fremd ( strange ) Das Erkennen dieser Merkmale ist nur über einen großräumigen Vergleich möglich. Charakterarten haben deutliche Schwerpunkte in einer Pflanzengesellschaft (zu weiteren Eigenschaften von Charakterarten s. BERGMEIER et al. 1990). Weitere Literatur zu Fidelity Measures, insbesondere auch zum Hintergrund der in JUICE verwendeten Funktionen siehe: CHYTRÝ, TICHÝ, HOLT & BOTTA-DUKÁT (2002), SOKAL & ROHLF 1995, BOTTA-DUKÁT & BORHIDI 1999, BRUELHEIDE 1997, 2000.

17 17 Darstellung synoptischer Tabellen / Synoptic table display Häufig wird für die Sippen-Stetigkeit folgende Skala verwendet (Dierschke 1994): V % IV 60-80% III 40-60% II 20-40% I >0-20% (oder weiter untergliedert in: I = 10-20%, + = 5-10%, r = bis 5%) The program supports calculation of synoptic columns as percentages (1 100 %), classes (I, II, III, IV, V), maximum cover values (1 100 %) and fidelity (different measures). The first three options are standard formats of synoptic table display used in phytosociological literature. However, the presentation of synoptic table with fidelity allows species sorting by fidelity, which may be more informative than frequency. In such a way diagnostic species of vegetation units can be identified. In the case of negative fidelity, species is indicated by ---; dots denote missing species, as in the case of traditional synoptic tables with frequencies. Species sorting in a synoptic column Synoptic tables are usually sorted so that species with high frequency or fidelity in particular columns (vegetation units) are placed together, to form groups of diagnostic species. In traditional synoptic tables, these species are usually sorted by decreasing frequency in the vegetation units; JUICE includes a procedure of fidelity sorting, which ranks the species by decreasing fidelity, i.e. decreasing diagnostic capacity for particular vegetation units. The sorting form appears after selecting SYNOPTIC TABLE and SPECIES SORTING IN SYNOPT. TABLE. This form supports sorting of species with the currently selected colour, or of all the species in the table, by (a) species frequency, (b) fidelity or (c) maximum cover. The button Sort single column sorts only one synoptic column selected by horizontal scroll bar. The button Sort all data set prompts the user to fill in a threshold value of frequency, fidelity, or cover for the species to be sorted. Species not exceeding this threshold value are moved to the unsorted bottom part of the table. Warning! This function repaints colours of all species. Mausfunktionen in Synoptischen Tabellen The Cursor is in the Header (Synoptic Table Left button Click and Drag Move selected synoptic column to another position The Cursor is in the Species Names (Synoptic Table) Left button Click Highlight and select current species Left button Click and drag Move selected species Right button Click Repaint currently selected species by current species colour Ctrl + right button Shift + right button Click Click Repaint currently selected species by current advanced species colour Repaint block of species by currently selected species colour from the lowermost species of the same colour to the selected species. Technique: Click on the first species by right mouse button and repaint it by selected species colour; press Shift; click on the last species in the expected species block by right mouse button the entire species interval will be repainted.

18 18 Analysis of synoptic table Presence of diagnostic, constant (frequent), and dominant species can be detected in each synoptic column. From the menu SYNOPTIC COLUMN and ANALYSIS OF SYNOPTIC TABLE the respective form with three (initially empty) lists occurs. Fill in appropriate fidelity value, frequency and/or cover thresholds, choose the column to be analysed, then press Refresh to fill the list boxes below. To analyse the next vegetation unit, select the number of synoptic column by the horizontal scroll bar and press the Refresh button. Contents of list boxes The first list box displays diagnostic species whose fidelity is higher than the threshold written above the box. The second list box displays constant species whose minimum percentage frequency is higher than the threshold shown. You can include or exclude diagnostic species in this list by clicking the check box below. The third list box shows dominant species whose minimum cover value is higher than the threshold shown. The values next to the species name are the percentage frequency in the vegetation unit of relevés, in which the species cover is higher than the threshold. Quality of delimitation of vegetation unit This function calculates the average of positive fidelity values for all species of the vegetation unit. This average is high if many species have their occurrence concentrated in the vegetation unit, and is relatively low if the vegetation unit mostly includes generalist species with a broad ecological range. The function is called from the menu SYNOPTIC TABLE and AVERAGE FIDELITY. Synoptic table with validity This advanced function shows synoptic tables with percentage frequencies or frequency categories, with all species with fidelities higher than a selected threshold indicated by an asterisk. The function is called from the menu SYNOPTIC TABLE and PERCENTAGE WITH VALIDITY or CATEGORIES WITH VALIDITY. Enter an appropriate u-value threshold, which will depend on the maximum u-value shown. 11. TWINSPAN TWINSPAN (two way indicator species analysis; HILL 1979) ist eines (von mehreren) numerischen Verfahren, das in der Vegetationsklassifikation verwendet wird. Numerische Verfahren sind objektiv in dem Sinne, dass sie wiederholbar sind. Ein in der Pflanzensoziologie angewendetes numerisches Klassifikationsverfahren gruppiert immer Individuen oder Quadrate nach bestimmten Regeln. Mit einem bestimmten Datensatz, auf den ein bestimmtes numerisches Verfahren angewendet wird, wird man also immer zum gleichen Ergebnis kommen. Das subjektive Element in der Vegetationsklassifikation wird dabei ausgeschlossen. Verschiedene numerische Methoden führen zu verschiedenen Ergebnissen mit demselben Datensatz. Diese Unterschiede beruhen auf verschiedenen

19 19 mathematischen Eigenschaften der einzelnen Methoden. Es besteht daher zwar eine Objektivität aufgrund der Wiederholbarkeit der einzelnen Verfahren, trotzdem gibt es aber keine einzigartige Lösung und nicht die einzig richtige Lösung bei der Klassifikation eines Datensatzes. TWINSPAN wird als externes Programm von JUICE aus gestartet über: ANALYSIS >> TWINSPAN Hinweis: TWINSPAN liegt im JUICE-Programm-Verzeichnis Ihres Rechner. Wenn Sie keine Administratoren-Rechte besitzen (z.b. weil Sie an einem Netzwerk-Rechner arbeiten), funktioniert TWINSPAN nicht, da Sie keine Schreibrechte in diesem Programm- Verzeichnis haben. Dieses Problem kann folgendermaßen gelöst werden: Navigieren Sie in das JUICE-Programm-Verzeichnis. Kopieren Sie die Datei twinspan.exe. Fügen Sie sie in ein Verzeichnis ein, in dem Sie Schreibrechte besitzen (z. B. Eigene Dateien). Nun müssen Sie noch den Pfad, nach dem JUICE sucht, wenn Sie TWINSPAN laufen lassen wollen, ändern. Gehen Sie in JUICE auf FILE >> OPTION >> External program paths >> Navigieren Sie für TWINSPAN über CHANGE FILE zu Ihrem Verzeichnis mit Schreibrechten, in dem TWINSPAN liegt; klicken Sie twinspan.exe an; bestätigen Sie mit ÖFFNEN. TWINSPAN Einstellungen: Bevor Sie RUN TWINSPAN anklicken, müssen Sie die TWINSPAN parameters festlegen. Die Parameter: TWINSPAN arbeitet zunächst mit indicator species, über die Vegetationstypen definiert werden. Informationen über solche indicator species sind zunächst rein qualitativ (presence/absence). Um die Information über qualitative Eigenschaften (den Deckungsgrad) nicht zu verlieren, wurden die Konzepte der pseudo-species (= künstliche Arten ) und der pseudo-species cut levels eingeführt. Folglich repräsentiert jede Art mehrere pseudo-species, je nach ihrer Menge (Quantität) in dem Datensatz. Eine pseudo-species ist vorhanden, wenn ihr Deckungsgrad über dem jeweiligen cut level liegt. Ausgehend von der Braun-Blanquet Skala können die in der obigen TWINSPAN parameter Registerkarte eingetragenen Standard-Einstellungen folgendermaßen übersetzt werden:

20 20 Br.-Bl. scale % translation in JUICE import Pseudo- Species. 0 Cut level 1 = 0 (not present ) r Cut level 2 at 5% Cut level 3 at 25% Die Übersetzung einer Originaltabelle sähe bei den oben genannten Voreinstellungen dann folgendermaßen aus: Original table Table with pseudospecies used in TWINSPAN Species Sample 1 Sample 2 Fagus sylvativa 4 2 Acer pseudoplatanus 1. Viola reichenbachiana +. Quercus robur. 3 Fagsylv1 1 1 Fagsylv2 1 1 Fagsylv3 1 0 Acepseu1 1 0 Acepseu2 1 0 Vioreic1 1 0 Querobu1 0 1 Querobu2 0 1 Querobu3 0 1 Fagus sylvatica zum Beispiel ist in Aufnahme 1 (sample 1) mit dem Deckungsgrad 4 auf der Br.-Bl.-Skala vorhanden. Dies wird übersetzt in die Anwesenheit (presence = 1) der pseudo-species Fagsylv1 bis Fagsylv3. In Aufnahme 2 (sample 2) ist Fagus sylvatica dagegen nur mit dem Deckungsgrad 2 vertreten. Die pseudospecies Fagsylv1 und Fagsylv2 sind vorhanden (der Deckungsgrad 2, der mit 13% übersetzt wird, liegt unter dem letzten cut level 3 von 25%). Da also Fagsylv3 nicht mehr vorhanden ist, bekommt diese pseudo-species in TWINSPAN den Wert Null (0 = absence, Abwesenheit). In diesem kleinen Datensatz ist Viola reichenbachiana nur in Sample 1 mit + vorhanden. Da dies der maximale Deckungsgrad ist, wird nur ein einziges pseudo-species gebildet. Auf diese Weise werden quantitative Daten in qualitative Daten (1 oder 0 entsprechen presence / absence der pseudo-species) übersetzt. Ich möchte darauf hinweisen, dass Sie natürlich mehr pseudo-species cut levels als in dieser Grundeinstellung definieren können und auch sollten, da Sie bei solche einer geringen Anzahl von cut levels Informationen, die ja mit der Braun-Blanquet-Skala viel detaillierter vorliegen, verwerfen. So wird bei den hier verwendeten drei cut levels der gesamte Deckungsbereich von 26 bis 100% in einen Topf geworfen; betrachtet man Wälder (wie in unserem Kursmaterial vom Bielstein bei Göttingen), so wird die Behandlung unseres Datensatzes doch recht ungenau. Es sollte daher mindestens noch ein weiterer cut level eingefügt werden (d.h. bei 0, 5, 25, 50). Der TWINSPAN zugrunde liegende Rechenvorgang ist ein Ordinationsverfahren (Gradientenanalyse), die Korrespondenzanalyse (correspondence analysis, CA). Dabei wird eine Dichotomie (division) erzeugt, bei der zunächst die Aufnahmen (samples), je nach ihrem Wert auf der ersten CA-Achse, der linken (negativ) oder rechten (positiv) Verzweigung zugeordnet werden. Die erste Achse wird im Centroid (Schwerpunkt) geteilt. Da sich meist viele Aufnahmen in der Nähe dieses Zentrums befinden können und ihre Klassifikation von vielen Faktoren abhängen kann, wird eine zweite Ordination

21 21 durchgeführt, in der die so genannten preferentials, d.h. die Arten, die die eine oder andere Achsenseite mehr bevorzugen, höher gewichtet werden (LEPŠ & ŠMILAUER 2003). Deutlich wird das anhand des folgenden Dendrogramms: 0 1 Die Polarität (d.h. welche Seite der Dichotomie negativ oder positiv ist) ist in der ersten division noch Zufall. In der zweiten division kommen dann aber die preferentials ins Spiel. Die Polarität wird danach definiert, welche sister-group (Schwestergruppe) der höher gelegenen division ähnlicher ist (similarity determined). Die Gruppe 01 ist der Gruppe 1 ähnlicher als Gruppe 00. Deshalb wird die Gruppe 01 im Dendrogramm näher an die Gruppe 1 gestellt. Hier sehen Sie einen Beispieldatensatz und dessen TWINSPAN Analyse-Ergebnis. Auszug des Bielstein-Datensatzes, ungeordnet (20 Aufnahmen und 20 Arten): Acer platanoides Acer pseudoplatanus Alnus glutinosa Fraxinus excelsior Galium aparine r...r...r+ 6 Geranium robertianum r...++r1 7 Geum urbanum Stachys sylvatica Tilia cordata Urtica dioica r Viola reichenbachiana 0 ++rr...+.r+r Lamium galeobdolon r Ulmus glabra Galium odoratum 0...r Dryopteris dilatata 0...rrr+13rr Fagus sylvatica Luzula luzuloides r Melica uniflora Stellaria holostea Quercus robur TWINSPAN Analysis des obigen Datensatzes mit 4 pseudo-species cut levels ( ): Der Schnittpunkt der schwarzen Linien entspricht dem Centroid (negative und positive Werte der 1. CA-Achse; siehe Grenze zwischen Null- und Eins-Werten in der jeweils ersten Zeile/Spalte der Samples/Species). Die weitere Sortierung (siehe Grenzen zwischen den folgenden Null- u. Eins-Werten = absence- und presence-werten) richtet sich nach den preferentials (Schwestergruppen). In der Form des Gesamtdiagramms zeigt sich eine deutliche links-rechts-verteilung um das Centroid. Erkennen Sie einen oder mehrere Gradienten, wenn Sie das TWINSPAN Ergebnis mit den Ellenberg-Zeigerwerte für die vertretenen Artengruppen vergleichen? Hinweis: Die Nummerierung der Zeilen (jeweils die erste Zahl) entspricht der Nummerierung der Arten in der oberen Tabelle, d.h. 15 = Dryopteris dilatata, 16 = Fagus sylvatica etc.

22 Exports Möglicherweise haben Sie schon vergeblich das Drucker-Symbol gesucht, um Zwischenergebnisse auszudrucken. Dies ist in JUICE nicht direkt möglich. Sie müssen Ihre JUICE Tabellen erst exportieren, um sie dann in MS Word oder MS Excel drucken zu können. Von den vielen verschiedenen Export-Funktionen sollen hier nur die für unseren Kurs wichtigen erläutert werden. Festlegung des Exportverzeichnisses: Damit JUICE weiß, wohin Sie ihre Ergebnisse exportieren wollen, müssen Sie zunächst den Pfad festlegen über: FILE >> EXPORT >> CURRENT FILE.. Alternativ kann der Pfad auch über die Optionen-Registerkarte festgelegt werden. Sie werden aufgefordert, die Datei export.rtf in einen Ordner abzulegen. Am besten wählen Sie das Arbeitsverzeichnis, in dem Ihre sonstigen JUICE Dateien liegen, aus. Achtung: 1. Sie legen hier nur den Pfad fest und es wird eine noch leere Datei erzeugt, die Sie in WORD öffnen können. Erst die folgenden Aktionen füllen Ihre Datei wirklich auch mit Inhalten. 2. Achten Sie darauf, dass Sie Ihre Datei export.rtf immer schließen, bevor Sie einen neuen Export starten. In eine geöffnete Datei kann nicht geschrieben werden! Exportieren von Tabellen: Tabellen werden exportiert über: FILE >> EXPORT >> TABLE Es öffnet sich eine Registerkarte, in der Sie verschiedene Optionen auswählen können: Species below the table: Um insbesondere größere Tabellen übersichtlicher zu gestalten, ist es sinnvoll, seltene Arten an den Fuß der Tabelle zu schreiben. Exportet relevés: Wenn Sie nicht die gesamte Tabelle exportieren möchten, können Sie über Farbmarkierungen eine Auswahl treffen und nur diese exportieren. Export separators: Wenn Sie Separatoren mit exportieren möchten, müssen Sie dieses Kästchen aktivieren. Die Separatorenhierarchie geht dabei allerdings verloren. File format: Sie können in verschiedene Programme exportieren. Für Sie sind vor allem WORD und EXCEL interessant. In beiden Programmen können auch später noch Veränderungen vorgenommen werden.

23 23 Exportieren von synoptischen Tabellen: Synoptische Tabellen können nur dann exportiert werden, wenn Sie sich in der Ansicht SYNOPTIC TABLES befinden. FILE >> EXPORT >> SYNOPTIC TABLE Synoptische Tabellen können ausschließlich in WORD (also die Datei export.rtf) exportiert werden. References Botta-Dukát, Z. & Borhidi, A. (1999): New objective method for calculating fidelity. - Ann. Bot. (Roma) 57: Bruelheide, H. (1997): Using formal logic to classify vegetation. - Folia Geobot. Phytotax. 32: Bruelheide, H. (2000): A new measure of fidelity and its application to defining species groups. Journal of Vegetation Science 11: Chytrý, M. Tichý, L., Holt, J. & Botta-Dukát, Z. (2002): Determination of diagnostic species with statistical fidelity measures. Journal of Vegetation Science 13: Dassel, A. (1991): Die Laubwaldgesellschaften am Bielstein (bei Bovenden nördlich von Göttingen). Diplomarbeit angefertigt im Institut für Systematische Geobotanik der Universität Göttingen. 146 S. und Anhänge. Hennekens, S.M. & Schaminée, J.H.J. (2001): TURBOVEG, a comprehensive data base management system for vegetation data. Journal of Vegetation Science 12: Hill, M.O. (1979): TWINSPAN - A FORTRAN program for arranging multivariate data in an ordered two-way table by classification of the individuals and attributes. - Cornell University, Ithaca. Kratochwil, A. & Schwabe, A. 2001: Ökologie der Lebensgemeinschaften. Ulmer, 756 S. Lepš, J. & Šmilauer, P. (2003): Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO. CUP, Cambridge, 269 S. Sokal, R.R. & Rohlf, F.J. (1995): Biometry: the principles and practice of statistics in biological research. - 3nd ed. W.H. Freeman and Company, New York. Tichy, L. (2002): JUICE, software for vegetation classification. Journal of Vegetation Science 13: