1 / 38

DATA VEGETASI

JENIS & PENGOLAHAN. DATA VEGETASI. Jenis Data. DATA KUALITATIF. Komposisi flora. Daftar jenis tumbuhan dalam komunitas, yang berguna untuk mengetahui:. keanekaragaman jenis, tahap suksesi, kondisi lingkungan (habitat), struktur tiap unit vegetasi,

verena
Download Presentation

DATA VEGETASI

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. JENIS & PENGOLAHAN DATA VEGETASI

  2. Jenis Data

  3. DATA KUALITATIF • Komposisi flora Daftar jenis tumbuhan dalam komunitas, yang berguna untuk mengetahui: • keanekaragaman jenis, • tahap suksesi, • kondisi lingkungan (habitat), • struktur tiap unit vegetasi, • pengelompokkan secara kuantitatif: jenis dominan, frequent (daya adaptasi luas), jenis yang jarang (indikator habitat)

  4. Data Kualitatif (Lanj.) • Stratifikasi & Aspection Stratifikasi: lapisan vertikal komunitas tumbuhan • Pucuk • Akar Manfaat Stratifikasi: • Optimalisasi ruang tumbuh • Peningkatan pemanfaatan energi solar • Optimalisasi pemanfaatan unsur hara Aspection: perubahan penampakan vegetasi dalam kaitannya dengan musim

  5. Data Kualitatif (Lanj.) • Fenologi Kalender fase-fase pertumbuhan yang dilalui oleh suatu tumbuhan

  6. Data Kualitatif (Lanj.) • Vitalitas & Vigor Vitalitas kondisi atau kapasitas tumbuhan untuk menyelesaikan siklus hidupnya Vigor keadaan kesehatan tumbuhan

  7. Data Kualitatif (Lanj.) Klasifikasi Vitalitas: • Vitalitas & Vigor (Lanjutan) Klas 1 : Tumbuhan yang berkembang baik dan dapat menyelesaikan siklus hidupnya Klas 2 : Tumbuhan yang tumbuh sehat yang tersebar secara vegetatif. Klas 3 : Tumbuhan yang lemah yang tersebar secara vegetatif dan tak pernah menyelesaikan siklus hidupnya. Klas 4 : Tumbuhan yang jarang tumbuh dari biji, tetapi jumlahnya tidak bertambah

  8. Data Kualitatif (Lanj.) • Sosiabilitas • Hubungan antara masing-masing jenis dan menunjukkan cara tumbuhan tersebar • Klas Sosiabilitas: Klas 1 : Hidup menyendiri Klas 2 : Agak mengelompok Klas 3 : Mengelompok dalam kelompok-kelompok yang tersebar Klas 4 : Mengelompok dalam kelompok yang besar dan kelompok terputus-putus Klas 5 : Membentuk hamparan yang luas dan rapat

  9. Data Kualitatif (Lanj.) • Life-form (bentuk hidup) tumbuhan • Pohon • Semak • Liana • Epifit • Pakuan • Herba • Lumut • dll Persentase Life form:

  10. Data Kualitatif (Lanj.) • Organisasi tropik & rantai pangan Rantai pangan  pengalihan energi dari sumbernya berupa tumbuhan melalui sederatan organisma yang memakan dan yang dimakan Tipe Rantai Pangan • Grazing food chain • Dedritus food chain Jaring-jaring pangan (food web)  keterkaitan antara berbagai rantai pangan dalm suatu komunitas

  11. DATA KUANTITATIF • Distribusi Spasial Individu Tumbuhan Pola Distribusi • Random (Acak) • Mencerminkan homogenitas habitat dan atau pola behavior yang tidak selektif • Mengelompok (Clumped) • Mencerminkan habitat yang heterogen, mode reproduktif, behavior berkelompok, dll • Beraturan (reguler, uniform) • mencerminkan adanya interaksi negatif antara individu, misalnya terhadap ruang dan unsur hara atau cahaya

  12. Data Kuantitatif (Lanj.) • Distribusi Spasial Individu Tumbuhan Beberapa indeks penentuan pola distribusi • Variance Mean Ratio • V/M = 1 (random) • V/M > 1 (clumped) • V/M < 1 (reguler) Untuk menguji apakah V/M < 1 atau > 1, gunakan: Uji 2 dengan derajat bebas (q-2), q =  frekuensi klas pada tingkat peluang 1 %, 5 %.

  13. Data Kuantitatif (Lanj.) • Distribusi Spasial Individu Tumbuhan Contoh : Ada 100 petak V/M = 0,808/0,800 = 1,01; Pengujian, apakah V/M = 1 ?

  14. Data Kuantitatif (Lanj.) • Distribusi Spasial Individu Tumbuhan Ringkasan hasil perhitungan untuk indeks V/M 2hitung =  (Obs - )2/ = [(1,1)2/44,9] + [(1,9)2/35,9] + [(0,4)2/14,4] + [(2,2)2/3,8] = 1,4123 2tabel (; q-2), dimana q = klas frekuensi = 4, maka 2(=0,5; 2) = 1,386 = 1,4 Sehingga 2hitung = 2tabel; yang berarti individu tersebar secara acak.

  15. Data Kuantitatif (Lanj.) • Distribusi Spasial Individu Tumbuhan Indeks penentuan pola distribusi (Lanjutan) • Indeks Morishita (IS) xi = jumlah individu jenis x dalam petak ke-i (i = 1, 2, 3, ..., q); q = jumlah seluruh petak; T = jumlah total individu dalam semua petak

  16. Data Kuantitatif (Lanj.) • Distribusi Spasial Individu Tumbuhan • Kriteria Iindeks Morishita: • IS = 1  acak • IS > 1 mengelompok • IS < 1 beraturan • Pengujian: apakah IS = 1 ? Jika FoF;q-1, maka individu tersebar secara mengelompok; (= 0,05 atau 0,01)

  17. Data Kuantitatif (Lanj.) • Distribusi Spasial Individu Tumbuhan Indeks penentuan pola distribusi (Lanjutan) • Green’s Index (GI) GI bervariasi dari 0 sampai 1 maksimum. Jika: GI = 0  acak, GI = 1  mengelompok.

  18. Data Kuantitatif (Lanj.) • Kerapatan  Jumlah suatu jenis dalam suatu unit area Satuan kerapatan: • ind/m2 (tumbuhan bawah) • ind/ha (pohon) Kerapatan relatif  persentase kerapatan suatu jenis terhadap jumlah kerapatan semua jenis

  19. Data Kuantitatif (Lanj.) • Frekuensi  Derajad penyebaran suatu jenis di dalam komunitas yang diekspresikan Klas Frekuensi: Klas A : jenis dengan frekuensi 1 – 20% Klas B : jenis dengan frekuensi 21 – 40% Klas C : jenis dengan frekuensi 41 – 60% Klas D : jenis dengan frekuensi 61 – 80% Klas E : jenis dengan frekuensi 81 – 100%

  20. Data Kuantitatif (Lanjutan) • Frekuensi “Law of Frequency” adalah > A > B > C = D < E < (Persentase frekuensi berdistribusi normal); Jika : a) E > D  Komunitas homogen b) E < D  Komunitas terganggu c) A, E tinggi  Komunitas buatan d) B, C, D tinggi  Komunitas heterogen

  21. Data Kuantitatif (Lanj.) • Cover (penutupan tajuk) Proyeksi vertikal tajuk terhadap permukaan tanah Klas Penutupan Tajuk: Klas A : jenis dengan cover  5% Klas B : jenis dengan cover 6 – 25% Klas C : jenis dengan cover 26 – 50% Klas D : jenis dengan cover 51 – 75% Klas E : jenis dengan cover 76 – 100%

  22. DATA SINTETIK • Presence (Kehadiran) Suatu kehadiran jenis dalam komunitas • Klas Kehadiran: • Jarang : 1 – 20% petak contoh terisi jenis • Kadang terdapat : 21 – 40% petak contoh terisi jenis • Sering terdapat : 41 – 60% petak contoh terisi jenis • Banyak terdapat : 61 – 80 % petak contoh terisi jenis • Selalu ada : 81 – 100% petak contoh terisi jenis

  23. Data Sintetik (Lanj.) • Constance (Konstansi) Derajad/tingkat kehadiran sutau jenis dalam komunitas Klas Konstansi: Klas 1 : 1 – 20% Frekuensi Klas 2 : 21 – 40% Frekuensi Klas 3 : 41 – 60% Frekuensi Klas 4 : 61 – 80% Frekuensi Klas 5 : 81 – 100% Frekuensi

  24. Data Sintetik (Lanj.) • Dominansi jenis Jenis dominan  jenis yang berkuasa dan mencirikan suatu komunitas • Parameter penentu dominansi jenis adalah: • Penutupan tajuk • Kerapatan • Luas bidang dasar • Biomassa • Volume • Indeks Nilai Penting (INP); • dimana INP = KR + FR + DR

  25. Data Sintetik (Lanj.) • Fidelity (Kesetiaan) Tingkat kesetiaan suatu jenis dalam suatu komunitas Klas Kesetiaan: Klas 1 : Ekslusif terhadap suatu jenis komunitas Klas 2 : Selektif (sering berada pada satu macam komunitas, tetapi tidak pada komunitas lain) Klas 3 : Preferensial (berada pada beberapa habitat, tetapi tumbuh banyak pada beberapa habitat saja) Klas 4 : Indifferent atau masa bodoh (berada secara teratur pada semua habitat) Klas 5 : Strage atau aneh (jarang dan secara kebetulan berada pada komunitas)

  26. Data Sintetik (Lanj.) • Index of Dominace (ID) Indeks untuk memeriksa tingkat dominansi suatu jenis dalam komunitas Simpson (1949): ID = C =  (ni/N)2 C = indeks dominansi, ni = INP atau kerapatan atau biomassa suatu jenis, N = total INP atau total kerapatan atau total biomassa dari semua jenis Nilai C bersifat relatif  digunakan untuk menentukan apakah suatu komunitas itu asosiasi atau konsosiasi.

  27. Data Sintetik (Lanj.) • Interspesific Assosiation Asosiasi/kekariban antara dua jenis dalam komunitas • Asosiasi antar jenis terjadi, apabila: • Kedua jenis tumbuh pada lingkungan yang serupa • Distribusi geografi kedua jenis serupa dan keduanya hidup di daerah yang sama • Kedua jenis berbeda life-form • Salah satu jenis hidupnya bergantung pada yang lain • Salah satu jenis menyediakan perlindungan terhadap yang lain

  28. Data Sintetik (Lanj.) Metode mendeteksi interspesific assosiation a. Data Kualitatif 1). Tabel Kontingensi a =  petak dimana 2 jenis ada; b =  petak dimana jenis A ada, tapi jenis B tidak ada; c =  petak dimana jenis A tidak ada, tapi jenis B ada; d =  petak dimana kedua jenis (A dan B) tidak ada

  29. Tabel Kontingensi (Lanj.) Data Sintetik (Lanj.) Apakah ada asosiasi atau tidak antara kedua jenis ? dibandingkan dengan 2tab ( = 0,05, db = 1) Bila 2hitung2tabel; berarti ada asosiasi

  30. Metode mendeteksi interspesific assosiation Data Sintetik (Lanj.) a. Data Kualitatif (lanj) 2). Jaccard Index (JI) b. Data Kuantitatif Koefisien korelasi Asosiasi antar 2 jenis terjadi jika Rhitung Rtabel untuk p = 0,05 atau 0,01

  31. Data Sintetik (Lanj.) • Index of Diversity Parameter penting dalam membandingkan dua komunitas, terutama untuk mempelajari pengaruh gangguan biotik atau mengetahui tahap suksesi dan stabilitas komunitas Komunitas klimak, keanekaragam jenis meningkat  rantai pangan meningkat komunitas stabil Ecological turnover = respirasi komunitas per biomassa komunitas = R/B Jika R/B rendah  keanekaragaman komunitas meningkat.

  32. Data Sintetik (Lanj.) Matode penentuan spesies diversity • Shannon-Wiener Diversity Index (H’) s = jumlah jenis, ni = jumlah individu jenis ke-i, N = total seluruh individu

  33. Data Sintetik (Lanj.) Matode penentuan spesies diversity • Simpson Diversity Index (D) s = jumlah jenis, ni = jumlah individu jenis ke-i, N = total seluruh individu

  34. Data Sintetik (Lanj.) • Index of Similarity (Indeks kesamaan komunitas) Berguna untuk membandingkan kesamaan komposisi jenis dua komunitas Caranya: a. Jaccard’s presence-community coefficien (ISJ) ISJ = [C/(A+B+C)] x 100% A = jumlah jenis di komunitas 1, B = jumlah jenis di komunitas B, C = jumlah jenis di dua komunitas.

  35. Data Sintetik (Lanj.) • Index of Similarity Caranya (Lanj): b. Motyka’s Index of Similarity (ISM) ISM = [2Mw/(Ma+Mb)] x 100% Mw =  nilai kuantitatif  dari jenis yang ada di dua komunitas, Ma =  nilai kuantitatif semua jenis di komunitas 1, Mb = nilai kuantitatif semua jenis di komunitas 2 Nilai IS berkisar antara 0 - 100

  36. FUNGSI KOMUNITAS Biomassa • Jumlah bahan organik yang diproduksi oleh organisme per satuan unit area pada suatu saat • Biomassa menunjukkan net production • Biomass production rate laju akumulasi biomassa dalam kurun waktu tertentu • Biomassa dinyatakan dalam (a) berat kering (dry weight) (b) berat kering bebas abu (ash free dry weight)

  37. Respirasi Energi cahaya Produksi Primer Kotor Produksi Primer Bersih FUNGSI KOMUNITAS Aliran energi • Dalam setiap transfer energi dari tanaman ke tingkat tropik yang berbeda, 90 % hilang sebagai panas • Efisiensi energi  rasio antara aliran energi di setiap titik/tahap yang berbeda sepanjang rantai makanan (%)

  38. FUNGSI KOMUNITAS Gross Ecological Effisiency (GEE) • rasio kalori mangsa yang dikonsumsi pemangsa terhadap kalori makanan yang dikonsumsi mangsa

More Related