Zkoumání populace skokanu štíhlého pomocí simulace výběrů

Tato bakalářská práce optimalizuje monitoring skokana štíhlého (Rana dalmatina) na mosteckých výsypkách. Současná metodika vyčerpávajícího šetření obnáší každoročně monitoring téměř 1 000 vodních ploch. Cílem této práce je zkonstruovat výběrové šetření, které by čas monitoringu v terénu snížilo aspoň na polovinu a zachovalo si přesnost při odhadu populační dynamiky. Výběr byl proveden na základě analýzy dat z let 2005 až 2025. Pomocí zobecněného lineárního modelu (GLM) s negativně binomickým rozdělením byly zjištěny klíčové charakteristiky jezírek ovlivňující počty snůšek. Na základě těchto charakteristik bylo provedeno několik stratifikovaných výběrů pomocí Neymanovy optimální alokace jak s nákladovým, tak bez nákladového koeficientu. Jednotlivé metody byly testovány pomocí 500 simulací a evaluovány zejména na základě Pearsonova korelačního koeficientu a střední chyby odhadu (MAE). Jako nejlepší se ukázala stratifikace podle rozlohy a pravděpodobnosti vysychání jezírka s nákladovým koeficientem a fixními tůněmi identifikovanými pomocí Cookových vzdáleností. Použitím tohoto výběru se čas ušetřený v terénu snížil o 60 %, tedy o 72 hodin. Medián střední absolutní chyby odhadu meziroční procentuální změny dosahuje přibližně 9procentních bodů, přičemž ale závisí na konkrétním roce a směru trendu. Práce dokazuje, že využití statistických metod vede k výraznému zefektivnění monitoringu v ochraně přírody.