Počasí a v souvislosti s ním i měřené mikroklimatické charakteristiky vykazují v průběhu dne, měsíce či roku velkou variabilitu. Navíc v případě mikroklimatu jsou tyto změny velmi výrazné. V nadsázce zde lze často uplatnit i teorii efektu motýlího křídla (butterfly effect), jenž vyjadřuje citlivou závislost vývoje systému na počátečních podmínkách, kdy i malé změny mohou způsobit velké následky. Během měření bylo za nejvíce proměnlivé patrné proudění vzduchu, jež bylo ovlivňováno značným množstvím faktorů na dané lokalitě (počínaje konfigurací terénu, směrem větru, aktuálním vzrůstem vegetace a mnoha dalšími).
Za nejvíce problematické z hlediska proveditelnosti bylo v rámci terénního měření zajistit, aby byla jednotlivá měření vykonávána v jeden den či ve stejnou denní dobu. Ačkoliv to bylo na začátku považováno na jedno z východisek, nebylo to možné z důvodů technických, časových, materiálních, meteorologických či existenčních splnit. Z toho plyne, že výsledky měření nelze porovnávat ve většině případů souhrnně. Zajistit by to bylo možné v případě menšího množství lokalit, kde by byl prováděn výzkum.
Další z hledisek, které musí být bráno v potaz, je, že měření mohla být prováděna jen ve dnech, kdy byla malá pravděpodobnost srážek, aby mohly být použity přístroje k měření. V případě nepříznivé situace muselo být měření buďto zrušeno (v měsíci červnu při bouřkovém jevu) nebo pokud situace nebyla příliš vážná, tak zajistit ochranu přístrojů (např. deštníkem), avšak zde lze předpokládat jisté ovlivnění naměřených hodnot. Na druhou stranu přístroje nebyly nijak chráněny před slunečním zářením, proto jsou hodnoty teplot (a i relativní vlhkosti) tímto značně ovlivněny a neodpovídají tak hodnotám například z meteorologických stanic, kde je teplota měřena uvnitř meteorologické budky. Pokud se ale vezme v úvahu ekosystém jako takový, tak se v přírodě též podmínky uměle nemění, a měření tak zachycují skutečný stav v daném prostředí (tak jak je mu vystavena příroda sama).
Pro sledování proměnlivosti mikroklimatu byly pořízeny tři ruční anemometry Testo, pomocí nichž měly být sledovány mikroklimatické faktory – teplota vzduchu, rychlost větru a relativní vlhkost. Poněvadž ale jeden anemometr nebyl vybaven senzorem pro měření relativní vlhkosti, nebylo možné sledovat tento faktor tak, jak bylo podle metodiky navrženo. Z tohoto důvodu jsou data o vlhkostních poměrech neúplná a následně proto muselo být upuštěno od jejich vyhodnocení ve středu ekotonu.
V rámci terénního měření byl vytvořen značně obsáhlý dataset, který je však navzdory tomu málo informačně vydatný, poněvadž neobsahuje dostatečné množství informací pro kvalitní statistické hodnocení. Řešením by bylo nainstalovat na vybrané transekty automatické měřicí přístroje či senzorickou síť, jež by prováděly kontinuální monitoring daných faktorů. Tímto řešením by se vyřešil problém spjatý s časovou nejednotností pořízení dat i zamezení ovlivnění měření aktuálním stavem počasí v dané lokalitě. Nicméně provedení takto navrženého měření by vyžadovalo nejméně šest přístrojů (pro dvě výšky měření) na jednom transektu, což je zejména z finančního důvodu nerealizovatelné.
V průběhu plánování terénního měření bylo uvažováno i o stanovení kontrolních transektů v blízkosti již vytyčených, které by ověřovaly průběh realizovaného měření. Z hlediska časové náročnosti měření na jednotlivých transektech by ale vše nešlo zajistit, proto bylo vymezení kontrolních transektů zamítnuto. Nicméně v případě, kdyby toto bylo uskutečněno, mohly se z dat takto rozmístěných měřicích stanovišť vytvořit prostorové animace modelující průnik proudění vzduchu skrz ekoton, což by dokázalo lépe zachytit v něm probíhající děj.
Jedním z výsledků diplomové práce je i automatizované vyhodnocení zápoje porostu, konkrétně na transektu T10. Pro tento účel byly pořizovány i snímky zachycující v daném měsíci aktuální stav vegetace na transektu. Bohužel z neprozíravosti nebyl stanoven přesný postup při fotografování, jež by zajistil, že by každý snímek byl zachycen ze stejného úhlu o stejné ploše. Z tohoto důvodu docházelo při následovné rektifikaci k určité deformaci tvarů na snímku a taky k nalezení menšího výřezu snímku, který by byl na všech fotografiích. Při vyhodnocování neřízené klasifikace nastala situace, kdy bylo přistoupeno k rozlišnému způsobu zařazení, zda daná kategorie obsahuje pixely zobrazující volný prostor či vegetaci. Toto vyhodnocení bylo provedeno na základě subjektivního ohodnocení. Přijatelnějším řešením by tedy bylo provést tuto analýzu pomocí klasifikace řízené.
V případě pokračování monitoringu mikroklimatických charakteristik v okolí ekotonů by bylo zajímavé vysledovat hranici v lesním prostředí, za kterou již nesahá vliv dějů probíhajících vně lesa, tj. hranici ekotonu, tj. místa, kde „zaniká“ proudění větru pronikajícího do lesa a s tím spojeno například i šíření rostlinných semen z lučního prostředí. Zajímavé by bylo též najít zlom v čase, kdy se ekoton svým mikroklimatem začne podobat jednomu prostředí více než tomu druhému a kdy se tento jev znovu promění, které faktory tomu napomáhají a jak na ně reagují živé organismy v ekotonu.
© Martina Hrubošová | Diplomová práce | Vedoucí práce: Ing. Helena KILIÁNOVÁ, Ph.D. | Katedra Geoinformatiky UP Olomouc | Rok zpracování: 2009