灵活的隐藏马尔科夫模型用于行为依赖的息地选择
N J Klappstein1,2, L Thomas3, T Michelot3,4
1School of Mathematics and Statistics, University of St Andrews, St Andrews, UK. nklappstein@dal.ca.
一个新的集成模型结合了隐藏的马尔科夫模型 (HMM) 和步骤选择函数 (SSF),以更好地了解动物行为和息地使用. 这种方法准确地模拟了斑马的运动和息地偏好,揭示了不同的"露营"和"探索"状态.
科学领域:
- 生态学和进化生物学.
- 定量生物学 定量生物学
- 动物行为 动物行为
背景情况:
- 传统的行为依赖性息地选择 (HMM + SSF) 两阶段模型无法解释行为分类不确定性和状态依赖性息地选择.
- 集成的隐藏马尔科夫模型步骤选择函数 (HMM-SSF) 通过联合估计状态切换和息地选择,提供了更强大的方法.
研究的目的:
- 提高HMM-SSF方法的效率和通用性,以建模动物的移动和息地选择.
- 将影响状态切换的共变量纳入HMM-SSF框架.
- 使用平原斑马运动数据来证明综合模型的实用性.
主要方法:
- 开发了一个HMM-SSF模型,其中SSF定义了观测过程,允许直接应用已建立的HMM推理方法.
- 扩展模型,包括HMM过渡概率的共变量,以分析状态切换的驱动因素.
- 将综合模型应用于平原斑马数据,用于状态估计和利用分布分析.
主要成果:
- 在平原斑马中确定了两种不同的行为状态:"露营"和"探索",具有不同的运动和息地选择模式.
- 斑马在"探索性"状态下对草原的选择比"营地"状态更强烈.
- 观察到一个直径循环,斑马在早上更活跃和探索性,并在晚上露营.
结论:
- 集成的HMM-SSF模型为分析不同物种和生态系统的行为特异性息地选择提供了一个多功能框架.
- 该模型允许共同推断动物行为,息地选择和空间使用,利用HMM和SSF的现有统计工具.
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