利用数字移动数据来估计国家野生动物保护区的访问量

科学领域:

• 生态生态学 生态生态学
• 保护科学 保护科学
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 准确的访问估计对于管理国家野生动物保护区和国家鱼类化场至关重要.
• 目前的方法在提供可靠的全系统访问数据方面面临挑战.
• 了解休需求和生态系统保护,依赖于准确的游客数量.

研究的目的:

• 评估克服在美国鱼类和野生动物服务管理区的游客数量估计方面的限制的方法.
• 开发和测试使用统计模型和数字移动数据的访问建模方法.
• 评估各种数字移动数据源的可靠性,以估计难民访问量.

主要方法:

• 利用多重线性回归来开发一个访问建模方法.
• 来自八个移动数据源的内置预测因素:社交媒体,社区科学和移动设备位置数据.
• 对使用单个数据集的模型进行了综合多数据集模型的性能测试.

主要成果:

• 观察到的访问者数量与移动数据量相关,但个别数据源 (社交媒体,移动位置) 是不可靠的代理.
• 在模型中集成的移动数据集占据了变化,并且表现优于单一来源模型.
• 避难所级别的影响是最重要的预测因素,突出了对特定地点特征的需求.

结论:

• 结合多个数字移动数据集的统计模型可以提高访客估计的准确性.
• 这些模型为标准化数据收集和简化机构员工估计提供了潜力.
• 结合现场特征的未来模型将提高难民访问估计的概括性.