一种回顾性方法来评估生态利基模型随时间的转移性:墨西哥特有动物的案例
Claudia N Moreno-Arzate1,2, Enrique Martínez-Meyer3,4
1Instituto de Ecología, Universidad Nacional Autónoma de México, Mexico City, Mexico.
PeerJ
|December 3, 2024
概括
生态利基建模算法选择影响准确性. 随机森林在预测方面表现出色,而Maxent在后预测方面表现更好,显示时间转移性能因算法和数据质量而异.
科学领域:
- 生态生态学 生态生态学
- 计算生物学 计算生物学
- 生物多样性研究 生物多样性研究
背景情况:
- 生态利基建模 (ENM) 估计了物种分布和环境适应性.
- 在评估气候变化对生物多样性的影响方面,ENM至关重要.
- 算法选择引入了ENM的不确定性,特别是对于未来的预测.
研究的目的:
- 为了评估七个流行的ENM算法的时间可转移性.
- 用墨西哥特有动物进行预测和逆预测的算法性能比较.
- 为了确定影响不同时间段内ENM准确性的因素.
主要方法:
- 在过去的 (1950-1979) 和最近的 (1980-2009) 期间进行了回顾性ENM转移.
- 对生物气候,GAM,GLM,BRT,Maxent,RF和SVM算法的评估.
- 对预测 (从过去到现在) 和后预测 (从现在到过去) 模型准确性的分析.
主要成果:
- 在预测和后预测之间,算法性能差异很大.
- 随机森林 (RF) 通常在预测方面表现更好.
- 马克森特表现出优越的后排表现,但对样本大小敏感;生物气候表现不佳.
- 输入数据质量和算法选择极大地影响了模型的准确性.
结论:
- 没有一个ENM算法在两个时间方向上始终超过其他算法.
- 物种和算法并不普遍适用于时间投影.
- 在时间传输之前,对数据质量进行彻底的评估和严格的算法测试至关重要.
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