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Updated: Apr 12, 2026

Watershed Planning within a Quantitative Scenario Analysis Framework
Published on: July 24, 2016
intSDM:为构建综合物种分布模型领域的可重复工作流程的R包
Philip S Mostert1,2, Ragnhild Bjørkås2, Angeline J H M Bruls2
1Department of Mathematical Sciences Norwegian University of Science and Technology Trondheim Norway.
本研究介绍了方法和R包 (intSDM),以整合多样化的生物多样性数据,以获得更强大的物种分布模型 (SDM). 这种方法通过有效利用公开可用的数据来加强生态推断和保护工作.
科学领域:
- 生态生态学 生态生态学
- 生物多样性信息学 生物多样性信息学
- 保护科学 保护科学
背景情况:
- 生物多样性数据的指数式增长 (存在-缺席,计数,仅存在) 需要先进的分析框架.
- 物种分布模型 (SDM) 对于估计物种范围和为保护提供信息至关重要,但目前的做法未充分利用现有数据.
- 整合多种数据类型和采用可重复的工作流程对于强大的生态推理和应对生物多样性威胁至关重要.
研究的目的:
- 提出方法并开发可重复的工作流程,用于整合各种生物多样性数据类型,以增强物种分布模型 (SDM) 的力量.
- 提供一个开源的R包,intSDM,促进来自全球生物多样性信息设施 (GBIF) 等来源的多样性数据的整合.
- 提供指导,以适应各种用户需求和生态问题,在SDM开发中使用不同的数据类型.
主要方法:
- 开发R包"intSDM"以整合多种生物多样性数据类型 (仅存在,存在-缺席,计数).
- 创建一个可重复的 SDM 构建工作流,使用多种数据源,包括 GBIF.
- 在一个案例研究中应用工作流程,以使用综合发生和气候数据在挪威建模血管植物分布.
主要成果:
- intSDM套件和工作流允许整合异构的生物多样性数据,以提高SDM的性能.
- 通过在挪威血管植物案例研究中整合仅存在和存在缺席数据来证明增强SDM能力.
- 使用公开可用的生物多样性数据,建立一个标准化,可重复的SDM开发方法.
结论:
- 使用intSDM和可重复的工作流程整合多样化的生物多样性数据类型显著增加了物种分布模型的力量和实用性.
- 开发的方法和工具解决了SDM实践当前的局限性,促进更好的数据利用和协作研究.
- 在面对全球生物多样性挑战时,这种方法为生态研究和保护优先级提供了一个可扩展的解决方案.
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