通过autoOcc R包通过自主占用模型估计多个采样季节的物种占用率
1Conservation and Science Department, Lincoln Park Zoo, Chicago, Illinois, USA.
自律占用模型为估计物种分布模式随时间推移的动态模型提供了一个数据效率高的替代方案. 自动Occ R包为应用这些模型提供了一个用户友好的工具,特别是当生态数据有限时.
科学领域:
- 生态生态学 生态生态学
- 统计建模 统计建模
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 动态占用模型需要大量的数据来估计殖民和灭绝率.
- 许多生态研究面临样本大小的限制,这阻碍了动态占用模型的应用.
- 自学占用模型通过考虑物种占用中的时间自相关性来呈现一种节的方法.
研究的目的:
- 在频率主义框架内引入autoOcc R包,以适应自主占用模型.
- 提供灵活和可访问的工具来分析随时间收集的检测/非检测数据.
- 证明自主占用模型作为动态模型的替代品的实用性,特别是对于具有有限样本大小的数据集.
主要方法:
- 开发了autoOcc R包,以实现自主占用模型.
- 利用模拟来比较各种场景中自主和动态占用模型的性能.
- 包括用于模型比较 (AIC) 和从合适模型预测的功能.
- 将autoOcc包应用于涉及息地关联和时空分布模式的现实世界案例研究.
主要成果:
- 与动态占用模型相比,自律占用模型在参数估计中显示出较少的偏差和更高的精度,即使数据有限.
- 自动Occ包提供了一个强大的平台,用于安装和分析自主占用模型.
- 模拟证实了自学模型在不同样本大小和生态场景中的有效性.
- 案例研究说明了自学占用模型的实际应用和生态解释性.
结论:
- 当处理有限的生态数据时,自学占用模型是动态占用模型的有价值和高效的替代方案.
- 自动Occ R包降低了研究人员利用自主占用模型来研究物种占用动态的障碍.
- 这项工作扩大了对物种分布和息地使用随着时间的推移进行生态研究的工具包.
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