stringtranslate.com

Домашний ассортимент

Домашний участок — это территория, на которой животное живет и периодически перемещается. Это связано с концепцией территории животного , которая активно защищается. Идея домашнего ареала была введена У.Х. Бертом в 1943 году. Он нарисовал карты, показывающие, где животное наблюдалось в разное время. Сопутствующей концепцией является распределение использования , которое исследует, где животное может находиться в любой момент времени. Раньше данные для картирования домашнего ареала собирались путем тщательного наблюдения, но в настоящее время животное оснащается передающим ошейником или аналогичным устройством GPS .

Самый простой способ измерения домашнего диапазона — построить наименьший возможный выпуклый многоугольник вокруг данных, но это имеет тенденцию переоценивать диапазон. Наиболее известными методами построения распределений использования являются так называемые двумерные методы Гаусса или методы плотности ядра нормального распределения . Совсем недавно стали использоваться непараметрические методы, такие как альфа-оболочка Бургмана и Фокса и локальная выпуклая оболочка Гетца и Уилмерса. Доступно программное обеспечение для использования как параметрических, так и непараметрических методов ядра.

История

Концепция домашнего ареала восходит к публикации 1943 года У. Берта, который построил карты, очерчивающие пространственную протяженность или внешнюю границу передвижения животного в ходе его повседневной деятельности. [1] С концепцией домашнего ареала связана концепция распределения использования , которая принимает форму двумерной функции плотности вероятности , которая представляет вероятность обнаружения животного в определенной области в пределах его домашнего ареала. [2] [3] Домашний ареал отдельного животного обычно строится из набора точек местоположения, которые были собраны за определенный период времени, определяя положение человека в пространстве во многие моменты времени. Такие данные теперь собираются автоматически с помощью ошейников, надеваемых на людей и передающих информацию через спутники , или с использованием технологий мобильных телефонов и систем глобального позиционирования ( GPS ) через регулярные промежутки времени.

Методы расчета

Самый простой способ нарисовать границы домашнего диапазона на основе набора данных о местоположении — построить вокруг данных наименьший возможный выпуклый многоугольник . Этот подход называется методом минимального выпуклого многоугольника (MCP), который до сих пор широко используется, [4] [5] [6] [7] , но имеет множество недостатков, включая частое переоценивание размера домашних диапазонов. [8]

Наиболее известными методами построения распределений использования являются так называемые двумерные методы Гаусса или методы плотности ядра нормального распределения . [9] [10] [11] Эта группа методов является частью более общей группы параметрических методов ядра, которые используют распределения, отличные от нормального распределения, в качестве элементов ядра, связанных с каждой точкой в ​​наборе данных о местоположении.

Недавно подход ядра к построению распределений использования был расширен за счет включения ряда непараметрических методов, таких как метод альфа-оболочки Бургмана и Фокса [12] и метод локальной выпуклой оболочки Гетца и Вилмерса (LoCoH). [13] Этот последний метод теперь расширен с метода LoCoH исключительно с фиксированной точкой до методов LoCoH с фиксированным радиусом и адаптивной точкой/радиусом. [14]

Хотя в настоящее время доступно больше программного обеспечения для реализации параметрических, чем непараметрических методов (поскольку последний подход более новый), цитируемые статьи Getz et al. демонстрируют, что методы LoCoH обычно обеспечивают более точные оценки размеров домашнего диапазона и имеют лучшие свойства сходимости при увеличении размера выборки, чем методы параметрического ядра.

Методы оценки домашнего ареала, разработанные с 2005 года, включают:

Компьютерные пакеты для использования параметрических и непараметрических методов ядра доступны в Интернете. [21] [22] [23] [24] В приложении к статье JMIR 2017 года сообщается о местах обитания более 150 различных видов птиц в Манитобе . [25]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Берт, WH (1943). «Концепции территориальности и ареала применительно к млекопитающим». Журнал маммологии . 24 (3): 346–352. дои : 10.2307/1374834. JSTOR  1374834.
  2. ^ Дженнрих, Род-Айленд; Тернер, ФБ (1969). «Измерение некруглой площади дома». Журнал теоретической биологии . 22 (2): 227–237. Бибкод : 1969JThBi..22..227J. дои : 10.1016/0022-5193(69)90002-2. ПМИД  5783911.
  3. ^ Форд, Р.Г.; Крумме, Д.В. (1979). «Анализ закономерностей использования космического пространства». Журнал теоретической биологии . 76 (2): 125–157. Бибкод : 1979JThBi..76..125F. дои : 10.1016/0022-5193(79)90366-7. ПМИД  431092.
  4. ^ Бейкер, Дж. (2001). «Плотность населения и оценки ареала обитания восточной щетинистой птицы в Джервис-Бей, юго-восточная Австралия». Корелла . 25 : 62–67.
  5. ^ Крил, С.; Крил, Нью-Мексико (2002). Африканская дикая собака: поведение, экология и охрана . Принстон, Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета. ISBN 978-0691016559.
  6. ^ Меулман, EP; Кломп, Н.И. (1999). «Является ли ареал вересковой мыши Pseudomys shortridgei аномалией для рода Pseudomys ?». Викторианский натуралист . 116 : 196–201.
  7. ^ Рюрик, Л.; Макдональд, Д.В. (2003). «Ареал обитания и использование среды обитания лисицы ( Vulpes macrotis ) в комплексе луговых собачек ( Cynomys ludovicianus )». Журнал зоологии . 259 (1): 1–5. дои : 10.1017/S0952836902002959.
  8. ^ Бургман, Массачусетс; Фокс, Джей Си (2003). «Смещение в оценках ареала видов на основе минимальных выпуклых многоугольников: последствия для сохранения и варианты улучшения планирования» (PDF) . Охрана животных . 6 (1): 19–28. дои : 10.1017/S1367943003003044. S2CID  85736835.
  9. ^ Сильверман, BW (1986). Оценка плотности для статистики и анализа данных . Лондон: Чепмен и Холл. ISBN 978-0412246203.
  10. ^ Уортон, Би Джей (1989). «Ядерные методы оценки распределения использования в исследованиях на дому». Экология . 70 (1): 164–168. дои : 10.2307/1938423. JSTOR  1938423.
  11. ^ Моряк, Делавэр; Пауэлл, РА (1996). «Оценка точности оценок плотности ядра для анализа домашнего диапазона». Экология . 77 (7): 2075–2085. дои : 10.2307/2265701. JSTOR  2265701.
  12. ^ Бургман, Массачусетс; Фокс, Джей Си (2003). «Смещение в оценках ареала видов на основе минимальных выпуклых многоугольников: последствия для сохранения и варианты улучшения планирования» (PDF) . Охрана животных . 6 (1): 19–28. дои : 10.1017/S1367943003003044. S2CID  85736835.
  13. ^ Гетц, WM; Уилмерс, CC (2004). «Локальное построение выпуклой оболочки для ближайших соседей домашних диапазонов и распределений использования» (PDF) . Экография . 27 (4): 489–505. дои : 10.1111/j.0906-7590.2004.03835.x. S2CID  14592779.
  14. ^ Гетц, WM; Фортманн-Роу, С.; Кросс, ПК; Лионса, Эй Джей; Райан, С.Дж.; Уилмерс, CC (2007). «LoCoH: непараметрические методы ядра для построения домашних диапазонов и распределений использования» (PDF) . ПЛОС ОДИН . 2 (2): е207. Бибкод : 2007PLoSO...2..207G. дои : 10.1371/journal.pone.0000207 . ПМК 1797616 . ПМИД  17299587. 
  15. ^ Гетц, WM; Уилмерс, CC (2004). «Локальное построение выпуклой оболочки для ближайших соседей домашних диапазонов и распределений использования» (PDF) . Экография . 27 (4): 489–505. дои : 10.1111/j.0906-7590.2004.03835.x. S2CID  14592779.
  16. ^ Хорн, Дж. С.; Гартон, Э.О.; Кроне, С.М.; Льюис, Дж. С. (2007). «Анализ движений животных с использованием броуновских мостов». Экология . 88 (9): 2354–2363. дои : 10.1890/06-0957.1. PMID  17918412. S2CID  15044567.
  17. ^ Штайнигер, С.; Хантер, AJS (2012). «Масштабируемый линейный оценщик плотности ядра для извлечения распределения использования и домашних диапазонов по трекам движения GPS». Экологическая информатика . 13 : 1–8. doi :10.1016/j.ecoinf.2012.10.002.
  18. ^ Даунс, Дж. А.; Хорнер, М.В.; Такер, AD (2011). «Оценка временной и географической плотности для анализа домашнего ареала». Анналы ГИС . 17 (3): 163–171. дои : 10.1080/19475683.2011.602023 . S2CID  7891668.
  19. ^ Лонг, Дж.А.; Нельсон, Т.А. (2012). «География времени и определение ареала дикой природы». Журнал управления дикой природой . 76 (2): 407–413. дои : 10.1002/jwmg.259. hdl : 10023/5424 .
  20. ^ Штайнигер, С.; Хантер, AJS (2012). «OpenJUMP HoRAE - бесплатная ГИС и набор инструментов для анализа домашнего диапазона». Бюллетень Общества дикой природы . 36 (3): 600–608. дои : 10.1002/wsb.168.(См. также: OpenJUMP HoRAE — набор инструментов для анализа и оценки исходного диапазона)
  21. ^ LoCoH: Мощные алгоритмы для поиска домашних диапазонов. Архивировано 12 сентября 2006 г. в Wayback Machine.
  22. ^ AniMove - Методы перемещения животных.
  23. ^ OpenJUMP HoRAE - Домашний набор инструментов для анализа и оценки диапазона (с открытым исходным кодом; методы: точечное ядро, линейное ядро, броуновский мост, LoCoH, MCP, строковый буфер)
  24. ^ Adehabitat для R (с открытым исходным кодом; методы: Point-Kernel, Line-Kernel, Brownian-Bridge, LoCoH, MCP, GeoEllipse)
  25. ^ Насринпур, Хамид Реза; Реймер, Алекс А.; Фризен, Марсия Р.; Маклеод, Роберт Д. (июль 2017 г.). «Подготовка данных для моделирования с помощью агентов вируса Западного Нила: протокол для обработки оценок популяции птиц и включения ArcMap в AnyLogic». Протоколы исследований JMIR . 6 (7): е138. дои : 10.2196/resprot.6213 . ПМЦ 5537560 . ПМИД  28716770.