Daha çox

MaxEnt-də giriş məlumatlarını eyni koordinatlarda bir neçə hadisə ilə necə etmək olar?


Hər gün tutulan yüzlərlə böcək ilə həşərat tələləri haqqında məlumatım var.

Bu yazıda müəlliflər "Gecə başına bir ağcaqanad sayını istifadə edərək modeli çalıştırmak, fərdi toplama sahələri ətrafında baş vermə ehtimalı yüksək qruplaşma ilə nəticələndi" deyirlər.

Necə olur ki, ağcaqanad sayını tək bir fərdi tələ yerində istifadə etdilər, çünki bu günə qədər Maxent-dən anladığım şey yalnız üç sütuna, meydana gəlməyə (növlərə), x və y ehtiyacınız var?

MAxent-ə həşəratların sayını yalnız varlığı əvəzinə nəzərə almasını necə deyə bilərəm?

MaxEnt üçün çox yeniyəm və bunu həqiqətən həll edə bilmirəm.


Maxent, sınaqdan keçirdiyiniz ortaq dəyişikliklər (ümumiyyətlə ətraf mühit dəyişkənləri) səbəbiylə mövcud olma ehtimalını təxmin etməlidir. Yalnız bir varlıq modelidir və bolluq modeli deyil, buna görə qeyd etdiyiniz kağızın ağcaqanad sayını necə istifadə etdiyini görmürəm (keçid işləmir).

Əlbətdə bir seçim əlbəttə ki, ağcaqanadları tutduğunuz qədər x və y koordinatları ilə təmsil olunan mövcudluq nöqtəsini təkrarlamaqdır və MaxEnt-in dublikatlarını silmək parametrini idarə etməkdir. Ancaq sizə yüksək dərəcədə şişirdilmiş bir dəqiqlik verən doğrulama hesablaması ilə qarışıq olan gedişdən sizi xəbərdar etmək istəyirəm. Əlbəttə ki, əlaqəli bir modeldə dublikatları istifadə etmək bir növ hiylədir.


Bunu MaxEnt Google qrupuna göndərməyə çalışmısınız? Orada daha yaxşı cavab ala bilərsiniz.

Hər halda, MaxEnt yalnız mövcudluq məlumatları üçündür - heç sayma məlumatlarının istifadə olunduğu bir kağızı oxuduğumu xatırlamıram. Çox güman ki, etdikləri şey tək bir yerdə sayma məlumatlarını simulyasiya etmək üçün bir-birinə çox yaxın qoymaq kimi bir şey idi. Məsələn, modelinizdə bir bitki örtüyü kateqoriyasını bir qabaqcıl olaraq istifadə etsəniz və bunu Landsat8 görüntüsündən əldə etsəniz, hər bir hüceyrə 30 metrdən 30 metrə qədər uzanardı. Bir çox nöqtəni asanlıqla 30mX30m bir sahəyə yerləşdirə bilərsiniz və bu sizə nöqtə məlumatlarını istifadə etmək kimi bir nəticə verəcəkdir (təxmin edirəm, bunu sınamamışam). Ancaq qeyd etdiyiniz kimi, bu səhv nəticələr yaratdı - yəni yüksək ehtimalların məkan qruplaşdırılması. MaxEnt-in nöqtə sayımlarından yaranan ehtimal paylanmalarını idarə etmək üçün qurulduğunu düşünmürəm. Point Process Modellərinə baxa bilərsiniz - Renner və Warton bu yaxınlarda metod haqqında əla bir sənəd yazdılar və bunun üçün PPM adlı bir R paketi var http://www.inside-r.org/packages/cran/spatstat/docs/ppm . Bu işdə sizə kömək edəcək bir sıra yaxşı təlimlər var!


Videoya baxın: ENM2020 - W24T2 - ENMeval (Oktyabr 2021).