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大量公民科学数据的有效占用模型拟合

艾米丽·b·丹尼斯，拜伦·j·t·摩根，斯蒂芬·n·弗里曼，马丁·s·里多特，汤姆·m·布里列顿，理查德·福克斯，加里·d·波尼和大卫·b·罗伊

文摘:

适当的大规模公民科学数据为生物多样性建模提供了重要的新机会，部分原因是信息的广泛空间覆盖。最近提出的占用模型方法自然地纳入了随机效应，以解释调查地点组成的年度变化。这进而导致贝叶斯分析和模型拟合，这通常是非常耗时的。基于英国蝴蝶新千年数据库中仅存在的发生记录，我们提出了另一种方法，即通过相关环境协变量的逻辑回归以标准方式描述地点变化。这使得使用经典推理进行有效的占用模型拟合成为可能，而使用标准计算机很容易实现。当每年都需要为许多不同的物种(例如英国蝴蝶)安装模型时，这一点尤其重要。使用真实和模拟数据，我们证明了两种方法，有或没有随机效应，可以得出关于趋势的相似结论。经典模型拟合有许多优点，包括能够比较一系列可供选择的模型，识别适当的协变量和评估模型拟合，使用最大似然的标准工具。此外，在协变量方面的建模为理解正在运行的生态过程提供了机会。我们展示了更大的潜力; the classical approach allows us to construct regional indices simply, which indicate how changes in occupancy typically vary over a species’ range. In addition we are also able to construct dynamic occupancy maps, which provide a novel, modern tool for examining temporal changes in species distribution. These new developments may be applied to a wide range of taxa, and are valuable at a time of climate change. They also have the potential to motivate citizen scientists.