Домашний ассортимент - Home range - Wikipedia

А домашний диапазон это область, в которой животное живет и периодически перемещается. Это связано с концепцией животного территория это район, который активно защищается. Концепция домашнего ареала была введена У. Х. Бёртом в 1943 году. Он нарисовал карты, показывающие, где животное наблюдалось в разное время. Связанное понятие - это распределение использования который исследует, где животное может находиться в любой момент времени. Данные для картирования домашнего ареала раньше собирались путем тщательного наблюдения, но в настоящее время животное оснащено трансмиссионным ошейником или аналогичным GPS устройство.

Самый простой способ измерения домашнего диапазона - построить минимально возможный выпуклый многоугольник вокруг данных, но это имеет тенденцию к завышению диапазона. Наиболее известными методами построения распределений использования являются так называемые двумерные гауссовские или нормальное распределение методы плотности ядра. В последнее время появились непараметрические методы, такие как альфа-оболочка Бургмана и Фокса, а также методы Гетца и Вилмерса. локальная выпуклая оболочка был использован. Доступно программное обеспечение для использования как параметрических, так и непараметрических методов ядра.

История

Идея домашнего ареала восходит к публикации в 1943 году У. Х. Берта, который построил карты, определяющие пространственную протяженность или внешние границы передвижения животного в ходе его повседневной деятельности.[1] С концепцией домашнего ассортимента связана концепция распределение использования, который принимает форму двумерного функция плотности вероятности который представляет собой вероятность найти животное в определенной области в пределах его домашнего ареала.[2][3] Ареал обитания отдельного животного обычно строится из набора точек местоположения, которые были собраны в течение определенного периода времени, определяя положение в пространстве человека во многие моменты времени. Такие данные теперь собираются автоматически с помощью ошейников, наложенных на людей, которые передают данные через спутники или с помощью мобильного сотовый телефон технологии и системы глобального позиционирования (GPS ) технологии, через определенные промежутки времени.

Методы расчета

Самый простой способ провести границы домашнего диапазона из набора данных о местоположении - построить наименьшее возможное выпуклый многоугольник вокруг данных. Этот подход называется методом минимального выпуклого многоугольника (MCP), который до сих пор широко используется.[4][5][6][7] но имеет много недостатков, включая часто завышенную оценку размеров жилых помещений.[8]

Наиболее известными методами построения распределений использования являются так называемые двумерные гауссовские или нормальное распределение методы плотности ядра.[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 ядерный подход к построению распределений использования был расширен за счет включения ряда непараметрических методов, таких как метод альфа-оболочки Бургмана и Фокса. [12] и Гетц и Вилмерс локальная выпуклая оболочка (LoCoH) метод.[13] Этот последний метод теперь был расширен от чисто фиксированного метода LoCoH до фиксированного радиуса и адаптивного метода точки / радиуса LoCoH.[14]

Хотя в настоящее время доступно больше программного обеспечения для реализации параметрических методов, чем непараметрических (поскольку последний подход более новый), цитируемые статьи Getz et al. демонстрируют, что методы LoCoH обычно обеспечивают более точные оценки размеров домашнего диапазона и обладают лучшими свойствами сходимости по мере увеличения 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 2017 г. JMIR статьи, в доме обитает более 150 различных видов птиц в Манитоба сообщаются.[25]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Берт, У. Х. (1943). «Территориальность и ареалы обитания применительно к млекопитающим». Журнал маммологии. 24 (3): 346–352. Дои:10.2307/1374834. JSTOR  1374834.
  2. ^ Jennrich, R.I .; Тернер, Ф. Б. (1969). «Измерение некруглой домашней дальности». Журнал теоретической биологии. 22 (2): 227–237. Дои:10.1016/0022-5193(69)90002-2. PMID  5783911.
  3. ^ Ford, R.G .; Крумме, Д. В. (1979). «Анализ схем использования космоса». Журнал теоретической биологии. 76 (2): 125–157. Дои:10.1016/0022-5193(79)90366-7. PMID  431092.
  4. ^ Бейкер, Дж. (2001). «Оценка плотности населения и ареала обитания восточной щетинистой птицы в Джервис-Бей, юго-восток Австралии». Корелла. 25: 62–67.
  5. ^ Creel, S .; Крил, Н. М. (2002). Африканская дикая собака: поведение, экология и сохранение. Принстон, Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета. ISBN  978-0691016559.
  6. ^ Meulman, E. P .; Кломп, Н. И. (1999). "Является ли домашний диапазон вересковой мыши Pseudomys shortridgei аномалия в Псевдомия род?". Викторианский натуралист. 116: 196–201.
  7. ^ Рюрик, Л .; Макдональд, Д. В. (2003). «Домашний ареал и среда обитания набора лисицы (Vulpes macrotis) у луговых собачек (Cynomys ludovicianus) сложный". Журнал зоологии. 259 (1): 1–5. Дои:10.1017 / S0952836902002959.
  8. ^ Burgman, M. A .; Фокс, Дж. К. (2003). «Смещение оценок ареала видов по минимальным выпуклым многоугольникам: последствия для сохранения и варианты улучшения планирования» (PDF). Сохранение животных. 6 (1): 19–28. Дои:10.1017 / S1367943003003044.
  9. ^ Сильверман, Б. В. (1986). Оценка плотности для статистики и анализа данных. Лондон: Чепмен и Холл. ISBN  978-0412246203.
  10. ^ Уортон, Б. Дж. (1989). «Методы ядра для оценки распределения использования в домашних исследованиях». Экология. 70 (1): 164–168. Дои:10.2307/1938423. JSTOR  1938423.
  11. ^ Seaman, D.E .; Пауэлл, Р. А. (1996). «Оценка точности ядерных оценщиков плотности для анализа домашнего диапазона». Экология. 77 (7): 2075–2085. Дои:10.2307/2265701. JSTOR  2265701.
  12. ^ Burgman, M. A .; Фокс, Дж. К. (2003). «Смещение оценок ареала видов по минимальным выпуклым многоугольникам: последствия для сохранения и варианты улучшения планирования» (PDF). Сохранение животных. 6 (1): 19–28. Дои:10.1017 / S1367943003003044.
  13. ^ Getz, W. M .; Вилмерс, К. С. (2004). «Локальная конструкция ближайшего соседа с выпуклым корпусом жилых комплексов и распределения использования» (PDF). Экография. 27 (4): 489–505. Дои:10.1111 / j.0906-7590.2004.03835.x.
  14. ^ Getz, W. M; Fortmann-Roe, S .; Cross, P.C .; Lyonsa, A.J .; Райан, С. Дж .; Вилмерс, К. С. (2007). «LoCoH: непараметрические методы ядра для построения домашних диапазонов и распределений использования» (PDF). PLoS ONE. 2 (2): e207. Bibcode:2007PLoSO ... 2..207G. Дои:10.1371 / journal.pone.0000207. ЧВК  1797616. PMID  17299587.
  15. ^ Getz, W. M .; Вилмерс, К. С. (2004). «Локальная конструкция ближайшего соседа с выпуклым корпусом жилых комплексов и распределения использования» (PDF). Экография. 27 (4): 489–505. Дои:10.1111 / j.0906-7590.2004.03835.x.
  16. ^ Хорн, Дж. С .; Garton, E.O .; Krone, S.M .; Льюис, Дж. С. (2007). «Анализ перемещений животных с помощью броуновских мостов». Экология. 88 (9): 2354–2363. Дои:10.1890/06-0957.1. PMID  17918412. S2CID  15044567.
  17. ^ Steiniger, S .; Хантер, А. Дж. С. (2012). «Масштабируемый линейный оценщик плотности ядра для извлечения распределения использования и домашних диапазонов из треков движения GPS». Экологическая информатика. 13: 1–8. Дои:10.1016 / j.ecoinf.2012.10.002.
  18. ^ Даунс, Дж. А .; Хорнер, М. В .; Такер, А. Д. (2011). «Временно-географическая оценка плотности для анализа домашнего диапазона». Летопись ГИС. 17 (3): 163–171. Дои:10.1080/19475683.2011.602023. S2CID  7891668.
  19. ^ Long, J. A .; Нельсон, Т.А. (2012). «Временная география и разграничение ареалов обитания диких животных». Журнал управления дикой природой. 76 (2): 407–413. Дои:10.1002 / jwmg.259. HDL:10023/5424.
  20. ^ Steiniger, S .; Хантер, А. Дж. С. (2012). «OpenJUMP HoRAE - бесплатная ГИС и набор инструментов для анализа домашнего ареала». Бюллетень Общества дикой природы. 36 (3): 600–608. Дои:10.1002 / wsb.168. (Смотрите также: OpenJUMP HoRAE - Набор инструментов для анализа и оценки домашнего диапазона )
  21. ^ LoCoH: мощные алгоритмы поиска домашних диапазонов В архиве 2006-09-12 на Wayback Machine
  22. ^ AniMove - Способы передвижения животных
  23. ^ OpenJUMP HoRAE - набор инструментов для анализа и оценки исходного диапазона (открытый исходный код; методы: Point-Kernel, Line-Kernel, Brownian-Bridge, LoCoH, MCP, Line-Buffer)
  24. ^ adehabitat для R (открытый исходный код; методы: Point-Kernel, Line-Kernel, Brownian-Bridge, LoCoH, MCP, GeoEllipse)
  25. ^ Насринпур, Хамид Реза; Reimer, Alex A .; Friesen, Marcia R .; Маклеод, Роберт Д. (июль 2017 г.). «Подготовка данных для агентного моделирования вируса Западного Нила: протокол для обработки оценок популяции птиц и включение ArcMap в AnyLogic». Протоколы исследований JMIR. 6 (7): e138. Дои:10.2196 / resprot.6213. ЧВК  5537560. PMID  28716770.