Из Википедии, бесплатной энциклопедии
  (Перенаправлен из домашнего диапазона )
Перейти к навигации Перейти к поиску

Диапазон дома является областью , в которой животное живет и движется на периодической основе. Это связанно с понятием животного территории , которая является областью , которая активно защищала. Концепция домашнего ареала была введена Бертом в 1943 году. Он нарисовал карты, показывающие, где животное наблюдалось в разное время. Связанная концепция - это 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 оснащено ошейником с передачей сигналов или аналогичным устройством GPS .

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 методы двумерной плотности ядра по Гауссу или нормального распределения . Совсем недавно были использованы 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 [ править ]

Концепция домашнего ареала восходит к публикации Берта в 1943 году, который построил карты, определяющие пространственную протяженность или внешние границы движения 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 нахождения животного 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, что позволяет идентифицировать положение человека в пространстве во многие моменты времени. Такие данные теперь собираются автоматически с помощью ошейников, надеваемых на людей, которые осуществляют передачу через спутники или используют технологии мобильных телефонов и глобальных систем позиционирования ( GPS ) через регулярные промежутки времени.

Методы расчета [ править ]

Самый простой способ провести границы домашнего диапазона из набора данных о местоположении - построить вокруг данных минимально возможный выпуклый многоугольник . 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 домашних диапазонов. [8]

Наиболее известными методами построения распределений использования являются так называемые методы двумерной плотности ядра по Гауссу или 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 ядерный подход 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 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 является более новым), цитируемые статьи Getz et al. демонстрируют, что методы LoCoH обычно обеспечивают более точные оценки размеров домашнего диапазона и обладают лучшими свойствами сходимости при увеличении размера выборки, чем методы параметрического ядра.

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

  • LoCoH [15]
  • Броуновский мост [16]
  • Линейное ядро [17]
  • ГеоЭлипс [18] [19]
  • Линейный буфер [20]

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

См. Также [ править ]

  • Территориальность
  • Дорогой враг признание

Ссылки [ править ]

  1. ^ Берт, WH (1943). «Территориальность и ареалы обитания применительно к млекопитающим». Журнал маммологии . 24 (3): 346–352. DOI : 10.2307 / 1374834 . JSTOR  1374834 .
  2. ^ Дженнрих, Род-Айленд; Тернер, Ф. Б. (1969). «Измерение некруглой домашней дальности». Журнал теоретической биологии . 22 (2): 227–237. DOI : 10.1016 / 0022-5193 (69) 90002-2 . PMID 5783911 . 
  3. ^ Форд, RG; Крумме, DW (1979). «Анализ схем использования космоса». Журнал теоретической биологии . 76 (2): 125–157. DOI : 10.1016 / 0022-5193 (79) 90366-7 . PMID 431092 . 
  4. Перейти ↑ Baker, J. (2001). «Оценка плотности населения и ареала обитания восточной щетинистой птицы в Джервис-Бей, юго-восток Австралии». Корелла . 25 : 62–67.
  5. ^ Крил, S .; Крил, Н.М. (2002). Африканская дикая собака: поведение, экология и сохранение . Принстон, Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета. ISBN 978-0691016559.
  6. ^ Meulman, EP; Кломп, Н.И. (1999). «Является ли домашний ареал вересковой мыши Pseudomys shortridgei аномалией в роде Pseudomys ?». Викторианский натуралист . 116 : 196–201.
  7. ^ Рюрик, Л .; Макдональд, DW (2003). «Домашний ареал и среда обитания лисицы ( Vulpes macrotis ) в комплексе луговых собачек ( Cynomys ludovicianus )». Журнал зоологии . 259 (1): 1–5. DOI : 10.1017 / S0952836902002959 .
  8. ^ Бургман, Массачусетс; Фокс, JC (2003). «Предвзятость в оценках ареала видов по минимально выпуклым многоугольникам: последствия для сохранения и варианты улучшенного планирования» (PDF) . Сохранение животных . 6 (1): 19–28. DOI : 10.1017 / S1367943003003044 .
  9. Перейти ↑ Silverman, BW (1986). Оценка плотности для статистики и анализа данных . Лондон: Чепмен и Холл. ISBN 978-0412246203.
  10. ^ Worton, BJ (1989). «Методы ядра для оценки распределения использования в домашних исследованиях». Экология . 70 (1): 164–168. DOI : 10.2307 / 1938423 . JSTOR 1938423 . 
  11. ^ Seaman, DE; Пауэлл, РА (1996). «Оценка точности оценщиков плотности ядра для анализа домашнего диапазона» . Экология . 77 (7): 2075–2085. DOI : 10.2307 / 2265701 . JSTOR 2265701 . 
  12. ^ Бургман, Массачусетс; Фокс, JC (2003). «Предвзятость в оценках ареала видов по минимально выпуклым многоугольникам: последствия для сохранения и варианты улучшенного планирования» (PDF) . Сохранение животных . 6 (1): 19–28. DOI : 10.1017 / S1367943003003044 .
  13. ^ Getz, WM; Вилмерс, CC (2004). "Локальная конструкция выпуклой оболочки ближайшего соседа домашних диапазонов и распределения использования" (PDF) . Экография . 27 (4): 489–505. DOI : 10.1111 / j.0906-7590.2004.03835.x .
  14. ^ Getz, W. M; Fortmann-Roe, S .; Крест, ПК; Lyonsa, AJ; Райан, SJ; Уилмерс, CC (2007). «LoCoH: непараметрические методы ядра для построения домашних диапазонов и распределений использования» (PDF) . PLoS ONE . 2 (2): e207. Bibcode : 2007PLoSO ... 2..207G . DOI : 10.1371 / journal.pone.0000207 . PMC 1797616 . PMID 17299587 .   
  15. ^ Getz, WM; Вилмерс, CC (2004). "Локальная конструкция выпуклой оболочки ближайшего соседа домашних диапазонов и распределения использования" (PDF) . Экография . 27 (4): 489–505. DOI : 10.1111 / j.0906-7590.2004.03835.x .
  16. ^ Хорн, JS; Garton, EO; Krone, SM; Льюис, Дж.С. (2007). «Анализ перемещений животных с помощью броуновских мостов» . Экология . 88 (9): 2354–2363. DOI : 10.1890 / 06-0957.1 . PMID 17918412 . S2CID 15044567 .  
  17. ^ Steiniger, S .; Хантер, AJS (2012). «Масштабируемый линейный оценщик плотности ядра для извлечения распределений использования и домашних диапазонов из треков движения GPS». Экологическая информатика . 13 : 1–8. DOI : 10.1016 / j.ecoinf.2012.10.002 .
  18. ^ Даунс, JA; Хорнер, МВт; Такер, AD (2011). «Временно-географическая оценка плотности для анализа жилого пространства». Летопись ГИС . 17 (3): 163–171. DOI : 10.1080 / 19475683.2011.602023 . S2CID 7891668 . 
  19. ^ Лонг, JA; Нельсон, Т.А. (2012). «Временная география и разграничение ареалов диких животных». Журнал управления дикой природой . 76 (2): 407–413. DOI : 10.1002 / jwmg.259 . hdl : 10023/5424 .
  20. ^ Steiniger, S .; Хантер, AJS (2012). «OpenJUMP HoRAE - бесплатная ГИС и набор инструментов для анализа домашнего ареала». Бюллетень Общества дикой природы . 36 (3): 600–608. DOI : 10.1002 / wsb.168 .(См. Также: OpenJUMP HoRAE - Набор инструментов для анализа и оценки домашнего диапазона )
  21. ^ LoCoH: Мощные алгоритмы для поиска домашних диапазонов. Архивировано 12 сентября 2006 г. на Wayback Machine.
  22. ^ AniMove - Методы 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 включения ArcMap в AnyLogic» . Протоколы исследований JMIR . 6 (7): e138. DOI : 10.2196 / resprot.6213 . PMC 5537560 . PMID 28716770 .