Iranian Journal of Applied Ecology
بوم شناسي كاربردي
Iranian Journal of Applied Ecology
Agriculture
http://ijae.iut.ac.ir
1
admin
2476-3128
2476-3217
doi
fa
jalali
1395
2
1
gregorian
2016
5
1
5
15
online
1
fulltext
fa
مدلسازی پراکنش قوچ و میش اصفهان در منطقه حفاظت شده تنگ صیاد براساس بهبود اریب دادههای حضور و انتخاب متغیرهای مناسب با استفاده از حداکثر آنتروپی
Species Distribution Modeling of Wild Sheep based on Improving Bias of Occurrence Records and Selecting Appropriate Environmental Predictors using Maxent
عمومى
General
پژوهشي
Research
<p><strong><span dir="rtl">در این پژوهش با استفاده از روش مدلسازی حداکثر آنتروپی، الگوی پراکنش قوچ و میش در منطقه حفاظت شده تنگه صیاد بررسی شد. بدین منظور، 8 متغیر محیطی و 98 نقطه حضور قوچ و میش استفاده شد. دو نگرش به منظور بهبود کارایی فرآیند مدلسازی شامل کاهش اریب در دادههای حضور و انتخاب متغیرهای پیشبینی کننده با توجه به عملکرد نهایی مدل استفاده شد. با استفاده از چهار حد آستانه گوناگون </span>(10P, F10, LPT , ETS)<span dir="rtl"> پراکنش بالقوه گونه در منطقه برآورد شد. نتایج حاصل از مدل با استفاده از آمارههای مبتنی بر حدآستانه (</span>Sensivity, Specifity, Kappa, TSS<span dir="rtl">)، آزمون دوجملهای، آزمون ویلکاکسون و آماره سطح زیرمنحنی (</span>AUC<span dir="rtl">) ارزیابی شد و اهمیت نسبی متغیرها براساس آزمون جکنایف مشخص شد. نتایج نشان داد که پراکنشهای پیشبینی شده بهخوبی با دادههای حضور همخوانی دارند (حداقل 77/0 مربوط به تمام متغیرها با نقاط انتخابی و حداکثر 82/0 مربوط به متغیرهای انتخابی با نقاط انتخابی). نتایج آمارههای مبتنی بر حدآستانه مشخص کرد که موفقیت پیشبینی برای قوچ و میش نسبتاً خوب است. شیب و فاصله تا روستا مهمترین متغیرهای پیشبینی کننده بودند. بهطور کلی نتایج نشان داد که کارایی مدل با انتخاب مناسب متغیرها و کاهش اریب در دادههای حضور بهبود مییابد. </span></strong></p>
<p>This study employs the maximum entropy modelling technique to investigate the geographic distribution pattern of wild sheep (<em>Ovis Orientalis)</em> on Tangeh Sayyad Proteced Area. A set of eight environmental predictors is employed together with presence-only records of wild sheep. Two methods has been used to improve the performance of modeling: density-based occurrence thinning and performance-based predictor selection. Using the four different thresholds (Fixed cumulative value 10, 10 Percentile training presence, Minimum training presence, Equal training sensitivity and specificity), potential distribution of species was estimated. Results were evaluated using the threshold-dependent Statistics (Sensivity, Specifity, Kappa, TSS), a binomial test, Wilcoxon signed-rank test, and Area Under Curve (AUC). Relative variable importance was assessed using Maxent’s built-in Jacknife functionality. The results showed that the distributions fitted the provided occurrence data very well (at least AUCs = 0.77 for predictors with randomly selected spots and at most AUC=0.82 for random predictors with random sampling) and threshold-dependent Statistics results showed that prediction success for wild sheep were acceptable. Slope and distance to village were found to be the most important predictors. Generally, results showed that the model performance markedly improved by appropriate predictor selection and occurrence thinning.</p>
مدلسازی آشیان بوم شناختی, حداکثر آنتروپی , قوچ و میش, منطقه تنگه صیاد
Ecological niche modeling, Maximum entropy, Wild sheep, Tangeh Sayyad protected area.
39
49
http://ijae.iut.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-1-108&slc_lang=fa&sid=1
A.
Jafari
علی
جعفری
jafari.ali@nres.sku.ac.ir
10031947532846006783
10031947532846006783
Yes
Shahrekrod Univ., Shahrekrod, Iran.
دانشگاه شهرکرد
R.
Mirzaei
روحاله
میرزایی
10031947532846006784
10031947532846006784
No
Univ. of Kashan, Kashan, Iran.
دانشگاه کاشان
R.
Zamani-Ahmadmahmoodi
رسول
زمانی احمدمحمودی1
10031947532846006785
10031947532846006785
No
Shahrekrod Univ., Shahrekrod, Iran.
دانشگاه شهرکرد