Jak ovlivňuje metoda generování virtuálního druhu modely druhové distribuce?

Tereza Hüttnerová

Bachelor's thesis

How the Method of Generating Virtual Species Affects Species Distribution Models?

Abstract:

Druhové distribuční modely (SDMs), nazývané také jako habitatové modely, slouží k vymezení podmínek prostředí, které umožňují životaschopný výskyt druhu. SDMsjsou založeny na matematicko-statistickém modelování vztahů mezi environmentálními proměnnými a výskytovými daty. Výsledkem SDMs jsou prostorové predikce aktuální či potencionální distribuce druhu, případně indexy určující environmentální vhodnost prostředí. Modely se dají používat například k predikci rozšíření/zániku druhu, určení dopadů klimatického oteplování na výskyt druhů, k predikci šíření invazivních druhů, nalezení lokalit výskytu vzácných druhů anebo zjišťování ekologických nároků druhů. V současnosti představují největší limitySDMs vstupní data a způsob jejich pořízení. Zkoumat vliv dat na modely druhové distribuce s využitím reálných dat je nicméně obtížné. Řešením může být využívání virtuálního druhu díky kterému lze ověřovat modelovací algoritmy a testovat, jak odlišná kvalita vstupních dat ovlivňuje výsledné modely. Virtuální druh můžeme generovat třemi odlišnými metodami: (i) pravděpodobnostní metoda,(ii) prahová metoda a (iii) NicheLim. Výběr jedné z těchto metod může nicméně ovlivnit samotné modely a vést k mylným závěrům jednotlivých studií. V bakalářsképráci byla proto virtuální realita vygenerována třemi uvedenými způsoby. Ty pak byly následně použity k vytvoření modelů druhové distribuce s využitím různého sample size, což umožnilo porovnat, zdali mohou ovlivnit jednotlivé metody generování virtuálního druhu výslednou predikci v závislosti na použitém sample size. Zájmovouoblastí bylo zvoleno území České republiky, vstupní environmentální data byla získána z databáze Worldclim v rozlišení 30 s (cca 1 km²). Velikost vzorků (sample size) byla stanoven na 50, 100, 500, 1 000, 2 000. Následně byla každá metoda vyhodnocena pomocí AUC a Schoener’s D indexu, nejvyšší shoda byla zaznamenána při komparaci prahové a pravděpodobnostní metody. Nejvyšší výkon modelu byl dosažen při použití NicheLim metody, nejhorších výsledků bylo dosaženo při použití pravděpodobnostní metody. Z analýzy dále vyplývá, že velikost sample size pozitivně ovlivňuje výkon modelu, lze obecně konstatovat, že čím vyšší sample size, tím vyšší schopnosti model dosahuje.

Abstract:

Species distribution models (SDMs), know also as habitat models, serve for the outlining of the environmental conditions enabling viable existence of a species. SDMsare based on mathematical-statistical modelling of relations between environmental variables and occurrence data. The result of SDMs consists in spatial predictions of an actual or potential species distribution, or indexes determining environmental suitability of the habitat. The models are used for prediction of distribution/extinction of a species, determination impacts of climatic warming on species occurrence, forprediction spread of invasive species, to locate rare species, identification of ecologicalrequirements of species. The largest limits of SDMs are represented by input data and by the methods of its acquisition. It is difficult to investigate the impact of data on SDMs with the use of real data. A solution could be the use of a virtual species thanks to which it is possible to verify modelling algorithms and to test how the different quality of input data affects resulting models. A virtual species can be generated by using three different methods: (i) probability method, (ii) thresholdmethod (iii) NicheLim. The selection of one of these methods can, however, affect the actual models and lead to erroneous conclusions of individual studies. For this reason, virtual reality was generated in three above mentioned ways in the Bachelor’s Thesis. They were, in turn, subsequently used for creation of species distribution models with the use of different sample sizes, which made it possible to compare whether individual methods of generation of a virtual species can affect the resulting prediction, depending on the sample size used, or not. The study area was Czech Republic, theinput environmental data was obtained from the Worldclim database in the resolution of 30 s (approx. 1 km²). The sample size was determined as 50, 100, 500, 1000, 2000.Each method was evaluated with AUC and Schoener’s D index, the highest conformity was registered during comparison of the threshold and the probability methods. The highest performance of the model was achieved during the use of the NicheLim method, the worst results were achieved obtained during the use of the probabilitymethod. Larger sample size has positive effects on the performance of SDMs.

Keywords

druhové distribuční modely, virtuální druh, prahová metoda, pravděpodobnostní metoda, NicheLim

Keywords

virtual species, species distribution model, probabilistic approach, threshold approach, NicheLim

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 24. 4. 2018

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Lukáš Gábor

Czech University of Life Sciences Prague

Faculty of Environmental Sciences

Bachelor programme / field:
Landscaping / Landscape Technical and Administration Services