Persephone Karnstein

Реконструкция распределения живой природы на основе данных с плохой выборкой [закрыта]


Экология Измерение Визуализация Родовое распределение Биология

перекрестные ссылки на обработку сигналов , перекрестные проверки и глобальную сборку стека

Привет, я подумал, что я тоже поставил бы это здесь, если бы были какие-то полевые биологи с идеями по этому вопросу.

Проблема: прочитав серию фантастических романов, я заметил, что биосфера в этом мире не имеет никакого смысла. Чтобы прояснить, это мир, где, несмотря на магические события, сам мир почти полностью не магический. Возможно, альтернативный магический реализм истории. т.е., в отличие от, например, Гарри Поттера, в котором почти все упомянутые растительные и животные виды являются фиктивными и волшебными, эта серия использует настоящую флору и фауну. Это позволяет мне извлекать информацию об окружающей среде вымышленного мира, основанной на распределении этих животных, предполагая, что подобные животные будут жить в подобных климатах на Земле и в вымышленном мире.

Игнорируя вероятность того, что первоначальный автор не приложил достаточного внимания к миростроительству, чтобы сделать это необходимым разумным делом, моя идея о том, как действовать, была следующей:

Поскольку существуют карты существования вымышленного мира, и путь персонажей может быть нанесен на график, я надеялся отметить каждое упоминание конкретного растения или животного в тексте вместе с расположением символов, когда оно произошло, и из этого восстановить правдоподобное распределение для каждого вида. Я создал теоретический пример (в фотошопе), для иллюстрации:

введите описание изображения здесь

где красная пунктирная линия представляет траектории различных символов, оранжевые, зеленые и синие пятна представляют собой истинное распределение вида; звезды, треугольники и круги представляют собой места, где упоминается вид; и коричневые, зеленые и синие линии представляют собой реконструированные контуры распределения.

Есть ли способ сделать такую ​​реконструкцию? Это звучит немного как анализ Монте-Карло, но я решил, что должен проверить ... (Это также звучит скорее как волшебные программы, которые детектив показывает, чтобы использовать сюжетные серийные убийцы)

Примечание. Из описания проблемы должно быть ясно, что только потому, что вид не упоминается в определенном месте, не означает, что он там не существует. т. е. образец в определенном месте, возвращающий только «А» - «Билл и Джефф видели лемур». - не исключает возможности «B» и «C» также в этом месте, но не отбирается. Просто потому, что в тексте можно конкретно сказать, что Билл и Джефф видели лемур и не упоминают о какой-либо другой флоре или фауне, это не значит, что мы должны предположить, что они находятся во Вселенной, лишенной всего, кроме случайного лемура.

Заключительные мысли: Идеально, метод анализа будет далее:

  • учитывать охват путей и не предполагать, что (в приведенном выше примере) ничего не существует в Мексике или северной части Канады, только потому, что там нет образцов. Помните, что образцы можно брать только по дорожкам.
  • учесть края, в данном случае береговые линии. Если A, B и C являются наземными животными, не имеет смысла, что реконструкция их распределения будет включать воду, даже если их ареал окружает озеро или что-то еще.

Извините за длинное объяснение. Есть предположения?

canadianer
Я голосую, чтобы закрыть это, потому что это не биологический вопрос.

WYSIWYG♦
Это не биологический вопрос, хотя эти измерения проводятся экологами. В основном это касается размещения датчиков и отслеживания движений. Даже если вопрос был по теме, неясно, что вы хотите спросить.

fileunderwater
Я думаю, что вопрос верен и проголосован за то, чтобы оставаться открытым, даже если фон является чисто гипотетическим и не имеет прямой связи с реальной биологией. Проблема определения распределений видов из видов является общей проблемой в экологии, и именно этот вопрос имеет дело именно с этим.

AliceD♦
@terdon - так это нужно удалить тогда?

fileunderwater
Я не понимаю, почему этот вопрос закрыт. Да, предпосылка гипотетическая, но актуальная проблема встроена в экологию и популяционную биологию. И сказать, что это «единственное» дело с методологией, не имеет смысла, если мы разрешаем вопросы о секвенировании, ПЦР, BLAST и т. Д., Поскольку эти методы / лабораторные методы не являются « биологическими вопросами », только методы наблюдения за биологическими признаков или для оценки биола. параметры. Что здесь и здесь, но это касается другого уровня биола. организация. Q может быть пересмотрен, хотя, чтобы уделять меньше внимания фэнтезийным частям

Ответы


fileunderwater

Проблема того, как вывести распределения видов из разбросанных видов, распространена в экологии, и существует множество способов построения карт распределения. Вначале вы должны взглянуть на модели распределения видов (SDM) с использованием моделей регрессий или Maxent, а статья Elith et al (2009) - хорошая отправная точка и стандартная ссылка. SDM, использующие maxent, теперь являются общим подходом, который объединяет виды в виде точечных данных вместе с экологическими слоями (например, температурой, влажностью и топографией) для прогнозирования карт распространения видов, и это также может включать данные об отсутствии или данные «псевдо-отсутствия» (случайным образом выборочные данные из интересующей области). Максимальное программное обеспечение описано и может быть загружено здесь: http://www.cs.princeton.edu/~schapire/maxent/ Общая критика в отношении распределений, производимых Maxent, однако, что они игнорируют, например, взаимодействие видов, и они рассматривают только видов и переменных окружающей среды, которые были включены в модель.

В своей « заметке » вы затрагиваете проблему обнаружения, которая является важной проблемой, которая получила много внимания в последнее время. Проблема самая большая, когда у вас есть только данные присутствия, и иметь реальные данные о присутствии / отсутствии предпочтительнее. Даже если у вас нет реальных отклонений (вид был найден, но не найден), оценка усилий по выборке в разных областях по-прежнему очень полезна, поскольку это означает, что вы можете, по крайней мере, оценить, связано ли отклонение от «реального «отсутствие или отсутствие отбора проб. В вашем случае траектории движения персонажей могут использоваться как мера пространственных «усилий по выборке». Основная проблема с обнаруживаемостью в исследованиях распределения тенденций видов заключается в том, что существуют тенденции или предвзятость в обнаруживаемости, а это означает, что кажущиеся изменения со временем или закономерности распределения могут быть связаны с различиями в обнаружимости, а не с реальными различиями между областями или с течением времени. Это может быть, например, если наблюдатели с большей вероятностью обнаружат вид в одном типе среды обитания (открытая саванна), то в другом типе среды обитания (закрытый лес). Полезными отправными точками для проблем обнаружения являются Dorazio (2014) (технический) и Kery et al (2010) .

Смотри также