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遥感在物种分布模型中的作用
抽象物种分布模型（SDM）对于描述生态壁ches和评估栖息地的适用性是无价的，从而促进了跨空间和时间维度的物种分布的投影。这种能力对于保护计划，栖息地管理和理解气候变化的影响至关重要。遥感已成为开发SDM中传统现场调查的优越替代方案，在全面的空间和时间尺度上提供了具有成本效益的重复性数据收集。尽管遥感技术和分析方法取得了迅速的进步，但历史上遥感对SDM的特定贡献以及与SDMS集成的潜在途径仍然模棱两可。因此，我们的研究提出了两个目标：首先，对遥感在SDM中的作用进行彻底审查，重点关注环境预命令，响应变量，可伸缩性和验证；其次，概述了SDM中遥感的前瞻性研究轨迹。我们的发现表明，遥感为SDM提供了大量的环境预测指标，包括气候，TOPO图形，土地覆盖和使用，光谱指标和生物地球化学周期。各种遥感技术，包括随机森林，深度学习和线性脉络，促进了SDM响应变量的推导以及跨不同尺度的物种分发模型的发展。此外，遥感可以通过其映射输出对SDM进行验证。
物种分布建模 - 快速启动指南
限制物种潜在分布的非生物屏障在性质和规模上差异很大。它们可以包括气候，干扰制度和地形属性等因素。大地理量表（例如全球或大陆），据信气候可以控制物种的潜在分布（Araújo和Rozenfeld 2014）。在过去几十年中，已经开发了气候和生物数据的全球数据库，以及广泛的统计和机械物种分布模型（SDMS）。在入侵物种管理中，SDM通常使用全球气候变量，最容易获得的全球环境数据进行参数化，因此有时被称为“气候适应性模型”（Camac等人2024）。这些模型已成为量化潜在占用领域的生物安全性工具，这些工具可以为威胁优先考虑（McGeoch etal。2016），后期监视设计（Camac等人2021，Camac等。2024），以及预期经济影响的估计（Dodd等人2020，Stoeckl等。2023）。BioSecurity Commons为用户提供了广泛的统计SDM功能，该功能允许用户生成地图，以确定环境可能适合基于气候和/或栖息地偏好的物种。对所有SDM的描述也可以在生物安全共享支持门户上找到。
气候变异性对利基概念和物种分布的影响
青年气候变化影响长期增长率，从而影响人口的生存能力。尽管气候变异性很重要，但利基模型和物种分布模型（SDM）通常不考虑它。这会导致物种预计的分布中的系统偏见，并可能误导保护措施。在这里，我们使用随机人口统计学中的想法来量化年际气候变化对种群绩效和物种分布的影响，从而开发了一种新的SDM框架，我们称为XSDM。新框架扩大了基本利基市场的传统确定性概念，重新概念化了利基市场以说明随机性。XSDM可以广泛应用，仅需要出现数据，例如来自GBIF，在模拟研究中，它显示出与常用的SDM相比的性能。 使用XSDM，我们评估了对10个作为说明性示例的北美物种的青年气候变异性的影响。 我们发现气候变异性平均将物种的潜在分布降低了26％，高达57％。 不融合可变性的SDM和利基概念不能解释这种降低，因此可以强烈偏见。 由于气候变化不仅改变了平均条件，而且改变了极端事件的频率和强度，这是变异性的方面，这对于更好地了解气候变异性影响物种的分布至关重要，以帮助减轻由于气候变化而导致的未来生物多样性损失。来自GBIF，在模拟研究中，它显示出与常用的SDM相比的性能。使用XSDM，我们评估了对10个作为说明性示例的北美物种的青年气候变异性的影响。我们发现气候变异性平均将物种的潜在分布降低了26％，高达57％。不融合可变性的SDM和利基概念不能解释这种降低，因此可以强烈偏见。由于气候变化不仅改变了平均条件，而且改变了极端事件的频率和强度，这是变异性的方面，这对于更好地了解气候变异性影响物种的分布至关重要，以帮助减轻由于气候变化而导致的未来生物多样性损失。我们的新XSDM方法通过帮助重新定位的利基理论包括随机效应，为这样的研究计划提供了新的基础。
一个联合模型，用于估算物种分布和环境特征的数据
全球生物多样性受到多种压力源的威胁，包括污染和气候变化等人为压力[1，2]。成功有效地减轻对特定物种的威胁需要了解其生态学的知识，但是这些信息并不总是可用。一种解决方案是使用生态模型来解释和预测物种的存在。该目标的一个有力的工具是物种分布模型（SDM），它们是试图使用环境特征的预测和解释物种发生的统计模型[3，4]。响应变量是物种的发生，解释性变量通常是环境特征，其中包括非生物环境的各种描述。研究人员基于统计模型和机器学习发展了越来越复杂的SDM技术[5，6]。SDM拟合到空间数据，其中空间自动校正是一种特征，应考虑到统计推断[7，8]和词语[9-11]。有关SDM和相关统计问题的更完整描述，我们将读者推荐给评论[12，13]。描述环境条件的数据集变得越来越多[14]。更多的数据在更充分地捕获物种的栖息地特征方面提供了希望，这可能会导致更准确的地图和对物种发生的新预测指标的检测[15-17]。这些预测因子很容易在SDM或其他生态模型中使用。对未知值的简单解决方案是两级方法。然而，环境数据通常是从其他模型中预测的，该模型以错误或从测量点进行了插值。GIS层[18-20]存在固有的不确定性，从气象站[21，22]插值的局部气候，主题分辨率和土地利用[23]的变化以及历史数据中物种发生的坐标[24]。最近的研究表明，模型性能差可以归因于环境数据中的高度不确定性[25]。空间未对准环境因素的测量结果与物种观察数据不正确，这是研究环境因素对物种分布的影响的关键来源[26]。预测精确的栖息地图图需要在研究区域的每个可能点上进行准确的环境条件。在第一阶段，人们可以预测每个空间位置的环境因素。典型的解决方案使用的是地统计学模型，例如Kriging，机器学习模型，例如随机森林或将每个观察结果缩放到完整的覆盖网格中。在第二阶段，这些预测的环境因素被视为特殊分布模型中的基础真理。但是，这种方法不考虑协变量值的不确定性，这可能导致错误的统计推断[27]。很少有研究试图评估环境变量对SDM模型的不确定性影响[26-32]。
处理物种分布模型中的面积空间未对准
物种分布模型（SDMS）广泛用于估计物种 - Envi Ronment关系（SERS）并预测跨时空的物种分布。为此，在建模过程开始时选择相关的空间晶粒作为预测变量和响应变量的关键。但是，环境变量通常来自晶粒的大规模气候模型，比响应变量之一更粗糙。这种区域到点的空间未对准会偏向SER伴侣，并危害预测的稳健性。我们使用了一种虚拟物种方法，在不同级别的区域空间空间未对准之间运行模拟，以寻求解决此问题的统计解决方案。我们特别比较了在环境条件下，在不同程度的空间异质性，三个SDMS：A GLM，A GLM，A空间GLM和Berkson误差模型（BEM）中评估的SER估计值和预测性能的准确性，这些空间异质性（Berkson误差模型（BEM））占了细粒度的环境HET在粗粒细胞内的性质。只有BEM准确地估算了从相对粗粒的环境数据（比响应晶粒的50倍），而两个GLM的Ser提供了扁平的Ser。但是，从粗粒数据预测时，这三个模型的表现较差，尤其是在比训练条件更异质的环境中。相反，相对于训练数据集而减少环境的异质性减少了预测性偏见。由于预测是由协变量元数据进行的，因此BEM的预测性能低于两个GLM。因此，标准模型选择方法将无法选择最能估计SER的模型（这里是BEM），这可能会导致对物种分布的环境驱动因素的错误解释。总的来说，我们得出的结论是，由于可以在响应谷物上稳健地估算SER，因此BEM具有巨大的希望，可以克服面积到点的错位。
季节性如何影响全球海洋生物多样性分布
未来的气候投影揭示了全球海洋生物多样性的重大极点转移。但是，这些模型仅通过推断物种基本环境细分市场的位置而制作（即sensu hutchinson）无海洋或地理限制。尽管已经在现场验证了SDM的结果，而各种物种已经在分布中进行了纬度转移，但需要一个重要的海洋限制才能具有牢固的预测。该博士学位的主题将是在Aquamaps/Aquax Consortium中发展一个新物种分布工作流（最好在R上），以捕获对流和扩散物种分布的极点移位，并重新评估全球生物多样性分布的未来变化。
不平衡感知存在损失func
面对显着的生物多样性下降，物种分布模型（SDM）对于通过将环境条件与物种发生的情况联系起来，对气候变化对物种栖息地的影响至关重要。传统上受到物种观察的稀缺的限制，这些模型通过整合公民科学计划提供的较大数据集而在绩效方面有了显着改善。但是，它们仍然遭受这些数据集中物种之间强烈的阶级失衡，通常会导致对稀有物种的处罚，稀有物种是保护工作最重要的物种。为了解决此问题，本研究使用在基于大型公民的大型数据集中使用纯平衡的损失功能来评估培训深度学习模型的有效性。我们证明，这种不平衡感知的损失函数的表现优于各种数据集和任务的传统损失函数，尤其是在准确地对稀有物种建模具有lim含量的观测值时。
预测Bubalus Mindorensis的合适栖息地（Heude ...
Tamaraw（Bubalus Mindorensis）是一种濒临灭绝的牛，是菲律宾Mindoro Island的特有的。使用Maxent算法使用物种分布模型（SDM），该研究旨在对塔玛拉夫的分布进行全面分析，以预测当前气候条件下的潜在地理范围（1970-2000）和两种未来的气候变化方案：SSP1-2.6和SSP1-2.6和SSP3-7.0.0（2081-2100）。总共使用24个发生点和12个环境变量用于模型调整，并使用enmeval和去除高度相关的变量。最温暖的季度（BIO10）和年降水量（BIO12）的平均温度最高，并且对三种气候场景的贡献最为常见，其可接受的AUC值范围为0.95-0.97。当前的研究有助于识别高价值优先领域，以建立塔玛拉夫保护的生物多样性走廊，并制定策略，以减轻难以捉摸的牛面临的威胁。
气候变化中的甘蔗可持续性
面对气候变化的甘蔗（囊式冠状动脉）的种植需要强大的策略来管理害虫，疾病和杂草。这项系统的审查在当前实践中暴露了关键的定义，并强调了对气候自适应策略的需求。气候变化差异化影响了各个地区的害虫行为，疾病的进展和杂草的生长，但缺乏特定区域的反应会损害有效的管理。审查强调了考虑特定气候条件的局部方法的必要性以及预测有害生物和疾病暴发的预测模型的发展。这些模型包括决策支持系统（DSS），支持向量机（SVM），易感性暴露感染性（SEIR）模型，地理信息系统（GIS），物种分布模型（SDMS），农业生产系统模拟器（APSIM）和Integrated Pest Management（IPM）。至关重要的策略包括综合害虫和疾病管理，适应性育种，精确农业和持续的创新。精确的农业技术，例如遥感和无人机，可以提早检测和及时干预措施。通过采取这些适应性措施并解决现有的研究差距，甘蔗行业可以在不断发展的气候条件下增强其韧性并保持生产率。