Prediction of Large Whale Distributions: A Comparison of Presence–Absence and Presence-Only Modeling Techniques ... : التنبؤ بتوزيعات الحيتان الكبيرة: مقارنة بين تقنيات الحضور - الحضور والحضور فقط ...

• Main Authors: Paul C. Fiedler, Jessica V. Redfern, Karin A. Forney, Daniel M. Palacios, Corey Sheredy, Kristin Rasmussen, Ignacio García-Godos, Luis Santillán, Michael J. Tetley, Fernando Félix, Lisa T. Ballance
• Format: Text
• Language: English
• Published: OpenAlex 2018
• Subjects: Species Distribution Modeling and Climate Change Impacts; Ecological Modeling; Environmental Science; Physical Sciences; Ecology and Conservation of Marine Mammals; Ecology; FOS Biological sciences; Ecological Dynamics of Marine Environments; Oceanography; FOS Earth and related environmental sciences; Earth and Planetary Sciences; Species Distribution Modeling; Habitat Suitability; Model Evaluation; Ecosystem Resilience; Balaenoptera; Whale; Generalized additive model; Environmental niche modelling; Geography; Minke whale; Species distribution; Fishing; Humpback whale; Environmental science; Fishery; Ecological niche; Habitat; Statistics; FOS Mathematics; Biology; Mathematics; Pacific; Gam; Balaenoptera musculus; Humpback Whale; Megaptera novaeangliae; minke whale; Physeter macrocephalus
• Online Access: https://dx.doi.org/10.60692/w93re-7xa17; https://gresis.osc.int//doi/10.60692/w93re-7xa17

Species distribution models that predict species occurrence or density by quantifying relationships with environmental variables are used for a variety of scientific investigations and management applications. For endangered species, such as large whales, models help to understand the ecological factors influencing variability in distributions and to assess potential risk from shipping, fishing, and other human activities. Systematic surveys record species presence and absence, as well as the associated search effort, but are very expensive. Presence-only data consisting only of sightings can increase sample size, but may be biased in both geographical and niche space. We built generalized additive models (GAM) using presence-absence sightings data and maximum entropy models (Maxent) using the same presence-absence sightings data, and also using presence-only sightings data, for four large whale species in the eastern tropical Pacific Ocean: humpback (Megaptera novaeangliae), blue (Balaenoptera musculus), ... : تُستخدم نماذج توزيع الأنواع التي تتنبأ بحدوث الأنواع أو كثافتها من خلال تحديد العلاقات مع المتغيرات البيئية لمجموعة متنوعة من التحقيقات العلمية وتطبيقات الإدارة. بالنسبة للأنواع المهددة بالانقراض، مثل الحيتان الكبيرة، تساعد النماذج على فهم العوامل البيئية التي تؤثر على التباين في التوزيعات وتقييم المخاطر المحتملة من الشحن وصيد الأسماك والأنشطة البشرية الأخرى. تسجل المسوحات المنهجية وجود الأنواع وغيابها، بالإضافة إلى جهود البحث المرتبطة بها، ولكنها مكلفة للغاية. يمكن أن تؤدي البيانات الخاصة بالحضور فقط والتي تتكون فقط من المشاهدات إلى زيادة حجم العينة، ولكن قد تكون متحيزة في كل من المساحة الجغرافية والمساحة المتخصصة. قمنا ببناء نماذج مضافة معممة (GAM) باستخدام بيانات مشاهدات غياب الوجود ونماذج الانتروبيا القصوى (Maxent) باستخدام نفس بيانات مشاهدات غياب الوجود، وأيضًا باستخدام بيانات مشاهدات الوجود فقط، لأربعة أنواع حيتان كبيرة في المحيط الهادئ الاستوائي الشرقي: الحدباء (Megaptera novaeangliae)، والأزرق (Balaenoptera musculus)، وبرايد (Balaenoptera edeni)، وحيتان الحيوانات المنوية (Physeter macrocephalus). ...