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    In: Methods in Ecology and Evolution, November 2018, Vol.9(11), pp.2273-2284
    Description: The area of occupancy (AOO) is a widely used index in conservation assessments, notably in criteria B2 of the International Union for Conservation of Nature (IUCN) red‐list. However, IUCN guidelines require assessing AOO at finer resolution than is generally available. For this reason, extrapolation techniques have been proposed to predict finer AOO from coarser resolution data. Here, we apply 10 published downscaling models to the distributions of a large number of plant and bird species' in contrasting landscapes. We further compare the output of two ensemble models, one relying on all 10 downscaling models and one a subset of five models that can be fit rapidly and robustly, with minimal oversight required. We further compare the accuracy of downscaled predictions with respect to species prevalence. Across all landscapes and taxa, the models predicted AOO consistently. Some, such as the power law and Hui models, were nonlinear with respect to species prevalence. Some models consistently over or under predicted, such as the Nachman and Poisson models. Furthermore, some models proved to give more variable predictions than other models, e.g. Nachman and power law. For these reasons, none of these models are suitable for downscaling if used individually. The Thomas model was also rejected, because it is too computationally intensive, even though its predictions are relatively unbiased. The most effective model, when used by itself, was the improved binomial model. However, the two ensemble models were able to provide accurate predictions of AOO with low variability compared to using any one single model. There was no significant loss in performance using the simpler ensemble model, and therefore this solution is the least computationally intensive and requires least user oversight. Our results show that downscaling models could be potential tools to reliably estimate AOO for conservation assessments. Under circumstances where there is no a priori reason to prefer one model over another then an ensemble of these models may be the best solution for batch analysis of IUCN status under criteria B2. Moreover, we foresee the use of downscaling for the production of other biodiversity indicators, such as for invasive species monitoring. La zone d'occupation (AOO) est un indice largement utilisé dans les évaluations de conservation, notamment pour le critère B2 de la liste rouge de l'Union internationale pour la conservation de la nature (UICN). Cependant, les directives de l'UICN exigent une évaluation de l'AOO à une résolution plus fine que celle qui est généralement disponible. Pour cette raison, des techniques d'extrapolation ont été proposées pour prédire les AOO plus finement à partir de données de résolution plus grossières. Ici, nous appliquons 10 modèles publiés de réduction d'échelle à la distribution d'un grand nombre d'espèces de plantes et d'oiseaux dans des paysages contrastés. Nous comparons ensuite les résultats de deux modèles d'ensemble, l'un reposant sur les 10 modèles de réduction d'échelle et l'autre sur un sous‐ensemble de 5 modèles pouvant s'adapter rapidement et de manière robuste, et nécessitant un minimum d'inspection. Nous comparons ensuite la précision des prévisions à échelle réduite en ce qui concerne l'incidence des espèces. Pour tous les paysages et les taxons, les modèles ont prédit l'AOO de manière cohérente. Certains, tels que la loi de puissance et les modèles Hui, étaient non linéaires en ce qui concerne la prévalence des espèces. Certains modèles ont constamment sur‐ ou sous‐prédit, tels que les modèles Nachman et Poisson. En outre, quelques modèles ont donné des prédictions plus variables que d'autres, par exemple Nachman et la loi de puissance. Pour ces raisons, aucun de ces modèles ne convient à la réduction d'échelle s'il est utilisé individuellement. Le modèle de Thomas a également été rejeté, car il est trop intensif en calcul, même si ses prédictions sont relativement non biaisées. Le modèle le plus efficace, lorsqu'il était utilisé seul, fut le modèle binomial amélioré. Cependant, les deux modèles d'ensemble ont été en mesure de fournir des prédictions précises de l'AOO avec une faible variabilité par rapport à l'utilisation d'un seul modèle unique. Il n'y a pas eu de perte significative de performance en utilisant le modèle d'ensemble plus simple. Par conséquent, cette solution est la moins gourmande en calculs et nécessite moins de supervision de la part de l'utilisateur. Nos résultats montrent que les modèles de réduction d'échelle pourraient être des outils potentiels pour estimer de manière fiable les AOO pour les évaluations de conservation. Dans des circonstances ù il n'y a aucune raison a priori de préférer un modèle à un autre, un ensemble de ces modèles peut être la meilleure solution pour l'analyse par lots du statut UICN selon le critère B2. En outre, nous prévoyons l'utilisation de la réduction d'échelle pour la production d'autres indicateurs de la biodiversité, tels que le suivi des espèces invasives. Het verspreidingsgebied (area of occupancy, AOO) is een veelgebruikte index bij vaststellingen voor natuurbehoud, onder meer in criterium B2 van de rode lijst van de International Union for Conservation of Nature (IUCN). IUCN richtlijnen vereisen echter dat het AOO vastgesteld wordt op een fijnere resolutie dan algemeen beschikbaar is. Daarom werden er extrapolatietechnieken voorgesteld om fijner het AOO te voorspellen uit data met grovere resolutie. Hier passen we 10 gepubliceerde schaalverkleiningsmodellen toe op de distributies van een groot aantal plant‐ en vogelsoorten in contrasterende landschappen. Verder vergelijken we nog de output van twee ensemble modellen, één afhankelijk van alle 10 schaalverkleiningsmodellen en één van een subset van 5 modellen die op snelle en robuuste wijze gefit kunnen worden met zo min mogelijk toezicht vereist. Verder vergelijken we de nauwkeurigheid van in schaal verkleinde voorspellingen ten aanzien van het algemeen voorkomen van soorten. Over alle modellen en taxa heen voorspelden de modellen het AOO op consistente wijze. Sommigen, zoals de power law en Hui modellen, waren niet‐lineair ten aanzien van het voorkomen van soorten. Sommige modellen waren consistent in over‐ of onderschattingen, zoals de Nachtmann en Poisson modellen. Verder bleken sommige modellen variabelere voorspellingen te geven dan anderen, e.g. Nachtmann en power law. Omwille van deze redenen zijn geen van deze modellen geschikt voor schaalverkleining als ze individueel gebruikt worden. Het Thomas model werd ook afgewezen omdat het computationeel te intensief is, ook al zijn de voorspellingen relatief onbevooroordeeld. Het op zich meest effectieve model was het verbeterde binomiale model. De twee ensemble modellen waren echter in staat om nauwkeurige voorspellingen van het AOO te voorzien, met lage variabiliteit vergeleken met het gebruik van één enkel model. Er was geen significant verlies aan performantie bij gebruik van het simpelere ensemble model en dus is deze oplossing de minst computationeel intensieve met het minste toezicht door de gebruiker vereist. Onze resultaten tonen dat schaalverkleiningsmodellen potentiële hulpmiddelen kunnen zijn om betrouwbare schattingen te maken van het AOO in het kader van natuurbehoud. In omstandigheden waar er geen a priori reden is om één model boven een ander te verkiezen zou een ensemble van deze modellen de beste oplossing kunnen zijn voor batch analyse van IUCN status onder criterium B2. Bovendien verwachten we gebruik bij schaalverkleining voor de productie van andere biodiversiteitsindicatoren, zoals monitoren van invasieve soorten.
    Keywords: Area Of Occupancy ; Atlas ; Conservation Assessment ; Red Listing ; Scale
    ISSN: 2041-210X
    E-ISSN: 2041-210X
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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