predyktywne mapy

(Ochrona przyrody), predyktywne mapy rozmieszczenia gatunków to mapy ich oczekiwanego rozmieszczenia. Mapy wykonuje się w oparciu o ocenę prawdopodobieństwa występowania gatunków w danym miejscu (najczęściej jest to pole rastrowe), na podstawie algorytmu MaxEnt (Phillips i inni 2006), gdzie model prawdopodobieństwa rozmieszczenia badanego gatunku budowany jest na podstawie próbkowych danych o jego rzeczywistym występowaniu. Część lokalizacji rzeczywistych wprowadzanych do modelu tworzy tzw. zbiór uczący (training gain). Algorytm przypisuje do tych lokalizacji odpowiadające im zmienne opisujące środowisko, a następnie klasyfikuje pozostałą część badanego obszaru pod kątem podobieństwa układu zmiennych siedliskowych do zbioru uczącego. Obszary o zbliżonym układzie zmiennych są identyfikowane jako optymalne, ponieważ cechują się podobnymi warunkami siedliska, jak rzeczywiste miejsca stwierdzenia gatunku. W zależności od podobieństwa siedlisk do układu optymalnego, każdej komórce podstawowej (raster) przypisywane jest prawdopodobieństwo (P) stwierdzenia gatunku (0 – 1 lub 0 – 100%). Im wyższa jest wartość prawdopodobieństwa, tym bardziej odpowiedni układ siedlisk cechuje daną komórkę. Pozostała część lokalizacji tworzy zbiór weryfikujący, za pomocą którego testowana jest poprawność przewidywań modelu.

ŹRÓDŁO (AUTOR)

Marek Maciantowicz

Publikacje powiązane tematycznie

Phillips S.J., Ierson R.P., Schapire R.E. 2006. Maximum entropy modeling of species geographic distributions.Ecological Modelling 190: 231-259.
Skierczyński M., Stachura-Skierczyńska K., Strzeliński P., Tumiel T., Zawadzka D., Osojca-Krasiński G. 2011. Mapowanie predyktywne – praktyczna metoda wyznaczania potencjalnych siedlisk dla wyspecjalizowanych gatunków leśnych. Studia i Materia³y CEPL w Rogowie 13, 2 (27): 166-176.