SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:su-94026"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:su-94026" > Empirical modelling...

Empirical modelling of benthic species distribution, abundance, and diversity in the Baltic Sea : evaluating the scope for predictive mapping using different modelling approaches

Bucas, M. (författare)
Bergström, Ulf (författare)
Swedish University of Agricultural Sciences,Sveriges lantbruksuniversitet,Institutionen för akvatiska resurser,Department of Aquatic Resources
Downie, A-L (författare)
visa fler...
Sundblad, G. (författare)
AquaBiota Water Research
Gullström, Martin (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Stockholms universitet,Institutionen för ekologi, miljö och botanik,Institutionen för biologi och miljövetenskap,Department of Biological and Environmental Sciences
von Numers, M. (författare)
Siaulys, A. (författare)
Lindegarth, Mats, 1965 (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för biologi och miljövetenskap, Tjärnö marinbiologiska laboratorium,Department of Biological and Environmental Sciences, Tjärnö Marine Biological Laboratory
visa färre...
 (creator_code:org_t)
 
2013-05-19
2013
Engelska.
Ingår i: ICES Journal of Marine Science. - : Oxford University Press (OUP). - 1054-3139 .- 1095-9289. ; 70:6, s. 1233-1243
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • The predictive performance of distribution models of common benthic species in the Baltic Sea was compared using four non-linear methods: generalized additive models (GAMs), multivariate adaptive regression splines, random forest (RF), and maximum entropy modelling (MAXENT). The effects of data traits were also tested. In total, 292 occurrence models and 204 quantitative (abundance and diversity) models were assessed. The main conclusions are that (i) the spatial distribution, abundance, and diversity of benthic species in the Baltic Sea can be successfully predicted using several non-linear predictive modelling techniques; (ii) RF was the most accurate method for both models, closely followed by GAM and MAXENT; (iii) correlation coefficients of predictive performance among the modelling techniques were relatively low, suggesting that the performance of methods is related to specific responses; (iv) the differences in predictive performance among the modelling methods could only partly be explained by data traits; (v) the response prevalence was the most important explanatory variable for predictive accuracy of GAM and MAXENT on occurrence data; (vi) RF on the occurrence data was the only method sensitive to sampling density; (vii) a higher predictive accuracy of abundance models could be achieved by reducing variance in the response data and increasing the sample size.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Biologi -- Ekologi (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Biological Sciences -- Ecology (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Biologi -- Botanik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Biological Sciences -- Botany (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Geovetenskap och miljövetenskap -- Miljövetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Earth and Related Environmental Sciences -- Environmental Sciences (hsv//eng)

Nyckelord

generalized additive models
habitat suitability models
marine benthic ecosystems
maximum entropy modelling
multivariate adaptive regression splines
niche modelling
prevalence and sampling density
random forest
species distribution modelling
variance in the response data and sample size

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy