Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/03550.jsonl.gz/1283

La distribution des espèces rares est déterminable
Frank T. Breiner et al.
Die Verbreitung seltener Arten ist mit statistischen Modellen oft sehr schwierig vorherzusagen. In einer Studie wurde nun gezeigt, dass eine neue Methode von Artverbreitungsmodellen die potenzielle Verbreitung seltener Arten deutlich besser vorhersagt als herkömmliche Standardmethoden. Die Modelle könnten beispielsweise für die Suche nach neuen Populationen seltener Arten eingesetzt werden.
La distribution d’espèces rares est souvent très difficile à prévoir à l’aide de modèles statistiques. Une étude montre qu’une nouvelle méthode de modélisation de la distribution d’une espèce permet de prévoir la distribution d’espèces rares nettement mieux que les méthodes standard. Ces modèles peuvent par exemple être utilisés pour rechercher de nouvelles populations d’espèces rares.
Artverbreitungsmodelle (species distribution models, SDMs) sind ein wichtiger und weit verbreiteter Ansatz, um die potenzielle Verbreitung von Arten zu modellieren. Allerdings sind seltene und ungenügend bekannte Arten, die eine grosse Rolle im Naturschutz spielen, aufgrund des ungünstigen Verhältnisses zwischen wenigen Fundpunkten und zahlreichen Umweltvariablen meist schwierig zu modellieren. Bei wenigen Fundpunkten kann die ökologische Nische einer Art nicht hinreichend beschrieben werden, und die Modelle neigen bei ungünstigem Fundpunkte-Variablen-Verhältnis zu Überanpassung (overfitting). Die Generalisierbarkeit der Modelle ist dadurch eingeschränkt, und das potenzielle Verbreitungsgebiet seltener Arten kann oft nur ungenügend abgeschätzt werden.
Vor kurzem wurde eine Methode entwickelt, um dieses Problem zu lösen. Dabei werden nicht alle Variablen gleichzeitig in einem Modell berücksichtigt, sondern viele kleine Variablensets mit günstigem Fundpunkte-Variablen-Verhältnis («small models») verwendet, um mit jedem dieser Sets ein Verbreitungsmodell zu bilden. Die Güte jedes dieser kleinen Modelle wird mithilfe kreuzvalidierter Indices beurteilt (z.B. AUC oder Boyce Index). Aus den einzelnen Vorhersagen dieser kleinen Modelle wird mithilfe der kreuzvalidierten Indices ein gewichtetes Mittel gebildet («Ensemble of Small Models», ESM). Ein Vorteil von ESMs gegenüber herkömmlichen Methoden ist, dass sie die Information sämtlicher Variablen berücksichtigen und gleichzeitig eine Überanpassung der Modelle vermeiden. Es wurde deshalb angenommen, dass ESMs herkömmliche Modellierungsmethoden übertreffen, und dass dieser Effekt für seltene Arten ausgeprägter ist.
ESMs wurden bisher nur an einer einzigen, seltenen und endemischen Pflanzenart auf der Iberischen Halbinsel angewendet. Offen blieb die Frage, ob ESMs generell bessere Resultate als herkömmliche Modellierungsmethoden liefern und ob die Seltenheit einer Art dabei eine Rolle spielt.
Anhand von 107 seltenen oder selten dokumentierten Gefässpflanzenarten der Schweiz (Arten mit 10 bis 140 Fundpunkten) wurden ESMs nun mit Standard-Modellen verglichen. Die Autoren konnten zeigen, dass ESMs besonders für seltene Arten bessere Ergebnisse als Standard-Modelle erzielen und dass dieser Vorteil mit abnehmender Fundpunktzahl zunimmt. ESMs sind somit besser geeignet, die Verbreitung seltener Arten zu modellieren.
Quelle: Eidg. Forschungsanstalt WSL
Keywords:
Seltene Arten, «species distribution models», «ensembles of small modells»