ScholarGate
Assistent
Process / pipelineMachine learning

Nihimudel

Nihimudel, mida nimetatakse ka liigijaotuse modelleerimiseks (SDM), ennustab liikide geograafilist levikut ja elupaiga sobivust, kasutades ainult esinemisandmeid või esinemis-taustaandmeid ja keskkonnategureid. MaxEnt (Maximum Entropy, Phillips jt 2006) ja GARP (Genetic Algorithm for Rule-set Prediction, Stockwell & Peters 1999) on kaks silmapaistvat algoritmi. Need meetodid tuvastavad keskkonnatingimused, mille korral liigid tõenäoliselt esinevad, võimaldades ennustada levikut proovivõtualadest kaugemale ja hinnata elupaiga sobivust maastikes.

Ava rakenduses MethodMindPeagiVideoPeagiLaadi slaidid alla

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Meetodikaart

Seotud meetodite ümbruskond — vali sõlm, et seda uurida.

Allikad

  1. Phillips, S. J., Anderson, R. P., & Schapire, R. E. (2006). Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190(3-4), 231-259. DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026
  2. Stockwell, D. R., & Peters, D. P. (1999). The GARP modelling system: problems and solutions to automated spatial prediction. International Journal of Geographical Information Science, 13(2), 143-158. DOI: 10.1080/136588199241391
  3. Elith, J., Phillips, S. J., Hastie, T., Dudik, M., Chee, Y. E., & Yates, C. J. (2011). A statistical explanation of MaxEnt for ecologists. Diversity and Distributions, 17(1), 43-57. DOI: 10.1111/j.1472-4642.2010.00725.x

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 3). Niche Modeling (MaxEnt and GARP). ScholarGate. https://scholargate.app/et/ecology/niche-modeling

Milline meetod?

Aseta see meetod oma lähimate sugulaste kõrvale ja loe neid kõrvuti — raamatukogu laob raamatud lauale; valik on sinu.

Võrdle kõrvuti

Sellele viitavad

ScholarGateNiche Modeling (Niche Modeling (MaxEnt and GARP)). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/ecology/niche-modeling · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026