ScholarGate
Asistents
Process / pipelineMachine learning

Nišas modelēšana

Nišas modelēšana, ko dēvē arī par sugu izplatības modelēšanu (SDM), prognozē sugu ģeogrāfisko areālu un biotopu piemērotību, izmantojot tikai klātbūtnes vai klātbūtnes-fona sastopamības datus un vides mainīgos. MaxEnt (Maximum Entropy, Phillips et al. 2006) un GARP (Genetic Algorithm for Rule-set Prediction, Stockwell & Peters 1999) ir divi ievērojami algoritmi. Šīs metodes identificē vides apstākļus, kuros sugas, visticamāk, sastopamas, ļaujot prognozēt izplatību ārpus paraugu ņemšanas apgabaliem un novērtēt biotopu piemērotību ainavās.

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāLejupielādēt slaidus

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Metožu karte

Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.

Avoti

  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

Kā citēt šo lapu

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

Kura metode?

Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.

Salīdzināt blakus

Uz to atsaucas

ScholarGateNiche Modeling (Niche Modeling (MaxEnt and GARP)). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/ecology/niche-modeling · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026