Mesafe Örneklemesi
Distance Sampling for Estimating Abundance · Ayrıca şöyle bilinir: line transect, point transect, distance estimation, detection probability
Mesafe örneklemesi, gözlemciler ile tespit edilen bireyler arasındaki mesafelerden elde edilen verilerle popülasyon bolluğunu tahmin etmeye yönelik istatistiksel bir yöntemdir. Buckland ve arkadaşları (1993) tarafından geliştirilen ve Distance yazılımında biçimlendirilen bu yaklaşım, kusurlu tespiti hesaba katar: gözlemciden uzaktaki hayvanların tespit edilme olasılığı daha düşüktür. Tespit fonksiyonunu (çeşitli mesafelerdeki bir hayvanı tespit etme olasılığı) modelleyerek, mesafe örneklemesi eksik tespit durumunda bile yanlı olmayan bolluk ve yoğunluk tahminleri üretir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Özellikle görsel tespitin mesafeye göre değiştiği hareketli veya gizli türler için, çizgi veya nokta transekleri anketlerinde yaban hayatı bolluğunu tahmin etmek üzere mesafe örneklemesi kullanın. Tam anketlerin imkansız olduğu geniş çalışma alanları için idealdir. Gözlemciden nesneye doğru doğru mesafe ölçümleri ve düz, monoton azalan bir tespit fonksiyonu hakkında makul varsayımlar gerektirir. Çalışma organizmanız sedanterse veya mesafeler güvenilir bir şekilde ölçülemiyorsa uygun değildir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Tespit sürecini açıkça modellediği için basit sayımlardan daha az yanlı bolluk tahminleri üretir
- Kusurlu tespit ile çalışır ve anketler sırasında kaçırılan hayvanları hesaba katar
- Birçok örnekleme tasarımına (çizgi transekleri, nokta transekleri, ipucu sayımları) ve taksona (kuşlar, memeliler, bitkiler, böcekler) uygulanabilir
- Model güvenilirliğini değerlendirmek için güven aralıkları ve uyum iyiliği testleri sağlar
- Hesaplama açısından verimli ve erişilebilir yazılımlarda (Distance, R paketleri Distance veya unmarked) uygulanmıştır
- Doğruluk, tespit fonksiyonunu doğru bir şekilde belirlemeye kritik derecede bağlıdır; kötü uydurmalar yanlı bolluk tahminlerine yol açar
- Mesafe ölçümlerinin tam olduğunu varsayar, bu da sahada (özellikle uzaktaki gizli türler için) genellikle zordur
- Tespit fonksiyonunu güvenilir bir şekilde uydurmak için yeterince büyük bir tespit örneklemi gerektirir; seyrek veriler hassasiyeti azaltır
- Açıkça modellenmedikçe karmaşık mekansal örüntüleri (örneğin, hayvanların kümelenmesi) iyi idare etmez
- Sıfır mesafedeki nesnelerin kesin olarak tespit edilmesi ve hayvanların gözlemciye tepki olarak hareket etmemesi varsayımlarının ihlaline duyarlıdır
SSS
Çizgi transekleri ile nokta transekleri arasında nasıl seçim yapmalıyım?
Çizgi transekleri, geniş alanlarda, hareketli türler için büyük açık alanlarda (savana, açık su) daha verimlidir. Nokta transekleri, sabit veya yavaş hareket eden türler ve küçük çalışma alanları için daha iyidir. Çizgi transekleri, gözlemcilerin sabit yürümesini ve yola dik mesafeleri kaydetmesini gerektirir; nokta transekleri sabit gözlem gerektirir. Varsayımlar karşılanırsa her ikisi de yanlı olmayan tahminler üretir. Pilot çalışmalar, hedef türlerinize ve habitatınıza hangisinin uygun olduğunu belirlemeye yardımcı olur.
Mesafe verilerimde sıfır mesafede bir sivri uç olursa ne yapmalıyım?
Sıfır mesafede bir sivri uç (çok yakın tespit edilen birçok hayvan) yaygındır ve genellikle kabul edilebilirdir. Sıfırda tespit kesinliği varsayımını ihlal etmez. Ancak, sıfırdan uzakta bir sivri uç (10, 25 veya 50 metre gibi yuvarlak sayılarda yığılma) ölçüm hatası veya gözlemci yanlılığına işaret eder. Tespit fonksiyonunda ayarlama terimleri (polinomlar) kullanabilir veya kesin mesafeler yerine mesafe sınıfları kullanabilirsiniz.
Kaç transek ve tespit gereklidir?
Genel bir kural olarak, kararlı bir tespit fonksiyonu uydurmak için en az 60 ila 100 tespit hedefleyin. Daha az tespit, geniş güven aralıklarına ve güvenilmez tahminlere yol açar. Transek sayısı tespit oranına bağlıdır; seyrek popülasyonlar daha fazla transek gerektirir. Distance yazılımındaki güç analizi araçları, hedeflenen bir hassasiyet için gereken örnekleme çabasını belirlemeye yardımcı olur.
Hayvanların varlığınıza tepki olarak hareket etmeme varsayımını ihlal edersem ne olur?
Hayvanlar yaklaştığınızda sizden kaçarsa veya uzaklaşırsa, tespit edilen mesafeler yukarı doğru yanlı olur ve bolluk hafife alınır. Tersine, hayvanlar size çekilirse, mesafeler aşağı doğru yanlı olur ve bolluk abartılır. Pilot çalışmalarda gözlemci kaynaklı hareketi belgeleyin. Hareket şiddetliyse, dolaylı yöntemler (işaret anketleri) kullanmayı veya hareketi hesaba katmak için analizi ayarlamayı düşünün.
Mesafe örneklemesi hayvanların mekansal kümelenmesini ele alabilir mi?
Mesafe örneklemesi, tespitlerin bağımsız olduğunu varsayar. Hayvanlar (örneğin, sürü veya sürüler) yoğun bir şekilde kümelenmişse, küme mesafesini ve boyutunu kaydedebilir, ardından küme yoğunluğunu ayrı ayrı modelleyebilirsiniz. Daha gelişmiş mekansal mesafe örneklemesi yöntemleri (Yoğunluk Yüzey Modellemesi), manzara boyunca yoğunluk değişimini açıklayan büyük ölçekli çevresel kovaryantları hesaba katar.
Kaynaklar
- Buckland, S. T., Anderson, D. R., Burnham, K. P., Laake, J. L., Borchers, D. L., & Thomas, L. (1993). Distance Sampling: Estimating Abundance of Biological Populations. Chapman and Hall, London. link ↗
- Thomas, L., Buckland, S. T., Rexstad, E. A., et al. (2010). Distance software: design and analysis of distance sampling surveys for estimating population size. Journal of Applied Ecology, 47(1), 5-14. DOI: 10.1111/j.1365-2664.2009.01737.x ↗
- Buckland, S. T., Anderson, D. R., Burnham, K. P., Laake, J. L., Borchers, D. L., & Thomas, L. (2001). Introduction to Distance Sampling. Oxford University Press. DOI: 10.1093/oso/9780198506492.001.0001 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Distance Sampling for Estimating Abundance. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/ecology/distance-sampling
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Gıda Ağı Topolojisi AnaliziEkoloji↔ karşılaştır
- Leslie MatrisiEkoloji↔ karşılaştır
- Tür Birikim EğrisiEkoloji↔ karşılaştır