Species Distribution Models using Maximum Entropy Modelling
Ayrıca şöyle bilinir: MaxEnt, SDM, Maximum Entropy Model
İklim kuşakları, yükselti bantları ve bitki örtüsü tiplerini içeren bir harita hayal edin. Bir biyolog, belirli beş konumda bir kuşu gözlemliyor. MaxEnt şunu sorar: yalnızca bu varlık noktaları ve bu konumlardaki çevresel özellikler göz önüne alındığında, kuşun başka nerede bulunması gerektiğinin en basit açıklaması nedir? Gözlemlenen varlıklarla eşleşirken aynı zamanda mümkün olduğunca 'yaygın' veya 'tekdüze' olan tür habitatının olasılık dağılımını bulur - görülmeyen bölgeler hakkında aşırı güvenli iddialardan kaçınır. Algoritma, hangi çevresel koşulların en çok önem taşıdığını öğrenir ve habitat uygunluğunu düşükten yükseğe gösteren bir risk haritası oluşturur.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Varlık-yalnız modelleme: eksik veya arka plan verisi gerektirmez; nadir türler veya vatandaş bilimi kayıtları için kullanışlıdır
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Sağlam performans: çeşitli taksonlarda yapılan kıyaslama çalışmalarında birçok alternatifi tutarlı bir şekilde geride bırakır
- Yorumlanabilirlik: değişken önem sıralamaları ve uygunluğun her çevresel faktöre göre nasıl değiştiğini gösteren yanıt eğrileri üretir
- Esnek tahminler: farklı iklim senaryoları altında habitatı yansıtmak için gözlemlenen aralığın ötesine uzanır
- Denge varsayımı: türlerin tüm uygun habitatlarda bulunduğunu ve tüm uygun alanlara ulaşmadığını varsayar (istilacı türler veya aralığı kısıtlı endemikler için sorunlu)
- Ekolojik gerçekçilik: dağılımı, biyotik etkileşimleri veya demografik süreçleri açıkça modellemez
- Dışa aktarım belirsizliği: eğitim verisi aralıklarından uzakta yeni ortamlarda tahminler güvenilmez hale gelir (analoji-ayarı problemi)
- Coğrafi yanlılık: varlık kayıtları genellikle şehirlerin veya yolların yakınında kümelenir; modeller gerçek habitat uygunluğundan ziyade örnekleme konumlarına aşırı uyum sağlayabilir
SSS
GLM, eksik veya arka plan verisi gerektirir ve doğrusal ilişkiler varsayar; MaxEnt yalnızca varlık verisi gerektirir ve karmaşık doğrusal olmayan habitat ilişkilerini modelleyebilir. MaxEnt genellikle küçük veya yanlı veri kümeleriyle daha iyi performans gösterir.
GLM, eksik veya arka plan verisi gerektirir ve doğrusal ilişkiler varsayar; MaxEnt yalnızca varlık verisi gerektirir ve karmaşık doğrusal olmayan habitat ilişkilerini modelleyebilir. MaxEnt genellikle küçük veya yanlı veri kümeleriyle daha iyi performans gösterir.
Güvenilir bir MaxEnt modeli için kaç tane varlık kaydına ihtiyacım var?
İdeal olarak 30'dan fazla kayıt, ancak performans daha fazlasıyla artar. 10'un altında, modeller güvenilmezdir. Kayıtların mekansal olarak dağılmış ve coğrafi olarak yanlı olmadığından emin olun. Birkaç iyi dağılmış kayıt, genellikle birçok kümelenmiş kayıttan daha iyi performans gösterir.
Hangi çevresel değişkenleri dahil edeceğime nasıl karar veririm?
Teori ile başlayın: türe ekolojik olarak etki eden değişkenleri (iklim, habitat yapısı) dahil edin. Çoklu doğrusallığı (korelasyon > 0,7) kontrol edin ve her çiftin birini kaldırın. Anket eserlerini (örn. insan nüfusu yoğunluğu) kaçının. Jackknife veya permütasyon önem testlerini kullanın.
MaxEnt, türleri yeni kıtalara veya gelecekteki iklimlere yansıtmak için kullanılabilir mi?
Yes, but with caution. Extrapolation beyond the range of training data variables increases error (analogue-setting problem). Always report uncertainty. For future climates, use multiple climate models and discuss multimodel range. For new continents, assess whether the ecological context is comparable.
Kaynaklar
- Phillips, S. J., Anderson, R. P., & Schapire, R. E. (2006). Maximum entropy modelling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190(3-4), 231-259. DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026 ↗
- Elith, J., Phillips, S. J., Hastie, T., Dudík, 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 ↗
- Merow, C., Smith, M. J., & Silander, J. A. (2013). A practical guide to MaxEnt for modelling species' distributions: What it does, and why inputs and settings matter. Ecography, 36(10), 1058-1069. DOI: 10.1111/j.1600-0587.2013.07872.x ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Species Distribution Models using Maximum Entropy Modelling. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/sustainability/species-distribution-models
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- DPSIR ÇerçevesiSürdürülebilirlik↔ karşılaştır
- Ekosistem Hizmetleri DeğerlemesiSürdürülebilirlik↔ karşılaştır
- Yaşam Döngüsü Sürdürülebilirlik DeğerlendirmesiSürdürülebilirlik↔ karşılaştır