适用于百分比覆盖数据的联合物种分布模型比较
统计方法学
2024-03-19 v1
摘要
1. 联合物种分布模型（JSDMs）在过去十年中受到生态学家的广泛关注，因为它们能够回答物种层面和群落层面的广泛问题。特别是广义线性潜变量模型家族在构建JSDMs方面已被证明很受欢迎，能够处理多种响应类型，包括存在-缺失数据、生物量、过度离散和/或零膨胀计数数据。 2. 我们将潜变量模型扩展到处理百分比覆盖数据，植被、固着无脊椎动物和大型藻类覆盖数据是群落生态学中出现此类数据的主要例子。 3. 稀疏性是百分比覆盖数据常遇到的挑战。响应通常记录为每块样地的覆盖百分比，尽管某些物种可能完全不存在或存在，即分别具有0%或100%的覆盖度，这使得使用贝塔分布不够充分。 4. 我们提出了两种适用于百分比覆盖数据的JSDMs，即栅栏贝塔模型和有序贝塔模型。我们将这两种提出的方法与用于偏移响应的贝塔分布、转换后的存在-缺失数据以及用于百分比覆盖等级的有序模型进行了比较。结果表明，栅栏贝塔JSDM在检索潜变量和预测生态百分比覆盖数据方面总体上最为准确。
引用
@article{arxiv.2403.11562,
title = {A Comparison of Joint Species Distribution Models for Percent Cover Data},
author = {Pekka Korhonen and Francis K. C. Hui and Jenni Niku and Sara Taskinen and Bert van der Veen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.11562},
year = {2024}
}