鱼类轨迹插补的新视角：基于声学标记的鱼类数据时空建模方法
统计计算
2026-02-20 v2 应用统计
摘要
本文关注一种方法论的关键组成部分，该方法旨在基于由空间静态声学接收器记录的时空数据来理解、插值和预测鱼类运动模式。与从动物位置发射卫星信号的 GPS 追踪器不同，声学接收器类似于记录其探测范围内运动的固定运动传感器。因此，在某些时间段内，鱼类可能远离接收器，导致观测数据缺失。长时间缺乏鱼类位置信息给理解鱼类运动模式带来了挑战，进而也影响了识别用于建模轨迹的适当统计推断框架。作为我们方法论的初始步骤，本文设计并实施了一种基于模拟的插补策略，该策略依赖于马尔可夫链和随机游走原理来随时间增强我们的数据集。由于使用了静态声学接收器，该方法将具有通用性，适用于所有具有相似迁徙模式的鱼类物种或具有相似结构的数据。
引用
@article{arxiv.2408.13220,
title = {A New Perspective to Fish Trajectory Imputation: A Methodology for Spatiotemporal Modeling of Acoustically Tagged Fish Data},
author = {Mahshid Ahmadian and Edward L. Boone and Grace S. Chiu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.13220},
year = {2026}
}