使用 bioregion R 软件包进行生物区域化分析

生物区域化是指识别具有相似物种组成的空间单元,是生物地理学和宏观生态学领域的经典方法。全球数据库的近期涌现、计算能力的提升以及源自网络理论的聚类算法的发展,促使许多分类群的生物区域化得到了若干重大更新。典型的生物区域化工作流包含五个不同步骤:格式化输入数据、计算(非)相似性矩阵、选择生物区域化算法、评估生成的生物区域化结果,以及绘制和解释生物区域。对于这些步骤中的大多数,在方法和 R 软件包中都有许多可用选项。在此,我们介绍了 bioregion,这是一个在单一架构下包含生物区域化工作流所有步骤的软件包,并提供了生物地理学和宏观生态学中使用的生物区域化算法的详尽列表。这些算法包括(非)层次化算法以及源自网络理论的社区检测算法。文献中的一些关键方法,如网络社区检测算法 Infomap 或 OSLOM(顺序统计局部优化方法),此前在 R 语言中不可用,现已包含在 bioregion 中。通过结合来自不同领域、易于通信的不同方法,bioregion 将允许对不同的生物区域化方法进行可重现且完整的比较,而这在现有文献中仍然缺失。