基于多数据类型估计动物利用分布：一种联合时空点过程框架

动物空间分布模型为生态学家量化物种—环境关系提供了有用工具，并日益被用于帮助确定气候与栖息地变化对物种的影响。虽然有时可获得带有已知调查努力量的高质量调查式数据，但研究者通常拥有多个质量与类型各异的数据集。特别是，由公民科学家收集的 sightings 数据正变得愈发普遍，且通常不提供观测者努力量信息。许多标准建模方法完全忽略观测者努力量，这会严重偏倚动物分布的估计。合并遵循不同协议观测者所得的 sightings 数据具有挑战性。观测者技能、空间努力量以及动物在空间上可探测性的任何差异都需加以考虑。为此，我们在整合物种分布模型的最新进展基础上，提出一种新颖的标记时空点过程框架，用于估计高流动性物种个体的利用分布（UD）。我们表明，在某些设定下，也可利用该框架合并抽样个体的 UD 以估计物种分布。我们将模拟研究的实证结果与因果有向无环图中阐明的含义相结合，以识别当观测者努力量未知时本框架控制该努力量所需的必要假设。随后，我们将框架应用于合并针对濒危的南居留型虎鲸（Southern Resident Killer Whales）收集的多个数据集，以估计其月度努力量校正的空间利用。