利用贝叶斯层次模型估计格陵兰海 seal pup 产量
应用统计
2020-02-07 v2
摘要
格陵兰海是鞍纹海豹和冠海豹的重要繁殖地。年度 seal pup 产量估计值是物种丰度估算及管理所需的关键因素。这些估计通常基于航空摄影调查计数。然而，由于其范围广阔，仅能拍摄产仔区的一小部分。为估计总 seal pup 产量，我们提出一种贝叶斯层次建模方法，其动机是将 seal pup 出现情况视为对数高斯 Cox 过程的一种实现，并利用卫星图像的协变量信息作为冰厚的代理。在推断中，我们采用集成嵌套拉普拉斯近似（INLA）框架的随机偏微分方程（SPDE）模块。在使用 2012 年调查数据的案例研究中，我们通过全面的交叉验证研究将我们的结果与现有方法进行比较。研究结果表明，我们的方法提升了局部估计性能，且我们方法所增大的预测不确定性是获得校准计数预测所必需的。这表明调查设计的采样密度可能不足以获得可靠的 seal pup 产量估计。
引用
@article{arxiv.1808.09254,
title = {Estimating seal pup production in the Greenland Sea using Bayesian hierarchical modeling},
author = {Martin Jullum and Thordis Thorarinsdottir and Fabian E. Bachl},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.09254},
year = {2020}
}