结合专家知识与贝叶斯校正的物种分布建模

物种分布模型（SDMs）是生态学、自然资源保护与管理中的关键工具。它们通常由科学调查数据训练，但由于调查成本高昂，需要补充信息来源来训练它们。为此，若干作者提议使用专家知识获取，因为当地居民和区域专家可能掌握有关物种分布的宝贵信息。专家知识已被纳入SDMs中，例如通过信息先验。然而，现有方法在评估专家可靠性方面存在挑战。由于专家知识 inherently 主观且易有偏差，我们应最优地校正专家评估并推断其可靠性。此外，与使用仅调查数据相比、利用专家知识获取改善物种分布预测的实证例子也很少。本工作中，我们提出一种在SDMs中利用物种分布专家知识的新方法，并证明其显著改善预测。首先，我们提出专家知识获取流程，专家通过地图总结其对物种出现概率的信念。其次，我们收集调查数据以校正专家评估。第三，我们提出一个分层贝叶斯模型，结合两种信息源，并可用于研究区域内的预测。我们将方法应用于芬兰湾沿海区域春产卵梭鲈幼体分布研究。结果表明，与仅以调查数据为条件的预测相比，专家信息显著改善物种分布预测。但专家可靠性差异也很大，即便总体可靠的专家其评估中也存在空间结构化的偏差。