步长选择技术揭示亚马逊鸟群空间利用模式的环境预测因子
种群与进化
2015-01-06 v3
摘要
1. 人为活动导致快速的生态变化，意味着动物必须在有时间适应之前做出反应。量化源自动物 - 栖息地相互作用机制的新兴空间模式的工具，对于预测此类变化在种群水平上的影响至关重要。2. 环境扰动在亚马逊雨林中尤为普遍，并对对破碎化敏感的食虫鸟群产生深远影响。因此，能够预测此类变化对鸟群空间利用模式的影响非常重要。3. 我们使用步长选择函数 (SSF) 方法来揭示运动选择背后的环境驱动因素。该方法用于构建机制模型，从中推导出鸟群的预测利用分布（家域）。4. 我们表明，运动决策显著受到树冠高度和地形的影响，但不受资源耗竭和更新的影响。我们量化了这些影响的幅度，并证明它们有助于理解空间利用的各种异质性方面。我们将结果与最近关于空间利用的解析推导进行了比较，表明只有在假设动物运动没有持久性时，这些推导才是准确的。5. 我们的模型可以转化为其他环境或假设情景，例如由未来拟议的人为活动所设定的情景，以预测鸟群的空间模式。此外，我们的方法具有相当的通用性，可用于预测栖息地变化对各种动物群落空间模式的影响。
引用
@article{arxiv.1403.6869,
title = {Step selection techniques uncover the environmental predictors of space use patterns in flocks of Amazonian birds},
author = {Jonathan R. Potts and Karl Mokross and Philip C Stouffer and Mark A. Lewis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1403.6869},
year = {2015}
}