使用大熊猫数据评估Biomod2和MaxEnt分布预测模型的表现

• 作者: 吕植 王昊 罗玫
• 来源期刊: 应用生态学报
• 关键词: 物种分布模型 Biomod2 MaxEnt 大熊猫
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 页码范围: 4001-4006
• 页数: 6页
• 字数: 4814字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13287/j.1001-9332.201712.011

摘要

物种分布模型是物种研究和保护者常用的工具.不同模型的预测结果可能相差很大,对研究者选择模型造成一定的难度.本研究使用大熊猫的实际分布数据评估了两种常见物种分布模型Biomod2和最大熵模型(MaxEnt)的表现,运用ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)、真实技巧统计值(true skill statistics,TSS)、KAPPA统计量3种指标综合评估了两种模型预测结果的准确度.结果表明:当使用的物种分布数据和模拟重复次数足够多的时候,两者都能够给出相当准确的预测.相对于MaxEnt,Biomod2的预测准确度更高,尤其是在物种分布点稀少的情况下.然而,Biomod2使用难度较大,运行时间较长,数据处理能力有限.研究者应基于对预测结果的误差要求来选择模型.在误差要求明确且两个模型都能满足误差要求时,建议使用MaxEnt,否则应优先考虑使用Biomod2.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王昊	北京大学生命科学学院自然保护与社会发展研究中心	36	254	11.0	15.0
2	吕植	北京大学生命科学学院自然保护与社会发展研究中心	21	171	8.0	13.0
3	罗玫	复旦大学生命科学学院	2	32	2.0	2.0