Extreme Value-Based Methods for Modeling Elk Yearly Movements
Extreme Value-Based Methods for Modeling Elk Yearly Movements
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基于极值的麋鹿年度活动建模方法
DOI：
10.1007/s13253-018-00342-2
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Cross, Paul C.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wijeyakulasuriya, Dhanushi A.;Hanks, Ephraim M.;Shaby, Benjamin A.;Cross, Paul C.
物种范围的变化和疾病的传播都可能是由极端运动驱动的，但由于它们的罕见性，很难进行统计建模。我们提出了一种统计方法来表征运动内核，将景观协变量以及重尾分布的潜力。我们使用了一个拼接分布的距离旅行配对的资源选择函数模型偏向首选栖息地的运动。例如，我们使用了2001年至2015年大黄石生态系统周围704个年度麋鹿运动的数据。每年麋鹿的运动都是重尾和偏见远离高海拔地区在冬季。然后，我们使用模拟来说明这些栖息地的影响可能会改变疾病传播的速度，使用我们估计的运动内核相对于一个更传统的方法，不包括景观协变量。本文件所附补充材料可上网查阅。
Species range shifts and the spread of diseases are both likely to be driven by extreme movements, but are difficult to statistically model due to their rarity. We propose a statistical approach for characterizing movement kernels that incorporate landscape covariates as well as the potential for heavy-tailed distributions. We used a spliced distribution for distance travelled paired with a resource selection function to model movements biased toward preferred habitats. As an example, we used data from 704 annual elk movements around the Greater Yellowstone Ecosystem from 2001 to 2015. Yearly elk movements were both heavy-tailed and biased away from high elevations during the winter months. We then used a simulation to illustrate how these habitat effects may alter the rate of disease spread using our estimated movement kernel relative to a more traditional approach that does not include landscape covariates. Supplementary materials accompanying this paper appear online.
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