Why georeferencing matters: Introducing a practical protocol to prepare species occurrence records for spatial analysis.
Why georeferencing matters: Introducing a practical protocol to prepare species occurrence records for spatial analysis.
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DOI：
10.1002/ece3.3516
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发表时间：
2018-01
影响因子：
2.6
通讯作者：
DeChaine EG
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bloom TDS;Flower A;DeChaine EG
物种分布模型（SDM）被广泛用于了解环境对物种分布范围的控制，并预测物种分布范围响应气候变化的变化。输入数据的质量是模型准确性的关键决定因素。虽然博物馆记录可以作为许多物种存在数据的有用来源，但它们并不总是包括准确的地理坐标。因此，实际位置必须通过地理参照过程进行核实。我们提出了一个实用的，标准化的手动地理配准方法（空间分析地理配准精度（佐贺）协议）进行分类的空间分辨率的博物馆记录，专门用于建设改进的SDM。我们使用高海拔植物Saxifraga austromontana Wiegand（虎耳草科）作为案例研究，以测试在开发SDM时使用该协议的效果。在MAXENT中，我们使用经过三个不同级别地理参考的综合发生数据集生成和比较SDM：（1）使用该物种的所有公开可用的植物标本记录进行训练，减去离群值（2）使用声称先前地理参考的植物标本记录进行训练，以及（3）使用我们使用佐贺协议手动地理参考的植物标本记录进行训练，分辨率≤ 1-km。不同地理参照水平下，南方高山栎适宜生境的模型预测结果差异很大。安装了使用佐贺地理参考的存在位置的SDM优于所有其他SDM。模型之间的差异加剧了未来的分布预测。在快速的气候变化下，准确预测物种的反应变得越来越重要。未能地理参考位置数据和剔除不准确的样本会导致错误的模型输出，限制了空间分析的实用性。我们提出了一个简单的，标准化的地理参考方法，通过策展人，生态学家和建模，以提高博物馆记录和SDM预测的地理准确性。
Species Distribution Models (SDMs) are widely used to understand environmental controls on species’ ranges and to forecast species range shifts in response to climatic changes. The quality of input data is crucial determinant of the model's accuracy. While museum records can be useful sources of presence data for many species, they do not always include accurate geographic coordinates. Therefore, actual locations must be verified through the process of georeferencing. We present a practical, standardized manual georeferencing method (the Spatial Analysis Georeferencing Accuracy (SAGA) protocol) to classify the spatial resolution of museum records specifically for building improved SDMs. We used the high‐elevation plant Saxifraga austromontana Wiegand (Saxifragaceae) as a case study to test the effect of using this protocol when developing an SDM. In MAXENT, we generated and compared SDMs using a comprehensive occurrence dataset that had undergone three different levels of georeferencing: (1) trained using all publicly available herbarium records of the species, minus outliers (2) trained using herbarium records claimed to be previously georeferenced, and (3) trained using herbarium records that we have manually georeferenced to a ≤ 1‐km resolution using the SAGA protocol. Model predictions of suitable habitat for S. austromontana differed greatly depending on georeferencing level. The SDMs fitted with presence locations georeferenced using SAGA outperformed all others. Differences among models were exacerbated for future distribution predictions. Under rapid climate change, accurately forecasting the response of species becomes increasingly important. Failure to georeference location data and cull inaccurate samples leads to erroneous model output, limiting the utility of spatial analyses. We present a simple, standardized georeferencing method to be adopted by curators, ecologists, and modelers to improve the geographic accuracy of museum records and SDM predictions.
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