Site occupancy modeling
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 50

’Site occupancy modeling’ PowerPoint PPT Presentation


  • 80 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

’Site occupancy modeling’. Studier av mønstre og dynamikk i tilstedeværelse av arter. Torbjørn Ergon 23. feb. 2009. Økologiske studier basert på tilstedeværelse og fravær av arter:. Utbredelse og fordeling Habitatvalg Habitatendringer (indikatorarter) Sameksistens av arter

Download Presentation

’Site occupancy modeling’

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


Site occupancy modeling

’Site occupancy modeling’

Studier av mønstre og dynamikk i tilstedeværelse av arter

Torbjørn Ergon

23. feb. 2009


Kologiske studier basert p tilstedev relse og frav r av arter

Økologiske studier basert på tilstedeværelse og fravær av arter:

  • Utbredelse og fordeling

  • Habitatvalg

  • Habitatendringer (indikatorarter)

  • Sameksistens av arter

  • Økologiske samfunn

  • Epidemiologi

  • Miljø-overvåkning


Mange m ter registrere arter p

Mange måter å registrere arter på:

  • Transekter

  • Grundige undersøkelser i et utvalg av en lokalitet

  • Punkttaksering av fuglesang

  • Hårfeller, kamerafeller, ...

  • Undersøkelser av et utvalg individer for å se etter parasitter

  • ...

Vanlig situasjon:

Deteksjon er ikke 100%

Hvis en ikke tar hensyn til dette vil en ofte trekke feil sluttninger!


Site occupancy modeling

Registrering og kartlegging av (truede) arter

- Ikke tilstrekkelig for en fornuftig kartlegging og overvåkning!


Site occupancy modeling

REGISTRING av bestemte arter:

Hvor har en FUNNET artene?


Tilstedev relse av l vsanger i sveits

Tilstedeværelse av løvsanger i Sveits

Pr(tilstedeværelse av arten)


Site occupancy modeling

INNVENTERING: Hvor ER artene?

Randomisering og statistisk modellering


Site occupancy modeling

INNVENTERING: Hvor ER artene?

Randomisering og statistisk modellering

Replikater som gjør at en kan skille mellom sansynlighetene for deteksjon og sann tilstedeværelse

10101

00110

00000


Site occupancy modeling

INNVENTERING: Hvor ER artene?

Randomisering og statistisk modellering

Replikater som gjør at en kan skille mellom sansynlighetene for deteksjon og sann tilstedeværelse

Mange former for replikater

00000

  • Gjentatte besøk på samme lokalitet på ulike dager

  • Ulike observatører (samtidig) på samme lokalitet

  • ”Stikkprøver” ved samme lokalitet (romlige replikater)

  • Et utvalg individer testet for en sykdom

  • ANNTAR AT ARTEN ER ENTEN TILSTEDE ELLER FRAVÆRENDE I HELE SAMPLING PERIODEN!

10101

00110

00000


Samplingsstruktur

Samplingsstruktur

Lokal ekstinksjon

Kolonisering

Sesong

1

2

T

Replikater

1

2

...

k1

1

2

...

k2

1

2

...

kT

”Closure”


Site occupancy modeling

Deteteksjons-prosess

Fra virkelighet til data

Feltobservasjoner

000

000

010

001

000

000

110

000

000

000

101

111

Biologisk virkelighet


Site occupancy modeling

000

000

010

001

000

000

110

000

000

000

101

111

Vi trenger en statistisk modell for sammenhengen mellom en antatt VIRKELIGHET og DATA:

Data

Den antatte virkeligheten beskrives med verdier av parametere i modellen

Virkelighet

Likelihood-funksjon:

L = Pr( Data | Parameterverdier)

Bayesiske metoder:

Forsøker å finne Pr(Parameterverdier|Data) fra L og prior Pr(Parameterverdier)

Maximum likelihood metoden:

Finner parameterverdiene som maksimerer L


Site occupancy modeling

L = Pr( Data | Parameterverdier)

Likelihood-funksjon:

Parametere:

Ψi= Pr( arten er tilstede ved site i)

pij = Pr( arten observeres ved site i og replikat j | tilstedeværelse)

Site (i)

Data (hi)

Beskrivelse

Pr(hi)

1

111

Tilstede, obs. t1, t2, t3

Ψ1 p11 p12 p13

2

101

Tilstede, obs. t1, t3

Ψ2 p21 (1-p22) p23

3

000

Ikke tilstede ELLER Tilstede, aldri obs.

(1-Ψ3)

+ Ψ3 (1-p31) (1-p32) (1-p33)

...

...

...

...

L = Produkt[ Pr(hi) ]


Site occupancy modeling

L = Pr( Data | Parameterverdier)

Likelihood-funksjon:

Parametere:

Ψi : Kan være en funksjon av site-kovariater

pij: Kan være en funksjon av site- og tidskovariater

Site (i)

Data (hi)

Beskrivelse

Pr(hi)

1

111

Tilstede, obs. t1, t2, t3

Ψ1 p11 p12 p13

2

101

Tilstede, obs. t1, t3

Ψ2 p21 (1-p22) p23

3

000

Ikke tilstede ELLER Tilstede, aldri obs.

(1-Ψ3)

+ Ψ3 (1-p31) (1-p32) (1-p33)

...

...

...

...

L = Produkt[ Pr(hi) ]


Site occupancy modeling

L = Pr( Data | Parameterverdier)

Likelihood-funksjon:

EKSEMPEL:

Ψi funksjon av fuktighet: Ψi = exp(β0 + β1 xi)/ (1 + exp(β0 + β1 xi))

pij varierer bare mellom dager, pij = p∙j

Site (i)

Data (hi)

Beskrivelse

Pr(hi)

1

111

Tilstede, obs. t1, t2, t3

Ψ1 p∙1 p∙2 p∙3

2

101

Tilstede, obs. t1, t3

Ψ2 p∙1 (1-p∙2) p∙3

3

000

Ikke tilstede ELLER Tilstede, aldri obs.

(1-Ψ3)

+ Ψ3 (1-p∙1) (1-p∙2) (1-p∙3)

...

...

...

...

L = Produkt[ Pr(hi) ]


Tilstedev relse av l vsanger i sveits1

Tilstedeværelse av løvsanger i Sveits

Pr(tilstedeværelse av arten)


Site occupancy modeling

Hvorfor ikke bruke Pr( arten observert )?

Pr(tilstedeværelse av arten)

  • Deteksjon sjelden 100%

  • Fullstendig standardisering umulig!

  • Ofte nødvendig/ønskelig å justere innsatsen

  • Robust studiedesign:

    • Variasjon i innsats, værforhold etc. skal bare påvirke usikkerhetsmålet på estimatene og ikke selve estimatene

  • Indekser er lite informative

  • Prosessorientert overvåkning!


Site occupancy modeling

Eksempel:

Basert på registreringer av FUNN:

Andelen av lokaliteter av en gitt habitatkategori hvor art X har blitt funnet i løpet av et år har økt fra 5% til 10% på 10 år

  • Basert på ’occupancy sampling’:

  • Sannsynlighet for tilstedeværelse i habitatet har gått tilbake fra 15% (95% c.i.: 13% til 18%) til 13% (95% c.i.: 12.5% til 13.7%).

  • Sannsynlighet for i det minste én deteksjon gitt at arten er tilstede har økt fra 33% til 77%

  • Sannsynligheten for deteksjon gitt tilstedeværelse ved ett enkelt besøk til et område har økt fra 10% til 15%

  • Sannsynligheten for at tilstedeværelse ved år T gitt tilstedeværelse i år T-1 er 90%, mens sannsynlighet for etablering i et nytt område er 1%

  • Hvis disse ratene forblir uendret vil en få en likevekt mellom lokal utryddelse og nyetableringer ved 9% tilstedeværelse


Ulike typer site occupancy modeller

Ulike typer ’site occupancy’ modeller

  • Én sesong, én art

  • Flere sesonger

  • Flere sesonger + Flere tilstander

  • Flere arter

  • Flere sesonger + Flere arter


Site occupancy modeling

http://www.mbr-pwrc.usgs.gov/software/presence.html


Enkel implementering i winbugs

Enkel implementering i WinBUGS

Behandler occupancy tilstand i hvert site som en stokastisk binær variabel


Heterogenitet som ikke er tatt hensyn til i modellen

Heterogenitet som ikke er tatt hensyn til i modellen

Heterogenitet i sannsynlighet for tilstedeværelse:

  • Ikke noe problem: estimater gjelder fortsatt som et gjennomsnitt over lokalitetene

    Heterogenitet i sannsynlighet for deteksjon:

  • Tilstedeværelse vil bli underestimert

  • Kovariater kan ta hensyn til noe av variasjonen

  • Random effects

  • Modellere detekjonssannsynlighet som en funksjon av latent abundance


Modellere detekjonssannsynlighet som en funksjon av latent abundance

Modellere detekjonssannsynlighet som en funksjon av latent abundance

  • Variasjon i deteksjonssannsynligheten lar oss estimere abundance!

  • Antar lik deteksjonssannsynlighet for hvert individ og at de detekteres uavhengig av hverandre


Flere sesonger

Lokal ekstinksjon

Kolonisering

Sesong

1

2

T

Replikater

1

2

...

k1

1

2

...

k2

1

2

...

kT

”Closure”

Flere sesonger


Flere sesonger1

Flere sesonger

S1

S2

S3

Occupied

Unoccupied


Flere sesonger2

Flere sesonger

S1

S2

S3

Not Ext.

Occupied

Ext.

Unoccupied


Flere sesonger3

Flere sesonger

S1

S2

S3

Not Ext.

Occupied

Ext.

Col.

Unoccupied

Not Col.


Flere sesonger4

Flere sesonger

S1

S2

S3

Not Ext.

Not Ext.

Occupied

Ext.

Ext.

Col.

Col.

Unoccupied

Not Col.

Not Col.


Flere sesonger5

S1

S2

S3

Flere sesonger

Occupied

Unoccupied


Site occupancy modeling

Flere sesonger

S1

S2

S3

- Turnover i bebodde lokaliteter:

Pr (bebodd lokalitet ved t+1 er en nyetablering) =

Alternative parameteriseringer med:

- Vekstrate i tilstedeværelse:


Flere sesonger flere tilstander

Flere sesonger + Flere tilstander

  • Ikke bare tilstedeværelse/fravær men også tilstedeværelse i ulike tilstander

  • Eksempler:

    • ‘reproduksjon’ / ’ikke reproduksjon’ / ’fravær’

    • ‘infiserte ind.’ / ‘ingen infiserte ind,’ / ‘fravær’

    • ‘voksne ind.’ / ‘bare juvenile’ / ‘fravær’


Site occupancy modeling

Flere sesonger + Flere tilstander

  • Overgangsmatrise:

  • Deteksjonsmatrise:

Observert tilstand

Sann tilstand

0

1

2

0

1

0

0

1

0

2

  • Eksempel med 2 tilstander:

    • 0 = fravær

    • 1 = bare ikke-reproduserende individer

    • 2 = reproduserende individer tilstede


Flere arter

Flere arter

Art

Lokalitet

  • “Arter” kan også representere kjønn, aldersklasser, etc.


Flere arter1

Flere arter

  • Responderer ulike arter likt på miljøvariable?

    • Guild tilhørlighet

  • Felles struktur i deteksjonssannsynlighet:

    • - Fordel når det er lite data på hver art


Flere arter2

Flere arter

  • Artsrikhet:

eller


Flere arter3

Flere arter

  • Sameksistens av arter:

    • Opptrer noen arter oftere eller sjeldnere sammen enn forventet?

Art

Art


Occupancy parametere

Flere arter

Ingen av artene tilstede

Bare art A tilstede

Bare art B tilstede

Både art A og art B tilstede

Occupancy-parametere:

= Pr(Art A er tilstede)

= Pr(Art B er tilstede)

= Pr(Både art A og B er tilstede)


Eksisterer artene oftere eller sjeldnere sammen enn forventet

Flere arter

Eksisterer artene oftere eller sjeldnere sammen enn forventet?

- Hvis artene opptrer uavhengig av hverandre:

- Grad av sameksistens:

- Mulig reparameterisering:


Site occupancy modeling

Flere arter

  • Deteksjon av en art kan avhenge av deteksjon av andre arter

  • Deteksjon av en art kan avhenge av tilstedeværelse av andre arter


Flere sesonger flere arter

Flere sesonger + flere arter

  • Ekstinksjons- og kolloniserings-sannsynlighet kan avhenge av tilstedeværelse av andre arter


Site occupancy modeling

ISBN 13: 978-0-12-088766-8

ISBN 10: 0-12-088766-5


Site occupancy modeling

http://www.mbr-pwrc.usgs.gov/software/presence.html


Site occupancy modeling

http://www.mbr-pwrc.usgs.gov/software/presence.html


Site occupancy modeling

http://www.mbr-pwrc.usgs.gov/software/presence.html


Site occupancy modeling

Workshop i Scotland:

http://www.ruwpa.st-and.ac.uk/distance.workshops/occupancy09.html


  • Login