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Cross-scale integration of knowledge for predicting species ranges: a metamodeling framework

机译:用于预测物种范围的知识的跨尺度集成:元模型框架

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摘要

AimCurrent interest in forecasting changes to species ranges have resulted in a multitude of approaches to species distribution models (SDMs). However, most approaches include only a small subset of the available information, and many ignore smaller-scale processes such as growth, fecundity, and dispersal. Furthermore, different approaches often produce divergent predictions with no simple method to reconcile them. Here, we present a flexible framework for integrating models at multiple scales using hierarchical Bayesian methods.
机译:目的当前对预测物种范围变化的兴趣导致了多种方法来建立物种分布模型(SDM)。但是,大多数方法仅包括可用信息的一小部分,许多方法忽略了较小规模的过程,例如生长,繁殖力和扩散。此外,不同的方法通常会产生不同的预测,而没有简单的方法来使它们协调一致。在这里,我们提出了一个灵活的框架,用于使用分层贝叶斯方法在多个尺度上集成模型。

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