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Predicting presence and absence of trout (Salmo trutta) in Iran
Limnologica ( IF 2.0 ) Pub Date : 2014-03-01 , DOI: 10.1016/j.limno.2013.12.001
Hossein Mostafavi 1 , Florian Pletterbauer 2 , Brian W Coad 3 , Abdolrassoul Salman Mahini 4 , Rafaela Schinegger 2 , Günther Unfer 2 , Clemens Trautwein 2 , Stefan Schmutz 2
Affiliation  

Species distribution modelling, as a central issue in freshwater ecology, is an important tool for conservation and management of aquatic ecosystems. The brown trout (Salmo trutta) is a sensitive species which reacts to habitat changes induced by human impacts. Therefore, the identification of suitable habitats is essential. This study explores the potential distribution of brown trout by a species distribution modelling approach for Iran. Furthermore, modelling results are compared to the distribution described in the literature. Areas outside the currently known distribution which may offer potential habitats for brown trout are identified. The species distribution modelling was based on five different modelling techniques: Generalised Linear Model, Generalised Additive Model, Generalised Boosting Model, Classification Tree Analysis and Random Forests, which are finally summarised in an ensemble forecasting approach. We considered four environmental descriptors at the local scale (slope, bankfull width, wetted width, and elevation) and three climatic parameters (mean air temperature, range of air temperature and annual precipitation) which were extracted on three different spatial extents (1/5/10 km). The performance of all models was excellent (≥0.8) according to the TSS (True Skill Statistic) criterion. Slope, mean and range of air temperature were the most important variables in predicting brown trout occurrence. Presented results deepen the knowledge about distribution patterns of brown trout in Iran. Moreover, this study gives a basic background for the future development of assessment methods for riverine ecosystems in Iran.

中文翻译:

预测伊朗鳟鱼 (Salmo trutta) 的存在与否

物种分布建模作为淡水生态学的核心问题,是水生生态系统保护和管理的重要工具。褐鳟 (Salmo trutta) 是一种敏感物种,会对人类影响引起的栖息地变化作出反应。因此,确定合适的栖息地至关重要。本研究通过物种分布建模方法探索伊朗褐鳟的潜在分布。此外,将建模结果与文献中描述的分布进行了比较。目前已知分布范围之外的可能为褐鳟提供潜在栖息地的区域已被确定。物种分布建模基于五种不同的建模技术:广义线性模型、广义加法模型、广义提升模型、分类树分析和随机森林,最终总结为集成预测方法。我们考虑了在三个不同空间范围(1/5 /10 公里)。根据 TSS(真实技能统计)标准,所有模型的性能都非常出色(≥0.8)。气温的斜率、平均值和范围是预测褐鳟发生的最重要的变量。所呈现的结果加深​​了对伊朗褐鳟分布模式的认识。此外,本研究为伊朗河流生态系统评估方法的未来发展提供了基本背景。最终以集成预测方法进行总结。我们考虑了在三个不同空间范围(1/5 /10 公里)。根据 TSS(真实技能统计)标准,所有模型的性能都非常出色(≥0.8)。气温的斜率、平均值和范围是预测褐鳟发生的最重要的变量。所呈现的结果加深​​了对伊朗褐鳟分布模式的认识。此外,本研究为伊朗河流生态系统评估方法的未来发展提供了基本背景。最终以集成预测方法进行总结。我们考虑了在三个不同空间范围(1/5 /10 公里)。根据 TSS(真实技能统计)标准,所有模型的性能都非常出色(≥0.8)。气温的斜率、平均值和范围是预测褐鳟发生的最重要的变量。所呈现的结果加深​​了对伊朗褐鳟分布模式的认识。此外,本研究为伊朗河流生态系统评估方法的未来发展提供了基本背景。我们考虑了在三个不同空间范围(1/5 /10 公里)。根据 TSS(真实技能统计)标准,所有模型的性能都非常出色(≥0.8)。气温的斜率、平均值和范围是预测褐鳟发生的最重要的变量。所呈现的结果加深​​了对伊朗褐鳟分布模式的认识。此外,本研究为伊朗河流生态系统评估方法的未来发展提供了基本背景。我们考虑了在三个不同空间范围(1/5 /10 公里)。根据 TSS(真实技能统计)标准,所有模型的性能都非常出色(≥0.8)。气温的斜率、平均值和范围是预测褐鳟发生的最重要的变量。所呈现的结果加深​​了对伊朗褐鳟分布模式的认识。此外,本研究为伊朗河流生态系统评估方法的未来发展提供了基本背景。和海拔)和三个气候参数(平均气温、气温范围和年降水量),这些参数是在三个不同的空间范围(1/5/10 km)上提取的。根据 TSS(真实技能统计)标准,所有模型的性能都非常出色(≥0.8)。气温的斜率、平均值和范围是预测褐鳟发生的最重要的变量。所呈现的结果加深​​了对伊朗褐鳟分布模式的认识。此外,本研究为伊朗河流生态系统评估方法的未来发展提供了基本背景。和海拔)和三个气候参数(平均气温、气温范围和年降水量),这些参数是在三个不同的空间范围(1/5/10 km)上提取的。根据 TSS(真实技能统计)标准,所有模型的性能都非常出色(≥0.8)。气温的斜率、平均值和范围是预测褐鳟发生的最重要的变量。所呈现的结果加深​​了对伊朗褐鳟分布模式的认识。此外,本研究为伊朗河流生态系统评估方法的未来发展提供了基本背景。8) 根据 TSS(真实技能统计)标准。气温的斜率、平均值和范围是预测褐鳟发生的最重要的变量。所呈现的结果加深​​了对伊朗褐鳟分布模式的认识。此外,本研究为伊朗河流生态系统评估方法的未来发展提供了基本背景。8) 根据 TSS(真实技能统计)标准。气温的斜率、平均值和范围是预测褐鳟发生的最重要的变量。所呈现的结果加深​​了对伊朗褐鳟分布模式的认识。此外,本研究为伊朗河流生态系统评估方法的未来发展提供了基本背景。
更新日期:2014-03-01
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