Notre numéro de mars est sorti maintenant! – Blog de méthodes

Ce problème Contient les dernières méthodes d’écologie et d’évolution. Lisez pour découvrir les articles en vedette de ce mois-ci et l’article derrière notre couverture!

En vedette

Vues bayésiennes de la modélisation additive généralisée

Cette étude vise à mettre en évidence des liens (et des différences) utiles entre les approches bayésiennes et fréquentistes du lissage, comme détaillé dans la littérature statistique, d’une manière accessible, en mettant l’accent sur la mise en œuvre du MGCV. En exploitant ces liens, les chercheurs peuvent étendre l’ensemble des outils de modélisation que nous avons à notre disposition, ainsi que notre compréhension du fonctionnement des méthodes existantes. Deux sujets importants pour les écologistes quantitatifs sont couverts en détail: la sélection des termes du modèle et l’estimation de l’incertitude.

Calibrant: un ensemble R pour ajuster les modèles écologiques complexes

Oliveros-Ramos et Shin présentent un nouveau package R, calibraire, conçu pour l’estimation des paramètres pour une large gamme de modèles écologiques, y compris des modèles complexes et stochastiques. Le package combine diverses fonctionnalités d’optimisation dans une seule interface, permettant la mise en œuvre des dernières avancées dans l’étalonnage du modèle complexe. Le package fournit une prise en charge de plusieurs phases séquentielles et une optimisation limitée en boîte avec la possibilité d’utiliser plusieurs algorithmes disponibles dans R. en particulier, en utilisant une approche «Black-Box», le package permet l’étalonnage des modèles implémentés dans n’importe quel langage de programmation. Il fournit une interface générique avec les modèles et permet la construction de la fonction objectif, dans R, sans nécessiter de modifications du code des modèles.

Ecologicnetworksdynynamics.jl: un package Julia pour simuler la dynamique temporelle des réseaux écologiques complexes

Lajaaiti et al. Présent EcologyNetWorksDynamics, un package Julia mettant en œuvre le modèle Web bioénergétique avec plusieurs extensions qui incluent: (1) la concurrence entre les producteurs; (2) un modèle d’absorption de nutriments explicite pour les producteurs; (3) une dépendance à la température des paramètres du modèle; et (4) les interactions non tropiques. L’ensemble est idéal pour les théoriciens qui cherchent à explorer les effets de différents types d’interactions d’espèces sur la dynamique des communautés écologiques complexes, mais aussi pour les empiristes cherchant à affronter leurs résultats empiriques avec des attentes théoriques. Il permet de modéliser les communautés à partir de quelques paramètres, tout en permettant de personnaliser le modèle en mélangeant facilement les types d’interaction et les pilotes externes.

Rrphylogeography: une nouvelle méthode pour trouver la zone d’origine des espèces et l’histoire des contacts passés entre les espèces

Cette étude présente un nouvel outil écrit en R, nommé Rrphylogeography, destiné à trouver la zone d’origine (AOO) des espèces et à localiser les zones de contact réalisables entre les espèces tout au long de leur histoire. La rrphylogéographie commence à partir de la modélisation bioclimatique de l’espèce, identifie les parcelles d’habitat potentielles occupées pendant la spéciation et trouve les parcelles d’habitat les plus susceptibles de représenter l’AOO ou le contact. En utilisant des simulations d’espèces virtuelles, nous avons comparé la rrphylogéographie aux outils de biogéographie historique courants. Ils ont constaté que le rrphylogeographie dépasse statistiquement ces alternatives dans toutes les conditions de l’étude, atteignant des prévisions particulièrement précises.

Réparation des lacunes dans les séries chronologiques écologiques

Carpenter et al. Introduire un cartographie croisée multivale (MVCM), une nouvelle méthode basée sur la modélisation dynamique empirique (EDM) qui exploite des informations partagées entre les séries chronologiques à couplage dynamiquement. Plutôt que d’utiliser des points à proximité dans le temps, MVCM utilise des états système similaires sur un attracteur pour estimer la valeur d’un point de données manquant. En utilisant les données du modèle d’un système à cinq espèces couplé et des données d’observation à partir d’une étude du plancton à long terme dans le lac Zurich, en Suisse, ils montrent que le MVCM est robuste et fonctionne beaucoup mieux que les méthodes linéaires (interpolation linéaire, imputation basée sur la régression linéaire) et imputation KNN.

Image de couverture

Cette image montre un seul cadre d’une vidéo GoPro Max capturée tout en collectant des données sur le terrain au parc national d’Uluru-Kata Tjuta dans le «centre rouge» emblématique d’Australie. L’effet intéressant de la «petite planète» a été créé en cartographiant toute l’image panosphérique, qui a été prise à 3 m au-dessus du sol, sur un plan plat. Dans cette image, les prairies Spinifex (Triodia spp., Tjanpi au peuple Anangu) ont été gravement affectées par la sécheresse, les parties intérieures noircies des anneaux de colocage clairement visibles. Uluru apparaît dans le haut à droite et un autre arbuste impacté, Mulga (Acacia aneura sens. Lat.; Wanari) peut être vu en bas à gauche du globe. Les progrès technologiques dans les caméras et les logiciels à 360 degrés pour travailler avec des images panosphériques ont fait de la collecte rapide et peu coûteuse de données écologiques sur plusieurs échelles spatiales et temporelles une réalité. Lire l’article ici.