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Singing Corn Bunting (Milaria calandra). ©Lorne Gill. For information on reproduction rights contact the 十大信誉私彩网站 Image Library on Tel. 01738 444177 or www.nature.scot

建模假设和限制

所有计算机模型都必须做出一些假设来完成他们的工作。这导致了某些限制。

焦点物种

分散能力 不同种类的不同。有些物种可能会长距离驱散,但其他物种只能移动几米。适用于一个物种的栖息地网络可能不适合另一个物种。所以模型通常使用“焦点物种”方法。

焦点物种用于表示一组物种的典型特征。例如,玉米穗已被用来代表农田中的农田 森林研究低地栖息地网络项目。然后,网络模型基于栖息地面积要求和焦点物种的扩散能力。

但是这些信息并不适用于许多物种,因此必须进行假设和估计,准确性可能会有所不同。此外,典型特征可作为该物种的平均值 - 任何单个植物或动物在现实中的表现可能大不相同。

有时候没有一种物种可以用于栖息地网络的设计。可以使用“通用焦点种类”代替。这是一个代表一系列物种特征的理论创造。

通用焦点物种的一个例子是“具有高面积要求和有限扩散能力的古老林地专家”。将对其在建模过程中的行为方式进行假设。但这些可能无法反映模型所代表的各种物种的实际行为。

数据质量

数据质量可能是一个重大的限制。模型只能用于构建模型的数据,以及您要求它回答的问题。

但是,并没有足够的现实数据可供栖息地网络模型有效运作。例如,您可能只有有限的物种特征数据或现有栖息地的质量数据。

如果建立的模型的栖息地数据非常有限,那么当实际上有几个优良栖息地区时,您可能会认为没有任何良好的栖息地。然后,模型所做的许多计算将是不准确的。

在选择建模数据时,请考虑:

  • 你想回答的问题 - 你想要建模的是什么?
  • 您希望建模的比例
  • 您持有的数据的准确性

重点规模

你还必须考虑你评估栖息地网络的规模。

通常,您希望聚焦的比例越小,您需要的数据就越详细。但唯一适当详细的栖息地数据 - 例如第一阶段栖息地调查 - 可能已经过时。

如果你在看 栖息地连通性 对于大规模的共同栖息地,土地覆盖数据以相当粗略的分辨率设置 - 例如军械测量硕士图中的那些 - 可能就够了。

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