利用物种分布模型和社区科学数据分析与动物相关的电力中断
摘要：动物相关的断电事故（AROs）是电力分配系统中普遍存在的一种形式的中断。动物和基础设施的相互作用在不同的物种和地区之间存在差异，这强调了需要在更多物种和多样化系统中研究动物和停电之间的关系的必要性。动物活动已被用作电网系统可靠性的指标，并用于描述AROs的时间模式。然而，这些ARO模型受到了可用物种活动估计的限制，而是根据与动物相关的停电记录中的季节和天气模式以及广泛分类群（如松鼠）的特征来近似活动。我们强调公开可用的资源来填补生态数据差距，这限制了生态学和能源部门之间的联合分析。物种分布模型（SDMs）是一种在地理空间和时间上模拟物种分布的常见技术，在与eBird这个用于记录鸟类观察数据的社区科学数据库的数据相匹配的情况下，为我们提供了物种特定的活动估计值，以模拟AROs的时空模式。这些灵活、物种特异性的估计可以让我们在更多样化的地区和生态社区中对未来动物指示器的电网可靠性进行研究，从而更好地了解动物和停电关系存在的变异。AROs最好的模型是通过考虑多种易中断物种的活动模式以及它们与季节性和栖息地可用性的独特关系来建模的。根据它们的分布和迁移行为，不同的物种在不同的地貌和季节中对停电的建模是重要的。我们建议未来的AROs模型包括物种特定的活动数据，以解释易中断动物所展示的多样化的时空活动模式的各个方面。
作者：Mei-Ling E. Feng, Olukunle O. Owolabi, Toryn L. J. Schafer, Sanhita Sengupta, Lan Wang, David S. Matteson, Judy P. Che-Castaldo, Deborah A. Sunter
论文ID：2112.12791
分类：Other Quantitative Biology
分类简称：q-bio.OT
提交时间：2021-12-28