多物种分布模型中的分类错误纳入考虑
摘要：物种识别错误可能对物种分布的推断产生严重影响。考虑到物种分布中的错分是生物多样性研究的重要课题。随着来自公民科学项目的生物多样性越来越多，其中的识别没有经过保存标本的验证，这个问题变得更加重要。这个问题通常通过在物种分布模型中考虑假阳性来解决。然而，该问题应该综合考虑错分问题。 在这里，我们提出了一个灵活的框架，用于在分布模型中考虑错分，并为这些估计提供不确定性估计。该模型应用于美国百灵、王后和君主蝴蝶的数据。这些数据来自2019年至2020年的iNaturalist数据库。 通过蝴蝶数据的模拟和分析，结果显示所提出的模型能够对错分进行校正，并且能够预测被错分的状态的真实情况。
作者：Kwaku Peprah Adjei, Robert Bob O'Hara, Anders G. Finstad, Wouter Koch
论文ID：2204.03708
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-05-04