Комбинирование программных инструментов повышает стандарты в моделировании распространения видов
Для мониторинга тенденций биоразнообразия во всём мире прилагаются усилия по оценке его паттернов в крупных масштабах. Учёные используют для этого модели распространения видов (SDM), которые предсказывают географические ареалы видов на основе данных о видах и переменных среды. Эти модели позволяют прогнозировать пригодность местообитаний при различных сценариях глобальных изменений и адаптировать меры управления и охраны.
Международная сеть GEO BON недавно концептуализировала "необходимые переменные биоразнообразия" для стандартизации сбора и координации данных. Многие из этих переменных можно создать с помощью SDM.
Большинство современных методов SDM реализованы в R, популярном языке статистического программирования. За последние годы появилось множество новых инструментов в виде R-пакетов, что может вызывать затруднения у исследователей при выборе.
В новой статье Джейми М. Касс, доцент Тохокского университета, утверждает, что рабочие процессы SDM значительно выигрывают от использования нескольких пакетов. Касс, участвовавший в разработке пакетов ENMeval и wallace, объединился с экспертами для создания руководства по эффективному и инновационному использованию множества инструментов R.
Результаты опубликованы в журнале Ecography.
Команда представила новый мета-пакет R под названием sdmverse, который каталогизирует R-пакеты для SDM по их функциям и предоставляет возможности визуализации, чтобы помочь исследователям понять взаимосвязи между пакетами. Также были представлены три реальных примера использования в R, показывающих, как комбинирование инструментов расширяет спектр возможных анализов и помогает соответствовать методологическим стандартам.
"Новые инструменты двигают науку вперёд, но они также могут быть ошеломляющими. Мы хотели создать дорожную карту, которая покажет исследователям, как ориентироваться в этих инструментах и использовать их вместе для лучшего моделирования биоразнообразия", — говорит Касс.
Следуя этому подходу, исследователи могут повысить точность, решать более широкий круг задач и способствовать проведению более качественных оценок биоразнообразия во всём мире. По мере роста экологических проблем совместное использование лучших доступных инструментов станет необходимым для отслеживания тенденций в биоразнообразии и защиты природы.