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国立台湾大学最新研究:基于样本丰度数据的样本覆盖率估计、稀疏和外推

论论资讯 | 2023-05-14 3热度

Ecology

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Sample coverage estimation, rarefaction and extrapolation based on sample-based abundance data

Chiu Chun-Huo

Published:2023-05-11
DOI:10.1002/ecy.4099

研究背景

保护生物多样性一直是当今社会中备受关注的话题,但如何准确地评估不同生态群落的丰富程度却是一个挑战。在过去的评估方法中,使用等样本大小来比较不同生态群落的多样性,但这种方法可能会导致不准确的结果。因此,如何更准确地评估不同生态群落的多样性是当前研究领域存在的问题。

研究内容

本文介绍了一种新的基于Good-Turing频率公式的丰度样本覆盖估计方法,并提出了一种新的分析方法,使得平滑的覆盖率稀释和外推可以用于比较不同生态群落的丰富度。在实践中,基于样本的丰度数据是评估物种多样性最常用的数据类型。在这种数据类型中,采样单位(如样地、网、陷阱或样线)是从目标区域随机选择的,并记录在样本单位中观察到的每个物种的个体数量。本文的方法可以有效地解决样本单位中个体分布高度聚集时,基于Good-Turing估计器的丰度样本覆盖在参考、稀释和外推样本中可能存在的严重偏差问题。

研究意义

本文提出的新方法可以更准确地评估不同生态群落的丰富度,避免了过去使用等样本大小方法可能导致的不准确结果。此外,本文还提出了一种新的分析方法,使得平滑的覆盖率稀释和外推可以用于比较不同生态群落的丰富度。这些创新点为生物多样性保护和生态系统管理提供了更准确的评估方法,具有重要的。

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