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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2012-03-25 05:18 标签： 显卡驱动

选择一套焦点物种也允许分化的影响。在案例分析中,北欧雷鸟无法在城市应用,而柳树山雀不可以提供在半城市化地区的最相关的信息。此外,在国家层面,方案对栖息地网络所造成的影响将不会很大,因为面积的影响(城市化)与全国相比相对较小。它遵循了保育规划和战略应考虑生物多样性模式、物种的栖息地的要求,在较大和较小的尺度中保育需要(Soulé and Terborgh, 1999)。

为了获得焦点物种栖息地网络的空间预测,预测模型作出分析(Fig. 6)。预测栖息地模型在非生物条件和植被物种栖息地的要求上,涉及连接可用的GIS 数据,从文学、专业判断和统物种出现统计模型上采用标准。根据Guisan和Zimmermann(2000),在生态学预测模型的核心是环境物种关系的定量。一旦该物种的多变反应(即其生态模式)来源于任何建模技术,在典型区域内其潜在分布可被预测。当物种出现的数据是稀疏时,这可能是非常有用的,现场存货不可以在广阔的地区变为可能,但数字数据来源于栖息地和可以推导的干扰变量,都在景观手上。

当空间和时间的预测被模型化,比较了目前情况的和方案中的栖息地网络。对栖息地网络的量化预测是方案影响评估的基础(Fig. 6)。预测建模及其局限性,准确性和尺度曾被Scott et al.(2002)所启迪。模型的预测受到几个因素的影响,例如栖息地变量定义的准确度和通过给定的分辨率、数据收集方法、样本含量、方差来区分他它们的可能性,从而在原来的数据设计中的不明显水平和用来发展最终模型的假设。当栖息地模式被验证出来总有委任的错误的时候,遗漏和混乱(Guisan and Zimmermann,2000;Anderson et al.,2003)。显然,模拟结果具有一定实际发生的概率,当它们也基于实证数据。当它们适用于在研究区域时,用于案例研究中的统计模型估计有70-80%的准确度

尺度和栖息地适宜性分数是中间体的时候(参见M?tberg and Karlstr?,2005)。然而,在案例研究中,当方案的影响被模型化,非常不同的方案指尖作了比较,其中用严重的干扰来把栖息地被转为非栖息地。此外,核心区域和连接度被采取作为评估中的特别考量。在接下来来情况下,标记为主要影响(Table 2),影响很明显,因为核心区域萎缩和被被分割,或栖息地网络的很大一部分将消失。在这里,评估结果可算是相当强大,也面对不确定性。在其他情况下,影响的评估,例如隔离效果、当地灭绝概率和景观上整体人口的形势,将受益于种群生存力析(Akcakaya and Raphael, 1998;Sj?ren- Gulve and Ebenhard,2000;Lindernmayer et al.,2002),基于预测的栖息地网络。

Karlstr?,2005)。然而,在案例研究中,当方案的影响被模型化,非常不同的方案指尖作了比较,其中用严重的干扰来把栖息地被转为非栖息地。此外,核心区域和连接度被采取作为评估中的特别考量。在接下来来情况下,标记为主要影响(Table 2),影响很明显,因为核心区域萎缩和被被分割,或栖息地网络的很大一部分将消失。在这里,评估结果可算是相当强大,也面对不确定性。在其他情况下,影响的评估,例如隔离效果、当地灭绝概率和景观上整体人口的形势,将受益于种群生存力析(Akcakaya and Raphael, 1998;Sj?ren- Gulve and Ebenhard,2000;Lindernmayer et al.,2002),基于预测的栖息地网络。

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