使用互相映射的现实与虚拟场景对生态位模型适用性的比较研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31772432
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    59.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0402.动物系统与分类
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Ecological niche models (ENMs) have become the primary method for quantifying species-environment relationships, and are now applied broadly in the context of species distribution patterns, invasive species dispersal, patterns of disease transmission, and global climate change. With more widespread use, methodological challenges are increasingly apparent. For example, a recent paper in SCIENCE demonstrated that blind selection of ENM algorithm and, uninformed decisions of parameters values lead to compounded errors in results. This illustrates the importance of applying a modeling framework that reflects the data and hypotheses being tested. Conversely, often the modeling framework is chosen based on ease of application or popular consensus of what works "best". In the end, poor model preparation will provide poor results. The treatment of ENM as a black box is thus a significant issue that has slowed the progress of development and application of this technique. Utilization of multiple ENM algorithms and different parameter settings can help illuminate this issue, however, few researchers make these comparisons. This may be due to the confounding effects of differences in, and interactions among, the statistical methods, species traits, data characteristics, and accuracy metrics considered. .This proposal employs simulation data to evaluate model conceptualization and implementation in a virtual world where the “truth” is known. We will develop three platforms to improve ease of ENM comparison and evaluation: one that generates a virtual world for simulation studies, one scientific-workflow-based tool that evaluates model performance, and one that calculates the similarity between virtual species and real datasets. The virtual world includes an environmental space, that mirrors the spatial distribution of environments on Earth, and virtual species each characterized by an eigen matrix and eigen vector, and expressed as an ellipsoid in environmental space. Changing the shape and placement of ellipsoids in environmental space will generate multiple virtual species with variable traits such as niche breadth and sampling density and bias. As an example, each virtual species will be modeled with 12 different ENM algorithms with varying parameters. Nine thresholding techniques will then be applied to all model outputs and model performance evaluated under the BAM framework, using measures of sensitivity, specificity, and the true skill statistic..Our simulation study will systematically test the effects of ENM algorithm choice, model parameters, and post-processing procedures on analysis results. This work provides an important baseline and guide for users that will improve the fidelity of ENM application. Using these platforms to compare model results between simulated and real data, in combination with traditional evaluation indices, will enable researchers to choose the most appropriate model and parameters for the specific data and research question.
物种的生态位是生态学的基础问题,生态位模型是利用数学工具估计生态位的重要方法,也是生物地理学重要的研究方向,广泛用于保护生物学、进化生物学等多个研究领域。但生态位模型选择的盲从性导致很多基于真实数据的研究工作存在理论缺陷,从而阻碍了该领域的发展。因此,模型的评估和最优化选择方法成为本领域亟待解决的问题之一。.本申请在生物地理学相关概念的基础上,通过对真实研究情景的分析、归纳和总结后,采用虚拟场景技术重现这些情景,并将该虚拟场景应用于生态位模型,在具有真实基础生态位的条件下,根据不同的应用场景准确的分析和比较模型结果,评估模型在不同场景下的性能,探讨模型的适用范围。.通过对具有不同特征的虚拟场景的评估,及与真实应用的比较和分析,本项研究结果将为研究者提供生态位模型研究的重要基础性数据,并由此为每个应用场景给出最佳的备选模型、参数设置及评价指标,以引导研究者正确的使用模型分析相关生物学问题。

结项摘要

物种的生态位指的是物种生存所需的环境条件的组合,生态学的基础问题,而生态位模型是利用数学工具建立物种分布区与所需环境条件的数学关系,是估计生态位的重要方法,也是生物地理学重要的研究方向,广泛用于保护生物学、进化生物学等多个研究领域。生态位模型选择的盲目性导致很多基于真实数据的研究工作存在理论缺陷,从而阻碍了该领域的发展。因此,模型的评估和最优化选择方法成为本领域亟待解决的问题之一。.本研究在生物地理学相关概念的基础上,首先通过对真实研究情景的分析、归纳和总结后,利用虚拟场景技术模拟重现了这些情景,并将该虚拟场景应用于已知的生态位模型,在具有真实基础生态位的条件下,根据不同的应用场景准确的分析和比较模型结果,评估了模型在不同场景下的性能,探讨了模型的适用范围等问题。.在此理论基础上,本项目利用虚拟场景模拟了物种分布在动态变化的环境下的变化情况,讨论了物种的形成与灭绝与环境变化的关系,物种的环境生态位宽度的纬度梯度格局的形成原因,物种多样性的纬度梯度格局形成原因以及物种多样性的海拔梯度格局的形成原因。在将模拟的结果与真实数据相比较的过程中,我们发现尽管大部分地区,模拟结果和真实数据匹配度较高,但在少部分地区模拟结果无法与真实数据相匹配。在排除模型问题后,我们发现这些不匹配是由于真实数据采样偏差造成的,因此,我们又对常用的生物多样性数据库,如GBIF,OBIS,IUCN分布图,eBird数据库等进行逐一分析,找出其数据的缺陷和采样偏差,并讨论这些真实数据的缺陷可能导致的生物多性评估方面的问题。.通过对具有不同特征的虚拟场景的评估,及与真实应用的比较和分析,本项研究取得了一系列的成果,在生态学主流期刊Nature Ecology & Evolution, Nature GeoScience, Global Ecology and Biogeography, Ecography等杂志上发表系列文章,这些结果结果为研究者提供生态位模型研究的重要基础性数据和方法指导,也为更好的进行生物多样性评价提供理论支持。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Effectively and accurately mapping global biodiversity patterns for different regions and taxa
有效、准确地绘制不同区域和类群的全球生物多样性格局
  • DOI:
    10.22541/au.159654424.40253314
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Global Ecology and Biogeography
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Hughes Alice C.;Orr Michael C.;Yang Qinmin;Qiao Huijie
  • 通讯作者:
    Qiao Huijie
Accounting for dispersal using simulated data improves understanding of species abundance patterns
使用模拟数据解释扩散可以提高对物种丰度模式的理解
  • DOI:
    10.1111/geb.13412
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Global Ecology and Biogeography
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Feng Xiao;Qiao Huijie
  • 通讯作者:
    Qiao Huijie
Non-random latitudinal gradients in range size and niche breadth predicted by spatial patterns of climate
由气候空间模式预测的范围大小和生态位宽度的非随机纬度梯度
  • DOI:
    10.1111/geb.12904
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Global Ecology and Biogeography
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Saupe Erin E.;Myers Corinne E.;Peterson A. Townsend;Soberon Jorge;Singarayer Joy;Valdes Paul;Qiao Huijie
  • 通讯作者:
    Qiao Huijie
A multi-faceted comparative perspective on elevational beta-diversity: the patterns and their causes
高程β多样性的多方面比较视角:模式及其原因
  • DOI:
    10.1098/rspb.2021.0343
  • 发表时间:
    2021-04-28
  • 期刊:
    Proceedings of the Royal Society B
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Du Y;Fan L;Xu Z;Wen Z;Cai T;Feijo A;Hu J;Lei F;Yang Q;Qiao H
  • 通讯作者:
    Qiao H
Prospects and challenges coexist in China’s new protected area system
中国新保护区体系前景与挑战并存
  • DOI:
    10.1007/s10531-021-02319-z
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Biodiversity and Conservation
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Chunlin Li;Tingting Yao;Baowei Zhang;Huijie Qiao;Junhua Hu
  • 通讯作者:
    Junhua Hu

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其他文献

流程化的生态建模方法与科学工作流系统
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    生物多样性
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    乔慧捷;林聪田;王江宁;纪力强
  • 通讯作者:
    纪力强
生态位模型的理论基础、发展方向与挑战
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    中国科学C辑:生命科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    乔慧捷;胡军华;黄继红
  • 通讯作者:
    黄继红
从自然保护区到国家公园体制试点: 三江源国家公园环境覆盖的变化及其对两栖爬行类保护的启示
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    生物多样性
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    乔慧捷;汪晓意;王伟;罗振华;唐科;黄燕;杨胜男;曹伟伟;赵新全;江建平;胡军华
  • 通讯作者:
    胡军华
Prospects and challenges coexist in China’s new protected area system
中国新保护区体系前景与挑战并存
  • DOI:
    10.1007/s10531-021-02319-z
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Biodiversity and Conservation
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    李春林;姚婷婷;Xiaoyi Wang;张保卫;乔慧捷;胡军华
  • 通讯作者:
    胡军华
生态位模型的理论基础、发展方向与挑战
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    中国科学:生命科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    乔慧捷;胡军华;黄继红
  • 通讯作者:
    黄继红

其他文献

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乔慧捷的其他基金

基于仿真平台揭示不同时空尺度物种多样性格局的形成与维持机制
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    54 万元
  • 项目类别:
    面上项目
一种用于预测物种潜在分布地的模型的研究
  • 批准号:
    31100390
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    21.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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