弗兰肯斯坦矩阵：人口生活史变异影响人口模型的可靠性和预测。

IF 3.5 1区 环境科学与生态学 Q1 ECOLOGY Journal of Animal Ecology Pub Date : 2025-01-19 DOI:10.1111/1365-2656.14243
Giacomo Rosa, Benedikt R. Schmidt, Jean-Paul Léna, Benjamin Monod-Broca, Leonardo Vignoli, Emilie Tournier, Eric Bonnaire, Holger Buschmann, Thierry Kinet, Arnaud Laudelout, Remi Fonters, Carlo Biancardi, Anna R. Di Cerbo, Dominique Langlois, Jean-Marc Thirion, Lucy Morin, Julian Pichenot, Julien Moquet, Hugo Cayuela, Stefano Canessa
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摘要

种群矩阵模型通常用于研究野生种群的人口统计和指导管理选择。当特定种群或生活史阶段的生命率未知时，研究人员通常用同一物种的其他种群的估计值来代替它们。这种“混合”矩阵可能会忽略种群间的生活史变化，从而导致不正确的推断。在这项研究中，我们使用黄腹蟾蜍（bomina variegata）种群的大型数据集，研究了使用混合矩阵对人口统计推断和管理决策的实际影响。黄腹蟾蜍是一种两栖动物物种，其生活史取决于人类的土地利用。我们估计了不同生境类型的18个种群的阶段特异性生存和招募。然后，我们评估了当随机选择或基于栖息地、人口统计学或地理邻近性的其他人口的估计值取代特定人口的生命率时，估计的人口增长率和弹性是如何变化的。使用混合矩阵混合来自不同种群和栖息地的人口统计估计有偏见的预测。即使在所有人群中随机抽样，平均偏差也相对较小，因为我们的大数据集代表了整个生活史范围，平均误差被抵消了。然而，从地理上接近或人口统计学上相似的人群中借用估计数大大减少了极端错误的风险。借鉴类似生境类型的种群也可以减少偏差，但结果因所涉及的确切生境类型而异。我们的研究说明了生活史中种群的栖息地特异性变化如何影响进化人口学、生态学和保护中常用的种群矩阵的可靠性。当无法避免使用混合种群矩阵时，可以根据有关生态或人口模式的额外信息来创建它们，从而有助于减少偏见。当没有这样的信息时，我们建议研究应该考虑参数估计的整个空间（可用估计的完整范围），从而透明地描述围绕人口估计的真实不确定性。
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Journal of Animal Ecology
Journal of Animal Ecology 环境科学-动物学
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3 months
期刊介绍： Journal of Animal Ecology publishes the best original research on all aspects of animal ecology, ranging from the molecular to the ecosystem level. These may be field, laboratory and theoretical studies utilising terrestrial, freshwater or marine systems.
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