@ARTICLE {10.3389 / fmars.2023.1078042作者= {Arimitsu,迈乌米l . Piatt和约翰·f·Thorson, James t . Kuletz,凯瑟琳·J·德鲁,加里•s和Schoen莎拉k和库欣,丹尼尔·a .和Kroeger,凯特琳和Sydeman,威廉·J。},标题={联合海上时空模型预测海鸟密度},杂志={海洋科学前沿},体积= {10}= {2023},URL = {//www.thespel.com雷竞技rebat/articles/10.3389/fmars.2023.1078042}, DOI = {10.3389 / fmars.2023.1078042},抽象ISSN = {2296 - 7745} = { IntroductionSeabirds丰富,引人注目的全球海洋生态系统的成员。合成分布数据显示随着时间的推移,需要解决区域管理问题和理解生态系统的变化。主要挑战时估计海鸟密度在海上出现色散变化的鸟儿,在时间和空间采样工作,鸟检出率的差异与调查相关的容器类型。 MethodsUsing海鸟在海上建模的新方法,我们应用联合动态物种分布模型(JDSDM) vector-autoregressive时空框架调查收集的数据在近五年来在北太平洋远洋海鸟和归档数据库。我们提出每月的网格密度预测和数量估计为8种组(77%的鸟类观察)在库克湾,阿拉斯加。JDSDMs协变量包括栖息地通知密度预测未取样的地区,占观测密度的变化由于海洋鉴于不同的调查方法和年代际变化的条件。 ResultsThe最适合模型提供了一个高水平的解释力异常解释的(86%)。丰度估计是相当准确的,符合历史研究有限。建模密度确定季节性变化丰富与所有物种数量的峰值团体在今年7月或8月。海鸟在很大程度上缺席研究区域(例如,数量)下降或弹簧(如海雀)个月,或者两个时期(扑打)。 DiscussionOur结果表明,远洋扑打(Ardenna spp)和植绒的海雀(Fratercula cirrhata)拒绝在过去四十年,这些类群值得进一步调查潜在机制解释了这些趋势。JDSDMs提供一个有用的工具来估计海鸟分布和季节性趋势将促进风险评估和规划地区受人类活动影响,如石油和天然气开发、航运和海上风力发电和可再生能源。}}