مدل‌سازی پراکنش مکانی ماهی شیر (Scomberomorus commerson Lacepede, 1800) با استفاده از رگرسیون لجستیک در آبهای خلیج فارس

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

چکیده

شناخت عوامل محیطی موثر در پراکنش گونه­های آبزی و اطلاع از محدوده پراکنش آنها در هر منطقه می­تواند در حفظ و مدیریت صحیح ذخایر آبزیان کمک کند. یکی از مشکلاتی که زیست بوم خلیج فارس با آن مواجه­ است نبود داده­های قابل اطمینان از حضور ماهیان طی سالهای مختلف است. با استفاده از فناوری سنجش از دور، پیش­بینی پراکنش گونه­های آبزیان با استفاده از روش­های مدل‌سازی امکان‌پذیر شده است. مطالعه حاضر به منظور مدل‌سازی و مصور نمودن حضور ماهی شیر (Scomberomorus commerson) در خلیج فارس با استفاد از رگرسیون لجستیک صورت پذیرفت. بدین منظور نقاط حضور ماهی شیر، از پایگاه الکترونیکی GBIF دانلود شد. همچنین، لایه­های رستری ۱۱ پارامتر محیطی از سایت سنجنده مودیس ناسا استخراج گردید. مدل‌سازی در نرم­افزار R انجام شد. بررسی صحت مدل‌ها با مساحت زیر منحنی ROC انجام گرفت. نقشه‌های احتمال محل حضور هر گونه در نهایت ترسیم شدند. به طور کلی، پارامترهای عمق و کربن غیر آلی ذره‌ای، بیشترین تاثیر را بر پراکنش ماهی شیر نشان دادند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Modelling the spatial distribution of Narrow-barred Spanish mackerel (Scomberomorus commerson; Lacepede 1800) in the Persian Gulf using logistic regression

نویسندگان [English]

  • M. Ghaitaranpour
  • H. Poorbagher
  • S. Eagderi
چکیده [English]

Knowledge of environmental parameters affecting on distribution of aquatics and their realms can help maintain and correctly manage aquatic reserves. Lack of enough data on the presence of fishes in the Persian Gulf has turned into a problem. The prediction of species distribution in a large scale has become possible using the remote sensing technologies. The present study aimed to model and depict the spatial distribution of Narrow-barred Spanish mackerel (Scomberomoruscommerson) in the Persian Gulf using logistic regression. The presence coordinates of the animal were downloaded from GBIF. The raster layers of 11 environmental parameters were procured from the Modis sensor website of NASA. Models were made in R. The accuracy of the models was examined using the area underneath of the ROC.  The probability of presence of S. commerson was mapped. Depth and particulate organic carbon were the most important factors shaping the spatial distribution of this species.
 

کلیدواژه‌ها [English]

  • Mackerel
  • Persian Gulf
  • Logistic regression
  • Modelling