Skip to main content
  • English
  • Serbian
  • O časopisu
  • Uredništvo
  • Uređivačka politika
  • Uputstvo autorima
  • Poslednji broj
  • Arhiva
    • Broj 205 (2020)
    • Broj 204 (2019)
    • Broj 203 (2019)
    • Broj 201-202 (2018)
    • Broj 199-200 (2017)
    • Broj 197-198 (2016)
    • Broj 195-196 (2015)
    • Broj 193-194 (2014)
    • Broj 191-192 (2013)
    • Broj 189-190 (2012)
    • Broj 187-188 (2011)
    • Broj 185-186 (2010)
    • Broj 183-184 (2009)
    • Broj 181-182 (2008)
    • Broj 179-180 (2007)
    • Broj 177-178 (2006)
    • Broj 175-176 (2005)
    • Broj 173-174 (2004)
    • Broj 171-172 (2003)
    • Broj 169-170 (2002)
    • Broj 167-168 (2001)
Topola
2017, broj 199-200, str. 167-176

Izvorni naučni rad
UDK: 551.583:630

Razvoj modela potencijalne distribucije vrsta pomoću metoda mašinskog učenja


Lazar Pavlović 1*, Dejan B. Stojanović 2, Milena Kresoja 3, Stefan Stjepanović 4, Saša Orlović 1, Mirjana Bojović 5


1 Univerzitet u Novom Sadu, Poljoprivredni fakultet, Novi Sad, Srbija
1 Univerzitet u Novom Sadu, Institut za nizijsko šumarstvo i životnu sredinu, Novi Sad, Srbija
3 Univerzitet u Novom Sadu, Prirodno-matematički fakultet, Novi Sad, Srbija
4 Univerzitet u Istočnom Sarajevu, Poljoprivredni fakultet, Istočno Sarajevo, Republika Srpska, Bosna i Hercegovina
5 Univerzitet Educons, Fakultet zaštite životne sredine, Sremska Kamenica, Srbija

Autor za korespodenciju:
Lazar Pavlović, lazar.pavlovic@polj.uns.ac.rs


Izvod

Klimatske promene koje se intenzivno dešavaju u poslednjih nekoliko decenija imaju globalni efekat na vegetaciju i šumski pokrivač, što dovodi do velikih transformacija u prirodnim resursima i strukturi pejzaža. Uticaj klimatskih promena na vrste često se procenjuje korištenjem modela distribucije vrste (SDMs). Ovi modeli koriste podatke o životnoj sredini i prisustvu/odsustvu neke vrste, utvrđuju njihov međusobni odnos, te na drugim lokacijama pokazuju da li su uslovi sredine pogodni ili ne za postojanje te vrste. Pošto se modeli lako implementiraju, oni se danas koriste u velikoj meri za razmatranje različitih pitanja u istraživanju životne sredine, kao i za pružanje smernica za primenjena istraživanja. Cilj ovog rada je razviti i oceniti Random Forest (RF) model zasnovan na trenutnim podacima o rasprostranjenju šuma evropske bukve, ekoloških i klimatskih karakteristika na teritoriji Srbije. Dobijeni model će poslužiti kao osnova za izgradnju modela koji će predvideti distribucije vrste u budućnosti.Tačnost modela je ispitana upotrebom adekvatnih statističkih metoda. Analiza True Skill Statistic (TSS) ukazuje na veliku tačnost modela (TSS = 0.87, specifičnost =87.81, senzitivnost =99.44). Tačnost je potvrđena analizom površine ispod ROC (Receiver Operating Characteristic) krive (AUC) (AUC=0.97, specifičnost =88.01, senzitivnost=99.27). Takođe, rezultati ukazuju na potrebu za uključivanjem više ekološki relevantnih topografskih varijabli prilikom projektovanja modela distribucije vrsta u odnosu na klimatske promene, naročito za vrste koje su u korelaciji sa topografijom, odnosno visinskom raspodelom.


Ključne reči: modeli distribucije vrsta, evropska bukva, mašinsko učenje, BIOMOD2
Nazad na vrh

Univerzitet u Novom Sadu
Institut za nizijsko šumarstvo i životnu sredinu
Antona Čehova 13d
21000 Novi Sad
Republika Srbija
Tel: 021 540 383
E-mail: ilfe@uns.ac.rs
www.ilfe.org