Forecasting trajectories of Southern Resident killer whales with stochastic movement models incorporating direction modification
Notice bibliographique
Résumé
Animal movement forecasting is a novel area in ecological modelling that can significantly aid marine coastal management and facilitate timely conservation actions, particularly for endangered species. Animal movement modelling research has focused largely on statistical inference for long-term spatial distributions of animal movement and changes in behavioural states, with relatively little attention being given to short-term animal movement forecasting. We propose a straightforward forecasting framework that employs a continuous-time Ornstein–Uhlenbeck (O–U) velocity process as the foundation for a movement forecast system. Specifically, we incorporate a direction modification method to ensure directional persistence and to guide the movement towards preferred historical locations and pathways. We demonstrate our forecasting methods using movement data from 11 years of Southern Resident killer whale (SRKW) movement data. We evaluate its forecasting performance on a historical trajectory of the SRKW. The resultant ensemble forecast outcome defines a 90% probability region indicating the most likely region where animals may be found for a specific forecast horizon. Our stochastic dynamic framework successfully predicts an SRKW trajectory up to three hours ahead with incoming observations covered by our 90% probability regions. This shows the approach is suitable for our conservation objectives of using short-term SRKW forecasts to aid in dynamic management of marine traffic and to reduce whale-vessel interactions. Importantly, our forecasting framework is versatile and can be readily applied to a wide range of animal species, provided there is a historical trajectory database available. It can be initiated with observed locations and conducted in real time for ecological management plans, and it can also be integrated into data-assimilative forecasting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».