Modèle de statut de sci

Cartes d`État, d`incertitude, de tendance et d`impacts des abeilles sauvages à travers les États-Unis coïncide. (A) État de l`abondance des abeilles sauvages (indice relatif) pour 2013. (B) incertitude (estimation du DD) de l`indice d`abondance des abeilles sauvages pour 2013. (C) tendances de l`abondance des abeilles sauvages et de leur incertitude (probabilité de changements: valeurs Pseudo-t) entre 2008 et 2013. (D) État de la fourniture d`abeilles sauvages (abondance prévue par le modèle de A) et demande de services de pollinisation (superficie résumée des cultures pollinisées par les animaux, pondérée par leur dépendance aux pollinisateurs) à l`échelle du comté pour 2013. Les comtés de moins de 1 000 hectares de cultures pondérées dépendant des pollinisateurs ont été laissés blancs. E incertitude quant à la fourniture d`abeilles sauvages en 2013 pour les comtés identifiés comme des inadéquation entre l`offre et la demande en D. F tendance de l`offre et de la demande entre 2008 et 2013 (les zones I et II indiquent une probabilité élevée et faible de diminution de l`offre, respectivement). Nous nous intéressons à l`évaluation de trois questions dans la validation: (i) dans quelle mesure les estimations dérivées d`experts tirées aléatoirement correspondent-elles aux données observées par rapport aux estimations non informatives? (II) quel est le montant moyen (c.-à-d., le meilleur) de l`estimation pour améliorer l`ajustement du modèle? (III) nos évaluations d`incertitude dérivées d`experts prédisent-elles l`adéquation du modèle avec les données? À l`aide d`une simulation de MC (n = 1 000), nous avons constaté que les estimations du modèle à l`aide de la DP informée par les experts étaient plus positivement corrélées à l`abondance observée des abeilles que celles qui utilisaient des pH non informatifs (c.-à-d. des valeurs aléatoires comprises entre 0 et 1) pour les deux abeilles sauvages (Fig. S3A) et pour les bourdons (Fig. S3B).

L`estimation moyenne de l`abondance des abeilles pour la simulation de MC a amélioré la prédiction du modèle par rapport aux données sur les abeilles observées sur le terrain. Les ajustements de modèles étaient également meilleurs lorsque l`on utilisait des sites à faible incertitude (c.-à-d. un écart-type relativement faible de l`indice d`abondance des abeilles sauvages) que lorsqu`on utilisait des sites à forte incertitude (Fig. S3 C – F). En outre, les estimations du modèle ont mieux prédit l`abondance observée de Bumble Bee quand ils ont utilisé des paramètres spécifiques à la Guilde des abeilles nicheurs de cavité, qui sont actifs tout au long de l`été (Fig. S3B). Nous avons validé la prédiction du modèle et son incertitude avec les données sur le terrain de l`abondance des abeilles sauvages. Nous avons utilisé plusieurs ensembles de données (méthodes SI, données de validation). Toutes les abeilles sauvages ont été observées à 180 sites sur les champs de culture et les zones séminatuaires et naturelles dans six États entre 2008 et 2013 (⇓ ⇓ ⇓). Nous avons également utilisé un ensemble de données distinctes de bourdons à 343 sites le long des routes dans 40 États entre 2008 et 2009 (15).

Nous avons comparé les prédictions de modèle basées sur des paramètres dérivés d`experts et CDL correspondant à l`année où les données ont été collectées avec les données de terrain.

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