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Modèle de statuts sci

0 comments, 15/02/2019, by , in

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).

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). Les distributions de probabilité (PDS) des ressources d`imbrication et de fleurs pour toutes les catégories d`utilisation des terres de la CDL ont été utilisées comme paramètres d`entrée du modèle Lonsdorf pour prédire un indice relatif (0 – 1) de l`abondance des abeilles sauvages à chaque parcelle de terrain (120 m × 120 m , un pixel). Étant donné que ces paramètres d`entrée sont des distributions de probabilité, nous pouvons également exprimer l`indice d`abondance des abeilles comme une distribution de probabilité.

Nous avons utilisé la simulation de Monte Carlo (MC) pour estimer la moyenne et la SD pour l`abondance des abeilles à chaque parcelle. Ceux-ci peuvent être interprétés comme la meilleure estimation et l`incertitude de l`indice. L`incertitude de modélisation avec les distributions de probabilité, cependant, limite l`incertitude (mesurée en tant que SD) possible pour les estimations faibles et élevées. Cela tend à augmenter les estimations de l`incertitude pour les valeurs de paramètres modérées (Fig. S4), où les effets de délimitation ne sont pas aussi importants (30). 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 (⇓ ⇓ ⇓).