Habitat suitability modelling of Persian squirrel (Sciurus anomalus) in Zagros forests, western Iran
محل انتشار: مجله حیات وحش و تنوع زیستی، دوره: 2، شماره: 2
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 454
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JWB-2-2_007
تاریخ نمایه سازی: 4 تیر 1398
چکیده مقاله:
Habitat is one of the key parameters for species conservation and having adequate knowledge of the habitat requirements of a particular species is inevitable for developing conservation plans. In the current study habitat suitability of the Persian squirrel (Sciurus anomalus) was evaluated in four protected areas in southwestern Iran, using maximum entropy method (MaxEnt). We combined presence-only field data with nine environmental variables including aspect, slope, elevation, distance to river, distance to road, distance to village, climate type, landuse and vegetation types to map the species probability of presence and determine the factors limit its distribution. MaxEnt performed well at predicting the potential suitable habitats of the Persian squirrel with a mean AUC of 0.937. Results of the model indicated that landuse, climate type and distance from roads had the most contribution to the model performance. Persian squirrels have a strong preference for forests, therefore, land cover change due to human activities seems to be an important threat to the squirrel viability. Consequently minimizing anthropologic disturbances is required to maintain the number of Persian squirrels in the region.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Farzaneh Khalili
Department of Natural Resources, Isfahan University of Technology
Mansoureh Malekian
Department of Natural Resources Isfahan University of Technology, Isfahan
Maedeh Sadeghi
Department of Natural Resources, Isfahan University of Technology
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :