생태학 자료에 대한 가우시안 반응곡선 적합

Gaussian Response Curves Fitting for Ecology Data

본 연구에서는 가우시안 반응회귀와 가우시안 로짓회귀를 소개하고 이를 사용하여 가우시안 반응곡선을 추정하는 문제를 다루었다. 일반적으로 종(species)들의 개체 수는 환경변수에 영향을 받아 가우시안 곡선 형태를 따른다고 알려져 있다. 종의 출현에 대해 가우시안 곡선을 사용하면 해당 종의 최적 환경 조건, 환경 인자의 허용한계, 최대 발현 수 혹은 최대 발현 확률 등을 추정할 수 있다. 가우시안 반응곡선이 지수족으로 표현됨으로 일반화선형모형인 포아송 회귀나 로짓회귀를 사용하여 가우시안 반응곡선을 추정하였다. 특히, 자료분석으로 Aart, Ameenk(1975)의 거미 포획 자료에 대해 거미들의 최적 환경 조건, 최대 출현 개체 수 및 최대 출현 확률 등을 가우시안 곡선으로 추정하였다. 하지만, 종 발현이 단봉분포를 따르지 않으면 가우시안 곡선을 추정이 불가한 경우가 발생 할 수 있다. 한편, 본 연구에서는 환경 변수가 일변량인 경우로 분석의 한계를 두었다.

In this study, the Gaussian response regression and Gaussian logistics regression to describe the species occurrence along the environmental gradients is considered. In ecology, the occurrence of species is generally influenced by environmental variables and follows the Gaussian curve form. Using Gaussian curves, optimal environmental conditions, tolerance of environmental factors, peak abundance or peak abundance probability can be estimated for the expression of the species. In this study, Poisson regression or logistic regression analysis, which is a generalized linear model, is used to estimate the Gaussian curve. These models are applied to the spider data of Aart, Smeenk (1975) and the occurrence of the spider, the probability of occurrence of the spider are estimated on the environmental gradients. However, it is not possible to estimate the Gaussian curve unless the species abundance is followed by a uni-modal distribution. In this study, the univariate Gaussian response curve estimation is limited by the analysis with one environmental variable.