Joint species distribution models (JSDM) are among the most important statistical tools in community ecology. However, existing JSDMs cannot model mutual exclusion between species. We tackle this deficiency by developing a novel hierarchical JSDM with Dirichlet-Multinomial observation process for mutually exclusive species groups. We apply non-stationary multivariate Gaussian processes to describe species niche preferences and conduct Bayesian inference using Markov chain Monte Carlo. We propose decision theoretic model comparison and validation methods to assess the goodness of the proposed model and its alternatives in a case study on modeling vegetation cover in a boreal peatland in Finland. Our results show that ignoring the interspecific interactions and competition significantly reduces models predictive performance and through that leads to biased estimates for total cover of individual species and over all species combined. Models relative predictive performance also depends on the predictive task highlighting that model comparison and assessment method should resemble the true predictive task. Our results also demonstrate that the proposed joint species distribution model can be used to simultaneously infer interspecific correlations in niche preference as well as mutual competition for space and through that provide novel insight into ecological research.


翻译:共同物种分布模型(JSDM)是社区生态中最重要的统计工具之一。然而,现有的JSDM不能以物种之间的相互排斥为样板。我们通过开发新型的JSDM(JSDM)和对相互排斥的物种群的Drichlet-Mutinomial观测程序,解决这一缺陷。我们采用非静止的多变高斯进程来描述物种的特有偏好,并利用Markov链 Monte Carlo进行巴耶斯的推论。我们提议决定性模型比较和验证方法,以便在芬兰一个寒冷的泥地建模植被覆盖的案例研究中评估拟议模型及其替代品的好坏。我们的结果显示,忽略了具体相互作用和竞争,大大降低了模型的预测性能,从而导致对单个物种和所有物种的总覆盖的偏差性估计。模型的相对预测性能还取决于预测性任务,强调模型比较和评估方法应当与真实的预测性任务相近。我们的结果还表明,拟议的联合物种分布模型可以同时用来推推推出特定偏好以及空间相互竞争和通过对生态研究进行新的洞察。

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