摘要
目的
近年来,经典的Lotka–Volterra模型在分析和解释植物物种之间的竞争性相互作用方面的局限性越来越明显。已发现的三个问题是:(i)缺乏频率依赖性,这对于物种的长期共存很重要;(ii)需要考虑影响个人绩效的不可衡量的变量(通常是无法衡量的变量)(例如土壤养分或病原体的空间变化),以及(iii)必须将测量误差与生物学变化区分开来。方法
我们修改了经典的Lotka–Volterra竞争模型以解决这些限制。我们在丹麦的一个草本植物群落中安装了八种替代模型,以准确定位3年内的Festuca卵和Agrostis毛细血管的覆盖数据。使用贝叶斯建模框架来确定模型修正是否可以改善模型的性能,并提高其预测社区动态和检验假设的能力。重要发现
包括频率依赖性和测量误差,但不包括未测量的变量,极大地改善了模型性能。我们的结果强调了在植物群落动态定量研究中比较替代模型的重要性。只有考虑可能的替代模型,我们才能确定推动社区组装和变化的因素,并提高我们预测植物社区行为的能力。
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