Können wir die Artenvielfalt trotz unvollständiger Daten genau modellieren? Diese Forschung befasst sich mit dem allgegenwärtigen Problem der Stichprobenverzerrung in Biodiversitätsmodellen, das unser Verständnis von Artenreichtum, Endemismus und Beta-Diversität erheblich verzerren kann. Die Autoren stellen einen neuartigen Ansatz namens Uniform Sampling from Sampling Effort (USSE) vor, um die Auswirkungen von Sammlungsverzerrungen und -lücken zu mildern, und vergleichen seine Leistung mit häufig verwendeten Methoden. Unter Verwendung kontrollierter Simulationen virtueller Artenverteilungen und Stichprobenaufwand in Südamerika testete die Studie die Empfindlichkeit von Artenverteilungsmodellen (SDMs), räumlicher Interpolation (SI) und Umweltvorhersage (EP) gegenüber Stichprobenverzerrungen. Die Ergebnisse zeigten, dass EP mit USSE SI und SDMs bei der genauen Vorhersage des Artenreichtums übertraf, insbesondere wenn der Stichprobenaufwand nicht mit Biodiversitätsnischen übereinstimmte. Für die Schätzung von Endemismus und Beta-Diversität lieferten alle Methoden ähnliche Ergebnisse. Diese Ergebnisse legen nahe, dass die Einbeziehung des Stichprobenaufwands in Biodiversitätsmodelle die Genauigkeit von Vorhersagen verbessern und zu fundierteren Naturschutzentscheidungen führen kann. Der kontrollierte Simulationsansatz bietet einen wertvollen Rahmen für das Testen und Verfeinern von Biodiversitätsmodellierungsmethoden.
Als führende Fachzeitschrift im Bereich Biogeographie ist dieses Papier für das Kernpublikum relevant. Indem die Forschung die Auswirkungen von Stichprobenverzerrungen auf Biodiversitätsmodelle untersucht, steht sie im Einklang mit dem Fokus der Zeitschrift auf dem Verständnis von Artenverteilungen und ökologischen Mustern. Die Entwicklung und das Testen eines neuen Ansatzes zur Minderung von Stichprobenverzerrungen trägt zur Weiterentwicklung der Methoden in der biogeographischen Forschung bei.