지역 설명이 잘못된 지리 참조 박물관 표본

현재 추가 연구를 위해 다양한 자연사 박물관의 데이터베이스에서 표본 목록을 수집하고 있습니다. 그러나 대부분의 과거 데이터와 관련된 잘 알려진 문제는 해당 위도 및 경도가 부족하여 해당 데이터를 사용할 수 없다는 것입니다.

영역 주위에 버퍼를 그리고 해당 위치와 관련된 다양한 불확실성을 제공하는 등의 데이터를 극복 할 수있는 방법이 있습니다.

예를 들어, R의 'spatial'패키지의 biogeomancer 기능은 "XYZ에서 서쪽으로 2 마일"과 같은 텍스트 설명이있는 경우 지리 참조 프로세스를 자동화합니다. 여기에서 설명서를 참조 하십시오.

그러나 나의 주요 관심사는 200 평방 킬로미터의 큰 지역에 이러한 프로토콜을 사용하는 것입니다. 그 문제를 극복 할 수있는 방법이 있습니까? 위치와 관련된 불확실성을 처리 할 수 ​​있다면이 박물관 자료의 풍부한 자료를 사용하고 싶습니다.

내 데이터 세트의 일부 표본 예가 아래에 나와 있습니다. 그들 중 많은 사람들이 상승에 대한 언급을 가지고 있지만 대부분의 기록은 매우 모호합니다.

편집하다

의견 섹션에서, 당신 중 한 사람이이 질문의 목적과 내가 같은 것을 통해 달성하려는 경향을 언급했습니다.
1. 한 번 불확실성 반지름을 실제로 넓은 다각형 영역에서 더 작은 불확도 반경 (가능한 경우)으로 줄일 수있는 방법에 관심이 있습니다.
2.이 정보는 종 분포 모델링 / 점유 모델링과 같은 미래 공간 분석을 수행하는 데 도움이됩니다.

사건의 날짜를 고려하고 자연주의자가 일반적으로 출발 한 것처럼 해당 지역에서 알려진 또는 사용 가능한 도로, 철도, 교량 및 도시 (마을, 기차역)의지도를 가져 오려면 (건축, 지리 참조) 시도하십시오. 알려진 마을이며 기존 도로 또는 철도를 적어도 부분적으로 사용하여 표본을 얻은 지역으로 이동합니다. 때로는 수집 / 발생 가능성이 줄어 듭니다. 종에 대한 생태 정보가 더 있다면, 예를 들어 지역을 배제 할 수 있습니다. 이 생태계의 역사적인 분포에 대한 보조 정보와 함께 개방 대 숲 토지, 습지 대 건조지.

비록 sdm 모델을 훈련시키기 위해 이러한 위치를 확실히 사용하지는 않겠지 만, 모델 결과를 사용하여 위에서 언급 한 데이터와 함께 잘못 참조 된 발생의 위치 불확실성을 줄일 수 있습니다.

일부 최근 논문은 이러한 불확실한 위치의 편향 효과에 대해 설명하고 요약 된 환경 데이터를 사용하는 경우이 퍼지 위치를 보상하는 데 사용할 수 있습니다.

종 분포 모델링에있어 위치 불확실성이 어디에 문제가 되는가? https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/j.1600-0587.2013.00205.x

종 분포 모델링에서 카운티 규모 데이터를 사용하여 편향의 정도를 정량화 : 표본 크기를 늘리거나 카운티 평균 환경 데이터를 사용하여 분포 과잉 예측을 줄일 수 있습니까? https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5551104/