Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Fine scale waterbody data improve prediction of waterbird occurrence despite coarse species data

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A41330%2F19%3A77135" target="_blank" >RIV/60460709:41330/19:77135 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/ecog.03724" target="_blank" >https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/ecog.03724</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1111/ecog.03724" target="_blank" >10.1111/ecog.03724</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Fine scale waterbody data improve prediction of waterbird occurrence despite coarse species data

  • Popis výsledku v původním jazyce

    While modelling habitat suitability and species distribution, ecologists must deal with issues related to the spatial resolution of species occurrence and environmental data. Indeed, given that the spatial resolution of species and environmental datasets range from centimeters to hundreds of kilometers, it underlines the importance of choosing the optimal combination of resolutions to achieve the highest possible modelling prediction accuracy. We evaluated how the spatial resolution of land cover or waterbody datasets (meters to 1 km) affect waterbird habitat suitability models based on atlas data (grid cell of 12x11 km). We hypothesized that the area, perimeter and number of waterbodies computed from high resolution datasets would explain distributions of waterbirds better because coarse resolution datasets omit small waterbodies affecting species occurrence. Specifically, we investigated which spatial resolution of waterbodies better explain the distribution of seven waterbirds nesting on ponds or

  • Název v anglickém jazyce

    Fine scale waterbody data improve prediction of waterbird occurrence despite coarse species data

  • Popis výsledku anglicky

    While modelling habitat suitability and species distribution, ecologists must deal with issues related to the spatial resolution of species occurrence and environmental data. Indeed, given that the spatial resolution of species and environmental datasets range from centimeters to hundreds of kilometers, it underlines the importance of choosing the optimal combination of resolutions to achieve the highest possible modelling prediction accuracy. We evaluated how the spatial resolution of land cover or waterbody datasets (meters to 1 km) affect waterbird habitat suitability models based on atlas data (grid cell of 12x11 km). We hypothesized that the area, perimeter and number of waterbodies computed from high resolution datasets would explain distributions of waterbirds better because coarse resolution datasets omit small waterbodies affecting species occurrence. Specifically, we investigated which spatial resolution of waterbodies better explain the distribution of seven waterbirds nesting on ponds or

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10618 - Ecology

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2019

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Ecography

  • ISSN

    0906-7590

  • e-ISSN

    1600-0587

  • Svazek periodika

    42

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    511-520

  • Kód UT WoS článku

    000460078900011

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85056301572