Evaluarea solidității analizei cantitative a semnăturii acizilor grași la încălcări ale presupunerii -

S.U.A. Geological Survey, Alaska Science Center, 4210 University Drive, Anchorage, Alaska, 99508 SUA

Ingineria proceselor și știința aplicată, Universitatea Dalhousie, Halifax, NS B3H 4R2 Canada

Facultatea de Studii de Mediu, Universitatea York, str. Keele 4700, Toronto, ON, M3J 1P3 Canada

S.U.A. Geological Survey, Alaska Science Center, 4210 University Drive, Anchorage, Alaska, 99508 SUA

Ingineria proceselor și știința aplicată, Universitatea Dalhousie, Halifax, NS B3H 4R2 Canada

Facultatea de Studii de Mediu, Universitatea York, str. Keele 4700, Toronto, ON, M3J 1P3 Canada

S.U.A. Geological Survey, Alaska Science Center, 4210 University Drive, Anchorage, Alaska, 99508 SUA

rezumat

Introducere

Analiza cantitativă a semnăturii acizilor grași (QFASA) a devenit o metodă obișnuită de estimare a compoziției dietei animale și colab. 2004). Ecologii care studiază speciile marine au implementat metoda cel mai pe larg (Bowen & Iverson 2013), probabil datorită diversității structurale a acizilor grași din ecosistemele marine (Thiemann și colab. 2007) și importanța lipidelor pentru stocarea energiei în rețelele alimentare marine. QFASA necesită date despre compoziția acizilor grași, proporții care se ridică la 1 0 numite în mod colectiv o semnătură, a tuturor tipurilor de pradă potențial consumate de un prădător. O semnătură de prădător este apoi modelată ca un amestec liniar de semnături de pradă. Proporțiile amestecului care minimizează o măsură a distanței între semnăturile de prădători observate și modelate sunt o estimare a compoziției dietei. Constantele numite coeficienți de calibrare, care sunt derivați din studiile de hrănire, sunt utilizate pentru a explica metabolismul diferențial al acizilor grași individuali de către un prădător.

Variantele estimatorului QFASA pot avea robustețe diferențială față de încălcările presupunerii. De exemplu, într-o investigație care compară proprietățile statistice a șase estimatori QFASA, Bromaghin și colab. (2015) au observat diferențe substanțiale între estimările dietei medii pentru urșii polari din Marea Chukchi (Ursus maritimus) și a emis ipoteza că cauza principală a fost robustețea diferențială față de încălcările ipotezei. Cu toate acestea, gradul în care încălcările presupunerii pot influența estimările dietei nu a fost studiat în mod cuprinzător. Iverson și colab. (2004) au efectuat simulări limitate pentru a investiga modul în care estimările dietei au fost afectate de consumul de pradă care nu a fost inclus în datele de semnătură a prăzii, pe care le numim pradă „fantomă”. Cu toate acestea, nu suntem conștienți de vreo investigație sistematică a robusteții estimatorului la erori în coeficienții de calibrare, deși mai mulți anchetatori au raportat că estimările dietei pot fi sensibile la selectarea coeficienților de calibrare (de exemplu, Meynier și colab. 2010; Wang, Hollmén & Iverson 2010; Budge, Penney & Lall 2012; Rosen & Tollit 2012; Haynes și colab. 2015).

Am explorat soliditatea estimatorilor QFASA la încălcările ipotezelor modelului folosind simularea computerizată. Contribuția relativă a unui tip de pradă fantomă la dietele prădătorilor și magnitudinea erorii în coeficienții de calibrare au fost variate în comun, iar tendința rezultată a estimatorilor pe baza măsurilor de distanță Kullback - Leibler și Aitchison, cele două măsuri utilizate cel mai frecvent (de exemplu, Iverson și colab. 2004; Stewart & Field 2011; Bromaghin și colab. 2015), a fost observat. Simulările au fost efectuate cu două seturi de date despre semnătura prăzii având o complexitate diferită pentru a spori aplicabilitatea generală a rezultatelor noastre.

Materiale și metode

Intrări de date

Am folosit două seturi de date despre semnătura prăzii de complexitate diferită pentru a construi semnături de prădători, având în vedere amestecurile de diete specificate ale prăzii și ulterior dietele estimate. Setul de date privind mamiferele marine, utilizat anterior pentru estimarea dietelor urșilor polari din Marea Chukchi (Rode și colab. 2014), conținea semnături de la 357 pradă reprezentând 7 specii. Al doilea set de date despre pradă, utilizat anterior pentru a estima dieta focilor cenușii (Gripa Halichoerus; Beck și colab. 2007), a fost considerabil mai complexă, conținând semnături de la 957 pradă reprezentând 29 de specii. Bromaghin și colab. (2015) au folosit ambele seturi de date în simulările lor pentru a compara estimatorii QFASA (a se vedea tabelele S1 și S2 pentru detalii privind speciile și dimensiunile eșantionului).

Am dorit să evaluăm estimatorul de robustețe la încălcările presupunerii folosind diete care erau plauzibile din punct de vedere biologic pentru fiecare set de date despre pradă. Din acest motiv, am folosit aceleași amestecuri de diete pentru ursii polari de sex feminin adulți și masculi adulți și foci gri de sex feminin și de sex masculin prelevate de primăvară care au fost utilizate de Bromaghin și colab. (2015). Aceste diete au fost aproximate din estimările publicate, Rode și colab. (2014) pentru urșii polari și Beck și colab. (2007) pentru focile gri, prin eliminarea unor pradă cu contribuții minore la diete și rotunjirea proporțiilor dietei la trei zecimale (tabelele S1 și S2 din Bromaghin și colab. (2015)).

Semnăturile acizilor grași s-au bazat pe cei 41 de acizi grași din setul dietetic extins (Anexa A a Iverson și colab. (2004)), care sunt utilizate în mod obișnuit în investigațiile QFASA (de ex. Wang, Hollmén & Iverson 2010; Haynes și colab. 2015). Semnăturile de pradă pentru acest set de acizi grași au fost reduse astfel încât proporțiile lor însumate la 1. Deoarece măsurile de distanță Kullback - Leibler și Aitchison nu sunt definite pentru proporții de 0, valorile 0 au fost înlocuite cu 1 · 0 e - 5 și proporțiile semnăturii au fost redimensionate pentru a suma la 1 folosind metoda multiplicativă (Martín - Fernández, Palarea - Albaladejo & Olea 2011).

Semnături de pradă fantomă

O semnătură de pradă fantomă a fost stabilită pentru a fi oarecum distinctă de celelalte tipuri de pradă, dar nu atât de diferită încât nu împărtășea niciuna dintre caracteristicile celorlalte semnături de pradă. Pentru fiecare set de date despre pradă, am calculat semnătura medie pentru fiecare tip de pradă (specie) și am stabilit constrângerile de casetă pentru fiecare proporție de acizi grași ca 75% din proporția minimă și 125% din proporția maximă observată la tipurile de pradă. Semnătura care a maximizat distanța Kullback - Leibler între ea și semnăturile medii ale prăzii, sub rezerva respectării constrângerilor cutiei, a fost obținută utilizând funcția solnp a pachetului R Rsolnp (Ghalanos & Theussl 2014). Semnătura care a maximizat distanța Aitchison între ea și semnăturile prăzii a fost obținută în mod similar. Semnătura pradă fantomă a fost stabilită ca medie a acestor două semnături. Această metodă a produs o semnătură de pradă fantomă cât mai diferită de datele de semnătură de pradă în ansamblu, măsurate împreună de distanțele Kullback - Leibler și Aitchison, dar în limitele formate de constrângerile casetei.

Eroare coeficient de calibrare

Design de simulare

Proiectarea simulării s-a bazat pe combinații factoriale precum erori ale coeficientului de calibrare și niveluri de pradă fantomă în dietă. Pentru fiecare dintre cele 16 valori ale erorii coeficientului de calibrare de control constant, k (de la 0,00 la 0,75 în trepte de 0,05), 50 de seturi de coeficienți de calibrare ipotetizați au fost generați aleatoriu folosind metoda descrisă mai sus. Pentru fiecare set de coeficienți de calibrare ipotetizați, proporția de pradă fantomă din dietă () a fost variat de la 0 la 0,5 în trepte de 0 · 025 (21 de valori unice). S-a stabilit o dietă de prădător stabilind mai întâi proporția pentru prada fantomă ca și apoi înmulțind proporțiile dietei realiste ale ursului polar sau focii gri cu 1‐ astfel încât toate proporțiile dietei însumate la 1.