食草动物的生态成本效益评估
“可达性”评估法
由于范围破碎化，而导致的食草动物栖息地质量退化的生态成本效益模型。
开发了一种称为“可达性”的方法来评估大规模的饲料范围，包括具有分类饲料值的斑块和穿越范围的碎片线性结构。
可达性模型通过包括从样本点到具有破碎结构、水体和边缘的异质景观上的饲料斑块的有效距离来评估范围。
该模型是根据成本-距离计算的概念发展而来的，以实现功能性或有效距离，其中包括遍历不同植被类型或地形特征的成本。
这些成本被定义为一个数字网格中的摩擦值，根据一个特定的因素，它与被调查的物种在一个表面上移动的成本相对应。
在可达性模型中，从均匀分布的样本点到周围所有细胞的最大成本距离，每个细胞根据被调查物种的饲料质量计算饲料值。
模型中还可以包含进一步的信息，如地形、水文、被研究物种对生物群落的偏好和捕食者的分布等，这些都可能影响动物的分布，并作为破碎因素。
本研究的主要目的是校准模型的所有参数，包括破碎结构的权重、边缘效应、样本点分布和植被分类。
利用GPS数据，对汉多尔斯达林驯鹿放牧区的驯鹿运动进行了模型测试。将可达性模型的结果与其他对驯鹿的观察性研究的结果进行了比较。
在汉多尔斯达林的研究中，驯鹿的种群密度在距离道路1公里的地方似乎有所下降，但没有发现徒步旅行路线的影响。
可达性模型表明，在这个例子中，由于范围破碎，范围质量损失了2.2-2.7%。与该地区8000只驯鹿的放牧有关，如果该地区有最佳的储备，可达资源的减少大约相当于减少175-215只动物。
瑞典驯鹿饲养环境条件的多变量特征分析
从数字地图和数据库中提取了37个变量，分别量化了地理位置、地形、植被、饲料分类、森林年龄、基础设施、气候、骚扰昆虫活动、冰壳概率和天气观测结果。
地形变量包括高程、坡度、坡度的坡面和五种不同的崎岖度测量值。植被变量包括森林和砍伐物的数量，老森林，有地衣的森林，分类了17个冬季和绿色饲料范围。
气候变量包括雪和生长季节长度、雪降水、开发的昆虫活动气象数据变量和开发的冰壳概率变量。使用开发的方法，将分段道路和铁路包含在6个不同的可达性变量中。
这些变量被映射成1958个正方形，每个正方形包含100平方公里，并用PCA进行分析，以减少变量的数量。
识别出高度空间相关的变量，并保留每个考虑因素中的一个变量，以节省自由度，同时最小化信息损失。
描述驯鹿放牧面积的15个变量最终被保留下来，并根据驯鹿的需求对区域和范围进行分类。
保留的变量也被聚类，以调查它们之间的关系，这就导致了两组主要的变量。
变量分析
第一组由北部和西部值较高的变量组成，第二组包括南部和东部值不断增加的变量。
简化变量集的PCA中的前5个pc解释了15个保留变量的总变异的84%。
原始37个变量和15个变量的pc相关性良好；r=分别为0.96、0.87、0.88、0.54和0.37。
变量的进一步减少显示变异的损失增加，pc之间的相关性减少。
在第一个PC中发现了主要的西北-东南梯度，冬春夏秋（SSA）饲料之间的平衡是第二个PC的主要格局。
第三个PC捕获了与冬季和高海拔地形相关的变量的模式，以及与森林和饲料相关的变量，特别强调了雪的条件。
第四和第五个PC强调斜坡方向和森林，分别具有纵向和纬度模式梯度。
作者观点
这些结果是将瑞典驯鹿牧区划分为7个暂定区域的基础，使用CA对绘制在1958个广场上的信息进行了分析。
A区生长季节短，雪降水高，但冰壳概率低。它也高度升高，道路、森林和地衣也很少。B区也很相似，但没有那么极端。
C区崎岖较差，地衣和绿色饲料较多。
D区的特点是冬季饲料很好，但不是很好的绿色饲料。
E区和F区生长季节较长，雪降水较低，但冰壳形成和昆虫骚扰的可能性较高，他们也拥有大量的道路和林业。
与e区相比，F区多数变量较为极端，G区冬季饲料较好，地衣丰度较高，但夏季饲料较少。
参考文献：
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2. Skogland, T. 1989.野生驯鹿生活史特征的食物限制和捕食的自然选择。
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4. Morschel, F.M.1999.利用气候数据来模拟北美驯鹿群中雌蝇的存在。
