CostMAP：开发成本表的开源软件包

实际上，图3（a）中只存在五个这样的邻接。使用搜索内核识别交叉点的图示。粗黑线是主要单元格（分辨率较低）。细灰线是较小的单元格（分辨率较高）。蓝线是一条河流地貌，形成了一道穿越屏障。“闭合”的次要单元格（即包含河流的次要单元格）呈浅红色阴影。未着色的次要单元格“打开”以进行无障碍移动。这些色彩鲜艳的小细胞（蓝色、绿色、紫色和橙色）展示了两个大细胞在无需过河的情况下连接的不同方式。3（b）。使用搜索内核检查道路的图示。紫色（道路）和红色（管道）线是线性特征，可能会增加主要单元之间的连接。彩色（蓝色、绿色和橙色）次要单元格表示连接两个主要单元格的潜在走廊。示例（图3b中的主要单元对AD、AB、BE、BC和CE）。对于由道路连接的两个主要单元，直线要素必须存在于两个相邻的次要单元中。这可能包括以下情况：线条特征没有精确连接两个相邻的次要单元（例如，图3b中的A3和B1确保主要单元A和B连接），但不包括不同行类型的相邻次要单元（例如，次要单元E3和F1不构成主要单元e和F之间的连接，因为一个是管道，另一个是道路）。这种改进的识别走廊和行的能力对于准确识别适当的路线和计算成本至关重要。虽然未显示，但CostMAP可以无缝地计算所有情况下的路障和走廊，包括单元格同时具有走廊和路障的情况。

除了更真实地捕捉障碍和走廊的影响外，CostMAP还开发了成本曲面，以捕捉多个地理变量之间的非线性相互作用，而不是简单的累积计算。例如，CostMAP包括人口密集地区的动态权重，因此密度较低的地区优于密度较高的地区。在这种情况下，人口权重可用于覆盖根据土地所有权或土地覆盖率等变量计算的权重（即二元选择，而非累计成本）。CostMAP还包括更复杂的操作，如根据单元格之间坡度和坡向的变化调整成本；这可以用来避免或增加上下坡管道的施工成本，但要考虑到坡向，以便施工可以与斜坡平行，不受阻碍。成本面工具还包括避免国家公园等受保护土地的权重。图4：。一个使用传统皇后核和搜索核的跨河聚合单元权重示例。（a/d）显示了在使用传统与成本图权重进行计算之前每个单元的权重，其中土地覆盖是均匀的，权重因河流而调整。（b/e）显示了根据这些权重和河流穿越进行的成本网络计算。（c/f）显示了成本面，并包括潜在的河流穿越，假设从所有潜在方向进入一个单元，并移动到一个较低值的单元。CostMAP输出一个加权成本网络，其中包含域中每个相邻小区对之间移动的成本。

此外，此成本网络将折叠以生成聚合成本光栅，其中最多八个相邻单元格的连接将折叠为每个光栅单元格的单个成本（聚合成本光栅的单元格值计算为质心单元格的所有相邻最近邻居的平均值）。这样做是为了可视化目的，也是为了不能利用网络的应用程序。图4显示了使用传统皇后核（图4c）和CostMAP中的搜索核（图4f）以及成本网络可视化（图4b/e）的单元格聚合值差异示例。使用传统的成本面，如果存在河流，单元值将加倍（图4a）。因此，在传统的成本面网络（图4b）中，左上角的单元格在不应该加权的情况下，不会对河流穿越进行加权。使用我们新的搜索核方法（图4e），左上角的单元格会针对河流穿越进行适当的加权。虽然这些值在图4c和4f中进行了汇总，但相对单元格权重更能反映河流穿越情况，从而避免了更多不必要的穿越。由于聚合成本表是一个光栅文件，因此可以在任何支持GIS的软件中直接使用。成本网络（图4e）显示了从中心单元移动到每个单元的价值。成本网络输出可用于任何软件中的LCP计算；输出文件默认设置为读取到SimCCS2.0中，但可以针对任何其他软件或通过脚本语言（如R或Python）轻松修改。

3运动生态学案例研究3.1运动生态学案例研究的数据和方法成本面通常是动物运动分析的工具部分，通常用于了解陆生动物如何与其环境相关的运动（Rayfield、Fortin和Fall，2010）。例如，成本面已用于分析欧亚猞猁（Lynx Lynx）（Schadt et al.2002）、刺猬（Erinaceuse erupaeus）（Driezen et al.2007）、复活节灰松鼠（Sciurus caolinensis）（Gonzales and Gergel 2007）和佛罗里达黑豹（Puma concolor corryi）（Kautz et al.2006）。为了评估分析陆生动物迁徙的成本图成本面，我们创建了两个与河流附近迁徙相关的场景。河流通常是陆地野生动物的屏障或走廊。在这两种情况下，我们都使用有偏相关随机游动（BCRW）来模拟河流附近的贝尔德猎犬（Tapirus bairdii）的运动。我们选择模拟贝尔德的秃鹫，因为它们经常移动很长的河流（Jordan et al.2019），并且有很大的感知范围，允许它们感知景观结构（Garcia et al.2012）。我们使用模拟数据，因为它允许我们控制数据的持久性级别。这对于区分整个表面的运动阶段很重要，并允许我们控制和测试组进行统计分析。我们使用中性景观模式（NLM）创建了一个中性景观，这样我们就可以专注于水獭对河流的反应。在第一个场景中，我们让穿越河流的tapir迁徙成本非常高。我们比较了tapir跨越传统成本面和CostMAP中创建的成本面的频率。

在第二个场景中，我们使河流单元对水獭的移动非常有利，并比较了水獭在传统成本曲面中使用河流作为走廊的频率与在CostMAP中创建的成本曲面中使用河流作为走廊的频率。对于这两种情况，我们还将传统和CostMAP成本曲面上的tapir移动结果与零曲面进行了比较，零曲面将移动加权为与河流无关。3.1.1模拟景观和河流系统为了评估两种河流场景，我们使用Python中的NLMpy工具创建了一个NLM（Etherington，Holland和O\'Sullivan，2015）。NLMs是研究景观生态模式和过程的经典工具。它们在运动生态学中的应用涉及广泛的问题，包括与群体动力学（Langrock et al.2014）、传播（Lowe and McPeek 2014）和流行病学（White、Forester and Craft 2018）相关的问题。NLM是理解运动模式的一个有价值的工具，因为研究人员可以控制空间依赖性的水平（With、Gardner和Turner，1997）。在我们的案例中，空间相关性与河网有关。我们生成了一个面积为15 km2的NLM光栅（与tapir home range大小一致），分辨率为30米（Jordan et al.2019）。我们使用了随机元素NLM，该NLM使用最近邻插值创建形状不规则但大小相对一致的面片，从而允许线网络的集成（Gaucherel 2008）。以这种方式使用NLM的效果使我们能够创建一个类似于贝尔德的塔皮尔栖息地的河网。使用ArcMap 10.5，我们使用NLM作为数字高程模型，并计算流向和流量累积，为河网生成线特征。3.1.2推导成本面为了使用NLM进行比较，我们推导了障碍和走廊场景的五种不同成本面。

在这两种情况下，第一个成本曲面（我们称之为空曲面）将河流作为中立的移动成本进行加权。对于障碍场景，跨越河流被视为移动障碍，并创建了两个成本面。首先，我们使用传统皇后核创建了一个成本曲面，我们称之为传统曲面a。然后，我们使用CostMAP中的搜索核创建了一个成本曲面，我们称之为CostMAP曲面a。对于走廊场景，我们将rivers走廊加权为有利于移动，并创建了两个成本曲面，首先使用传统的皇后核（传统曲面B），然后使用CostMAP中可用的搜索核（CostMAP曲面B）。3.1.3有偏相关随机游动为了评估我们模拟的成本面上的移动情况，我们使用BCRWs模拟了贝尔德的tapir的移动情况。每次行走都倾向于使用R中的SimRiv软件包（Quaglietta和Porto 2018）。每30米10000记录一次模拟的tapir移动，这与真实遥测数据中发现的tapir移动一致（Jordan et al.2019）。在不同的持久性水平下，Tapir的步态方向也与前一步相关（Codling、Plank和Benhamou，2008）。BCRWs使用浓度参数0（无方向持续性）、0.5（中等方向持续性）和0.9（强方向持续性）。这些不同的参数还允许我们考虑不同的成本面如何影响tapir的短期目标（无方向持续性）和长期目标（强方向持续性）。在屏障和走廊情景下，模拟了1000只tapir在每个持久性水平上的移动。

3.1.4空模型为了将我们的搜索内核与传统皇后内核进行比较，我们使用了空模型方法。这涉及生成一个随机模式，该模式缺乏被测试的过程或机制（Miller 2015）。对于场景1，正在测试的过程是，当交叉口被称为负数时，与交叉口未被称为负数时，tapir穿越河流的频率。我们的无效假设是，使用三种不同的成本曲面模型（无效、传统曲面A和CostMAP曲面A），tapir河穿越不会有显著差异。为了验证这一假设，我们使用每个成本面模型，计算了每一条模拟水獭的河流穿越次数。对于场景2，河流起到了走廊的作用，我们测试了一只秃鹫将河流用作走廊的频率。我们的无效假设是，使用三种不同的成本曲面模型（无效曲面、传统曲面B和CostMAP曲面B）时，一只秃鹫使用河流走廊的次数不会有显著差异。为了评估第二种情况，我们在60米处的河流周围创建了一个缓冲区，并计算了每只秃鹫将河流用作走廊的频率。当三个连续的台阶位于河流缓冲区内时，我们考虑了使用河流走廊的tapir。3.2结果对于两种河流情景的运动生态学案例研究，我们的结果不符合基于QQ图的参数方差分析和正态性方差检验分析的假设（Shapiro和Wilk 1965）。因此，我们使用Kruskal-Wallis统计来检验三种成本表面模型（Taylor、Nudds和Thomas 2003）结果之间的显著差异。

使用Wilcoxon-Mann-Whitney统计（Cunha和Vieira 2002），我们能够测试河流穿越和河流走廊情景的三种成本面模型之间的显著差异。3.2.1 tapir避开河流穿越的结果表1。Wilcoxon-Mann-Whitney比较了三种不同持久性水平下1000次模拟的水獭运动的p值和z分数，移动到三种光栅模型（零曲面、传统曲面A和CostMAP曲面A）。我们使用的概率水平<0.05，其中最低得分等于0.001。曲面：空曲面：运动不受河流影响。传统A曲面：使用女王内核进行加权运动以避开河流。CostMAP A曲面：使用搜索内核ComparisonTapir（0.0）Tapir（0.5）Tapir（0.9）Traditional A–CostMAP A0.001（z=-11.09）0.001（z=-15.07）0.001（z=-9.06）Traditional A–Null Surface0.8238（z=0.93）0.001（z=-25.77）0.001（z=-19.20）CostMAP A–Null Surface0.001（z=-10.46）0.001（z=-27.26）0.001（z=-19.34），p值为0.001Kruskal-Wallis试验表明，在河流穿越情景下，所有试验在<0.05的概率水平上存在显著差异（表1）。还报告了z分数，以指示每个光栅模型测试之间的差异大小。图5：。tapir在每个光栅模型（Null Surface、Traditional Surface a和CostMAP Surface a）上行走时穿越河流次数的箱线图。这些曲线图显示了1000只不同持续性水平的秃鹫穿过河流的次数的五个数字汇总（最小值、最大值、标准差、范围和平均值）。

图5中的箱线图显示了三个光栅表面之间的差异，以及tapirs如何响应成本模型的不同权重。随着持久性水平从0.0增加到0.9，所有场景中的河流穿越都会减少。CostMAP曲面在所有模拟中最能防止河流穿越。对于持久性级别为0.5和0.9的tapir，使用皇后内核创建的曲面在防止河流穿越方面也比空曲面表现更好。然而，对于持久性水平为0.0的tapir，该表面上的交叉数与空表面上的交叉数没有显著差异。相对较高的z分数表明，在每一个表面上，tapir穿越河流的频率有很大差异。该结果还表明，CostMAP曲面在防止交叉方面比传统曲面要好得多。3.2.2 tapir使用河流辅助移动的结果表2。Wilcoxon-Mann-Whitney对河流走廊情景和三光栅模型（零曲面、传统曲面B和CostMAP曲面B）下1000次模拟的tapir步行的p值和z分数进行了比较。

我们使用的概率水平<0.05，其中最低得分等于0.001。曲面：空曲面：运动不受河流影响。传统B曲面：运动加权，使用river作为cooridor，使用女王的内核。CostMAP B曲面：使用搜索内核ComparisonTapir（0.0）Tapir（0.5）Tapir（0.9）Traditional B–CostMAP B0.731（z=0.74）0.021（z=-1.64）0.001（z=-8.88）Traditional B–Null Surface0.933（z=-0.22）0.001（z=4.73）0.001（z=-4.93）CostMAP B–Null Surface0.808（z=5.22）0.001（z=6.37）0.001（z=13.81）来自河流走廊情景的Wilcoxon-Mann-Whitney检验如表2所示。对于tapir（0.5）、tapir（0.9）和三种光栅模型（零曲面、传统曲面a和CostMAP曲面B），p值为0.001，Kruskal-Wallis检验表明河流走廊情景存在显著差异。Kruskal-Wallis检验的p值为0.749，在0.0持久性条件下，tapirs与三种光栅模型的at没有显著差异。图6中的箱线图显示了三个光栅表面模型的五个数字摘要，以及每个tapir组如何响应加权系统。当持续性水平从0.0增加到0.9时，TAPIR对三种成本面模型的反应之间的差异变得更加明显。在所有情况下，沿着CostMAP表面移动以帮助沿着河流移动的秃鹫确实更频繁地使用河流走廊，但结果仅在0.5和0.9持久性水平下显著。对于持久性级别为0.5和0.9的tapir，在使用皇后内核创建的曲面上移动的tapir也比在空曲面上使用更多的走廊。