Moderna djurrörelsemodeller bygger på två traditioner. Lagrangian modeller, baserat på slumpmässiga gångbeteende, är användbara för flera steg banor av enskilda djur. Kontinuerliga Eulerska modeller beskriver förväntat beteende, i genomsnitt över stokastiska insikter, och tillämpas med fördel på ensembler av individer. Vi illustrerar tre moderna forskningsarenor. (i) Modeller för homerangebildning beskriver processen hos ett djur som "fastnar ner", som utförs genom att inkludera en eller flera kontaktpunkter som lockar djurets rörelser. (ii) Minnesbaserade modeller används för att förutsäga hur ackumulerad erfarenhet leder till partiska rörelseval, med förstärkt slumpmässigt gångbeteende, med tidigare besök ökar eller minskar sannolikheten för upprepning. (iii) Lévy rörelse innebär en steglängdsfördelning som är överspridd, i förhållande till standard sannolikhetsfördelningar, och anpassningsbar i att utforska nya miljöer eller söka efter sällsynta mål. Var och en av dessa modellering arenor innebär mer detaljer i rörelsemönstret än allmänna modeller av rörelse kan rymma, men realistisk empirisk utvärdering av deras förutsägelser kräver tät platsdata, både i tid och rum, endast tillgänglig med modern GPS-telemetri.
Smuse et al. beskrev de tre olika grundläggande modellerna för hem-range rörelse, minne-baserad rörelse och Lévy rörelse REF.
Stochastic modelling of animal movement
{'venue': 'Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences', 'journal': 'Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}