1. IntroductionThe societal demand

1. Introduction
The societal demand for predictions in ecology poses a major
challenge to the scientific community. It triggers the need to design
efficient methodologies that can tackle the inherent complexity of
ecosystems. Most predictive exercises in ecology so far have relied on
parametric approaches, that is on the design of a model, on the
estimation of model parameters that best fit available data, and on the
use of the calibrated model to make predictions. Parametric methods
encompass widely different approaches to predictions, from correlative
approaches, in which the model is a statistical one (e.g., Austin,
2002), to detailed individual-based modeling approaches (Grimm and
Railsback, 2005; Hartig et al., 2011; Jabot et al., 2013). In this general
methodology, the generally accepted view is that by refining our
understanding of the processes at stake in the dynamics of a system,
we will improve our ability to make reliable predictions. This is one of
the arguments advanced in favor of complex mechanistic modeling in
ecology (Evans et al., 2013).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

1. บทนำความต้องการคาดคะเนในนิเวศวิทยานิยมซึ่งทำให้เกิดหลักการความท้าทายของประชาคมวิทยาศาสตร์ จะเรียกจำเป็นต้องออกแบบวิธีที่มีประสิทธิภาพที่สามารถเล่นงานซับซ้อนโดยธรรมชาติระบบนิเวศ สุดคาดการณ์ออกกำลังกายในนิเวศวิทยาเพื่อให้ห่างไกลได้อาศัยในแนวทางพาราเมตริก ที่อยู่ในการออกแบบ การการประเมินรูปแบบพารามิเตอร์ส่วนให้พอดีกับข้อมูล และในการใช้รุ่น calibrated ต้องคาดคะเน วิธีพาราเมตริกรอบแนวทางแตกต่างกันเพื่อคาดคะเน จาก correlativeวิธี ซึ่งรูปแบบจะเป็นสถิติหนึ่ง (เช่น Austin2002), ให้รายละเอียดแต่ละใช้วิธีการสร้างโมเดล (Grimm และRailsback, 2005 Hartig et al., 2011 Jabot et al., 2013) โดยทั่วไปนี้วิธี ดูยอมรับโดยทั่วไปคือ โดยการกลั่นของเราเข้าใจในภาวะเสี่ยงของระบบเราจะปรับปรุงความสามารถในการทำการคาดคะเนความน่าเชื่อถือของเรา นี้เป็นหนึ่งอาร์กิวเมนต์ที่ขั้นสูงสามารถสร้างแบบจำลองกลไกการทำซับซ้อนในระบบนิเวศ (อีวานส์ et al., 2013)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

1.
บทนำความต้องการทางสังคมสำหรับการคาดการณ์ในระบบนิเวศที่สำคัญก่อให้เกิดความท้าทายในชุมชนวิทยาศาสตร์
มันก่อให้เกิดความต้องการที่จะออกแบบวิธีการที่มีประสิทธิภาพที่สามารถจัดการความซับซ้อนโดยธรรมชาติของระบบนิเวศ การออกกำลังกายส่วนใหญ่คาดการณ์ในระบบนิเวศเพื่อให้ห่างไกลได้อาศัยวิธีตัวแปรที่มีอยู่ในการออกแบบของรูปแบบบนการประมาณค่าพารามิเตอร์รูปแบบที่ดีที่สุดเหมาะสมกับข้อมูลที่มีอยู่และในการใช้รูปแบบการสอบเทียบที่จะทำให้การคาดการณ์ วิธี Parametric ห้อมล้อมวิธีที่แตกต่างกันอย่างแพร่หลายในการคาดการณ์จากคู่กันวิธีการซึ่งในรูปแบบเป็นสถิติที่หนึ่ง (เช่นออสติน, 2002) ให้กับบุคคลที่ใช้วิธีการสร้างแบบจำลองที่มีรายละเอียด (กริมม์และRailsback 2005; Hartig et al, 2011. Jabot et al., 2013) โดยทั่วไปนี้วิธีการที่ดูยอมรับกันโดยทั่วไปคือโดยการปรับแต่งของเราเข้าใจในกระบวนการที่ถือหุ้นในการเปลี่ยนแปลงของระบบที่เราจะปรับปรุงความสามารถของเราที่จะทำให้การคาดการณ์ที่เชื่อถือได้ นี้เป็นหนึ่งในข้อโต้แย้งขั้นสูงในความโปรดปรานของการสร้างแบบจำลองกลไกที่ซับซ้อนในระบบนิเวศ(อีแวนส์ et al., 2013)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

1 . บทนำ
ความต้องการสังคมสำหรับการคาดการณ์ในระบบนิเวศ poses ความท้าทายหลัก
กับชุมชนวิทยาศาสตร์ มันเรียกต้องออกแบบวิธีการที่มีประสิทธิภาพที่สามารถเล่นงาน

ความซับซ้อนโดยธรรมชาติของระบบนิเวศวิทยา ปฏิบัติการนิเวศวิทยาพยากรณ์มากที่สุดเพื่อให้ห่างไกลได้อาศัย
วิธีพารามิเตอร์ที่เป็นเกี่ยวกับการออกแบบรูปแบบบน
การประมาณค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุดกับข้อมูลที่มีอยู่ และที่ใช้ในการสอบเทียบแบบจำลอง
ให้คาดคะเน พารามิเตอร์แตกต่างกันอย่างกว้างขวางครอบคลุมวิธีการ
แนวทางคาดคะเน จากวิธีคู่กัน
ซึ่งในรูปแบบเป็นทางหนึ่ง ( เช่น ออสติน ,
2002 ) , รายละเอียดบุคคลตามการสร้างแบบจำลอง ( กริมม์และ
เรลส์แบ็ก , 2005 ; Hartig et al . , 2011 ; Jabot et al . ,2013 ) ในวิธีการทั่วไป
นี้ ได้รับการยอมรับโดยทั่วไปว่า โดยการปรับมุมมองของเรา
ความเข้าใจของกระบวนการเดิมพันในพลวัตของระบบ
เราจะปรับปรุงความสามารถของเราที่จะทำให้การคาดการณ์ที่เชื่อถือได้ นี้เป็นหนึ่งในข้อโต้แย้งในความโปรดปรานของ
ขั้นสูงแบบกลไกซับซ้อนใน
นิเวศวิทยา ( อีแวนส์ et al . , 2013 )