Langeafstandsdistributie

Langeafstandsdistributie is de kansverdeling die beschrijft hoe ver propagules, zoals zaden, eieren of individuen, zich vanaf een bron verspreiden. Het begrip wordt vooral gebruikt in ecologie en biogeografie om langeafstandsdispersie (LDD) te analyseren: zeldzame maar uitermate invloedrijke gebeurtenissen waardoor organismen plotseling op grote afstand kunnen koloniseren.

Kenmerken en modellen van langeafstandsdistributie omvatten meestal een vet staart. De meeste dispersie vindt plaats op korte afstanden, maar de lange staart van de verdeling legt de nadruk op incidentele, lange verplaatsingen die cruciaal kunnen zijn voor range-expansie, genetische uitwisseling en snelle veranderingen in populatie-structuur. Parametrische vormen die vaak worden toegepast zijn onder meer power-law (Pareto), lognormaal en andere vet-taarten-kernels, soms gecombineerd met een korteafstandskern. De keuze van het model hangt af van het systeem en de data; in veel gevallen wordt uitgegaan van een two-dimensional dispersiekern die isotroop is (of met beperkte richtingafhankelijkheid).

Methoden en data voor het schatten van langeafstandsdistributie komen uit diverse bronnen. Voorbeelden zijn veldmetingen met markering en tracking, zaadval- of fruitval-metingen, genetische ouder-kind analyses en ruimtelijke genetische structuuranalyses. Parameterinschatting gebeurt vaak met maximum likelihood, Bayesian inferentie of ad hoc estimator-constructies. Uitdagingen omvatten onderrapportage van langeafstandsgebeurtenissen, biases in detectie en censurering van waarnemingen.

Impact en toepassingen van langeafstandsdistributie zijn onder meer het begrijpen van netwerkaanmaak in populaties, metapopulatie-dynamiek, invasie- en verspreidingsprocessen en de reacties van verspreidingspatronen op klimaatverandering. Het onderwerp is nauw verwant aan dispersiekerns, dispersieanalyse en modellering van ruimtelijke populatiedynamiek.

Zie ook: langeafstanddispersie, dispersiekern, dispersiekernmodellen, metapopulatie, invasie.