Modelele de ocupanță au devenit importante începând cu lucrarea fundamentală a lui Mackenzie et al. (2002) din domeniul ecologiei și lucrarea mai puțin cunoscută, dar la fel de importantă, a lui Tyre et al. (2003), care a conturat o categorie de modele ce au încorporat și estimat explicit probabilitățile de detecție pentru o singură specie în decursul unui singur sezoan (adică perioadă în care nu sunt modificări ale mărimii populației investigate de tipul nașterilor, deceselor, imigrațiilor sau emigrațiilor).
Modelele de ocupanță a siturilor sunt modele ierarhice și cuprind un proces ecologic care determină dacă un sit este ocupat sau nu, cu un proces de observație care determină dacă specia este găsită (înregistrată pe cameră de exemplu) sau nu. Modelele de ocupanță a siturilor necesită observații de detecție/nondetecție replicate (temporal sau spațial la scară mică) peste un număr de replicări spațiale (de exemplu, 20 de situri). Cercetătorii calculează în acest caz estimări ale ocupanței sau abundenței (sau indicatori surogat, cum ar fi proporția de suprafață ocupată, abundența relativă sau densitatea), controlând factorii care influențează probabilitatea de detecție (Kery and Royle, 2020).
Două condiții importante ale modelelor de ocupanță a sitului sunt populație închisă care reflectă ipoteza că dacă un sit este ocupat în cel puțin un sondaj, se presupune că a fost ocupat în toate sondajele și lipsa ipotezei erorilor fals-pozitive. În literatura despre ocupanță, atunci când condiția de populație închisă este respectată, avem de-a face cu un model de ocupanță statică. Modelul de ocupanță de bază este, prin urmare, modelul de ocupanță pentru o singură specie, într-un singur sezon (single-season, single-species occupancy).
Dar ce estimează de fapt aceste modele? Distribuția spațială și abundența populațiilor de animale sunt aspecte fundamentale ale majorității deciziilor de gestionare a faunei sălbatice și conservare, iar modelele de ocupanță au fost dezvoltate pentru a estima astfel de indicatori de bază, luând în considerare detecția imperfectă. Atunci când sunt cuplate cu variabile de mediu (covariate), modelele de ocupanță evită relațiile false între animale și habitatul lor, discriminând între siturile în care specia este absentă (situri cu habitat de calitate scăzută, cu probabilitate mică de ocupare) și siturile în care specia este potențial prezentă, dar niciodată detectată (situri habitat de calitate bună, cu probabilitate mare de apariție). Astfel, unul dintre principalele rezultate ale modelelor de ocupanță este procentul de suprafață ocupată (PAO), care exprimă proporția de situri sau suprafețe supravegheate care sunt susceptibile să fie ocupate de o specie. În plus față de utilizarea comună de a estima suprafața ocupată într-o regiune eșantionată, metoda a fost extinsă și pentru a explica și a estima extinderea viitoare a ariei de răspândire, cel mai frecvent în legătură cu speciile invazive.
Următorul pas este să implementăm două scripturi care să ne introducă în modelarea ocupanței folosind pachetul “unmarked” pentru programul R.