Использование байесовских методов при экологическом прогнозировании важно по нескольким причинам:

• Учёт неопределённости. 13 Природные процессы часто характеризуются высоким уровнем неопределённости. 1 Байесовские методы позволяют учитывать эту неопределённость и экспертные оценки, а также уточнять риски и их уровень. 1
• Интеграция разнообразной информации. 3 Байесовские сети способны интегрировать разнообразную и разреженную информацию, оставаясь при этом гибкими и прозрачными. 3
• Возможность автоматически строить цепочки зависимостей. 1 Байесовские методы опираются на результаты множественных наблюдений и позволяют строить наиболее точные и корректные суждения с максимальным учётом доступной информации. 1
• Итеративное обучение. 5 По мере поступления новых данных байесовский анализ обновляется, уточняя оценки параметров. 5 Такой итеративный характер обеспечивает непрерывное обучение и адаптацию. 5
• Сравнение моделей. 5 Байесовский анализ позволяет исследователям сравнивать конкурирующие модели, что облегчает выбор модели, которая наилучшим образом объясняет наблюдаемые данные. 5

Таким образом, использование байесовских методов при экологическом прогнозировании помогает извлекать надёжные выводы из данных даже в ситуациях неопределённости и сложности. 5