ENMeval 2.0: Redesigned for customizable and reproducible modeling of species’ niches and distributions

Quantitative evaluations to optimize complexity have become standard for avoiding overfitting of ecological niche models (ENMs) that estimate species’ potential geographic distributions. ENMeval was the first R package to make such evaluations (often termed model tuning) widely accessible for the Maxent algorithm. It also provided multiple methods for partitioning occurrence data and reported various performance metrics. Requests by users, recent developments in the field, and needs for software compatibility led to a major redesign and expansion. We additionally conducted a literature review to investigate trends in ENMeval use (2015–2019). ENMeval 2.0 has a new object‐oriented structure for adding other algorithms, enables customizing algorithmic settings and performance metrics, generates extensive metadata, implements a null‐model approach to quantify significance and effect sizes, and includes features to increase the breadth of analyses and visualizations. In our literature review, we found insufficient reporting of model performance and parameterization, heavy reliance on model selection with AICc and low utilization of spatial cross‐validation; we explain how ENMeval 2.0 can help address these issues. This redesigned and expanded version can promote progress in the field and improve the information available for decision‐making. ​ 要旨 種の分布予測を行う生態学的ニッチモデル（ecological niche models=ENMs）の過剰適合を避けるため，モデルの複雑さを最適化するための定量評価を行うことが一般的である。ENMevalはモデルチューニングとも呼ばれるこの評価を，Maxentモデルに対して広く利用可能にする初のRパッケージである。またこのパッケージは，種の在データを分割する複数の手法・評価測定を提供する。 ユーザからのリクエストや本研究分野の最近の発展，ソフトウェアの互換性の問題などから，ENMevalの大幅な再開発と拡長につながることとなった。さらにENMevalの使用トレンド（2015–2019）を調べるため，文献調査を行った。 ENMeval 2.0には，他のアルゴリズムを追加する新たなオブジェクト指向ストラクチャ，アルゴリズムと評価指標のカスタマイズ、大量のメタデータ生成，統計学的有意性と効果量を測定するヌルモデルの実装，解析手法と視覚化の選択肢の充足といった拡張が組み込まれている。また，文献調査によりモデル評価とパラメータ設定に関する報告の不足，AICcのモデル選択に依存過剰であること，更に空間的交差検証の使用頻度が低い事が明らかとなった。我々はこれらの問題をENMeval 2.0がどのように対処できるかを議論する。 再設計により拡大されたENMeval 2.0は，本研究分野の発展を促進し，意思決定に利用可能な情報の充足に寄与する事が期待される。 ​ Resumen Se ha vuelto un estándar la evaluación cuantitativa para optimizar la complejidad en los modelos de nicho ecológico (MNE), los cuales estiman la distribución geográfica potencial de las especies, con el propósito de evitar su sobreajuste. ENMeval fue el primer paquete de R que hizo que esta evaluación (denominada también ajuste del modelo) fuera accesible para el algoritmo Maxent. También permitió el uso de múltiples métodos para hacer particiones de los datos de presencia y de varias métric