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J-GLOBAL ID：201702282477600193   整理番号：17A0160351

渤海湾におけるBayesネットワークとその応用沿岸植物プランクトン動力学への構造方程式モデル化の結合【Powered by NICT】

Linking Structural Equation Modeling with Bayesian Network and Its Application to Coastal Phytoplankton Dynamics in the Bohai Bay

著者 (5件)： Xu Xiaofu (Tianjin Bohai Sea Fisheries Research Institute) ,  Sun Jian (Department of Hydraulic Engineering, Tsinghua University) ,  Nie Hongtao (School of Marine Science and Technology, Tianjin University) ,  Yuan Dekui (Department of Mechanics, Tianjin University) ,  Tao Jianhua (Department of Mechanics, Tianjin University)
資料名： China Ocean Engineering  (China Ocean Engineering)
巻： 30  号： 5  ページ： 733-748  発行年： 2016年 
JST資料番号： T0413A  ISSN： 0890-5487  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Bayesネットワーク(BN)は,生態学的モデリングにおける他の方法より多くの利点を有し,ますます一般的なモデリングツールとなっている。しかし,BNは不適切である既存の知識に基づく建物モデルに欠陥がある。この限界を克服するために,著者らは,BNを連結する構造方程式モデリング(SEM)を用いた新しい方法を提案した。この方法では,SEMはBNのモデル構造を改善した。この方法は渤海湾における沿岸植物プランクトン動力学をシミュレートした。はこのハイブリッドアプローチは,専門家の必要性を最小化し,BNモデルのためのより合理的な構造を生成し,BNモデルの精度と信頼性を増加させることを示す。これらの結果は,初期建設段階の理論的構造を検証試験のためのSEMの包含は,BNモデルの有効性,特に複雑な生態環境システムを改善することを示唆する。結果は,渤海湾における植物プランクトンバイオマスは,植物プランクトン動力学に最大の影響を持ち,一方,植物プランクトン動力学に及ぼす栄養素の影響は夏における物理的環境の影響よりも大きいことを示した。さらに,Redfield比は,リンが一次栄養制限因子であるべきであることを示すが,著者らの結果は,ケイ酸塩は,渤海湾における植物プランクトン動力学の調節において最も重要な役割を果たすことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： リン ,  ハイブリッド方式 ,  生態学 ,  信頼性 ,  沿岸 ,  栄養素 ,  モデリング ,  ケイ酸塩 ,  *植物プランクトン
準シソーラス用語： 植物プランクトンバイオマス ,  検証試験 ,  建物モデル ,  構造方程式モデリング ,  *信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 構造方程式モデリング ,  Bayesネットワーク ,  生態学的モデル化 ,  渤海湾 ,  植物プランクトン動力学

分類 (2件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 渤海湾 ,  Bayesネットワーク ,  応用 ,  沿岸 ,  植物プランクトン ,  動力学 ,  構造方程式モデル