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J-GLOBAL ID：201702220998654242   整理番号：17A1439578

不完全観測とモデリング生物学的侵入における真の種の分布を推定するための説明【Powered by NICT】

Accounting for imperfect observation and estimating true species distributions in modelling biological invasions

著者 (10件)： Mang Thomas (Vienna Inst. for Nature Conservation and Analyses, Vienna, Austria) ,  Mang Thomas (Division of Conservation Biology, Vegetation Ecology and Landscape Ecology, Dept of Botany and Biodiversity Research, Univ. of Vienna, Vienna, Austria) ,  Essl Franz (Division of Conservation Biology, Vegetation Ecology and Landscape Ecology, Dept of Botany and Biodiversity Research, Univ. of Vienna, Vienna, Austria) ,  Essl Franz (Environment Agency Austria, Vienna, Austria) ,  Essl Franz (Centre for Invasion Biology, Dept of Botany and Zoology, Stellenbosch Univ., Matieland, South Africa) ,  Moser Dietmar (Vienna Inst. for Nature Conservation and Analyses, Vienna, Austria) ,  Moser Dietmar (Division of Conservation Biology, Vegetation Ecology and Landscape Ecology, Dept of Botany and Biodiversity Research, Univ. of Vienna, Vienna, Austria) ,  Karrer Gerhard (Inst. of Botany, Univ. of Natural Resources and Life Sciences, Vienna, Austria) ,  Kleinbauer Ingrid (Vienna Inst. for Nature Conservation and Analyses, Vienna, Austria) ,  Dullinger Stefan (Division of Conservation Biology, Vegetation Ecology and Landscape Ecology, Dept of Botany and Biodiversity Research, Univ. of Vienna, Vienna, Austria)
資料名： Ecography  (Ecography)
巻： 40  号： 10  ページ： 1187-1197  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1706A  ISSN： 0906-7590  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生物学的侵入のドキュメンテーションはしばしば空間-時間不均一程度への種の実際の拡散遅れ記録があり不完全反応である。このような不完全な観察は,侵入種のすでに実現分布を過小評価し,間違った方向に導くことに管理努力とmisjudging将来影響のリスクを持っている。本論文では,浸潤と観測過程の決定因子を解きほぐし,検出パターンにおける空間-時間的不均一性をモデル化し,すべての特定の時間での種の実際の,部分的に文書化されていない分布を推論する階層モデル化フレームワークを開発した。オーストリアにおけるAmbrosia artemisiifoliaブタクサの侵入に対する事例研究応用を目的としたモデルを説明した。未知源から物理的立地条件,散布体の生産,分散および「バックグラウンド」導入における時空間変動により駆動されたモデルの浸潤部分は~6×6km~2セルの格子を横断するこの種の歴史的広がりを再構成する。観測部分は不均一サンプリング努力,人口密度,および推定した局所浸潤レベルに基づいて種の発生の検出をモデル化した。Markov連鎖Monte Carlo(MCMC)により推定されたパラメータを用いたBayes推論手法を用いた階層的モデルに適合した。A.artemisiifoliaの実際の広がりは,気候的に適し低地に集中し,主にも頻繁に発生する長距離分散と源細胞からの空間的・時間的繁殖体圧力により駆動された。年間検出確率は約1~28%まで変化すると推定され,サンプリング強度に主に依存した。モデルを2005種の実際の分布の約半分はまだ記録されていなかったことを示唆した。階層モデルは,検出効率における不完全な観察と空間的-時間的変動性を説明するのに柔軟な手段を提供する。推論は,データ収集のパターンからの侵入動力学それ自身の様相を解明,改善された将来測量方式を開発し,より効率的な侵入管理戦略を設計するために使用できる。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 経時変化 ,  Bayes推定 ,  事例研究 ,  浸潤 ,  データ収集 ,  気候 ,  *モデリング ,  人口密度 ,  不均一性 ,  検出効率 ,  Markov連鎖 ,  再構成
準シソーラス用語： 時空間変動 ,  階層モデル ,  *侵入 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 個体群生態学  (EE03030S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 観測 ,  モデリング ,  生物学 ,  侵入 ,  種の分布 ,  推定 ,  説明