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J-GLOBAL ID：201702234096989995   整理番号：17A1120863

種への種の群集は,環境的文脈に依存するどのように評価するための共同種の分布モデルの利用【Powered by NICT】

Using joint species distribution models for evaluating how species-to-species associations depend on the environmental context

著者 (5件)： Tikhonov Gleb (Metapopulation Research Centre, Department of Biosciences, University of Helsinki, P.O. Box 65, Helsinki, FI-00014, Finland) ,  Abrego Nerea (Centre for Biodiversity Dynamics, Department of Biology, Norwegian University of Science and Technology, N-7491, Trondheim, Norway) ,  Dunson David (Department of Statistical Science, Duke University, P.O. Box 90251, Durham, NC, USA) ,  Ovaskainen Otso (Metapopulation Research Centre, Department of Biosciences, University of Helsinki, P.O. Box 65, Helsinki, FI-00014, Finland) ,  Ovaskainen Otso (Centre for Biodiversity Dynamics, Department of Biology, Norwegian University of Science and Technology, N-7491, Trondheim, Norway)
資料名： Methods in Ecology and Evolution  (Methods in Ecology and Evolution)
巻： 8  号： 4  ページ： 443-452  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2682A  ISSN： 2041-210X  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： 共同種の分布モデル(JSDM)は群集生態学データを解析するためにますます使用されている。JSDMsと最近の進歩は,大規模データ集合から,そのような関連を考慮して種の分布モデル(SDMs)の予測力を増加させるための種関連(環境ニッチを考慮した後残留共起パターン)を推定するための新しい工具による生態学者を提供してきた。それにもかかわらず,これまでに開発したJSDMsの一つの重要な限界は,これらは一定の種関連性を仮定することである。しかし,実際の生態学的群集における,種間相互作用の方向と強度は異なる環境条件下で異なる可能性がある。本論文では,測定した環境共変量と共変動する種の群集を可能にすることによって本JSDMsの欠点を克服した。環境依存種関連を推定するために,潜在変数構造,因子負荷は環境共変量線形回帰としてモデル化を利用した。模擬データおよび実データの両者を用いた統計的フレームワークの性能を例示した。著者らの結果は,JSDMsは単一SDMs,特にまばらなデータよりも環境依存種関連を推定することにおいて,実質的に優れていることを示した。JSDMsは一貫して環境に依存した生物的関連性を説明する予測を発生させるための予測電力の点で統計的ダウンスケーリングをoverperform。MATLABパッケージ,モデルパラメータ化だけでなく結果の後処理のための両方のツールを含み,特にかどうかと種の群集は,環境条件に依存するかを解決するためのとして統計的フレームワークを実装した。統計的なフレームワークは,環境的文脈に種間相互作用の依存性を非操作観察群集データから調べるために望む生態学者のための新しいツールを提供する。著者らの方法は,種の相互作用は環境条件の変化にシフトかについて群集生態学における基本的疑問に答えるだけでなく,地球規模の変化に対する応答における種の相互作用の将来の変化を予測するために適用することができた。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： 相互作用 ,  予測 ,  モデリング ,  *生態学
準シソーラス用語： モデルパラメータ ,  MATLAB ,  線形回帰 ,  共変量 ,  環境条件 ,  種間相互作用 ,  ニッチ ,  大規模データセット ,  群集生態学 ,  *種分布 ,  *分布モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 生物相互作用 ,  共起 ,  環境変化 ,  相互作用ネットワーク ,  相互作用結果 ,  潜在因子 ,  種の分布モデル ,  ストレス勾配仮説

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 種 ,  群集 ,  環境 ,  文脈 ,  評価 ,  共同 ,  種の分布 ,  モデル