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J-GLOBAL ID:201702256582900653   整理番号:17A1421336

Bayes信念ネットワークを用いた導入された動物相から予測島バイオセキュリティリスク【Powered by NICT】

Predicting island biosecurity risk from introduced fauna using Bayesian Belief Networks
著者 (6件):
資料名:
巻: 601-602  ページ: 1173-1181  発行年: 2017年 
JST資料番号: C0501B  ISSN: 0048-9697  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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地球周辺,島は多くの絶滅危惧種および固有種の最終避難した。島はレクリエーション,文化活動,産業開発のための重要な部位,それらの全ては,侵入種の定着を促進するもされている。監視は,それらの到着後の侵襲性種の定着を検出するための島に採用した,追跡行動に関する意思決定を導いた。監視は外来種の確立のリスクに応じた優先である限り,公的にアクセス可能な,土地の広い地域,特にデータの不十分な領域で効率的に実装するためには実行不可能である。多くの地域の重要なバイオセキュリティ問題は監視活動のためのサイトの優先順位付けと分散し,確立し,これらのサイトで増殖する可能性が最も高い侵入種を同定することの一つである。種と部位特異的バイオセキュリティBBNの生成と計算を自動化する一連のBayes信念ネットワーク(BBN)の,Javaコンピューティングコードと自由に利用できるGeNIe応用によって結合する,を作成した。BBNsは遊泳,飛行,人間の動き,土地橋,または洪水プルームによる島属性,レクリエーションあるいは工業的訪問者負荷,インフラストラクチャ,生息地利用可能性,および動物の行動と分散に関するデータを必要とする。ピルバラ海岸線,西オーストラリア州に沿った六百の島における11侵入動物種に到達すると確立のリスクを推定するためにこのバイオセキュリティBBNを用いた。感受性分析によると,洗練されたデータ入力を必要とすることをBBN内のノードを同定するために実施した。繁殖体圧力は到着数に最も大きな影響と結節であった。侵入動物の島と遊泳能力への訪問者の数のような他のノードがモデルの結果に大きく影響した。研究された11種を横断して,著者らのモデルは,300訪問者当たり1到着を予測した。バイオセキュリティBBNはarchipelago/s内の侵入種の確立から最も高いリスク,各島に確立する可能性が最も高い侵入種で島を同定するために使用できる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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