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J-GLOBAL ID：201702259884228940   整理番号：17A1173176

環境リスクを評価するための新しいハイパーボリュームアプローチ【Powered by NICT】

A new hypervolume approach for assessing environmental risks

著者 (6件)： Yemshanov Denys (Natural Resources Canada, Canadian Forest Service, Great Lakes Forestry Centre, 1219 Queen Street East, Sault Ste. Marie, ON, P6A 2E5, Canada) ,  Koch Frank H. (USDA Forest Service, Southern Research Station, Eastern Forest Environmental Threat Assessment Center, 3041 East Cornwallis Road, Research Triangle Park, NC, 27709, USA) ,  Lu Bo (Natural Resources Canada, Canadian Forest Service, Great Lakes Forestry Centre, Sault Ste. Marie, ON, Canada) ,  Fournier Ronald (Natural Resources Canada, Canadian Forest Service, Great Lakes Forestry Centre, Sault Ste. Marie, ON, Canada) ,  Cook Gericke (USDA Animal and Plant Health Inspection Service, Centre for Plant Health Science and Technology, Plant Protection and Quarantine, Fort Collins, CO, USA) ,  Turgeon Jean J. (Natural Resources Canada, Canadian Forest Service, Great Lakes Forestry Centre, Sault Ste. Marie, ON, Canada)
資料名： Journal of Environmental Management  (Journal of Environmental Management)
巻： 193  ページ： 188-200  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0435B  ISSN： 0301-4797  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 環境障害,疾患発生と害虫侵入のような不確実性が潜在的に損傷事象のリスク評価は,これらの事象に応答する方法に関するその後の決定を知らせることを重要な分析段階である。地理的領域における不確実なデータによる環境リスクの評価と優先順位付けに使用できることを連続リスク測度を示した。計量をリスクの予想される大きさとその不確実性の両方によって影響される。大トロントにおけるツヤハダゴマダラカミキリ(ALB,Anoplophora glabripennis)のヒト広がり(カナダ,オンタリオ州)のリスクを評価することで手法を実証した。個々の地理的位置に都市環境を通したALBのヒト媒介伝播に関する情報は不明であるので,各位置はネットワークモデルを用いた拡散の確率的速度の集合によって特性化され,この場合に導出した。累積分布関数(CDF)による位置の集合伝播速度を示し,その後,一次確率優位則を用いて,これらのCDFの規則的非支配的サブセット,地理的領域を横切るリスクの異なるクラスを定義し,高から低を見出した。各非支配的サブセットは,分布の全ての元素に関して推定したので,基本的なデータの不確実性は,リスククラスの描出に分解した;本質的情報はわずかであるが少ない非支配的サブセットはフルセットの部分で定義することができる。点雲として各非支配的サブセットを描写し,点は,特定のサンプリング間隔で各部分集合要素のCDF値を示した。各サブセットに対して,点雲の最も外側の凸フロンティアで囲まれたハイパーボリュームを定義した。これはリスクの継続的測定,平均計量または順序ランク尺度よりも実際的に有用である可能性があるとして,各非支配的サブセットのためのハイパーボリュームの収集をもたらした。全体として,個々の立地のためのリスクの推定は,不確実な推定値の集合または分布により表現される場合にこの手法が地理的領域におけるリスクの厳密な描写を提供する。ハイパーボリュームベースアプローチは,異なるデータセットと仮定で作られた評価を比較するのに使用できる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： オンタリオ州 ,  不確実性 ,  都市環境 ,  リスク評価 ,  ヒト ,  害虫 ,  推定量 ,  地理学 ,  *部分集合 ,  キャラクタリゼーション ,  測度
準シソーラス用語： 累積分布関数 ,  ネットワークモデル ,  トロント ,  *環境リスク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 環境リスク ,  非支配的集合 ,  ハイパーボリューム ,  不確実性 ,  ツヤハダゴマダラカミキリ ,  侵入種 ,  確率的優位性

分類 (1件)： 環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (2件)： 環境リスク ,  評価