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J-GLOBAL ID:201702290532863447   整理番号:17A1827746

絶滅が危惧されるベアードバクの分布と保護状態を評価するための新しいモデルアプローチの使用【Powered by NICT】

Using a novel model approach to assess the distribution and conservation status of the endangered Baird’s tapir
著者 (44件):
資料名:
巻: 23  号: 12  ページ: 1459-1471  発行年: 2017年 
JST資料番号: A1489A  ISSN: 1366-9516  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)
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目的:新しい種分布モデリング(SDM)フレームワークを試験し,より一般的な分布モデリング法の結果と比較した。このフレームワークは,存在のみ(PO)および存在-非存在(PA)データの組合せを可能にし,存在データにおける不完全な検出と空間的バイアスを考慮している。ここで試験した新しいフレームワークはPoisson点過程モデル,個体群サイズの予測を可能にする,に基づいている。はこれらの推定種に関する専門家によって得られた結果と比較した。コロンビア北部メキシコ南部のその範囲を通してベアードバク(Tapirus bairdii)の種と位置:存在データを本研究で使用した,主に2000~年から2016までであった。【方法】四SDMフレームワークは次のように比較した(1)Maxent,(2)Poisson点過程モデル(PPM)に基づく存在のみ(PO)SDM,(3)PPMに基づくも存在-不在(PA)SDMと(4)以前の二モデルを組み合わせた統合フレームワーク。モデル平均化を用いて,各モデルの枠組みのための係数推定と予測地図の単一セットを作製した。ホットスポット分析(Gi*)を用いて,統合モデルフレームワークの予測された強度から生息地コアを同定することであった。ベアードバクの分布をモデル化するために【結果】重要な変数は土地被覆,人間圧力と地形を含んでいた。データにおける空間的バイアスの説明はどの変数がモデルに重要であった影響した。Maxentと統合モデルは類似のパターンを用いた予測マップを生成し,POとPAモデルと比較して専門知識とより良好に一致すると考えられた。主結論:モデルにより予測された全豊度は種に対する専門家の意見よりも高かったが,著者らのモデルからの局所密度推定値は利用可能な独立した評価と類似していた。は,これらの結果がモデル枠組みに独立した試験データの収集,より正確な予測因子層の開発と改善による更なる検証と試験が必要であることを示唆した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (5件):
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臨床診断学  ,  人工知能  ,  構造力学一般  ,  信頼性  ,  個体群生態学 
タイトルに関連する用語 (4件):
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