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J-GLOBAL ID：201702291234620156   整理番号：17A1055584

難記録された中国タツノオトシゴの保存を知らせるための種の分布モデルを用いた多重データセットの統合【Powered by NICT】

Integrating multiple datasets with species distribution models to inform conservation of the poorly-recorded Chinese seahorses

著者 (2件)： Zhang Xiong (Project Seahorse, Institute for the Oceans and Fisheries, University of British Columbia, 2202 Main Mall, Vancouver, BC V6T 1Z4, Canada) ,  Vincent Amanda C.J. (Project Seahorse, Institute for the Oceans and Fisheries, University of British Columbia, 2202 Main Mall, Vancouver, BC V6T 1Z4, Canada)
資料名： Biological Conservation  (Biological Conservation)
巻： 211  号： PA  ページ： 161-171  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0921B  ISSN： 0006-3207  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： モデリングとマッピング種分布は,生物多様性保全に不可欠であるが,その地域は十分に記録されているデータが制約されている種の課題である。ここでは,三つのデータセットの有用性とタツノオトシゴの保存(Hippocampus spp.)における種の分布モデル,低記録された海洋魚類の属を調べた。著者らは,中国の五タツノオトシゴ種の種の目撃例(SS),査読文献(PRL),水産地元の生態学的知識(LEK)の現場データからの発生を照合した。はこれらのデータセットの異なる組み合わせを用いたタツノオトシゴ分布をモデル化した。PRLとLEKの間のモデル性能と予測を比較し,SSにLEK及び/又はPRLを添加の影響を評価した。著者らの結果は,LEKはPRLより高解像度マップを提供し,僅かに良好なモデルを生成する傾向があることを示した。存在・非存在地図よりも存在確率マップにLEKとPRLの間のより予測一貫性である。SSにLEK及び/又はPRLを添加すると,種を越えてモデル性能を改良した。著者らの研究は,種の分布モデルとLEK(PRL)と限定されたSSを統合するほとんど記録された種の保存をわかりやすく伝えられることを示唆した。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： 予測 ,  モデリング ,  生態学 ,  *中華人民共和国 ,  高分解能 ,  海洋 ,  *多重化
準シソーラス用語： *分布モデル ,  種の保存 ,  存在確率 ,  ピアレビュー ,  生物多様性保全 ,  *種分布 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データ欠乏種 ,  種の分布モデル ,  地域生態学的知識 ,  粗粒度マップ ,  タツノオトシゴ

分類 (2件)： 自然保護  (SB06000L) ,  個体群生態学  (EE03030S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 中国 ,  保存 ,  種の分布 ,  モデル ,  多重データ ,  統合