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J-GLOBAL ID：201802220707320971   整理番号：18A0856981

空間組成データのモデリング:過去の土地被覆と不確実性の再構築【JST・京大機械翻訳】

Modelling Spatial Compositional Data: Reconstructions of past land cover and uncertainties

著者 (7件)： Pirzamanbein Behnaz (Department of Applied Mathematics and Computer Science, Technical University of Denmark, Denmark) ,  Pirzamanbein Behnaz (Centre for Mathematical Sciences, Lund University, Sweden) ,  Pirzamanbein Behnaz (Centre for Environmental and Climate Research, Lund University, Sweden) ,  Lindstrom Johan (Centre for Mathematical Sciences, Lund University, Sweden) ,  Poska Anneli (Department of Physical Geography and Ecosystems Analysis, Lund University, Sweden) ,  Poska Anneli (Institute of Geology, Tallinn University of Technology, Estonia) ,  Gaillard Marie-Jose (Department of Biology and Environmental Sciences, Linnaeus University, Sweden)
資料名： Spatial Statistics  (Spatial Statistics)
巻： 24  ページ： 14-31  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3477A  ISSN： 2211-6753  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)

抄録/ポイント： 本論文では,ヨーロッパ上の過去6000年の間に,過去の土地被覆組成(針葉樹林,広葉樹林および森林/開放地の観点から)を再構築するために用いられる空間組成データの階層モデルを構築した。このモデルはDirichlet観測によるGaussマルコフ確率場(GMRF)から成る。適応型Metropolis調整Langevinステップを含むブロック更新Markov連鎖モンテカルロ(MCMC)を用いて,モデルパラメータを推定した。GMRFにおけるスパース精度行列は,高速MCMCアルゴリズムに導く計算上の利点を提供する。動的植生モデルからの過去の森林伐採と出力のシナリオにより,限られた数の場所における植生被覆の花粉ベースの推定値を組み合わせることにより,再構成を得た。予測における不確実性を評価するために,各予測位置における全組成に対する結合信頼領域を構築する新しい方法を提案した。過去の土地被覆を再構築するための階層モデルの能力を,すべての期間にわたる交差検証を通して評価し,最近のヨーロッパ森林地図に対する最近の再構成を比較することによって評価した。評価結果は有望であり,モデルは過去の土地被覆組成における既知の構造を捉えることができる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 伐木 ,  *不確実性 ,  *モデリング ,  モデル ,  アルゴリズム ,  予測 ,  モンテカルロ法 ,  Markov連鎖 ,  *再構成 ,  ヨーロッパ ,  *土地被覆 ,  信頼区間
準シソーラス用語： MCMC ,  Markov確率場 ,  階層モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Gauss型Markov確率場 ,  Dirichlet観測 ,  適応大都市調整Langevin ,  花粉記録 ,  信頼領域

分類 (3件)： 環境問題  (SA01020V) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 組成 ,  モデリング ,  土地被覆 ,  不確実性 ,  再構築