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J-GLOBAL ID：201802243143668748   整理番号：18A0124846

全体像への小型種の追加:年齢景観スケール保護の種分布のモデル化【Powered by NICT】

Adding small species to the big picture: Species distribution modelling in an age of landscape scale conservation

著者 (6件)： Eaton Sally (Royal Botanic Garden Edinburgh, 20A Inverleith Row, Edinburgh EH3 5LR, UK) ,  Ellis Christopher (Royal Botanic Garden Edinburgh, UK) ,  Genney David (Scottish Natural Heritage, Leachkin Road, Inverness IV3 8NW, UK) ,  Thompson Richard (Forest Enterprise Scotland, Glentress Peel, Peebles EH45 8NB, UK) ,  Yahr Rebecca (Royal Botanic Garden Edinburgh, UK) ,  Haydon Daniel T. (Institute of Biodiversity Animal Health and Comparative Medicine, University of Glasgow, G12 8QQ, UK)
資料名： Biological Conservation  (Biological Conservation)
巻： 217  ページ： 251-258  発行年： 2018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： サイトスケール生態系あるいは景観(landscape)規模の保全政策の最近の変化は,大規模種分布データによるアンダーピニングを必要とする。これは,しばしば潜在的性質が空間的に制限されたサンプリングをもたらす可能性がある小/少ないカリスマ的種(SLCS’s)の保存における重要な課題を提起している,これらの生態学的に重要なグループの実現から景観スケール保存プロジェクトを防止した。種の分布モデル(SDMs)はこのギャップを埋めるために強力なツールを提供することができる。SLCS(ここでスコットランド西部の温帯雨林における地衣類着生植物はモデル系として使用される)の場合には,ミクロスケール(mm cm),景観スケールのデータセットで広く利用できないで存在する直接予測変数。多重直接予測因子の効果を把握(樹皮pHと地形のような),マッピングされた大規模「化合物変数のグループを同定し,それらは,景観スケールでの種の分布を予測するために使用できるかどうかを調べる,直接(ミクロスケール)予測因子データの必要性を回避した。スコットランド西部内でより広くSDMsを試験することにより,種の存在/不在の正確な予測は9地衣類着生植物の5の領域を通して,保存計画ツールとしてこれらSDMsは極めて有用になる。予測因子として化合物変数を用いた種の分布モデルは,SLCSの種分布データの不足に対する解を提供し,そのような種の保存計画における貴重な資源を提示した。予測誤差を防止するための訓練領域のSDMs外を試験することの重要性が強調された。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測誤差 ,  スコットランド ,  生態学 ,  樹皮 ,  保全 ,  地衣類 ,  温帯 ,  プロジェクト ,  *モデリング ,  生態系
準シソーラス用語： 種の保存 ,  予測因子 ,  着生植物 ,  *種分布 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 化合物変数 ,  一般化加法モデル(GAM) ,  地衣類着生植物 ,  天然森林調査スコットランド(NWSS) ,  温帯雨林

分類 (1件)： 自然保護  (SB06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 年齢 ,  景観 ,  スケール ,  種分布 ,  モデル化