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J-GLOBAL ID：201802248677387493   整理番号：18A1812616

種環境ニッチと分布におけるスケール依存性の解明【JST・京大機械翻訳】

Disentangling scale dependencies in species environmental niches and distributions

著者 (3件)： Mertes Katherine (Dept of Ecology and Evolutionary Biology, Yale Univ., New Haven, CT, USA) ,  Jetz Walter (Dept of Ecology and Evolutionary Biology, Yale Univ., New Haven, CT, USA) ,  Jetz Walter (Dept of Life Sciences, Imperial College London, Ascot Berkshire, UK)
資料名： Ecography  (Ecography)
巻： 41  号： 10  ページ： 1604-1615  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1706A  ISSN： 0906-7590  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)

抄録/ポイント： 環境条件に対する種の応答,およびこれらの種-環境関連形状空間分布の理解は,生態学および生物地理学における長年の目標である。しかし,種-環境関係の本質的な成分,すなわち,それらが操作する空間単位または穀物は未解決のままである。種-環境関連の分析におけるスケール依存性の3つの成分を同定した。1)応答穀物,種がその環境に最も強く応答する穀物。2)環境空間構造,環境因子に固有の空間自己相関のパターン;そして,3)分析穀物,分析が実施される穀物,および生態学的推論がなされる。著者らは,種-環境関係の分析の文脈においてこれらのスケール成分を定義する新しい概念的枠組みを導入し,様々な生態学的属性を持つ種に対するそれらの相互作用の理論的例を提供した。次に,種-環境関係を測定し予測する一般的方法に及ぼす各成分の影響を調べるために,仮想種アプローチを用いた。著者らは,環境空間構造が,粗い分析穀物における既知の種-環境関連性を回復するために,単純で,単変量種分布モデル(SDM)の能力に及ぼす実質的影響を持つことを見つけた。「微細」と「中間」空間構造を持つ模擬環境に対して,モデル説明力と単純なSDMがシミュレートした環境に対する仮想種の応答を正しく推定した頻度は,分析穀物が増加すると劇的に減少した。これらの結果に基づいて,個々の環境因子に対する最大分析粒子を同定するためのスケーリング解析と,最大予測精度の粒子を決定するためのスケール最適化手順を用いた。これらの解析穀物閾値とモデル性能基準を例として,東アフリカの研究システムにおいて,任意の解析粒子で独立に構築されたSDMと比較して,より正確な分布予測が得られた。最後に,著者らの概念的枠組みを仮想的および経験的結果と統合し,種-環境関係についての一般的な質問を求めている研究者に対する実用的推奨を提供した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  アフリカ ,  生態学 ,  最適化 ,  空間分布 ,  *穀類 ,  予測 ,  立体構造
準シソーラス用語： 予測精度 ,  種分布 ,  環境因子 ,  生物地理学 ,  環境条件 ,  *スケール依存性 ,  *ニッチ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 空間スケール ,  空間穀物 ,  ニッチ関係 ,  種-環境関係 ,  スケール依存性 ,  種分布モデル

分類 (1件)： 個体群生態学  (EE03030S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 種 ,  環境 ,  ニッチ ,  分布 ,  スケール依存性