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J-GLOBAL ID：201802267172024998   整理番号：18A1930410

森林インベントリーのための種分布モデルの開発と比較【JST・京大機械翻訳】

Development and Comparison of Species Distribution Models for Forest Inventories

著者 (2件)： Rivera Oscar Rodriguez de (Department of Statistics and Operational Research, Faculty of Mathematics, University of Valencia, 46100 Burjassot (Valencia), Spain) ,  Lopez-Quilez Antonio (Department of Statistics and Operational Research, Faculty of Mathematics, University of Valencia, 46100 Burjassot (Valencia), Spain)
資料名： ISPRS International Journal of Geo-Information (Web)  (ISPRS International Journal of Geo-Information (Web))
巻： 6  号： 6  ページ： 176  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7212A  ISSN： 2220-9964  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,環境変数に従って異なる森林樹種(著者らの事例存在/不在データ)の分布を予測するために最も正確な統計モデルを評価し得るために,種分布モデリングで一般的ないくつかの統計的手法の比較を開発した。このプロセスの間,最大エントロピー(MaxEnt),分類および回帰ツリー(CART),多変量適応回帰スプライン(MARS)を開発し,各モデルの統計的基礎を示し,同時に,それらの能力を比較し検証するための特定の付加モデルを開発した。異なる結果を比較するために,受信者動作特性(ROC)機能(AUC)下の面積を用いた。これらのモデルで得られたすべてのAUC値は有意であり,すべてのモデルは各種の分布を表すのに有用である。さらに,薄板スプラインによる添加モデルは,最良の結果を与えた。最悪の能力はMARSで得られた。このモデルの性能はいくつかの種に対して平均以下であった。開発した添加モデルは,それが変化と較正を可能にしたので,より良い結果を得た。この場合,モデリング中に起こる全ての過程を認識した。対照的に,特定のソフトウェアを用いて得られたモデルは,一般的には,最終結果に導く段階を理解することができないため,「密閉機械」のように機能する。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 統計的方法 ,  ソフトウェア ,  モデリング ,  林木 ,  *在庫量 ,  スプライン ,  統計模型
準シソーラス用語： 動作特性 ,  薄板スプライン ,  多変量 ,  CART ,  最大エントロピー ,  環境変数 ,  *種分布 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 加法モデル ,  曲線下の面積 ,  AUC ,  森林インベントリー ,  受信機動作特性 ,  ROC ,  種分布モデル

分類 (4件)： 植物生態学  (EE02000E) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

引用文献 (48件)：

• Elith, J.; Leathwick, J.R. Species distribution models: Ecological explanation and prediction across space and time. Annu. Rev. Ecol. Evol. Syst. 2009, 40, 677-697.
• Hijmans, R.J.; Elith, J. Species Distribution Modelling with R. The R Foundation for Statistical Computing, 2015. Available online: http://cran.r-project.org/web/packages/dismo/vignettes/sdm.pdf (accessed on 4 May 2016).
• Austin, M.P. Spatial prediction of species distribution: An interface between ecological theory and statistical modeling. Ecol. Model. 2002, 157, 101-118.
• Muñoz, J.; Felicísimo, A.M. Comparison of statistical methods commonly used in predictive modeling. J. Veg. Sci. 2004, 15, 285-292.
• Segurado, P.; Araújo, M.B. An evaluation of methods for modeling species distributions. J. Biogeogr. 2004, 31, 1555-1568.

タイトルに関連する用語 (5件)： 森林 ,  インベントリー ,  種分布 ,  モデル ,  開発