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J-GLOBAL ID：201802274640550944   整理番号：18A0263376

whitebark pineコミュニティにおけるハイイロホシガラスのエネルギー行動戦略の優先順位付け:エージェントベースモデリングアプローチ【Powered by NICT】

Energetic behavioural-strategy prioritization of Clark’s nutcrackers in whitebark pine communities: An agent-based modeling approach

著者 (6件)： McLane Adam J. (Department of Geography, University of Calgary, Calgary, Alberta, Canada) ,  Semeniuk Christina (Great Lakes Institute for Environmental Research, University of Windsor, Windsor, Ontario, Canada) ,  McDermid Gregory J. (Department of Geography, University of Calgary, Calgary, Alberta, Canada) ,  Tomback Diana F. (Department of Integrative Biology, University of Colorado Denver, Denver, CO, USA) ,  Lorenz Teresa (University of Idaho, Moscow, ID, USA) ,  Marceau Danielle (Schulich School of Engineering, University of Calgary, Calgary, Alberta, Canada)
資料名： Ecological Modelling  (Ecological Modelling)
巻： 354  ページ： 123-139  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0605B  ISSN： 0304-3800  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： 多くはクラークナットクラッカーとホワイトバークマツの間の関係については知られているが,-ナッツクラッカー移住の背後にある駆動因子-ナッツクラッカーエネルギー行動戦略に関する情報とホワイトバークマツ群集に及ぼすクルミ割り行動の影響は不明のままである。Nutcrackerエネルギー挙動を調べるために,ハイイロホシガラスはRainier山,ワシントン付近の南カスケードにおける採餌中の採用する最も確からしい行動機構をシミュレートするために空間的に明示的なエージェントベースモデル(ABM)を開発した。ABMはエネルギー取得と損失を最適化するために作用する記憶と意思決定発見的方法を有する認知Nutcracker剤から構成されている。樹種の上昇と胸高断面積のための環境データ層は,生息場所とエネルギー資源の観点から景観を表現するために使用した。モデル開発と解析の組織化された配列,を含むevaludationアプローチを採用した。データ評価,概念モデル評価,実装,検証,モデル出力検証(Nutcracker生態学実世界経験値による情報パラメータの比較からなるキャリブレーション,パターン指向モデリング-POM),モデル解析(パラメータとプロセスの変化に対するモデルの感度),およびモデル出力確証(POMの使用はナッツクラッカー生態学の経験的研究,キャリブレーションの独立からの実世界パターンにモデル出力を比較するために)。シミュレーションエージェントへの異なる適応度最大化目標を割り当てることにより代替Nutcracker行動エネルギー論機構戦略を行った。集積エネルギー必要量(IER)機構,最適シナリオであることをナッツクラッカー剤の短期および長期両方のエネルギー需要を含むことを見出した。著者らの結果は,ハイイロホシガラスは,それらのエネルギー環境の変化に応答すること,そしてそれらは,将来に十分投射エネルギー収支のできることを以前の研究を確認した。このABMの開発は,潜在的な景観変化にナットクラッカー応答をモデル化するために常在性および移住戦略と計画ツールとして選ぶとき,ハイイロホシガラスに必要な運転条件を評価する手段のような,将来の研究の基礎長期WBP保存を促進する可能性を提供する。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： 生態学 ,  最適化 ,  ワシントン州 ,  エネルギー資源 ,  エネルギー需要 ,  *コミュニティ ,  発見的方法 ,  意思決定 ,  エージェントモデル ,  エネルギー収支 ,  生息場所 ,  *モデリング
準シソーラス用語： モデル出力 ,  移住 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： エージェントベースモデリング ,  クラークナットクラッカー挙動 ,  ホワイトバークマツ ,  保存 ,  生態系動力学 ,  空間生態学

分類 (2件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： コミュニティ ,  エネルギー ,  行動 ,  戦略 ,  優先順位