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J-GLOBAL ID：201802288200108259   整理番号：18A1204507

地下水依存植生(GDV)の空間-時間動力学の記述:理論的方法論【JST・京大機械翻訳】

Describing the spatial-temporal dynamics of groundwater-dependent vegetation (GDV): A theoretical methodology

著者 (2件)： You Xiaoguang (State Key Joint Laboratory of Environmental Simulation and Pollution Control, School of Environment, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Liu Jingling (State Key Joint Laboratory of Environmental Simulation and Pollution Control, School of Environment, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)
資料名： Ecological Modelling  (Ecological Modelling)
巻： 383  ページ： 127-137  発行年： 2018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： 地下水依存性植生(GDV)の組成,豊度および年齢構造は,地下水位変動と密接に結合している。GDVの時空動力学をモデル化することは,生態系保全と回復のために価値がある。しかし,GDV時空動力学に関するモデリングフレームワークはほとんどない。本研究では,確率過程に基づく理論的枠組みを提案し,GDV動力学を解析しシミュレートするための特異的理論的進化モデル(STEM)を開発した。モデルでは,地下水位変動を確率過程として記述した。この方法に基づいて,植生動力学の時間次元を含む。モデルは,同じ年齢の人口のライフサイクルに焦点を合わせ,このライフサイクルを2つの進化フェーズに分割する。各相を確率微分方程式で定式化した。解法プロセスは,GDVの確率分布を解釈して,ある地形学区域におけるプロットによるモデル応用は,個体群豊度と寿命のためにいろいろな典型的分布パターンを導き出した。また,結果は,植生回復に及ぼす水規制の正の影響を明らかにした。このフレームワークは,定常解を提供するよりもむしろGDVの空間時間的動力学を記述する。それは,確率方程式のMarkov特性のため,植物ライフサイクルの間,地下水位変動と特有の感受性の非定常性に適合することができた。このモデルは地下水位変動下の植生応答の予測にも役立つ。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： 地下水位 ,  確率微分方程式 ,  ライフサイクル ,  定式化 ,  感受性 ,  *地下水 ,  確率過程 ,  水分依存性 ,  モデリング ,  確率分布 ,  位相 ,  個体群
準シソーラス用語： 定常解 ,  植生回復 ,  生態系保全 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 植生動態 ,  理論モデル ,  地下水変動 ,  確率分布 ,  寿命

分類 (1件)： 植物生態学  (EE02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 地下水 ,  植生 ,  動力学 ,  記述 ,  理論 ,  方法論