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J-GLOBAL ID：201802289486321282   整理番号：18A1064315

北極植生の種分布モデルにおける雪の重要性【JST・京大機械翻訳】

The importance of snow in species distribution models of arctic vegetation

著者 (2件)： Niittynen Pekka (Dept of Geosciences and Geography, Univ. of Helsinki, Helsinki, Finland) ,  Luoto Miska (Dept of Geosciences and Geography, Univ. of Helsinki, Helsinki, Finland)
資料名： Ecography  (Ecography)
巻： 41  号： 6  ページ： 1024-1037  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： 積雪は,積雪特性が多くの生態学的パターンとプロセスを調節する高緯度と高度の生態系の特徴である。それにもかかわらず,雪情報は種分布モデル(SDMs)における予測子としてまれにしか使われていない。方法論的困難さは,SDMsにおける利用可能な雪情報の質と量の両方を制限している。ここでは,ベースラインSDMs(5つの気候-地形-土壌変数を用いて)にリモートセンシングされた雪情報を組み込むことが,種の発生とコミュニティレベルの予測の精度を改善するかどうかを試験した。高緯度における山岳システムの広範囲の環境条件にわたる1200の研究サイトで記録された植生データを用いた。データは,3つの生態学的に異なる進化的に離れた分類学的グループ:維管束植物,コケおよび地衣類からの273種から構成されている。雪持続性変数の包含は,分布とコミュニティレベル予測の予測性能を有意に改善した。改善は,使用された評価基準または質問における分類学的グループにかかわらず,一定であった。雪は,種の36%に対して最も影響力のある予測因子であり,平均して,考慮したすべての環境変数の2番目に高い変数重要性スコアを持っていた。結果として,雪データを組み込んだモデルは,簡単なモデルよりも著しく微細化された分布マップを生成した。雪情報は,季節的積雪によって特徴付けられる生態系が関与する種分布モデルの構築において無視されなければならない。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： リモートセンシング ,  生態系 ,  積雪 ,  地衣類 ,  気候 ,  生態学 ,  *予測 ,  高緯度 ,  評価基準 ,  山岳
準シソーラス用語： 持続性 ,  維管束植物 ,  分類学 ,  予測子 ,  *雪 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 個体群生態学  (EE03030S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 北極 ,  植生 ,  種分布 ,  モデル ,  雪 ,  重要性