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J-GLOBAL ID:201902227174051200   整理番号:19A2035644

大規模森林プロットから収集した時間観測データによる個々に基づく樹木死亡率モデリングの評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluating individual-based tree mortality modeling with temporal observation data collected from a large forest plot
著者 (5件):
資料名:
巻: 450  ページ: Null  発行年: 2019年 
JST資料番号: A0676A  ISSN: 0378-1127  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)
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森林において,樹木の死亡率は森林動態を強く決定し,供給のためのギャップを作り,樹木種の共存に寄与する。樹木死亡率の個別ベースモデル(IBM)は森林ギャップモデルにおける重要なサブモデルであり,シミュレートされた長期森林動力学を駆動することが示されている。しかし,樹木死亡率のIBMは,適切な樹木死亡率の人口統計学的データの欠如により,特に定量的に,林分スケールではほとんど評価されていない。樹木死亡率の動的データは以前の死亡率IBMからしばしば存在せず,スタンドスケールでのモデル評価の間に困難となる。本研究の目的は,(1)FORSKA森林ギャップモデルから得られた空間的に明示的な樹木死亡率IBMを開発し,(2)中国北東部の旧成長温帯森林における9ha森林動態プロット(FDP)下の10年間の樹木死亡率統計データの定性的および定量的適合によりその性能を評価することである。結果は,モデル定性評価のために,観察された死木が主に南西部と北東部に分布していることを示した。しかし,予測された死木はFDPの南西部だけに集中的にクラスタ化された。モデル定量的評価のために,すべての樹木の全体的モデル誤差(%))は-10.5%であった。しかし,いくつかの種(すなわち,Acer spp.,Betula spp.,Tilia spp.,Fraxinus mandschurica,Ulmus spp.)および胸高直径(DBH)クラス(すなわち30~40,40~50,50~60,60~70,≧70cm)に対するモデル誤差の絶対値は20%以上であった。著者らの研究は,林分スケールでの樹木死亡率IBMが,モデル性能を強化するための更なる改良を必要とし,FDPが森林動的モデリングにおける立木規模での樹木死亡率IBMの初期化,パラメタリゼーションおよび評価のための重要なデータ支援を提供できることを強調した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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