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J-GLOBAL ID：201902228138158298   整理番号：19A1965000

森林モニタリング:原因-影響関係の実証【JST・京大機械翻訳】

Forest monitoring: Substantiating cause-effect relationships

著者 (1件)： Seidling Walter (Thuenen Institute of Forest Ecosystems, Alfred-Moller-Str. 1, Haus 42/43, 16225 Eberswalde, Germany)
資料名： Science of the Total Environment  (Science of the Total Environment)
巻： 687  ページ： 610-617  発行年： 2019年 
JST資料番号： C0501B  ISSN： 0048-9697  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： 森林条件と樹木性能のモニタリングは,データを提供するための長期活動であり,環境政策と森林管理のための因果関係と結論を実証した。この文脈の中で,樹木と森林の健康の概念,応答と予測子の変数の選択,および統計解析の間の課題に取り組んだ。用語木と森林健全性は,樹木の性能または森林生態系の条件を特徴付けるためにしばしば使用されるが,実際の意味はかなり異なる可能性がある。科学的文脈における用語健康のよりコヒーレントな認識のために,病気の意味を考慮に入れるために,「健康」のより調整された使用が推奨される。作業仮説の役割とは別に,意味のある応答と予測パラメータの選択プロセスを扱った。応答サイトにおいて,焦点は半径方向の茎の増加,樹冠条件,および葉の元素濃度のような樹木関連のパラメータに関するものである。各パラメータは統計モデル構築に対する特定の意味を持つ問題を明らかにした。堆積,土壌溶液および土壌固相の運転者の化学的性質として,さらなる葉面元素濃度,気象および大気質パラメータを示した。さらに,外部ネットワークから導出されたモデル化されたプロット関連値を考慮することができる。コア法の一つとしての多重回帰は非構造化残差を求める。限られた数のプロットと多くのパラメータを有するより集中的な監視プログラムにおいて特に最適解を見出すことは挑戦的である。縦および時系列分析は,代替案を提供し,範囲を広げる可能性がある。古典的な地球統計学は空間的自己相関を制御するのに役立つかもしれないが,適切な地域における類似のプログラムからのプロットの包含による生態学的および気候的勾配を拡大する可能性も考慮しなければならない。Copyright 2019 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： 健全性 ,  予測 ,  残差 ,  *多重回帰分析 ,  気候 ,  樹冠 ,  統計模型 ,  コヒーレンス ,  時系列分析 ,  モデリング ,  因果律 ,  生態学
準シソーラス用語： 最適解 ,  健康 ,  森林管理 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 樹木の健康 ,  森林の健康 ,  気候変動 ,  回帰分析 ,  地理的バイアス ,  ICP森林

分類 (2件)： 重金属とその化合物一般  (SB05021R) ,  植物に対する影響  (EE05030G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 森林 ,  モニタリング ,  原因 ,  実証