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J-GLOBAL ID：201902280268322593   整理番号：19A1412685

フラックスネットを用いた地球生態系状態変化の予測【JST・京大機械翻訳】

Anticipating global terrestrial ecosystem state change using FLUXNET

著者 (5件)： Yu Rong (School of Natural Resources, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, Nebraska) ,  Ruddell Benjamin L. (School of Informatics, Computing, and Cyber Systems, Northern Arizona University, Flagstaff, Arizona) ,  Kang Minseok (National Center for AgroMeteorology, Seoul, South Korea) ,  Kim Joon (National Center for AgroMeteorology, Seoul, South Korea) ,  Childers Dan (School of Sustainability, Arizona State University, Tempe, Arizona)
資料名： Global Change Biology  (Global Change Biology)
巻： 25  号： 7  ページ： 2352-2367  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2590A  ISSN： 1354-1013  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： 生態系は,生物気候の変化を変化させることに応じて,様々な機能的および構造的状態を横断する複雑なシステムとして特徴付けることができる。グローバル変化生物学の中心課題は,これらの状態と状態遷移のロバストな経験的記述である。生態系の機能的状態は,生態系成分間のプロセスレベルの機能的結合の強度を決定するために時系列観察を用いるプロセスネットワーク(PN)を用いて経験的に記述できる。陸上生態系動力学のその場観測の世界的に広範な発生源は,微気象学と炭素,水,およびエネルギーフラックス動力学の標準化観測を提供するFLUXNET渦共分散ネットワークである。LaThuile FLUXNET合成データセットを用いて,204サイトに対する各月の機能状態を描写し,各サイト月における大気温度と降水から炭素フラックスへの生態系の機能的結合の強度を記述するLaThuile PNバージョン1.0データベースを得た。次に,季節規模強制に対するこれらの結合の弾性を計算した。すなわち,気温,降水,太陽放射,およびフェノフェーズである。最後に,人工ニューラルネットワークを訓練して,これらの弾性を204サイトから地球に外挿し,季節的生物気候強制を変化させるために,各陸域生態系の機能状態の推定機能弾性のマップを得た。これらの地図は,気候変動に応じて生態学的状態遷移を予測し,生態学的変化のプロセスに基づくモデルを検証するために用いることができる理論的に新しい資源を提供する。これらの弾性マップは,各生態系が強制的に変化することに応答することが期待できることを示している。熱帯林,高温砂漠,サバンナ,高標高は気候変動に最も弾性的であり,季節的気温に対する生態系の弾性は他の生物気候強制に対する弾性よりも平均的に大きい。また,異なる生態系にわたる機能的弾性と構造状態変化の間の適度な量の適度な関係を観察した。Copyright 2019 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： 降水 ,  ネットワーク ,  生態学 ,  *地球 ,  砂漠 ,  位相 ,  データベース ,  サバンナ ,  弾性 ,  気候変動 ,  *生態系 ,  気温 ,  炭素 ,  標準化
準シソーラス用語： 発生源 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (10件)： 渦共分散 ,  FLUXNET ,  機能弾性 ,  情報フロー ,  フェノロジー ,  降水 ,  プロセスネットワーク ,  放射線 ,  構造状態 ,  温度

分類 (2件)： 土壌生物  (FB04050N) ,  気候学,気候変動  (DC05140T)

タイトルに関連する用語 (5件)： フラックス ,  ネット ,  地球 ,  生態系 ,  予測