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J-GLOBAL ID：202002219669869255   整理番号：20A0476096

西日本の冷温帯林における単純土壌呼吸モデルのパラメータと予測推論を評価するためのBayes逆転フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Bayesian inversion framework to evaluate parameter and predictive inference of a simple soil respiration model in a cool-temperate forest in western Japan

著者 (5件)： Toda Motomu (Graduate School of Integrated Sciences for Life, Hiroshima University, Kagamiyama, 1-7-1, Higashi-Hiroshima, 739-8521, Japan) ,  Doi Kazuki (Graduate School of Biosphere Science, Hiroshima University, Kagamiyama, 1-7-1, Higashi-Hiroshima, 739-8521, Japan) ,  Ishihara Masae I. (Field Science Education and Research Center, Kyoto University, Nantan, 601-0703, Japan) ,  Azuma Wakana A. (Graduate School of Agricultural Science, Kobe University, Kobe, 657-8501, Japan) ,  Yokozawa Masayuki (Faculty of Human Sciences, Waseda University, Tokorozawa 359-1192, Japan)
資料名： Ecological Modelling  (Ecological Modelling)
巻： 418  ページ： Null  発行年： 2020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： 土壌炭素隔離の注意深いモデリングは,大気-表面炭素交換による地球気候システムへの将来の地球フィードバックを評価するために不可欠である。観察とモデル予測の間の差を考慮することにより,土壌呼吸モデルの生物学的および地理的応用,パラメータおよび予測不確実性において,いくつかの研究が評価されている。すなわち,残留誤差は独立ではないと仮定されているが,ゼロと一定の分散の平均値を持つ正規(すなわちGauss)確率分布によって記述されない。本論文では,2017年から2018年までの土壌炭素フラックスの2年間の観測を用いて,2つのオープントップチャンバーで得られた2つのオープントップチャンバーを用いて,西日本の寒冷温帯森林におけるBayes統計に基づく簡単な土壌呼吸モデルのパラメータと予測不確実性を推定した。また,相関,異分散,非正規分布(すなわち,非Gauss)残差誤差を考慮した一般化尤度不確実性推定が歪度と尖度において変化する統計量を柔軟に扱うGauss型革新的残差モデルを用いた。結果は,相関と異質性の影響が適切に除去されたことを示した。さらに,残差の後方分布は,GaussおよびLaplace(または二重指数)分布のそれらに対するパターン中間を有した。その結果,予測した土壌呼吸速度と不確実性の範囲は観測データと良く一致した。さらに,長期シミュレーションからの土壌呼吸モデルのパラメータと予測推論の結果を,短期シミュレーション(即ち,2年データセットの4か月サブセット)の制約を用いて,パラメータ予測と予測不確実性に影響を与える範囲を決定するために比較した。長期シミュレーションと短期シミュレーションの間にはパラメータ推定に有意差は見られなかったが,確率範囲の低い(25%)と上部(75%)の間の不確実性の短期シミュレーション解析は,樹木と生物のより活発な活動が大気と生態系間の炭素循環を促進する夏のモデルパラメータの明確な変動を示した。全体として,Bayesインバージョンアプローチは,残留誤差の正確な表現により,土壌呼吸モデルのパラメータと予測不確実性を効果的に評価する手段として有用であることを実証した。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  地球 ,  不均一性 ,  不確実性 ,  正規分布 ,  パラメータ推定 ,  *土壌呼吸 ,  データモデル ,  統計量 ,  シミュレーション ,  生態系 ,  確率分布 ,  *温帯 ,  残差 ,  炭素循環 ,  惑星

著者キーワード (6件)： データモデル融合 ,  不確実性 ,  一般化尤度 ,  夢のアルゴリズム ,  土壌炭素フラックス ,  Bayes統計

分類 (1件)： 湖沼汚濁  (SB02030Q)

タイトルに関連する用語 (10件)： 西日本 ,  冷温帯 ,  土壌呼吸 ,  モデル ,  パラメータ ,  予測 ,  推論 ,  評価 ,  逆転 ,  フレームワーク