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J-GLOBAL ID：202002277284669879   整理番号：20A0768050

多重スケールでのマツ萎凋病の生態学的リスク評価のためのポイントプロセスモデルの開発【JST・京大機械翻訳】

Developing a point process model for ecological risk assessment of pine wilt disease at multiple scales

著者 (13件)： Matsuhashi Saeko (National Agriculture and Food Research Organization, Tsukuba, Japan) ,  Matsuhashi Saeko (Forestry and Forest Products Research Institute, Tsukuba, Japan) ,  Matsuhashi Saeko (National Institute for Environmental Studies, Tsukuba, Japan) ,  Hirata Akiko (Forestry and Forest Products Research Institute, Tsukuba, Japan) ,  Hirata Akiko (National Institute for Environmental Studies, Tsukuba, Japan) ,  Akiba Mitsuteru (Forestry and Forest Products Research Institute, Tsukuba, Japan) ,  Nakamura Katsunori (Tohoku Research Center, Forestry and Forest Products Research Institute, Morioka, Japan) ,  Oguro Michio (Forestry and Forest Products Research Institute, Tsukuba, Japan) ,  Takano Kohei Takenaka (Forestry and Forest Products Research Institute, Tsukuba, Japan) ,  Takano Kohei Takenaka (Nagano Environmental Conservation Research Institute, Nagano, Japan) ,  Nakao Katsuhiro (Kansai Research Center, Forestry and Forest Products Research Institute, Kyoto, Japan) ,  Hijioka Yasuaki (National Institute for Environmental Studies, Tsukuba, Japan) ,  Matsui Tetsuya (Forestry and Forest Products Research Institute, Tsukuba, Japan)
資料名： Forest Ecology and Management  (Forest Ecology and Management)
巻： 463  ページ： Null  発行年： 2020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)

抄録/ポイント： マツ萎凋病(PWD)は,進行中の気候変動下で期待されるさらなる拡大を伴う最も深刻な針葉樹病害の1つである。したがって,マツ林の持続可能な森林管理と有効な害虫防除は,現在および将来の気候条件下での潜在的なPWDリスク地域の厳密な調査を必要とする。日本における潜在的PWDリスク地域を予測するために,不均一Poisson点過程(IPP)モデルを構築し,これにより強くバイアスされたデータの利用を可能にした。著者らは,現在と近い将来の気候条件(2026-2050,2つの代表的な濃度経路の下での5つの一般循環モデル[RCP])を調べた。発生データは,8つの生物気候学的変数に沿って,3つの異なる空間スケール(国家,地域および地方)で得られた。得られたモデルは,これらの3つの異なるデータ源を用いることによって引き起こされたデータバイアスを修正することができて,次のように高い予測力を示した。(1)潜在的リスク区域は,現在のPWD分布よりさらに増加した。(2)平均年間温度は,8つの予測子変数の最も高い影響を持つ。(3)リスクの高い地域は,近い将来において北方および/または上方に拡大し,RCP8.5の下で最大約+58.6%,RCP2.6および低リスク地域下で約+15.9%の最小値が減少する。IPPモデルにより作成された高分解能PWDリスクマップは,したがって,地域,および国家規模における将来の害虫防除および森林管理戦略を助けるであろう。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： 気候変動 ,  気象条件 ,  害虫防除 ,  *萎凋病 ,  バイアス ,  針葉樹 ,  高分解能 ,  大気大循環モデル
準シソーラス用語： 予測子 ,  森林管理 ,  *プロセスモデル ,  持続可能な森林経営 ,  病害 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 生物学的侵入 ,  ダウン加重Poisson回帰(DWPR) ,  森林病理学 ,  リスクマップ ,  種分布モデル(SDM)

分類 (1件)： 森林保育  (FF03040H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 多重スケール ,  マツ ,  萎凋病 ,  生態学的リスク評価 ,  ポイント ,  プロセスモデル ,  開発