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{{ $t("message.AD_EXPIRE_DATE") }}2024年03月
文献
J-GLOBAL ID:202002281371279049   整理番号:20A1686608

階層的Bayes生息地モデルを用いたRissoイルカの豊度の推定:動的海洋環境に生息する動物の資源監視のフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Estimating abundance of Risso’s dolphins using a hierarchical Bayesian habitat model: A framework for monitoring stocks of animals inhabiting a dynamic ocean environment
著者 (2件):
資料名:
巻: 175  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: W0450A  ISSN: 0967-0645  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:
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Cetaceansはしばしば動的海洋環境に生息する。したがって,豊度を推定するための標準アプローチは,実際の個体群傾向と生息場所シフトを識別する困難な作業に直面している。さらに,多くのcet類の広い分布のため,1回でそれらの全生息場所を調査することは,しばしば困難であり,年の間で豊度推定を比較し,傾向を検出するのを困難にする。本研究では,西北太平洋におけるRissoのイルカの豊度と生息場所分布を推定するために,階層的Bayes生息場所モデルを使用した。情報基準に基づいて,深さ,温度,および年間傾向を含むモデルは,深さと温度だけを含むモデルより良好に機能した。6月における全豊度推定の中央値(95%信頼区間)は,2006年には54,479イルカ(25579-102,086),2007年には54,737イルカ(26,925-103,932),2014年には14,179イルカ(75,352-264,115)であった。豊度も8月に推定したが,6月と8月の季節差は小さかった。著者らのモデルは,Rissoのイルカの高密度が,北部日本と中央日本沖の冷水質量の混水地域で発生すると評価した。これらはそれらの複雑な水理学的特徴のため生産水である。結果は,生息数の増加および生息場所条件または季節的移動パターンにおけるシフトを単純に示さなかった。本研究は,動的環境における広く分散した種のモニタリングのためのフレームワークを提供し,より信頼できる傾向推定に関して管理と保存を改善できる。Copyright 2020 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 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
個体群生態学  ,  河川調査・計画 

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