正変数のランダム和の時系列に対する自己回帰モデル:気候と昆虫発生の関数としての樹木成長への応用【JST・京大機械翻訳】

Debaly Zinsou Max; Marchand Philippe; Girona Miguel Montoro

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200605333668 整理番号：22P0301576

正変数のランダム和の時系列に対する自己回帰モデル:気候と昆虫発生の関数としての樹木成長への応用【JST・京大機械翻訳】

Autoregressive models for time series of random sums of positive variables: application to tree growth as a function of climate and insect outbreaks

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発行年： 2022年03月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年06月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

正の変数のランダム和の時系列に対する半パラメトリックモデルの広いクラスを示した。著者らの方法論は,時間変化である合計内の項の数を可能にし,従って自然科学で遭遇する多くの例によく適している。モデルの安定性特性を研究し,モデルパラメータを推定するための有効な統計的推論手順を提供した。提案した準最大尤度推定器は一貫性があり,漸近的に正規分布することを示した。本研究は,シミュレーション結果によって補完され,1968年から1991年の1つの主要なトウヒ芽虫(Choristoneura fumiferana)発生を含む,41年にわたるケベックの2,3のサイトからのホワイトトウヒ(Picea glauca)樹木の年間成長率時系列に適用された。著者らは,過去2年間,落葉によって誘発された芽虫による有意な成長減少を見出した。結果はまた,夏における最大温度,降水および気候水分指数のプラス効果,ならびに春における気候水分指数のマイナス効果および以前の夏における最大温度を明らかにした。しかし,気候と落葉の相互作用を考慮すると,このデータセットに関するモデルの性能を改善しなかった。本研究は,主要な進歩を示し,我々の結果は,気候変動の面における樹木成長に及ぼす気候と昆虫落葉の複合効果の理解における有用なツールであり,そこでは,発生の頻度と重大度,ならびに温度の増加が期待される。【JST・京大機械翻訳】

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