動物由来タグからのArgos位置の迅速な品質管理のための連続時間状態空間モデル【JST・京大機械翻訳】

Jonsen Ian D.; Patterson Toby A.; Costa Daniel P.; Doherty Philip D.; Godley Brendan J.; Grecian W. James; Guinet Christophe; Hoenner Xavier; Kienle Sarah S.; Robison Patrick W.; Votier Stephen C.; Witt Matthew J.; Hindell Mark A.; Harcourt Robert G.; McMahon Clive R.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202145571290 整理番号：22P0141894

動物由来タグからのArgos位置の迅速な品質管理のための連続時間状態空間モデル【JST・京大機械翻訳】

A continuous-time state-space model for rapid quality-control of Argos locations from animal-borne tags

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発行年： 2020年05月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月01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)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

状態空間モデルは,誤り傾向動物運動データの品質管理のための重要なツールである。Argos衛星システムのほぼリアルタイム(24時間以内)能力は,動物が集中的な使用ゾーンに入るとき,人間活動の動的海洋管理を助ける。この能力はまた,海洋予測モデルにおける動物由来センサからの海洋観測の使用を容易にする。このような近実時間データ提供は,誤り傾向のあるArgos位置を扱うための迅速で信頼性のある品質管理を必要とする。3種類のArgos位置データ(Last-Squares,Kalmanフィルタ,およびKalman平滑)に対する連続時間状態空間モデルを定式化し,観測の不規則なタイミングを説明した。著者らのモデルは,Argosデータの自動化,近実時間品質管理のための速度と信頼性を確実にするのに,意図的に単純である。7つの海洋脊椎動物を横断した61個体から収集したArgosデータに当てはめてモデルを検証し,GPS位置に対するモデル推定位置を比較した。推定精度は,通常<5kmの二乗平均平方根誤差を持つ種の間で変化し,データサンプリング速度とArgos位置の精度の増加とともに減少した。Argos誤差楕円サイズに対するモデルパラメータを含めることは,より正確な位置推定をもたらした。いくつかの場合において,このモデルはArgosカルマンスムースの位置の精度をかなり改善し,もし,もしより平滑がすべての利用可能な情報を使用するならば,それは不可能であった。著者らのモデルは,再処理を通して利用可能なArgosカルマン平滑データよりわずかに良い精度で,Argos最小二乗またはKalmanフィルタデータから品質制御位置を提供する。使用の容易さと容易性は,リアルタイムArgosデータの自動品質管理と歴史的Argosデータで働く研究者による手動使用の両方に適したモデルを作る。【JST・京大機械翻訳】

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海洋物理学一般 , リモートセンシング一般

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