MaxEntモデリングを用いたEnsete glaucum(Roxb.) Cheesmanの適切な生息地の予測【JST・京大機械翻訳】

Ranjith Layola M.R.; Ranjith Layola M.R.; Semwal Manoj; Semwal Manoj; Rana Tikam Singh; Rana Tikam Singh; Nair Narayanan K.; Nair Narayanan K.

文献

J-GLOBAL ID：202202216268475732 整理番号：22A0574819

MaxEntモデリングを用いたEnsete glaucum(Roxb.) Cheesmanの適切な生息地の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting potential suitable habitat for Ensete glaucum (Roxb.) Cheesman using MaxEnt modelling

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資料名：
巻： 287 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： W1911A ISSN： 0367-2530 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)

生態学的ニッチモデル(ENMs)と種分布モデル(SDMs)は,植物と動物に適した生息場所を予測するために広く使用されている。本研究では,MaxEnt生態学的ニッチモデリングを用いて,中国,東南アジア,およびパプアニューギニアの北東インドで発見されたEnsete glaucum-a疑似バナナ種に対する潜在的に適した生息場所を同定した。19の生物気候と3つの地形変数に沿った51の生起記録をモデリングに用いた。モデル精度を,受信者動作特性曲線(AUC)計量下の面積を用いて試験し,各変数の寄与をJackナイフ試験を用いて推定した。58,371km2の面積を持つIndo-Burma地域では,非常に適切な地域が観察されたが,東南アジアのほとんどの国では,より適切な地域は観察されなかった。E.glaucumの潜在的生息地適合性は,主に3つの生物気候変数(温暖な4分の1,温度年範囲,および平均日周範囲)と1つの地形変数(斜面)によって影響された。予測された適切な生息地地域(高,中,低)は,E.glaucumの形態学的および遺伝的多様性を研究し,このバナナ作物の遺伝学的に多様で脆弱な個体群を保存するための将来の探査に使用できる。Copyright 2022 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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植物生態学

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