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J-GLOBAL ID：202202228711685386   整理番号：22A0551876

多変量生物気候データによる変化点検出のためのDirichletプロセスモデル【JST・京大機械翻訳】

A Dirichlet process model for change-point detection with multivariate bioclimatic data

著者 (5件)： Mastrantonio Gianluca (Department of Mathematical Sciences, Politecnico di Torino, Turin, Italy) ,  Jona Lasinio Giovanna (Department of Statistical Sciences, Sapienza Universita di Roma, Rome, Italy) ,  Pollice Alessio (Department of Economics and Finance, Universita di Bari Aldo Moro, Bari, Italy) ,  Teodonio Lorenzo (Department of Environmental Biology, Sapienza Universita di Roma, Rome, Italy) ,  Capotorti Giulia (ICRCPAL, Ministry of Cultural Heritage and Activities and Tourism, Rome, Italy)
資料名： Environmetrics  (Environmetrics)
巻： 33  号： 1  ページ： e2699  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1949A  ISSN： 1180-4009  CODEN： ENVCEE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 60年間([数式:原文を参照]月)のイタリア地域をカバーする360の監視ステーションで記録された降水,最小,および最大温度の月間値の実世界データによって動機づけられて,本研究では,階層的Dirichlet過程に触発された多重多変量時系列のための変化点モデルを提案した。各観測所は,その変化点構造を持ち,また,主な新規性として,データ尤度におけるパラメータの未知のサブセットを,変化点の前後に不変に留め,その観測所は,同じパラメータの値を共有し,そして,未知数の気象状況を,ランダム量として見積もる,と仮定した。形式化の豊富さのために,提案は,各パラメータに対する空間単位のクラスタの同定を可能にし,どのパラメータが同時に変化するかを評価し,急激な変化と滑らかなものを区別する。提案モデルは,生態系応答に関するモニタリングプログラムを集中するための有用なベンチマークを提供する。結果を全データに対して示し,詳細な記述を3つの監視ステーションに対して示した。局所挙動の証拠は,地中海生態系の気候変動に対する潜在的脆弱性の違いを強調し,大陸平野と山岳範囲を区別する変化傾向を位置づける。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 降水 ,  気象 ,  イタリア共和国 ,  気候変動 ,  多重化 ,  クラスタ ,  大陸 ,  生態系 ,  山岳 ,  *最高気温 ,  変化 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 尤度 ,  *プロセスモデル ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 変化点 ,  Dirichletプロセス ,  階層的モデル ,  多変量プロセス ,  熱重量測定データ

分類 (2件)： 統計学  (AB08000H) ,  環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多変量 ,  生物 ,  気候データ ,  変化点検出 ,  プロセスモデル