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J-GLOBAL ID:202202258952594148   整理番号:22A0948692

局所的レンズによる大域問題を観察する臨界ストレッサーの基本的な運転者の同定における多変量PCAデータセットの利用【JST・京大機械翻訳】

The use of multivariate PCA dataset in identifying the underlying drivers of critical stressors, looking at global problems through a local lens
著者 (3件):
資料名:
巻: 41  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: W3049A  ISSN: 2352-3409  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)
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地質学的,生態学的,および地球化学的データを含む花粉学ベースの多変量データセットは,河川氾濫,塩水侵入,デルタスイッチング,および沿岸植物の陸方向移動の識別と識別によって,沿岸湿地に対する臨界ストレッサーの根底にあるドライバーの相対的重要性を同定した。堆積物コアは,米国,Louisiana,Salvador湖における中間沼地からのビブラコアを用いて検索した。X線蛍光(XRF)は河川と海洋元素濃度(Cl,Sr,Ca,Mn,K,Ti,Fe,Zn,Zr,Br)を定量した。32の花粉分類群の花粉学に基づく凝集階層分析を採用して,生態学的クラスタを定義した。地球化学的および生態学的変数に対する多変量主成分分析(PCA)の実施は,4つの分類学的グループ(氾濫原樹木,高地樹木,潮汐淡水ハーブおよび内陸ハーブ)を特定の地球化学的特徴に相関させ,各PCAバイプロットで描かれた地球および水文条件および6つの生態系(分流,デルタ平野,デルタ湖,底地および湿地森林,淡水湿地および中間湿地)の間の潜在的相関の試験を容易にすることによって,堆積物質の供給源を推測した。。”その地球化学および生態学的変数に対する多変量主成分分析(PCA)の実用化は,堆積物質の供給源を推測したものであると推論した.。また,各PCAバイプロットにおいて,地質および水文条件および6つの生態系(相互分布,デルタ-平野,デルタ湖,底地および湿地森林,淡水湿地,および中間湿地)の間の潜在的相関の試験を容易にした。PCAスコアは多重変数の相対的重要性を定量化した。与えられた観測に対する変数の相対的重要性を示す二乗余弦関数を用いて,主成分バイプロット上の各変数の表現を推定した。多変量統計データセットは,生態学的および環境条件を制御する多様な背景パラメータの相対的重要性を同定する手段として,環境および惑星科学分野のスペクトルにわたって働く科学者にとって貴重である。この方法は,自然と人為的影響を識別する手段として,自然と社会科学の両方に適用できる。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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分類 (3件):
分類
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岩石圏の地球化学一般  ,  海洋汚濁  ,  重金属とその化合物一般 

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