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J-GLOBAL ID：202202267279876493   整理番号：22A0861197

希少種の発見と全占有サイトが見出される確率の推定【JST・京大機械翻訳】

Finding rare species and estimating the probability that all occupied sites have been found

著者 (9件)： Becker Francois S. (South African National Biodiversity Institute, Kirstenbosch Research Centre, Cape Town, South Africa) ,  Becker Francois S. (Centre for Statistics in Ecology, Environment and Conservation, Department of Statistical Sciences, University of Cape Town, Cape Town, South Africa) ,  Slingsby Jasper A. (Department of Biological Sciences and Centre for Statistics in Ecology, Environment and Conservation, University of Cape Town, Cape Town, South Africa) ,  Slingsby Jasper A. (Fynbos Node, South African Environmental Observation Network, Centre for Biodiversity Conservation, Cape Town, South Africa) ,  Measey John (Centre for Invasion Biology, Department of Botany & Zoology, Stellenbosch University, Stellenbosch, South Africa) ,  Tolley Krystal A. (South African National Biodiversity Institute, Kirstenbosch Research Centre, Cape Town, South Africa) ,  Tolley Krystal A. (Centre for Ecological Genomics and Wildlife Conservation, Department of Zoology, University of Johannesburg, Johannesburg, South Africa) ,  Altwegg Res (Centre for Statistics in Ecology, Environment and Conservation, Department of Statistical Sciences, University of Cape Town, Cape Town, South Africa) ,  Altwegg Res (African Climate and Development Initiative, University of Cape Town, Cape Town, South Africa)
資料名： Ecological Applications  (Ecological Applications)
巻： 32  号： 2  ページ： e2502  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1318A  ISSN： 1051-0761  CODEN： ECAPE7  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： 希少種の占有場所を検出し,全ての占有場所が与えられた地域内で知られている確率を推定することは,多くの生態学的または保全プロジェクトにとって望ましい結果である。事例は,絶滅危惧種の全ての占有部位を管理し,新興侵入者を根絶することを含む。Occupedサイトは,(1)種が潜在的に発生する場所が探索されていないので検出されないままであり,(2)その種は検索されたサイトで見落とされた。希少種では,利用可能なデータは典型的にはスキャンされ,種がおそらく発生する場所を予測し,検索されたサイトで検出確率を推定するのを困難にする。2つの地域だけから知られた,批判的に絶滅危惧されたRoseの山自由(Capensibufo rosei)を用いて,未知の占有サイトが残留し,それらを見つける機会を最大化できる確率の推定を目的とする反復プロセスの概要を述べた。これは,サンプリング努力をガイドするために種分布モデルに適合し,より一般的な代理種の出現を用いてモデル精度とサンプリング効率を試験し,既知存在のサイトを用いて検出確率を推定する。すべての占有サイトが見つかる確率の最終推定は,不均等分布,相対面積検索,および検出確率の不確実性を包含した。著者らの結果は,C.roseiの非常に少ない占有部位が検出されないままであることを示した。また,非検出占有場所の確率は,潜在的発生の大きな未調査地域に対して常に高いが,目標管理介入を意図したより小さな地域では低いことを示した。提案アプローチは,種発生における不確実性の評価に特に有用であり,必要なレベルへの未知の発生の確率を低減するのに必要な探索努力を計画し,更なる探索または管理介入のための優先領域を同定する。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： 管理 ,  不確実性 ,  保全 ,  目標管理 ,  *生物絶滅 ,  生態学 ,  *個体群 ,  生息分布 ,  絶滅危惧種
準シソーラス用語： *希少種 ,  サンプリング速度 ,  検出確率 ,  種分布 ,  モデル精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 検出確率 ,  モデルベースサンプリング ,  占有 ,  希少性 ,  種分布モデル

分類 (2件)： 自然保護  (SB06000L) ,  個体群生態学  (EE03030S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 希少種 ,  発見 ,  確率 ,  推定