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J-GLOBAL ID：202202286953649799   整理番号：22A0101384

青海-チベット高原における草原利用強度の空間的定量化法:Selinco盆地の事例研究【JST・京大機械翻訳】

Spatial quantification method of grassland utilization intensity on the Qinghai-Tibetan Plateau: A case study on the Selinco basin

著者 (10件)： Ma Changhui (College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou, Gansu, 730000, China) ,  Xie Yaowen (College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou, Gansu, 730000, China) ,  Duan Hanming (College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou, Gansu, 730000, China) ,  Duan Hanming (School of Geographical Sciences, China West Normal University, Nanchong, Sichuan, 637002, China) ,  Wang Xiaoyun (College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou, Gansu, 730000, China) ,  Bie Qiang (College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou, Gansu, 730000, China) ,  Bie Qiang (Faculty of Geomatics, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou, Gansu, 730070, China) ,  Guo Zecheng (College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou, Gansu, 730000, China) ,  He Lei (College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou, Gansu, 730000, China) ,  Qin Wenhua (College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou, Gansu, 730000, China)
資料名： Journal of Environmental Management  (Journal of Environmental Management)
巻： 302  号： PB  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0435B  ISSN： 0301-4797  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 草原利用強度の空間的定量化のための既存の方法は,高い空間分解能で青海-チベット高原における草原利用強度の空間分布の正確な検出の要求を満たすことができない。本論文では,リモートセンシング観測と草原成長動力学のシミュレーションに基づく方法を提案した。成長季節の間の草原強化植生指数(EVI)時系列曲線は,対応する画素における草原の成長を特徴づける。観察されたEVI曲線と潜在的EVI曲線の間の偏差は,人間活動によって課された草原成長の擾乱を示し,成長季節の間の草原利用強度を特徴付けることができる。上記の主なアイデアに基づいて,絶対および相対擾乱を計算し,異なる観点から定義される草原利用強度の定量的指標として用いた。ピクセルスケールでの家畜量は,絶対擾乱と家畜密度の間のタウンシップスケールにおける関数関係に基づくピクセルごとの計算によって得られ,それは草原利用のモードを考慮する特異的定量的指標である。草原の潜在的EVIをシミュレートする際に,気象因子の遅れと蓄積効果を,多目的遺伝的アルゴリズムを用いて日規模で調査した。さらに,多重環境因子(例えば,草原タイプ,地形,土壌,気象学)と草原EVIの間の非線形関数を,パラメータ最適化による誤差逆伝播フィードフォワード人工ニューラルネットワーク(ANN-BP)を用いて確立した。最後に,すべての草原画素の潜在的EVIを,このモデルに基づいてシミュレートした。この方法を青海-チベット高原のSelinco流域に適用し,タウンシップ規模の家畜密度と放牧圧力による結果の空間整合性を調べることで検証した。最終結果は,提案した方式が,類似領域で適用可能な草原利用強度の空間分布を正確に検出できることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 家畜 ,  ニューラルネットワーク ,  気象学 ,  流域 ,  空間分布 ,  気象要素 ,  フィードフォワード ,  画素 ,  リモートセンシング ,  *草原 ,  *事例研究 ,  *盆地 ,  空間分解能
準シソーラス用語： パラメータ最適化 ,  *チベット高原 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 草地利用強度 ,  空間定量化法 ,  青海-チベット高原 ,  外乱 ,  人工ニューラルネットワーク ,  多目的遺伝的アルゴリズム

分類 (2件)： 自然保護  (SB06000L) ,  環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： チベット高原 ,  草原 ,  定量化 ,  盆地 ,  研究