小売業者 野生生物の生息適地と分布モデリング-Rプログラムによる実践 [単行本]

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野生生物の生息適地と分布モデリング-Rプログラムによる実践の 商品概要目次訳者まえがき刊行に寄せて序文第1章 本書の概要1.1 本書のねらい1.2 本書の構成1.3 Rによる分析例を含んだ教科書の必要性1.4 本書で扱っていないこと1.5 本書の必要性1.6 対象となる読者層1.7 補助教材の見つけ方1.8 本書における前提知識1.9 既出の図書との違い1.10 本書で使用する用語【第1部 生息適地モデリングの概要,理論,前提】第2章 生息適地モデリングの手順2.1 生息適地モデリングのさまざまな方法論的ステップ2.2 最初の概念的ステップ第3章 何が種分布を決めるのか?3.1 三つの背景:分散,生息地,生物学的フィルター3.2 種分化,分散,種プール,そして中立説3.3 非生物学的環境:生息地と基本ニッチ3.4 生物学的環境:種の相互作用,種構成,実現ニッチ3.5 実現ニッチのさらなる議論と他の関連するニッチの概念第4章 ニッチをモデル化する:概念と実際のデータ4.1 地理的分布からニッチ定量化へ4.2 定量化したニッチから空間予測へ4.3 個々の種の予測から群集へ4.4 主な応用分野第5章 生息適地モデルの仮定5.1 理論的な仮定5.2 方法論的な仮定【第2部 データの編集と収集,サンプリング,デザイン,空間スケール】第6章 生息適地を予測する環境データの選択と編集6.1 既存の環境データベース6.2 Rを用いたシンプルなGIS解析の実行6.3 リモートセンシングベースの予測変数6.4 変数の性質と選択第7章 モデリング対象種のデータ収集と設計7.1 既存のデータおよびデータベース7.2 空間自己相関と擬似反復7.3 サンプルサイズ,在データ率,サンプル精度7.4 サンプリングデザインとデータの収集7.5 在-不在 vs. 在データのみ第8章 生態学的スケーリング:「空間」「時間」「主題」の解像度と規模8.1 解像度の問題8.2 規模の問題【第3部 モデリングのアプローチとモデルの校正】第9章 エンベロープアプローチと距離ベースアプローチ9.1 概念9.2 エンベロープアプローチ9.3 距離ベースアプローチ第10章 回帰ベースアプローチ10.1 概念10.2 一般化線形モデル10.3 一般化加法モデル10.4 多変量適応型回帰スプライン第11章 分類アプローチと機械学習システム11.1 概念11.2 再起分割11.3 線形判別分析とその拡張11.4 人工ニューラルネットワーク第12章 ブースティングとバギングによるアプローチ12.1 概念12.2 ランダムフォレスト12.3 ブースティング回帰木第13章 最大エントロピー13.1 概念13.2 RにおけるMaxent第14章 アンサンブルモデリングとモデル平均化【第4部 モデルの評価:過誤と不確実性】第15章 モデル精度の測定:どの指標を用いるべきか?15.1 在-不在観測値と予測された在確率の比較15.2 確率予測値と在のみ観測値との比較第16章 モデル性能の評価:どのデータを用いるべきか?16.1 再代入法とランダム化によるモデルの当てはめの評価16.2 再サンプリングによる内部評価16.3 完全に独立なデータを使った外部評価【第5部 空間的な予測と時間的な予測】第17章 時間・空間上へのモデルの投影17.1 モデル投影時の補足的な検討事項と前提条件:類似環境,ニッチの完全性,ニッチの安定性17.2 空間上へのモデルの投影17.3 時間上へのモデルの投影17.4 アンサンブル投影【第6部 本書で用いたデータとツールおよび発展的な事例】第18章 本書の分析事例で用いたデータとツール第19章 Biomod2モデリングパッケージを用いた分析事例19.1 分析事例1:南アフリカのプロテア・ラウリフォリア(Protea laurifolia)の生育適地モデリング19.2 分析事例2:カモメ(Larus)属の多様性地図の作成【第7部 将来展望】第20章 生息適地モデルの将来20.1 メタゲノムやリモートセンシングを通じた発展20.2 在のみデータのための点過程モデル20.3 階層ベイズアプローチによる異なるスケールのモデルの統合20.4 より希少な種を対象にしたスモールモデルのアンサンブル20.5 単純なアンサンブルモデリングに関する手法の改善20.6 多種モデリングとジョイント種分布モデリング20.7 人工データの利用専門用語と概念の定義参考文献訳者あとがき索引出版社からのコメント生態学的ニッチに基づく生息適地モデルの構築,評価および予測に関するプロセスを,Rプログラムによる数多くの事例を用いて解説。内容紹介本書は,生態学的ニッチに基づく生息適地モデルの構築,評価および予測に関して,鍵となるプロセスを解説している。これらは,種分布や生物多様性の将来的パターンを理解あるいは予測するために必要かつ基本的な手順である。具体的には,生態学的ニッチや種分布に関する主要な理論について解説することから始まり,概念に基づいたモデル構築,モデルの訓練(機械学習),モデルの評価,時空間スケールの予測まで網羅し,情報科学や統計学における最新の知見,衛星画像のようなリモートセンシングデータの利用など,幅広く紹介している。Rプログラムを用いた数多くの事例も本書の特徴である。なお原著者3名は,種の生息適地や分布モデリングの手法開発に多大な貢献をしてきた専門家である。彼らの数多くの論文は数万件を超える引用回数を誇っており,被引用数の卓越した研究者として知られている。本書は原著者3名の経験に基づいており,この分野に興味のあるすべての生態学者に貴重な学習の機会を提供するだろう。原著:Habitat Suitability and Distribution Models With Applications in R, 2017.野生生物の生息適地と分布モデリング-Rプログラムによる実践の商品スペック商品仕様出版社名:共立出版著者名:Antoine Guisan(著)/楠本 聞太郎(訳)発行年月日:2020/03ISBN-10:4320057902ISBN-13:9784320057906判型:B5対象:専門発行形態:単行本内容:生物学言語:日本語ページ数:475ページ縦:23cm他の共立出版の書籍を探す書籍 共立出版 KYORITSU SHUPPAN>サイエンス 共立出版 KYORITSU SHUPPAN>生物 共立出版 KYORITSU SHUPPAN>生物 共立出版 KYORITSU SHUPPAN

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