Antoine Guisan, Wilfried Thuiller, Niklaus E. Zimmermann 　著

内容

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