Temporally Explicit(일시적인 명시적)란 무엇입니까?
Temporally Explicit 일시적인 명시적 - The model is spatially and temporally explicit and allows its implementation under different climate and land use scenarios. [1] ResultsWe modelled European brown hare densities spatially and temporally explicit over 10 years (2005–2014) across an entire federal state. [2] Consequently, a more robust understanding of seed persistence is needed in niche descriptions that are temporally explicit and in predicting the distributional changes of species in the current and future climate. [3]이 모델은 공간적, 시간적으로 명시적이며 다양한 기후 및 토지 사용 시나리오에서 구현할 수 있습니다. [1] 결과 우리는 연방 주 전체에서 10년(2005~2014년)에 걸쳐 공간 및 시간적으로 명시적인 유럽 갈색 토끼 밀도를 모델링했습니다. [2] 결과적으로, 시간적으로 명시적인 틈새 기술과 현재 및 미래 기후에서 종의 분포 변화를 예측하는 데 종자 지속성에 대한 보다 강력한 이해가 필요합니다. [3]
temporally explicit model 일시적인 명시적 모델
MAIN CONCLUSIONS: Our approach could be used as the basis for the development of spatially and temporally explicit models of island evolution and could be a valuable tool for quantifying the sensitivity of single taxa to climate‐driven habitat changes. [1] The methodology proposed relies on the construction of a comprehensive input-output matrix for an island, coupled to a detailed, spatiotemporally explicit model of resource use and human occupation. [2] Using a temporally explicit model, we demonstrate that the best strategy depends on a variety of factors, including protection costs, heterogeneity in biodiversity, biodiversity–area relationships, the rate of biodiversity recovery, the rate of change in threats through time, and the timeframe within which we measure conservation outcomes. [3]주요 결론: 우리의 접근 방식은 섬 진화에 대한 공간적, 시간적 명시적 모델의 개발을 위한 기초로 사용될 수 있으며 단일 분류군의 기후 주도 서식지 변화에 대한 민감도를 정량화하는 귀중한 도구가 될 수 있습니다. [1] 제안된 방법론은 자원 사용 및 인간 직업에 대한 상세하고 시공간적으로 명확한 모델과 결합된 섬에 대한 포괄적인 입출력 매트릭스의 구성에 의존합니다. [2] 시간적으로 명시적인 모델을 사용하여 우리는 최상의 전략이 보호 비용, 생물다양성의 이질성, 생물다양성-지역 관계, 생물다양성 회복 속도, 시간 경과에 따른 위협의 변화 속도 및 기간을 포함한 다양한 요인에 달려 있음을 보여줍니다. 그 안에서 우리는 보전 결과를 측정합니다. [3]
temporally explicit bayesian 시간적 명시적 베이지안
The goal of this study was to assess the risk for further LSDV spread through the (a) analysis of environmental factors conducive for LSDV, and (b) estimate of the underlying LSDV risk, using a combination of ecological niche modelling and fine spatiotemporally explicit Bayesian hierarchical model on LSDV outbreak occurrence data. [1] The goal of this study was to assess the risk for further LSDV spread in Eurasia through a) analysis of environmental factors conducive for LSDV and b) estimate of the underlying LSDV risk using a fine spatiotemporally explicit Bayesian hierarchical model on LSDV outbreak occurrence information. [2]이 연구의 목표는 (a) LSDV에 도움이 되는 환경 요인 분석 및 (b) 생태학적 틈새 모델링과 정밀한 시공간적으로 명확한 베이지안 조합을 사용하여 기본 LSDV 위험 추정을 통해 추가 LSDV 확산 위험을 평가하는 것입니다. LSDV 발생 데이터에 대한 계층적 모델. [1] 이 연구의 목표는 a) LSDV에 도움이 되는 환경 요인 분석 및 b) LSDV 발생 정보에 대한 정밀한 시공간적으로 명시적인 베이지안 계층 모델을 사용하여 기본 LSDV 위험 추정을 통해 유라시아에서 추가 LSDV 확산 위험을 평가하는 것이었습니다. [2]
temporally explicit prediction 일시적인 명시적 예측
These findings therefore suggest potential for the present UAV-modeling approach for use as decision support tool to allocate animals based on spatially and temporally explicit predictions of pasture biomass and nutritive value. [1] Web tools were developed and the outputs provide spatially and temporally explicit predictions of runoff and pesticide delivery risk at 1 km2 resolution. [2]따라서 이러한 발견은 목초지 바이오매스 및 영양 가치에 대한 공간적 및 시간적 명시적 예측을 기반으로 동물을 할당하기 위한 결정 지원 도구로 사용하기 위한 현재 UAV 모델링 접근 방식의 가능성을 시사합니다. [1] 웹 도구가 개발되었으며 출력은 1km2 해상도에서 유출수 및 살충제 전달 위험에 대한 공간적 및 시간적 명시적 예측을 제공합니다. [2]