[アンサンブルの生息地の適合性モデリングに基づいた越冬分布とその環境決定因子]

Small Yellow Crokerは、中国と韓国が共有する境界のある魚の資源です。越冬個体群の分布と好ましい生息地に関する情報は不足しており、中国と韓国によって種が一緒に規制されている黄海南部の南海域では、部分的には不足しています。現在の条件下での地理的分布は、存在と存在のデータと5つの環境変数に基づいて、8種の分布モデル（SDM）を使用してシミュレートしました。モデルの予測のパフォーマンスは、5倍の交差検証に基づいて、受信機動作特性曲線（AUC）の下の領域を使用して評価されました。アンサンブルSDMは、8つの生息地適合性モデルタイプの加重平均を使用して構築され、小さな黄色のクローカーが発生する可能性が高いコア領域を特定しました。結果は、存在分類データに基づく予測は、一般に、機械学習アプローチと比較して、存在のみのデータと古典的な回帰モデルに基づいているものよりも優れたパフォーマンスを発揮することを示唆しています。存在と存在感のデータをサポートするすべてのアプローチの中で、サポートベクターマシンが最高のパフォーマンスの手法であり、GLMは最悪でした。アンサンブルモデルは、個々のSDMモデルよりも優れており、予測的な不確実性を低減する際に、個々のモデルよりもアンサンブルモデリングアプローチの効果が高いことを示しています。塩分と温度は、小さな黄色のクロークの越冬分布を予測する上で重要な要因でした。発生の可能性が高いコアエリアは、南黄海の開放水、北東シナ海のオープンウォーター、Z江省の海岸海の3つの地域に集中していました。南黄海の沿岸水域と中央および東シナ海の中央および南部の海水は、小さな黄色のクロークの越冬には適していませんでした。我々の結果は、小さな黄色のクロークの持続可能な利用を支援する空間計画を導くために、越冬の潜在的な分布を予測するための基礎を提供しました。

Small yellow croaker is a trans-boundary fish resource shared by China and South Korea. Information on the distribution and preferred habitats of overwintering populations is lacking, parti-cularly in southern waters of Yellow Sea where the species is regulated together by China and South Korea. We simulated the geographic distribution under current condition with eight species distribution models (SDM) based on the presence-absence data and five environmental variables. The performance of model's prediction was evaluated using the area under the receiver operating characteris-tic curve (AUC) based on 5-fold cross-validation. Ensemble SDMs were constructed using a weighted average of eight habitat suitability model types to identify core areas with high probability of small yellow croaker occurrence. The results suggested that predictions based on presence-absence data generally perform better than those based on presence-only data and classical regression models under-performed compared to machine learning approaches. Among all the approaches that supported presence-absence data, support vector machine was the best performing technique and GLM was the worst. The ensemble model outperformed individual SDM models, demonstrating higher effectiveness of ensemble modelling approaches than individual models in reducing the predictive uncertainty. Salinity and temperature were important factors in predicting the overwintering distribution of small yellow croaker. The core areas with high probability of occurrence were concentrated in three areas, the open waters of southern Yellow Sea, the open waters of northern East China Sea, and the coastal sea of Zhejiang Province. Coastal waters in southern Yellow Sea and open waters in central and southern East China Sea were not suitable for overwintering of small yellow croaker. Our results provided a basis for predicting the potential overwintering distribution to guide spatial planning in support of sustainable utilization of small yellow croaker.