論文の概要: Climate-based Pre-screening of Self-sustaining Regreening Opportunities in Drylands: A Case Study for Saudi Arabia

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.04206v1
• Date: Tue, 05 May 2026 18:46:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-07 18:41:07.492094
• Title: Climate-based Pre-screening of Self-sustaining Regreening Opportunities in Drylands: A Case Study for Saudi Arabia
• Title（参考訳）: 気候による乾燥地における自給性再緑機会の事前スクリーニング : サウジアラビアを事例として
• Authors: Katja Froehlich, Jonathan Klein, Ibrahim S. Elbasyoni, Julian D. Hunt, Yoshihide Wada, Dominik L. Michels,
• Abstract要約: 乾燥地における大規模な修復は、土地の劣化と生物多様性の喪失に対処するために広く推進されている。 主な課題は、集中管理なしで原生植物が持続できる場所を特定することである。 気候とリモートセンシングデータを統合してコスト効率の高いサイト選択を可能にする,スケーラブルな事前スクリーニングフレームワークが紹介されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.776279598439525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale restoration in drylands is widely promoted to address land degradation and biodiversity loss, yet many efforts rely on long-term irrigation, limiting sustainability in water-scarce regions. A key challenge is identifying locations where native vegetation can persist without intensive management while minimizing costly field campaigns. A scalable pre-screening framework is presented that integrates climate and remote sensing data to enable cost-efficient site selection in arid environments using Saudi Arabia as a case study. A Climate Suitability Score (CSS), derived from machine learning models trained on expert-curated reference sites, captures complex climatic dependencies on vegetation persistence. Using multi-year ERA5-Land data for Saudi Arabia, national-scale prediction maps are generated and combined with vegetation indices to identify areas where climate is favorable, but vegetation remains underdeveloped. Multi-criteria screening reduces candidates to thirteen priority locations. Climatically analogous intact ecosystems provide benchmarks for restoration targets and indicate that an average 2.5 fold increase in vegetation coverage is a realistic target for restoration efforts. Overall, this approach narrows the search space, reduces costs, and supports resilient ecosystem recovery planning in water-limited regions.
• Abstract（参考訳）: 乾燥地における大規模な修復は、土地の劣化と生物多様性の喪失に対処するために広く推進されているが、多くの取り組みは長期の灌水に依存しており、水耕地帯の持続可能性を制限する。 重要な課題は、コストのかかるフィールドキャンペーンを最小化しながら、集中的な管理なしにネイティブの植生が持続できる場所を特定することである。 サウジアラビアを事例として、気候とリモートセンシングデータを統合し、乾燥した環境におけるコスト効率の高いサイト選択を可能にするスケーラブルな事前スクリーニングフレームワークを提示する。 気候適合性スコア(CSS)は、専門家がキュレートした参照サイトで訓練された機械学習モデルから派生したもので、植生の持続性に関する複雑な気候依存性をキャプチャする。 サウジアラビアの複数年間のERA5ランドデータを用いて、気候が好まれる地域を特定するため、全国規模の予測地図を作成し、植生指標と組み合わせるが、植生は未発達のままである。 マルチ基準スクリーニングは、候補者を13か所まで減らす。 気候的に類似した無傷生態系は、修復目標のベンチマークを提供し、平均2.5倍の植生被覆の増加が修復作業の現実的な目標であることを示している。 全体として、この手法は検索スペースを狭くし、コストを削減し、水に制限された地域でのレジリエントな生態系回復計画を支援する。

関連論文リスト

• EcoCast: A Spatio-Temporal Model for Continual Biodiversity and Climate Risk Forecasting [0.0]
  EcoCastは最先端の機械学習と生物多様性管理のギャップを埋める。 アフリカでのパイロット研究は、標的とする鳥類の予測における有望な改善を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-01T23:06:04Z)
• Topography, climate, land cover, and biodiversity: Explaining endemic richness and management implications on a Mediterranean island [0.0]
  アイランド・エンドエミズムは、環境、生態学的、進化的要因の間の複雑な相互作用によって形成される。 地中海の生物多様性ホットスポットであるクレタ島を横断する内生植物の豊かさの要因について検討した。 その結果,総種多様性,標高範囲,気候変動が内在性豊かさの予測因子として最強であることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-05T07:09:18Z)
• Fine-Scale Soil Mapping in Alaska with Multimodal Machine Learning [1.4786253394033289]
  高分解能土壌地図は永久凍土の分布を特徴づけ、脆弱な地域を特定し、適応戦略を示すのに不可欠である。 近地永久凍土と土壌分類のための大規模土壌マップを作成するための視覚ベース機械学習(ML)モデルであるMISOを提案する。 我々は,土壌マッピングに広く用いられている従来のMLモデルであるRandom Forest (RF)とMISOを比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-17T22:09:48Z)
• Feedforward Few-shot Species Range Estimation [61.60698161072356]
  特定の種が地球上でどこで発見できるかを知ることは、生態学の研究と保全に不可欠である。 正確な射程推定は 知られている全ての種の 比較的小さな割合でしか 利用できない 我々は、限られたデータから種の範囲を正確に推定するという課題に対処するために、数発の種範囲推定の新しいアプローチを概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T19:13:29Z)
• Mapping earth mounds from space [3.563472192852372]
  植生の規則的なパターンは広い景観と見なされているが、その世界的な範囲は推定されていない。 その中でも、斑点のある風景は、気候変動の文脈に特に関心がある。 本稿は、いくつかの地形と地理的領域における最先端のディープネットワークをベンチマークする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-31T18:08:37Z)
• SatBird: Bird Species Distribution Modeling with Remote Sensing and Citizen Science Data [68.2366021016172]
  本稿では,市民科学データベース eBird の観測データから得られたラベルを用いた,米国内の位置情報のサテライトデータセットである SatBird について述べる。 ケニアでは低データのレシエーションを表すデータセットも提供しています。 リモートセンシングタスクのためのSOTAモデルを含む、データセットのベースラインセットをベンチマークします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T02:00:27Z)
• Long-term drought prediction using deep neural networks based on geospatial weather data [75.38539438000072]
  農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。 私たちは、体系的なエンドツーエンドアプローチを採用するエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに取り組みます。 主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T13:28:06Z)
• Multi-scale Digital Twin: Developing a fast and physics-informed surrogate model for groundwater contamination with uncertain climate models [53.44486283038738]
  気候変動は地下水汚染の長期的な土壌管理問題を悪化させる。 U-Net強化フーリエニューラル汚染(PDENO)を用いた物理インフォームド機械学習サロゲートモデルを開発した。 並行して、気候データと組み合わされた畳み込みオートエンコーダを開発し、アメリカ合衆国全体の気候領域の類似性の次元を減少させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-20T06:46:35Z)
• Learning to forecast vegetation greenness at fine resolution over Africa with ConvLSTMs [2.7708222692419735]
  我々は、このタスクに対処するために、畳み込みLSTM(ConvLSTM)アーキテクチャを使用します。 我々は,アフリカにおける植生の変化をSentinel-2衛星NDVIを用いて予測し,ERA5気象分析,SMAP衛星測定,地形解析を行った。 以上の結果から,ConvLSTMモデルがNDVIの季節変動を高分解能で予測できるだけでなく,観測基準値に対する気象異常の影響も明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-24T23:03:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。