[論文レビュー] Adjacent-category models for ordinal time series and their application to climate-dependent spruce budworm defoliation dynamics

Olaloudé Judicaël Franck Osse, Zinsou Max Debaly+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 9, 2023

Fire effects on ecosystemsEnvironmental Science被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、樹木年輪データを用いて東カナダのヒノキムシによる葉をむし取られる被害の気候要因を分析するため、順序尺度時系列データに適した隣接カテゴリ自己回帰（ACAR）モデルを提案する。モデルの結果から、夏季の気温範囲が22.7–21.8°C未満であると被害が軽減され、春季の気温範囲が32.5°Cを超えると被害が増加することが判明し、両サイト間で顕著な自己回帰的ダイナミクスの違いが示された。

ABSTRACT

This work proposes an adjacent-category autoregressive model for time series of ordinal variables. We apply this model to dendrochronological records to study the effect of climate on the intensity of spruce budworm defoliation during outbreaks in two sites in eastern Canada. The model's parameters are estimated using the maximum likelihood approach. We show that this estimator is consistent and asymptotically Gaussian distributed. We also propose a Portemanteau test for goodness-of-fit. Our study shows that the seasonal ranges of maximum daily temperatures in the spring and summer have a significant quadratic effect on defoliation. The study reveals that for both regions, a greater range of summer daily maximum temperatures is associated with lower levels of defoliation up to a threshold estimated at 22.7C (CI of 0-39.7C at 95%) in Témiscamingue and 21.8C (CI of 0-54.2C at 95%) for Matawinie. For Matawinie, a greater range in spring daily maximum temperatures increased defoliation, up to a threshold of 32.5C (CI of 0-80.0C). We also present a statistical test to compare the autoregressive parameter values between different fits of the model, which allows us to detect changes in the defoliation dynamics between the study sites in terms of their respective autoregression structures.

研究の動機と目的

• 順序尺度カテゴリカル時系列データの統計的手法の空白を埋めるために、観測に基づく自己回帰モデルの新規開発。
• 樹木年輪記録を用いて、季節ごとの最高気温範囲といった気候変数がヒノキムシによる葉をむし取られる被害の強度に与える影響の分析。
• 東カナダの2つのバーリング森林サイト間の被害ダイナミクスを、自己回帰パラメータに関する統計的仮説検定を用いて比較。
• ACARモデルの適合度を評価するための適合度検定および、異なるサイト間でのACARモデルパラメータの等質性を検定する手法の提供。
• モデルに二次効果を組み込むことで、被害度に影響を与える気候の閾値を推論可能にする

提案手法

• 過去の応答と共変量を含む線形予測子と順序応答の累積オッズを結びつける隣接カテゴリ自己回帰（ACAR）モデルを提案。
• 隣接カテゴリ間のオッズ比をリンク関数として用い、条件付き最尤法によりパラメータを推定。
• Truquet（2020）が提唱した摂動法およびカップリング法を応用し、推定量の漸近的性質（一貫性および漸近正規性）を確立。
• 残差の自己相関に基づく、ポートマントー型のモデル適合度検定を考案。帰無仮説下でスケーリングされたカイ二乗分布に漸近的に従う。
• 2つの適合済みACARモデル間の自己回帰パラメータ構造を比較する統計的仮説検定を導入し、サイトごとのダイナミクスを比較可能にする。
• 季節的最高気温範囲などの外生的気候変数を、閾値効果を検出可能な二次項を含む線形予測子に共変量として組み込む。

Figure 1 : Location of study sites in southern Québec and overview of the boreal ecoregions.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 春季および夏季の最高日次気温の範囲は、ヒノキムシによる葉をむし取られる被害の強度にどのように影響するか？
• RQ2 被害度に顕著な変化をもたらす気温範囲の閾値は何か？
• RQ3 東カナダの2つのバーリング森林サイト間で、被害の自己回帰的ダイナミクスはどのように異なるか？
• RQ4 ACARモデルは、気候共変量を伴う順序尺度被害時系列を適切に表現できるか？
• RQ5 統計的仮説検定により、サイト間での自己回帰的構造の有意差を検出可能か？ これは、発生ダイナミクスの相違を示唆する。

主な発見

• ティミサミングの地域では、夏季の日最高気温範囲が22.7 °C未塔（95%信頼区間：0–39.7 °C）であると、被害度が低下する傾向がある。
• マタウィニ地域でも、夏季の日最高気温範囲が21.8 °C未塔（95%信頼区間：0–54.2 °C）であると、被害度が低下する。
• マタウィニ地域では、春季の日最高気温範囲が32.5 °C未塔（95%信頼区間：0–80.0 °C）であると、被害度が増加する。
• 春季気温が被害に与える負の影響は、20 °Cを超えると寄生者（パラサイトイド）の活動が抑制されるためと考えられる。
• ACARモデルは、2つのサイト間で自己回帰パラメータ構造の顕著な差を示しており、被害ダイナミクスの相違を示している。
• モデルの適合度検定およびパラメータ比較検定は、実世界の生態学的データにおいて構造的差異とモデルの適切さを効果的に検出できる。

Figure 2 : The life cycle of spruce budworm