Loading article…
生態学的予測は、物理学、生態学、生理学の知識を利用して、気候変動などの環境要因に応じて生態学的個体群、コミュニティ、または生態系が将来どのように変化するかを予測します。このアプローチの目標は、自然資源管理者に短期および長期の気候条件を予測し、対応するための情報を提供することです。[1]
気候条件の変化により、生態学者はどこで、いつ、どの程度の変化が起こる可能性があるかを予測し、その変化を緩和するか、少なくとも備えるという課題に直面しています。生態学的予測では、生態系の相互作用に関する既存の知識を適用して、環境要因の変化が生態系全体にどのような変化をもたらすかを予測します。
このテーマに関する最も包括的な情報源の一つは、マイケル・C・ディーツェ著の「生態学的予測」である。[2]
方法
1990 年以降、計算能力の向上により階層ベイズなどのより要求の厳しい計算統計が使用できるようになると、生態学者はベイズ法へと移行しました。[3] [4]この種の分析では、一連のパラメータの確率的グラフィカル モデルを提供し、観測されていない変数を収容できるベイズ ネットワークを使用します。ベイズ構造は、高次元データに柔軟に対応できる確率的アプローチであり、生態学者はモデル内の不確実性の原因を分離できます。[3] [5]
予測はベイズの定理を活用し、データ同化と呼ばれるプロセスを使用して新しい観測で反復的に更新することができます。[2]データ同化は、さまざまな時間的および地理的スケールでの観測と予測を組み合わせ、それらを組み合わせることで、単一のデータソースだけよりも多くの情報を提供します。[2]一部の生態学者は、生態モデルが幅広いデータソースに依存することが多いため、このフレームワークが役立つことを発見しました。[3]
モデル
生態学的予測は、空間的および時間的範囲だけでなく、予測対象（存在、豊富さ、多様性、生産など）も異なります。
- 個体群モデルは、個体群動態と最近の環境条件に関する知識を使用して、短期的な個体数予測を生成するために使用できます。これらのモデルは、特に漁業や病気の予測に使用されます。
- 種分布モデル(SDM) は、景観全体の過去および予測される環境条件に関する情報を使用して、より長い生態学的時間スケールでの種の分布(存在または豊富さ) を予測するために使用できます。
- 相関SDMは気候エンベロープモデルとも呼ばれ、既存の種の分布（分布範囲の境界）と環境変数との統計的相関関係を利用して、種が存在できる環境条件の範囲（エンベロープ）を概説します。[6] [7]その後、気候モデル予測から得られる気温、降雨量、塩分濃度などの環境要因の将来のレベルを使用して、新しい分布範囲を予測できます。これらの方法は多数の種を調べるのに適していますが、細かいスケールでの影響を予測する手段としては適していない可能性があります。
- 機械論的SDMは、種の生理学的許容度と制約に関する情報、および生物の体温やその他の生物物理学的特性のモデルを使用して、種が存在できる環境条件の範囲を定義します。これらの許容度は、景観内の現在の環境条件と予測される環境条件にマッピングされ、種の現在の範囲と予測される範囲の概要を示します。[8] [9]「気候エンベロープ」アプローチとは対照的に、機械論的SDMは基本的なニッチを直接モデル化するため、はるかに正確です。[10] ただし、このアプローチではより多くの情報が必要になり、通常はより時間がかかります。[6]
- 他のタイプのモデルは、進化の時間スケールで生物多様性を予測（または予測）するために使用できます。古生物学モデリングでは、過去の生物多様性の化石と系統学的証拠を使用して、将来の生物多様性の軌跡を予測します。単純なプロットを作成し、化石記録の品質の変化に基づいて調整することができます。[11]
予測例
生物多様性
化石証拠を用いた研究では、脊椎動物の生物多様性は地球の歴史を通じて飛躍的に増加しており、生物多様性は地球の生息地の多様性と絡み合っていることが示されています。
「動物はまだ地球上の生息地の3分の2を侵略しておらず、人間の影響がなければ生物多様性は飛躍的に増加し続ける可能性がある。」
— サニーら[11 ]
温度
| 外観イメージ | |
|---|---|
 潮間帯温度予測サウスカロライナ大学 |
右の図に色付きの点で示されているのは、2007 年の南半球の夏のニュージーランド北島沿いの気温の予測です。下部に示された気温スケールによると、2 月 19 日には潮間帯の気温がいくつかの場所で 30 °C を超えると予測されていました。その後の調査で、これらの場所は穴を掘るウニの大量死に該当することが判明しました。
陸上炭素循環
陸上炭素フラックスの予測は、地球システムモデル（ESM）に情報を提供するために使用されてきました。 [12]一部のアプローチでは、渦共分散塔からの測定値を使用して炭素プールを予測します。[13] 2015年の論文では、研究者は陸上生態系の炭素含有量が平衡に収束する傾向があり、平衡への接近速度は本質的に予測可能であることを発見しました。[12]
参照
参考文献
- ^ ブラッドフォード、ジョン・B; ベタンコート、ジュリオ・L; バターフィールド、ブラッドリー・J; マンソン、セス・M; ウッド、トロイ・E (2018-03-10). 「変化する未来に向けた予測的天然資源科学と管理」生態学と環境のフロンティア. 16 (5): 295– 303. doi :10.1002/fee.1806. ISSN 1540-9295.
- ^ abc Dietze, MC (2017). 生態学的予測. プリンストン大学出版局. ISBN 9780691160573。
- ^ abc Clark, James S. (2004-12-15). 「なぜ環境科学者はベイズ主義者になるのか」.エコロジーレター. 8 (1): 2– 14. doi :10.1111/j.1461-0248.2004.00702.x. ISSN 1461-023X.
- ^ Gelfand, Alan E.; Smith, Adrian FM (1990-06-01). 「サンプリングに基づく限界密度の計算方法」. Journal of the American Statistical Association . 85 (410): 398– 409. doi :10.1080/01621459.1990.10476213. ISSN 0162-1459.
- ^ Dietze, Michael; Lynch, Heather (2019-01-28). 「生態学の明るい未来を予測する」.生態学と環境のフロンティア. 17 (1): 3. doi : 10.1002/fee.1994 . ISSN 1540-9295. S2CID 92277706.
- ^ abピアソン、リチャード G.; ドーソン、テレンス P. (2003)。「気候 変動が種の分布に与える影響の予測: 生物気候エンベロープモデルは有用か?」 地球生態学と生物地理学。12 (5): 361– 371。doi :10.1046/j.1466-822X.2003.00042.x。ISSN 1466-8238。S2CID 13187378 。
- ^ Elith, Jane; Leathwick, John R. (2009). 「種の分布モデル: 空間と時間にわたる生態学的説明と予測」.生態学、進化、系統学の年次レビュー. 40 (1): 677– 697. doi :10.1146/annurev.ecolsys.110308.120159. ISSN 1543-592X. S2CID 86460963.
- ^ カーニー、マイケル; フィリップス、ベン・L.; トレイシー、クリストファー・R.; クリスチャン、キース・A.; ベッツ、グレゴリー; ポーター、ウォーレン・P. (2008). 「種の分布を使わずに種の分布をモデル化する: 現在および将来の気候下におけるオーストラリアのオオヒキガエル」.エコグラフィー. 31 (4): 423– 434. doi : 10.1111/j.0906-7590.2008.05457.x . ISSN 1600-0587.
- ^ ヘルムート、ブライアン; ミエスコフスカ、ノヴァ; ムーア、ピッパ; ホーキンス、スティーブン J. (2006)。「変化する2つの世界の端に生きる: 気候変動に対する岩石潮間帯生態系の反応の予測」。生態学、進化、系統学の年次レビュー。37 (1): 373– 404。doi :10.1146/annurev.ecolsys.37.091305.110149。
- ^ Kearney, M. (2006). 「生息地、環境、ニッチ：私たちは何をモデル化しているのか？」Oikos . 115 (1): 186– 191. doi :10.1111/j.2006.0030-1299.14908.x. ISSN 1600-0706.
- ^ ab Sahney, S.; Benton , MJ & Ferry, PA (2010). 「地球規模の分類学的多様性、生態学的多様性、および陸上脊椎動物の拡大との関連」。 生物学レター。6 (4): 544– 547。doi : 10.1098/rsbl.2009.1024。PMC 2936204。PMID 20106856。
- ^ ab Luo, Yiqi; Keenan, Trevor F.; Smith, Matthew (2014-12-03). 「陸上炭素循環の予測可能性」. Global Change Biology . 21 (5): 1737– 1751. doi : 10.1111/gcb.12766 . ISSN 1354-1013. PMID 25327167. S2CID 14002722.
- ^ Dokoohaki, Hamze; Morrison, Bailey D.; Raiho, Ann; Serbin, Shawn P.; Dietze, Michael (2021-10-22). 「SIPNETとPEcAn州データ同化システムv. 1.7.2を使用した米国本土全体の陸地炭素循環再解析に対する新しいモデルとデータの融合アプローチ」。地球科学モデル開発ディスカッション：1– 28。doi ：10.5194/gmd - 2021-236。ISSN 1991-959X。S2CID 239526189 。
外部リンク
- 生態学的予測イニシアチブのウェブサイトは、生態学的予測に関する実践コミュニティを構築する草の根イニシアチブです。