エコシステムモデル

生態系モデルは、生態系（個体群から生態系コミュニティ、さらにはバイオーム全体までの範囲）を抽象的に、通常は数学的に表現したもので、実際のシステムをよりよく理解するために研究されます。^[2]

現場から収集したデータを使用して、太陽光と水の利用可能性と光合成速度の関係、または捕食者と被食者の個体数の関係などの生態学的関係が導き出され、これらが組み合わされて生態系モデルが形成されます。次に、これらのモデルシステムを研究して、実際のシステムのダイナミクスを予測します。多くの場合、モデルの不正確さ (経験的観察と比較した場合) の研究により、まだ知られていない、または十分に理解されていない可能性のある生態学的関係についての仮説が生成されます。モデルを使用すると、研究者は、実際の生態系では実行するにはコストがかかりすぎたり、倫理に反したりする大規模な実験をシミュレートできます。また、非常に長い期間にわたる生態学的プロセスのシミュレーションも可能になります (つまり、現実には何世紀もかかるプロセスをシミュレーションしても、コンピューターモデルでは数分で実行できます)。^[3]

生態系モデルは、天然資源管理、^[4] 生態毒性学と環境衛生、^[5]^[6] 農業、^[7]野生生物保護など、さまざまな分野で応用されています。^[8]生態学的モデリングは、考古学モデルと組み合わせて石器の多様性と移動性を説明するなど、さまざまな成功を収めて考古学にも応用されています。^[9]

モデルの種類

生態学的モデルには、一般的に異なるタイプの問題に適用される 2 つの主要なタイプがあります。(1)分析モデルと (2)シミュレーション/計算モデルです。分析モデルは通常、比較的単純な (多くの場合線形の) システムであり、動作がよく知られている一連の数式で正確に記述できます。一方、シミュレーションモデルは、分析ソリューションが非実用的または不可能な問題を解決するために数値手法を使用します。シミュレーションモデルはより広く使用される傾向があり、一般的に生態学的により現実的であると考えられていますが、分析モデルは数学的な優雅さと説明力が高く評価されています。^[10]^[11]^[12] Ecopathは、シミュレーションと計算方法を使用して海洋生態系をモデル化する強力なソフトウェアシステムです。これは、現実世界の海洋生態系に存在する複雑な関係をモデル化および視覚化するためのツールとして、海洋科学者や漁業科学者によって広く使用されています。^[13]^[14]^[15]^[16]^[17]^[18]^[19]

モデル設計

モデル設計のプロセスは、解決すべき問題とモデルの目的を指定することから始まります。^[21]

生態系は、予測不可能な方法で相互作用する膨大な数の生物的および非生物的要因で構成されており、計算可能なモデルに組み込むことが不可能なほど複雑です。この複雑さのため、生態系モデルでは通常、研究対象のシステムを、十分に理解され、モデルが解決しようとしている問題に関連すると見なされる限られた数のコンポーネントに単純化します。^[22]^[23]

単純化のプロセスでは、通常、生態系を少数の状態変数とそれらの関係の性質を記述する数学的関数にまで縮小します。 ^[24]モデルに組み込まれる生態系コンポーネントの数は、類似のプロセスとエンティティをユニットとして扱われる機能グループに集約することによって制限されます。^[25]^[26]

モデル化されるコンポーネントとそれらの間の関係を確立した後、エコシステムモデル構造におけるもう 1 つの重要な要素は、使用される空間の表現です。歴史的に、モデルは空間の複雑な問題を無視することが多かったです。しかし、多くの生態学的問題では、空間ダイナミクスが問題の重要な部分であり、異なる空間環境によって結果が大きく異なります。空間的に明示的なモデル(「空間的に分散」または「ランドスケープ」モデルとも呼ばれる) は、異質な空間環境をモデルに組み込むことを試みます。^[27]^[28]^[29]空間モデルとは、空間の関数である 1 つ以上の状態変数を持つモデル、または他の空間変数に関連付けることができるモデルです。^[30]

検証

モデルの構築後、結果が許容できるほど正確で現実的であることを確認するためにモデルが検証されます。1 つの方法は、研究対象の実際のシステムとは独立した複数のデータセットを使用してモデルをテストすることです。これは、特定の入力によって欠陥のあるモデルが正しい結果を出力する可能性があるため重要です。別の検証方法は、モデルの出力をフィールド観測から収集されたデータと比較することです。研究者は、モデルによって出力されたパラメータとフィールドデータから計算されたパラメータの間の差異をどの程度許容するかを事前に指定することがよくあります。^[31]^[32]^[33]^[34]^[35]

例

ロトカ・ヴォルテラ方程式

最も初期の^[36]、そして最もよく知られている生態学的モデルの1つは、アルフレッド・J・ロトカ（1925）^[37]とヴィト・ヴォルテラ（1926） ^[38]による捕食者-被食者モデルである。このモデルは、1つが被食者種を表し、もう一方がその捕食者を表す一対の常微分方程式の形をとっている。

{\frac {dX}{dt}}=\alpha .X-\beta .XY

{\frac {dY}{dt}}=\gamma .\beta .XY-\delta .Y

どこ、

ヴォルテッラはもともと、第一次世界大戦後（漁業が制限されたとき）にアドリア海で観察された魚類とサメ類の個体数の変動を説明するためにこのモデルを考案した。しかし、その後、この方程式はより一般的に適用されるようになった。^[39]単純ではあるが、生態学的モデルの顕著な特徴のいくつかを示している。モデル化された生物個体群は成長し、他の個体群と相互作用し（捕食者、被食者、競争者として）、死亡する。^[^要出典^]

ロトカ・ヴォルテラ捕食者・被食者モデルとその一般的な被食者依存一般化の信頼できる単純な代替案は、比率依存モデルまたはアルディティ・ギンツブルグモデルです。 ^[40]これら2つは、捕食者干渉モデルのスペクトルの両極端です。代替見解の著者によると、データは、自然界の真の相互作用が干渉スペクトルのロトカ・ヴォルテラの極端から非常に離れているため、モデルは単に間違っていると見なすことができることを示しています。それらは比率依存の極端に非常に近いため、単純なモデルが必要な場合は、アルディティ・ギンツブルグモデルを最初の近似として使用できます。^[41]

その他

理論生態学者ロバート・ウラノヴィッツは、情報理論のツールを使って生態系の構造を記述し、研究対象のシステムにおける相互情報（相関関係）を強調した。この方法論と複雑な生態系のこれまでの観察に基づいて、ウラノヴィッツは生態系のストレスレベルを決定し、環境における特定の種類の変化（エネルギーフローの増加または減少、富栄養化など）に対するシステムの反応を予測するアプローチを描いている。^[42]

コンウェイのライフゲームとそのバリエーションは、集団のメンバーの近接性が集団成長の要因となる生態系をモデル化します。

参照

参考文献

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さらに読む

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外部リンク

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