より単純な数学は、生態系がどのくらい崩壊するかを予測します

小さなオレンジ色のヒツジのように毛むくじゃらのマルハナバチは、アルゼンチンの森の下層林を覆うユリの間を飛び回り、花に肥料を与え、自分自身の栄養を得ます。 の 古代の干し草の牧草地 英国では、バレリーナというよりかさばる蚊のように見えるダンス フライが、蜜を豊富に含んだ近くの花を無視して、花粉で花を探します。 の上 セーシェルの岩だらけの島、ミツバチとガは慎重に花を摘みます。 花粉媒介者の数と種類は、どの植物が崖にしがみつくかに影響します。

フィールド生態学者が観察で忠実に記録する種間のこの種の相互作用は、個別に取ると取るに足らないように見える場合があります。 しかし全体としては、生態系を構成する種の相互作用の詳細なダイナミクスを説明しています。

これらのダイナミクスは重要です。 多くの自然環境は、ある状態から別の状態へとほぼ不可逆的に移行する「転換点」の近くで揺らいでいる、信じられないほど複雑なシステムです。 山火事、暴風雨、汚染、森林伐採だけでなく、種の喪失によっても引き起こされる破壊的なショックは、生態系の安定性を乱します。 転換点を過ぎると、多くの場合、回復は不可能です。

コップ一杯の水を傾けるようなものだと説明された ジェルジ・バラバス、スウェーデンのリンシェーピング大学の理論生態学者。 「少し押し込めば元に戻る」と彼は言った。 「でも、押し込みすぎると、ひっくり返ってしまう」 ガラスが倒れると、少し押してもガラスを直立した位置に戻すことも、水を補充することもできません。

これらの環境転換点とそのタイミングを決定するものを理解することは、ますます緊急になっています。 広く引用されている 2022研究 アマゾンの熱帯雨林は、森林伐採と気候変動により、広大な地域で干ばつがより頻繁かつ深刻になるため、乾燥した草原への移行の端でぐらついていることがわかりました. その移行の影響は、世界中の他のエコシステムに波及する可能性があります。

生態系の数学的モデリングにおける最近のブレークスルーにより、生態系が悲惨な転換点にどれだけ近づいているかを正確に推定することが初めて可能になる可能性があります。 この発見の適用可能性は依然として大幅に制限されていますが、 ジャンシー・ガオこの研究を主導したレンセラー工科大学のネットワーク科学者である は、科学者や政策立案者が、最も危険にさらされている生態系を特定し、それらへの介入を調整できるようになることを期待しています。

「今、あなたは番号を持っています」

数学的モデルは、原則として、科学者がシステムが傾くのに何が必要かを理解することを可能にします。 この予測能力は、気候モデルや、融解するグリーンランドの氷床のような大きな地球物理システムに対する温暖化の影響の文脈でよく議論されます。 しかし、森林や牧草地などの生態系の傾斜は、非常に多くの異なる相互作用に伴う非常に複雑なため、予測するのはほぼ間違いないと述べています。 ティム・レントン、英国のエクセター大学で気候転換点に取り組んでいます。

システム内のすべての種の特徴的な相互作用を把握するには、数千回の計算が必要になる可能性がある、と Barabas 氏は述べています。 特にエコシステムのサイズが大きくなるにつれて、計算はモデルを非常に複雑にします。

昨年XNUMX月に 自然の生態と進化、ガオと同僚の国際チームは、何千もの計算をつぶす方法を示しました たった一つに すべての相互作用を XNUMX つの加重平均にまとめます。 この単純化により、手ごわい複雑さがほんの一握りの主要なドライバーにまで軽減されます。

「XNUMX つの方程式で、すべてがわかります」と Gao 氏は言います。 「前に、あなたは感情を持っています。 これで番号を取得できました。」

エコシステムが問題を抱えている可能性があるかどうかを判断できる以前のモデルは、これに依存していました 早期警戒信号ショック後の回復率の低下など。 しかし、早期警戒信号は、生態系が崖っぷちに近づいているという一般的な感覚しか与えられない、と彼は述べた。 エグバート・ヴァン・ネス数理モデルを専門とするオランダのワーヘニンゲン大学の生態学者。 ガオと彼の同僚による新しい方程式も早期警告信号を使用していますが、生態系がどれだけ転倒に近づいているかを正確に伝えることができます。

しかし、同じ警告信号を示している XNUMX つの生態系でさえ、必ずしも同じように崩壊の瀬戸際に近づいているわけではありません。 したがって、Gao のチームは、より適切な比較を可能にする倍率も開発しました。

モデリングへの新しいアプローチのテストとして、研究者は 54 の実際の生態系に関するデータを オンラインデータベース アルゼンチンの森林、イギリスの牧草地、セーシェルの岩だらけの崖など、世界中の場所からのフィールド調査観測の。 次に、新しいモデルと古いモデルの両方でそのデータを実行し、新しい方程式が適切に機能することを確認しました。 チームは、彼らのモデルが均質な生態系に最適であり、生態系が多様化するにつれて精度が低下することを発見しました。

仮定のテスト

Barabas は、新たに導き出された方程式は、種間の相互作用は種内の個体間の相互作用よりもはるかに弱いという仮定に基づいていると指摘しました。 これは、生態学の文献によって強く支持されている仮定ですが、生態学者は、さまざまなネットワークにおける種の相互作用の頻度と強度を決定する最善の方法について、しばしば意見が分かれています。

このようなモデルの仮定の違いは、常に問題になるわけではありません。 「多くの場合、数学は驚くほど寛容です」と Barabas 氏は述べています。 重要なのは、仮定が方法の有用性と結果として得られる予測の精度をどのように制約するかを理解することです。 ガオの方程式は、種間の相互作用が強くなるにつれて精度が低下します。 現在、このモデルは、ミツバチや花のように、種が互いに利益をもたらす相互主義的相互作用の生態学的ネットワークでのみ機能します。 さまざまな仮定に依存する捕食者ネットワークでは機能しません。 しかし、それは理解に値する多くのエコシステムに適用できます。

さらに、XNUMX 月の発表以来、研究者は異種生態系の計算をより正確にする XNUMX つの方法をすでに見つけ出しています。 また、捕食者と被食者の関係や競争力学と呼ばれる相互作用など、他のタイプの相互作用も生態系に取り入れています。

Gao 氏によると、この方程式を開発するのに 10 年かかったが、現実世界の生態系の結果を正確に予測するには、さらに多くの方程式が必要になるだろう。 しかし、彼は落胆していません。なぜなら、バラバスが指摘したように、概念実証やアイデアの簡単な説明を提供する基本的なモデルでさえも役立つ可能性があるからです。 「特定のタイプのモデルの分析を容易にすることで、実際のコミュニティを明示的に予測するために使用されていない場合でも、モデルが役立つ可能性があります」と Barabas 氏は述べています。

レントンは同意した。 「比較的無知な立場から複雑なシステムに直面するときは、何でも良いことです」と彼は言いました。 「実際にもっとうまくやれるという実用的なポイントに向かっていると感じているので、興奮しています。」

チームは最近、1999 年にさかのぼる大西洋中部の海草再生プロジェクトのデータにモデルを適用することで、このモデルの有用性を示しました。 将来、Gao は生態学者と協力して、Rensselaer がテスト ベッドとしてよく使用するニューヨークのレイク ジョージでモデルを実行することを計画しています。

Gao の希望は、いつかこのモデルが、取り返しのつかない損害を防ぐための保存と復元の取り組みに関する決定を知らせるのに役立つことです。 「システムが衰退しているとわかっていても、何かをする時間はまだあります」と彼は言いました。