2017 Fiscal Year Annual Research Report
Reconstructing community networks based on time-series analysis of populations
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15K14610
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| Research Institution | Ryukoku University |
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Principal Investigator |
近藤 倫生 龍谷大学, 理工学部, 教授 (30388160)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
潮 雅之 京都大学, 生態学研究センター, 科学技術振興機構さきがけ専任研究者(京都大学生態学研究センター連携研究員) (40722814)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 生態学 / 時系列データ解析 / 種間相互作用 / 複雑ネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、非線形動態理論に基づく時系列データ解析手法を発展させ、多種個体群密度動態の時系列データから種間相互作用を推定する手法を開発し、さらに，実データにその手法を適用して実証試験を行うとともに、得られた群集ネットワークの構造的特徴・生態学的意義について理論的に考察すことを目標としている。最終年度である平成29年度は本研究課題の総仕上げとして、「（課題１）数理モデルを利用した理論研究の発展」、「（課題２）単純な実データを利用した実証研究（相互作用強度の検出）」、「（課題３）野外実データを利用した実証研究」、「（課題４）基礎生態学としての種間相互作用研究」の４課題を計画していた。いずれの研究課題も高いレベルで実現に成功した。課題１については、多種の個体群動態データから、CCMとS-mapの手法を用いて種間相互作用とその強度を評価する手法を確立した。さらにそれを数理モデルで作成した擬似データや微生物マイクロコスム系のデータに適用することで、種間相互作用を正しく推定することに成功し、課題２を達成した。さらに、この手法を舞鶴湾長期魚類相観測データや英国昆虫群集データ、琵琶湖プランクトンデータ等に適用し、種間相互作用を検出することに成功した（課題３の達成）。最後に、舞鶴湾魚類相データを利用した実証研究では、実質的な実証研究がほとんど存在しなかった群集ネットワークの複雑性-安定性仮説のテストに成功し、成果がNatureに発表された。また、本研究成果や関連分野に普及のために論文執筆や講演も複数行った。
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