Large-scale empirical tests for (co)evolutionary ecosystem restoration

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19H02974
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 39060:Conservation of biological resources-related
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: Utsumi Shunsuke 北海道大学, 地球環境科学研究院, 教授 (10642019)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 門脇 浩明 京都大学, 白眉センター, 特定准教授 (30643548) ; 吉田 俊也 北海道大学, 北方生物圏フィールド科学センター, 教授 (60312401) ; 小林 真 北海道大学, 北方生物圏フィールド科学センター, 准教授 (60719798)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 種内変異 / 遺伝的多様性 / 形質 / ゲノミクス / 環境DNA / ネットワーク

Outline of Final Research Achievements

The aim of this study is to generate new knowledge to systematize and optimize ecosystem restoration through an empirical approach combining genomics and large-scale field restoration experiments. In particular, the following questions were addressed The interactive effects of tree species diversity x genetic diversity x topography contribute to forest restoration, especially the effects of genetic diversity are more important. Diversity of carabid beetle communities and their responses in functional traits after landslides. Interactive effects of plant-plant facilitation interactions and soil erosion were revealed for seedling establishment after landslides, and the spatial structure of genetic variation during these processes was also elucidated. Finally, we revealed the properties of the newly formed interaction networks between plants and aboveground arthropods or belowground symbiotic fungi.

Free Research Field

生態学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

①普遍的意義 国内外でさまざまな生態系復元事業が展開され、なかでも森林再生の取り組みは多い。しかし、復元の効果や速度に対する種内変異や遺伝的変異そして遺伝的多様性の意義について明らかではない。本研究は、対象種を絞らないゲノミクスを活用する包括アプローチによって、遺伝的多様性が森林再生に寄与する普遍的意義について洞察を与えた。②大規模復元実験 復元の取り組みでは過去に損なわれた生態系の保全とモニタリングが中心となり、個々事例の間での比較が困難である。そのため、復元速度や方向性を制御因子についての原則の体系化が進まない。本研究は多地点で反復のある大規模実験を実施し、一般原則と状況依存性を提示した。