2020 Fiscal Year Annual Research Report
Evaluation and prediction of the resilience of biological communities under global environmental change
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20H03010
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| Research Institution | National Institute for Environmental Studies |
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Principal Investigator |
角谷 拓 国立研究開発法人国立環境研究所, 生物・生態系環境研究センター, 室長 (40451843)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鈴木 健大 国立研究開発法人理化学研究所, バイオリソース研究センター, 開発研究員 (00748999)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 群集組成 / 生物多様性 / 安定性 / 湖沼 / 魚類 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
①解析モデルの開発
Pairwise maximum entropy modelは、ある群集組成が生じる確率Pを、環境と生物間相互作用にもとづいて複合的に推定するモデルである。モデルに含まれるパラメータは、観測データである群集組成と環境因子から最尤法で推定できる。推定されたパラメータは、各種が他種や環境要因から受ける影響の正負やその大きさを表しており、種レベルの特徴が群集レベルの環境応答にどのような役割を果たしているかを理解するための基盤となる。本研究では、Pairwise maximum entropy modelを活用する、エネルギーランドスケープ解析の手法の開発に取り組む。特に本年度は、一連の手法開発において課題となる、環境条件や共変量を含むモデルを扱うための拡張、近似アルゴリズムを導入した計算の高速化、エネルギーランドスケープの構造変化から環境変動の影響を定量化するための新たな指標の開発を実施した。また、その成果をまとめ国際誌に公表した。
②淡水魚類群集のデータ収集・統合
上記モデルの適用・検証のために、各地域の研究協者と連携しつつ、大規模な淡水魚類の群集組成の観測データを収集した。湖沼生態系については、カナダ（約600湖沼）、スウェーデン（約1000湖沼）、日本（約50湖沼）を対象に情報収集を実施した。また、各魚種の環境に対する応答を定量化するために、気候値（1kmグリッドの日・月別気温・降水量）に加えて、湖沼面積、水深、水質、土地利用、標高情報を全湖沼共通で整備を行った。河川生態系ついては、米国、日本を対象に魚類群集組成データを収集した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
解析モデルの開発は計画以上に進展し、成果を論文として公表済みである。
淡水魚類群集のデータ収集も計画どおり行った。一方で、河川生態系の環境情報の収集は今年度では整備が完了しなかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
開発したエネルギーランドスケープ解析を、世界の湖沼・河川の淡水魚類群集データに適用することで、大域的な群集組成の安定性の実態を明らかにする分析を進め、着実な成果に結びつける。
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