| 研究課題/領域番号 |
21K06354
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分45040:生態学および環境学関連
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| 研究機関 | 東京大学 (2023)
総合地球環境学研究所 (2021-2022) |
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研究代表者 |
饗庭 正寛 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 特任助教 (80751990)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2022年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2021年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
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| キーワード | 機能形質 / 機能的多様性 / 植物生態学 / 森林生態学 / 樹木群集 / 生物多様性 / 機械学習 / 植物群集 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
植物の機能形質間の関係は、植物の機能・生活史の多様性の基盤であり、その解明は様々な環境問題とも深く関わる重要な課題である。しかし、形質間の関係が線形な相関関係に限定されると考える合理的な理由はないにもかかわらず、形質間の交互作用や非線形な関係を検証した例はほとんどない。本研究では世界最大の植物形質データベース TRYのデータを、機械学習法を用いて解析することで、これまでほとんど解析されてこなかった、植物の機能形質間関係における交互作用や非線形性の重要性を網羅的・定量的に検証する。
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| 研究成果の概要 |
植物の機能形質データベースTRYに登録された1875種の10形質を対象に機械学習を活用した形質間関係の解析を行った。全ての形質について機械学習モデルの予測能力が単回帰モデルの予測能力を上回っており、形質間関係における交互作用や非線形性の重要性が示唆された。またFriedman’s Hの算出により、形質間関係で説明されるばらつきの最大30%程度が形質間の交互作用によるものであることが実証された。さらに国産樹木157種の18形質を対象に形質の多次元空間内における配置を再現するために必要な形質数を距離相関により検証した。その結果、距離相関0.9を達成するためには最低6形質が必要なことが示された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
生物の形質間関係は、基礎科学的に重要なだけでなく、気候変動や土地利用変化といった人為撹乱が生態系の機能やサービスに与える影響を予測・評価するうえでも不可欠な情報である。本研究で発見された植物の形質間関係の様々な特性はそうした予測・評価に係る応用研究の精度向上に寄与するものである。また、形質多次元空間内の配置に関する知見は応用研究においても重要性の高い機能的多様性の効率的な活用に繋がる可能性が高い。
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