8 0 0 0 OA 生物多様性ビッグデータに基づいたネイチャーの可視化:その現状と展望
- 著者
- 久保田 康裕 楠本 聞太郎 塩野 貴之 五十里 翔吾 深谷 肇一 高科 直 吉川 友也 重藤 優太郎 新保 仁 竹内 彰一 三枝 祐輔 小森 理
- 出版者
- 日本計量生物学会
- 雑誌
- 計量生物学 (ISSN:09184430)
- 巻号頁・発行日
- vol.43, no.2, pp.145-188, 2023 (Released:2023-06-28)
- 参考文献数
- 110
Biodiversity big data plays an essential role in better understanding of biodiversity pattern in space and time and its underpinning macroecological mechanisms. Biodiversity as a concept is inductively quantified by the measurable multivariate data relative to taxonomic, functional and phylogenetic/genetic aspects. Therefore, conservation is also argued by using particular biodiversity metrics, context dependently, e.g., spatial conservation prioritization, design of protected areas network.Individual descriptive information accumulated in biogeography, ecology, physiology, molecular biology, taxonomy, and paleontology are aggregated through the spatial coordinates of biological distributions. Such biodiversity big data enables to visualize geography of 1) the richness of nature, 2) the value of nature, and 3) the uncertainty of nature, based on statistical models including maximum likelihood, machine learning, deep learning techniques. This special issue focuses on statistical and mathematical methods in terms of the quantitative visualization of biodiversity concepts. We hope that this special issue serves as an opportunity to involve researchers from different fields interested in biodiversity information and to develop into new research projects related to Nature Positive by 2030 that aims at halting and reversing the loss of biodiversity and ecosystem service.
2 0 0 0 OA 状態空間モデルによる時系列解析とその生態学への応用
- 著者
- 深谷 肇一
- 出版者
- 一般社団法人 日本生態学会
- 雑誌
- 日本生態学会誌 (ISSN:00215007)
- 巻号頁・発行日
- vol.66, no.2, pp.375-389, 2016 (Released:2016-08-24)
- 参考文献数
- 95
- 被引用文献数
- 4
要旨: 本稿では統計モデルとしての状態空間モデルについて基本的な解説を与えるとともに、生態学研究において状態空間モデルを適用することの動機と利点を示し、近年急速に発達した生態学のための状態空間モデルの体系を概観した。状態空間モデルは直接的に観測されない潜在的な変数を仮定することにより、観測時系列データに含まれる2種類の誤差であるシステムノイズと観測ノイズを分離した推定を実現する統計モデルである。生態学では特に個体群動態や動物の移動などの研究において、頑健な統計的推測のための重要な手法として確立している。状態空間モデルは階層モデルの1つと位置づけることができ、観測過程と背後にある状態過程・パラメータの構造を分離したモデル化によって、関心の対象である生態的過程に関する自然な推測を実現できることが大きな利点である。野外調査と統計モデリングの融合を原動力として、状態空間モデルは今後も生態学においてその重要性を増していくものと考えられる。
<p>種の個体数量は重要な生態学的変数である。しかし、大きな空間スケールにおいては、種の個体数量のパターンについて未だ十分な理解が得られていない。本講演では、種類の異なる生態調査データを統合する階層モデルを用いて、木本植物の種個体数量を広域かつ分類群網羅的に推定した研究を紹介する。まず、多数の生物種の地理分布と、局所的な調査における群集レベルでの種検出の過程を説明する階層モデルを構築することで、個々の種の広域での個体数量の分布を統計的に推測することを可能とした。構築したモデルを日本国内の多数の植生調査データと植物の地理分布データに当てはめることで、1200種以上の木本種のそれぞれについて、自然林における個体数量を10km平方の解像度で推定した。推定された広域の種個体数量分布を用いて行われた、地域生物多様性のマクロ進化過程の検証と、国内レッドリストの定量的検証の例を紹介する。</p>