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生態系機能に対する普遍的な生物多様性効果の検証

验证生物多样性对生态系统功能的普遍影响

基本信息

批准号：
21K15171
负责人：
長田穣
金额：
$ 1.5万
依托单位：
Tohoku University (2022)Fisheries Research and Education Agency (2021)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

「生物多様性が高い生態系ほど人類にとって有益な機能を安定して発揮する」ことは国連ミレニアム生態系評価など多くの生態系管理の前提とされる重要な理論予測である。本研究では、この理論予測を複雑な相互作用をもつ群集に適用できる拡張し、野外データを用いて拡張した理論予測を実証することを目的とする。生態系機能の理論予測については昨年度までに論文化を行った。しかし、共同研究者から「成長率の種間分散の影響は無視できない」との指摘を受けた。そこで、成長率の種間分散が生態系機能の分散にどのように影響するか考慮するため理論予測の拡張を行った。その結果、成長率の種間分散は定量的な影響はあるものの、生態系機能には定性的な影響は少ないことがわかった。理論予測に関する論文は現在投稿中である。理論予測の実証に必要な因果推定（相互作用推定）法の開発を昨年度に引き続き行った。今年度は、条件付き因果推定への拡張や新しい有意性検定法（サロゲート法）について検証を行った。条件付き因果推定を開発したことで直接相互作用と間接相互作用を分けることが可能になった。これらの開発した手法については、既にGithubで公開中のRパッケージ（https://github.com/yutakaos/rUIC）で実装されている。因果推定法に関する研究成果は論文にまとめ現在登校中である。公開中のRパッケージは、新しい研究成果と利用者からのフィードバックを受け、実装を全体的に見直し高速化と省メモリー化を行った。

"Biological diversity is high in ecosystems, beneficial to humans, stable in development," and important theoretical predictions for ecosystem assessment and management. This study aims to verify the theoretical predictions for cluster applications and field applications. Theoretical predictions of ecosystem functions are discussed in the context of culture. The co-authors of the study were criticized for ignoring the effects of interspecific dispersion on growth rates. The effects of interspecific dispersion on ecosystem function are considered. Results, interspecific dispersion, quantitative effects, qualitative effects on ecosystem function Theoretical prediction is related to the present paper submission. The development of theoretical prediction and necessary causal inference (interaction inference) method was introduced in the past year. This year, the conditional payment of causal presumptions is a new method of intentional identification. Conditional causal inference is open to direct interaction and indirect interaction. This is the first time that we've been able to do this. We've been able to do this on Github. The research results related to the causal inference method are now available in the paper. Open R & D, new research results, users, users, and equipment to see the overall speed and efficiency of the line