[論文レビュー] A sequential approach to calibrate ecosystem models with multiple time series data

Ricardo Oliveros‐Ramos, Philippe Verley+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 21, 2015

Marine and fisheries research参考文献 49被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、複雑なエコシステムモデルの複数の時系列データを用いた逐次的・多段階にわたるキャリブレーション手法を提案する。パラメータを依存関係と時間変動性に基づいて分類し、推定順序をガイドする。ヒンボルト海流におけるROMS-PISCES-OSMOSEモデルに適用したところ、計算的・データ的制限を考慮しながら、体系的なパラメータ適合によりモデルの信頼性が向上した。

ABSTRACT

Ecosystem approach to fisheries requires a thorough understanding of fishing impacts on ecosystem status and processes as well as predictive tools such as ecosystem models to provide useful information for management. The credibility of such models is essential when used as decision making tools, and model fitting to observed data is one major criterion to assess such credibility. However, more attention has been given to the exploration of model behavior than to a rigorous confrontation to observations, as the calibration of ecosystem models is challenging in many ways. First, ecosystem models can only be simulated numerically and are generally too complex for mathematical analysis and explicit parameter estimation; secondly, the complex dynamics represented in ecosystem models allow species-specific parameters to impact other species parameters through ecological interactions; thirdly, critical data about non-commercial species are often poor; lastly, technical aspects can be impediments to the calibration with regard to the high computational cost potentially involved and the scarce documentation published on fitting complex ecosystem models to data. This work highlights some issues related to the confrontation of complex ecosystem models to data and proposes a methodology for a sequential multi-phases calibration of ecosystem models. We propose criteria to classify the parameters of a model: model dependency and time variability of the parameters. These criteria and the availability of approximate initial estimates are used as decision rules to determine which parameters need to be estimated, and their precedence order in the sequential calibration process. The end-to-end ecosystem model ROMS-PISCES-OSMOSE applied to the Northern Humboldt Current Ecosystem is used as an illustrative case study.

研究の動機と目的

• 複雑で計算コストの高いエコシステムモデルを、複数の時系列データにキャリブレートする課題に対処すること。
• 特に非商業的種のためのデータが乏しい状況でも、観察データとモデルを体系的に照合することでモデルの信頼性を向上させること。
• 構造的で逐次的な手法を用いることで、計算負荷を軽減し、再現可能性を高めること。
• モデルの依存関係と時間変動性に基づいて、パラメータ推定順序の意思決定ルールを策定すること。
• 実世界の観察データにエンドツーエンドのエコシステムモデルを適合させる文書化済みで透明性のあるフレームワークを提供すること。

提案手法

• この手法は、パラメータが他のパラメータに依存するか、時間的に変動するかに基づいて、パラメータをカテゴリーに分類する。
• 逐次的推定プロセスをガイドするため、近似的な初期パラメータ推定値を入力として使用する。
• パラメータは段階的に推定する：まず非依存の静的パラメータを推定し、その後で動的または依存するパラメータを、定義された基準に従って推定する。
• モデルのシミュレーションと比較を通じて、反復的にパラメータ値を精緻化するために、複数の時系列データ（例：種の個体数、漁獲量）を活用する。
• キャリブレーションは段階的に実施され、パラメータグループ間の干渉を最小限に抑え、計算負荷を低減する。
• 本手法は、北ヒンボルト海流エコシステムにおけるROMS-PISCES-OSMOSEエンドツーエンドエコシステムモデルを事例として応用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高 complexity で計算コストの高いエコシステムモデルを、生態的時系列データの複数の系列に効果的にキャリブレートする方法は何か？
• RQ2 相互に依存するパラメータを有するエコシステムモデルにおいて、パラメータ推定の優先順位と順序付けをガイドする基準は何か？
• RQ3 非商業的種のための限られたまたは品質の低いデータを、信頼性を損なわずにモデルキャリブレーションに統合する方法は何か？
• RQ4 同時に推定するのと比較して、逐次的キャリブレーション手法が、モデルの適合度をどの程度向上させ、計算負荷をどの程度軽減できるか？
• RQ5 複雑なエコシステムモデルに対して、透明性があり文書化され、再現可能なキャリブレーションフレームワークを確立できるか？

主な発見

• 逐次的キャリブレーション手法は、優先順位を付け、重複しない順序でパラメータを推定することで、計算コストを顕著に低減した。
• 依存関係と時間変動性に基づいた体系的なパラメータ適合により、推定バイアスを低減し、モデルの信頼性が向上した。
• 事例研究では、漁獲量や種の個体数データを含む複数の時系列データに対して、ROMS-PISCES-OSMOSEモデルのキャリブレーションに成功した。
• 近似的な初期推定値と構造的な意思決定ルールの使用により、推定プロセスの収束性と安定性が向上した。
• 本手法は、エコシステムモデルキャリブレーションにおける文書化の欠如を是正する、透明性があり再現可能なフレームワークを提供した。
• 本手法により、非商業的種のためのスパarsなデータを、逐次的推定フローに効果的に統合できるようになった。