[論文レビュー] Mechanistic forecasts of species responses to climate change: the promise of biophysical ecology

Natalie J. Briscoe, Shane D. Morris+11 more|arXiv (Cornell University)|Oct 29, 2022

Species Distribution and Climate Change被引用数 14

ひとこと要約

本論文は、気候変動生物学におけるグローバル変化のメカニズム的予測を向上させるために、生物理モデルの拡大的利用を提唱している。時間的・空間的スケールが細かく、生物の生理学、行動、環境要因との相互作用を統合することで、生存、分布、発生時期、個体数の応答を予測する。これにより、新しい条件下での気候変動影響について、プロセスに基づいた強固な知見が得られる。

ABSTRACT

A challenge in global change biology is to predict how species will respond to future environmental change and to manage these responses. To make such predictions and management actions robust to novel futures, we need to accurately characterize how organisms experience their environments and the biological mechanisms by which they respond. All organisms are thermodynamically connected to their environments through the exchange of heat and water at fine spatial and temporal scales and this exchange can be captured with biophysical models. Although mechanistic models based on biophysical ecology have a long history of development and application, their use in global change biology remains limited despite their enormous promise and increasingly accessible software. We contend that greater understanding and training in the theory and methods of biophysical models is vital to expand their application. Our review shows how biophysical models can be implemented to understand and predict climate change impacts on species' behavior, phenology, survival, distribution, and abundance. We illustrate the types of outputs that can be generated, and the data inputs required for different implementations. Examples range from simple calculations of body temperature to more complex analyses of species' distribution limits based on projected energy and water balances, accounting for behavior and phenology. We outline challenges that currently limit the widespread application of biophysical models. We discuss progress and future developments that could allow these models to be applied to many species across large spatial extents and timeframes. We highlight how biophysical models are uniquely suited to solve global change biology problems that involve predicting and interpreting responses to environmental variability and extremes, multiple or shifting constraints, and novel abiotic or biotic environments.

研究の動機と目的

• 気候変動に対する種の応答を正確に、プロセスに基づいて予測するという重要なニーズに対応する。
• 相関的モデルの限界を克服するため、生理的および行動的メカニズムを統合する。
• 訓練の向上とソフトウェアのアクセス性を高めることで、生物理モデルの広範な採用を促進する。
• 極端な出来事や環境的制約の変化を伴う、新しい気候シナリオにおいても強固な予測を可能にする。
• エネルギーと水の収支ダイナミクスを、行動的および発生時期的応答と統合することで、生態的予測を改善する。

提案手法

• 時間的・空間的スケールが細かい範囲で、生物とその環境との間の熱および水の交換を生物理モデルでシミュレートする。
• 生物の生理学、行動、マイクロクライマデータを統合し、体温およびエネルギー／水収支を予測する。
• エネルギーおよび水収支モデルを用いて、現在および将来の気候下での生存閾値および分布限界を推定する。
• 熱的および湿潤的シグナルに基づくライフコースイベントのタイミングをモデル化することで、発生時期のシフトを組み込む。
• ますますアクセス可能なソフトウェアプラットフォームを活用して、種を越えて広範図のスケールにモデルを拡張する。
• 形態、耐熱性、行動に関する実地データを、環境駆動変数（例：気温、放射、湿度）と統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 生物理モデルは、相関的アプローチと比較して、気候変動に対する種の応答を予測する際にどのように改善されるか？
• RQ2 変化する気候下で、種の熱的および水分耐性を決定づける主な生理的および行動的メカニズムは何か？
• RQ3 エネルギーおよび水収支モデルは、将来の気候シナリオ下での種の分布限界および存続可能性を予測するためにどのように利用できるか？
• RQ4 生物理モデルは、環境極端状態および複数のストレス要因を予測に組み込むために、どのような方法で応答を予測できるか？
• RQ5 多様な分類群および広範図の時間的・空間的領域にわたる生物理モデルをスケーリングするために、必要なデータ入力およびモデル構造は何か？

主な発見

• 生物理モデルは、時間的・空間的スケールが細かい範囲で生物と環境の相互作用をシミュレートすることで、種の応答を予測するメカニズム的基盤を提供する。
• これらのモデルは、体温、エネルギー収支、水のフラックスを正確に予測でき、生存および性能の閾値の予測を可能にする。
• 行動および発生時期を生物理モデルに組み込むことで、種の分布限界および分布域シフトの予測が著しく向上する。
• これらのモデルは、気候変動や変動を含む、新しいまたは極端な環境条件に対する応答を予測するのに、他に類いまれな適性を持つ。
• その可能性にもかかわらず、広範な応用は、訓練不足およびメソドロジー的熟練度の欠如により制限されており、教育の強化とツールのアクセス性向上の必要性が浮き彫りになっている。
• ソフトウェアの進歩およびデータ統合の発展のおかげで、広範図の時間的・空間的スケールにわたる、種を越えた生物理モデルのスケーラブルな応用が可能になった。