[論文レビュー] Reconciling cooperation, biodiversity and stability in complex ecological communities

Chengyi Tu, Samir Suweis+3 more|arXiv (Cornell University)|May 8, 2018

Plant and animal studies参考文献 49被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、捕食的および協同的（クロスフィーディング）相互作用を組み込んだ確率的集団動態モデルを提案し、種多様性の増加が安定性を高めることを示すことによって、複雑性-安定性パラドックスを正確に解消する。伝統的なロトカ＝ヴォルテラモデルとは異なり、このフレームワークは、多様な相互作用ネットワークにおいて、任意の数の種がグローバル安定性と共存を示すことを示している。特に、相互主義的または偏利的系において顕著である。

ABSTRACT

Empirical observations show that ecological communities can have a huge number of coexisting species, also with few or limited number of resources. These ecosystems are characterized by multiple type of interactions, in particular displaying cooperative behaviors. However, standard modeling of population dynamics based on Lotka-Volterra type of equations predicts that ecosystem stability should decrease as the number of species in the community increases and that cooperative systems are less stable than communities with only competitive and/or exploitative interactions. Here we propose a stochastic model of population dynamics, which includes exploitative interactions as well as cooperative interactions induced by cross-feeding. The model is exactly solved and we obtain results for relevant macro-ecological patterns, such as species abundance distributions and correlation functions. In the large system size limit, any number of species can coexist for a very general class of interaction networks and stability increases as the number of species grows. For pure mutualistic/commensalistic interactions we determine the topological properties of the network that guarantee species coexistence. We also show that the stationary state is globally stable and that inferring species interactions through species abundance correlation analysis may be misleading. Our theoretical approach thus show that appropriate models of cooperation naturally leads to a solution of the long-standing question about complexity-stability paradox and on how highly biodiverse communities can coexist.

研究の動機と目的

• 高種多様性を示す生態的コミュニティにおける長年の複雑性-安定性パラドックスを解消すること。
• クロスフィーディングのような協同的相互作用が、コミュニティの安定性と共存に与える影響を調査すること。
• 相互主義的または偏利的ネットワークが安定な共存を支えるために必要なトポロジー的条件を特定すること。
• 種の豊度相関分析が、種相互作用を推定する際に信頼性に欠ける可能性があることの理由を検証すること。
• 種の豊度分布や相関関数といったマクロ生態的パターンを捉えることが可能な解けるモデルを開発すること。

提案手法

• 捕食的および協同的（クロスフィーディング）相互作用を明示的に含む確率的集団動態モデルの構築。
• 大系サイズ極限における正確な解析的解を用いて、種の豊度分布や相関関数のようなマクロ生態的パターンを導出すること。
• ネットワーク理論的分析を用いて、共存と安定性を保証する相互作用ネットワークのトポロジカル特徴を同定すること。
• モデルの不変測度の数学的解析を通じて、定常状態のグローバル安定性を示すこと。
• モデルの予測を標準的な相関に基づく推論手法と比較し、生態的データ解析における誤解の原因を明らかにすること。
• 純粋な相互主義的および偏利的系を含む一般の相互作用ネットワークへのフレームワークの拡張を行い、多様なコミュニティ構造における安定性を評価すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 制限された資源のもとで、協同的相互作用が存在する場合、高種多様性を示す生態的コミュニティは、安定な共存を達成できるか？
• RQ2 クロスフィーディング相互作用の導入が、純粋に競争的または捕食的モデルと比較して、複雑な生態的コミュニティの安定性にどのように影響するか？
• RQ3 相互主義的または偏利的系において、安定な共存を保証するための相互作用ネットワークのトポロジカル特性は何か？
• RQ4 なぜ種の豊度相関分析は、協同的コミュニティにおいて、種相互作用に関する誤った推論を引き起こす可能性があるのか？
• RQ5 協同的生態系の定常状態は、初期条件やネットワーク構造に関係なく、常にグローバルに安定しているのか？

主な発見

• モデルは、種多様性が増加するにつれて安定性が向上することを示しており、標準的なロトカ＝ヴォルテラモデルの予測とは矛盾する。
• 非常に一般的な種類の相互作用ネットワークにおいて、大系サイズ極限では任意の数の種が安定に共存可能である。
• 純粋な相互主義的または偏利的ネットワークでは、バランスの取れた相互作用構造などの特定のトポロジカル特徴が、共存とグローバル安定性を保証する。
• 系の定常状態はグローバルに安定であり、初期条件に関係なくすべての軌道が同じ平衡状態に収束する。
• 種の豊度相関分析は、協同的系では、相関関係が実際の相互作用ネットワークを信頼できる形で反映しないため、誤った相互作用タイプの推定を引き起こす可能性がある。
• モデルは、種の豊度分布や相関関数といった主要なマクロ生態的パターンをうまく再現しており、生態的妥当性が裏付けられている。