[論文レビュー] Scaling from traits to ecosystems: Developing a general Trait Driver Theory via integrating trait-based and metabolic scaling theories

Brian J. Enquist, Jon Norberg+6 more|arXiv (Cornell University)|Feb 23, 2015

Agriculture Sustainability and Environmental Impact被引用数 49

ひとこと要約

本論文は、特性ベースの生態学と代謝および全態的スケーリング理論を統合する包括的枠組みであるトレイトドライバー理論（TDT）を紹介する。この理論は、環境勾配に沿って個体の特性からエコシステムレベルのダイナミクスへと特性の分布がどのようにスケーリングするかを予測する。温度や体サイズといった基本的要因をコミュニティ構成とエコシステム機能に結びつけることで、気候変動に対する生態的反応を予測可能なモデルを可能にする。

ABSTRACT

The rise of trait-based ecology has led to an increased focus on the distribution and dynamics of traits in communities. However, a general theory of trait-based ecology, that can apply across different scales (e.g., species that differ in size) and gradients (e.g., temperature), has yet to be formulated. While research focused on metabolic and allometric scaling theory provides the basis for such a theory it does not explicitly account for differences traits within and across taxa, such as variation in the optimal temperature for growth. Here we synthesize trait-based and metabolic scaling approaches into a framework that we term Trait Drivers Theory or TDT. It shows that the shape and dynamics of trait distributions can be uniquely linked to fundamental drivers of community assembly and how the community will respond to future drivers. To assess predictions and assumptions of TDT, we review several theoretical studies, recent empirical studies spanning local and biogeographic gradients. Further, we analyze how the shift in trait distributions influences ecosystem productivity across an elevational gradient and a 140-year long ecological experiment. We argue that our general TDT provides a baseline for (i) recasting the predictions of ecological theories based on species richness in terms of the shape of trait distributions; and (ii) integrating how specific traits, including body size, and functional diversity scale up to influence the dynamics of species assemblages across climatic gradients and how shifts in functional composition influences ecosystem functioning. Further, it offers a novel framework to integrate trait, metabolic/allometric, and species-richness based approaches in order to build a more predictive functional biogeography to show how assemblages of species have and will respond to climate change.

研究の動機と目的

• 特性ベースの生態学と代謝および全態的スケーリング理論を統合する一般理論的枠組みを構築すること。
• 環境勾配に沿って種内および種間の特性変異を考慮する、スケーラブルで予測可能な理論の欠如を解消すること。
• 気候変動下における機能的組成の変化がエコシステム生産性およびコミュニティダイナミクスに与える影響を予測できること。
• 種多様性に基づく生態学的理論を、機能的特性分布の形状に再定式化することで、機能的バイオジオグラフィーの改善を図ること。
• 特性、代謝、種多様性のアプローチを統合した、エコシステムレベルの反応を予測可能な単一の枠組みを構築すること。

提案手法

• 代謝スケーリング理論（MST）と特性ベースの生態学の原則を統合し、環境的ドライバーと特性分布を結びつける一般方程式を導出する。
• 全態的スケーリング則を用いて、個体レベルの特性（例：体サイズ、最適成長温度）が集団およびコミュニティダイナミクスにどのようにスケーリングするかをモデル化する。
• 縁上勾配および長期生態学的実験（例：140年間の研究）にこの枠組みを適用して特性のシフトを分析する。
• 地域的およびバイオジオグラフィー的勾配からの実証データを用いて理論的予測を検証し、モデルの一般性を確認する。
• 数学的モデリングを用いて、特性分布の形状（例：歪度、尖度）をエコシステム生産性およびコミュニティ構成ルールと結びつける。
• 複数の研究からのデータを用いて、多様なエコシステムおよび環境条件下でモデルの予測をキャリブレーションおよび検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにして特性ベースの生態学と代謝スケーリング理論を、生態的予測のための包括的で一般化可能な枠組みに統合できるか？
• RQ2 種および環境勾配に沿って特性の分布とダイナミクスを形作る根本的要因は何か？
• RQ3 体サイズや熱的最適温度といった特性によって駆動される機能的組成の変化が、気候勾配に沿ってエコシステム生産性に与える影響は何か？
• RQ4 特性分布の形状が、種多様性に代わってエコシステム機能およびコミュニティ反応の予測因子としてどの程度有効であるか？
• RQ5 提示された枠組みは、気候変動に対する生態的反応の予測能力をどの程度向上させるか？

主な発見

• トレイトドライバー理論（TDT）は、体サイズや熱的最適温度といった個体レベルの特性を、環境勾配に沿ってエコシステムレベルの生産性に成功裏に結びつける。
• 縁上勾配および140年間の生態学的実験における実証的検証により、特性分布のシフトがエコシステム機能の変化を高精度で予測することが確認された。
• 特性分布の形状、特に歪度と尖度が、ある状況では種多様性を上回るエコシステム生産性の予測要因として顕著に重要であることが示された。
• TDTは、代謝的制約と特性変異が共同してコミュニティ構成ルールおよび環境変化へのエコシステム反応を決定することを示した。
• 代謝スケーリングと特性ベースのアプローチを統合することで、気候変動シナリオ下での機能的バイオジオグラフィーのより正確で一般化可能な予測が可能になった。
• この枠組みは、種多様性に基づく生態学的理論を機能的特性分布の観点から再定式化するための機械的根拠を提供し、予測力の向上を実現した。