[논문 리뷰] Effects of Mixing Interaction Types on Ecological Community Stability

Samir Suweis, Jacopo Grilli외 1명|arXiv (Cornell University)|2013. 01. 08.

Plant and animal studies참고 문헌 18인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 상호작용 유형 혼합이 생태계 공동체의 안정성을 높인다는 주장을 도전한다. Mougi와 Kondoh의 이론적 프레임워크를 재분석한 결과, 관찰된 복잡성-안정성 관계는 상호작용 유형 혼합 때문이 아니라 연결도(C)와 종 수(S)와 반비례하는 상호작용 강도의 인위적 재스케일링 때문임을 입증한다. 이 연구는 실제 상호작용 네트워크에서는 이러한 재스케일링이 성립하지 않음을 보여주며, 따라서 복잡성과 안정성의 역설은 상호작용 유형 혼합으로는 해결되지 않는다.

ABSTRACT

In the last years, a remarkable theoretical effort has been made in order to understand stability and complexity in ecological communities. The non-random structures of real ecological interaction networks has been recognized as one key ingredient contributing to the coexistence between high complexity and stability in real ecosystems. However most of the theoretical studies have considered communities with only one interaction type (either antagonistic, competitive, or mutualistic). Recently it has been proposed a theoretical analysis on multiple interaction types in ecological systems, concluding that: a) Mixture of antagonistic and mutualistic interactions stabilize the system with respect to the less realistic case of only one interaction type; b) Complexity, measured in terms of the number of interactions and the number of species, increases stability in systems with different types of interactions. By introducing new theoretical investigations and analyzing 21 empirical data sets representing mutualistic plant-pollinator networks, we show that that conclusions are incorrect. We will prove that the positive complexity-stability effect observed in systems with different kind of interactions is a mere consequence of a rescaling of the interaction strengths, and thus unrelated to the mixing of interaction types.

연구 동기 및 목표

• 상호작용 유형 혼합이 생태계 공동체의 안정성을 높인다는 주장을 도전하기 위해.
• 하이브리드 상호작용 시스템에서 관찰된 복잡성-안정성 관계가 상호작용 유형 혼합 때문인지, 또는 방법론적 오류 때문인지 조사하기 위해.
• 이전 이론 모델에서 사용된 재스케일링 가정이 실제 상호작용 네트워크 데이터에 유효한지 테스트하기 위해.
• 실제 네트워크 구조와 상호작용 강도 스케일링 조건 하에서 생태계 공동체의 안정성을 재평가하기 위해.

제안 방법

• 상호작용 유형에 따라 별도의 상호작용 계수를 사용하는 룩카-볼테라 공동체 역학 모델을 재구성하였다.
• Mougi와 Kondoh의 모델에서 사용된 바와 같이, 상호작용 강도를 상호작용 파트너 수에 기반해 재스케일링 기법을 적용하였다.
• 21개의 상호작용 식물-수분자 네트워크에서의 실증 데이터를 사용하여, 파트너 수 증가에 따라 상호작용 강도가 감소한다는 가정이 타당한지 테스트하였다.
• 커뮤니티 행렬의 고유값 분포를 통해 안정성 분석을 수행하여 연결도(C)와 종 수(S) 변화에 따른 시스템 안정성을 평가하였다.
• 랜덤, 캐스케이드, 이분할 네트워크 구조에서 재스케일링 여부에 따른 안정성 결과를 비교하였다.
• 식 (8)에 의해 수정된 안정성 기준을 도출하여, σ가 √(CS)에 반비례하는 스케일링이 복잡성-안정성 관계의 관찰된 증가를 이끌어내며, 이는 상호작용 유형 혼합과는 독립적임을 확인하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 상호작용 유형 혼합이 진정으로 생태계 공동체의 안정성을 높이는가?
• RQ2 하이브리드 상호작용 시스템에서의 복잡성-안정성 관계는 상호작용 유형 혼합 때문인가, 아니면 방법론적 재스케일링 때문인가?
• RQ3 실제 상호작용 네트워크에서는 파트너 수 증가에 따라 상호작용 강도가 감소하는가? 이는 이전 모델의 핵심 가정이다.
• RQ4 상호작용 강도의 재스케일링이 생태계 네트워크의 복잡성-안정성 관계에 어떻게 영향을 미치는가?

주요 결과

• Mougi와 Kondoh의 연구에서 보고된 복잡성-안정성 관계는 상호작용 유형 혼합 때문이 아니라, 연결도와 종 수와 반비례하는 상호작용 강도의 역재스케일링 때문임을 규명하였다.
• 21개의 상호작용 식물-수분자 네트워크에 대한 실증 분석 결과, 상호작용 강도는 상호작용 파트너 수 증가에 따라 증가함을 확인하였으며, 이는 이전 모델의 핵심 가정과 정반대되는 결과이다.
• 상호작용 강도를 재스케일링하지 않을 경우, 복잡성 증가(종 수 S와 연결도 C 증가)에 따라 안정성이 감소하며, 이는 May의 원래 역설과 일치한다.
• 재스케일링 기법 자체가 순수 상호작용 네트워크 또는 순수 포식-피식관계 네트워크에서도 상호작용 유형 혼합과 유사한 안정성-복잡성 관계를 만들어내며, 이는 상호작용 유형 혼합의 효과를 모방함을 보여준다.
• 본 연구에서 도출한 안정성 기준(식 (8))은 관찰된 안정화 효과가 σ ∝ 1/√(CS)에 기인하며, 상호작용 유형 다양성 때문이 아니라는 것을 확인한다.
• 실제 생태계 네트워크는 이러한 재스케일링 가정을 지지하지 않으며, 이는 안정화 효과가 모델 설계의 산물일 뿐 자연계의 특성은 아니라는 것을 시사한다.