[論文レビュー] The interaction of regional and local in the dynamics of the coffee rust disease

John Vandermeer, Pejman Rohani|arXiv (Cornell University)|Jul 31, 2014

Ecosystem dynamics and resilience参考文献 13被引用数 15

ひとこと要約

本稿では、コーヒー・ラスト病の広がりにおける局所的（農場内）および地域的（農場間）なダイナミクスを統合する二尺度平均場モデルを提案する。これらのスケールを結合することで、病気の絶滅、潜在的持続、または避けられない持続という三つの明確な結果が得られ、青空分岐によって予測不能な流行の転換点が生じることを明らかにする。

ABSTRACT

A simple mean field model is proposed that captures the two scales of dynamic processes involved in the spread of the coffee rust disease. At a local level the state variable is the fraction of coffee plants on an average farm that are infested with the disease and at the regional level the state variable is the fraction of farms that are infested with the disease. These two levels are interactive with one another in obvious ways, producing qualitatively interesting results. Specifically there are three distinct outcomes: disease disappears, disease is potentially persistent, and disease is inevitably persistent. The basic structure of the model generates the potential for tipping point behavior due to the presence of a blue sky bifurcation, suggesting that the emergence of epizootics of the disease may be unpredictable.

研究の動機と目的

• コーヒー・ラスト病の広がりにおける局所的および地域的スケールの相互作用を理解すること。
• 異なる空間スケールにおける病気の持続および絶滅のダイナミクスをモデル化すること。
• 病気が予測不能な流行的アウトブレイクを示す条件を特定すること。
• 分岐が病気の出現および制御に果たす役割を探ること。
• 農業システムにおける病気の転換点を予測するフレームワークを提供すること。

提案手法

• 局所的（1農場あたりの感染植物の割合）および地域的（感染農場の割合）の2つの状態変数を有する平均場モデルを構築する。
• 病気の伝搬におけるフィードバック機構を通じて、局所的および地域的スケール間の相互作用をモデル化する。
• 非線形力学系理論を用いて安定性および分岐行動を分析する。
• 青空分岐の存在を特定し、突然かつ予測不能な病気の出現の可能性を示す。
• パラメータ領域に基づく長期的病気の結果を分類するための数学的解析を実施する。
• 異なるパラメータ値におけるシステムの挙動をシミュレートし、持続および絶滅のシナリオを探索する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 局所的および地域的病気ダイナミクスの相互作用は、全体の病気持続性にどのように影響するか？
• RQ2 コーヒー・ラスト病システムにおいて、病気の絶滅、潜在的持続、または避けられない持続が生じる条件は何か？
• RQ3 非線形フィードバックに起因する病気の出現における転換点をモデルが予測可能か？
• RQ4 青空分岐は、コーヒー・ラスト病の流行の予測不能性にどのように寄与するか？
• RQ5 地域的および局所的伝搬率が、病気の長期的運命をどのように決定づけるか？

主な発見

• モデルは、病気の絶滅、潜在的持続、避けられない持続という三つの明確な長期的結果を同定した。
• 青空分岐が存在し、パラメータのわずかな変化が突然かつ予測不能な病気の出現を引き起こす可能性を示している。
• 局所的および地域的スケールの相互作用は、単一スケールモデルでは捉えきれない複雑なダイナミクスを生じる。
• 地域スケールの制御メカニズムの存在により、局所的伝搬率が高くても病気の持続は保証されない。
• 早期介入により、転換点制御によって避けられない持続への移行を防ぐ可能性がモデルで示唆されている。
• システムはヒステリシスに類似した挙動を示し、流行後の回復には顕著な介入が必要である可能性を示している。