インタビュー取材された内容が記事なりました。https://t.co/51T8X1VP6J
— 久保田研究室(生態学・生物地理学・生物多様性保全) (@bio_cb_jp) October 5, 2020
積水ハウスサステナビリテイレポートに、アーバンエコロジーの実践に関する記事が掲載されました。 私たちの研究グループで整備した日本の生物多様性ビッグデータを使って、庭木植栽の生物多様性保全効果を定量しました。事業を科学的に評価すると、企業の活動がより一層社会的に評価され、民間レベルの生物多様性保全のアクションが推進されると思います。 ポスト2020生物多様性枠組みの保全目標の達成に関して、非公的な保護区(民間レベルの保全事業など)が鍵になると思われます。OECM(Other Effective Area-based Conservation Measures)と呼ばれています。
個人庭地を含む様々な緑地の生物多様性再生を通して保全効果を強化し、OECMをマイクロ保護区ネットワークとして機能させる取り組みは、将来的に有望と考えています。 2017年から3年間にわたって実施した、日本学術振興会(JSPS)支援の「頭脳循環を加速する戦略的国際研究ネットワーク推進プログラム」が3月末に終わり、その報告書を先日提出しました。この事業の名称は途中で「国際的な活躍が期待できる研究者の育成事業」に変更されましたが、当初計画を元に、予想以上の成果(ネットワーク形成と論文生産)をあげることができました。以下、報告書の要約です。 私たちのプロジェクト「自然史ビッグデータ科学:生物多様性情報を駆使した次世代型の進化生態学若手研究者の育成」では、地球上の生物多様性パターン形成に関する一般理論を探求することを、大きな目標に掲げました。そして、15カ国(地域)20機関と連携して、若手研究者の派遣と海外機関か共同研究者を招聘を通して、研究を推進しました。 連携した海外機関は、以下のようになりました。 Royal Botanic Gardens, Kew (Kew王立植物園:RBG Kew)、Smithsonian National Museum of Natural History (スミソニアン自然史国立博物館:Smithsonian NMNH)、University of Santiago de Compostela(サンティアゴ・デ・コンポステーラ大学:USC)、Instituto de Ecología AC Mexico(INECOL)、University of Auckland(オークランド大学:UOA)、The University of Hong Kong(香港大学:HKU)、Nicolaus Copernicus University(ニコラウス・コペルニクス大学:UMK)、University of Helsinki(ヘルシンキ大学:UH)、National Taiwan University(台湾大学:NTU)、City University of New York(ニューヨーク市立大学:CUNY)、Aarhus University(オーフス大学:AU)、National Tsing Hua University(台湾・国立清華大学:NTHU)、University of Canterbury(カンタベリー大学:UC)、University of Birmingham(バーミンガム大学:UBir)、Far Eastern University(ファー・イースタン大学:FEU)、University of Neuchâtel(ヌーシャテル大学:UniNE)、Royal Botanic Gardens Victoria(ビクトリア王立植物園:RBG Victoria)、University of Maryland(メリーランド大学:UMD)、Nanjing Forestry University(南京林業大学:NJU)、University of Amsterdam(アムステルダム大学:UvA) 報告書の作成では、JSPSから「国際研究ネットワークの強化・拡大に関して客観的な指標に基づいて達成評価するように・・・」と指示がありました。この類のプログラムで、客観的指標というのは難しいのですが、連携機関の数や海外からの招聘者数、連携先メンバーが主導するプロジェクトや研究グラント応募への貢献など、様々な数値情報をエビデンスにしてみました。 海外連携者の日本への招聘回数と滞在日数の推移を見ると、1年目は台湾、英国、デンマークから9名・延べ68日、2年目は台湾、フィンランド、ニュージーランド、中国、英国、ニュージーランドから10名・延べ116日、3年目は台湾、ニュージーランド、中国、英国、スイス、オーストラリア、米国から12名・延べ299日となっている。本事業期間の海外共同研究者の日本における滞在総日数は、合計483日になりました。 このプロジェクトで最も大変だったのは、これら招聘の事務作業とゲストの対応でした。旅行代理店のような仕事と、ゲストとの共同研究を両立させるのに、とても苦労しました。研究室事務の方にサポートしていただいたおかげで、何とかできました。 プロジェクトのスタート時点で、6つのサブテーマを設定して、研究の進捗と国際ネットワーク拡大に対応して、研究課題を派生的に多様化させました。研究の発展の様子は、以下に列挙したような研究課題の系統樹として表すことができました。若手派遣研究者を主軸として、国際共同研究が戦略的に推進されたことがわかると思います。 一連の個別研究の成果として、国際シンポジウム・ワークショップの開催が6件、国際学会における発表論文が45編、学術雑誌における原著論文の発表数が25編になりました。 研究成果についても、JSPSから客観的な指標に基づく自己評価が求めらたので、発表論文数と発表論文のインパクトファクターの時系列パターン(事業開始時の2018年から終了年の2020年まで)を元に、研究成果の評価分析をしてみました。 2018年以降のインパクトファクターの増加パターンは線形に近く、前年までの成果を着実に積み上げて発展させれたことがわかります。 一方で、論文数の増加率は年々大きくなっていて、プロジェクトのサブテーマから、複数の関連する共同研究プロジェクトが派生し、それらの成果が着実にアウトプットされていることもわかります。 このような国際的研究の支援事業のあり方については、私たち研究者自身も真剣に考える必要があるのだろうと、思いました。というのは、「頭脳循環を加速する戦略的国際研究ネットワーク推進プログラム」は、以下の理由でプログラム自体が廃止されてしまったからです。
外部有識者の評価結果(取りまとめコメント) ●目的と成果の因果関係が明確でない ●科研費に集約することを検討すべき ●事実調査を踏まえた上で、人材育成という別の効果を狙った事業として再構築する余地はある。 JSPSが支援している海外派遣の方法には、頭脳循環プログラムのような「組織支援型」と、海外特別研究員のような「研究者個人支援型」があり、それぞれにメリット・デメリットがあると思います。これについては、JSPSからヒアリングもされました。以下は、私の回答の一部です。 「組織支援型」のメリット:大規模な研究プロジェクトを推進する上で有効。実際、大きな目標の元に多数の研究課題を展開して、個人レベルではできない共同研究や国際ネットワークを構築できます。さらに、同時的に複数の若手研究者を養成できるメリットがあります。 「組織支援型」のデメリット:研究プロジェクト全体として焦点を絞れずに、派遣研究者の個別研究に終始するリスクがあります。例えば、組織型の場合、海外に赴くこと自体に事業目的が矮小化されてしまって、「とりあえず、海外に行って、好きな研究やっといて」で終わってしまいがちかもしれません。 「個人支援型」のメリット:研究者個人のアイデアと裁量に研究推進が委ねられるので自由度が高く、当該分野の研究者コミュニティーにおける研究の多様性を強化できます。 「個人支援型」のデメリット:個人レベルの場合、自分のやりたいことに活動が限定されるでしょう。結果的に、比較的幅の狭い視点や個人的研究になってしまい、国際ネットワーキングを構築することは難しいかもしれません。 以上をまとめると、研究グループの国際的研究を支援する場合、規模の大きなプロジェクトで国際ネットワーキングを推進する「組織支援型」のメリットと、研究の多様性を強化する「研究者個人支援型」のメリットを、それぞれ相補的に組み込んだプログラムが効果的なのでしょう。事業の組み立てと評価軸の開発に、研究現場や研究者の実態が、十分に届いていないから、プログラムがうまく機能していないように評価されるのかもしれません。。。 私たちのプロジェクトでは、「組織支援型」と「研究者個人支援型」の海外派遣事業のメリットをいいとこ取りして、組織的に国際ネットワークの規模を拡大しながら、若手派遣研究者の個別課題を戦略的に支援して、プロジェクト内における個人研究の多様性を強化できたと思います。 国立環境研の深谷さんと共同で進めていた論文が、Nature Communications誌に出ました。4年以上かけた、深谷さんの大作です。 深谷さんの論文の新規的な点は、日本に分布している樹木の絶対個体数を樹種ごと(1,200種以上)、地域(約10 km平方のグリッド)ごとに推定したことです。元になったデータは、膨大な植生調査データや植物標本や植物分布の記録などです。植物の分布に関わるあらゆる情報(生物多様性ビッグデータ)です。 樹木の数を広域的に推定した先行研究(Crowther et al. 2015. Nature 525: 201–205)はあったのですが、種別の個体数を全土にわたって明らかにした研究は、深谷さんの論文が世界で初めてです。 それで、「樹木の個体数が把握できたら何が凄いのか?」ということですが、これがまた面白い話になるのです。 マクロスケールの種個体数情報を元にして、今まで観測できなかったマクロ進化のパラメータ(種分化率や種の寿命など、生物多様性の起源と維持に関わる根源的なプロセス)を明らかにできたことです。 理論的には、地球上の全生物の種を捕捉して各種の絶対個体数を数え上げれば、マクロ進化に関わるパラメータを明らかにできるのですが、実際には観測不可能なので、マクロ進化パラメータを実データから推定するのは困難でした。 深谷さんの論文では、日本全土の自然林の樹木の絶対個体数が約210億本であることを明らかにして、約1200種の樹木種について個体数まで把握できたので、この種個体数データに中立理論を適用することで、地域ごとの樹木種の種分化率や種寿命(種が分化して生まれてから絶滅するまでの平均時間)が定量できました。 以下の表、protoracted speciation model(マクロ進化の延長種種分化モデル)をみてもらえるとわかりますが、日本中央(Central)、北海道(Northern)、琉球諸島(Southern)、小笠原諸島(Oceanic)ごとに、種分化率(ν)や種の平均的な世代数(L)が推定値が示されています。 樹木種の平均的な世代年数を30年くらいとすると、Lに30年をかけた値が、種の平均的な期待寿命になります。琉球諸島や小笠原諸島では、種の期待寿命も比較的短くなっており、歴史的に種の入れ替わり(種分化と絶滅)が盛んに生じたことがわかります。 生物多様性の研究では、情報の不完全性(ショートフォール)が問題になります。今のところ、問題視されているショートフォールには、以下があります。 リンネアン・ショートフォール:分類情報の欠損 ダーウイニンアン・ショートフォール:系統情報の欠損 ウオーレシアン・ショートフォール:地理分布情報の欠損 プレストニアン・ショートフォール:種個体数情報の欠損 低次から高次に至るショートフォールは部分的に相関していて、そのことが高次階層におけるマクロ生態学的な生物多様性パターンの解明を阻んでいます。 また、各ショートフォールは観測が困難な部分(観測不可能領域)もあります。例えば、ミクロ進化で発端種が生まれて、マクロ進化へ至る延長種分化の過程で、分類学的に捕捉されない生物多様性(新種)が存在することもあるので、生物多様性研究にはダークマター的な要素もあるのです。 しかしながら、生物多様性ショートフォールは、最近の技術発展で、今後かなり解消されていく見込みがあります。例えば、次世代シークエンサーはリンネアン/ダーウイニンアン・ショートフォールの大部分を解消するでしょう。また、生物分布データベースや環境DNAやHabitat Suitability modelingなどは、ウオーレシアンショートフォールを劇的に解消していくでしょう。 このような技術革新によって、低次のショートフォールが解消されるに伴って、高次のマクロ生態学的パターンに関わる問題の解明が(概念的な要素も関わるので)今後より顕在化するように予想しています。 このような観点からも、深谷さんの論文は新規的な要素があります。 マクロな種プールレベルで種個体群の絶対個体数を推定したという点で、プレストニアン・ショートフォール(種個体数)の解明に成功したのですが、その過程では、大規模植生データや種の分布データを駆使して、また、新規的な統計モデルを開発して、低次のウオーレシアン・ショートフォールを克服しつつ、マクロ進化生態学的パラメータを推定しています。そして、さらに興味深い点は、高次元のプレストニアンショートフォールを解明することで(中立理論を介してではありますが)リンネアン・ショートホール解明の手がかりも与えています。 リンネアン・ショートホールはアルファ分類学の問題で、分類学者が解明すべき問題というのが一般認識ですが、リンネアン・ショートホールの実態を決定づけるパラメータ(種分化率や種寿命など)が、分類学の外のマクロ生態学的分析から示される訳ですから、興味深いです。 深谷さんの論文を元に色々考えると、生物多様性情報の不完全性問題は、より包括的なアプローチで取り組まれるべきで、ここにも進化生態学の存在意義があるように感じています。 この論文は、生物多様性科学のブレークスルーになるのではないか、と感じています。 2017年から実施していた国際共同研究の成果の一部を、Ecological Research誌の特集号にまとめました。
特集のタイトルは”Approaches for general rules of biodiversity patterns in space and time”と大げさにしてしまったのですが、個々の論文は素晴らしい内容です。 特に、台湾清華大学アン・チャオ先生の生物多様性推定のガイドライン論文は必読です。 Chao et al. Quantifying sample completeness and comparing diversities among assemblages. Kusumoto et al. Global distribution of coral diversity: Biodiversity knowledge gradients related to spatial resolution. Zhao et al. Mapping near surface global marine ecosystems through cluster analysis of environmental data. Wei et al. Macrofauna bivalve diversity from the deep northern Gulf of Mexico. Ulrich et al. Constraints on the distribution of species abundances indicate universal mechanisms of community assembly. Matthews et al. The effect of species extinctions on island biogeographic patterns. Sánchez‐Barradas and Villalobos. Species geographical co‐occurrence and the effect of Grinnellian and Eltonian niche partitioning: The case of a Neotropical felid assemblage. Sato et al. The influence of ecological traits and environmental factors on the co‐occurrence patterns of birds on islands worldwide. 博士研究員の藤沼さんの論文が、Ecological Research Awardを受賞しました。おめでとうございます! この受賞論文は、植物のクローナル特性に着目して、クローン成長・繁殖する植物種の地理分布を地図化しました。そして、クローン植物種のホットスポットを形作る進化生態学的要因を解明しました。論文発表の際に、別記事で概要を紹介しています。
研究室としては、3年連続のEcological Research Award受賞で、素晴らしいニュースでした。 この楠本さんの論文では、イシサンゴの分布データをGBIFやOBISなどのデータベースから収集・編集して分析しました。 今までのサンゴ礁生物多様性のマクロ生態学研究では、種のレンジマップを用いた分析が主流でした。 私たちの論文では、サンゴ礁の基盤を構成するイシサンゴ類、各種のポイントレベルの分布情報を元にして、メッシュレベルの種多様性を定量しました。 ここで重要な役割を果たしたのが、台湾清華大学Anne Chao先生が提唱している多様性推定理論です。 生物分布情報は、調査努力量に関係したバイアスがあります。 例えば、頑張って調査した場所と、十分に調査されていない場所では、観察された種数には、自ずと違いが生じます。 実際、野外調査は様々な条件に左右されるので、全ての調査地で調査努力量を均一にすることは難しいです。 また、全球スケールの分析の場合、様々な研究者の調査情報を用います。 ですので、調査努力量を均一にすることは、原理的に不可能です。 よく調査された場所の調査情報と、あまり調査されていない場所の分布情報を、そのまま一緒にして分析して種多様性を比較しても、場所間の種多様性の違いは調査努力量の違いを反映しているだけかもしれません。 それでは、生態学的推論ができません。 このような情報バイアスをうまく緩和してくれる分析ツールが、Anne Chao先生が提唱している多様性推定理論です。 今回の論文では、イシサンゴ分布データにChao理論を適用して、全球スケールのイシサンゴ分布データのサンプリングカバレッジ(データの充足度)を、まずは検証しました。 以下のグラフに示しているように、場所によって、よく調査されている地域(赤色のグリッドメッシュ)、あまり調査されていない地域(青色のグリッドメッシュ)を可視化しました。 そして、サンプリングカバレッジ(データの充足度)を考慮して、グリッドメッシュごとの種数を推定した結果が、以下のグラフです。 今までのイシサンゴの多様性研究では、東南アジアのコーラルトライアングルと呼ばれる地域が、多様性ホットスポットとして注目されていました。 しかし、今回の私たちの種数推定では、従来とは異なる多様性パターンが明らかになりました。 分布データのバイアスを補正して種多様性を比較すると、東南アジアのコーラルトライアングルよりも、インド洋マダガスカル地域の多様性が高くなる、という結果です。 下のグラフは、横軸に経度をとって、縦軸にイシサンゴ種数を示しています。インド洋西側から東南アジアにかけて、サンゴ種数の勾配があります。 従来のレンジマップを用いたサンゴ多様性の分析では、レンジマップの重ね合わせによる中領域(ミッドドメイン)効果で、東南アジアコーラルトライアングルが、ホットスポットとして強調されすぎてていたのかもしれません。 また、私たちが興味深いと感じたことは、「このようなサンゴ多様性の地理的パターンが、データを見る空間スケールに関係している」という点です。 生態学者は、地域の種プール(ガンマ多様性)やある地点の局所群集(アルファ多様性)の空間スケールを主観的に定義します。その主観性によって、見える多様性のパターンが必然的に異なるのかもしれません。 そして、この論文では、生物多様性情報の不足(ショートフォール問題)について議論をしています。 生物多様性情報のショートフォールには、いくつかあるのですが、地理分布の情報不足は、ウオーレスの名前をとって、ウオーレシアンショートフォールと呼ばれます。 どの種がどこに分布しているのか、よく把握できていない、という情報の不完全性問題です。 生物多様性の地理分布を正確に把握することは、保全計画を考える場合の基本です。ですので、サンゴ多様性保全の重要地域を特定する場合、サンゴ各種の分布を正確に地図化する必要があります。 しかし、そのような地理分布データを詳細に調査することは実際には困難です。 実際、以下のようなサンゴ礁群集の潜水調査には、膨大な労力を要します。 そこで、サンゴ多様性情報の不完全性を効率的に充足していくための、調査戦略も分析してみました。
今後、調査努力を優先的に投入すべき地域を、ランク付けしたのが上の地図です。 サンゴ分布やサンゴ多様性の情報を効率的に補強するには、以下の赤色・黒色・白丸で示された地域を優先的に調査すればいいかもしれない、という提案です。 地域の自然環境の保全利用指針を、具現化する方法と実践に関する論文を発表しました(久保田ほか 日本生態学会誌69:239 - 250)。 生物多様性ビッグデータに基づいて、高解像度(1kmスケール)の生物分布・固有種分布・希少種分布・有用種分布・外来種分布が地図化できます。これにより、地方自治体の自然保護担当者は、自然環境の重要地域を、未然に把握することができます。また地域の自然環境の開発に関係する利害関係者は、1 km スケール区画毎のカルテを参照して、土地利用や経済活動を遂行する上で考慮すべき要素を、複数の評価ランクから事前に把握することができます。これで、従来の環境アセスメントのあり方を革新できると考えています。 この論文では沖縄県を例にした分析を紹介しました。全国の自治体に対応したシステムを現在構築中で、2020年1月中に完成、2月に公開予定です。 |
Authorthink-nature.jp久保田康裕(Google Scholar) Archives
July 2023
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