論文の概要: Deep learning-based species-area models reveal multi-scale patterns of species richness and turnover

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06358v1
• Date: Tue, 08 Jul 2025 19:42:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-10 17:37:43.371841
• Title: Deep learning-based species-area models reveal multi-scale patterns of species richness and turnover
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく種領域モデルによる種多様性と転倒のマルチスケールパターンの解明
• Authors: Victor Boussange, Philipp Brun, Johanna T. Malle, Gabriele Midolo, Jeanne Portier, Théophile Sanchez, Niklaus E. Zimmermann, Irena Axmanová, Helge Bruelheide, Milan Chytrý, Stephan Kambach, Zdeňka Lososová, Martin Večeřa, Idoia Biurrun, Klaus T. Ecker, Jonathan Lenoir, Jens-Christian Svenning, Dirk Nikolaus Karger,
• Abstract要約: サンプル面積が拡大するにつれて種多様性が増大し,種-地域関係(SAR)によって説明される現象が出現する。 そこで本研究では,サンプル理論と小規模生態調査を活用した深層学習手法を開発し,種多様性のスケール依存性を空間的に解決する。 本モデルでは,種多様性の推定値が32%向上し,2平方メートルから数百平方キロメートルまでの標本採取領域において,空間的に明らかな種多様性パターンと転倒パターンが提供される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The number of species within ecosystems is influenced not only by their intrinsic characteristics but also by the spatial scale considered. As the sampled area expands, species richness increases, a phenomenon described by the species-area relationship (SAR). The accumulation dynamics of the SAR results from a complex interplay of biotic and abiotic processes operating at various spatial scales. However, the challenge of collecting exhaustive biodiversity records across spatial scales has hindered a comprehensive understanding of these dynamics. Here, we develop a deep learning approach that leverages sampling theory and small-scale ecological surveys to spatially resolve the scale-dependency of species richness. We demonstrate its performance by predicting the species richness of vascular plant communities across Europe, and evaluate the predictions against an independent dataset of plant community inventories. Our model improves species richness estimates by 32\% and delivers spatially explicit patterns of species richness and turnover for sampling areas ranging from square meters to hundreds of square kilometers. Explainable AI techniques further disentangle how drivers of species richness operate across spatial scales. The ability of our model to represent the multi-scale nature of biodiversity is essential to deliver robust biodiversity assessments and forecasts under global change.
• Abstract（参考訳）: 生態系内の種数は本質的な特徴だけでなく,空間的規模にも影響される。 サンプル地域が拡大するにつれて、種多様性が増大し、種-地域関係(SAR)によって説明される現象が生じる。 SARの蓄積ダイナミクスは、様々な空間スケールで動作する抗生物質と無生物の複雑な相互作用から生じる。 しかし,生物多様性記録を空間規模で収集するという課題は,これらのダイナミクスの包括的理解を妨げている。 そこで本研究では,サンプル理論と小規模生態調査を活用した深層学習手法を開発し,種多様性のスケール依存性を空間的に解決する。 本研究は,ヨーロッパ各地の植物群落の種多様性を予測し,植物群集の独立したデータセットに対する予測を評価することによって,その性能を実証する。 本モデルでは,種多様性の推定値が32\%向上し,2平方メートルから数百平方キロメートルまでの標本採取領域において,空間的に明らかな種多様性パターンと転倒パターンが提供される。 説明可能なAI技術は、種の豊かさのドライバが空間スケールでどのように機能するかをさらに混乱させる。 このモデルが生物多様性の多大性を表現する能力は、世界的変化の下で頑健な生物多様性評価と予測を実現するために不可欠である。

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