論文の概要: Multi-scale species richness estimation with deep learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06358v2
- Date: Wed, 20 Aug 2025 12:43:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-21 14:45:44.754338
- Title: Multi-scale species richness estimation with deep learning
- Title（参考訳）: 深層学習を用いたマルチスケール種多様性推定
- Authors: Victor Boussange, Bert Wuyts, 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: 我々はサンプリング理論と深層学習を組み合わせて、任意に大きなサンプリング領域内の局所的な種多様性を予測する。
我々の深部SARモデルが、鍵となる生物多様性プロセスのマルチスケール効果に関する基礎的な洞察をいかに得るかを示す。
- 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: Biodiversity assessments are critically affected by the spatial scale at which species richness is measured. How species richness accumulates with sampling area depends on natural and anthropogenic processes whose effects can change depending on the spatial scale considered. These accumulation dynamics, described by the species-area relationship (SAR), are challenging to assess because most biodiversity surveys are restricted to sampling areas much smaller than the scales at which these processes operate. Here, we combine sampling theory and deep learning to predict local species richness within arbitrarily large sampling areas, enabling for the first time to estimate spatial differences in SARs. We demonstrate our approach by predicting vascular plant species richness across Europe and evaluate predictions against an independent dataset of plant community inventories. The resulting model, named deep SAR, delivers multi-scale species richness maps, improving coarse grain richness estimates by 32% compared to conventional methods, while delivering finer grain estimates. Additional to its predictive capabilities, we show how our deep SAR model can provide fundamental insights on the multi-scale effects of key biodiversity processes. The capacity of our approach to deliver comprehensive species richness estimates across the full spectrum of ecologically relevant scales is essential for robust biodiversity assessments and forecasts under global change.
- Abstract（参考訳）: 生物多様性評価は、種豊か度を測定する空間スケールの影響を強く受けている。
種多様性がサンプリング領域でどのように蓄積されるかは、考慮された空間スケールによって影響が変化する自然および人為的プロセスに依存する。
種-地域関係(SAR)によって説明されるこれらの蓄積動態は、ほとんどの生物多様性調査は、これらのプロセスが動作するスケールよりもはるかに小さいサンプリング領域に制限されているため、評価が難しい。
そこで本研究では,サンプリング理論と深層学習を組み合わせることで,任意の大規模なサンプリング領域における局所種多様性を予測し,SARの空間的差異を初めて推定する。
本研究は,ヨーロッパ各地の植物品種の豊かさを予測し,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,我々のアプローチを実証する。
結果、深部SARと呼ばれるモデルでは、マルチスケールの種多様性マップが提供され、従来の方法に比べて粗粒の富度が32%向上した。
その予測能力に加えて、我々の深部SARモデルが、キーとなる生物多様性プロセスのマルチスケール効果に関する基本的な洞察をいかに提供できるかを示す。
生態学的に関係のある全範囲にわたる包括的種多様性評価を実現するためのアプローチの能力は、世界的変化の下での堅牢な生物多様性評価と予測に不可欠である。
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