論文の概要: Inferring processes within dynamic forest models using hybrid modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01228v1
• Date: Sat, 02 Aug 2025 06:46:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:21.772468
• Title: Inferring processes within dynamic forest models using hybrid modeling
• Title（参考訳）: ハイブリッドモデルを用いた動的森林モデル内の推論過程
• Authors: Maximilian Pichler, Yannek Käber,
• Abstract要約: 森林間隙モデルとディープニューラルネットワーク(DNN)を組み合わせたハイブリッドモデリング手法であるフォレストインフォームドニューラルネットワーク(FINN)を紹介する。 我々は,成長過程をDNNに置き換えることで,FINNの完全な機械的バージョンと比較して,予測性能と継承軌道が向上することを示した。 結論として,我々の新しいハイブリッド・モデリング・アプローチは,データから森林動態を推定し,前例のない環境変化下での生態系の軌道予測を改善するための汎用的な機会を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modeling forest dynamics under novel climatic conditions requires a careful balance between process-based understanding and empirical flexibility. Dynamic Vegetation Models (DVM) represent ecological processes mechanistically, but their performance is prone to misspecified assumptions about functional forms. Inferring the structure of these processes and their functional forms correctly from data remains a major challenge because current approaches, such as plug-in estimators, have proven ineffective. We introduce Forest Informed Neural Networks (FINN), a hybrid modeling approach that combines a forest gap model with deep neural networks (DNN). FINN replaces processes with DNNs, which are then calibrated alongside the other mechanistic components in one unified step. In a case study on the Barro Colorado Island 50-ha plot we demonstrate that replacing the growth process with a DNN improves predictive performance and succession trajectories compared to a fully mechanistic version of FINN. Furthermore, we discovered that the DNN learned an ecologically plausible, improved functional form of growth, which we extracted from the DNN using explainable AI. In conclusion, our new hybrid modeling approach offers a versatile opportunity to infer forest dynamics from data and to improve forecasts of ecosystem trajectories under unprecedented environmental change.
• Abstract（参考訳）: 新たな気候条件下での森林動態のモデル化には,プロセスベース理解と経験的柔軟性のバランスを慎重に行う必要がある。 動的植生モデル(DVM)は、生態学的過程を機械的に表現するが、その性能は機能形式に関する誤った仮定の傾向にある。 これらのプロセスの構造とそれらの機能形式をデータから正しく推定することは、プラグイン推定器のような現在のアプローチでは効果がないことが証明されているため、大きな課題である。 本稿では,森林ギャップモデルとディープニューラルネットワークを組み合わせたハイブリッドモデリング手法であるフォレストインフォームドニューラルネットワーク(FINN)を紹介する。 FINNはプロセスをDNNに置き換え、他のメカニスティックコンポーネントと一体化されたステップで調整する。 Barro Colorado Island 50-haプロットのケーススタディでは、成長過程をDNNに置き換えることで、FINNの完全な機械的バージョンと比較して予測性能と継承軌道が向上することを示した。 さらに、DNNは、DNNから説明可能なAIを用いて、生態学的に妥当で、機能的な成長形態を学習し、DNNから抽出した。 結論として,我々の新しいハイブリッド・モデリング・アプローチは,データから森林動態を推定し,前例のない環境変化下での生態系の軌道予測を改善するための汎用的な機会を提供する。

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