論文の概要: Data-driven forecasting of tropical cloud forest phenology: A dynamical systems and machine learning hybrid approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.25283v1
• Date: Sun, 18 Oct 2026 14:03:41 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-10-20 22:24:03.834759
• Title: Data-driven forecasting of tropical cloud forest phenology: A dynamical systems and machine learning hybrid approach
• Title（参考訳）: 熱帯雨林表現学におけるデータ駆動予測:動的システムと機械学習ハイブリッドアプローチ
• Abstract要約: 本研究では、動的システム理論と機械学習を統合したデータ駆動型ハイブリッドアプローチを導入し、開花・開花サイクルを予測する。 ベネズエラの熱帯雲林からの35年間の頑健なデータセットを用いて、ケインの定理にインスパイアされた遅延ベクトルを用いて、システムの状態空間を再構築する。 本結果は,動的システムと機械学習の相乗効果が,生態時系列の非線形複雑度を効果的に捉えることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Forecasting how species and ecosystems respond to climate change is a critical challenge in ecology, particularly in hyper-diverse tropical biomes. While traditional phenological models often rely on preconceived functional forms, this study introduces a data-driven hybrid approach that integrates dynamical systems theory with machine learning to forecast flowering and fruiting cycles. Using a robust 35-year dataset from a Venezuelan tropical cloud forest, we reconstruct the system's state-space using delay vectors inspired by Takens' theorem, incorporating climate forcing variables such as temperature and precipitation. The model was trained using Gaussian Process Regression, providing both point predictors and explicit uncertainty estimates. Our results clearly suggest that the synergy between dynamical systems and machine learning effectively captures the non-linear complexities of ecological time series. Specifically, the model achieved higher predictive accuracy for flowering and fruiting. This hybrid framework offers a scalable tool for anticipating phenological mismatches and informing conservation strategies in the face of global environmental change.
• Abstract（参考訳）: 種や生態系が気候変動にどのように反応するかを予測することは、生態学、特に多種多様な熱帯生物学において重要な課題である。 従来の現象学モデルは、しばしば先入観的機能形式に依存するが、本研究では、動的システム理論と機械学習を統合するデータ駆動型ハイブリッドアプローチを導入し、開花および開花サイクルを予測する。 ベネズエラの熱帯雲林の35年間の頑丈なデータセットを用いて、ケインの定理にインスパイアされた遅延ベクトルを用いてシステムの状態空間を再構築し、温度や降水などの気候を強制する変数を取り入れた。 このモデルはガウス過程回帰を用いて訓練され、点予測と明確な不確実性推定の両方を提供する。 本結果は,動的システムと機械学習の相乗効果が,生態時系列の非線形複雑度を効果的に捉えることを示唆している。 具体的には,開花と実生の予測精度が向上した。 このハイブリッドフレームワークは、グローバルな環境変化に直面して、現象学的ミスマッチを予測し、保全戦略を示すスケーラブルなツールを提供する。

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