2023-02-09 ジョージア工科大学
◆気候変動に直面する中、ジョージア工科大学地球大気科学部のアナリサ・ブラッコ教授とリューバ・ノビ博士研究員は、保全活動家のサンゴ監視方法に革命をもたらす可能性のある新しい方法論を提供します。研究者たちは、機械学習ツールを応用し、地球上で最も多様で生物学的に複雑な海洋生態系である太平洋のサンゴ礁トライアングルの連結性と生物多様性に気候がどのような影響を与えるかを研究しました。この研究成果は、Nature Communications Biology 誌に掲載されました。
◆連結性とは、異なる生態系が卵や幼虫、あるいは稚魚などの遺伝物質を交換するための条件を指します。海流は遺伝物質を拡散させるとともに、水域、ひいては生態系が化学的、生物学的、物理的特性を一定に保つための力学を生み出す。サンゴの幼生が、元の場所とよく似た生態系に広がれば、新しいサンゴを生み出すことができるのです。
◆ブラッコは、気候、特にエルニーニョ南方振動(ENSO)が、エルニーニョ、ラニーニャ、中立の状態という段階を経て、サンゴの三角地帯の連結性にどのような影響を与えるかを調べたいと考えました。太平洋に大量の暖かい海水が移動する気候現象は、大きな変化をもたらし、環境ストレスによってサンゴが白くなり、病気にかかりやすくなるサンゴの白化現象を悪化させることが知られています。
◆今回の研究では、30年分の海面水温データを使って、サンゴ礁の三角地帯の連結性の領域を明らかにするために、このツールを使用した。海面水温は海流に反応して、数週間から数カ月、数十キロメートルの範囲で変化する。この変化はサンゴのつながりに関係するため、研究者はこの観測に基づいて機械学習ツールを構築し、海流によってつながっている地域を海面水温の変化から特定することに成功した。また、検討する期間を3つに分けた。さらに、エルニーニョ現象、ラニーニャ現象、中立または平常時の3つのカテゴリーに分け、特定のエコリージョンで主要な気候現象が発生したときに、海流がどのような影響を受けるかを明らかにした。
◆ブラッコとノビは、気候が太平洋赤道域の海流に変動を与えるため、気候力学が生物多様性に寄与していること を明らかにしました。研究者たちは、エルニーニョとラニーニャ現象が交互に起こることで、インド洋と太平洋の間で膨大な遺伝子交換が行われ、生態系がさまざまな異なる気候状況下で生き残ることが可能になったことを実感した。
◆また、サンゴ・トライアングルのダイナミックな気候の構成要素から、地球上のどこよりも生物多様性を再構築する可能性があると結論付けています。そして、サンゴ礁の三角地帯における生物多様性の進化は、陸地や海面だけでなく、地質時代を通じてのENSOの進化とも関連していることを明らかにした。ENSOはサンゴの白化現象を引き起こしますが、そのおかげでサンゴ礁の三角地帯は生物多様性が豊かになったということがわかりました。
<関連情報>
- https://research.gatech.edu/machine-learning-predicts-biodiversity-and-resilience-coral-triangle
- https://www.nature.com/articles/s42003-022-04330-8
サンゴ礁の三角地帯における連結性、生物多様性、レジリエンスの機械学習による予測 Machine learning prediction of connectivity, biodiversity and resilience in the Coral Triangle
Lyuba Novi & Annalisa Bracco
Nature Communications Biology Published:10 December 2022
DOI:https://doi.org/10.1038/s42003-022-04330-8
Abstract
Even optimistic climate scenarios predict catastrophic consequences for coral reef ecosystems by 2100. Understanding how reef connectivity, biodiversity and resilience are shaped by climate variability would improve chances to establish sustainable management practices. In this regard, ecoregionalization and connectivity are pivotal to designating effective marine protected areas. Here, machine learning algorithms and physical intuition are applied to sea surface temperature anomaly data over a twenty-four-year period to extract ecoregions and assess connectivity and bleaching recovery potential in the Coral Triangle and surrounding oceans. Furthermore, the impacts of the El Niño Southern Oscillation (ENSO) on biodiversity and resilience are quantified. We find that resilience is higher for reefs north of the Equator and that the extraordinary biodiversity of the Coral Triangle is dynamic in time and space, and benefits from ENSO. The large-scale exchange of genetic material is enhanced between the Indian Ocean and the Coral Triangle during La Niña years, and between the Coral Triangle and the central Pacific in neutral conditions. Through machine learning the outstanding biodiversity of the Coral Triangle, its evolution and the increase of species richness are contextualized through geological times, while offering new hope for monitoring its future.
