인도의 서부 가트는 아라비아 해와 동쪽의 아대륙의 심장 사이의 벽처럼 떠오른다. 1,000 마일 길이의 해안 산의 체인은 무성한 열대 우림과 초원으로 밀집되어 있으며 매년 몬순 비가 내리는 구름이 남서쪽에서 날아가 산의 측면에 부딪 히고 수많은 화려하고 멸종 위기에 처한 종에게 환대 할 수 있도록 도와줍니다. 서부 가트는 지구상에서 가장 생물 다양성 장소 중 하나입니다. 그들은 또한 물리학에서 환경 연구에 대한 통찰력을 적용하는 생태학의 비정상적인 새로운 이론의 첫 번째 테스트 근거였습니다.
버클리 캘리포니아 대학의 생태학 교수 인 존 하트 (John Harte)는 자신의 최신 작품을 묘사 할 때 불이 켜지고 멍청하고 마법사 얼굴과 녹색 눈을 가지고 있습니다. 그는 생태학의 오랜 문제에 대한 해결책을 제공 할 수있는 최대 엔트로피 (Maxent) 이론을 개발했으며, 생태계의 총 종 수를 계산하는 방법과 극도로 제한된 정보를 기반으로 다른 중요한 숫자를 계산하는 방법, 이는 현장에서 몇 년을 지출하더라도 생태 학자입니다. 5 년 전, Ghats는 자신이 현실 세계에서 효과가 있다고 생각한 것이 가능하다고 확신했습니다. 그와 그의 동료들은 곧 파나마의 열대 숲에 사는 곤충과 나무 종의 수를 추정하는 연구 결과를 곧 발표 할 것입니다. 이 논문은 또한 Maxent가 아마존에서 2 백만 평방 마일 이상의 토지를 조사하기 어려운 2 백만 평방 마일 이상의 토지에서 종을 추정 할 수있는 방법을 제안 할 것입니다.
.최대 생태 이론이 다양한 시나리오에서 좋은 추정치를 줄 수 있다면, 숲이 깨끗해 졌을 때 종을 잃어 버릴 경우 얼마나 많은 사람들이 잃어 버릴 것인지, 종을 손상되지 않은 상태로 유지하는 야생 동물을 보존하는 방법, 주어진 영역에서 거의 거의 볼 수있는 종을 보존하는 방법과 같이 종에 걸쳐 종을 가로 질러 전파되는 방법에 대한 많은 질문에 대답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 아마도 더 중요한 것은 이론이 생태학에 대한 통일 된 사고 방식을 암시합니다.
큰 그림
Harte는 생태 학자로서 인상적인 실적을 가지고 있습니다. 그러나 그가 현장에 들어가기 전에, 그는 이론적 물리학 자로 훈련을 받았다. 46 년 전 첫 교수직에서 그는 Yale University에서 열역학을 가르쳤다. "그때는 처음으로 열역학 및 통계 물리학의 기초에 매료되었을 때, 그 이론들이 기반으로하는 아이디어의 힘을 깨달았을 때"그는 말했다. 특히, 그는 온도 및 부피와 같은 거시적 값에서 분자의 속도와 같은 수소 용기를 볼 수 있다는 생각에 매료되었습니다.
.그러나 그는 곧 생태 학자가되어 산성 비가 도롱뇽에 미치는 영향을 연구하기 위해 떠났다. 25 년 전 그는 Rocky Mountain Biological Laboratory에서 획기적인 실험을 시작했으며, 전기 열 램프를 사용하여 서브 밸런스 초원을 점차적으로 가열하여 2050 년의 기후를 시뮬레이션하여 토양과 유기체에 무엇을 할 것인지를 발견했습니다. 실험에서 30 개의 논문과 9 개의 박사 학위가 나왔는데, 이는 여전히 진행 중입니다. "이것은 25 세기 동안 나의 주요 선입견이었다"고 그는 말했다. 그러나 약 15 년 전, 그는 생태계의 대규모 패턴에 대한 검색을 다루는 거시 생태학에 관심을 보였습니다.
생태 학자들은 전통적으로 자연 세계의 상세한 관찰을 통해 종과 환경 사이의 연결을 연구합니다. 그들은 열대 우림으로 멀리 침투하여 이전에 들어 본 적이없는 것을 식별 할 때까지 새의 부름을 하나씩 배울 수 있습니다. 그들은 Harte와 마찬가지로 수십 년 동안 단일 초원을 모니터링하여 각 생물의 존재에 대한 세부 사항에 깊이 정통해질 수 있습니다. 많은 사람들은 또한 새들이 처음으로 무리를 시작한 방법과 같은 고급 추상 질문에 관심이 있습니다. 그러나이 분야는 일종의 자연사에 뿌리를두고 있습니다.
거시 생태학은 생태계 전반에 걸쳐 보편적 일 수있는 패턴을 다룹니다. 1970 년대 에이 분야가 일어 났을 때, 생태 학자들은 환경을 충분한 시간을 주어 주어지면 특정 패턴에 정착 할 수있는 기름칠 기계로 환경을 모델링하려고 노력했습니다. 그러나 실제 세계가 그 모델보다 얼마나 지저분한 지 명확 해졌을 때, 필드는 조용해졌습니다. 1970 년대 영국 리즈 대학교의 생태학 교수 인 윌리엄 쿠닌 (William Kunin)은“우리는 데이터가 지원할 수있는 것보다 더 큰 질문에 대답하려고 노력했다.
1990 년대 후반과 2000 년대 초반, 거시 생태학은 대량 삼림 벌채, 기후 변화 및 기타 대규모 변화의 영향을 이해해야 할 필요성에 의해 다시 증가했습니다. “우리는 종의 분포, 기후, 지구의 수정에 큰 글로벌 규모의 경향이있는 상황에 처해 있습니다. 우리는 세상에 큰 일을하고 있습니다.”라고 현재 거시 생태학 작업을하고있는 Kunin은 말했습니다. "그리고 정책 입안자들은 우리에게 생물 다양성에 무엇을 할 것인지에 대한 답변을 원합니다." Harte와 인턴을 한 교황 카톨릭 대학교의 박사 학위 학생 인 Vanessa Weinberger는 다음과 같이 덧붙입니다.
Kunin의 논문에서 일하는 Harte의 첫 번째 진출에서 그는 종의 풍부가 프랙탈처럼 구성 될 수 있는지 물었다. 그는 현실 세계의 데이터로 테스트 한 여러 가지 예측을 발표했습니다. 결과는 분명하지 않았습니다.“자연은 프랙탈이 아닙니다. 틀렸다”고 말했다.
Harte는 열역학에 대해 영감을 얻은 정보 이론가들에 의해 20 세기 중반에 개발 된 정보 엔트로피를 극대화하는 절차에 대해 배울 때까지 열역학에 대해 생각하는 것으로 되돌아 갔다. 그는이 도구를 사용하여 50 헥타르의 산림 플롯에서 현장 생태 학자들이 계산 한 매크로 품질로 시작할 수 있으며, 종이 훨씬 작은 서브 플로트에 어떻게 분포 될 것인지는 비교적 미세한 특성을 예측할 수 있습니다. 그 일을 마친 후, 그는 동생과 중추적 인 대화를 나 had습니다. “그는 이렇게 말했습니다. 거꾸로 실행할 수 있습니까? Harte는 이렇게 회상합니다.“저는 오후에 걸렸습니다. 그리고 나는 그것을 거꾸로 달리는 방법을 알아 냈습니다.”라고 말합니다. Harte는 종의 풍부함을 그가 측정 할 수있는 것보다 훨씬 큰 규모로 추정하는 방법을 찾았습니다.
“일단 당신이 할 수 있다는 것을 깨달았을 때, 나는 50 헥타르에서 멈출 이유가 없다는 것을 깨달았습니다. 당신은 위로 올라갈 수 있습니다.”라고 그는 말했다. 그리고 같은 순간, 그는 서부 가트를 생각했습니다. 그는 프랙탈 이론을 위해 그 산의 나무 종에 대한 데이터를 가지고 놀았습니다. 생태 학자들은 이미 약 1,000 명 정도의 나무 종의 수를 이미 알고 있었기 때문에 데이터는 독특했지만 플롯 데이터의 총 수로 확장하려는 모든 이전의 시도는 실제 수를 400에서 500으로 과소 평가했습니다. Maxent와 함께 Harte는 1,070의 결과를 얻었습니다. 2009 년에 그는 그 결과를보고하는 논문을 발표했다.
최고의 추측
Ghats와 같은 곳은 복잡한 생태계가 얼마나 복잡 할 수 있는지 집을 망치고 있습니다. 그들은 잠자리, 호랑이, 딱정벌레, 카멜레온, 15 피트 길이의 코브라, 희귀 한 사자 꼬리 원숭이, 세계에서 가장 많은 아시아 코끼리 인구 등 현기증이 나는 유기체를 주최합니다. 그러나 이러한 생물 다양성을 정량화하는 현재의 방법은 적중 또는 미스입니다. 왜냐하면 작은 설문 조사 플롯에서 측정 할 수있는 것과 그 밖의 어떤 것들 사이에 얼마나 겹치는 지 아직 아무도 이해하지 못하기 때문입니다. 연구자들은 대부분의 추정치는 현실보다 낮다고 생각합니다.
생태학에 대한 최대 접근의 힘은이 종의 세부 사항을 다루려고 시도하지 않는다는 것입니다. 예를 들어 코끼리가 얼마나 빨리 움직이는 지, 또는 원숭이가 영토인지 여부를 고려하지 않습니다. 대신 정보 이론의 아이디어를 사용하여 단편화 된 데이터를 일으킬 수있는 가장 유효한 시나리오를 계산합니다.
예를 들어, 가방을 보여주고 빨간색과 파란색 구슬이 모두 포함되어 있다고 상상해보십시오. 당신의 임무는 가방에서 몇 마리의 구슬을 뽑아 내고이 제한된 정보를 바탕으로 가방의 구슬의 일부가 빨간색인지 추정하는 것입니다. (연구자들은 이것을 대리석의 확률 분포라고 부릅니다.)
분명히, 당신이 더 많이 그리는 대리석이 많을수록, 당신의 견적이 더 좋아질 것입니다. 그러나 생태학의 맥락에서 가방이 아마존과 마블 곤충 일 수있는 곳에서는 전체의 작은 부분 만 골라 낼 수 있습니다. Maxent는 연구원들이 생태계 크기의 가방에서 대리석의 확률 분포를 가장 많이 추정 할 수있는 통계적 절차입니다.
.인디애나 대학교-푸르드 대학교 인디애나 폴리스 (Indiana University-Purdue University Indianapolis)의 생물 물리학자인 Steve Pressé는이 기술의 역사를 설명하는 최근 검토를 썼으며 Maxent는 소량의 정보에서 얻은 결론이 논리적으로 일관되도록하는 방법이라고 설명합니다. Pressé는“데이터가 제한되어 있다면 원칙적으로 해당 데이터와 일치 할 수있는 모든 확률 분포가 있다는 것입니다. "문제가 주어지면 최적의 최적 확률 분포를 어떻게 선택합니까?" Maxent는 그렇게하는 방법입니다.
단순하거나 단순합니까?
Maxent는 단순성과 일관성의 원칙을 기반으로하지만 연구자들이 절차에 공급하기 위해 몇 가지 변수 만 선택해야한다는 사실로 시작하여 추가 가정이 있습니다. 2008 년 Harte가 처음 아이디어를 고려했을 때, 그는 그 아이디어의 크기, 그곳의 종 수, 개인의 수 및 모든 유기체의 총 대사율을 사용하여 아이디어를 시도하기로 결정했습니다. 그는 이러한 특성을 무작위로 선택하지 않았습니다. 그는 대사 이론에 대한 작업을 읽음으로써 생물학적 시스템을 묘사 할 약속을 가졌다. 어떤 경우에는 아주 잘합니다.
복잡한 생태계를 소수의 변수로 단순화하면 Maxent에 대한 비판을 불러 일으켰습니다. 왜냐하면 그 숫자와 어떤 프로세스가 생성하는 것이 환경을 형성하는 유일한 것들이라고 가정하기 때문입니다. 본질적으로, 그것은 다양성이 어떻게 발생하는지 고려하지 않고 생물 다양성의 예측을 생성합니다. 그것은 많은 생태 학자들이 집중하는 세부 사항이 생태계의 더 큰 패턴을 이해하고 싶을지라도 중요하지 않을 수 있음을 의미합니다. Harte는 일반적으로 두 가지 응답을 얻었습니다.“우리는 완전히 새로운 이론을 열었고 바보입니다. 우리 모두는 생태학에서 메커니즘이 중요하다는 것을 알고 있기 때문입니다.”
.로스 앤젤레스 캘리포니아 대학의 생태학자인 Stephen Hubbell이 제안한 최초이자 가장 잘 알려진 최초의 모델을 포함하여 많은 사람들이 거시 생태학에서 나오는 모델에 어려움이 있습니다. Hubbell의 중립 이론은 개인이 서로를 살고 죽어 가고 대체하는 것을 보여 주며 결국 Maxent와 마찬가지로 현실과 매우 비슷할 수있는 결과를 생성합니다. Harte, Hubbell 및 다른 사람들은 다른 중요한 과정이 없을 때 어떤 일이 일어날지를 보여주는 Null 모델로서 자신의 작품을 제시하더라도 일부 생태 학자들은 불편하게 만듭니다.
.Weinberger는“Maxent는 공동체와 종, 생태에 대해 우리가 생각한 모든 것을 깨뜨립니다. “커뮤니티에 가면 10 억 개의 매개 변수를 찾을 것입니다. 생태 학자들은``바람을 돌봐야하고, 물을 돌봐야하며, 사자가 두통이 있다면 어떨까요?’그들은 모든 것을 측정하려고 노력할 것입니다. 그리고 그것은 John Harte의 멋진 일입니다. 그는 단순하게 유지합시다. 그리고 4 개의 매개 변수만으로도 미니 또는 거시적 규모로 이러한 패턴을 설명하는 방법을 알아낼 수 있습니다.”
.부러진 곳
Ghats와 함께 Harte는 헥타르의 4 분의 1의 설문 조사 플롯에서 범위의 60,000 평방 킬로미터까지 확장 할 수있었습니다. 그의 최신 미공개 작품에서, 그와 동료들은 2012 년 과학에 출판 된 파나마의 산 로렌조 보호 지역 산림에서 수십 개의 0.04 헥타르의 플롯에서 설문 조사 데이터를 사용하여 약 6,000 헥타르의 전체 산림 수준에서 절기 동물 종의 추정치를 생성합니다. Harte의 새로운 연구는 또한 제한된 설문 조사 데이터를 사용하여 아마존의 총 절지 동물 종 수를 계산합니다.
과학 논문의 저자들은 다른 외삽 법을 사용하여 파나마에서 자신의 숫자를 생성했으며, 이는 하르테보다 훨씬 낮게 나왔습니다. 체코 과학 아카데미 생물학 센터의 곤충 학자이자 과학 논문의 저자 중 한 명인 Vojtech Novotny는이 불일치가 흥미 롭다고 말했다. "우리는 [Maxent]가 개선인지 아닌지를 모른다"고 그는 말했다. 확실히 알 수있는 유일한 방법은 더 많은 데이터를 수집하는 것입니다. "[그러나] 외삽 법의 일반적인 탐색에 매우 유용한 추가 사항이라고 생각합니다."
.그것을 제한하는 가정 때문에 Maxent는 항상 작동하지는 않습니다. 예를 들어, 빠른 변화를 겪고있는 생태계에서 분해됩니다. Kunin 은이 실패가 이론의 약점 중 하나를 예측 도구로 드러냅니다. 전 세계가 바뀌고 있으며 안정된 장소는 더 이상 찾기가 쉽지 않습니다.
.이 실패가 발생하는 이유를 이해하고 수정을 내놓기 위해 Harte와 그의 협력자들은 하와이 군도 전역에서 가장 신선한 섬에서 곤충 종의 인구 조사를 취해 최근에 바다에서 나와 처음으로 처음으로 생명에 의해 식민지화되고 있습니다. 그는 또한 남아프리카 케이프 타운 주변 지역을 조사하는 생태 학자들로부터 데이터를 얻었습니다.
이 정보를 통해 Harte는 Maxent가 작동하는시기와 그렇지 않은시기를 이해하기위한 다음 단계를 수행하기를 희망합니다. 이론의 고장은 생태계가 방해되는지 여부의 유용한 마커 일 수도 있습니다. Harte는 2008 년에“그 가치는 부분적으로 실패의 본질에서 비롯됩니다.”
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