春がようやく到着し、週末を計画していると想像してください。 天気予報は素晴らしいですね。 ビーチに行くこともできますが、藻類の繁殖により閉鎖された場合はどうなりますか？ たぶん、ハイキングに行くことができます-葉はまだ出ていますか？ 花に何があるのでしょうか？ 渡り鳥は戻ってきますか？ ああ、去年はダニに悪いと聞いたのですが、この春は良くなるのでしょうか、それとも悪くなるのでしょうか？
天気予報は当たり前のことと思っているのに、なぜこれらの質問に答える「自然予報」がないのですか？ 生態学的予測の新しい科学分野に参入します。 エコロジストは長い間自然界を理解しようとしてきましたが、ごく最近になって予測について体系的に考え始めました。
生態学的予測における現在の研究の多くは、長期予測に焦点を当てています。 気候変動に応じて種がどのように範囲を移動するのか、森林が大気から二酸化炭素を吸収し続けるのかなど、数十年から数世紀にわたって発生する問題を考慮しています。
ただし、大学、民間研究機関、および米国地質調査所の他の18人の科学者と共同執筆した新しい記事では、数日、季節、年にわたる短期予測に焦点を当てることで理解が深まると主張しています。生態系の管理と保全。 この能力を開発することは、科学と社会の双方にとって有益です。
カレニアブレビスの「赤潮」花、魚を殺し、汚染された貝を食べる人間を毒する有毒な微生物。 科学者は、衛星画像と水サンプリングを使用して、有害な藻類のブルームやその他の短期的な生態現象を予測します。 （チェイスファウンテン/テキサスパークス＆ワイルドライフ） **********
人々が週末を計画するのを支援するだけでなく、生態学的な予測は、農業、林業、漁業、その他の産業における意思決定を改善します。 彼らは、例えば、害虫の発生や有害な藻類の繁殖などのイベントを警告することにより、私有地の所有者、地方政府、州および連邦政府機関が私たちの土地、水、および海岸線をよりよく管理および保護するのを助けます。 彼らは、感染症の発生のより良い予測と飢f、山火事、その他の自然災害を見越したより良い計画を通して公衆衛生を改善します。
生態学的な予測は、私たちの周りの世界、そして人間の活動がそれをどのように変えているかについての理解を深めます。 予測は、科学的手法の核心である予測とテストの間のサイクルを形式化し、はるかに短いサイクルで繰り返します。 この急速な環境変化の重要な時期に、環境科学における発見のペースを加速することができます。
米国海洋大気庁の天気予報スキルは、1950年代の数値天気予報の夜明け以来、絶え間なく劇的に向上しています（100 =完全なスコア、0 =ランダム）。 時間の経過とともに精度が向上するのは、より多くのデータ、より高速なコンピューター、および毎日モデルにデータを取り込むための優れたツールに起因しています。 これらの要因の相乗効果により、大気の理解と気象モデルの改善が着実に進みました。 （NOAA、CC BY-NDからの適応） **********
ビッグデータは、生態学的予測の多くの進歩を促進しています。 今日、生態学者は、基礎科学と環境監視のための持続的な公的資金のおかげで、ほんの10年前に比べて桁違いに多くのデータを持っています。 この投資により、より良いセンサー、衛星、および米国およびプエルトリコの81の現場から高品質のデータを収集するNational Ecological Observatory Networkなどの組織が提供されました。 同時に、資金提供機関、研究ネットワーク、雑誌間の文化的変化により、そのデータはよりオープンで利用可能になりました。
デジタル技術により、この情報に従来よりも迅速にアクセスできるようになりました。 フィールドノートブックは、新しいデータをリアルタイムでスーパーコンピューターにストリーミングできるタブレットやセルネットワークに取って代わりました。 コンピューティングの進歩により、より良いモデルを構築し、より洗練された統計手法を使用して予測を作成することができます。
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ただし、これまでのところ、生態学的予測はデータと技術の進歩に追いついていません。 私たちの記事では、ボトルネックに対処して速度を落とすことにより、フィールドを加速するためのロードマップをレイアウトします。
これらのボトルネックの一部は、フィールド調査、センサーネットワーク、衛星観測など、さまざまなソースから現在利用可能なデータストリームをより適切に統合するなど、技術的なものです。
他の課題には、人間の選択が含まれます。 エコロジストは、最新の研究を意思決定者に単に押し出すのではなく、利害関係者との双方向のコミュニケーションにもっと時間を費やす必要があります。 そして、最先端の研究を大学から機関や民間産業に移転するためのより良い方法が必要です。
おそらく最も制限されているのは、生態学者が伝統的に予測の概念と方法を教えられていないことです。 しかし、私が書いたように、この状況は変化しています。 現在、夏のワークショップと、生態学的予測に関する大学のコースが増えています。 予測は、生態学のさまざまな部分を統合することを目的とする新しい理論につながっています。
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1950年代の数値天気予報の夜明けに、国立気象局の科学者は選択に直面しました。 基礎となる研究、モデル、およびツールが改善されるまで予測の開始を待つか、すぐに予測を行い、実行することで学習します。 彼らは2番目の道を選びました。 それは予想よりも困難であることが判明しましたが、彼らが待たなければ、専門家や機関がこの努力に大規模な投資をする意思があるときに重要なウィンドウを見逃していたので失敗するでしょう。
これまで、生態学者は一般に最初の、より保守的な道を堅持してきました。 しかし、この急速な環境変化の時代には、社会的ニーズと予測のための技術的能力はかつてないほど大きくなっています。 特にフィールドが発展するにつれて、予測は常に正しいとは限りませんが、失敗は学習の一部です。 生態学者が予測を始める時が来ました。
この記事はもともとThe Conversationで公開されました。
マイケルディーツェ、ボストン大学地球環境学部准教授
