生態系に潜む隠された混沌

物理学者は、惑星の軌道、気象システム、川の渦など、あらゆる場所でカオス現象を発見しているようだ。生態学者は30年近くにわたり、生物界におけるカオスはそれに比べて驚くほど稀なものだと考えてきた。しかし、新たな分析により、生態系におけるカオスは研究者が考えていたよりもはるかに蔓延していることが明らかになった。

生態系のカオスに関する最近の研究を探して科学文献を遡っていたタニヤ・ロジャーズ氏は、予想外の事実を発見した。25年以上もの間、誰も定量分析を発表していなかったのだ。「ちょっと驚きました」と、カリフォルニア大学サンタクルーズ校の研究生態学者で、今回の研究の筆頭著者であるロジャーズ氏は語る。「『誰もこんなことをやっていなかったなんて信じられない』という感じでした」

そこで彼女は自ら試してみることにしました。170セット以上の時間依存生態系データを分析した結果、ロジャーズ氏と同僚たちは、その3分の1にカオスが存在することを発見しました。これは、以前の研究で推定されていた量のほぼ3倍に相当します。さらに、プランクトン、昆虫、藻類といった特定の生物群は、オオカミや鳥類といった大型生物よりもはるかにカオスに陥りやすいことも発見しました。

「そのようなことは文献には全く記載されていませんでした」と、サンタクルーズ研究所の進化生態学者で本研究の共著者であるステファン・ムンク氏は述べています。この研究結果は、脆弱な種を保護するためには、保全政策の指針としてより複雑な個体群モデルを構築することが必要であり、また可能であることを示唆しています。

19世紀に生態学が正式な科学として初めて認識された当時、自然は連動した歯車で動く機械時計のように、単純で理解しやすいルールに従っているという仮説が一般的でした。科学者が適切な変数を測定できれば、結果を予測することができました。例えば、雨が増えればリンゴの収穫量が増えるでしょう。

現実には、カオスのせいで「世界はもっとモグラ叩きのようなものだ」と、サンディエゴにあるスクリプス海洋研究所の定量生態学者ジョージ・スギハラ氏は述べた。スギハラ氏は今回の研究には関わっていない。カオスとは、時間経過に伴う予測可能性を反映している。あるシステムは、長期間にわたってほとんど変化しない場合は安定していると言われ、変動が予測できない場合はランダムであると言われる。しかし、カオスシステム、つまり事象に対する非線形的な反応に支配されるシステムは、短期的には予測可能かもしれないが、長期的にはますます劇的な変化にさらされるようになる。

「私たちはよく気象をカオスシステムの例として挙げます」とロジャーズ氏は述べた。外洋を吹く夏の風は明日の天気予報には影響しないだろうが、条件が整えば、理論的には数週間以内にハリケーンをカリブ海に押し寄せる可能性がある。

生態学者がカオスの概念に触れ始めたのは1970年代、数理生物学者ロバート・メイがロジスティックマップと呼ばれる革新的なツールを開発した時でした。この分岐図（その見た目からクモの巣図とも呼ばれます）は、個体群増加などのシステムの単純なモデルに、時間の経過とともにカオスがどのように入り込んでくるかを示しています。生物の生存は天候のようなカオス的な力に大きく左右されるため、生態学者は自然界の種の個体数もしばしばカオス的に増減すると考えていました。理論生態学者がサケや赤潮を引き起こす藻類などの生物の個体数変動を説明しようとしたため、ロジスティックマップは急速にこの分野で広く使われるようになりました。

1990年代初頭までに、生態学者たちは種の個体群に関する十分な時系列データセットと、これらの考えを検証するのに十分な計算能力を蓄積していました。ただ一つ問題がありました。カオスがそこに存在しないように思えたのです。調査対象となった個体群のうち、カオス的に変化しているように見えるのはわずか10%程度で、残りは安定的に循環するか、ランダムに変動していました。生態系カオス理論は、1990年代半ばまでに科学的には廃れてしまいました。

しかし、ロジャーズ、マンチ、そしてサンタクルーズ大学の数学者同僚であるベサニー・ジョンソンによる新たな研究結果は、以前の研究が混沌の隠れた場所を見逃していたことを示唆している。混沌を検出するために、以前の研究では単一次元、つまりある種の個体数の時間経過に伴う変化というモデルが用いられていた。気温、日光、降雨量、個体数に影響を与える可能性のある他の種との相互作用といった、現実世界の複雑な要因の変化は考慮されていなかった。彼らの一次元モデルは個体数がどのように変化したかを捉えていたが、なぜ変化したのかは捉えていなかった。

しかし、ロジャーズとマンチは「より理にかなった方法で（カオスを）探した」と、ミシガン大学の生態学・進化生物学教授で、この研究には関与していないアーロン・キングは述べている。彼らは3つの異なる複雑なアルゴリズムを用いて、1次元ではなく最大6次元のモデルとして、異なる生物の個体群に関する172の時系列データを分析し、不特定の環境要因の影響の可能性を考慮した。こうして、個体群変動の1次元表現の中に、気づかれていないカオス的なパターンが埋め込まれているかどうかを検証することができた。例えば、降雨量の増加は個体群の増減とカオス的に関連している可能性があるが、それは数年の遅れの後になる可能性がある。

ロジャーズ、ジョンソン、そしてマンチは、約34%の種の個体群データにおいて、非線形相互作用の兆候が実際に存在することを発見しました。これは、これまで検出されていたよりもはるかに混沌とした状況でした。これらのデータセットのほとんどにおいて、当該種の個体群変動は当初は混沌としているようには見えませんでしたが、個体数と根底にある要因との関係は混沌としていました。どの環境要因が混沌の原因であるかを正確に特定することはできませんでしたが、それが何であれ、その痕跡はデータに残っていました。

研究者たちはまた、生物の体の大きさと個体群動態の混沌とし​​た傾向の間に逆相関関係があることも発見しました。これは世代時間の違いによるものと考えられ、小型で繁殖頻度が高い生物は外部要因の影響を受けやすい傾向があります。例えば、世代周期が約15時間の珪藻類の個体群は、世代周期がほぼ5年であるオオカミの群れよりもはるかに混沌とした状態を示しています。

しかし、それは必ずしもオオカミの個体群が本質的に安定していることを意味するわけではない。「一つの可能​​性として、私たちがそこにカオスを見ていないのは、単にそれを観察するのに十分な期間を遡るだけの十分なデータがないからかもしれません」とマンチ氏は述べた。実際、彼とロジャーズ氏は、データの制約のために、彼らのモデルは生態系にどれほどの根底にあるカオスが存在するかを過小評価しているのではないかと疑っている。

杉原氏は、今回の新たな研究結果が保全にとって重要になる可能性があると考えている。適切なカオス要素を取り入れた改良モデルは、例えば有毒藻類の異常発生をより正確に予測したり、乱獲を防ぐための漁業資源の追跡をより正確に行うことができるようになるだろう。また、カオスを考慮することで、研究者や保全管理者は、個体群規模をどの程度先まで意味のある予測が可能かを理解するのに役立つだろう。「この問題が人々の意識の中に入っていくことは有益だと思います」と彼は述べた。

しかし、彼とキングは共に、こうしたカオスを考慮したモデルに過度の信頼を寄せることには警鐘を鳴らしている。「カオスの古典的な概念は、根本的に定常的な概念です」とキングは述べた。これは、カオス的な変動が、ある予測可能で安定した規範からの逸脱を表すという仮定に基づいている。しかし、気候変動が進むにつれて、現実世界の生態系のほとんどは、短期的に見てもますます不安定になっている。多くの次元を考慮したとしても、科学者はこの絶えず変化する基準を意識しなければならないだろう。

それでも、カオスを考慮に入れることは、より正確なモデリングに向けた重要な一歩です。「これは本当にエキサイティングだと思います」とマンチ氏は言います。「これは、私たちが現在生態系のダイナミクスについて考えている方法とは正反対です。」

オリジナルストーリーは、数学、物理科学、生命科学の研究の進展や動向を取り上げることで科学に対する一般の理解を深めることを使命とする、 シモンズ財団の編集上独立した出版物であるQuanta Magazineから許可を得て転載されました。