適応可能で堅牢な生態系サービス評価のための方法論

生態系サービス（ES）は、自然が人間に提供する利益に価値を帰するための確立された概念的枠組みです。堅牢なES駆動型管理の約束が試される中、ESを正確に測定し、マッピングし、価値を評価する能力にはいくつかの不備が明らかになっています。研究側では、ES評価における主流の方法は、ESの提供、流れ、使用に内在する複雑な多層的な生物物理的及び社会経済的ダイナミクスに対処するにはまだ不十分です。実務者側では、データとモデルのパラメータ化要件のために手法の適用が負担になっています。さらに、支配的な「一つのモデルがすべてに適合する」パラダイムは、幅広い人間－自然システムの複雑さに対応するには適していないことがますます明らかになっています。本記事は、これらの課題に対する改善を目指す統合されたESモデリング方法論、ARIES（ARtificial Intelligence for Ecosystem Services）を紹介します。ESダイナミクスの概念的詳細と表現を改善するために、ESの生産、流れ、及び社会による使用を同等に重視した均一な概念化を採用し、同時に多くの文脈や複数のサービスにおける迅速かつ低コストの評価を可能にするためのモデルの複雑さを抑えています。多様な応用文脈への適合を改善するために、この方法論は、成長するモデルベースからカスタマイズされたモデルを組み立てることを可能にするモデル統合技術によって支援されています。コンピュータによる学習と推論を利用することで、モデル構造は高成本な専門知識なしで各応用文脈に特化することができます。本記事では、ES科学におけるARIESの革新的な側面と、多様な応用文脈においてより正確な意思決定を支援するための新しい戦略の例としての基盤原則を議論します。