 |
Trofikus hálózatok összehasonlító dinamikai elemzése
|
súgó 
nyomtatás 
|
Ezen az oldalon az NKFI Elektronikus Pályázatkezelő Rendszerében nyilvánosságra hozott projektjeit tekintheti meg.
vissza »
|
| |
Projekt adatai |
|
|
| azonosító |
116071 |
| típus |
K |
| Vezető kutató |
Jordán Ferenc |
| magyar cím |
Trofikus hálózatok összehasonlító dinamikai elemzése |
| Angol cím |
Comparative dynamical analysis of trophic networks |
| magyar kulcsszavak |
táplálékhálózat, szimuláció, kulcsfajok |
| angol kulcsszavak |
food web, simulation, keystone species |
| megadott besorolás |
| Környezeti biológia, ökotoxikológia (Komplex Környezettudományi Kollégium) | 80 % | | Ortelius tudományág: Ökológia | | Biodiverzitás, természetvédelmi biológia és genetika, inváziós biológia (Komplex Környezettudományi Kollégium) | 15 % | | Elméleti biológia, az élet korai evolúciója (Komplex Környezettudományi Kollégium) | 5 % |
|
| zsűri |
Ökológia és evolúció |
| Kutatóhely |
Vízi Ökológiai Intézet (HUN-REN Ökológiai Kutatóközpont) |
| résztvevők |
Endrédi Anett
Pereira de Sousa Juliana
Piross Imre Sándor
Szalóky Zoltán
Szekeres József
Szilágyiné Móréh Ágnes
|
| projekt kezdete |
2015-09-01 |
| projekt vége |
2019-10-31 |
| aktuális összeg (MFt) |
43.360 |
| FTE (kutatóév egyenérték) |
12.57 |
| állapot |
lezárult projekt |
magyar összefoglaló A kutatás összefoglalója, célkitűzései szakemberek számára
Itt írja le a kutatás fő célkitűzéseit a témában jártas szakember számára.
Az alkalmazott ökológia egyik legnagyobb kihívása annak megértése, hogyan lehet az ökológiában használatos modellek prediktív erejét növelni. A táplálékhálózatok kutatása több évtizedes múltra tekint vissza, a hálózatelemzés eredményeit azonban klasszikus kísérletekkel általában lehetetlen ellenőrizni, és így nem könnyű felmérni, mennyire pontosan azok jóslásai. A táplálékhálózatok egyik nagy adatbázisát fogom komparatív módon elemezni, szerkezeti (hálózatelemzés) és dinamikai (szimulációk) alapon, és a viselkedést legjobban megjósló szerkezeti tulajdonságokat fogom kutatni. Egy nemrég publikált cikkemben végeztem már ilyen kutatást, de azt egyetlen ökoszisztéma esetében alkalmaztam csak (Prince William-öböl, Alaszka); ezt szeretném most statisztikailag releváns mennyiségben ehasználni. A kezdeti eredmények egyébként ígéretes voltak (a prediktív szerkezeti indexnek figyelembe kell venni az indirekt hatásokat és a kapcsolatok erősségé). Ezen felül létre fogok hozni a hálózatokban szereplő organizmusokra egy fenotípusos jelleg-adatbázist, és azt fogom kutatni, hogy a hálózati tulajdonságok (szerkezeti és dinamikai fontosság) hogyan függenek össze a hálózattól független paraméterekkel (pl. testméret). Végül pedig, a fenti kutatások eredményeeit felhasználva, meg fogok alkotni egy olyan, statisztikai és komparatív tudásra épülő indikátort, melyet MSY-becslésre lehet használni sokfajú kontextusban. Ezek a módszertani fejlesztések kibővítik a komputációs rendszerökológia módszertanát, és így segítik majd annak alkalmazását a legkülönbözőbb területeken (a természetvédelmi biológiától a tengeri halászati ökológiáig).
Mi a kutatás alapkérdése?
Ebben a részben írja le röviden, hogy mi a kutatás segítségével megválaszolni kívánt probléma, mi a kutatás kiinduló hipotézise, milyen kérdéseket válaszolnak meg a kísérletek.
Néhány, az elméleti és alkalmazott ökológiában egyaránt fontos kulcskérdés megoldásához szeretnék hozzájárulni: (1) a táplálékhálózatokban szereplő trofikus csoportok különböző szerkezeti tulajdonságai hogyan viszonyulnak egymáshoz (pl. a trofikus pozíciók centralitása és redundanciája), (2) mely szerkezeti tulajdonságok tudják a legjobban megjósolni egy adott trofikus csoport dinamikai viselkedését, (3) a hálózati kapcsolatoktól független biológiai tulajdonságok hogyan függenek össze a hálózati tulajdonságokkal (szerkezeti és dinamikai). Végül pedig megalkotok egy sokfajú kontextusra kidolgozott maximális fenntartható hozam (MSY) indikátort, a fenti eredmények alapján. Ez utóbbi feladat nagy aktuális kihívás a tengeri halászati biológiai kutatás számára, hiszen a halászati rezsimek fenntarthatóság még mindig az egyfajú megközelítés szemléletmódja uralja (az egyes fajok halászatának fenntarthatóságát egymástól függetlenül becslik).
Mi a kutatás jelentősége?
Röviden írja le, milyen új perspektívát nyitnak az alapkutatásban az elért eredmények, milyen társadalmi hasznosíthatóságnak teremtik meg a tudományos alapját. Mutassa be, hogy a megpályázott kutatási területen lévő hazai és a nemzetközi versenytársaihoz képest melyek az egyediségei és erősségei a pályázatának!
A emberi populáció folyamatosan növekszik bolygónkon, a tengeri eredetű táplálékok fogyasztása folyamatosan nő a világ minden részén (de különsképppen a legnagyobb szaporulattal jellemezhető országokban) és mindeközben a tengeri ökoszisztémák forrásait egyre nagyobb mértékben kiaknázzuk. Mindez óriási kihívást jelent, melyet a lokális gondolkodású és szűkebb látókörű kutatások nem tudnak megoldani. Az elméleti, a módszertani, a komputációs és a modellezési kapacitás fejlesztése is elengedhetetlen, ha meg akarjuk érteni, hogyan tudunk oly módon több halat fogni és enni, hogy közben minél kisebb mértékben károsítsuk a tengeri vagy más vizes élőhelyek élővilágát. Megjegyezném, hogy kutatásaim eredményei egyszerűen adaptálhatóak és alkalmazhatóak más területeken is, a természetvédelemtől az agro-ökológiáig (végzek hasonló kutatást kulcsfajok azonosításával illetve organikus almaültetvények táplálékhálózatának dinamikai szimulációjával kapcsolatban is). A maximális fenntarható hozam (MSY) indikátor, melyet ki fogok dolgozni, segíteni fog abban, hogy az egyfajú szemléletmódra épülő kvótabecslések közösségi, rendszerkontextust kapjanak. Ebben segít a modern komputációs rendszerökológia módszertana. Egy adott vízes ökoszisztéma vizsgálata kapcsán képesek leszünk arra, hogy számszerűsítsük a különböző fajok illetve trofikus csoportok relatív jelentőségét és megalkossuk azok halászati fenntartahtóságának kvantitatív rangsorát.
A kutatás összefoglalója, célkitűzései laikusok számára
Ebben a fejezetben írja le a kutatás fő célkitűzéseit alapműveltséggel rendelkező laikusok számára. Ez az összefoglaló a döntéshozók, a média, illetve az érdeklődők tájékoztatása szempontjából különösen fontos az NKFI Hivatal számára.
A természetben a különféle organizmusok sokasága alkotja az ökoszisztémákat. Nagy kihívás annak megértése, ezek hogyan változnak és mi hogyan tudjuk előre jelezni ezeket a változásokat. Különösen izgalmas megjósolni, milyen hatásokat okozunk mi, emberek az ökoszisztémák működésében. Fontos lenne tudni például azt, hogy egyes halfajok túlhalászása mely más élőlények tömeges megritkulását okozza. Mivel a különféle organizmusok egymással szoros kölcsönhatásban élnek, a fenti kérdések lényegében hálózatokról szóló kérdések. A tengeri táplálékhálózat kutatása például elvezethet a leggazdagabb kapcsolaatrendszerrel rendelkező kulcsfajok megismeréséhez. A modern, gazdag adatbázisok és számítógépes módszerek segítségével összegyűjthetjük és feltérképezhetjük az ökológiai kölcsönhatásokat, illetve olyan szimulációs modelleket készíthetünk, melyek kiértékelése segít az ökoszisztémák működésének megértésében. Kiszámolhatjuk például, melyek a legfontosabb fajok és rangsorolhatjuk egy ökoszisztéma tagjait fontosságuk szerint. Meghatározhatjuk például, melyik hallal célszerű leginkább táplálkoznunk, melyiknek a leginkább fenntartható a tömeges halászata.
| angol összefoglaló Summary of the research and its aims for experts
Describe the major aims of the research for experts.
A key challenge in applied ecological research is to improve the predictability of ecological models. Food webs have been analysed since decades by the toolkit of network analysis but testing these results by classical experiments is generally impossible and thus assess the predictive power is not easy. I plan to comparatively analyse a large set of food web models, both structurally (network analysis) and dynamically (dynamical simulations) and search for good structural predictors of dynamics. In a recent paper I did this kind of analysis for a single food web (Prince William Sound, Alaska) and now I want to scale it up in order to provide statistically more robust results. The first results are very promising (structural indices should consider indirect effects and weighted links in order to be more predictive). Moreover, I want to create a trait database for the organisms in the food web and study the relationships between network effects (various measures of structural and dynamical importance) and network-independent properties (e.g. body size). Finally, based on the aboves I will create a comparatively and statistically well-supported indicator for maximum sustainable yield assessment in multispecies context. These methodological developments will widen the toolkit of modern computational systems ecology to be used in various applicative domains ranging from conservation biology to marine fisheries ecology.
What is the major research question?
Describe here briefly the problem to be solved by the research, the starting hypothesis, and the questions addressed by the experiments.
I will contribute to answering some cornerstone questions of ecology, both theoretical and applied: (1) how do different structural properties of trophic groups in food webs are related to each other (e.g. centrality to redundancy of trophic positions), (2) which structural properties are best to predict dynamical behaviour, (3) how do particular network-independent, biological traits correlate with network properties (structural position and dynamical effects). Finally, I will construct a multispecies maximum sustainable yield (MSY) indicator, based on the aboves. This latter problem is a major challenge in current marine fisheries ecology still dominated by the single-species view (i.e. assessing sustainability for different species one by one, neglecting the network context).
What is the significance of the research?
Describe the new perspectives opened by the results achieved, including the scientific basics of potential societal applications. Please describe the unique strengths of your proposal in comparison to your domestic and international competitors in the given field.
Human population is expanding, fish consumption is more and more important worldwide (but especially in the most populated countries) and marine ecosystems are more and more depleted. This generates a great challenge local and narrowly-focused research cannot solve. Theoretical, methodological, computational and modelling efforts are to be done in order to provide solutions for how to catch and eat more fish while causing less damage to marine ecosystems. I note that all of the research results (methodology, modelling, statistics) can be fairly easily adapted and used in other areas of application, from conservation biology to agro-ecology (we do similar research for identifying keystone species for conservation biology and simulating the food web dynamics of organic apple ochards). The maximum sustainable yield (MSY) indicator I plan to develop adds a multispecies, community perspective to the already existing single-species approaches, capitalizing on the toolkit of modern computational systems ecology. In a particular wet ecosystem, we will be able to quantify the relative importance of species (trophic groups) and provide a quantitative rank for the (ecological component of the) sustainability of their fisheries.
Summary and aims of the research for the public
Describe here the major aims of the research for an audience with average background information. This summary is especially important for NRDI Office in order to inform decision-makers, media, and others.
Natural ecosystems are complex assemblages of various organisms. It is a major challenge to try understand how do they change and how to predict these changes. In particular, it is a key interest to assess what kinds of changes humans cause. For example, what will be the effects of overfishing, which species can be depleted and which other species will be seriously disturbed. Since various organisms are richly interacting with each other, we can address these issues by speaking about their networks. For example, studying the food web (how eats whom) of marine organisms provides information about the mostly connected, keystone species. Rich databases and modern computer tools help to collect and visualize large amounts of information and build models simulating the behaviour of the studied ecosystems. Based on these simulations, we can find important species and characterize their importance by numbers. For example, we can calculate which fish is the best to eat (with the most sustainable fisheries).
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
Közleményjegyzék |
|
|
| Jordán, F.: How can mature ecosystems become educated?, Trends Ecol. Evol., 2016 | | Jordán, F., Sciarpetti, G. and Liu, W-C.: Carbon flows and interaction strength in aquatic food web models., Life and Environment, 2016 | | Pereira, J., Saura, S. and Jordán, F.: Single-node versus multi-node centrality in landscape graph analysis: key habitat patches and their protection for twenty birds in NE Spain, Methods in Ecology and Evolution, 2017 | | Patonai, K. and Jordán, F.: Aggregation of incomplete food web data: sampling needs quantified., Ecological Modelling, 2017 | | Pereira, J. and Jordán, F.: Multi-node selection of patches for protecting habitat connectivity: fragmentation versus reachability., Ecological Indicators, 2017 | | Ortiz, M., Hermosillo-Nuñez, B., González, J., Rodríguez-Zaragoza, F., Gómez, I., Jordán, F.: Quantifying keystone species complexes: ecosystem-based conservation management in the King George Island (Antarctic Peninsula)., Ecological Indicators, 2017 | | Paul, S., Jordán, F., Nagendra, H.: Communication networks and performance of four New Delhi city parks, Sustainability, 2017 | | Endrédi, A., Senánszky, V., Libralato, S., Jordán, F.: Food web dynamics in trophic hierarchies, Ecological Modelling, 368:94-103., 2018 | | Móréh, Á., Endrédi, A., Jordán, F.: Additivity of pairwise perturbations in food webs: topological effects, Journal of Theoretical Biology, 448:112-121., 2018 | | Pereira, J.: Multi-node protection of landscape connectivity: habitat availability and topological reachability, Community Ecology, 19:176-185., 2018 | | Kovács-Hostyánszki, A., Földesi, R., Báldi, A., Endrédi, A., Jordán, F.: The vulnerability of plant-pollinator communities to honeybee decline: a comparative network analysis in different habitat types, Ecological Indicators, 2019 | | Jordán, F., Pereira, J., Ortiz, M.: Mesoscale network properties in ecological system models., Current Opinion in Systems Biology, 2019 | | Jordán, F., Endrédi, A., Liu, W-C., D’Alelio, D.: Aggregating a plankton food web: mathematical versus biological approaches, Mathematics, 2018 | | Wey, T., Jordán, F., Blumstein, D.: Transitivity and structural balance in animal social networks, Behav. Ecol. Sociobiol., 2019 | | D’Alelio, D., Hay Mele, B., Libralato, S., Ribera d’Alcalà, M., Jordán, F.: Rewiring and indirect effects underpin modularity reshuffling in a marine food web under enviro, Ecology and Evolution, 2019 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
