はじめに：
気候変動は、世界中の森林生態系に大きな課題をもたらします。変化する気候条件に対する森林の反応を正確に予測することは、持続可能な森林管理と保全にとって重要です。従来のモデリングアプローチは、しばしば森林生態系の複雑な相互作用と非線形反応をキャプチャするのに不十分です。これは、機械学習（ML）が介入する場所であり、森林応答をモデル化し、意思決定を導くための強力なツールを提供します。
機械学習フレームワーク：
私たちの研究では、ランダムフォレスト、勾配ブースト、ニューラルネットワークなどのMLアルゴリズムのアンサンブルを採用して、気候変数（温度、沈殿など）に対するさまざまな森林属（バイオマス、種の組成など）の応答（バイオマス、種の組成など）を予測しました。これらのアルゴリズムは、広範な森林在庫データ、気候記録、およびリモートセンシングの観察についてトレーニングされました。アンサンブルアプローチは、個々のアルゴリズムの強度を活用して、予測の堅牢性と精度を向上させました。
重要な調査結果：
1。森林応答の空間的変動：
MLモデルは、さまざまな地域での気候変動に対する森林応答における有意な空間的不均一性を明らかにしました。たとえば、一部の地域では、バイオマスと種の豊富さが増加している地域もありますが、特定の気候関連ストレッサーのために減少している地域もあります。この情報は、ターゲットを絞った保全戦略を必要とする脆弱な生態系を特定するのに役立ちます。
2。回復力指標の識別：
このモデルは、気候変動に対する生態系の回復力を高める重要な森林属性を強調しました。これらの指標には、多様な種の組成、より高い樹木密度、およびより大きな樹木の直径が含まれていました。これらの特性を森林管理の実践に組み込むことで、森林適応性を変化させる条件に向けて向上させることができます。
3。脆弱な種のリスク評価：
MLモデルは、気候誘発範囲シフトと生息地の断片化に対して脆弱な樹種を特定しました。この知識は、移住の支援、存在状態の保全、生息地の回復など、種固有の保全計画の開発に貢献しています。
4。適応のための管理戦略：
モデルの予測を使用して、気候変動への森林適応を促進するためにテーラード管理戦略を開発しました。これらの戦略には、樹木の植え付けの慣行の変更、選択的な薄くの実装、および気候関連の影響を最小限に抑えるための収穫スケジュールの調整が含まれます。
5。不確実性と考慮事項：
MLモデルは貴重な洞察を提供しましたが、将来の気候シナリオと生態学的プロセスに関連する不確実性も強調されています。これらの不確実性を認めることは、適応森林管理と継続的な監視に不可欠です。
結論：
私たちの研究は、気候変動に対する森林の反応を予測する際のMLの有効性を実証しました。この結果は、持続可能な森林管理のための貴重なガイダンスを提供し、森林師、政策立案者、保護論者が、変化する気候において森林生態系とその生態学的機能を保護するための情報に基づいた決定を下すことを可能にします。 MLを森林管理の慣行に統合することにより、生物多様性と人間の幸福のために、回復力のある持続可能な森林の構築に向かって進みます。
