衛星リモートセンシングは、海洋プランクトンの地球規模の動態をモニタリングするための強力なツールです。金子博人 理学研究科博士課程学生（現：協和キリン株式会社社員）、緒方博之 化学研究所教授、富井健太郎 産業技術総合研究所研究チーム長、中村良介 同総括研究主幹らの研究グループは、植物プランクトンや従属栄養性の原生生物を含むプランクトンの群集タイプを衛星データから予測するモデルを開発しました。
従来、卫星リモートセンシングの分野では、光合成色素により光学的特性を持つ植物プランクトンをターゲットとして、その大きさや分类群を卫星データから予测するモデルが盛んに开発されてきました。しかし、こうした従来手法では、植物プランクトン以外の生物种にターゲットを拡大できず、プランクトン群集を构成する多様な生物种の全てを捉えきれない问题がありました。そこで研究グループは、全球规模の海洋真核微生物组成データに基づいて、観测地点ごとのプランクトン群集タイプを推定し、その群集タイプを卫星データから予测する机械学习モデルを构筑しました。その结果、67％の正解率で群集タイプを卫星データから予测することに成功しました。さらに、このモデルに基づき、过去约20年间にわたるプランクトン群集タイプの全球分布を卫星データから予测し、群集タイプの分布の季节変动や、さらに长期间にわたる変动を捉えることに成功しました。
本研究成果は、2023年9月22日に、国際学術誌「ISME Communications」にオンライン掲載されました。
「子供の顷、『シムシティ』というコンピュータ?ゲームが好きでした。都市のシミュレーションにプレイヤーが介入することで都市が変化するという内容でした。同じことが海洋微生物生态系でもできたら面白そうだと考えたのですが、そのためには动的な海洋微生物生态系のデータを用いた数理モデル构筑が必要です。Tara 翱肠别补苍蝉海洋プランクトン探査で得られたデータは静的なものなので、今回の研究では卫星データを介在してこれを动的なものに拡张することを目指しました。」（金子博人）
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【书誌情报】
Hiroto Kaneko, Hisashi Endo, Nicolas Henry, Cédric Berney, Frédéric Mahé, Julie Poulain, Karine Labadie, Odette Beluche, Roy El Hourany, Tara Oceans Coordinators, Samuel Chaffron, Patrick Wincker, Ryosuke Nakamura, Lee Karp-Boss, Emmanuel Boss, Chris Bowler, Colomban de Vargas, Kentaro Tomii, Hiroyuki Ogata (2023). Predicting global distributions of eukaryotic plankton communities from satellite data. ISME Communications, 3:101.
