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Kazuya Nishina
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Soetaert and Herman "A practical guide to Ecological model" Chapter 1

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Chapter 1 　　 Introduction モデルとは何ぞや？ なぜモデルが必要か？ 分析ツールとして 内挿?外挿手段 実測不能なプロセスの定量的評価に 経営方針を決めるときの根拠として モデルの内容と作り方 ツール
１．モデルとは何ぞや？ Abstruction( 複雑な現象を簡潔に述べること ) 目的や時空間スケールによって異なる 「数学モデル」に注目 式や数値で示すので、矛盾点やモデルの正しさを判断しやすい Three examples of models. They have in common that they focus only on the object of interest, ignoring the irrelevant details. What is irrelevant depends on the aim of the model.
２．なぜモデルが必要か？ 分析ツールとして 実験する人とモデラー 根本的は同じ 実験する人：仮説 ( 概念的 ) 　->検証 モデラー：数学モデル　->検証 概念モデル＜数学モデル 個々のモデルの構成要素がはっきりしてる 前提も明らか モデルの計算結果と現実とのギャップによって、さらに必要な知見を認識し、今後の研究方針が導きやすい
２．　なぜモデルが必要か？ 内挿?外挿手段 実測データのみ＜モデル 内挿によって、 ( 積算値などが ) より正確に予測される -> 物質、エネルギー収支計算に○ ‘ black box’ ＜モデル プロセスベースなので予測 ( 外挿 ) 結果への信頼度が高い 仕組みに対する理解が深まる Purely statistical interpolation introduces large errors if based on a too small data set (dashed line). Model-based interpolation (grey area) may be better suited in these cases.
Black-box methods may give high r 2 but they do not increase our understanding of the system. Mechanistic models, even if they perform less well in predicting, have the benefit of increased knowledge of system functioning.
２．なぜモデルが必要か？ 実測不能なプロセスの定量評価 知りたいことー モデル ー実測可能なデータ At great water depths, sediment organisms feed on organic particles raining down from the upper water layers. The more food available, the more organisms survive and the higher the total biomass. But how can we measure the amount of food deposition? Using micro-electrodes, mounted on sophisticated landers, biogeochemists measure high-resolution profiles of oxygen concentration as a function of sediment depth. Fitting these oxygen profiles with a model estimates oxygen fluxes, from which organic matter deposition rates are calculated.
３．モデルの内容と作り方 予測、分析 OK? 検証?感度分析 　　　解　　　　 パラメタ設定 数学モデル 概念モデル 目的　 Main components Relationships General theory Literature Measurements Field data Lab measurements 動物プランクトン量 = 捕食量 － 排泄物－呼吸－被食量 簡略化 前提 ソース シンク
４．ツール 高級言語 MATHEMATICA MAPLE MATLAB R 　 ← freely available 低級言語 Fortran C 、 C ++ ○ 簡潔なプログラムが書ける ○ 速やかに結果が導かれる ○ Flexible × ？ Steep learning curve? × 低級言語より計算が遅い ○ 他言語とやり取りができる ○ 習得しやすい × アルゴリズムを書くのに 　時間や労力がかかる

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  • 3. ２．なぜモデルが必要か？ 分析ツールとして 実験する人とモデラー 根本的は同じ 実験する人：仮説 ( 概念的 ) 　->検証 モデラー：数学モデル　->検証 概念モデル＜数学モデル 個々のモデルの構成要素がはっきりしてる 前提も明らか モデルの計算結果と現実とのギャップによって、さらに必要な知見を認識し、今後の研究方針が導きやすい
  • 4. ２．　なぜモデルが必要か？ 内挿?外挿手段 実測データのみ＜モデル 内挿によって、 ( 積算値などが ) より正確に予測される -> 物質、エネルギー収支計算に○ ‘ black box’ ＜モデル プロセスベースなので予測 ( 外挿 ) 結果への信頼度が高い 仕組みに対する理解が深まる Purely statistical interpolation introduces large errors if based on a too small data set (dashed line). Model-based interpolation (grey area) may be better suited in these cases.
  • 5. Black-box methods may give high r 2 but they do not increase our understanding of the system. Mechanistic models, even if they perform less well in predicting, have the benefit of increased knowledge of system functioning.
  • 6. ２．なぜモデルが必要か？ 実測不能なプロセスの定量評価 知りたいことー モデル ー実測可能なデータ At great water depths, sediment organisms feed on organic particles raining down from the upper water layers. The more food available, the more organisms survive and the higher the total biomass. But how can we measure the amount of food deposition? Using micro-electrodes, mounted on sophisticated landers, biogeochemists measure high-resolution profiles of oxygen concentration as a function of sediment depth. Fitting these oxygen profiles with a model estimates oxygen fluxes, from which organic matter deposition rates are calculated.
  • 7. ３．モデルの内容と作り方 予測、分析 OK? 検証?感度分析 　　　解　　　　 パラメタ設定 数学モデル 概念モデル 目的　 Main components Relationships General theory Literature Measurements Field data Lab measurements 動物プランクトン量 = 捕食量 － 排泄物－呼吸－被食量 簡略化 前提 ソース シンク
  • 8. ４．ツール 高級言語 MATHEMATICA MAPLE MATLAB R 　 ← freely available 低級言語 Fortran C 、 C ++ ○ 簡潔なプログラムが書ける ○ 速やかに結果が導かれる ○ Flexible × ？ Steep learning curve? × 低級言語より計算が遅い ○ 他言語とやり取りができる ○ 習得しやすい × アルゴリズムを書くのに 　時間や労力がかかる

Editor's Notes

  1. 特徴的で重要な要素は含めるが、現実世界で起きている全要素（プロセス）を含んでいるわけではない 例）目的：全球、全宇宙の現象を分子や初級物理学からボトムアップしなくてもよい 　　時間的スケール： 1 年間の富栄養価の度合いを知りたいときに、日単位でよく、秒単位とかでみなくていい 　　空間スケール
  2. 近い将来のデータと一貫するか、普遍性はあるか 仮定：簡略化の副産物
  3. Black box ：図るもの モデル：理解するもの