観察・実験・数理モデル
最近、植物の繁殖生態学を調べている。動物も面白いけど、自然史的視点で調べるなら、予想外の生き様を見せてくれる植物の方が面白いと思っている。
両性花をつける、ある昆虫媒の植物において、雄花が雌花の先に出てくる（雄性成熟）程度によってどれだけ結実率が変わるのか、という植物生態学的に基本的な問いを立てて、予察的データを取った。
- 開花期のある期間に150個体をマーキングし、その時点の性別を調べる。
- その際に、すでにメス化している個体と、まだオスの個体を記録する。
- その意味では雄性成熟というより、早くメスに変わる効果を見ている？
- 結実期に、結実状況を調べる。
結果、左がメス化している個体、右がオスの個体
カテゴリは見た目から判断した成功の指標。
緑と紫が失敗、赤と青が成功
すでにメスになっている、つまり雄性成熟した個体とそれ以外では繁殖状況に特に違いがなさそうという結果が得られた。
雄性成熟した花は、他よりも先にメスになるので、周りのオスから花粉をうまく受け取れるのではないかと予測していたが、繁殖状況は変わらなさそうだった。
花粉親になれりやすいのは雄のままの花なので、先にメスになった方がいいとは限らない。
直感と反する結果になったのは何故か？
- 全体の性比を見ていないので、マークした個体以外のフェノロジーがズレており、花粉を受け取れた。
- 他のパッチから花粉が運ばれてきた。
- 1個の雄花が複数の雌花と受粉した（虫媒なのであり得る）。
- 自殖した。
- 調査の直前はすべての花がまだオスだった（何らかの理由で半数が一気にメス化した）
さて今年はどうしよう？
これらを一つ一つ検証する？
別の問いを立て、また調べる？
生活史研究は沼るな。。。楽しいけど
何を言いたいかというと・・・・
これまで野外観察データを使って研究してきたが、かなり大規模な（派手な？）動物の行動を対象にしてきたため、観察だけで生態的な意味をきちんと考察できていた。
こうした経験から、私は実験や数理モデルによって研究する意味が分かっていなかった。なぜ非現実的な条件や仮定を作らないと見れないような現象をわざわざ検出するのか？
特に、実データがない状況で組まれた実験や数理モデルって何の意味があるのだろうか？と思う時もあった。（数理や実験の予測を導く論理とコンセプトは好きだけど、付随した結果の意義って何だろうか？）
今回、他の要因によって打ち消されてしまうくらい繊細な（？）予測を、観察データだけで検証しようとしたことで、実験や数理モデルの必要性がわかった気がする。
観察だけで取り組もうとすると、他の要因に塗りつぶされて傾向のないデータが得られることが多い。その場合、その予測をさらに深める気が起こらない。その仮説や予測はどんなに素敵でも破棄されるだろう。
しかし、要因をキチンとコントロールした実験や、理想的な条件の元での数理モデル・シュミレーションは、予測通りの結果が得られやすいので、その先の研究やコンセプトに発展しやすい。
実験や数理モデルか、観察研究、どこから始めるかは一長一短があるのだろう。
実験・数理モデル
- 長所：弱い影響や関係が検出できるのでその次の研究につながる
- 短所：結局野外で成立するのか不明なので、「自然を理解した」にならない
- 「自然を理解する」が生態学の目的かは知らん。
野外観察
- 長所：検証＝自然を理解した
- 短所：弱い関係や影響は検出されず、面白いのに破棄される。
数理屋・実験屋・観察屋というように、生態学内でも分業は進んでいる。数理屋さんは特化、実験と観察は両方やる研究者も多いけど、何やかんやいって実験が多い人は実験メイン、観察が多い人は観察メインな気もする。
教科書的には観察と実験のハーモニー的なことが書かれているが、それは理想であって両立は難しいのかもしれない。
研究テーマごとに使い分けれるのが理想だけど、やはり技術がいるので難しいよなぁ
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