要旨：実験室や野外の生物から得られる生態学のデータは複雑で、解釈が難しい場合も多い。このような込み入ったパターンからプロセスを理解するために、数理モデルはどのような貢献ができるだろうか？

本発表では、実験室のプランクトン培養系と野外の実験池から得られたデータをもとに、メカニズムを明示的に記述した数理モデルを用いることで、複数の要因間のフィードバックを含んだ動態を理解する試みを紹介する。培養系では、被食者の迅速な進化が個体群動態に及ぼす影響を調べた（Kasadaet al. 2014）。一方、実験池では、遮光シートを浮かべて光量を減らすことが生態系に与える影響を調べた（Yamamichi etal. 2018）。双方で、同じ条件設定であるにも関わらず、異なる動態が現れるというパターンが観測された。数理モデル解析から、培養系では実験条件の些細な違いが、実験池では生物群集の初期状態の違いが、それぞれ異なる動態を導いたと推定した。最後に、このような研究アプローチの問題点や、理論に基づく実験計画の構築（Yamamichi & Miner 2015, Cortez & Yamamichi in press）、今後の生態学における数理モデルの役割などについても議論したい。

Cortez MH, Yamamichi M (in press) How (co)evolution alters predator responses to increased mortality: extinction thresholds and hydra effects. Ecology.

Kasada M, Yamamichi M, Yoshida T (2014) Form of an evolutionary tradeoff affects eco-evolutionary dynamics in a predator–prey system. PNAS 111: 16035-16040

Yamamichi M, Kazama T, Tokita K, Katano I, Doi H, Yoshida T, Hairston Jr. NG, Urabe J (2018) A shady phytoplankton paradox: when phytoplankton increases under low light. Proc. R. Soc. B 285: 20181067

Yamamichi M, Miner BE (2015) Indirect evolutionary rescue: prey adapts, predator avoids extinction. Evolutionary Applications 8: 787-795