Successional dynamics of soil microbial communities under anthropogenic impact: approaches to mathematical modeling

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:This paper provides a comprehensive review of microbial succession models, useful for researchers in soil ecology and biogeochemistry.

🏢実務担当者:Practitioners in land reclamation and sustainable agriculture can use these modeling approaches to assess soil degradation risks.

🏛政策担当者:Policymakers can reference this work to support science-based land restoration policies and climate adaptation strategies.

本論文は、人為的生態系における土壌微生物群集の遷移の研究とモデル化に関する現代の科学的アプローチを概説し、気候変動と軍事ストレスの文脈におけるウクライナの農業生態系に特に焦点を当てている。土壌微生物叢は炭素、窒素、その他の栄養塩循環の主要な調節因子であり、微生物の遷移変化が土壌の肥沃度、安定性、自己再生能力を決定することが示されている。微生物遷移の概念の発展に対する国内外の主要な科学者の貢献が分析されており、特に形質ベースモデル、MIMICSなどの微生物明示モデル、腐植形成過程における微生物バイオマスとネクロマスの役割を考慮したアプローチが取り上げられている。重金属、爆発物残留物、燃料および潤滑油による土壌汚染が、退行的遷移、微生物群集構造の単純化、生態系機能の破壊につながることが示されている。微生物遷移の主要なモデル化手法が検討されている：古典的数学モデル（Mono、Lotka–Volterra、回帰アプローチ）、ネットワーク解析、確率的およびゼロアセンブリモデル、ならびに現代の機械学習手法（Random Forest、Gradient Boosting、ニューラルネットワーク、MaxEnt）である。土壌劣化と回復の予測、農業生態系の生態学的状態の評価、人為的および軍事的影響を受けた土地の再生に関する実践的勧告の策定におけるこれらの手法の適用可能性が実証されている。得られた結果と土壌微生物遷移のモデル化への一般化されたアプローチは、激しい人為的および軍事的影響下における土壌生態系の機能メカニズムのより深い理解に貢献するであろう。現代の数学的およびコンピュータモデルの使用は、微生物群集の変化予測の精度を向上させ、土壌劣化リスクの適時特定を可能にし、その回復のための科学的に健全な対策を正当化するであろう。実践的観点から、本研究は環境に安全な農業技術の開発、生物製剤の使用最適化、ウクライナにおける土壌肥沃度と食料安全保障の維持、ならびに軍事行動の影響を受けた地域における農業生態系回復の科学的基盤の形成に貢献するであろう。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The article summarizes modern scientific approaches to the study and modeling of soil microorganism succession in anthropogenic ecosystems, with a particular focus on Ukrainian agrocenoses in the context of climate change and military stress. It is shown that soil microbiota is a key regulator of the carbon, nitrogen, and other nutrient cycles, and that succession changes in microorganisms determine soil fertility, stability, and self-regeneration capacity. The contribution of leading foreign and Ukrainian scientists to the development of microbial succession concepts is analyzed, in particular trait-based models, microbially explicit models such as MIMICS, and approaches that take into account microbial biomass and necromass in humus formation processes. It is shown that soil contamination with heavy metals, explosive residues, and fuel and lubricants leads to regressive succession, simplification of the structure of the microbiocenosis, and disruption of ecosystem functions. The main methods of modeling microbial succession are considered: classical mathematical models (Mono, Lotka–Volterra, regression approaches), network analysis, stochastic and zero assembly models, as well as modern machine learning methods (Random Forest, Gradient Boosting, neural networks, MaxEnt). The feasibility of their use for predicting soil degradation and restoration, assessing the ecological status of agroecosystems, and developing practical recommendations for the reclamation of land affected by anthropogenic and military influences is substantiated. The results obtained and the generalized approaches to modeling the succession of soil microorganisms will contribute to a deeper understanding of the mechanisms of soil ecosystem functioning under conditions of intense anthropogenic and military impact. The use of modern mathematical and computer models will improve the accuracy of predicting changes in microbiocenoses, enable the timely identification of soil degradation risks, and justify scientifically sound measures for their restoration. In practical terms, this research will contribute to the development of environmentally safe farming technologies, the optimization of the use of biological products, the preservation of soil fertility and food security in Ukraine, and the formation of a scientific basis for the restoration of agroecosystems in areas affected by military action.

• semanticscholar https://doi.org/10.33730/2077-4893.1.2026.354192first seen 2026-06-29 09:03:53 · last seen 2026-08-08 05:38:51