(57)【要約】【課題】クマタカは起伏の激しい山地帯を生息環境とするため、広大な調査対象地域において、狩り場の位置を実際に一つ一つ確認していくことは難しい。また、調査時点では狩りに関する行動が観察されていない場所であっても、狩り場として利用される可能性はある。【解決手段】調査対象地域をメッシュ分割し、メッシュ毎に狩りに関する行動の有無を含む観察データと、環境要素のデータとが付与されたメッシュデータを作成し、メッシュ毎に、狩りに関する行動の有無を目的変数とし、環境要素を説明変数としてロジスティック回帰分析を行って、環境要素に基づいて狩りに関する行動の発生確率を算出するための確率式を作成する。好ましくは、ハンティング以外の探餌止まりおよび林への出入りの行動が有ったために目的変数とする狩りに関する行動が有ったと区分されたメッシュから所定距離内のメッシュは確率式の作成には利用しない。【選択図】              図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
森林性猛禽類の狩り場の位置の推定方法において、
調査対象地域をメッシュ分割する、メッシュ分割ステップと、
メッシュ毎に狩りに関する行動であるハンティング、探餌止まりおよび林への出入りの有無を含む観察データと、環境要素のデータとが付与されたメッシュデータを作成するメッシュデータ作成ステップと、
メッシュ毎に、狩りに関する行動の有無を目的変数とし、環境要素を説明変数としてロジスティック回帰分析を行って、環境要素に基づいて狩りに関する行動の発生確率を算出するための確率式を作成する確率式作成ステップと、
前記確率式に対象メッシュの環境要素を代入することにより、そのメッシュの領域における狩りに関する行動の発生確率を算出する確率算出ステップと、
を含み、算出された確率値に基づいて、狩り場の位置を推定することを特徴とする推定方法。
【請求項２】
請求項１に記載した森林性猛禽類の狩り場の位置の推定方法において、確率式作成ステップでは、ハンティング以外の探餌止まりおよび林への出入りの行動が有ったために目的変数とする狩りに関する行動が有ったと区分されたメッシュから所定距離内のメッシュは、狩りに関する行動が有ったと区分されたものを除き、確率式の作成には利用しないことを特徴とする推定方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載した森林性猛禽類の狩り場の位置の推定方法において、確率式作成ステップでは、メッシュ毎の累積観察時間を所定時間単位で区分し、その区分された数だけ同じ環境要素のメッシュが存在するとして、それらのメッシュを、確率式の作成に利用することを特徴とする推定方法。
【請求項４】
請求項１から３のいずれかに記載した森林性猛禽類の狩り場の位置の推定方法において、環境要素は地形情報や植生情報から選択されたものであることを特徴とする推定方法。
【請求項５】
請求項１から４のいずれかに記載した森林性猛禽類の狩り場の位置の推定方法において、さらに、メッシュ毎に算出された狩り場の存在する確率の値に基づいて色分け表示し、地図画像と合成表示する表示ステップを含むことを特徴とする推定方法。
【請求項６】
請求項１から５のいずれかに記載した森林性猛禽類の狩り場の位置の推定方法の各ステップをコンピュータに実行させるための森林性猛禽類の狩り場の位置の推定プログラム。
【請求項７】
一つまたはネットワークで結ばれた二つ以上のコンピュータを具備し、請求項１から５のいずれかに記載の森林性猛禽類の狩り場の位置の推定方法を実施することを特徴とする森林性猛禽類の狩り場の位置の推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は森林性猛禽類の狩り場の位置の推定方法、プログラム及びシステムに係り、より詳細には、開発行為が森林性猛禽類の狩り場に与える影響を評価する場合に有用な森林性猛禽類の狩り場の位置の推定方法、プログラム及びシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
森林性猛禽類の一種であり、希少性の高い貴重種であるクマタカは近年、個体数が減少傾向にあることから種の保存法に基づく国内希少野生動物種に指定され、保護の対象とされている。
従って、ダム事業などの開発行為をする際には、クマタカの生息環境に悪影響を及ぼさないよう、開発地域からクマタカの狩り場を外すことが要望されている。
而して、クマタカは起伏の激しい山地帯を生息環境とするため、広大な調査対象地域において、狩り場の位置を実際に一つ一つ確認していくことは難しい。また、調査時点では狩りに関する行動が観察されていない場所であっても、狩り場として利用される可能性はある。
そのため、クマタカを観察できなかった場所や調査時点では狩りに関する行動の有無を確認できなかった場所を含めた調査地域全域において、クマタカの狩り場の位置（厳密には、現在狩り場となっている位置および狩り場となる蓋然性の高い位置）を信頼性高く推定できる方法が求められている。
【０００３】
現在提案されている推定方法には以下のものがある。
先ず、一つ目の推定方法として、クマタカの狩りに関する行動を実際に確認できた事実を利用して狩り場の位置を推定していく方法がある。しかしながら、上記したようにクマタカは起伏の激しい山地帯を生息環境とするため、観察できる範囲が限られる。従って、クマタカの狩りに関する行動を実際に確認できた事実だけを利用して狩り場の位置を推定すると、観察の容易さにより狩り場の分布が左右されるので、クマタカを観察できなかった領域での推定結果の信頼性が低くなる。
また、２つ目の推定方法として、植生などの環境要素に基づいて狩り場の位置を推定していく方法がある。しかしながら、この方法も観察できる範囲や観察時間のデータが考慮されていないので、信頼性が低い。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
そこで、現在狩り場となっている位置および狩り場となる蓋然性の高い位置）を信頼性高く推定できる新たな方法が模索されている。
上記した課題は、クマタカに限らず、森林性猛禽類に共通するものである。
それ故、本発明は上記課題を解決するために、森林性猛禽類の狩り場の位置を信頼性高く推定できる方法と、その方法をコンピュータに実行させるためのプログラムと、その方法を実施するシステム（装置）を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明者らは、鋭意研究の結果、実際の観察可能な領域での観察結果と植生などの環境要素を変数としてロジスティック回帰分析を行うことにより、狩りに関する行動の存在確率を精度高く算出できる確率式を作成できることを見出し、本発明を案出するに至った。
【０００６】
請求項１の発明は、森林性猛禽類の狩り場の位置の推定方法において、調査対象地域をメッシュ分割する、メッシュ分割ステップと、メッシュ毎に狩りに関する行動であるハンティング、探餌止まりおよび林への出入りの有無を含む観察データと、環境要素のデータとが付与されたメッシュデータを作成するメッシュデータ作成ステップと、メッシュ毎に、狩りに関する行動の有無を目的変数とし、環境要素を説明変数としてロジスティック回帰分析を行って、環境要素に基づいて狩りに関する行動の発生確率を算出するための確率式を作成する確率式作成ステップと、前記確率式に対象メッシュの環境要素を代入することにより、そのメッシュの領域における狩りに関する行動の発生確率を算出する確率算出ステップと、を含み、算出された確率値に基づいて、狩り場の位置を推定することを特徴とする推定方法である。
【０００７】
請求項２の発明は、請求項１に記載した森林性猛禽類の狩り場の位置の推定方法において、確率式作成ステップでは、ハンティング以外の探餌止まりおよび林への出入りの行動が有ったために目的変数とする狩りに関する行動が有ったと区分されたメッシュから所定距離内のメッシュは、狩りに関する行動が有ったと区分されたものを除き、確率式の作成には利用しないことを特徴とする推定方法である。
【０００８】
請求項３の発明は、請求項１または２に記載した森林性猛禽類の狩り場の位置の推定方法において、確率式作成ステップでは、メッシュ毎の累積観察時間を所定時間単位で区分し、その区分された数だけ同じ環境要素のメッシュが存在するとして、それらのメッシュを、確率式の作成に利用することを特徴とする推定方法である。
【０００９】
請求項４の発明は、請求項１から３のいずれかに記載した森林性猛禽類の狩り場の位置の推定方法において、環境要素は地形情報や植生情報から選択されたものであることを特徴とする推定方法である。
【００１０】
請求項５の発明は、請求項１から４のいずれかに記載した森林性猛禽類の狩り場の位置の推定方法において、さらに、メッシュ毎に算出された狩り場の存在する確率の値に基づいて色分け表示し、地図画像と合成表示する表示ステップを含むことを特徴とする推定方法である。
【００１１】
請求項６の発明は、請求項１から５のいずれかに記載した森林性猛禽類の狩り場の位置の推定方法の各ステップをコンピュータに実行させるための森林性猛禽類の狩り場の位置の推定プログラムである。
【００１２】
請求項７の発明は、一つまたはネットワークで結ばれた二つ以上のコンピュータを具備し、請求項１から５のいずれかに記載の森林性猛禽類の狩り場の位置の推定方法を実施することを特徴とする森林性猛禽類の狩り場の位置の推定システムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の方法によれば、実際の観察可能な領域での観察結果に基づいて、観察できなかった領域や調査時点では狩りに関する行動が確認できなかった場所を含む調査対象地域全域において、森林性猛禽類の狩り場の位置を信頼性高く推定できる。
また、本発明のプログラム及びシステムによれば、既存のコンピュータやその周辺機器を利用して効率良く森林性猛禽類の狩り場の存在確率を算出できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明を実施するための最良の形態を説明する。
図１は森林性猛禽類としてのクマタカの狩り場の位置の推定方法をコンピュータにより実行させるための推定システム１の論理構成図である。
符号３はメッシュ分割手段を示し、このメッシュ分割手段３は国土地理院刊行の「数値地図５０ｍメッシュ（標高）」に従って、調査地域内を約５０ｍ四方にメッシュ分割して、メッシュデータファイル５を作成する。ここで、「約５０ｍメッシュ」とは、「標準地域メッシュ」の「第２次地域区画」を経度方向及び緯度方向に２００等分し、格子間隔は南北方向で１．５秒、東西方向で２．２５秒としたものである。
符号７はメッシュデータ作成手段を示し、このメッシュデータ作成手段７は、環境要素データと観察条件データと観察データを収集し、必要な加工を施した上で、メッシュ毎にデータを付与してメッシュデータを作成し、メッシュデータファイル５に格納する。
環境要素データは地形データと植生データとからなり、地形データに関しては、国土地理院刊行の数値地図（５０ｍ×５０ｍ、標高）と２万５千分の１の地図を利用して、植生データに関しては現地調査に基づいて作成した植生図を利用して収集する。
【００１５】
符号９は狩りに関する行動の発生の確率を算出するための確率式を作成する確率式作成手段を示し、メッシュデータを利用して確率式を作成し、確率式データファイル１１に格納する。
符号１３は狩りに関する行動の発生確率を算出する確率算出手段を示し、この算出手段は対象メッシュの環境要素のデータを受け付けると、そのメッシュの領域における狩りに関する行動の発生確率を算出する。
符号１５は表示条件設定手段を示し、この表示条件設定手段１５はシステムの備える入力操作部（キーボード、マウス）を利用した作業者による入力・設定により、地図画像上に存在確率のメッシュデータを合成表示する際の合成表示条件を設定し、表示条件設定ファイル１７に格納する。
符号１９は表示手段を示し、ディスプレイ上に地図画像と確率値のメッシュデータとを合成表示する。
【００１６】
このシステムは、中央処理装置（ＣＰＵ）と、プログラムやデータが格納されたＲＯＭやプログラム実行のためのワークエリアや一時記憶エリアとして機能するＲＡＭと、外部記憶装置と、キーボード等の入力操作部と、ディスプレイと、プリンタと、中央処理装置が外部記憶装置等との間でデータの送受信を行うための入出力インターフェースを備えたコンピュータと、外部記憶装置に格納されているプログラム（狩り場の推定プログラム）およびＯＳとを備えたハード構成を利用して各手段からなる論理構成が構築されており、中央処理装置が該プログラムに従って各種データファイルやデータベースを読み出して各ステップを実行させるとプログラムが機能として実現されたことになる。
このプログラムでは各設定手段と表示手段は市販のＧＩＳ（地理情報システム）アプリケーションプログラムとＯＳを利用して構成されており、所定の入力を促す画面が作成・表示され、作業者が入力操作部を利用して入力・設定すると、所定のファイル等に格納される構成になっている。また、算出手段はＣＰＵが動作主体となっている。
【００１７】
以下に、クマタカを調査対象とし、上記した推定システム（プログラムインストール済み）１を用いて、調査対象地域の狩り場の位置を推定する方法を適用した事例を、図２のフローチャートに示されたステップ順に説明する。
なお、調査対象地域は某地方の１２ｋｍ×１５ｋｍの範囲内とした。
（予備作業）
（１）衛星画像の判読により調査地域の植生予察図を作成し、さらに、その図に基づいて現地を踏査して詳細な植生図を作成した。
（２）事前の現地調査により、調査対象地域に生息する７つがいの巣の位置を確認しておいた。そして、狩りに関する行動の観察のために、広範囲を見渡せる地点や各谷部が観察できる地点（合計１０５地点）を観察定点として、合計３７７日間行い、狩りに関する行動の観察データ（視野範囲や観察時間を含む）を収集した。各調査員は各観察定点に一人ずつ配置し、倍率７〜８倍の双眼鏡及び倍率２０〜６０倍の望遠鏡を用いて８：００〜１６：００まで約８時間の定点観察調査を行った。但し、一部においては早朝時間帯にも調査を行った。
【００１８】
（メッシュ分割ステップ）
メッシュ分割手段３が動作して、調査対象地域を約５０ｍ四方にメッシュ分割してメッシュデータファイル５を作成した。
【００１９】
（メッシュデータ作成ステップ）
先ず、メッシュデータ作成手段７が動作して、以下のデータを収集して所定の基準に従ってメッシュ毎に付与した。データの収集には電子データの読み込みによるものや作業者の入力作業によるものが含まれる。
Ａ．環境要素
ここで環境要素とは、少なくとも後述するロジスティック回帰分析において説明変数として採用されるものである。環境要素データとして、餌動物の生息環境に係る可能性がある環境要素及び／またはクマタカの狩り場に係る可能性がある環境要素のうち、以下の６つの要素が選択されている。
【００２０】
（１）傾斜角度（度）
傾斜角度は、対象メッシュの中心点と隣接するメッシュの中心点との距離と標高差から求めた。
傾斜角度の算出方法は、「傾斜量図の作成とその応用」（神谷  他、情報地質、Ｖｏｌ．１０、Ｎｏ．２、ｐｐ．７６−７９、１９９９）による。
（２）斜面方向
斜面方向は、対象メッシュの中心点とそのメッシュに隣接するメッシュの中心点との位置関係から求め、８方位に区分した。
斜面方向の算出方法は、「傾斜量図の作成とその応用」（神谷  他、情報地質、Ｖｏｌ．１０、Ｎｏ．２、ｐｐ．７６−７９、１９９９）による。
（３）植生
植生図中の植生データを、スギ・ヒノキ植林、常緑広葉樹林・落葉広葉樹林、伐採・崩落裸地、その他の４つの類型に区分し、対象メッシュの中心点の植生をそのメッシュの植生とした。
（４）最も近いクマタカの巣からの距離（ｍ）
対象メッシュの中心点から、つがいに関係なく、現地調査により発見された最も近い巣までの水平方向の最短距離とした。
なお、本地域での隣接つがいとの巣間距離は平均で４，０５２ｍ（７つがいで巣の数は１５）であることから、事実上、最も近いクマタカの巣からの距離とは自分の巣からの距離に該当する。
（５）川からの距離（ｍ）
川からの距離は、国土地理院刊行の２万５千分の１の地図を利用し、対象メッシュの中心点から、川の凡例表示がある最も近い川までの水平方向の最短距離とした。
なお、標高も餌動物の生息環境に係る可能性のある環境要素であるが、川からの距離が離れるほど尾根に近いという一般的な相関関係があるため、ここでは標高は説明変数として利用する環境要素としては採用していない。
（６）１ｈａ以上の人工構造物または道路からの距離（ｍ）
人工構造物などからの距離は、国土地理院刊行の２万５千分の１の地図を利用し、対象メッシュの中心点から、人工構造物などの凡例表示がある場所までの水平方向の最短距離とした。
【００２１】
Ｂ．視野範囲
調査員の立つ観察定点を中心として所定距離内の全視野（３６０°）が視野範囲となる。この事例では、発見すべきクマタカの狩りに関する行動のうち探餌止まりが最も発見しにくいことから、探餌止まりを十分な精度で発見できる距離限界を考慮して、図３に示すように、観察定点から１ｋｍ以内に中心点があるか否かでメッシュを区分した。
【００２２】
Ｃ．見え方
狩りに関する行動（ハンティング、探餌止まり、林への出入り）を確認するためには、山肌まで見えることが前提となる。従って、図３に示すように、山肌まで見えるか否かでメッシュを区分した。
【００２３】
Ｄ．累積観察時間
観察時間を合計し、累積観察時間を算出した。
なお、各観察定点に対応する視野範囲に重複範囲がある場合には、図４に示すように重ねて処理している。（注意：図４では表示上の便宜のため、視野範囲は全範囲とはしていない。）２地点以上の視野範囲が重なるときは、その場所を見た時間の最大値（その範囲を見ている始めの観察時間から終わりの観察時間まで）をとる。
上記Ｂ、Ｃ、Ｄは観察条件のデータである。
【００２４】
Ｅ．狩りに関する行動の観察
ここで狩りに関する行動とは、少なくとも後述するロジスティック回帰分析において目的変数として採用されるものである。具体的には、狩りに関する行動とは、「獲物に向かって急降下した行動（以下、「ハンティング」と記載。）」、「木などに止まりながら地表方向の獲物を探している、または一転を凝視する行動（以下、「探餌止まり」と記載。）」、「林への出入り」（但し、巣への出入りなど明らかに狩りに関する行動でないと見なされる場合を除く）」の３種類の行動を指す。林への出入り行動は直接的に狩りを指標する行動ではないが、テレメトリー調査の結果から林の中での狩りは林に飛び込んだ地点の周辺域で行われることが多いことから、この事例では狩りに関する行動に含まれている。
行動の観察結果は行動の種類毎に区分した。また、一羽一回の観察に対し、一番初めに観察された狩りに関する行動を１データとして採用した。
【００２５】
（確率式の作成ステップ）
上記メッシュデータを用いてロジスティック回帰分析を行い、確率式を作成した。
但し、調査対象地域の全てのメッシュではなく、先ず、以下に該当するメッシュのみを確率式の作成に利用した。
・視野範囲に含まれるもの
・山肌まで見えるもの
・累積観察時間が1時間以上のもの
【００２６】
また、狩りに関する行動のうちハンティングを除く探餌止まりおよび林への出入りの行動が有ったメッシュから所定距離内、具体的には中心点が２００ｍ以内にあるメッシュは利用しなかった。但し、実際に、狩りに関する行動が有ったメッシュは利用した。
ロジスティック回帰分析は目的変数である事象が「有った」または「無かった」というように二値応答を示す場合に用いられるため、全てのメッシュを最終的には狩りに関する行動が「有った」か「無かった」かのいずれかに区分する必要がある。従って、上記したように、「ハンティング」か「探餌止まり」か「林への出入り」かの種類を問わず、これらの行動が確認されたメッシュは「狩りに関する行動が有った」と区分されることになる。
しかしながら、「探餌止まり」が確認された場所から２００ｍ以内の範囲は餌を探す蓋然性が高い。また、「林への出入り」に関しても、その行動が確認された場所から２００ｍ以内の範囲はハンティングをする蓋然性が高い。従って、これらの行動が有った場所から２００ｍ以内のメッシュは、「有った」方に区分したいが、実際に「狩りに関する行動」が確認されなければ、統計的には「無かった」方に区分されてしまう。そこで、上記２００ｍ以内のメッシュは確率式の作成には利用しなかった。
【００２７】
さらに、各メッシュを狩りに関する行動を「有った」か「無かった」に区分すると、累積観察時間の違いやメッシュの利用頻度の違いが反映されない。
従って、累積観察時間は所定の時間単位、具体的には１００時間単位で区分し、その区分した数だけ同じ条件のメッシュが存在するとして、上記違いを反映させることとした。従って、あるメッシュの累積観察時間が５００時間で狩りに関する行動が「有った」回数が３回であれば、狩りに関する行動が「有った」メッシュが３個、「無かった」メッシュが２個存在するとして取り扱われることになった。
【００２８】
推定モデル（確率式）は以下の通りとした。
【数１】
2008027180.tif 000003
変数選択は、ＡＩＣ（赤池情報量規準）（Ａｋａｉｋｅ  １９７３）により最適なモデルとなる組み合わせとした。
【００２９】
上記の確率式の作成では、目的変数としての狩りに関する行動が発生する（作成ステップでは、厳密には「した」）確率は、行動の種類は問わず、有無で区分し、「有った」メッシュは“１”とし、「無かった」メッシュは“０”とした。
また、説明変数は、上記した６つの環境要素のデータを採用した。
【００３０】
狩りに関する行動の延べの発生回数は、ハンティング：１４回（２．４％）、探餌止まり：２４７回（４１．６％）、林への出入り：３３３回（５６．１％）の合計５９４回であった。
調査対象地域の合計のメッシュ数は５４，５２３個であり、そのうち、視野範囲に含まれるもの、山肌まで見えるもの、累積観察時間が1時間以上の全てに該当するメッシュ数は１８，０７９個であった。上記１８，０７９個のメッシュ中、狩りに関する行動が確認できたメッシュ数は３２３個、確認できなかったメッシュ数は１７，７５６個であった。
一方、確率式の作成に利用したメッシュ数は４７，０５９個であり、そのうち上記した狩りに関する行動が確認できたメッシュ数は３９４個、確認できなかったメッシュ数は４６，６５５個であった。
【００３１】
作成された確率式は以下の通りであった。
【数２】
2008027180.tif 000004
【００３２】
係数等の一覧は、表１に示す通りであった。
【表１】
2008027180.tif 000005
【００３３】
得られた確率式の適合度（Ｒｕ2）を、論文「ロジスティック回帰分析におけるモデルの適合度指数に関する考察と提案」（内田  他、東京情報大学研究論集、Ｖｏｌ．８、Ｎｏ．１：９−１４）に記載の算出された確率と実際に狩りに関する行動が確認された割合の相関係数の二乗値を適合度の指標とする手法により算出したところ、Ｒｕ2＝０．９６と高かった。
【００３４】
（確率算出ステップ）
調査対象地域の全てのメッシュのデータを、上記確率式に当てはめて狩りに関する行動の発生確率を算出した。
次に、上記で算出された発生確率値を用いて、クマタカの一日の活動時間を１０時間と仮定し、１年間の活動時間（約３，６００時間）における対象メッシュの利用確率を、以下の式に従って算出した。
【数３】
2008027180.tif 000006
【００３５】
調査対象地域の全メッシュを利用確率毎に区分すると、以下の通りであった。
８０％以上  ：    ３，７７８個（  ６．９％）
６０〜８０％：    ３，０２２個（  ５．５％）
４０〜６０％：    ３，７３３個（  ６．８％）
２０〜４０％：    ５，８９４個（１０．８％）
２０％未満  ：  ３８，０９６個（６９．９％）
【００３６】
（表示ステップ）
表示条件設定手段１５の動作により設定された条件（色分け条件、８０％以上、６０〜８０％、４０〜６０％、２０〜４０％、２０％未満）に従って、ディスプレイ上に、地図と利用確率のメッシュデータを合成表示すると、図５に示す通りであった。
【００３７】
本発明の方法の検証のために、他の８地域においても同様にして確率式を算出したところ、算出された係数や確率式は当然地域毎に異なっていたが、いずれの地域でも適合度（Ｒｕ2）は高かった。
【産業上の利用可能性】
【００３８】
本発明の方法をコンピュータに実行させるためのプログラムは、既存のＧＩＳ（地理情報システム）アプリケーションを利用する形態に設計できる。また、コンピュータやその周辺機器は既存のものをそのまま利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の実施の形態に係る推定システムの論理構成図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る推定方法のフローチャートである。
【図３】メッシュデータの作成に利用する「見え方」の区分け方法の説明図である。
【図４】メッシュデータの作成に利用する「累積観察時間」の算出方法の説明図である。
【図５】実施例で作成した地図と利用確率の合成画像を示す。
【符号の説明】
【００４０】
１‥‥森林性猛禽類の狩り場の位置の推定システム
３‥‥メッシュ分割手段              ５‥‥メッシュデータファイル
７‥‥メッシュデータ作成手段        ９‥‥確率式作成手段
１１‥‥確率式データファイル        １３‥‥確率算出手段
１５‥‥表示条件設定手段            １７‥‥表示条件設定ファイル
１９‥‥表示手段
【図１】
2008027180.tif 000007
【図２】
2008027180.tif 000008
【図４】
2008027180.tif 000009
【図３】
2008027180.tif 000010
【図５】
2008027180.tif 000011