(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、
樹上哺乳類の巣穴となる穴が生じ、前記穴の大きさが樹齢とともに拡大する樹木であって、前記穴が前記樹上哺乳類が巣穴として利用できる大きさ以上となる樹齢の前記樹木の所定面積あたりの樹木数である第１の指標を算出し、
算出された前記第１の指標と、前記樹上哺乳類が生息可能となる前記樹木の所定面積あたりの樹木数とに基づいて、前記樹上哺乳類が生息可能であるか否かを判定する
処理を実行することを特徴とする生息判定方法。 
【請求項２】
前記算出する処理は、前記樹上哺乳類のうち小型の樹上哺乳類が巣穴として利用できる大きさの穴を有する樹木の本数を示す情報に基づいて第１の指標を算出し、前記樹上哺乳類のうち前記小型の樹上哺乳類よりも大きな樹上哺乳類が巣穴として利用できる大きさの穴を有する樹木の割合を示す情報に基づいて第２の指標を算出し、
前記判定する処理は、前記樹上哺乳類の首直径と、前記第１の指標と前記第２の指標とに基づいて前記樹上哺乳類が生息可能であるか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の生息判定方法。 
【請求項３】
前記算出する処理は、対象地域の植生図、伐採記録及び山火事記録のいずれか１つ又は複数に基づいて樹木の樹齢を算出し、樹齢が所定の範囲に該当する樹木の前記第１の指標を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の生息判定方法。 
【請求項４】
前記判定する処理は、前記山火事記録により特定される山火事が発生した時点から所定の年数が経過している場合に、前記樹上哺乳類が生息可能ではないと判定することを特徴とする請求項３に記載の生息判定方法。 
【請求項５】
前記判定する処理は、競合関係にある第１の動物及び第２の動物が生息可能であるか否かを判定する際に、前記第１の動物の食糧となる植物が一定量以上存在する場合には、前記第１の動物が生息し、前記第２の動物が生息していないと判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の生息判定方法。 
【請求項６】
樹上哺乳類の巣穴となる穴が生じ、前記穴の大きさが樹齢とともに拡大する樹木であって、前記穴が前記樹上哺乳類が巣穴として利用できる大きさ以上となる樹齢の前記樹木の所定面積あたりの樹木数である第１の指標を算出する算出部と、
算出された前記第１の指標と、前記樹上哺乳類が生息可能となる前記樹木の所定面積あたりの樹木数とに基づいて、前記樹上哺乳類の特性とに応じて、前記樹上哺乳類が生息可能であるか否かを判定する判定部と
を有することを特徴とする生息判定装置。 
【請求項７】
コンピュータに、
樹上哺乳類の巣穴となる穴が生じ、前記穴の大きさが樹齢とともに拡大する樹木であって、前記穴が前記樹上哺乳類が巣穴として利用できる大きさ以上となる樹齢の前記樹木の所定面積あたりの樹木数である第１の指標を算出し、
算出された前記第１の指標と、前記樹上哺乳類が生息可能となる前記樹木の所定面積あたりの樹木数とに基づいて、前記樹上哺乳類が生息可能であるか否かを判定する
処理を実行させることを特徴とする生息判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生息判定方法、生息判定装置及び生息判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
動物が対象領域に生息しているか否かを判定する際に、容易に入手できる統計データ等を用いる技術が知られている。例えば、評価対象地域の道路及び建築物を含む地図データから算出される道路の交通量を用い、評価対象地域における選択された生物種の生息密度の分布データを作成して、評価対象地域の生息地としての適性を評価する技術が知られている。また、地表面における緑地の分類と分布状況に係る緑地データに基づいて、緑地の連続性指標、緑地のまとまり指標等の指標を算出し、各指標と緑地データとに基づいて、生物種の生息適性を推定する技術も知られている。さらに、対象領域のリモートセンシングデータから、樹林によって被覆される土地区画である樹林パッチを抽出し、樹林パッチに対応した樹林利用性生物のハビタット適性指数を算出する技術も知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１３９４３９号公報
【特許文献２】特開２０１５−００８６５６号公報
【特許文献３】特開２０１１−１６５１１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、リス、ポッサム、ムササビ、グライダー等の樹上哺乳類は、自分自身ではフクロウ等の天敵から身を守る巣を作れないので、既存の古い樹木の穴を巣穴として利用している。しかしながら、統計データ等を用いた上記の技術では、樹上哺乳類が巣穴として利用できる環境の有無について考慮していないので、樹上哺乳類が生息しているか否かの判定精度が低い場合がある。なお、実測した目撃数、糞塊、植物の被食痕、駆除した数のデータを統計処理して予測する方法によれば、判定精度を向上させることができるが、動物の実測のために多くの人手と時間がかかる。【０００５】
本発明は、対象となる動物が生息しているか否かの判定精度を向上できる生息判定方法、生息判定装置及び生息判定プログラム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】
【０００６】
一つの態様では、生息判定方法は、樹上哺乳類が生息できる樹木の所定面積あたりの樹木数である第１の指標を算出し、算出された第１の指標と、樹上哺乳類の特性とに応じて、樹上哺乳類が生息可能であるか否かを判定する処理をコンピュータが実行する。
【発明の効果】
【０００７】
一つの側面として、対象となる動物が生息しているか否かの判定精度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施例１における生息判定装置の機能ブロックの一例を示す図である。
【図２】図２は、実施例１における植生ＤＢの一例を示す図である。
【図３】図３は、実施例１における記録ＤＢの一例を示す図である。
【図４】図４は、動物特徴ＤＢの一例を示す図である。
【図５】図５は、実施例１における樹齢ＤＢの一例を示す図である。
【図６】図６は、実施例１における判定結果ＤＢの一例を示す図である。
【図７】図７は、背景技術における判定手法の一例を示す図である。
【図８】図８は、判定前処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施例１における生息判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施例２における記録ＤＢの一例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施例２における樹齢ＤＢの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施例２における判定結果ＤＢの一例を示す図である。
【図１３】図１３は、実施例２における生息判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、実施例３における植生ＤＢの一例を示す図である。
【図１５】図１５は、実施例３における判定結果ＤＢの一例を示す図である。
【図１６】図１６は、実施例３における生息判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、生息判定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願の開示する生息判定装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。また、以下に示す各実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜組み合わせても良い。
【実施例１】
【００１０】
本実施例において生息判定処理の対象とする樹上哺乳類は、例えばユーカリの森林に生息する。高木となるユーカリは、樹齢３０年位から木の幹が太くなるに従って幹に裂け目ができ、樹上哺乳類が隠れ場所とする木の穴を生じさせる。また、ユーカリの樹木の穴の大きさは、樹齢とともに拡大することが知られている。【００１１】
ところで、樹上哺乳類も種類によって体のサイズが異なる場合があり、樹木の穴の大きさによっては、樹上哺乳類が巣穴として利用できない場合もある。例えば、樹齢が低く、木の穴の入り口が小さいときは、Ｙｅｌｌｏｗ−ｂｅｌｌｉｅｄ  Ｇｌｉｄｅｒ（以下において、「ＹＧ」と表記する場合がある）などの小さい種類の樹上哺乳類が巣穴として利用する。一方、Ｇｒｅａｔｅｒ  Ｇｌｉｄｅｒ（以下において、「ＧＧ」と表記する場合がある）などの大きい種類の樹上哺乳類は、樹齢が低い木の穴を巣穴として利用することができない。逆に、ＹＧなどの小さい種類の樹上哺乳類は、樹齢が高くなり入り口が大きくなった木の穴を利用しなくなる。【００１２】
［機能ブロック］
そこで、本実施例においては、樹木の所定面積あたりの樹木数である第１の指標に加えて、樹齢に応じた樹木の大きさを反映して、生息判定処理を行う構成について説明する。まず、本実施例における機能構成について説明する。図１は、実施例１における生息判定装置の機能ブロックの一例を示す図である。図１に示すように、生息判定装置１００は、通信部１１１、表示操作部１１２、記憶部１２０及び制御部１３０を有する。なお、生息判定装置１００は、コンピュータ等の機器により実現され、図１に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有することとしてもかまわない。【００１３】
通信部１１１は、有線や無線を問わず、図示しないネットワークＮを経由して、図示しない外部のデータベースサーバや、図示しない利用者の端末等との間の通信を制御する。表示操作部１１２は、制御部１３０から出力された情報を表示させる。表示操作部１１２は、図示しない利用者による操作を受け付け、制御部１３０に出力する。【００１４】
記憶部１２０は、例えば制御部１３０が実行するプログラム、各種データなどを記憶する。また、記憶部１２０は、植生ＤＢ１２１、記録ＤＢ１２２、動物特徴ＤＢ１２３、樹齢ＤＢ１２４及び判定結果ＤＢ１２５を有する。記憶部１２０は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）などの半導体メモリ素子や、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）などの記憶装置に対応する。【００１５】
植生ＤＢ１２１は、各地域における樹木の各時点における状況を記憶する。図２は、実施例１における植生ＤＢの一例を示す図である。図２に示すように、植生ＤＢ１２１は、「樹木数」と、「樹木種別」とを、「地域ＩＤ」に対応付けて記憶する。なお、植生ＤＢ１２１に記憶される情報は、例えば、後に説明する記録取得部１３１が取得する、環境当局が公開する植生図等に開示された情報である。【００１６】
図２において、「樹木種別」は、対象地域に植生する樹木の種別を記憶する。図２における「ＭＡ」、「ＡＡ」及び「ＳＧ」は、それぞれ樹木の種別である「マウンテンアッシュ」、「アルペンアッシュ」及び「シャイニングガム」の略称である。なお、本実施例においては、一つの対象地域には一種類の樹木が植生するものとする。【００１７】
図１に戻って、記録ＤＢ１２２は、各地域における伐採等の記録を記憶する。図３は、実施例１における記録ＤＢの一例を示す図である。記録ＤＢ１２２は、例えば対象となる地域ＩＤごとに一つのテーブルを有する。なお、記録ＤＢ１２２に記憶される情報は、例えば、後に説明する記録取得部１３１が取得する、環境当局が公開する伐採記録等に開示された情報である。【００１８】
図３に示すように、記録ＤＢ１２２は、「年月」と「割合」と「事由」とを対応付けて記憶する。「年月」は、伐採等の事由が発生した年月が、現時点から何年前であるかを記憶する。本実施例においては、年月は古いものから順次記憶されるものとする。「割合」は、当該事由により対象地域において失われた樹木の割合を示す。「事由」は、対象地域において発生した伐採等の内容を示す。【００１９】
図１に戻って、動物特徴ＤＢ１２３は、判定対象とする樹上哺乳類の特徴を記憶する。図４は、動物特徴ＤＢの一例を示す図である。図４に示すように、動物特徴ＤＢ１２３は、「分類」と、「種」と、「食性」と、「餌」と、「棲家」と、「天敵」と、「体重」と、「首直径」と、「行動」と、「生息する森林の特徴」とを対応付けて記憶する。なお、動物特徴ＤＢ１２３に記憶される情報は、例えば、後に説明する記録取得部１３１が取得する各動物のデータ等である。【００２０】
図１に戻って、樹齢ＤＢ１２４は、樹木の割合を樹齢ごとに記憶する。図５は、実施例１における樹齢ＤＢの一例を示す図である。図５に示すように、樹齢ＤＢ１２４は、「樹齢」と、「割合」と、「事由」とを対応付けて記憶する。樹齢ＤＢ１２４は、記録ＤＢ１２２と同様に、例えば対象となる地域ＩＤごとに一つのテーブルを有する。なお、樹齢ＤＢ１２４に記憶される情報は、例えば、後に説明する樹齢特定部１３２が、図３に示す記録ＤＢ１２２を参照して特定した情報である。【００２１】
図５において、（０）に示すテーブルは、樹齢特定部１３２により情報が更新される前の状態である。図５の（１）に示すテーブルは、樹齢特定部１３２が、図３に示す記録ＤＢ１２２の年月「ｘ１」のレコードを参照して更新したデータを示す。図５の（１）に示すように、「ｘ１」年前に皆伐と植林が行われた記録に基づいて、樹齢が「ｘ１」超の樹木の割合は「０％」となり、樹齢が「ｘ１」の樹木の割合が「１００％」となることが樹齢ＤＢ１２４に記憶される。【００２２】
同様に、図５の（２）に示すように、「ｘ２」年前に３０％の伐採と植林が行われた記録に基づいて、樹齢が「ｘ１」の樹木の割合は「７０％」となり、樹齢が「ｘ２」の樹木の割合が「３０％」となることが樹齢ＤＢ１２４に記憶される。さらに、図５の（３）に示すように、「ｘ３」年前に５０％の伐採と植林が行われた記録に基づいて、樹齢が「ｘ１」の樹木の割合は「２０％」となり、樹齢が「ｘ３」の樹木の割合が「５０％」となることが樹齢ＤＢ１２４に記憶される。なお、本実施例においては、伐採は樹齢が高い樹木を優先的に対象として行われるものとする。【００２３】
次に、判定結果ＤＢ１２５は、各地域における対象動物の生息判定結果を記憶する。図６は、実施例１における判定結果ＤＢの一例を示す図である。図６に示すように、判定結果ＤＢ１２５は、「地域ＩＤ」と、「３０年以上の樹木数」と、「７５年以上の樹木割合」と、「判定結果」とを対応付けて記憶する。判定結果ＤＢ１２５は、例えば対象動物ごとに一つのテーブルを有する。なお、判定結果ＤＢ１２５に記憶される情報は、例えば、後に説明する樹齢特定部１３２及び判定部１３３により入力される。なお、３０年以上の樹木数は、第１の指標の一例であり、７５年以上の樹木割合は、第２の指標の一例である。【００２４】
図６において、「判定結果」は、対象とする地域ＩＤの地域において、「３０年以上の樹木数」及び「７５年以上の樹木割合」に基づいて、対象動物が生息するか否かを判定した結果を記憶する。「３０年以上の樹木数」は、樹上哺乳類が巣穴として利用できる木の穴を有する樹木の所定面積（例えば１ヘクタール）あたりの樹木数（密度）を示す。また、「７５年以上の樹木割合」は、大きい種類の樹上哺乳類が巣穴として利用できる大きな穴を有する樹木の割合を示す。なお、図６に示す判定結果ＤＢ１２５は、対象動物「ＹＧ」について、対象地域「地域ＩＤ「３」乃至「８１０」の１２地域」及び対象年月「２００４年及び２０１３年」を対象として判定処理を行った結果を記憶する。【００２５】
図６において、「判定結果」は、後に説明する判定部１３３が、「３０年以上の樹木数」及び「７５年以上の樹木割合」に基づいて、対象動物が生息しているかを判定した結果を示す。なお、図６は、後に説明する判定部１３３が、対象地域における「３０年以上の樹木数」が１ヘクタールあたり５本以上あり、かつ「７５年以上の樹木割合」が「３０％」未満である場合に、対象動物「ＹＧ」が生息すると判定した結果を記憶する例を示す。【００２６】
なお、図６においては、各対象地域において実測を行った結果、対象動物「ＹＧ」の生息を確認できたか否かを示す「ＹＧ実測結果」と、判定結果と実測結果とが合致したか否かを示す「判定当否」とを便宜的に示している。図６に示すように、本実施例においては、判定結果と実測結果との合致率は５０％（１２／２４）となる。【００２７】
図１に戻って、制御部１３０は、生息判定装置１００の全体的な処理を司る処理部であり、例えばプロセッサなどである。この制御部１３０は、記録取得部１３１、樹齢特定部１３２及び判定部１３３を有する。なお、記録取得部１３１、樹齢特定部１３２及び判定部１３３は、プロセッサが有する電子回路の一例やプロセッサが実行するプロセスの一例である。【００２８】
記録取得部１３１は、森林の伐採等に関する情報を取得する。具体的には、記録取得部１３１は、通信部１１１を経由して、図示しない外部のデータベース等にアクセスし、環境当局が公開する植生図等の情報を取得して、植生ＤＢ１２１に記憶する。また、記録取得部１３１は、図示しない外部のデータベース等にアクセスし、環境当局が公開する伐採記録等の情報を取得して、記録ＤＢ１２２に記憶する。さらに、記録取得部１３１は、図示しない外部のデータベース等にアクセスし、判定対象とする各動物のデータの情報を取得して、動物特徴ＤＢ１２３に記憶する。【００２９】
樹齢特定部１３２は、対象地域における樹齢を特定する。具体的には、樹齢特定部１３２は、記録ＤＢ１２２に記憶された年月における事由と割合を参照して、樹齢ＤＢ１２４を更新する。【００３０】
判定部１３３は、対象動物が対象地域に生息しているか否かを判定する。具体的には、判定部１３３は、通信部１１１又は表示操作部１１２を通じて、図示しない利用者から、対象動物、対象地域及び対象年月の指定を受け付けると、動物特徴ＤＢ１２３から、対象とする動物の特性を取得する。また、判定部１３３は、樹齢ＤＢ１２４を参照して、対象となる樹木数及び樹木の割合を特定する。そして、判定部１３３は、特定された樹木数及び樹木の割合に基づいて、対象動物が対象地域に生息しているか否か、又はどの動物が対象地域に生息しているかを判定する。【００３１】
例えば、判定部１３３は、図示しない利用者から、対象動物「ＹＧ」、対象地域「地域ＩＤ「３」乃至「８１０」の１２地域」及び対象年月「２００４年及び２０１３年」の指定を受け付ける。この場合、判定部１３３は、まず、図２に示す植生ＤＢ１２１を参照して、対象地域に植生する樹木の種別が「ＭＡ」、「ＡＡ」及び「ＳＧ」のいずれかに該当するか否かを判定する。判定部１３３は、樹木の種別が「ＭＡ」、「ＡＡ」及び「ＳＧ」のいずれにも該当しないと判定した地域については、いずれの樹上哺乳類も生息していないと判定する。例えば、判定部１３３は、図２に示す地域ＩＤ「７２７」及び「８０３」の地域について、いずれの樹上哺乳類も生息していないと判定する。【００３２】
次に、判定部１３３は、動物特徴ＤＢ１２３を参照し、対象動物の特性として、対象動物の首直径を特定する。本実施例においては、対象動物「ＹＧ」の首直径が「５ｃｍ以上」であることを特定する。【００３３】
次に、判定部１３３は、各地域における植生ＤＢ１２１及び樹齢ＤＢ１２４を参照し、各地域における樹木数のうち、樹齢が３０年以上の樹木の割合を乗じて、樹齢が３０年以上の樹木数を算出する。【００３４】
例えば、地域ＩＤ「８００」の地域において、樹齢ＤＢ１２４における「ｘ１」が「１９５０年」であり、「ｘ２」が「１９８０年」であり、「ｘ３」が「２０１０年」であるとする。この場合、「２００４年」の時点においては、樹齢「ｘ１」の樹木の樹齢は「５４年」であり、樹齢「ｘ２」の樹木の樹齢は「２４年」となる。なお、「２００４年」の時点においては、「ｘ３」における伐採はまだ行われていないため、樹齢「ｘ１」の樹木の割合は「７０％」、樹齢「ｘ２」の樹木の割合は「３０％」となる。【００３５】
また、「２０１３年」の時点においては、樹齢「ｘ１」の樹木の樹齢は「６３年」であり、樹齢「ｘ２」の樹木の樹齢は「１３年」となり、樹齢「ｘ３」の樹木の樹齢は「３年」となる。そして、「２０１３年」の時点で、樹齢「ｘ１」の樹木の割合は「２０％」、樹齢「ｘ２」の樹木の割合は「３０％」、樹齢「ｘ３」の樹木の割合は「５０％」となる。【００３６】
以上説明したように、地域ＩＤ「８００」の地域における樹齢３０年以上の木の割合は、「２００４年」の時点において「７０％」となり、「２０１３年」の時点において「２０％」となる。植生ＤＢ１２１に記憶された、地域ＩＤ「８００」の１ヘクタールあたりの樹木数は、「１１本」であるため、「２００４年」の時点における樹齢３０年以上の樹木の数は「１１本×７０％＝７．７本」となる。また、「２０１３年」の時点における樹齢３０年以上の樹木の数は「１１本×２０％＝２．２本」となる。なお、本実施例においては、小数点以下を切り上げるものとするので、判定部１３３は、「２００４年」の時点における樹齢３０年以上の樹木数として「８本」を判定結果ＤＢ１２５に記録する。同様に、判定部１３３は、「２０１３年」の時点における樹齢３０年以上の樹木数として「３本」を判定結果ＤＢ１２５に記録する。【００３７】
また、地域ＩＤ「８００」の地域における樹齢７５年以上の木の割合は、「２００４年」及び「２０１３年」のいずれの時点においても「０％」となる。そこで、判定部１３３は、「２００４年」及び「２０１３年」の各時点における樹齢７５年以上の樹木の割合として「０％」を判定結果ＤＢ１２５に記録する。【００３８】
そして、判定部１３３は、特定された１ヘクタールあたり樹齢３０年以上の樹木数及び樹齢７５年以上の樹木割合に基づいて、対象地域に対象動物が生息しているか否かを判定する。本実施例においては、樹齢３０年以上の樹木数が「５」本／ｈａ以上であり、かつ樹齢７５年以上の樹木割合が「３０％」未満である場合に、対象動物ＹＧが生息していると判定する。なお、樹齢７５年以上の樹木割合が「３０％」未満である場合に限定するのは、樹齢７５年以上の樹木において、木の穴が大きくなり、小さい種類の樹上哺乳類であるＹＧが生息できなくなる可能性が高いためである。【００３９】
以上の処理を行った結果、判定部１３３は、例えば図６に示すような判定結果を記憶する。なお、本実施例における判定結果と、背景技術における手法による判定結果との対比について、図６及び図７を用いて説明する。図７は、背景技術における判定手法の一例を示す図である。図７は、樹齢に応じた木の穴の大きさに着目せずに、木の穴が生じた樹木の密度に基づいて対象動物「ＹＧ」が対象地域に生息しているか否かを判定する手法の一例である。【００４０】
例えば、対象年月「２００４年」において、地域ＩＤ「２６」の地域については、図７に示す背景技術においては「生息」と誤判定されていたが、本実施例においては、樹齢７５年以上の樹木割合が「３０％」以上であるため、「生息しない」と判定される。その他の対象地域においても、背景技術においては誤判定されていた地域が、本実施例において実測結果と合致している場合があるので、本実施例における合致率は３３．３％（８／２４）から５２％へと上昇している。このように、本実施例においては、対象となる動物が生息しているか否かの判定精度を向上できる。【００４１】
［処理の流れ］
次に、本実施例における処理の流れについて、図８及び図９を用いて説明する。本実施例における生息判定装置１００は、図８に示す判定前処理と、図９に示す生息判定処理とを実行する。【００４２】
図８は、判定前処理の一例を示すフローチャートである。図８に示すように、生息判定装置１００の記録取得部１３１は、例えば、図示しない利用者の端末から処理開始の指示を受け付けるまで待機する（Ｓ１００：Ｎｏ）。記録取得部１３１は、処理開始の指示を受け付けると（Ｓ１００：Ｙｅｓ）、対象となる位置及び面積、並びに樹上哺乳類を特定する（Ｓ１０１）。例えば、記録取得部１３１は、植生ＤＢ１２１及び動物特徴ＤＢ１２３を参照し、対象動物「ＹＧ」と、地域ＩＤ「３」乃至「８１０」の１２地域とを特定する。【００４３】
次に、記録取得部１３１は、植生ＤＢ１２１に記憶された、樹木数及び樹木種別を含む植生情報を取得する（Ｓ１０２）。記録取得部１３１は、記録ＤＢ１２２を参照し、伐採記録等の記録を取得する（Ｓ１０３）。そして、記録取得部１３１は、動物特徴ＤＢ１２３を参照し、樹上哺乳類の特徴及び生息条件を取得する（Ｓ１０４）。例えば、対象動物「ＹＧ」の首直径が「５ｃｍ以上」であり、「古い木の森林」の「穴のある木」に生息することを特定する。【００４４】
記録取得部１３１は、対象地域の植生が「ＭＡ」、「ＡＡ」又は「ＳＧ」であるか否かを判定する（Ｓ１０５）。記録取得部１３１は、植生が「ＭＡ」、「ＡＡ」及び「ＳＧ」以外であると判定した場合（Ｓ１０５：Ｎｏ）、対象地域に樹上哺乳類は生息しないと判定し、対象動物が生息しないことを判定結果ＤＢ１２５に記憶して（Ｓ１０６）、処理を終了する。【００４５】
記録取得部１３１は、植生が「ＭＡ」、「ＡＡ」又は「ＳＧ」のいずれかであると判定した場合（Ｓ１０５：Ｙｅｓ）、端子Ａを通じて図９に示す生息判定処理に移行する。図９は、実施例１における生息判定処理の一例を示すフローチャートである。図９に示すように、まず、判定部１３３は、記録ＤＢ１２２を参照し、伐採記録を用いて樹齢ＤＢ１２４に記録された樹齢分布を更新する（Ｓ２００）。【００４６】
次に、判定部１３３は、動物特徴ＤＢ１２３を参照し、対象動物の首直径が「５ｃｍ未満」であるか否かを判定する（Ｓ２０１）。判定部１３３は、対象動物の首直径が「５ｃｍ未満」であると判定した場合（Ｓ２０１：Ｙｅｓ）、Ｓ２０２に移行し、対象動物の首直径が「５ｃｍ以上」であると判定した場合（Ｓ２０１：Ｎｏ）、Ｓ２１２に移行する。例えば、対象動物が「ＹＧ」である場合、首直径が５ｃｍ以上であるため、Ｓ２１２に移行する。【００４７】
Ｓ２１２に移行して、判定部１３３は、対象地域における樹齢３０年以上の樹木が１ヘクタールあたり５本以上であるか否かを判定する（Ｓ２１２）。判定部１３３は、樹齢３０年以上の樹木が１ヘクタールあたり５本未満であると判定した場合（Ｓ２１２：Ｎｏ）、対象地域にＭＢＰ（Mountain  Brushtail  Possum）が生息すると判定する（Ｓ２２１）。そして、判定部１３３は、判定結果ＤＢ１２５に判定結果を記憶し、処理を終了する。判定部１３３は、例えば、対象動物が「ＹＧ」である場合、「ＹＧ」が「生息しない」ことを判定結果ＤＢ１２５に記憶する。【００４８】
一方、判定部１３３は、樹齢３０年以上の樹木が１ヘクタールあたり５本以上であると判定した場合（Ｓ２１２：Ｙｅｓ）、対象地域における樹齢７５年以上の樹木の割合が３０％以上であるか否かを判定する（Ｓ２１３）。判定部１３３は、樹齢７５年以上の樹木の割合が３０％以上であると判定した場合（Ｓ２１３：Ｙｅｓ）、対象地域にはＧＧ及びＭＢＰが生息すると判定し、判定結果ＤＢ１２５に判定結果を記憶し（Ｓ２２２）、処理を終了する。例えば、対象動物が「ＹＧ」である場合、判定部１３３は、「ＹＧ」が「生息しない」ことを判定結果ＤＢ１２５に記憶する。【００４９】
一方、判定部１３３は、樹齢７５年以上の樹木の割合が３０％未満であると判定した場合（Ｓ２１３：Ｎｏ）、対象地域にはＹＧ及びＭＢＰが生息すると判定し、判定結果ＤＢ１２５に判定結果を記憶し（Ｓ２２３）、処理を終了する。例えば、対象動物が「ＹＧ」である場合、判定部１３３は、「ＹＧ」が「生息する」ことを判定結果ＤＢ１２５に記憶する。【００５０】
Ｓ２０２に戻って、判定部１３３は、対象地域における樹齢３０年以上７５年未満の樹木が１ヘクタールあたり５本以上であるか否かを判定する（Ｓ２０２）。判定部１３３は、樹齢３０年以上７５年未満の樹木が１ヘクタールあたり５本未満であると判定した場合（Ｓ２０２：Ｎｏ）、Ｓ２２１に移行する。【００５１】
一方、判定部１３３は、樹齢３０年以上７５年未満の樹木が１ヘクタールあたり５本以上であると判定した場合（Ｓ２０２：Ｙｅｓ）、対象地域における樹齢７５年以上の樹木の割合が３０％以上であるか否かを判定する（Ｓ２０３）。判定部１３３は、樹齢７５年以上の樹木の割合が３０％未満であると判定した場合（Ｓ２０３：Ｎｏ）、Ｓ２２１に移行する。【００５２】
一方、判定部１３３は、樹齢７５年以上の樹木の割合が３０％以上であると判定した場合（Ｓ２０３：Ｙｅｓ）、対象地域にはＳＧ（Sugar  Glider）、ＬＢＰ（LeadBeater's  Possum）及びＭＢＰが生息すると判定する。そして、判定部１３３は、判定結果ＤＢ１２５に判定結果を記憶し（Ｓ２２４）、処理を終了する。【００５３】
［効果］
このように、本実施例における生息判定方法は、樹上哺乳類が生息できる樹木の所定面積あたりの樹木数である第１の指標を算出し、第１の指標と、樹上哺乳類の特性とに応じて、樹上哺乳類が生息可能であるか否かを判定する処理を行う。これにより、樹上哺乳類が巣穴として利用できる環境の有無について反映して生息判定を行うので、判定精度を向上できる。【００５４】
また、本実施例における生息判定方法は、小型の樹上哺乳類が巣穴として利用できる大きさの穴を有する樹木の本数を示す情報に基づいて第１の指標を算出する処理を行う。本実施例における生息判定方法は、大きな樹上哺乳類が巣穴として利用できる大きさの穴を有する樹木の割合を示す情報に基づいて第２の指標を算出する処理を行う。そして、本実施例における生息判定方法は、樹上哺乳類の特性として、樹上哺乳類の首直径と、第１の指標と第２の指標とに基づいて樹上哺乳類が生息可能であるか否かを判定する処理を行う。すなわち、本実施例における生息判定方法は、樹上哺乳類の首直径と樹木の巣穴の大きさとを反映して生息判定を行うので、判定精度を向上できる。なお、生息判定装置１００が樹上哺乳類の特性として用いる情報はこれに限られず、例えば樹上哺乳類の体重や餌、棲家など、動物特徴ＤＢ１２３に記憶されるその他の情報を用いてもよい。【００５５】
また、本実施例における生息判定方法は、対象地域の植生図、伐採記録及び山火事記録のいずれか１つ又は複数を用いて樹木の樹齢を算出し、樹齢が所定の範囲に該当する樹木の第１の指標を算出する処理を行う。すなわち、本実施例における生息判定方法は、容易に入手できる統計情報を用いて処理を行うので、目撃数、糞塊、植物の被食痕、駆除した数等を実測する方法に比較して、樹上哺乳類が生息しているか否かの判定を行うためのコストを削減できる。
【実施例２】
【００５６】
なお、樹上哺乳類は、山火事により枯れた樹木であっても、山火事発生後、樹木が倒壊する危険が無い期間（例えば５年程度）は当該樹木の穴を隠れ場所として利用する場合がある。そこで、本実施例においては、図示しない生息判定装置２００が、山火事に関する記録をさらに取得し、山火事による樹齢及び樹木の生死をさらに反映して対象動物の生息を判定する構成について説明する。【００５７】
［機能ブロック］
まず、本実施例における機能構成について説明する。なお、以下の実施例において、先に説明した図面に示す部位と同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。本実施例における生息判定装置２００は、図１に示す生息判定装置１００と同様のコンピュータにより実装され、通信部１１１、表示操作部１１２、並びに図１には図示しない記憶部２２０及び制御部２３０を有する。【００５８】
記憶部２２０は、植生ＤＢ１２１、記録ＤＢ２２２、動物特徴ＤＢ１２３、樹齢ＤＢ２２４及び判定結果ＤＢ２２５を有する。本実施例における記録ＤＢ２２２は、実施例１における記録ＤＢ１２２が記憶する伐採に関する記録に加えて、さらに山火事に関する記録を記憶する。なお、記録ＤＢ２２２に記憶される情報は、例えば、後に説明する記録取得部２３１が取得する、環境当局が公開する伐採記録、山火事記録等に開示された情報である。【００５９】
図１０は、実施例２における記録ＤＢの一例を示す図である。図１０に示すように、本実施例における記録ＤＢ２２２は、山火事が発生した年月「ｙ１」及び「ｙ２」と、各年月において焼失した樹木の割合とをさらに記憶する。なお、以下において、年月「ｙ１」は対象年月から「５年以上前」であり、年月「ｙ２」から対象年月までは「５年未満」であるものとする。【００６０】
次に、樹齢ＤＢ２２４は、樹齢ＤＢ１２４と同様に、樹木の割合を樹齢ごとに記憶する。本実施例における樹齢ＤＢ２２４は、伐採に関する記録に加えて、山火事に関する記録を反映した樹齢ごとの樹木の割合と、当該樹木の生死とをさらに記憶する。図１１は、実施例２における樹齢ＤＢの一例を示す図である。なお、樹齢ＤＢ２２４に記憶される情報は、例えば、後に説明する樹齢特定部２３２が、図１０に示す記録ＤＢ２２２を参照して特定した情報である。【００６１】
図１１に示すように、樹齢ＤＢ２２４は、記録ＤＢ２２２に記録された、年月「ｙ１」に発生した山火事に関する記録に基づいて、山火事により樹齢「ｘ１」の樹木が「９０％」焼失したことを記憶する。【００６２】
さらに、樹齢ＤＢ２２４は、山火事が発生してからの年数に応じて、山火事により枯れた樹木が残存しているか否かを記憶する。例えば、山火事が発生した年月が、対象年月より「５年」以上前である場合、山火事により枯れた樹木は既に倒壊し、残存しているのは山火事により焼失したり枯れたりすることなく生き残った樹木のみであると考えられる。一方、山火事が発生した年月から、対象年月まで「５年」未満である場合、山火事により枯れた樹木も倒壊の危険性なく残存していると考えられる。【００６３】
そこで、樹齢ＤＢ２２４は、図１１に示すように、年月「ｙ１」に発生した山火事においては、枯れた樹木は残存せず、生息した樹木だけが存続することを記憶する。一方、樹齢ＤＢ２２４は、年月「ｙ２」に発生した山火事において枯れた樹木は、以前として残存していることを記憶する。【００６４】
次に、本実施例における判定結果ＤＢ２２５は、樹齢ＤＢ２２４に記憶された、山火事による樹齢及び樹木の生死を反映した樹木の本数及び割合に基づく、各地域における対象動物の生息判定結果を記憶する。図１２は、実施例２における判定結果ＤＢの一例を示す図である。判定結果ＤＢ２２５は、判定結果ＤＢ１２５と同様に、例えば対象動物ごとに一つのテーブルを有する。なお、判定結果ＤＢ２２５に記憶される情報は、例えば、後に説明する樹齢特定部２３２及び判定部２３３により入力される。【００６５】
図１２に示すように、判定結果ＤＢ２２５は、判定結果ＤＢ１２５に示す情報に加えて、「生木／枯木」をさらに記憶する。図１２において、「生木／枯木」は、樹齢２０年以上の樹木のうち、生きている樹木と既に枯れた樹木との本数を示す。本実施例における「判定結果」は、実施例１と同様の「３０年以上の樹木数」及び「７５年以上の樹木割合」による条件を満たし、さらに樹齢２０年以上の生きている樹木が「３本」以上である場合に、対象動物が「生息」すると判定された結果を記憶する。例えば、対象年月「２０１３年」において、地域ＩＤ「２６」については、実施例１においては対象動物「ＹＧ」が「生息」すると判定されていたが、本実施例においては、樹齢２０年以上の生きている樹木が「３本」未満であるため、生息しないと判定される。【００６６】
なお、図１２においても、図６と同様に、各対象地域において実測を行った結果、対象動物「ＹＧ」の生息を確認できたか否かを示す「ＹＧ実測結果」と、判定結果と実測結果とが合致したか否かを示す「判定当否」とを便宜的に示している。図１２に示すように、本実施例においては、判定結果と実測結果との合致率は６２．５％（１５／２４）となる。【００６７】
次に、制御部２３０は、制御部１３０と同様に、生息判定装置２００の全体的な処理を司る処理部であり、例えばプロセッサなどである。この制御部２３０は、図示しない記録取得部２３１、樹齢特定部２３２及び判定部２３３を有する。【００６８】
記録取得部２３１は、森林の伐採に関する情報に加えて、山火事等に関する情報を取得する。具体的には、記録取得部２３１は、記録取得部１３１における処理に加えて、通信部１１１を経由して、図示しない外部のデータベース等にアクセスし、環境当局が公開する山火事の記録等の情報を取得して、記録ＤＢ２２２に記憶する。【００６９】
樹齢特定部２３２は、対象地域における樹齢を特定する。具体的には、樹齢特定部２３２は、記録ＤＢ２２２に記憶された年月における事由と割合を参照して、樹齢ＤＢ２２４を更新する。【００７０】
判定部２３３は、樹齢ＤＢ２２４に記憶された、伐採及び山火事等の記録を反映した樹齢ごとの樹木の割合をさらに用いて、対象動物が対象地域に生息しているか否かを判定する。判定部２３３は、樹齢ＤＢ２２４を参照して、対象となる樹木数及び樹木の割合、並びに山火事後における生きている樹木の本数を特定する。そして、判定部２３３は、特定された樹木数及び樹木の割合並びに生きている樹木の本数に基づいて、対象動物が対象地域に生息しているか否か、又はどの動物が対象地域に生息しているかを判定する。【００７１】
例えば、判定部２３３は、樹齢３０年以上の樹木数が「５」本／ｈａ以上であり、かつ樹齢７５年以上の樹木割合が「３０％」未満であると判定された対象地域について、さらに樹齢２０年以上の生きている樹木の本数が「３本」以上であるか否かを判定する。そして、判定部２３３は、樹齢２０年以上の生きている樹木の本数が「３本」以上であると判定された場合に、対象動物が「生息」すると判定し、判定結果ＤＢ２２５に判定結果を記憶する。【００７２】
［処理の流れ］
次に、本実施例における生息判定処理の流れについて、図１３を用いて説明する。なお、本実施例における生息判定処理は、図８に示す判定前処理に引き続いて実行される。【００７３】
図１３は、実施例２における生息判定処理の一例を示すフローチャートである。図１３に示すように、まず、判定部２３３は、記録ＤＢ２２２を参照し、伐採記録及び山火事記録等を用いて樹齢ＤＢ２２４に記録された樹齢分布を更新する（Ｓ３００）。【００７４】
次に、判定部２３３は、動物特徴ＤＢ１２３を参照し、対象動物の首直径が「５ｃｍ未満」であるか否かを判定する（Ｓ３０１）。判定部２３３は、対象動物の首直径が「５ｃｍ未満」であると判定した場合（Ｓ３０１：Ｙｅｓ）、対象地域における樹齢３０年以上７５年未満の樹木が１ヘクタールあたり５本以上であるか否かを判定する（Ｓ３０２）。【００７５】
判定部２３３は、樹齢３０年以上７５年未満の生きている樹木と枯れている樹木との合計が１ヘクタールあたり５本未満であると判定した場合（Ｓ３０２：Ｎｏ）、対象地域にＭＢＰが生息すると判定し、判定結果ＤＢ３２５に判定結果を記憶し（Ｓ２２１）、処理を終了する。【００７６】
一方、判定部２３３は、樹齢３０年以上７５年未満の生きている樹木と枯れている樹木との合計が、１ヘクタールあたり５本以上であると判定した場合（Ｓ３０２：Ｙｅｓ）、対象地域において山火事が発生してから５年未満であるか否かを判定する（Ｓ３０３）。判定部２３３は、山火事が発生してから５年以上経過したと判定した場合（Ｓ３０３：Ｎｏ）、Ｓ２２１に移行する。【００７７】
一方、判定部２３３は、山火事が発生してから５年未満であると判定した場合（Ｓ３０３：Ｙｅｓ）、対象地域における樹齢７５年以上の樹木の割合が３０％以上であるか否かを判定する（Ｓ３０４）。判定部２３３は、樹齢７５年以上の樹木の割合が３０％未満であると判定した場合（Ｓ３０４：Ｎｏ）、Ｓ２２１に移行する。【００７８】
一方、判定部２３３は、樹齢７５年以上の樹木の割合が３０％以上であると判定した場合（Ｓ３０４：Ｙｅｓ）、対象地域における樹齢２０年以上の生きている樹木が３本以上であるか否かを判定する（Ｓ３０５）。判定部２３３は、樹齢２０年以上の生きている樹木が３本未満であると判定した場合（Ｓ３０５：Ｎｏ）、Ｓ２２１に移行する。【００７９】
一方、判定部２３３は、樹齢２０年以上の生きている樹木が３本以上であると判定した場合（Ｓ３０５：Ｙｅｓ）、対象地域にはＳＧ、ＬＢＰ及びＭＢＰが生息すると判定し、判定結果ＤＢ２２５に判定結果を記憶し（Ｓ２２４）、処理を終了する。【００８０】
Ｓ３０１に戻って、判定部２３３は、対象動物の首直径が「５ｃｍ以上」であると判定した場合（Ｓ３０１：Ｎｏ）、対象地域における樹齢３０年以上の生きている樹木と枯れている樹木との合計が、１ヘクタールあたり５本以上であるか否かを判定する（Ｓ３１１）。判定部２３３は、樹齢３０年以上の生きている樹木と枯れている樹木との合計が、１ヘクタールあたり５本未満であると判定した場合（Ｓ３１１：Ｎｏ）、Ｓ２２１に移行する。【００８１】
一方、判定部２３３は、樹齢３０年以上の生きている樹木と枯れている樹木との合計が、１ヘクタールあたり５本以上であると判定した場合（Ｓ３１１：Ｙｅｓ）、対象地域において山火事が発生してから５年未満であるか否かを判定する（Ｓ３１２）。判定部２３３は、山火事が発生してから５年以上経過したと判定した場合（Ｓ３１２：Ｎｏ）、Ｓ２２１に移行する。【００８２】
一方、判定部２３３は、山火事が発生してから５年未満であると判定した場合（Ｓ３１２：Ｙｅｓ）、対象地域における樹齢２０年以上の生きている樹木が３本以上であるか否かを判定する（Ｓ３１３）。判定部２３３は、樹齢２０年以上の生きている樹木が３本未満であると判定した場合（Ｓ３１３：Ｎｏ）、Ｓ２２１に移行する。【００８３】
一方、判定部２３３は、樹齢２０年以上の生きている樹木が３本以上であると判定した場合（Ｓ３１３：Ｙｅｓ）、対象地域における樹齢７５年以上の樹木の割合が３０％以上であるか否かを判定する（Ｓ３１４）。判定部２３３は、樹齢７５年以上の樹木の割合が３０％以上であると判定した場合（Ｓ３１４：Ｙｅｓ）、対象地域にはＧＧ及びＭＢＰが生息すると判定する（Ｓ２２２）そして、判定部２３３は、判定結果ＤＢ２２５に判定結果を記憶し、処理を終了する。【００８４】
一方、判定部２３３は、樹齢７５年以上の樹木の割合が３０％未満であると判定した場合（Ｓ３１４：Ｎｏ）、対象地域にはＹＧ及びＭＢＰが生息すると判定する（Ｓ２２３）そして、判定部２３３は、判定結果ＤＢ１２５に判定結果を記憶し、処理を終了する。【００８５】
［効果］
このように、本実施例における生息判定方法は、山火事記録により特定される山火事が発生した時点から所定の年数が経過している場合に、樹上哺乳類が生息可能ではないと判定する処理を行う。これにより、山火事により枯れた樹木が存在する場合において、樹上哺乳類が枯れた樹木を巣穴として利用できるか否かを反映して生息判定を行うので、判定精度を向上できる。【００８６】
なお、本実施例においては、判定部２３３が、生きている樹木の本数を用いる構成について説明したが、これに限られず、生きている樹木と枯れた樹木との割合に基づいて、対象動物が生息するか否かを判定するような構成であってもよい。
【実施例３】
【００８７】
なお、樹上哺乳類は、異なる種の樹上哺乳類と餌や巣穴が競合する場合、大きい種類の樹上哺乳類が生息できる場所では、小さい種類の樹上哺乳類が生息できない場合がある。例えば、下層植生のアカシアを餌とする大きい種類の樹上哺乳類であるＭＢＰが生息する場所では、ＭＢＰより小さい種類の樹上哺乳類であるＹＧ、ＳＧ、ＧＧ及びＬＢＰが生息できない場合がある。そこで、本実施例においては、図示しない生息判定装置３００が、ＭＢＰが餌とするアカシアが一定量以上植生するか否かに基づいて、対象動物が生息するか否かを判定する構成について説明する。【００８８】
［機能ブロック］
まず、本実施例における機能構成について説明する。なお、以下の実施例において、先に説明した図面に示す部位と同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。本実施例における生息判定装置３００は、図１に示す生息判定装置１００と同様のコンピュータにより実装され、通信部１１１、表示操作部１１２、並びに図１には図示しない記憶部３２０及び制御部３３０を有する。【００８９】
記憶部３２０は、植生ＤＢ３２１、記録ＤＢ２２２、動物特徴ＤＢ１２３、樹齢ＤＢ２２４及び判定結果ＤＢ３２５を有する。本実施例における植生ＤＢ３２１は、実施例１における植生ＤＢ１２１が記憶する情報に加えて、さらに「アカシアの植生量」を記憶する。なお、植生ＤＢ３２１に記憶される情報は、植生ＤＢ１２１と同様に、例えば、後に説明する記録取得部３３１が取得する、環境当局が公開する植生図等に開示された情報である。【００９０】
図１４は、実施例３における植生ＤＢの一例を示す図である。図１４に示すように、本実施例における植生ＤＢ３２１は、アカシアの植生量が「一定量以上」であるか否かをさらに記憶する。例えば、植生ＤＢ３２１は、地域ＩＤ「２９」の地域においては、アカシアの植生量は「一定量以上」であり、地域ＩＤ「２６」の地域においては、アカシアの植生量が「一定量以上」ではないことを記憶する。【００９１】
次に、本実施例における判定結果ＤＢ３２５は、判定結果ＤＢ２２５が記憶する情報に加えて、アカシアの植生量と、アカシアの植生量を反映した対象動物の生息判定結果とをさらに記憶する。図１５は、実施例３における判定結果ＤＢの一例を示す図である。判定結果ＤＢ３２５は、判定結果ＤＢ２２５と同様に、例えば対象動物ごとに一つのテーブルを有する。なお、判定結果ＤＢ３２５に記憶される情報は、例えば、後に説明する樹齢特定部２３２及び判定部３３３により入力される。【００９２】
図１５に示すように、判定結果ＤＢ３２５は、判定結果ＤＢ２２５に示す情報に加えて、植生ＤＢ３２１から抽出された「アカシアの植生量」をさらに記憶する。本実施例における「判定結果」は、実施例２と同様の条件を満たし、さらにアカシアの植生量が「一定量以上」ではない場合に、対象動物が「生息」すると判定された結果を記憶する。例えば、対象年月「２０１３年」において、地域ＩＤ「３」については、実施例２においては対象動物「ＹＧ」が「生息」すると判定されていたが、本実施例においては、アカシアの植生量が「一定量以上」であるため、生息しないと判定される。【００９３】
なお、図１５においても、図１２と同様に、各対象地域において実測を行った結果、対象動物「ＹＧ」の生息を確認できたか否かを示す「ＹＧ実測結果」と、判定結果と実測結果とが合致したか否かを示す「判定当否」とを便宜的に示している。図１５に示すように、本実施例においては、判定結果と実測結果との合致率は８７．５％（２１／２４）となる。【００９４】
次に、制御部３３０は、制御部１３０と同様に、生息判定装置３００の全体的な処理を司る処理部であり、例えばプロセッサなどである。この制御部３３０は、図示しない記録取得部３３１、樹齢特定部２３２及び判定部３３３を有する。【００９５】
記録取得部３３１は、記録取得部２３１が取得する情報に加えて、さらにアカシアの植生量に関する情報を取得する。具体的には、記録取得部３３１は、記録取得部２３１における処理に加えて、通信部１１１を経由して、図示しない外部のデータベース等にアクセスし、環境当局が公開するアカシアの植生状況等の情報を取得して、植生ＤＢ３２１に記憶する。【００９６】
判定部３３３は、植生ＤＢ３２１に記憶されたアカシアの植生量をさらに用いて、対象動物が対象地域に生息しているか否かを判定する。判定部２３３は、植生ＤＢ３２１を参照して、対象となる樹木数及び樹木の割合、並びに山火事後における生きている樹木の本数に加えて、アカシアの植生量が一定量以上であるか否かを特定する。そして、判定部１３３は、特定された樹木数及び樹木の割合並びに生きている樹木の本数並びにアカシアの植生量に基づいて、対象動物が対象地域に生息しているか否か、又はどの動物が対象地域に生息しているかを判定する。【００９７】
例えば、判定部２３３は、樹齢３０年以上の樹木数が「５」本／ｈａ以上であり、かつ樹齢７５年以上の樹木割合が「３０％」未満であり、かつ樹齢２０年以上の生きている樹木の本数が「３本」以上であると判定された地域におけるアカシアの植生量を特定する。そして、判定部２３３は、アカシアの植生量が「一定量以上」であると判定された場合にＭＰＢが「生息」すると判定し、判定結果ＤＢ２２５に判定結果を記憶する。また、判定部２３３は、アカシアの植生量が「一定量以上」ではないと判定された場合に、ＭＰＢ以外の樹上哺乳類が「生息」すると判定し、判定結果ＤＢ２２５に判定結果を記憶する。【００９８】
［処理の流れ］
次に、本実施例における生息判定処理の流れについて、図１６を用いて説明する。なお、本実施例における生息判定処理についても、図８に示す判定前処理に引き続いて実行される。【００９９】
図１６は、実施例３における生息判定処理の一例を示すフローチャートである。図１６に示すように、まず、判定部３３３は、記録ＤＢ２２２を参照し、伐採記録を用いて樹齢ＤＢ２２４に記録された樹齢分布を更新する（Ｓ３００）。【０１００】
次に、判定部３３３は、動物特徴ＤＢ１２３を参照し、対象動物の首直径が「５ｃｍ未満」であるか否かを判定する（Ｓ４０１）。判定部３３３は、対象動物の首直径が「５ｃｍ未満」であると判定した場合（Ｓ４０１：Ｙｅｓ）、対象地域における樹齢３０年以上７５年未満の樹木が１ヘクタールあたり５本以上であるか否かを判定する（Ｓ４０２）。【０１０１】
判定部１３３は、樹齢３０年以上７５年未満の生きている樹木と枯れている樹木との合計が１ヘクタールあたり５本未満であると判定した場合（Ｓ４０２：Ｎｏ）、対象地域にＭＢＰが生息すると判定し、判定結果ＤＢ３２５に判定結果を記憶し（Ｓ２２１）、処理を終了する。【０１０２】
一方、判定部３３３は、樹齢３０年以上７５年未満の生きている樹木と枯れている樹木との合計が、１ヘクタールあたり５本以上であると判定した場合（Ｓ４０２：Ｙｅｓ）、対象地域において山火事が発生してから５年未満であるか否かを判定する（Ｓ４０３）。判定部３３３は、山火事が発生してから５年以上経過したと判定した場合（Ｓ４０３：Ｎｏ）、Ｓ２２１に移行する。【０１０３】
一方、判定部２３３は、山火事が発生してから５年未満であると判定した場合（Ｓ４０３：Ｙｅｓ）、対象地域における樹齢７５年以上の樹木の割合が３０％以上であるか否かを判定する（Ｓ４０４）。判定部２３３は、樹齢７５年以上の樹木の割合が３０％未満であると判定した場合（Ｓ４０４：Ｎｏ）、Ｓ２２１に移行する。【０１０４】
一方、判定部２３３は、樹齢７５年以上の樹木の割合が３０％以上であると判定した場合（Ｓ４０４：Ｙｅｓ）、対象地域における樹齢２０年以上の生きている樹木が３本以上であるか否かを判定する（Ｓ４０５）。判定部２３３は、樹齢２０年以上の生きている樹木が３本未満であると判定した場合（Ｓ４０５：Ｎｏ）、Ｓ２２１に移行する。【０１０５】
一方、判定部２３３は、樹齢２０年以上の生きている樹木が３本以上であると判定した場合（Ｓ４０５：Ｙｅｓ）、下層植生のアカシアが一定量未満であるか否かを判定する（Ｓ４０６）。判定部２３３は、下層植生のアカシアが一定量以上であると判定した場合（Ｓ４０６：Ｎｏ）、Ｓ２２１に移行する。【０１０６】
一方、判定部２３３は、下層植生のアカシアが一定量未満であると判定した場合（Ｓ４０６：Ｙｅｓ）、対象地域にはＳＧ及びＬＢＰが生息すると判定し、判定結果ＤＢ３２５に判定結果を記憶し（Ｓ４２４）、処理を終了する。【０１０７】
Ｓ４０１に戻って、判定部２３３は、対象動物の首直径が「５ｃｍ以上」であると判定した場合（Ｓ４０１：Ｎｏ）、対象地域における樹齢３０年以上の生きている樹木と枯れている樹木との合計が、１ヘクタールあたり５本以上であるか否かを判定する（Ｓ４１１）。判定部２３３は、樹齢３０年以上の生きている樹木と枯れている樹木との合計が、１ヘクタールあたり５本未満であると判定した場合（Ｓ４１１：Ｎｏ）、Ｓ２２１に移行する。【０１０８】
一方、判定部２３３は、樹齢３０年以上の生きている樹木と枯れている樹木との合計が、１ヘクタールあたり５本以上であると判定した場合（Ｓ４１１：Ｙｅｓ）、対象地域において山火事が発生してから５年未満であるか否かを判定する（Ｓ４１２）。判定部２３３は、山火事が発生してから５年以上経過したと判定した場合（Ｓ４１２：Ｎｏ）、Ｓ２２１に移行する。【０１０９】
一方、判定部２３３は、山火事が発生してから５年未満であると判定した場合（Ｓ４１２：Ｙｅｓ）、対象地域における樹齢２０年以上の生きている樹木が３本以上であるか否かを判定する（Ｓ４１３）。判定部２３３は、樹齢２０年以上の生きている樹木が３本未満であると判定した場合（Ｓ４１３：Ｎｏ）、Ｓ２２１に移行する。【０１１０】
一方、判定部２３３は、樹齢２０年以上の生きている樹木が３本以上であると判定した場合（Ｓ４１３：Ｙｅｓ）、下層植生のアカシアが一定量未満であるか否かを判定する（Ｓ４１４）。判定部２３３は、下層植生のアカシアが一定量以上であると判定した場合（Ｓ４１４：Ｎｏ）、Ｓ２２１に移行する。【０１１１】
一方、判定部２３３は、下層植生のアカシアが一定量未満であると判定した場合（Ｓ４１４：Ｙｅｓ）、対象地域における樹齢７５年以上の樹木の割合が３０％以上であるか否かを判定する（Ｓ４１５）。判定部２３３は、樹齢７５年以上の樹木の割合が３０％以上であると判定した場合（Ｓ４１５：Ｙｅｓ）、対象地域にはＧＧが生息すると判定し、判定結果ＤＢ３２５に判定結果を記憶し（Ｓ４２２）、処理を終了する。【０１１２】
一方、判定部２３３は、樹齢７５年以上の樹木の割合が３０％未満であると判定した場合（Ｓ４１５：Ｎｏ）、対象地域にはＹＧが生息すると判定し、判定結果ＤＢ１２５に判定結果を記憶し（Ｓ４２３）、処理を終了する。【０１１３】
［効果］
このように、本実施例における生息判定方法は、第１の動物及び第２の動物が生息可能であるか否かを判定する際に、第１の動物の食糧となる植物が一定量以上存在する場合には、第１の動物が生息し、第２の動物が生息していないと判定する処理を行う。これにより、樹上哺乳類間の競合関係に基づいて生息判定を行うので、判定精度を向上できる。
【実施例４】
【０１１４】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。【０１１５】
［システム］
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともできる。あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。【０１１６】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散や統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、記録ＤＢ１２２と動物特徴ＤＢ１２３とを統合してもよく、また判定部１３３を、樹齢ごとの樹木の割合を特定する処理部と対象動物が生息するか否かを判定する処理部とに分散してもよい。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。【０１１７】
［生息判定プログラム］
また、上記の実施例で説明した生息判定装置１０の各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、図１７を用いて、上記の実施例で説明した生息判定装置１００、２００又は３００と同様の機能を有する生息判定プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１７は、生息判定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。【０１１８】
図１７に示すように、コンピュータ５００は、ＣＰＵ５１０、ＲＯＭ５２０、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）５３０、ＲＡＭ５４０を有する。これら各機器５１０〜５４０は、バス５５０を介して接続されている。  【０１１９】
ＲＯＭ５２０には、ＯＳ（Operating  System）などの基本プログラムが記憶されている。また、ＨＤＤ５３０には、上記の実施例で示す記録取得部１３１、樹齢特定部１３２及び判定部１３３と同様の機能を発揮する生息判定プログラム５３０ａが予め記憶される。また、ＨＤＤ５３０には、記憶部１２０に記憶された各種のＤＢや属性値情報が記憶される。【０１２０】
そして、ＣＰＵ５１０が、生息判定プログラム５３０ａをＨＤＤ５３０から読み出して実行する。  【０１２１】
そして、ＣＰＵ５１０は、各種のＤＢや属性値情報をＨＤＤ５３０から読み出してＲＡＭ５４０に格納する。さらに、ＣＰＵ５１０は、ＲＡＭ５４０に格納された各種のＤＢや属性値情報を用いて、生息判定プログラム５３０ａを実行する。なお、ＲＡＭ５４０に格納されるデータは、常に全てのデータがＲＡＭ５４０に格納されなくともよい。処理に用いられるデータがＲＡＭ５４０に格納されれば良い。  【０１２２】
なお、上記した生息判定プログラム５３０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ５３０に記憶させなくともよい。  【０１２３】
例えば、コンピュータ５００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」にプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ５００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。  【０１２４】
さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ５００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ５００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１２５】
１００、２００、３００  生息判定装置
１１１  通信部
１１２  表示操作部
１２０、２２０、３２０  記憶部
１２１、３２１  植生ＤＢ
１２２、２２２  記録ＤＢ
１２３  動物特徴ＤＢ
１２４、２２４  樹齢ＤＢ
１２５、２２５、３２５  判定結果ＤＢ
１３０、２３０、３３０  制御部
１３１、２３１、３３１  記録取得部
１３２、２３２  樹齢特定部
１３３、２３３、３３３  判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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