(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象領域における、緑地によって被覆される土地区画である緑地単位毎の面積と、植生タイプの割合と、をデータ化した緑地データベースと、
飛翔性生物の種毎に、面積規模に係る緑被面積スコアと、植生に係る植生タイプスコアと、行動圏と、をデータ化した生息条件データベースと、
前記緑地データベースにデータ化されている緑地単位を選択する選択処理部と、
前記選択処理部で選択された緑地単位につき、前記生息条件データベースに基づいて、飛翔性生物の種毎の利用可能性スコアを算出する利用可能性スコア算出処理部と、
前記選択処理部で選択された緑地単位につき、前記緑地データベース及び前記生息条件データベースに基づいて、飛翔性生物の種毎の選択可能性スコアを算出する選択可能性スコア算出処理部と、
前記利用可能性スコア算出処理部で算出された利用可能性スコアと、前記選択可能性スコア算出処理部で算出された選択可能性スコアとから、飛翔性生物の種毎の飛来可能性スコアを算出する飛来可能性スコア算出処理部と、
を有することを特徴とする飛来可能性スコア算出システム。
【請求項２】
前記緑地データベースが、リモートセンシングデータに基づいて構成されることを特徴とする請求項１に記載の飛来可能性スコア算出システム。
【請求項３】
さらに、前記緑地データベースが、仮想的な緑地データにも基づいて構成されることを特徴とする請求項２に記載の飛来可能性スコア算出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、飛翔性生物（鳥類、蝶類、トンボ類など）の複数の生物の種組成を定量的に予測することが可能な飛来可能性スコア算出方法及びその方法を用いた飛来可能性スコア算出システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人工衛星や航空機などに搭載された撮像装置、レーダーによって取得されるデータを用いて、地表における状態をリモートセンシングする測定手法が行われている。このようなリモートセンシング技術は、農業分野や水資源分野、或いは都市計画分野などで、積極的に活用され始めている。
【０００３】
例えば、非特許文献１には、リモートセンシング技術を用いて、解像度の高い衛星データから把握される緑被データと、地表モデル（ＤＳＭ）および地形モデル（ＤＴＭ）の差から把握できる樹木の高さデータを重ね合わせて評価対象地域の緑地の状況を判読すると共に、都市域の生態系を示す環境指標種としてコゲラを選定し、地理情報システム（ＧＩＳ）を活用し、コゲラの生息域への都市開発プロジェクトの影響をビジュアルな形で評価することで、新規道路や緑地の整備などプロジェクトの代替案の検討を行う技術が開示されている。
【非特許文献１】「エコロジカルネットワーク評価技術を開発」（鹿島建設株式会社）、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｋａｊｉｍａ．ｃｏ．ｊｐ／ｎｅｗｓ／ｐｒｅｓｓ／２００８０９／１７ｃ１−ｊ．ｈｔｍ
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
非特許文献１には、開発地域にどの程度の高さ、種類、規模の緑地を設ければ、コゲラの生息・活動範囲を広げることが出来るかなどのシナリオを、条件に応じてシミュレーションすることができることなどが開示されている。
【０００５】
しかしながら、非特許文献１記載のような、都市緑地にどのような生物が飛来する可能性があるのかを定量的に予測する技術に関しては、従来は主に、指標となる単一生物種に限定して、その生息条件をもとに予測する方法がとられていた。
【０００６】
一方で、飛来する飛翔性生物（鳥類、蝶類、トンボ類など）の複数の生物の種組成を定量的に予測する技術が確立されていない、という問題があった。一部には、生き物情報と敷地の環境条件に基づき、種組成を予測する手法も検討されているが、定性的な予測が中心であり、定量的に飛来可能性を予測することが困難であった。
【０００７】
また、特に、地域ごとに異なる緑地の質・分布や生物種に異なる生息条件（移動距離・飛翔性生物が選考する環境など）を反映し、飛来可能性の高い生物相を予測することも困難であった。
【０００８】
要は、従来、飛翔性生物の飛来可能性の算出については、実際の調査情報に基づく人の手による予測が必要であったり、或いは、人の手による予測が不要であったとしても、開発地などの小規模な緑地が対象外となっており、開発地における緑化事業前後の飛来生物相の変化を予測することができがなかったりする、という問題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明は、上記課題を解決するものであって、請求項１に係る発明は、対象領域における、緑地によって被覆される土地区画である緑地単位毎の面積と、植生タイプの割合と、をデータ化した緑地データベースと、飛翔性生物の種毎に、面積規模に係る緑被面積スコアと、植生に係る植生タイプスコアと、行動圏と、をデータ化した生息条件データベースと、前記緑地データベースにデータ化されている緑地単位を選択する選択処理部と、前記選択処理部で選択された緑地単位につき、前記生息条件データベースに基づいて、飛翔性生物の種毎の利用可能性スコアを算出する利用可能性スコア算出処理部と、前記選択処理部で選択された緑地単位につき、前記緑地データベース及び前記生息条件データベースに基づいて、飛翔性生物の種毎の選択可能性スコアを算出する選択可能性スコア算出処理部と、前記利用可能性スコア算出処理部で算出された利用可能性スコアと、前記選択可能性スコア算出処理部で算出された選択可能性スコアとから、飛翔性生物の種毎の飛来可能性スコアを算出する飛来可能性スコア算出処理部と、を有することを特徴とする飛来可能性スコア算出システムである。
【００１０】
また、請求項２に係る発明は、請求項１に記載の飛来可能性スコア算出システムにおいて、前記緑地データベースが、リモートセンシングデータに基づいて構成されることを特徴とする。
【００１１】
また、請求項３に係る発明は、請求項２に記載の飛来可能性スコア算出システムにおいて、さらに、前記緑地データベースが、仮想的な緑地データにも基づいて構成されることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明に係る飛来可能性スコア算出方法及びその方法を用いた飛来可能性スコア算出システムによれば、地域ごとに異なる緑地の質・分布とともに、特に飛翔性生物種毎の移動・生息環境を反映し、飛来可能性の高い生物相を定量的に予測することが可能となり、実際の調査情報に基づく人の手による予測が不要となる。
【００１４】
また、本発明に係る飛来可能性スコア算出方法及びその方法を用いた飛来可能性スコア算出システムによれば、開発地における緑化の効果として、事業前後において、飛来可能性の高い飛翔性生物相を定量的に比較することが可能となった。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態に係る飛来可能性スコア算出方法を実行させるシステム構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係る飛来可能性スコア算出方法で用いられるリモートセンシングデータの一部拡大図である。
【図３】本発明の実施形態に係る飛来可能性スコア算出方法で用いる緑地データベースをリモートセンシングデータやＧＩＳデータから作製するための処理のフローチャートを示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係る飛来可能性スコア算出方法で用いる緑地データベースのデータ構造の一例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係る飛来可能性スコア算出方法で用いる生息条件データベースのデータ構造の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施形態に係る飛来可能性スコア算出方システムによる飛来可能性スコア算出処理のフローチャートを示す図である。
【図７】利用可能性スコア（ＵＳn）算出処理のサブルーチンのフローチャートを示す図である。
【図８】選択可能性スコア（ＳＳn）算出処理のサブルーチンのフローチャートを示す図である。
【図９】飛来可能性スコア（ＩＳn）算出処理のサブルーチンのフローチャートを示す図である。
【図１０】本発明の他の実施形態に係る飛来可能性スコア算出方法で用いられるリモートセンシングデータの一部拡大図である。
【図１１】本発明の他の実施形態に係る飛来可能性スコア算出方法で用いる緑地データベースのデータ構造の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しつつ説明する。図１は本発明の実施形態に係る飛来可能性スコア算出方法を実行させるシステム構成の一例を示す図である。図１において、１０はシステムバス、１１はＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、１２はＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、１３はＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、１４は外部情報機器との通信を司る通信制御部、１５はキーボードコントローラなどの入力制御部、１６はディスプレイコントローラなどの出力制御部、１７は外部記憶装置制御部、１８はキーボード、ポインティングデバイス、マウスなどの入力機器からなる入力部、１９はＬＣＤディスプレイなどの表示装置や印刷装置からなる出力部、２０はＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等の外部記憶装置である。
【００１７】
図１において、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１３内のプログラム用ＲＯＭ、或いは、大容量の外部記憶装置２０に記憶されたプログラム等に応じて、外部機器と通信することでデータを検索・取得したり、また、図形、イメージ、文字、表等が混在した出力データの処理を実行したり、更に、外部記憶装置２０に格納されているデータベースの管理を実行したり、などといった演算処理を行うものである。
【００１８】
また、ＣＰＵ１１は、システムバス１０に接続される各デバイスを統括的に制御する。ＲＯＭ１３内のプログラム用ＲＯＭあるいは外部記憶装置２０には、ＣＰＵ１１の制御用の基本プログラムであるオペレーティングシステムプログラム（以下ＯＳ）等が記憶されている。また、ＲＯＭ１３あるいは外部記憶装置２０には出力データ処理等を行う際に使用される各種データが記憶されている。ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。
【００１９】
入力制御部１５は、キーボードや不図示のポインティングデバイスからの入力部１８を制御する。また、出力制御部１６は、ＬＣＤディスプレイ等の表示装置やプリンタなどの印刷装置の出力制御を行う。
【００２０】
外部記憶装置制御部１７は、ブートプログラム、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザファイル、編集ファイル、プリンタドライバ等を記憶するＨＨＤ（Ｈａｒｄ
Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）や、或いは場合によってはフレキシブルディスク（ＦＤ）等の外部記憶装置２０へのアクセスを制御する
また、通信制御部１４は、ネットワークを介して、外部機器と通信を制御するものであり、これによりシステムが必要とするデータを、インターネットやイントラネット上の外部機器が保有するデータベースから取得したり、外部機器に情報を送信したりすることができるように構成される。
【００２１】
外部記憶装置２０には、ＣＰＵ１１の制御プログラムであるオペレーティングシステムプログラム（以下ＯＳ）以外に、本発明の飛来可能性スコア算出方法をＣＰＵ１１上で動作させるシステムプログラム、及びこのシステムプログラムで用いるデータなどがインストールされ保存・記憶されている。
【００２２】
本発明の飛来可能性スコア算出方法を実現するシステムプログラムで利用されるデータとしては、人工衛星、飛行機などの飛行体から評価対象領域を撮像した画像データ（リモートセンシングデータ）であり、これらデータが外部記憶装置２０に保存されていることが想定されているが、場合によっては、これらのデータを通信制御部１４を介してインターネットやイントラネット上の外部機器から取得するように構成することも可能である。
【００２３】
図２は本発明の実施形態に係る飛来可能性スコア算出方法で用いられるリモートセンシングデータの一部拡大図である。本実施形態においては、このようなリモートセンシングデータとしてマルチスペクトル画像を用い、地上における土地被覆の状況を抽出するようにしている。図２の例では、一つのメッシュは２ｍ×２ｍのサイズである。図２の例では、緑地によって被覆される土地区画である緑地単位が３つあることを示している。
【００２４】
ここで、このような本発明の実施形態に係る飛来可能性スコア算出方法で用いる緑地データベースを準備するための処理を説明する。図３は本発明の実施形態に係る飛来可能性スコア算出方法で用いる緑地データベースを画像データ（リモートセンシングデータ）から作製するための処理のフローチャートを示す図である。
【００２５】
図３において、ステップＳ１００で、本実施形態に係る飛来可能性スコア算出方法の準備処理が開始されると、続いてステップＳ１０１に進み、対象領域における衛星画像データ（リモートセンシングデータ）から図２に示すような緑地単位の抽出処理が実行される。このステップでは、公的機関による植生図や植生に関する地理情報システムデータ（ＧＩＳデータ）が参照される。なお、対象領域としては、任意の広さとすることができるが、例えば、緑化計画などを検討としている対象事業地から半径数ｋｍ圏内などに設定することができる。
【００２６】
次に、ステップＳ１０２においては、各々の緑地単位における、緑地単位全体に対する落葉樹の割合が算出され、ステップＳ１０３においては、各々の緑地単位における、緑地単位全体に対する常緑樹・針葉樹の割合が算出され、ステップＳ１０４においては、各々の緑地単位における、緑地単位全体に対する高茎草本の割合が算出され、ステップＳ１０５においては、各々の緑地単位における、緑地単位全体に対する低茎草本の割合が算出される。
【００２７】
上記のような各処理を経て、リモートセンシングデータやＧＩＳデータから図２に示すようなマップと、緑地データベースを得ることができる。図４は本発明の実施形態に係る飛来可能性スコア算出方法で用いる緑地データベースのデータ構造の一例を示す図である。
【００２８】
図４では、マップの中にＮ個の緑地単位が存在する例を示している。緑地データベースにおいては、それぞれの緑地単位には、固有のＩＤがふられている。また、緑地データベースには、それぞれの緑地単位の図２に示すようなマップ上のメッシュ位置データなどが記憶されている。緑地データベースには、「面積」に係るデータが記憶されている。当然、この「面積」に係るデータは、その緑地単位を構成するメッシュの数に比例している。
【００２９】
また、緑地データベースには、「落葉樹の割合」、「常緑樹・針葉樹の割合」、「高茎草本の割合」、「低茎草本の割合」が記憶されている。それぞれの緑地単位における「落
葉樹の割合」、「常緑樹・針葉樹の割合」、「高茎草本の割合」、「低茎草本の割合」を合計すると１となる。
【００３０】
次に、本発明に係る飛来可能性スコア算出方法では、生息条件データベースを準備しておく。図５は本発明の実施形態に係る飛来可能性スコア算出方法で用いる生息条件データベースのデータ構造の一例を示す図である。生息条件データベースは、鳥類、蝶類、トンボ類などの飛翔性生物の種毎に、面積規模に係る緑被面積スコアと、植生に係る植生タイプスコアと、行動圏と、をデータ化したものである。生息条件データベースにおいて、ＳＰ1、ＳＰ2、ＳＰ3、・・・ＳＰXは、飛翔性生物の種をそれぞれ示している。
【００３１】
また、生息条件データベースにおいては、既往文献情報に基づく飛翔性生物（鳥類、蝶類、トンボ類など）の生息環境条件データを参照し、生物種毎の緑被面積スコアと植生タイプスコアが算出され、格納されている。
【００３２】
緑被面積スコアは、緑地単位を面積規模（０．２５ｈａ未満、０．２５ｈａ以上１．０ｈａ未満、１．０ｈａ以上５．０ｈａ未満、５．０ｈａ以上１０ｈａ未満、１０ｈａ以上）で分類した上で、分類毎に、生息適性（１から４の４段階で素点化）がスコア化されたものである。
【００３３】
例えば、ＳＰ1の種についてみてみると、０．２５ｈａ未満ではｐ1のスコアが、０．２５ｈａ以上１．０ｈａ未満ではｑ1のスコアが、１．０ｈａ以上５．０ｈａ未満ではｒ1のスコアが、５．０ｈａ以上１０ｈａ未満ではｓ1のスコアが、１０ｈａ以上ではｔ1のスコアがつけられている。スコアｐ1、ｑ1、ｒ1、ｓ1、ｔ1のいずれも、１、２、３、４のい
ずれかの値をとる。
【００３４】
植生タイプスコアは、植生を「落葉樹」、「常緑樹・針葉樹」、「高茎草本」、「低茎草本」で分類した上で、分類毎に、生息適性（１から４の４段階で素点化）がスコア化されたものである。
【００３５】
例えば、ＳＰ1の種についてみてみると、落葉樹ではａ1のスコアが、常緑樹・針葉樹ではｂ1のスコアが、高茎草本ではｃ1のスコアが、低茎草本ではｄ1のスコアがつけられて
いる。スコアａ1、ｂ1、ｃ1、ｄ1のいずれも、１、２、３、４のいずれかの値をとる。
【００３６】
また、行動圏には、それぞれの飛翔性生物の種毎の行動圏に係るデータが記憶されている。
【００３７】
次に、以上のようなデータベースなどに基づいて、飛来可能性スコア算出する方法を説明する。
【００３８】
図６は本発明の実施形態に係る飛来可能性スコア算出方システムによる飛来可能性スコア算出処理のフローチャートを示す図である。
【００３９】
ステップ２０１では、まず、算出を行う緑地単位の選択を行う。ここでは、緑地ＩＤが１である緑地単位を選択した場合を例に挙げ、緑地ＩＤが１である緑地単位に飛来する飛翔性生物の種毎の飛来可能性スコアを算出することとするが、他の緑地単位についても、同様に扱うことができる。
【００４０】
次のステップＳ２０２では、利用可能性スコア（ＵＳn）算出処理のサブルーチンを実
行する。図７は利用可能性スコア（ＵＳn）算出処理のサブルーチンのフローチャートを
示す図である。
【００４１】
ステップＳ３００  利用可能性スコア（ＵＳn）算出処理のサブルーチンが開始される
と、続いて、ステップＳ３０１では、先の選択ステップで選択された（緑地ＩＤ）＝１に係るデータを緑地データベースから取得する。また、生息条件データベースの各パラメータを取得しておく。
【００４２】
次に、ステップＳ３０２では、変数ｎに１がセットされる。
【００４３】
ステップＳ３０３では、Ｓ1が０．２５ｈａ未満であるか否かが判定され、判定結果が
ＹＥＳであると、次のステップＳ３０４に進み、利用可能性スコア（ＵＳn）をｐn×Ｌｎ（Ｓ1）×（ａnＡ1＋ｂnＢ1＋ｃnＣ1＋ｄnＤ1）により算出し、記憶する。ここで、Ｌｎ
は自然対数である。また、Ｓ1が０．２５ｈａ未満であるために、算出式中において、生
息条件データベースにおける緑被面積スコアとして、ｐnが用いられている。（図５参照
。以下、考え方は同様である。）
一方、ステップＳ３０３の判定結果がＮＯであれば、ステップＳ３０５に進む。
【００４４】
ステップＳ３０５では、Ｓ1が０．２５ｈａ以上１．０ｈａ未満であるか否かが判定さ
れ、判定結果がＹＥＳであると、次のステップＳ３０６に進み、利用可能性スコア（ＵＳn）をｑn×Ｌｎ（Ｓ1）×（ａnＡ1＋ｂnＢ1＋ｃnＣ1＋ｄnＤ1）により算出し、記憶する
。一方、ステップＳ３０５の判定結果がＮＯであれば、ステップＳ３０７に進む。
【００４５】
ステップＳ３０７では、Ｓ1が１．０ｈａ以上５．０ｈａ未満であるか否かが判定され
、判定結果がＹＥＳであると、次のステップＳ３０８に進み、利用可能性スコア（ＵＳn
）をｒn×Ｌｎ（Ｓ1）×（ａnＡ1＋ｂnＢ1＋ｃnＣ1＋ｄnＤ1）により算出し、記憶する。一方、ステップＳ３０７の判定結果がＮＯであれば、ステップＳ３０９に進む。
【００４６】
ステップＳ３０９では、Ｓ1が５．０ｈａ以上１０ｈａ未満であるか否かが判定され、
判定結果がＹＥＳであると、次のステップＳ３１０に進み、利用可能性スコア（ＵＳn）
をｓn×Ｌｎ（Ｓ1）×（ａnＡ1＋ｂnＢ1＋ｃnＣ1＋ｄnＤ1）により算出し、記憶する。一方、ステップＳ３０９の判定結果がＮＯであれば、ステップＳ３１１に進む。
【００４７】
ステップＳ３１１では、Ｓ1が１０ｈａ以上であるか否かが判定され、判定結果がＹＥ
Ｓであると、次のステップＳ３１２に進み、利用可能性スコア（ＵＳn）をｔn×Ｌｎ（Ｓ1）×（ａnＡ1＋ｂnＢ1＋ｃnＣ1＋ｄnＤ1）により算出し、記憶する。一方、ステップＳ
３１１の判定結果がＮＯであれば、ステップＳ３１３に進む。
【００４８】
ステップＳ３１３では、ｎ＝Ｘであるか否かがが判定される。ステップＳ３１３における判定がＮＯであれば、ステップＳ３１４に進み、ｎを１インクリメントして、さらなる飛翔性生物の種についての利用可能性スコア（ＵＳn）を算出するために、ステップＳ３
０３に戻る。
【００４９】
一方、ステップＳ３１３における判定がＹＥＳであれば、全ての飛翔性生物の種についての利用可能性スコア（ＵＳn）を算出が完了したので、ステップＳ３１５に進み、元の
ルーチンにリターンする。
【００５０】
元のルーチンに戻り、次のステップＳ２０３では、選択可能性スコア（ＳＳn）算出処
理のサブルーチンを実行する。図８は選択可能性スコア（ＳＳn）算出処理のサブルーチ
ンのフローチャートを示す図である。
【００５１】
ステップＳ４００で、選択可能性スコア（ＳＳn）算出処理のサブルーチンが開始され
ると、続いて、ステップＳ４０１に進み、先の選択ステップで選択された（緑地ＩＤ）＝１に係るデータ、マップを緑地データベースから取得する。
【００５２】
次に、ステップＳ４０２では、変数ｎに１がセットされる。
【００５３】
また、ステップＳ４０３では、生息条件データベースからＳＰnの行動圏を取得する。
【００５４】
ステップＳ４０４では、行動圏内の全てのメッシュ（Ｍ）を取得する。ここでは、仮に取得された総メッシュ数がＬで、それぞれのメッシュに１〜Ｌの番号付けがされているものとする。
【００５５】
ステップＳ４０５においては、Ｍをカウントするための変数ｍに１をセットする。
【００５６】
ステップＳ４０６では、着目しているメッシュＭmが緑地であるか否かが判定される。
この判定がＹＥＳであるときには、ステップＳ４０７において、近接性スコア（ＰＳm）
を１として、記憶する。
【００５７】
また、ステップＳ４０６での判定がＮＯであるときには、ステップＳ４０８において、近接性スコア（ＰＳm）をメッシュＭmと着目緑地との距離（距離ラスタ）の逆数により算出して、記憶する。
【００５８】
ステップＳ４０９においては、ｍ＝Ｌであるか否かが判定される。ステップＳ４０９の判定がＮＯである場合には、行動圏内の全てのメッシュについて近接性スコア（ＰＳm）
が算出されていないので、ステップＳ４１０に進み、変数ｍを１インクリメントして、ステップＳ４０６に戻る。一方、ステップＳ４０９の判定がＹＥＳである場合には、ステップＳ４１１に進む。
【００５９】
ステップＳ４１１においては、着目している飛翔性生物種の選択可能性スコア（ＳＳn
）を、（ΣＰＳm）／Ｌにより算出し、記憶する。
【００６０】
ステップＳ４１２では、ｎ＝Ｘであるか否かが判定される。
【００６１】
ステップＳ４１２における判定がＮＯであれば、ステップＳ４１３に進み、ｎを１インクリメントして、さらなる飛翔性生物の種についての選択可能性スコア（ＳＳn）を算出
するために、ステップＳ４０３に戻る。
【００６２】
一方、ステップＳ４１２における判定がＹＥＳであれば、全ての飛翔性生物の種についての選択可能性スコア（ＳＳn）を算出が完了したので、ステップＳ４１４に進み、元の
ルーチンにリターンする。
【００６３】
元のルーチンに戻り、次のステップＳ２０４では、飛来可能性スコア（ＩＳn）算出処
理のサブルーチンを実行する。図９は飛来可能性スコア（ＩＳn）算出処理のサブルーチ
ンのフローチャートを示す図である。
【００６４】
ステップＳ５００で、飛来可能性スコア（ＩＳn）算出処理のサブルーチンが開始され
ると、ステップＳ５０１で、変数ｎに１がセットされる。
【００６５】
ステップＳ５０２では、飛来可能性スコア（ＩＳn）を、利用可能性スコア（ＵＳn）と選択可能性スコア（ＳＳn）との積により算出し、記憶する。
【００６６】
ステップＳ５０３では、ｎ＝Ｘであるか否かが判定される。
【００６７】
ステップＳ５０３における判定がＮＯであれば、ステップＳ５０４に進み、ｎを１インクリメントして、さらなる飛翔性生物の種についての飛来可能性スコア（ＩＳn）を算出
するために、ステップＳ５０２に戻る。
【００６８】
一方、ステップＳ５０３における判定がＹＥＳであれば、全ての飛翔性生物の種についての飛来可能性スコア（ＩＳn）を算出が完了したので、ステップＳ５０５に進み、元の
ルーチンにリターンする。
【００６９】
元のルーチンに戻り、次のステップＳ２０５では、算出され、記憶されている全ての飛翔性生物の種（ＳＰ1、ＳＰ2、ＳＰ3、・・・ＳＰX）に対する飛来可能性スコア（ＩＳ1
、ＩＳ2、ＩＳ3、・・・ＩＳX）をシステムの出力部１９などに出力する。
【００７０】
次のステップＳ２０６で、システムの処理を終了する。
【００７１】
以上のように、本発明に係る飛来可能性スコア算出方法及びその方法を用いた飛来可能性スコア算出システムによれば、地域ごとに異なる緑地の質・分布とともに、特に飛翔性生物種毎の移動・生息環境を反映し、飛来可能性の高い生物相を定量的に予測することが可能となり、実際の調査情報に基づく人の手による予測が不要となる。
【００７２】
次に、本発明の他の実施形態について説明する。緑地データベースには、リモートセンシングデータに基づいて作製されたデータのみが記憶されていたが、本発明の他の実施形態においては、上記のデータに加え、緑化予定地に基づいて作製された仮想的な緑地データを記憶させるようにする。これにより、緑化予定地における飛翔性生物種毎の飛来可能性スコアを算出することが可能となる。
【００７３】
図１０は本発明の他の実施形態に係る飛来可能性スコア算出方法で用いられるリモートセンシングデータの一部拡大図である。図１０においては、緑化予定地として、（緑地ＩＤ）＝Ｙを想定している図である。
【００７４】
また、図１１は本発明の他の実施形態に係る飛来可能性スコア算出方法で用いる緑地データベースのデータ構造の一例を示す図である。（緑地ＩＤ）＝Ｙに対応して、「メッシュ位置データ」、「面積」を記憶させると共に、想定している「落葉樹割合」、「常緑樹・針葉樹割合」、「常緑樹・針葉樹割合」、「低茎割合」などを記憶させる。
【００７５】
このような緑地データベースに基づいて、図６に示すフローチャートにおけるステップＳ２０１で、（緑地ＩＤ）＝Ｙの緑地単位を選択することで、（緑地ＩＤ）＝Ｙの緑地単位に対応する飛来可能性スコア（ＩＳ1、ＩＳ2、ＩＳ3、・・・ＩＳX）をシミュレーションすることができるようになる。
【００７６】
以上のような、本発明に係る飛来可能性スコア算出方法及びその方法を用いた飛来可能性スコア算出システムによれば、開発地における緑化の効果として、事業前後において、飛来可能性の高い飛翔性生物相を定量的に比較することが可能となる。
【符号の説明】
【００７７】
１０・・・システムバス、１１・・・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、１２・・・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、１３・・・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、１４・・・通信制御部、１５・・・入力制御部、１６・・・出力制御部、１７・・・外部記憶装置制御部、１８・・・入力部
、１９・・・出力部、２０・・・外部記憶装置
【図１】
0006338101.tif 000002
【図２】
0006338101.tif 000003
【図３】
0006338101.tif 000004
【図４】
0006338101.tif 000005
【図５】
0006338101.tif 000006
【図６】
0006338101.tif 000007
【図７】
0006338101.tif 000008
【図８】
0006338101.tif 000009
【図９】
0006338101.tif 000010
【図１０】
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【図１１】
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