(57)【要約】【課題】  都市緑地における生息生物群の予測評価手法の提供。【解決手段】  本発明の都市緑地における生息生物群の予測評価手法は、次の処理手順により実行される。Ｓ１−１：生物分布情報の入力、Ｓｌ−２：土地被覆情報の人力、Ｓ２：種分析バッファーの設定、Ｓ３：種群パターンの設定、Ｓ４：出現分析パッチの設定、Ｓ５：種群パターンと緑被・土地被覆特性の関連性分析、Ｓ６：適用グリッドの設定、Ｓ７：種群パターンごとの出現予測マップの出力、Ｓ８：種群多様性予測マップの出力。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
都市域の緑地に生息する生物種群を対象とし、現地調査で得られる生物種の分布情報と、土地被覆情報の分析による土地被覆情報とをもとに、両者の関連性を統計的に分析し、都市緑地における生物分布のパターンを予測評価することを特徴とする、都市緑地における生息生物群の予測評価手法。
【請求項２】
前記生物種の分布情報と、前記土地被覆情報の分析による土地被覆情報とに基づいて、所定の距離圏半径の前記生物種分析バッファーを設定することを特徴とする、請求項１に記載の都市緑地における生息生物群の予測評価手法。
【請求項３】
前記生物種を統計的類型化により分類して、種群パターンを設定することを特徴とする、請求項１または請求項２に記載の都市緑地における生息生物群の予測評価手法。
【請求項４】
現地調査ルートを分割し、前記生物種分析バッファーを含む地域の生物種出現分析パッチを設定することを特徴とする、請求項３に記載の都市緑地における生息生物群の予測評価手法。
【請求項５】
前記生物種出現分析パッチごとに、前記種群パターンと土地被覆特性の関連性を分析することを特徴とする、請求項４に記載の都市緑地における生息生物群の予測評価手法。
【請求項６】
前記関連性の分析は、回帰分析であることを特徴とする、請求項５に記載の都市緑地における生息生物群の予測評価手法。
【請求項７】
前記土地被覆情報を取得する評価対象地域に、適用グリッドを設定することを特徴とする、請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の都市緑地における生息生物群の予測評価手法。
【請求項８】
前記適用グリッドごとの前記種群パターンの出現予測マップを出力することを特徴とする、請求項７に記載の都市緑地における生息生物群の予測評価手法。
【請求項９】
前記種群パターンの出現予測マップのすべてを重ね合わせて相乗平均し、種群多様性予測マップを出力することを特徴とする、請求項８に記載の都市緑地における生息生物群の予測評価手法。
【請求項１０】
前記生物種は、チョウ類またはトンボ類であることを特徴とする、請求項１ないし請求項９のいずれかに記載の都市緑地における生息生物群の予測評価手法。
【請求項１１】
前記土地被覆情報を、高解像度人工衛星データのようなリモートセンシングにより取得することを特徴とする、請求項１ないし請求項１０のいずれかに記載の都市緑地における生息生物群の予測評価手法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、都市域におけるビオトープの創出にあたって、地域の生態系を定量的に評価するための都市緑地における生息生物群の予測評価手法に関する。
【背景技術】
【０００２】
都市域におけるビオトープの創出にあたっては、地域の生態系を定量的に評価し、誘致の目標とする生物の設定を行う必要がある。このため、事前に鳥類などのある生物種に注目して、その生息環境条件をさまざまな観点から調査・分析した生息環境評価手法例が、特許文献１に記載されている。
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−８９６６４号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、地域に生息する生物種の多様性に着目し、どのような種がどのようなパターンで分布しているかを予測する方法はまだ確立されていないという問題があった。また、広域的にある地域（とくに都市域および都市近郊）に散在するすべての緑地を調査することは困難である。これらの調査しきれないさまざまな形状・規模・質の緑地における生息生物の分布のパターンを、定量的に予測する技術は特許文献１に記載されていない。とくに、微小に細分化された都市の緑地を、土地被覆の観点から分析し、都市に生息する生物の生息条件の観点から評価する技術は確立されていない、という問題があった。
【０００５】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、都市に生息する生物の生息条件の観点から評価する、都市緑地における生息生物群の予測評価手法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
このような目的を達成するために、本発明の都市緑地における生息生物群の予測評価手法は、都市域の緑地に生息する生物種群を対象とし、現地調査で得られる生物種の分布情報と、土地被覆情報の分析による土地被覆情報とをもとに、両者の関連性を統計的に分析し、都市緑地における生物分布のパターンを予測評価することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の都市緑地における生息生物群の予測評価手法は、前記生物種の分布情報と、前記土地被覆情報の分析による土地被覆情報とに基づいて、所定の距離圏半径の前記生物種分析バッファーを設定することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の都市緑地における生息生物群の予測評価手法は、前記生物種を統計的類型化により分類して、種群パターンを設定することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の都市緑地における生息生物群の予測評価手法は、現地調査ルートを分割し、前記生物種分析バッファーを含む地域の生物種出現分析パッチを設定することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の都市緑地における生息生物群の予測評価手法は、前記生物種出現分析パッチごとに、前記種群パターンと土地被覆特性の関連性を分析することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の都市緑地における生息生物群の予測評価手法は、前記関連性の分析は、回帰分析であることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の都市緑地における生息生物群の予測評価手法は、前記土地被覆情報を取得する評価対象地域に、適用グリッドを設定することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の都市緑地における生息生物群の予測評価手法は、前記適用グリッドごとの前記種群パターンの出現予測マップを出力することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明の都市緑地における生息生物群の予測評価手法は、前記種群パターンの出現予測マップのすべてを重ね合わせて相乗平均し、種群多様性予測マップを出力することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明の都市緑地における生息生物群の予測評価手法は、前記生物種は、チョウ類またはトンボ類であることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明の都市緑地における生息生物群の予測評価手法は、前記土地被覆情報を、高解像度人工衛星データのようなリモートセンシングにより取得することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の都市緑地における生息生物群の予測評価手法は、次のような効果が得られる。（１）地理情報データとして、広域的に高精度に土地被覆情報を取得できる高解像度人工衛星データ等を用いることにより、広域的に点在する都市の多様な緑地被覆を生息生物の観点から分析できる。（２）都市のさまざまな緑地に生息する生物種が、どのようなパターン（組み合わせ）で分布しているかを地理情報上で広域的に予測評価できる。（３）これらにより、ビオトープ計画や広域的な都市緑地計画にあたり、より具体的な生物相を対象として、定量的な目標設定を行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態について説明する。本発明は、都市域の緑地に生息する生物種群を対象とし、現地調査で得られる生物種の分布情報と、高解像度人工衛星データのようなリモートセンシング等により得られる土地被覆情報の分析による土地被覆情報とをもとにして、両者の関連性を統計的に分析し、都市緑地における生物分布のパターンを予測評価するものである。ここで、予測評価の対象とする生物としては、例えば、都市の微小な緑地を生息場として活用することができるチョウ類・トンボ類等を想定する。
【００１９】
図１は、本発明の処理手順を示すフローチャートである。本発明の処理手順は、次の各ステップより成る。
Ｓ１−１：生物分布情報の入力
Ｓｌ−２：土地被覆情報の人力
Ｓ２：種分析バッファーの設定
Ｓ３：種群パターンの設定
Ｓ４：出現分析パッチの設定
Ｓ５種群パターンと緑被・土地被覆特性の関連性分析
Ｓ６：適用グリッドの設定
Ｓ７：種群パターンごとの出現予測マップの出力
Ｓ８：種群多様性予測マップの出力
【００２０】
図２は、生物分布情報を取得する例の説明図、図３はクラスター分析の例を示す説明図、図４は調査ルート分割（パッチ）の例を示す説明図、図５は適用グリッド設定の例を示す説明図、図６は種群パターンごとの出現マップの例を示す説明図、図７は図２のバッファーごとの土地被覆面積の例を示す説明図、図８はシステム構成図である。次に、前記図１に示されたＳ１−１〜Ｓ８の各ステップの分析方法について説明する。
【００２１】
生物分布情報の人力（［図１］Ｓ１−１）：
多様な形状・規模・質の都市緑地を含む評価対象地域を設定し、現地調査の調査ルート（ライン）（［図２］Ｐ１）、および調査で生息が確認された生物種とその地点（ポイント）（［図２］Ｐ２で示された各黒丸の地点）を、対象地域の地図情報をベースマップとして、システム上に入力する。この入力操作は、図８の第２の入力手段４から行い、メモリ７に設定されている生物分布情報格納部８に記録する。
【００２２】
なお、調査ルートＰ１および生物種出現地点Ｐ２は、事前に、専門家による生物調査を実施して取得する。生物調査は、ライン調査（対象地域の緑地をまんべんなく回るよう事前に定めた調査ルートを一定速度で歩行し、生息を確認した生物種を記録する）により実施する。
【００２３】
土地被覆情報の人力（［図１］Ｓ１−２）：
システムに対象地域の土地被覆情報を地理情報として入力する。土地被覆タイプは、水域、樹林、草地、畑地、裸地、人工被覆地などである。なお、土地被覆情報は、高解像度人工衛星データおよび空中写真等のモートセンシングにより、緑被の抽出および土地被覆の分類を行い得られたデータである。この入力は、例えば図８に示した人工衛星２により取得した写真データを第１の入力手段３からシステムに取り込み、デジタル情報に変換して、メモリ７に設定されている土地被覆情報格納部９に記録する。
【００２４】
種分析バッファーによる集計（［図１］Ｓ２）：
Ｓ１−１で得られた生物種ごとに、すべての生息確認地点より、一定距離の距離圏を発生させることにより、「種分析バッファ一」（［図２］Ｐ３）が設定される。ここで、発生させる距離圏半径の距離は、生物種の生息特性を踏まえて任意の距離を設定可能である。種分析バッファ一の距離圏半径の距離は、複数の距離を設定し、次段階の統計的類型化の分析プロセス（Ｓ３）を実施して、最も良い分類精度を得られる距離を採用する。この処理における集計は、設定したすべての種分析バッファ一内における土地被覆の物理的要件について集計される。土地被覆の物理的要件は、各土地被覆の面積、樹林および草地の集塊度、林縁長、水辺長樹林・草地・水辺の縁辺部の長さ、などである。
【００２５】
種分析バッファーにおいて、土地被覆の面積の例について図７により説明する。図７においては、チョウＩＤのＢ１〜Ｂ２０が生息している各バッファーの、樹林面積（ｍ１）〜宅地・人工被覆面積（ｍ７）を示している。面積の単位はｍ2である。チョウＩＤのＢ１〜Ｂ２０は、チョウの個体１〜２０を示している。この個体の中には、同種のチョウも含まれており、２０種類のチョウが生息しているわけではない。例えば、チョウＩＤがＢ１のものが生息しているバッファーの樹林面積（ｍ１）は、４５３．２５０ｍ2である。
【００２６】
図７の例では、チョウＩＤとしてＢ１〜Ｂ２０を部分的に示したが、実際の種分析バッファーによる集計では、チョウＩＤを数百〜１千程度のバッファーを設定して、広範囲の地域における生物分布情報を取得している。なお、生息物のＩＤは、トンボなどの他の生息物でも良い。
【００２７】
種群パターンの分類（［図１］Ｓ３）：
すべての生物種は、前記種分析バッファ一内の土地被覆の物理的要件をもとに、統計的類型化（クラスター分析）により分類され、生息特性の異なる種グループ（例えば、図３の種グループＡ〜種グループＤ）が分類される。これをもとに、分類された種グループおよび２グループの種グループ組み合わせが、別途「種群パターン」として設定される。
【００２８】
図３は、前記クラスター分析によりチョウの種グループを分類した例を示す説明図である。Ｔ１のグループには、ヤマトシジミ、モンシロチョウ、ナミアゲハ、モンキチョウが分類される。Ｔ２のグループには、キチョウ、ベニシジミが分類される。Ｔ３のグループには、アオスジアゲハが分類される。Ｔ４のグループには、クロアゲハ、ゴマダラチョウ、コミスジ、ヒメジャノメが分類される。Ｔ５は、これらＴ１〜Ｔ４のグループを種グループＡ〜種グループＤで集約した状況を示すものである。
【００２９】
これらの種グループＡ〜種グループＤに基づいて、種群パターン（図３の例では１０パターン）が設定される。パターン（ａ）は、種グループＡである。パターン（ｂ）は、種グループＡと種グループＢの組み合わせである。パターン（ｃ）は、種グループＡと種グループＣの組み合わせである。以下、各パターン（ｄ）〜（ｊ）も、種グループＡ〜種グループＤを単独で、またはその組み合わせで設定されている。
【００３０】
出現分析パッチの設定（［図１］Ｓ４）:
システムのモニタ上で、調査ルートは一定距離ごとに分割される（［図４］Ｐ５）。個々の分割ルートに対して一定距離の距離圏を発生させることにより、その分割ルートの分析範囲（以降、「出現分析パッチ」と称する）が設定される（［図４］Ｐ６）。図４の例では、出現分析パッチＰ６は２区域のバッファーを含むエリアに設定されている。ここで、分割ルートの長さ、および距離圏のサイズは、種の生息特性を踏まえて、任意の長さ、サイズを設定できる。種の生息特性を踏まえた適切な値を複数設定し、それぞれの距離圏をもとにした以降の段階の統計的分析の結果において、最も良い反応を示す距離を採用する。
【００３１】
種群パターンと緑被・土地被覆特性の関連性分析（［図１］Ｓ５）：
出現分析パッチごとに、Ｓ１−１で入力されている生息生物種情報をもとに、該当するＳ−３の種群パターンが対応される。システム上で、この分析パッチごとの種群パターンおよび土地被覆の物理的要件のデータが集計される。システムのメモリには、複数の統計分析メニュー（ロジスティック回帰分析など）を格納しており、任意の統計手法が選択可能である。集計結果をもとに、各種群パターンの成立の有無を目的変数、土地被覆の物理的要件を説明変数として、統計的な回帰分析が適用され、回帰分析式が算出される。
【００３２】
たとえばロジスティック回帰分析の場合は、次のような式が用いられる。種群パターンＸの成立確率をＰｘとすると、
Ｐｘ＝ｅｘｐ（Ｚｘ）／｛１＋ｅｘｐ（Ｚｘ）｝、
ここで、Ｚｘ＝ａｌ×（樹林面積）＋ａ２×（草地面積）＋ａ３×（水域面積）＋ａ４×（畑地面積）＋ａ５×（樹林集塊度）＋ａ６×（林縁長）＋ａ７×（水辺長）十定数項ｂ、である。ここで、ａ１〜ａ７は係数である。この式が集計結果に適用され、回帰式が導かれる。このようなロジスティック回帰分析は、図８の例では、メモリ７に記憶されている統計分析メニューを読み出して、ＣＰＵ５の演算処理により実行される。
【００３３】
適用グリッドの設定（［図１］Ｓ６）：
評価対象地域を覆う格子（「適用グリッド」と呼ぶ）が設定される（［図５］Ｐ７）。適用グリッドの格子面積は、図４で説明した出現分析パッチの面積Ｐ６に相当する。
【００３４】
種群パターンの出現予測マップの出力（［図１］Ｓ７）：
個々の適用グリッド内における土地被覆の物理的要件（Ｓ１−２で算出した項目）を算出し、前記Ｓ５で説明した回帰式を適用することにより、適用グリッドごとの種群パターンの成立確率が算出される。これにより、種群パターンごとの出現予測マップがグリッド形式で図化され出力される。出力された種群パターンごと出現予測マップは、システム上でレイヤーとして統合管理される（［図６］Ｐ８）。
【００３５】
図６において、種群パターンの出現予測マップは、領域Ｘ、Ｙで構成されている。領域Ｘは、種グループＡ〜種グループＤにおけるそれぞれ単独での出現予測マップである。濃淡は出現の頻度を示しており、濃度の濃い部分は出現頻度が高い適用グリッドを示している。領域Ｙは、種グループＡ〜種グループＤの組み合わせにおける種群パターンの出現予測マップである。
【００３６】
種群多様性予測マップの構築（［図１］Ｓ８）：
全ての種群パターンごとの出現予測マップは、すべて重ね合わせにより相乗平均され、種群多様性予測マップとして出力される（［図６］Ｐ９）。
【００３７】
図８は、本発明にかかるシステム構成図である。図８において、システム１には、人工衛星または航空機２の撮影写真を取り込む第１の入力部３、第２の入力部４、ＣＰＵ５、モニタ６、ソフトウェア（プログラム）、および生物分布情報格納部８、土地被覆情報格納部９を記憶するメモリ７が設けられている。ＣＰＵ５を起動し、メモリ７に記憶されているソフトウェアを読み出す。このソフトウェアは、土地被覆情報および生物分布情報より目的とする変数を算出するためのＧＩＳソフトと、当該ＧＩＳソフト上の出力プログラム、および出力したデータをもとに統計処理を行い、グラフ、線を作図できる表計算ソフトのようなソフトウェアである。
【００３８】
モニタ６に汎用ソフトウェアのメニュー画面を表示し、指定されたファイルを開く。以下の処理は、図１に示した処理フローにしたがって、各ステップの処理を実行する。
【００３９】
なお、図３の例では、クラスター分析によりチョウの種グループを分類しているが、他の生息生物群、例えばトンボの種グループを分類することもできる。この場合には、Ｔ１：ショウジョウトンボ、シオカラトンボ、アオモンイトトンボ、
Ｔ２：アキアカネ・ウスバキトンボ、Ｔ３：アジアイトトンボ、Ｔ４：コシアキトンボ、キイトトンボ、ノシメトンボ、のように分類することができる。
【産業上の利用可能性】
【００４０】
以上説明したように、本発明によれば、都市域におけるビオトープの創出にあたって、地域の生態系を定量的に評価するための都市緑地における生息生物群の予測評価手法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。
【図２】本発明の実施形態に係る説明図である。
【図３】本発明の実施形態に係る説明図である。
【図４】本発明の実施形態に係る説明図である。
【図５】本発明の実施形態に係る説明図である。
【図６】本発明の実施形態に係る説明図である。
【図７】本発明の実施形態に係る説明図である。
【図８】本発明の実施形態に係る全体構成を示すシステム構成図である。
【符号の説明】
【００４２】
１・・・予測評価システム、２・・・人工衛星または航空機、３・・・第１の入力手段、４・・・第２の入力手段、５・・・ＣＰＵ、６・・・モニタ、７・・・メモリ、８・・・生物分布情報格納部、９・・・土地被覆情報格納部
【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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