(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
都市緑化計画の対象とするエリアにおける現況の植生環境情報および生物分布情報、ならびに前記計画後の植生環境情報の入力手段と、
前記都市緑化計画の現況の植生環境分析と種群多様性予測分析、および前記計画後の植生環境分析と種群多様性予測分析を実行する演算処理手段と、
前記演算処理手段により形成される植生環境向上情報、および種群多様性向上情報を出力する出力手段と、
を具備することを特徴とする、都市緑化の生物多様性向上効果予測システム。
【請求項２】
前記植生環境向上情報は、前記計画後の植生環境分析と、前記現況の植生環境分析との差異（変化量）により図化されることを特徴とする、請求項１に記載の都市緑化の生物多様性向上効果予測システム。
【請求項３】
前記種群多様性向上情報は、前記計画後の植生環境分析と、前記現況の植生環境分析と種群多様性予測分析の情報を回帰分析して図化されることを特徴とする、請求項１に記載の都市緑化の生物多様性向上効果予測システム。
【請求項４】
前記植生環境向上情報、および種群多様性向上情報は、前記都市緑化計画の対象とするエリアを格子状に区切った適用グリッド内で前記回帰分析により形成されることを特徴とする、請求項２または請求項３に記載の都市緑化の生物多様性向上効果予測システム。
【請求項５】
前記植生環境向上情報には、植生連続性向上評価マップと植生多様性向上評価マップが含まれることを特徴とする、請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の都市緑化の生物多様性向上効果予測システム。
【請求項６】
前記種群多様性向上情報には、種群生息可能性向上評価マップと種群多様性可能性向上評価マップが含まれることを特徴とする、請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の都市緑化の生物多様性向上効果予測システム。
【請求項７】
前記マップは、前記適用グリッドで前記各情報を評価して形成されることを特徴とする、請求項５または請求項６に記載の都市緑化の生物多様性向上効果予測システム。
【請求項８】
前記現況の種群多様性予測分析は、植生環境分析結果および生物分布分析結果により形成される生物種群パターンと植生環境の関連性のモデル化される分析と、種群ごとの生息予測分析と、種群多様性の予測分析と、を含むことを特徴とする、請求項１ないし請求項７のいずれかに記載の都市緑化の生物多様性向上効果予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生息生物種群の多様性の向上効果を定量的に予測する、都市緑化の生物多様性向上効果予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
都市域における緑地整備の効果のひとつに、緑のネットワークの形成による生物生息環境の創出およびそれに伴う生物多様性の向上が挙げられる。このような技術に関連する先行例として、特許文献１には、開発に伴う影響の予測・評価において、開発計画と生物生息地点との重ね合わせ（オーバーレイ）により影響度を評価するシステムが開示されている。
【０００３】
また、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、例えば、広域の土地被覆から鳥類群集の生息ポテンシャルを評価した土地利用を計画するシステムが、特許文献２に記載されている。
【０００４】
さらに、本願発明の出願人は、特許文献３に、都市緑地における生息生物群の予測評価手法を提案している。なお、従来の研究では、特定の指標生物（たとえばオオタカやオオヨシキリ）レベルで、生息揚予測モデルにより、計画の前後の生息場の量・質の変化、それによる生息可能性の増減を定量的に予測する技術が知られている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−２４７９００号
【特許文献２】特開２０００−０８９６６４号
【特許文献３】特開２００７−０１０９３２号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１は、保全改変区域の検討に用いるものであり、都市緑化効果の検討はできないという問題があった。また、特許文献２は、土地被覆面積による評価であり、都市緑化による生物生息環境の連続性（ネットワーク）の効果の検討はできないという問題があった。さらに、特許文献３は、都市の緑被分布に応じた現状の生息生物種群の予測に留まるものであるという問題があった。
【０００７】
このように、都市域に生息する複数の（多くの）生物種を対象とし、生物種群の多様性の観点から、緑化計画による緑のネットワークの向上効果、生物多様性の向上効果を定量的に予測する技術に関しては、開発されていない。すなわち、
計画段階においてこれらの向上効果を定量的・体系的に予測するシステムの例はまだ設定されていないという問題があった。
【０００８】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、将来的な都市緑化計画の効果として、緑のネットワーク向上効果、生息生物種群の多様性の向上効果を定量的に予測するための、都市緑化の生物多様性向上効果予測システムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
このような目的を達成するために、本発明の都市緑化の生物多様性向上効果予測システムは、
都市緑化計画の対象とするエリアにおける現況の植生環境情報および生物分布情報、ならびに前記計画後の植生環境情報の入力手段と、
前記都市緑化計画の現況の植生環境分析と種群多様性予測分析、および前記計画後の植生環境分析と種群多様性予測分析を実行する演算処理手段と、
前記演算処理手段により形成される植生環境向上情報、および種群多様性向上情報を出力する出力手段と、を具備することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の都市緑化の生物多様性向上効果予測システムは、前記植生環境向上情報は、前記計画後の植生環境分析と、前記現況の植生環境分析との差異（変化量）により図化されることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の都市緑化の生物多様性向上効果予測システムは、前記種群多様性向上情報は、前記計画後の植生環境分析と、前記現況の植生環境分析と種群多様性予測分析の情報を回帰分析して図化されることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の都市緑化の生物多様性向上効果予測システムは、前記植生環境向上情報、および種群多様性向上情報は、前記都市緑化計画の対象とするエリアを格子状に区切った適用グリッド内で前記回帰分析により形成されることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の都市緑化の生物多様性向上効果予測システムは、前記植生環境向上情報には、植生連続性向上評価マップと植生多様性向上評価マップが含まれることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明の都市緑化の生物多様性向上効果予測システムは、前記種群多様性向上情報には、種群生息可能性向上評価マップと種群多様性可能性向上評価マップが含まれることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明の都市緑化の生物多様性向上効果予測システムは、前記マップは、前記適用グリッドで前記各情報を評価して形成されることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明の都市緑化の生物多様性向上効果予測システムは、前記現況の種群多様性予測分析は、植生環境分析結果および生物分布分析結果により形成される生物種群パターンと植生環境の関連性のモデル化される分析と、種群ごとの生息予測分析と、種群多様性の予測分析と、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の都市緑化の生物多様性向上効果予測システムによれば、都市緑地における植生環境分布（ネットワーク形成）および生物種群の多様性の向上の観点から、地区・街区レベルの都市緑化計画の生態系への効果が定量的に出力される。
また、全ての分析の出力は、計画図面に重ね合わせができるかたちで地図上に空間的に表示されるため、創出する緑地環境の配置・立地を含めた複数計画案の比較検討が可能となる。
【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。図５は、本発明の実施形態に係るブロック図である。図５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、生物分布情報を取り込む第２の入力部４、ＣＰＵ５、モニタ６、ソフトウェア（プログラム）、および植生環境分布情報格納部８、種群多様性情報格納部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、植生環境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。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。
【００１９】
図６は、本発明の前提技術を説明するための処理手順を示すフローチャートである。図６の処理手順は、次の各ステップより成る。図６の例では、生物分布情報と植生環境情報が図５のメモリ７に格納されているものとする。
Ｓ１−１：生物分布情報の入力
Ｓｌ−２：植生環境情報の人力
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：種群パターンと植生環境の関連性分析
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７は調査ルート分割（パッチ）の例を示す説明図、図８は適用グリッド設定の例を示す説明図である。次に、前記図６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。本発明においては、図７の都市域の緑地Ａ０を対象とするものである。
【００２１】
生物分布情報の人力（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）、および調査で生息が確認された生物種とその地点を、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５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、調査ルートおよび生物種出現地点は、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】
植生環境情報の人力（Ｓ１−２）：
システムに対象地域の植生環境情報を地理情報として入力する。植生環境タイプは、水域、樹林、草地、畑地、裸地、人工被覆地などである。なお、植生環境情報は、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、緑被の抽出および植生環境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に設定されている植生環境情報格納部９に記録する。
【００２４】
種分析バッファーによる集計（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」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植生環境の物理的要件について集計される。植生環境の物理的要件は、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】
種群パターンの分類（Ｓ３）：
すべての生物種は、前記種分析バッファ一内の植生環境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。
【００２６】
出現分析パッチの設定（Ｓ４）:
システムのモニタ上で調査ルートは、図７のＧ１に示すように一定距離ごとに分割される。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７］Ｇ２）。図７の例では、出現分析パッチＧ２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。
【００２７】
種群パターンと植生環境の関連性分析（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植生環境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、植生環境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。
【００２８】
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５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。
【００２９】
適用グリッドの設定（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８］Ｇ３）。適用グリッドの格子面積は、図７で説明した出現分析パッチの面積Ｇ２に相当する。
【００３０】
種群パターンの出現予測マップの出力（Ｓ７）：
個々の適用グリッド内における植生環境の物理的要件（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９］Ｐ８）。
【００３１】
図９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。
【００３２】
種群多様性予測マップの構築（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９］Ｐ９）。
【００３３】
図４は、本発明のシステムの全体的な処理手順を示すフローチャートである。図４において、処理プログラムを開始する（Ｓ１１）。次に入力装置（図５の第２の入力手段４）から、現況の植生環境，生物分布の情報、計画後の植生環境の情報を入力する（Ｓ１２）。続いて、演算処理装置（図５のＣＰＵ５）は、現況の植生環境／生物種群多様性分析、同項目の計画後の予測分析を実行する（Ｓ１３）。次に出力装置（図５のモニタ６）に植生環境向上予測マップの表示、種群多様性向上予測マップの表示を行い（Ｓ１４）、処理プログラムを終了する（Ｓ１５）。
【００３４】
図１は、本発明の実施形態を示すシステムの構成図である。次に、図１により本発明のシステム構成１について説明する。入力装置（図５の第２の入力手段４）によるデータ入力処理は、入力情報Ｐ１を入力する、入力情報Ｐ１には、対象とするエリア、例えば図２のＡ０について、現況の植生環境情報Ｐ１ａ、生物分布情報Ｐ１ｂ、緑化計画情報Ｐ１ｃ、緑化計画に基づく計画実現後の植生環境情報Ｐ１ｄを入力する。
【００３５】
これらの入力情報Ｐ１ａ〜Ｐ１ｄは、いずれも航空写真・衛星画像上にＧＩＳ情報としてモニタ（図５のモニタ６）に表示される。ここで、植生環境情報Ｐ１ａは、植生凡例（植生群落タイプ）だけではなく、その立地環境（地形あるいは土壌条件）も含めた情報である。演算処理装置は、前記のように図５のＣＰＵ５に相当する。次に、演算処理装置の植生環境分析Ｐ２、種群多様性予測分析Ｐ３について説明する。
【００３６】
植生環境予測分析Ｐ２の処理は、対象エリアＡ０における現況の植生環境に関して、空間的な連続性（連結度・集塊度など）、多様性（植生環境の多様度：質、面積）についてＧＩＳ上で分析される（Ｐ２ａ）。同様に、同じエリアＡ０について、計画後の植生環境に関して、空間的な連続性（連結度・集塊度など）、多様性（植生環境の多様度：質、面積）についてＧＩＳ上で分析される（Ｐ２ｂ）。
【００３７】
また、その向上効果（計画後の植生環境と現況の植生環境差分）が分析され、植生環境情報Ｐ４として出力装置に出力される。すなわち、計画前後の植生環境の空間的な連続性，多様性分析をもとに、植生環境分析Ｐ２の処理において作成された分析結果の差分図が、植生環境の連続性向上評価マップ，多様性向上評価マップとして、出力装置に出力される。出力装置は、前記のように図５のモニタ６に相当する。植生環境情報Ｐ４には、植生連続性向上評価マップＰ４ａと、植生多様性向上評価マップＰ４ｂが含まれる。
【００３８】
演算処理装置では、植生環境分析Ｐ２の分析結果をもとにして、種群多様性予測分析Ｐ３を実行する。この処理Ｐ３には、現況の生物種群多様性の分析Ｐ３−１と、計画後の生物種群多様性の分析Ｐ３−２が含まれる。生物種群としては、例えばチョウ類（ただし、鳥類・トンボ類等も可能）を対象とする。
【００３９】
Ｐ３種群多様性予測分析の処理に際しては、現況における植生環境分析結果Ｐ３−１ａ、および生物分布分析結果Ｐ３−１ｂをもとにして、生物種群パターンと植生環境の関連性が分析（モデル化）される（Ｐ３−１ｃ）。そして、現況の種群ごとの生息予測分析（Ｐ３−１ｄ）、および種群多様性の予測分析（Ｐ３−１ｅ）が図化される。
【００４０】
また、計画後の植生環境分析の分析結果Ｐ２ｂは、計画後の種群多様性予測分析Ｐ３−２に適用され、計画後の種群ごとの生息予測分析Ｐ３−２ａが実行される。次に、計画後の種群多様性の予測分析（Ｐ３−２ｂ）が図化される。計画後の種群ごとの生息予測分析Ｐ３−２ａと計画前の種群ごとの生息予測分析Ｐ３−１ｄの差分、すなわち、計画前に比べた計画後の向上効果が分析され、分析結果が出力装置に出力される。
【００４１】
計画前後の種群ごとの生息予測分析および種群多様性予測分析をもとに、Ｐ３−１，Ｐ３−２において作成された分析結果の差分図が形成される。この差分図は、種群生息可能性向上評価マップＰ５ａ、種群多様性向上評価マップＰ５ｂとして、出力装置に出力される。Ｐ５は、種群多様性向上効果情報である。
【００４２】
図３は、種群多様性の向上効果分析と出力の例を示す説明図である。演算装置内の種群多様性予測分析（Ｐ３）と、出力装置内の種群多様性向上効果（Ｐ５）は、図１と対応している。種群多様性予測分析（Ｐ３）の現況Ｐ３−１は、対象とするエリアについて図２のようなグリッドＧ３で図化したパターンで、生物種群Ａ〜Ｄの現況を予測している。グリッド内の白地の部分には生物種群Ａ〜Ｄの生息が予測できず、グレースケールの部分は生物種群Ａ〜Ｄの生息が予測できる部分を示している。Ｐ３−１１は、生物種群Ａ〜Ｄの種群多様性現況予測を示している。
【００４３】
図３のＰ３−２は、計画後の種群多様性予測分析で植生環境の変化により黒地の部分は種群多様性の向上が予測できる部分である。したがって、Ｐ３−２は、生物種群Ａ〜Ｄが現況でも計画後でも生息していないと予測される白地の部分と、現況では生物種群Ａ〜Ｄの生息が予測されるグレースケールの部分と、計画後に生物種群Ａ〜Ｄの生息が予測される黒地の部分に、３つのグリッドに区分される。Ｐ３−２１は、計画後における生物種群Ａ〜Ｄの種群多様性の予測を示している。
【００４４】
図３のＰ５ａは、生物種群Ａ〜Ｄ毎の生息可能性向上効果を示している。前記したように、各生物種群Ａ〜Ｄ毎に、計画後の予測Ｐ３−２と現況の予測Ｐ３−１との差分により生息可能性向上効果を求め、これらを重ね合わせた相乗平均で全体としての生息可能性向上効果Ｐ５ａを得ている。また、Ｐ５ｂは、生物種群多様性向上効果を示している。生物種群多様性向上効果Ｐ５ｂは、計画後の種群多様性予測分析Ｐ３−２１と、現況の種群多様性分析Ｐ３−２１との差分により図化している。
【００４５】
次に、本発明の実施形態における分析のアルゴリズムについて説明する。種群多様性向上評価にあたっては、前記図６で説明したのと同等の分析を現況および計画後の植生環境情報に適用する。最初に、現況の植生環境情報および生物分布情報をもとに、「種群パターンと植生環境の関連性分析」を行い、植生環境情報より種群パターンごとの分布を予測するための回帰モデルを得る。この方法は、前記ロジスティック回帰分析の方法と同等である。
【００４６】
回帰モデルの適用のため、現況および計画後の植生環境情報に、図８と同じ「適用グリッド」を設定する。グリッド内における植生環境の形態的要件（各植生環境の面積，集塊度，隣接長など）を算出し、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、現況および計画後について、種群パターンごとの予測マップがグリッド形式で図化され出力される。図８は現況のマップ、図２は計画後のマップである。図２に示された計画後のマップのＡ１、Ａ２、Ａ３は、緑化計画により創出される植生環境の例を示している。計画後と現況の予測マップの差分を得ることにより、種群ごとの生息可能性について、緑化計画による効果を地図化することができる。
【産業上の利用可能性】
【００４７】
以上説明したように、本発明によれば、将来的な都市緑化計画の効果として、緑のネットワーク向上効果、生息生物種群の多様性の向上効果を定量的に予測する、都市緑化の生物多様性向上効果予測システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の実施形態を示すシステム構成図である。
【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処理手順を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態に係る全体構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の前提技術を示すフローチャートである。
【図７】本発明の前提技術を示す説明図である。
【図８】本発明の前提技術を示す説明図である。
【図９】本発明の前提技術を示す説明図である。
【符号の説明】
【００４９】
１・・・都市緑化の生物多様性向上効果予測システム、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・・・植生環境情報格納部、Ｐ１・・・入力情報、Ｐ２・・・植生環境分析、Ｐ３・・・種群多様性予測分析、Ｐ４・・・植生環境情報、Ｐ５・・・種群多様性向上効果情報
【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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