日本生態学会関東地区会公開オンラインシンポジウム「生物多様性情報を使い倒す～GBIF入門～」

地球規模生物多様性情報機構(GBIF)のデータを生態学研究に活用する

2020.10.3.
国立科学博物館 標本資料センター
水沼 登志恵本日の話題１. ＧＢＩＦデータを利用した査読付き論文• 動向・分野• 事例紹介

２. ＧＢＩＦデータの利用手順• データを探す• データをダウンロードする• 引用するＧＢＩＦデータを利用した査読付き論文
800
700
600

５,００２本(2020.9.29現在)

500
400
300
200
1000

（詳細はgbif.orgを参照）

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
GBIF Secretariat. (2019). GBIF Science Review 2019. Available at https://doi.org/10.15468/QXXG-7K93

上位掲載誌
第１位 PLOS ONE

256

第２位 Journal of Biogeography

144

第３位 Ecology and Evolution

94

第４位 Scientific Reports

91

第５位 Global Ecology and Biogeography

77

6. Diversity and Distributions
74
7. Biological Conservation
70
8. Biodiversity and Conservation 68
9. Biological Invasions
67
10. Ecography
62

11. Molecular Phylogenetics and Evolution 53
12. Global Change Biology
48
13. PeerJ
48
14. Global Ecology and Conservation
47
15. Check List
44
2020.9.9現在 https://www.gbif.org

主要な分野 生物多様性とヒトの健康 生物多様性データ
 生物多様性科学
 生態・進化・行動・系統分類
 生態系サービス 気候変動 侵入種
 保全と食糧安全保障

ＧＢＩＦサイエンスレビュー
生物多様性情報学の主要な分野での重要論文の年次ハイライト
２０１２

２０１３

２０１３（和訳） ２０１４

２０１４（和訳）※ ２０１５は出版年次調整のため、欠番

２０１６

２０１６（和訳） ２０１７

２０１８

２０１９

２０１９（和訳）

ComingSoon

https://www.gbif.org/ja/science-review
和訳版は、http://www.gbif.jp → ライブラリ

ＧＢＩＦサイエンスレビュー ２０１９
2018年に出版された査読済み論文
地域別の執筆者数

国別の執筆者数

ヨーロッパ

４９１

ラテンアメリカ

２７０

北アメリカ

２５２

アジア

１５４

オセアニア

８４

アフリカ

５９

米国
ブラジル
メキシコ
中国
英国
スペイン
オーストラリア
ドイツ
カナダ
フランス
イタリア
・・・
日本

GBIF Secretariat. (2019). GBIF Science Review 2019.
Available at https://doi.org/10.15468/QXXG-7K93

２０５８３
７３７２７２６５５９５３４７４４
３０１２

「気候変動」の例“ＩＰＣＣ報告書で生物多様性の定量研究のデータソースに利用”
３８５,６８１,３６５件を利用
Warren et al. (2018) Science 360: 791–795.
105,501種の動植物を分析。先行研究にはなかった昆虫19,848種も可能に。

工業化以前を基準とした世界平均地上気温の変化（℃）

選択された自然システム、管理されたシステム及び人間システムにもたらす影響とリスク

暖水性
サンゴ

マング
ローブ

低緯度の小規模漁業

北極域

陸域の生態系

移行の確信度： L=低い、 M=中程度、 H=高い、 VH =非常に高い

沿岸洪水

河川洪水

作物の収量

観光

暑熱に関連する疾病及び死亡

出典：IPCC SR1.5 図SPM.2SPM

2018年の「1.5℃の地球温暖化に関する特別報告書」において、陸域生態系への影響とリスクの根拠として６回引用。

「生態・進化・行動・系統分類」の例“生物地理学的知見を種のオカレンス（在データ）を使って検証”
Smith et al. (2018) Nature ecology & evolution 2: 1889–1896.
エコリージョンの境界における種の出現の推移を分類別に検証（結果）

約２０憶件を利用

両生類

Dinersteinら（2017）によるエコリージョンマップを利用（検証アプローチ）

哺乳類（仮説１ ）Sharp-transition仮説

哺乳類
爬虫類
鳥類
（仮説２ ）Gradual-transition仮説

節足動物
菌類

エコリージョンの境界を越えてランダムに歩きオカレンスを確認← Sharp-transition仮説を支持「生物多様性とヒトの健康」の例“オオコウモリのデータからニパウイルス（NiV）の伝播リスクを予測”
Deka and Morshed (2018) Trop. Med. Infect. Dis. 3: 57.

４７,９４２ 件を利用

生物調査データとオオコウモリのオカレンスデータを利用して、南アジアと東南アジアにおけるNiV感染リスクのホットスポットをマッピングするモデルを作成。
リスクが増加する環境特性を明らかにし、疾患リスクの高い地域を予測。
人口密度 ↑大↑↑↑小二パ・ベルト

ケーララ州

ホット↑
↑↑
↑

二パ村

ホットスポットの解析結果

疾患リスクの高い地域

その他の分野の例
生物多様性科学“標本のスキャン画像による分類群と形質の認識”
Younis et al. (2018) Botany Letters. 165(3–4).

８３０,４０８ 件を利用

生態系サービス“アマゾン森林の価値を評価”

CRIAを含め１０６，９７５件を利用

Strand et al. (2018) Nature Sustainability 1(11): 657–664.

侵入種“重要生物多様性変数（EBVs）を用い生物多様性の将来を予測”
Hardisty et al. (2019) Environmental Research Letters. 14(2): 25005.
７３２,１１３ 件を利用保全と食糧安全保障“作物の持続可能な開発目標と生物多様性目標の指標開発”
Khoury et al. (2019) Ecological Indicators. 98: 420–429.
※詳細は「GBIF Science Review 2019」を参照

２１０,３８３,３０１件を利用本日の話題１. ＧＢＩＦデータを利用した査読付き論文• 動向・分野• 事例紹介

２. ＧＢＩＦデータの利用手順• データを探す• データをダウンロードする• 引用するＧＢＩＦデータの利用手順
１. データを探す
２. データをダウンロードする
データ解析・考察
論文執筆
３. 引用する

ＧＢＩＦの用語

オカレンス occurrences 生物が存在した情報（在データ；標本、観察など）
種情報 species 生物の分類（GBIF Backbone Taxonomyによる）
データセット datasets データ提供の単位（コレクション、センサスなど）
出版者 publishers GBIFに公開するデータをホストする機関 （科博、遺伝研）

オカレンスからデータを探す①① トップページからオカレンスを選択②② 学名を入力して候補から対象の種を選択③ 該当するオカレンスが一覧表示される③

種情報からデータを探す①① トップページから種情報を選択②③② 学名を入力して検索④⑤③ 候補から対象の種を選択④ オカレンス件数を選択⑤ 該当するオカレンスが一覧表示される

データの種類で絞り込む
データレコードの種類 Basis of record
観察記録

Observation

機械による観察 Machine observation
人間による観察 Human observation
試料

Material sample

文献

Literature

保存標本

Preserved specimen

化石標本

Fossil specimen

生体標本

Living specimen

不明

Unknownダウンロードする①① オカレンス一覧からダウンロードを選択② アカウントを入力してログイン②③③ オプションから形式を選択④④ 引用の情報を確認ダウンロードする（続き）⑤⑤ ダウンロード処理中⑥⑥ 処理終了後、ダウンロード可能⑦ 同時に届くメールでもダウンロード情報を確認⑦

ダウンロードのオプション
オリジ 解釈ナル されたデータ データ

画像・音声など

座標

データ
形式

見積り
データサイズ

シンプル
オカレンス

ＤｗＣＡ
（ダーウィン・コア
アーカイブ形式）

種情報
一覧

ＣＳＶはＴａｂで区切られていることに注意！

※DwCAの項目は、http://www.gbif.jp → GBIFデータの利用 → データ形式 を参照

解釈されたデータとオリジナルデータ
用語Term

データ解釈
Interpreted

オリジナル 備考Original Remarks← 変更された← 変更された← 推測された← 変更された解釈されたデータのみ表示

解釈されたデータとオリジナルデータの両方を表示ダウンロードレポートの活用
統計情報

品質情報

補足説明

問題とフラグによる品質管理…
…

問題とフラグを活用して、望まないデータの検出が可能

問題とフラグによる品質管理
場所の例： 座標（緯度、経度）が逆の可能性あり
問題
↓
← フラグ

分類群の例： 分類群が照合不能← 問題← 推測された界の記載がないため、ＧＢＩＦ Ｂａｃｋｂｏｎｅ Ｔａｘｏｎｏｍｙと照合不能

再ダウンロードとクエリの再実行

ダウンロードのＵＲＬは削除対象期限まで保持延長も可能

いつでも再ダウンロード可能

クエリの再実行により同じ検索条件で最新のデータを検索可能

GBIF.org (15 September 2020) GBIF Occurrence Download https://doi.org/10.15468/dl.jvtyxc

引用する

引用: GBIF.org (15 September 2020) GBIF Occurrence
Download https://doi.org/10.15468/dl.jvtyxc

この部分を論文に引用
引用についてのガイドライン

ダウンロードデータを引用した論文
ＧＢＩＦは文献追跡プログラムでＧＢＩＦのＤＯＩを引用した論文を探し、文献として掲載引用したデータのＤＯＩ
クリックするとダウンロード情報が表示され、検索条件の確認やデータのダウンロードが可能

論文に引用されたデータ
データセットごとに引用された回数とデータが利用された論文が確認できる

事務局からのお願い
ＧＢＩＦデータの利用事例をお知らせください。
••••

所属機関の年報・調査報告
大学の紀要
展示物、パンフレット、ニュースレター
雑誌やインターネットの記事など

連絡先: 国立科学博物館 S-Net/GBIF担当

s-net_info@kahaku.go.jp【予告】第35回 自然史標本情報発信に関する研究会
ＧＢＩＦ関連サイトの使い方とより品質の高いデータ提供のためのテクニック①データ利用編：2020年11月14日（土）17:00 ～ 18:00②データ提出編：2020年11月15日（日）17:00 ～ 18:00※詳細はＳ－Ｎｅｔサイト http://science-net.kahaku.go.jp を参照