ジオリファレンシングのベストプラクティスガイド

用語集
確度 — データの真値への近似度。
土地台帳 — 公有地や私有地の境界線を定める登録簿。
土地台帳の地図 — 土地台帳（その項を参照）の境界線を示す地図。
座標 — n 次元空間のある地点の位置を示す数列。 [ISO 19111] 二次元座標系には、緯度/経度座標
や、ユニバーサル横メルカトル（UTM）がある。
座標照合システム — 測量基準点 (その項を参照)を用いて現実世界を数列または座標 (その項を参照)
で示す照合システム。
座標系 — 座標（その項を参照)を用いて直接位置や相対位置を示すシステム。
データ品質 —データの「使用適合性」 (Juran 1964, 1994, Chrisman 1991, Chapman 2005a) 。データ収集
者は、使用目的に沿ってデータを収集するが、予定外の方法でデータが使用される可能性がある。従って、データの価値は様々な使用目的にデータが適合するかどうかに直接関係する。データが入手しやす
ければ、より多くの用途が可能になる。 (Chapman 2005c).
測量基準点 — 他のパラメータを算出する基準になるパラメータや一連のパラメータ。 [ISO 19111] 測量
基準点は、座標軸の原点の位置、縮尺、方向を決定する。測量基準点には、測地原点、水準原点、工学原点がある。本文書では、測量基準点(datum)という語を、 測地原点（geodetic datum） (その項を参照)の意味で使用する。
デシマル 度 — デシマル度は、度・分・秒と方向の合成(例：東経 7º 54' 18.32")ではなく、単一の実数(例： −22.343456)で表示する。マイナス記号 (−) は、南半球や西半球を示す時に使用する。
デシマル 緯度 — 特定の場所を完全に包含する円の中心の (デシマル 度表示の) 緯度。慣例的に、 赤道以北のデシマル緯度は、90 以下の正数であり、赤道以南のデシマル緯度は −90 以上の負数である。
例: −42.5100 度 (およそ南緯 42º 30' 36" )デシマル 経度 —特定の場所を完全に包含する円の中心の (デシマル 度表示の) 経度。グリニッジ子午線以東のデシマル経度は、180 以下の正数であり、子午線以西のデシマル経度は −180 以上の負数である 。例: −122.4900 度 (およそ西経 122º 29' 24" )デジタル標高モデル (DEM) — 地表のある場所の標高のデジタル表現。通常、 長方形グリッドで示される。
東進と北進 — 座標照合システム( GPS や 地図グリッド照合システム)では、東進は地図を東から西に分割しながら最上部から最下部（北から南）に走る縦線で示し、 北進は地図を北から南に分割しながら左から右（東から西）に走る横線で示す。東進と北進が交差してできる正方形を、グリッドスクエアと呼ぶ。
縮尺 1:100,000 の地図上では、各スクエアの面積は 100 ヘクタールつまり 1 平方 km。
標高 — 地理的場所の標高は、基準海面または他の固定基準点 (水準原点を参照) からの高度。地表が海面より低い土地では、標高が負数になる。標高は、同じ標高地点を結んだ等高線の形で、または通常、山頂や、まれに海底などの、最高地点 (その項を参照)の独立標高として、地図上に記録される。

標高は、地球上のある地点を参照するときに使用される。これに対して高度は、例えば航空機の高度のように、地表の上空地点の高度、あるいは、（湖や海など）地表より低い地点の水深を表す。
範囲 — ある場所の実際の地理的範囲、大きさ、 距離。例えば、町の 範囲は、町の境界内の地域を包含する多角形。 本文書では、通常、長さの範囲を意味する。つまり場所の地理的中心から、もっとも遠い地点までの距離。
虚偽の 精度 — 元データが示すより小数位の多いデータが記録された場合に生じる。 これはある単位や座標系から別の単位や座標系に変換したときによく見られる。例えば、フィートからメートルへの変換、
あるいは 度・分・ 秒 からデシマル 度に変換した時。一般的に、計量変換時の精度は保てないが、実際にはそのような記録も多い。 例えば、 10º 20’という記録は、 デシマル度のデータベースには~10.3º と保存される。 そして、 データベースからエクスポートすると、1 小数位ではなく、10 小数位の精度で、10.3333333333 という値が生じる。その結果、~15 km という実際の不確実性ではなく、約 0.02 mm という
計量不確実性となる。これは元データに基づく真実の精度ではなく、データベースに記録された虚偽の精度である。
地物 — 地形上の自然/人工物、または地球空間に生じる現象。「地物」という語は、物体の種類、つまり地物の種類 (例：山、道路、町) や、特定の地物 の事例 (例：エベレスト山、 インターステートハイウェイ
25、 サンフランシスコ)を意味する。「地名のある場所」を意味することもある。
地物の名称 — 地物 (その項を参照)の固有名詞。地名のある場所の名称。
足跡 — 地物 (その項を参照.) が占める面積の空間表現。 足跡の範囲と形は、地物の実際の境界、地物の占有空間の不確実性、地物の境界の推定の結合、それらの境界に関連する不確実性を包含する。
地名辞典 — 地物 の名称 (その項を参照)を網羅した地理辞典または索引。通常、 測地系(その項を参照)の 1 つを利用した地表の位置表示を含む。緯度 (その項を参照) / 経度 (その項を参照)座標を用いることが多い。
ジオコード —所在地住所の座標を見つけるプロセス。 ジオリファレンシング (その項を参照)の同義語として使用されることもある。
測地原点 —測地計算に使用する地球モデル。 測地原点は、地表をマッピングするための座標系のサイ
ズ、形、原点、方向を表現する。 (NAD27, SAD69, WGS84, など) 本文書では、測地原点という語を、水準原点 (その項を参照)ではなく、経緯度原点 (その項を参照)の意味で使用する。
測地原点は、たいてい 地図や地名辞典に記録されている。具体的に言うと、大部分の GPS 装置にセットされている。従って、中間地点は任意の測地原点に適合する。 測地原点が不明のときは「記録なし」を利用すること。
測地系 — 緯度線網は赤道の南北にそれぞれ 0°～ 90° と番号付けされ、経度線網は 経度 0 度のグリ
ニッジ子午線の東西にそれぞれ 0° ～180°と番号付けされ、角度測定（弧の度・分・秒 )1 を用いて地表面の場所（標高は度外視）を特定するために使用される。
これが緯度/経度に基づく伝統的なグローバル座標系である。

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専門用語集 <http://www.ngi.be/NL/glossary/glossang-inf.htm>

地理的中心 — ある地形の地理的中心は、その地形の最も端の緯度や 経度の平均である。その計算結果が地形に含まれない場合は、算出した地理的中心にもっとも近い地形内の地点を選ぶこと。
ジオリファレンス（地理参照） — 場所の記述を変換して、地物 (その項を参照) の表現をマッピング可能な形にすること。あるいはこの変換の成果のこと。
GPS (衛星利用測位システム) — 地表近くに居る、適切に装備した利用者（すなわち、GPS 受信機を持つ利用者）に、三次元位置、速度、時間情報を 24 時間提供する、衛星利用ナビゲーションシステム。本文書の「確度」の項を参照。
進行方向 — スタート位置からの方向。東、北西、北 15º 西など、コンパス地点で示される。通常、オフセット (その項を参照) と連動して用い、地名のある場所からの距離と方向が示される。本文書の「進行方向を記録する」の項の「真北と磁北」を参照。
経緯度原点 — 測地原点 (その項を参照) の一部。地図上の緯線と経線、または北進と東進のグリッド線に対する、地図上に位置づけられた地物の水平位置を示す。水準原点 (その項を参照)の対語。
緯度 — 赤道の南北の位置を 経度 (その項を参照)線に沿って測定した角距離。
局所性 — a) 地球空間の地物の位置。b) その位置の記述 表現。（すなわち局所性の記述）
位置 — 地表の位置。あるいは、 座標 (その項を参照) 、または 所在地住所やオフセットなど、他の地
理参照システムで特定できる地理空間の位置。
経度 —地表のグリニッジ子午線(その項を参照)の東西の位置を 緯度 (その項を参照)線に沿って測定した角距離。
地図投影法 — 三次元の地表面を二次元の平面として表す方法。これには通常、地表面の地物の位置
を二次元平面の位置に変換する（数多くの）数理モデルを利用する。この表現では、距離、面積、地形、方向など、地表のパラメータの 1 つ以上が歪曲される。
最大不確実性評価 — ある場所の座標から、記述場所全体を包含するエリアの外側端まで（大抵は円で示す）の距離の上限の数値。
最大不確実性単位 — 最大不確実性評価を記録する長さの単位（例： マイル, km, 海里, m, フィート）。
最大不確実性距離は、場所記述のための距離測定と同じ単位を使用して記録する。
経線（子午線） — 地表の半球で両極を通る平面的な交差。 通常 経度線 (その項を参照)に相当する。
地名のある場所 — 従来の地物 (その項を参照) だけでなく、道路のジャンクション、川の合流点、ハイウェイマイルペグ、グリッド方式のセル（例：タウンシップ）など、固有名詞を持たない場所にも使用される。
北進 — 東進と北進を参照のこと。
オフセット — 基準点、地名のある場所、その他の地物からのずれ。ここでは、地名のある場所の位置を始点として、 地名のある場所からの距離として使用される。 通常、地名のある場所からの距離や方向を示すために、進行方向 (その項を参照) と連動して使用される。

精度 — 測定結果と数値は、その数値を表現するために使用される最も優れた測定単位で記述する。
(例：ある記録が最も近い「分」で記録された場合、その精度は「度」の 1/3600 である。デシマル 度が 2 小数位で記録された場合、その精度は「度」の 0.01 である。) 常に元データと測定単位から精度を計算しなければならない。虚偽の精度 (その項を参照)も参照。
グリニッジ子午線 — 東経と西経を計算する始点となる経線。最新の標準はイギリス・グリニッジを通過する子午線である。
空間適合度 —幾何学的表現がオリジナル空間表現と合致する程度。 本文書の他の項を参照。
最高地点 — 調査対象の基準点。（山頂など）標高の高い場所が多い。通常、小さなピラミッド構造や柱でマーク付けされる。 正確な位置は、三角測量によって、つまり三角点の名前や三角点によって、決定される。
不確実性 — 「最適な測定装置を使用すれば、真値を得られる未知の数量に関する知識や情報の不完
全さの程度」 (Cullen & Frey 1999) 不確実性は、観測者のデータ理解度である。本文書では、不確実性を記録/文書化する方法として、最大不確実性評価 (その項を参照)という用語を使用する。
UTM (ユニバーサル横メルカトル) — 長方形グリッドシステムと、経度 6 度の 60 ゾーンに地球を分割した区分に基づく標準座標系。西経 174～180 度をゾーン 1 とし、順々に番号をつける。UTM は北緯 84º～南緯 80º だけを対象にする。UTM 座標を引用する場合、UTM ゾーンも記録することが重要である。
水準原点 —測地原点 (その項を参照) の一部。測定基点（例えば、ある場所の平均海水面）に対する、
あるいはすべての標高が確定している (例： AHD –オーストラリア高度基準点； NAVD88 – 北米水準原点) 地図上に位置づけられた地物の垂直位置を示す。本文書の「GPS 確度」の章の「確度」の項を参照。
WGS84 (世界測地システム 1984) — 片方の楕円体を使って、できる限り正確に全地球の形に合わせる、世界的に広く使用されている 座標 照合システム (その項を参照) 。他の楕円体 (測地原点) は、通常、地方で使用され、ある地方では地球によく適合する。

序論
バイオジオマンサー プロジェクトの成果として、生物学的種データ（試料データや観測データ）のジオリファレンシングのベストプラクティス文書が作成された。これまでいくつかのプロジェクト(MaNIS, MaPSteDI,
INRAM, GEOLocate, NatureServe, CRIA, ERIN, CONABIO, など) が、ジオリファレンシングのガイドラ
インやツールを開発してきた。これらはこの分野の文書の優れた端緒となった。
本文書は、こうしたデータをジオリファレンシングするときの世界ベストプラクティス・ガイドラインを提供する。 しかし、組織や機関は、この文書で概説されたプラクティスを、それぞれの作業環境に組み込んだ、独自の内部文書を作成したほうがよい。
本文書は、広範囲な種々の場所をジオリファレンシングする方法例を提示し、情報を提供し、提供された情報に基づいて、場所の範囲や最大不確実性距離の決定方法例を提示する。
1. 定義「ベストプラクティスという用語は、一般に、何かをするときの最良の方法を意味する。通常、企業経営、
ソフトウェア工学、医学の分野で使用され、さらに行政機関でも徐々に普及している。 […] さらに [限定的な]用語「最新のベストプラクティス」は、しばしば、将来的な「ベタープラクティス」の開発の可能性を示し、さらに正確な方法を意味する。」 (ウィキペディア： ベストプラクティス2 ).
2. ベストプラクティスの原則• 確度 –データの真値への近似度。パーセントエリアや、メートル不確実性を引用することも、不確実性
多角形を描くこともグッドプラクティスである 。
ジオリファレンシングでは – 現在は大部分が不確実性半径で示されているが、 状況によっては不確実性多角形も使用され始めている。不確実性の確率面の使用も検討中である。
• 有効性 – 作業計画が希望の目標を達成する可能性。
ジオリファレンシングでは – バイオジオマンサーや他の方法を利用して、緯度と経度が正確に特定できる記録の割合。
• 効率 – 入力に対する出力の割合
ジオリファレンシングでは – 許容できる出力を得るために必要な労力の量。利用者が許容できる結果を得るために必要な入力データの量でもある。 (例： 地名辞典、データ収集者の旅程など)• 信頼性 – 確度と関連し、結果を提示するときの 一貫性 を意味する。
ジオリファレンシングでは – 利用者が同じ場所で ジオリファレンスを行った時の再現性を意味する。

2

ウィキペディア：ベストプラクティス <http://en.wikipedia.org/wiki/Best_practice>• 入手可能性 – 利用者や一般人にとって、結果の利用しやすさの程度。
ジオリファレンシングでは – 利用者や他機関にとって、すでにジオリファレンスされた特定の場所に関する情報の利用しやすさの程度。
• 透明性 – データ収集、分析、記録、更新の手順の告知。
ジオリファレンシングでは – メタデータの品質と、特定の場所のジオリファレンスの手順を意味する。
• 適時性– データ 収集、記録、更新の頻度。
ジオリファレンシングでは – 主に、地名辞典の更新頻度。また記録がジオリファレンスされた時期、他者が利用できるようにした時期。
• 妥当性 – 収集データは利用者のニーズを満足させなければならない。－ すなわち、「使用適合性」の原則を満たさなければならない。
ジオリファレンシングでは – 出力のフォーマットを意味する。(すなわち、上記のテーマの優れたメタデー
タを含むかどうかである。)
さらに、有効なベストプラクティス文書は以下の通り：•
ビジョン、使命、戦略的プランを機関内で調整し、方針や手順を作成し、スポンサーや経営幹部のサポートを受ける。
•
機関内で、業務上の方針や手順を作成するときは標準書式を使用する。
•
業界標準を満たす。
•
経営管理者や内外部監査役の精密な調査を満足させる。
このリストは決して完全ではないが、ベストプラクティスを確認する要素の大部分を含んでいる。

背景
多くのプロジェクトが長年にわたって、生物多様性一次データのジオリファレンスを改善するガイドライン
やツールの開発に努めてきた。本文書は、これらのイニシアティブや試みを広く集めて、あらゆる先行研
究の成果を一つの包括的なベストプラクティス文書にまとめたものである。過去の研究作業がなければ本文書は完成しなかっただろう。リンク集については本章末尾の「主要な資料とリンク集」を参照。

バイオジオマンサークラシック
バイオジオマンサー クラシック のオリジナルは、現在はエール大学のリード・ビーマンが開発した。このツールは、博物学試料の収集者、学芸員、利用者に 、ジオリファレンシング・サービスを提供する。バイオジオマンサー クラシック は、英語の地名記述を提供し、 その記述に関連する緯度/経度座標を提供する。コレクションが既知の距離や、最も近い地名のある場所からの基本方位をジオリファレンスされた時の、オフセット計算を提供する。その仕組みの詳細は「その仕組み …3 」を参照。
MaNIS（哺乳動物ネットワーク情報システム）
全米科学財団の援助を受けて、北アメリカの 17 の研究所とその協力者は、哺乳動物ネットワーク情報システム を開発した。 MaNIS の当初の目的は、 1) ウェブブラウザからの統合試料データへのオー
プンアクセスを容易にする、 2) 試料収集の価値を高める、 3) 学芸員のリソースを保存する、4)同様のニーズのある他の学問分野が容易に導入できる 設計パラダイムを使用する。
MaNIS ネットワークは、ネットワーク内のコレクションのジオリファレンシングに役立つ、数多くのツールとガイドライン を開発した。本文書では、これらの資料やツールを大いに活用した。
MaPSTeDI (山と平原の時空データベース情報科学イニシアティブ)
山と平原の時空データベース情報科学イニシアティブ (MaPSTeDI) は、コロラド大学博物館、デンバー
自然科学博物館、デンバー植物園の共同努力である。それぞれが所有する別々のコレクションを、一つにまとめ、ロッキー山脈中央および南部とその周辺の平原地帯の、分散型生物多様性データベースとリサーチツールキットを開発した。分類学に重点を置き、分散型データベースの全国的成果を持つ、
MaNIS や他のプロジェクトと異なり、MaPSTeDI は、地域に重点を置き、分散型 GIS マッピングシステムの成果を持っていた。ここにリストアップした他のプロジェクト同様、ジオリファレンシングは MaPSTeDIの重要な第一段階であり、最終的に MaPSTeDI のオンライン GIS 上で時空分析される、データを提供した。MaPSTeDI プロジェクトは、MaPSTeDI ジオリファレンシング ・プロトコルや ジオリファレンシングガイ
ドなど、詳細な ガイドラインとツール を開発した。 本文書では、これらの資料やツールを大いに活用した。

3

バイオジオマンサークラシック – その仕組み … <http://130.132.27.130/yu/bgm-docs/what-it-does.html>

INRAM（資源解析管理研究所）
資源解析管理研究所 (INRAM) は、ニューメキシコの試料位置をジオリファレンスする取り組みを支援し、ニューメキシコの博物館試料データの価値を高めようと努めた。行き当たりばったりに ジオリファレンスしたデータは、科学にはあまり使用されない。 そこで、INRAM ジオリファレンシングチームの第一目標は、
任意の場所に当てはまる座標と不確定性評価を決定する最善の方法を記述した、詳細で包括的なプロトコルを開発することであった。INRAM チームは、哺乳動物ネットワーク情報システム (MaNIS) が使用していたプロトコルを評価することから始めた。この作業には南西生物博物館 (MSB) 哺乳動物部も参加した。そして、多くの改善方法を発見した。そのなかで INRAM は、 座標と不確実性の決定法について、それぞれにルールを決めた場所の種類の、より詳細なリストを作成した。 INRAM は、ジオリファレンシ
ング・プロセスの効率と確度を最大限に高めようと努めた。ニューメキシコ自然遺産プログラムや、南西生物博物館の支援を受けて、INRAM は、学生の作業を大幅に楽にするプロトコルを導入した、統合
GIS＆データベースシステム を開発した。 全体として、 INRAM のプロトコルとジオリファレンシング・ソフ
トウェアシステムは、正確で迅速なデータ収集を可能にし、各試料のジオリファレンスに使用した、方法と前提の詳細な記録を残す、半自動ジオリファレンシング・プロセスを生みだした。
GEOLocate1995 年 5 月、ヘンリー・L・バート博士は、チューレーン大学博物学博物館の魚類コレクションを電子化し、ジオリファレンスするために、全米科学財団から資金提供を受けた。USGS（米国地質調査所）の地形図
ハードコピーの上に、それぞれの場所記述を手作業で記入し、デジタル化タブレットを使用して、地図を記録し、座標を特定して、ジオリファレンスを成し遂げた。 可能な場合は、技術者がマウスを使って座標をコンピュータに保存できるよう、手作業で記入したハードコピーの地図を、同じ地図の電子版 (USGS
デジタル線グラフ)と比較した。この方法で、約 700 万件の試料の 15,000 カ所の場所記述を、18 か月間
で 1 人の技術者が ジオリファレンスした。
2002 年 2 月、バート博士とネルソン・リオスは、チューレーン大学博物学博物館の魚類コレクションをテ
ストベッドにして、博物学コレクションデータのジオリファレンシングを容易にする、ソフトウェアパッケージを開発するために、全米科学財団から資金提供を受けた。その成果が、北アメリカの場所記述の包括的な自動ジオリファレンシングツール GEOLocate である。現在は、対象地域を地球全体に拡大する、多言語サポート、ユーザー定義のパターン認識、共同ジオリファレンシングなどの開発が進行中である。また、
GEOLocate は、バイオジオマンサーの最新版.に統合するウェブサービスとして開発されたものでもある。
ERIN（環境資源情報 ネットワーク）
環境資源情報 ネットワーク (ERIN)は、1989 年にオーストラリア環境天然資源省に設立され、オーストラリアの博物館や標本館のデータベース作りやジオレファレンシングに財政支援を始めた。標高を決定す
るデジタル標高モデルに記録をリンクさせるなど、ジオリファレンスに役立つメソッドを確立した。ニッチモ
デリング技法を使って環境空間の異常値を検索し、データの検査や検証を行う高度なメソッドも確立した。
これらは最近、環境情報照会センター (CRIA)や、ソフトウェア DIVA-GIS の作者ロバート・ハイマンスと協力して、アップグレードされた。

主要な文書とリンク集
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GPS 調査のベストプラクティス ガイドライン (NLWRA, オーストラリア)
http://www.nlwra.gov.au/toolkit/10/10-2.html
バイオジオマンサー クラシック
http://classic.biogeomancer.org
環境情報照会センター (CRIA)
http://www.cria.org.br
DIVA-GIS
http://www.diva-gis.org
環境資源情報 ネットワーク (ERIN)
http://www.deh.gov.au/erin/index.html
位置情報の良い例・悪い例
http://mvz.berkeley.edu/Locality Field_Recording examples.html
GEOLocate－チューレーン大学
http://www.museum.tulane.edu/geolocate/
資源解析管理研究所 (INRAM)
http://biodiversity.inram.org/
博物館の生物試料記録のジオリファレンシングのための INRAM プロトコル
http://www.inram.org/modules/UpDownload/store_folder/Documents/INRAM_Biodiversity_
Georeferencing_Project/Georeferencing_Guidelines_INRAM-V1.3_2004-03-01.pdf
哺乳動物 ネットワーク情報システム (MaNIS)
http://manisnet.org/
MaNIS の 記録文書
http://manisnet.org/Documents.html
MaNIS/HerpNet/ORNIS ジオリファレンシング・ ガイドライン
http://manisnet.org/manis GeorefGuide.html
ジオリファレンシング手順のマニュアル、 CONABIO, 2004.年 メキシコの生物多様性の知識と利用のための国家委員会 (CONABIO) が作成したジオリファレンシングの内部マニュアル
山と平原の時空データベース情報科学イニシアティブ - MaPSTeDI
http://mapstedi.colorado.edu/index.html
MaPSTeDI ジオリファレンシング・プロトコル
http://mapstedi.colorado.edu/georeferencing-protocols.html
MaPSTeDI ジオリファレンシングガイド
lhttp://mapstedi.colorado.edu/georeferencing-howto.html
脊椎動物学情報科学博物館 (MVZ) – カリフォルニア大学バークレー校
http://mvz.berkeley.edu/Informatics.html
MVZ 現地での位置情報記録ガイド
http://mvz.berkeley.edu/Locality_Field Recording_Notebooks.html
優れた位置データが重要な理由 (MVZ)
http://mvz.berkeley.edu/Locality_Field_Recording_important.html
OGC 記録文書の作成指針の提案
http://www.opengeospatial.org/specs/?page=recommendation

現地でのデータ収集と記録

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現地でのデータ収集は、優れたジオリファレンシングの手順の第一歩である。今ではかなり正確なジオリ
ファレンス位置を出せる新しい技術が数多く存在する。しかし、エラーの可能性を低くするために、場所を正確に記録することが重要である。私たちは、新規の収集作業には座標を記録するために GPS を必ず使用し、可能な限り、関連測地原点に GPS をセットすることを推奨する。（後段参照）
1. 優れた場所データ 記録の重要性
優れた場所記述は、不確定値の低い、より正確なジオリファレンスにつながり、より正確で高品質のデー
タを 利用者に提供する。現地でデータを記録する場合、地図からであれ、GPS を使ったものであれ、場
所情報やジオリファレンスを記録することが重要である。そうすれば必要な場合、後日検証することが可能である。
特定の場所記述の背後に隠された目的は、他の方法ではエラーの検出が困難な、座標の検証を可能にすることである。検証が必要になる 範囲は、場所記述とその空間が同じ場所かどうかに左右される。
最も高品質の場所記述は、できるだけ不確実性の原因の少ないものである。進路沿いの距離で場所を記述すれば、あるいは、ある場所からの 2 つの直交距離を記述すれば、不確かな進行方向による不確実性を排除できる。範囲の狭い基準点を選べば、基準点のサイズによる不確実性を縮小できる。また、近傍の基準点を選べば、オフセット距離測定時のエラー可能性を縮小できる。
場所の検証を容易にするために、地図や地名辞典で見つけやすい場所を基準点にすること。いずれにしても、「～の近く」や「～の中心」 などの曖昧表現や、「アルバカーキの西」などと距離記述のない オフ
セットのみの記述は避けること。
種類の異なる別の地名のある場所と混同されがちな、地名のある場所を含む場所については、地物の名称のあとに、括弧内に地物の種類を記しておくこと。
例:
進路に沿った距離と進行方向を利用した場所記述の例:
ボリナスラグーンの東岸、ハイウェイ 1 号線の交差点からハイウェイ 1 号線の北西 3.1 マイル、
カリフォルニア州、マリン郡、スティンソンビーチ（町）、カレデル・アロヨ（通り）
基準点からの 2 つの基本オフセット距離を利用した場所記述の例 :セロ・エルプロモの氷原、山頂の南 0.5 km、西 0.2 km 、チリの首都圏
2. 場所を記録する
地理座標が分かっていても、場所の記述を提供すること。位置情報は、できるだけ具体的な、簡潔な、明確な、徹底的な、正確なものとし、不確実な解釈が入り込む余地がないようにすること。
基準点は安定した場所にすること。すなわち、データ収集後も長期的に存在する場所（町や最高地点など）にする。一時的な場所や中間地点を主要な基準点にするのは避けること。一時的な場所の正確なGPS 記録を持ち、その地点 (例：ランドローバーの南東 200 m) から将来のコレクションをリファレンスした4

脊椎動物学情報科学博物館、カリフォルニア大学バークレー校 (2006 年) MVZ 現地での位置情報記録ガイドも参照。 <http://mvz.berkeley.edu/Locality_Field_Recording_Notebooks.html>

場合、一連のコレクションには何も問題ない。 しかし、これらのコレクションが後日博物館で分類別に分散して展示されれば、「ランドローバー」の位置との関連はなくなり、無意味である。
（道路や川などの）進路に沿って場所を記録する場合、進路に沿って（陸路で）距離を測定したか、あるいは、始点からの直線距離で（空中で）測定したかも記録する必要がある。
ヒント: 大部分の具体的な場所は、 a) 近傍の、あるいは明確な交差点からの、進路に沿った距離と進行方向によって、または b) 範囲の狭い、単一の永続的な近傍の地物からの、2 つの基本オフセット距離によって記述される。
3. 座標を記録する
座標は、場所を特定する便利な方法である。記述よりもいっそう具体的であるだけでなく、GIS で容易に利用できる。常に、座標ソースが精度の高い小数位まで提供する。 小数位 5 位までのデシマル度測定
値は、秒の近似値まで示される度・分・秒測定値より精度が高く、小数位 3 位までのデシマル分測定値
より精度が高い。（表 4 参照）現在、新型の GPS 受信機は、デシマル秒でデータを記録でき、これは (小数位 2 位まで) デシマル度と同等の精度である。
実際には、実際の収集場所の座標を提供する。 (後述する「範囲」の項を参照。) 地図から座標を読み取る場合は、地図と同じ 座標系を使用すること。測地原点は、基準の枠組みを提供する、座標記述の重要な部分である。現場で地図と GPS の両方を使用する場合、GPS の測地原点を 地図の測地原点と同じに設定すること。そうすれば、GPS 座標が地図の座標と一致する。使用した測地原点を必ず記録しておくこと。
具体的なプロジェクトには特定の座標系が必要であるが、ジオリファレンシングにはデシマル度の地理座標がもっとも便利なシステムだと思われる。このフォーマットは、緯度と経度というたった 2 つの属性から成り、地球全体を対象として簡潔な座標記述を提供する。しかも容易に他の座標系にも、他の測地原点にも変換できる。記録される属性の数を最小限に保つことで、転記エラーの可能性を最小限にとどめられる。 (Weiczorek et al.2004).
ヒント: GPS から座標を読み取るときはデシマル度が望ましい。ただし、後述する「GPS を利用する」の項の「注意」を参照。
ヒント: UTM 座標を利用するときは、必ず UTM ゾーンを記録すること。
4. GPS を利用する
GPS (衛星利用測位システム) 技術は、三角測量法を利用して、地表のある場所の位置を特定する。 計
算 距離は、GPS 受信機と GPS 衛星の範囲である。 (Van Sickle 1996) GPS 衛星は、宇宙空間の既知の位置に置かれるので、地球上の場所の位置を計算できる。地表のある場所の位置を特定するには、少なくとも 4 基の GPS 衛星が必要である。 (McElroy et al. 1998, Van Sickle 1996) 現在ではこの制約はほとんどない。というのも地球上のほとんどの場所で、７基以上の衛星信号を受信できるからである。ただし、歴史的には、受信できる衛星の数は必ずしも十分ではなかった。 2000 年 5 月まで、民間が使用する
GPS ユニットの大部分が「選択利用性」の対象であった。測位精度を劣化させる装置が解除され、一般に GPS 受信機に期待する精度が大幅に改善された。 (NOAA 2002)
できるだけ高い 確度を得るために、GPS 受信機は、頭上に障害物や反射面のない、水平視界の開けた場所に設置すること。(例えば、木々の密集した厚い林冠の下では GPS 受信機がうまく作動しない。)

GPS 受信機は、幾何学的に適切に配置した 4 基以上の GPS 衛星の信号を記録できるものとする。「真上に 1 基、残りの 3 基が地平線上に等間隔にある」のがもっとも望ましい。 (McElroy et al. 1998) GPS
受信機は、その場所の適切な測地原点に合わせること。そして使用した測地原点を記録しておくこと。
(Chapman et al. 2005a)
GPS 確度: 大部分の GPS 装置は、読み取り時の地域の状況に基づく、水平理論確度を記録できる。 特
異性の高い場所では、GPS 読み取り時のエラー可能性は、場所の範囲と同じ桁数の数値になる。この場合、GPS 確度は、座標が示す場所の不確実性全体に重要な貢献をする。
「選択利用性」解除前は、ほとんどの生物学者や観測者が現地で使用していた、携帯式 GPS 受信機の確度は 100 m 以上であった。 (McElroy et al. 1998, Van Sickle, 1996, Leick 1995) しかしその後、GPS 受
信機の確度が改善され、現在では、携帯式 GPS ユニットのほとんどのメーカーは、4 基以上の衛星を利用し、見通しの良い場所なら、10m 以下の誤差を保証している。 確度は、単一の場所の複数の観測結果を平均化することで改善できる。(McElroy et al. 1998) さらに、平均化アルゴリズムを内蔵する最新のGPS 受信機は、5m 以下まで確度を高められる。 NOAA (2001) は、ディファレンシャル（下記参照）のな
い GPS の確度は、使用する受信機、衛星の構成、大気条件によっては、10～15 m であると示唆している。しかしこれは条件が最も良かった場合の数値である。。

ディファレンシャル GPS (DGPS) を使用すれば、 確度を大幅に改善できる。DGPS は、受信 GPS の観測値を較正するために、既知の場所にある GPS 基地局 (通常、 調査基準点) の基準を利用する。基地局と携帯式 GPS を使ったこの作業では、衛星の位置を同時に参照するので、 大気条件による誤差を縮小できる。この方法では、携帯式 GPS が、特定された場所に適切な修正を施す。使用する受信機の品質によっては、1～5m の確度が期待できる。この確度は、基地局から受信機までの距離が離れるほど低下する。ここでも、 平均化することでこれらの数値をさらに改善できる。 (McElroy et al. 1998) 例えば、
米国沿岸警備隊の DGPS の規定水平 確度は ± 10 m (95%) である。 言い換えれば、95 %の時間帯に、
DGPS で特定した位置は、地球上の実際の位置からの誤差が 10m 以内である。一定の条件下で、船員は 10m 以下の確度で観測できる。 (NOAA 2001)
広域拡大システム (WAAS) は、航空機の精密誘導のために開発された、 GPS ベースの航行着陸シス
テムである。 (連邦航空局 2004) WAAS は、より高い位置確度を GPS に提供するため、厳密に位置の分かっている場所に地上アンテナを設置した。 さらに微細な精度を提供するために、ローカルエリア拡大システム(LAAS) のような類似技術も開発された。

リアルタイム ・ディファレンシャル GPS (McElroy et al. 1998) や、スタティック GPS (McElroy et al. 1998,
Van Sickle 1996) を使用すれば、さらに高い確度が得られる。高精度機器と専門技術を駆使したスタティ
ック GPS は、一般に、測量技師だけが使用している。これらの技術を使ってオーストラリアで実施された測量では、 センチメートル台の確度を記録した。これらの技術は、生物学的記録コレクションに広く利用されていないようである。というのもコストの問題と、これほどの精度を必要としないからである。
注意! 別の座標系から変換するのではなく、デシマル度で位置を記録するよう GPS を設定すること。通常、デシマル度の方が正確であり、保存しやすく、誤差を生じかねない後日の変換 を省略できる。
注意 2! 地図参照が重要であり、GPS 受信機が可能であれば、度・分・デシマル秒で記録するようレコー
ダーを設定する オプションもある。

5. 測地原点を記録する
特殊な状況（例えば、両極）を除いて、 測地原点のない座標だけでは場所を特定できない。 測地原点の混乱は、数百 m の位置的誤差を生じかねない。
GPS を利用する場合、使用する測地原点を固定し、記録する必要がある。後述する「不確実性を計算する」の項を参照。
注意! 地図上の場所記述を基準にしない場合は、 GPS の測地原点を WGS84 として座標を 記録すること。そして、その事実をすべての文書に記録すること。
6. 標高を記録する
簡単に入手できる場合は、場所記述に標高情報も補完しておくこと。できれば気圧高度計の使用が望ましい。 あるいは、デジタル標高モデル（通常、ラボで遡及的に実施）や、適切な縮尺の地域地図から等高線や独立標高情報を使って、標高を求めておく。使用したメソッドは備考欄に 記録しておくこと。
注意! 「標高をマークすれば、設定地点のエリアを絞り込むことができる。 しかし、必ずと言ってよいほど、不一致を生むようである。標高は無視できないとはいえ、特に 20 世紀初期には、しばしば標高が不明
確・不正確に測定されたことを認識する必要がある。場所記述に示された標高が一番役に立つのは、特に、他の場所記述が曖昧な場合に、地形の複雑なエリア内の道路や川に沿った場所をピンポイントで示
すときである。」(MaPSTeDI 2004)
通常の条件下では、 GPS 装置で標高を記録するときの確度は、水平距離に比べて大幅に低い。しかも高度確度を記録しない。 GPS 受信機に表示される高度は、実際には、地表面のモデルである楕円形との関係で示される高度であり、基準海面からの高度、あるいはオーストラリア高度基準面のような標準
高度基準面からの高度ではない。 例えばオーストラリアでは、 GPS 受信機が記録する高度と、基準海面からの高度との差は –35 ～ +80 m の幅で変化し、しかも予測不能な形で変化する傾向がある。
(Chapman et al. 2005, McElroy et al. 1998, Van Sickle 1996)
標高が場所記述を特徴づける場合は、必ず信頼できる計測値ソース（気圧高度計、信頼できる地図、適切な縮尺のデジタル標高モデル）を使用すること。そしてこのソースを備考欄に明記しておくこと。 GPSを使って標高を決定するのは望ましくない。
ヒント: 正確な標高を得るためには、GPS より、適切に調整された 気圧高度計の方がはるかに信頼できる。 GPS を使って標高を決定するのは望ましくない。 GPS を使って標高を決定する時必ず生じる誤差については 「 GPS を使う」 の項の備考欄を参照。
7. 進行方向を記録する
進行方向を記録するためにコンパスを使う場合は、磁北ではなく真北を記録するよう調整する必要がある。真北と磁北の差は、世界各地で変化し、場所によっては、ごく短い距離離れた 2 地点で大きく異なることがある。また、この差は時間の経過とともに変化する。例えば、米国ミネアポリスの北西約 250 km
地点で、異常な偏角が 6 ㎞だけ離れた 2 地点で 16.6º 東偏から 12.0º 西偏と異なる(Goulet2001)。

米国立地球物理データセンター (NGDC) は、地球上のどこでも、時間に関わらず、異常なずれや磁気のずれを計算できる、オンライン計算機5 を所有している。調整が必要な場合は、当該エリアのずれを特定するために、この計算機を利用することを提案する。さもなければ、信頼できる地図で進行方向を特定すること。
8. 範囲を記録する
範囲とは、特定の地域の収集作業や観測を実施する、エリアの測定値である。座標で場所を記録する
場合、 範囲は、その地点から、収集や観測を実施するその地域の最も遠い地点との距離である。伝統
的に、収集作業の範囲は記録されていないが、エリア内の、トランセクトに沿って、狭い範囲で作業が実施される場合に重要になる。 (例えば、野鳥観測は 2 ヘクタールのエリアで記録するのが普通である。)
収集作業や観測はしばしば、単一の場所として集合的に記述されるエリアで実施される。 (例：記録された場所の 1 km 以内の場所が記述される。) 与えられた地点からの潜在的なずれを測定しなければ、通常、データ利用者は、場所が実際にどの程度具体的であるかを知る方法がない。範囲は、例えば、すべての収集試料や、規定座標で実施された観測が、実際にはその地点から 0.5 マイル以内のエリアであったことを、利用者に注意喚起する簡単な方法である。収集や観測を実施したエリアにマークして、現場ノートにそれぞれの場所の近辺の縮尺の大きい地図を添付すると大いに役立つ。
ヒント: 座標が中央を示す 1 km の線形トラップラインの範囲は 0.5 km である。座標が円の中心を示す 2ヘクタールのエリアの範囲は ~80 m である。
9. 収集年を記録する
収集年は、場所の ジオリファレンシング にしばしば影響を与える。時間の経過とともに、町、道路、郡、国までが、その名称や境界を変えることがある。川や海岸線は位置を変え、分流や三日月湖は現れたり消えたりし、（町などの）場所は、大きさや形を変えることもある。かつては手つかずの自然であったエリ
アが、耕作地や市街地になることもある。昔の地図はもはや現状を伝えていないかもしれない。日付は収集作業に欠かせない重要な要素であり、 ジオリファレンス確定日は必ず考慮するべきである。
例: 「アラスカハイウェイ沿いの収集場所には、頻繁にマイル標があるが、アラスカハイウェイは、1942 年
当時より約 40 km 短くなっている。道路改修工事が進められ、毎年ルートが変更され、短縮されている。
従って、 マイル標の正確な位置を知るには、収集データにクロスリファレンシングする必要がある。さらに複雑なことに、アラスカ州は昔のマイル標(1942 年の 距離を測定)を使用し、ユーコン州 はキロメート
ルに変換した昔のマイル標を使用し、ブリティッシュコロンビア州は現在のマイル距離 (キロメートル表示)を使用している。」(Wheeler et al. 2001 より)
10. 文書化
すべての測定値のソースを記録すること。少なくとも、地図の名前と縮尺、GPS モデル、測地原点、標高データのソース、 UTM 座標を使用した時は UTM ゾーン、場所の範囲、収集事業を含めること。

5

米国立地球物理データセンター（NGDC） 2004. Estimated Value of Magnetic Declination

GPS を利用する。 GPS が決定する場所の確度を高めるには、以下の事柄を記録する必要がある。
• GPS で得られた 座標• 測地原点• GPS が記録した確度• 使用した GPS 受信機の型式注意! 大部分の GPS 装置は中間地点のデータの確度を記録しないが、衛星の現状を示してインターフ
ェース上に確度を提供する。
注意!: 大部分の GPS レコーダーが記録する確度は、読み取り装置上の相対確度であり、実際の確度ではない。多くの GPS レコーダーでは、記録された確度 のほとんどすべてが認可水準以下である。
例:
場所:「モドック国立野生生物保護区、カリフォルニア州、モドック郡、アルチュラス、ハイウェイ 299 とハイ
ウェイ 395 のジャンクションから南に 2.8 マイル、 東に 1.2 マイル」
緯度/経度/測地原点: 41.45063, −120.50763 (WGS84)
標高: 1330 フィート
GPS 確度: 24 フィート
範囲: 150 フィート
参考: 座標と確度はガーミン・エトレックス・サミット GPS、標高は気圧高度計(MVZ 現地での位置情報記録ガイドより）
11. 小さなラベルにデータ を記録する
昆虫採集のときにしばしば起きる問題として、小さなラベルに場所情報を記録するという問題がある。こ
の問題はこれまであまり重大な問題ではなかった。 ラベルに基本情報を記録する新しい技術によって、（バーコードなどによって）ラベル情報をデータベースにリンクできるからである。Wheeler et al. (2001) の陸生節足動物のラベル作成のガイドラインを参照のこと。しかし、特に本文書で触れていない測地原点の記録など、昆虫ラベルのデータ作成時には、本文書で説明した原則を心にとどめておくこと。
12. 新しい技術
多くの新しい技術によって、現地でのデータ記録が大幅に楽になった。例えば、最近、多くのメーカーが、携帯端末（PDA）を内蔵した GPS 受信機を発売した。機種にもよるが、比較的高い確度で 記録できる。
これらの技術は、現地で場所情報を記録し、後日データベースに転送し、ラベルを作成するのに便利であるが、多くの技術が衛星データを受信する外部空中線を搭載していない。そのため記録情報の確度が下がるようである。外部空中線がないので、さらに重要な衛星と現地を結ぶ明確なラインが必要になる。
個々の物体や、他のデータ群（収集や観測など）を一意的に識別するために、グローバル一意識別子(GUID) を使用することが現在検討されている。私たちは、適切なシステムを導入したあとに、これらを導入することを推奨する。詳細は TDWG6 や GBIF7 のウェブサイトにある。

6
7

http://www.tdwg.org/TDWG_GUID.htm
http://www.gbif.org

ジオリファレンシング・プロセスを開始する
1. 序論
ジオリファレンスを始める前に対処するべき多くの問題がある。当初は気の遠くなるほど面倒な作業に思えるが、プロセスを単純化し、実用的にする方法が数多くある。
管理者や学芸員は必ず以下のような疑問を抱く ものである。
• 作業はどの程度大変なのか。
• どのぐらい時間がかかるのか。
• 自分のコレクションの何割ぐらいがデジタル化できているのか。
• コレクションの現状は。
• コレクションを ジオリファレンシングするメリットとデメリットは。
• ジオリファレンス済みの データは誰がどのように利用するのか。
• どんな種類の専門知識が必要になるか。
• どんな管理が必要になり、誰が管理するのか。
• どの程度まで自分のデータモデルを変更しなければならないのか。
• ジオリファレンシングにはどの程度のコストがかかり、どんな財源が可能なのか。
• 作業を助けるどんなツールがあるのか。
• これらのツールの結果を信頼できるのか。
• データ 入力スタッフは何人必要になるのか。
• データ 入力スタッフにはどんなトレーニングを施す必要があるのか。
• 実際には、確立されたベストプラクティスにどの程度従う必要があるのか。
本文書はこれらすべての疑問に答えるものではない。その多くは研究機関独自のものである。しかし疑問のいくつかに答え、他の疑問を解く手がかりを与えることとする。
取り組むべき最初の問題は、 データベース管理システムである。
• 自身の現在のデータベースはうまく処理できるのか、あるいは修正が必要なのか。
• データ入力者がジオリファレンスしやすいように、自身のユーザーインターフェースをどの程度修正する必要があるのか。
• ジオリファレンシングを含む、最も効率の良いデータ入力法とは何か。
本文書は、一般的なデータ入力法は論じていない。データ入力を実施するには多くの方法がある。試料
ラベルからの直接入力、元帳からコンピュータに入力するなど。 試料のそばにコンピュータがある時の携帯端末（PDA）の使用。ラベル情報を保存するスキャニング装置や撮影装置（静止画像またはビデオ)を使用すれば、データ 入力者は画面から情報を入力できる。他にも、手描きや OCR ツールでデータ保存する方法もある。 これらの方法のいくつかはようやく実用化されたばかりであるが、各機関に最適の方法を積極的に採り入れるべきである。
次章は、データベースに修正が必要かどうか、またどの程度の修正が必要かを決める手がかりになる。
ジオリファレンス 座標の領域だけを含み、追加領域を無視する傾向がしばしば見られる。しかし、研究者(またはその後継者)は、こうした選択を必ず後悔する。ジオリファレンシングを決定するために使用する方法や、ジオリファレンスに関連する範囲や不確実性の関連情報は、エンドユーザーにとって大変貴重な情報である。さらに、自身の情報の品質管理と改善にとっても大変貴重な情報である。

山と平原の時空データベース情報科学イニシアティブ（MaPSTeDI） と哺乳動物 ネットワーク情報システム (MaNIS) は、見事に文書化されたプロダクションシステムの好例である。データの ジオリファレンシン
グを進める作業過程でこれらのプロジェクトを検討することは価値がある。
2. 必要なリソース
各機関は、コレクションをジオリファレンスするために 様々なリソースが必要になる。基本的なリソースは以下の通り。
• データベースと データベースソフト (表計算ソフトの使用は望ましくない)• 地形図 (電子版、紙の地図、またはその両方)• 優れた地名辞典へのアクセス – (インターネットで多くの地名辞典に無料でアクセスし、ダウンロードできる。 オンライ検索でもアクセスできる)• インターネットアクセスが望ましい。 (ジオリファレンシングや場所の位置決めに役立つ数多くのリソー
スがインターネット上にある)• 適切なコンピュータハードウェア
これらの必携リソースの詳細情報は、MaPSTeDI のウェブサイトの“What you Need”にある。
3. データベースに含むべき領域
ジオリファレンシングを効率よく実施するには、データベースを正しく構成することが重要である。
ジオリファレンシング・プロジェクト (例： MaPSTeDI) では、データ入力者が別々の作業用データベースを使用している。そのためメインデータが修正されることはなく、日常的なデータベースの使用が邪魔されることはない。作業用データベースからのデータは、品質を検査され、時どきメインデータベースにアップロードされる。こうした作業方法は研究機関が自由に選べるが、検討の価値はある。
8

a. 必要な領域を決定する
この段階は説明する必要もないが、実に頻繁に、データベースが保持するべきものを厳密に決定する前に、データベースが作成され仕上げられていることに驚かされる。 必要なジオリファレンシングの領域が、初めからデータモデルに設定されていることを確かめるために、データベース作成前にジオリファレンシ
ング・プロセスの監督者に相談するべきである。異種データを一つの領域にひとまとめにするのは絶対に避けること。 可能であれば、データを常に別々の領域に細分化しておくこと。例えば、緯度と経度をまとめる時、 データベースでは少なくともそれぞれに別々の領域を設定しておくこと。最終的に、データ入力者は、ジオリファレンスする時、どの領域を見るべきか判断するために、この説明を利用するのも適切である。収集日、収集者、試料 ID、分類などの領域は、明確な場所データとともに、ジオリファレンシン
グするオペレーターに大いに役立つ。
注意! 入力データを細分化する場合、 細分化や他の変換が後日公開され検査できるように、元データを逐語的に記録する領域を設定すること。

8

MaPSTeDI ガイドラインを修正<http://mapstedi.colorado.edu/GuideToGeoreferencing/Georeferencing1-3_SettingUpYourDatabese.html>

b. 場所の領域
ジオリファレンシング情報を保存する最も優れたデータベースに必要な領域とは何か。おそらく 2 つに分けるのが最良である。一つは場所記述に関連する領域である。 多くの研究機関は現在場所記述を構成部分に分割している。すなわち、場所の名称、距離、方向などに分割してこの情報をデータベースの別々の領域に含めている。しかし、 バイオジオマンサー ツールキットが開発され、自然言語の場所記述
が自動解析され、現在では重複する不必要なものとなった。(後段の詳述を参照。) 場所情報が細分化されても、場所領域の記述（ラベルや現場ノートに書かれたデータ) と置き換えず、追加領域を作ること。
記述の書式はしばしば重要であり、このオリジナル情報は決して上書きしたり削除してはならない。
ジオリファレンシングに役立つ重要で有益な他の領域は:• 最終訂正日• タウンシップ/セクション/レンジ/地方自治体/郡/州/国
• 標高
• 収集日
• 備考欄
独自のデータベースシステムを開発する前に、検討する価値のある参考書として、 植物標本情報標準
およびデータ交換のプロトコル (Conn 1996, 2000) がある。植物標本のために作成されたものであるが、大部分の博物学コレクションデータに適用できる。
c. ジオリファレンシング の領域
2 番目の領域は、実際に ジオリファレンスや ジオリファレンシング・プロセスと関連する領域である。ジオ
リファレンシングのベストプラクティスのためには、最小限以下の領域9 をデータベースに追加することが望ましい。 これらは、緯度（度）、緯度（分）、緯度（秒）など、すでにデータベースにある他の領域に追加して増設する。 データベースのなかには、度・分・秒でデータを入力できるが、データベースに入力するとデシマル度に変換される、ユーザーインターフェースを含むものもある。この場合には、データ交換に使用されるデシマル度で、ジオリファレンスの両セットを保存すること。 地理空間要素定義のダーウィン・コアへの拡張（TDWG 2005)も参照。）
領域
デシマル 緯度

デシマル 経度

測地原点

最大不確実性評価

9

説明
定義は用語集 を参照すること。赤道以北は 90 以下の正数で表し、赤道以
南は −90 以上の負数で表す。
例: −42.5100 度 (およそ南緯 42º 30' 36")
定義は用語集 を参照すること。 グリニッジ子午線以東は 180 以下の正数で表し、子午線以西は −180 以上の負数で表す。
例: -122.4900 度 (およそ西経 122º 29' 24")
測地面モデルの幾何学的記述 (例： NAD27, NAD83, WGS84)。 測地原
点は、たいてい地図や 地名辞典に記録され、具体的に言うと、大部分のGPS 装置にセットされている。従って、中間地点は任意の測地原点に適合する。測地原点が不明のときは「記録なし」を利用すること。
[本文書の測地原点についての別の考察を参照。].
一定の緯度と経度からの距離の上限。記述場所全体を包含する円で記述する。

脊椎動物学博物館ジオリファレンシング・ガイドライン <http://manisnet.org/GeorefGuide.html>

最大不確実性単位

逐語的座標
逐語的座標系

ジオリファレンス
確認状況
ジオリファレンス
検証
ジオリファレンスのプロトコルジオリファレンス
のソース

空間適合度

ジオリファレンス
確定者
ジオリファレンス
確定日
ジオリファレンスの摘要

最大不確実性評価を記録する長さの単位 (例： マイル, km, m, フィート)。
最大 不確実性 距離は、場所記述のための距離測定と同じ単位を使用して記録すること。
一切変換されていない、生データのオリジナル（逐語的）座標。
生データを記録した 座標系 。例えば、データがデシマル度でデータベースに入力された場合は、使用する地図や地名辞典の地理座標もデシマル度で入力する。 (例： デシマル 度、 度・分・秒、 度・デシマル分、 UTM 座標)
試料や観測を収集した場所や不確実性を表現するために、ジオリファレン
スや不確実性を確認した範囲の明確な記述。この要素は語彙制限すること。例：「要確認」「収集者による確認」「学芸員による確認」「未確認」など。
ジオリファレンスに実施された検証手順を示す。例えば、様々な異常値検
出手順、場所の再訪など。確認状況と関連する。
座標と不確実性評価を確定するために使用するメソッドのリファレンス。
(例：「MaNIS ジオリファレンシング 計算機」)
座標と不確実性を確定するために使用するリファレンスソース（例：詳細な地図、 地名辞典、ソフトウェア）。こうした情報は、誰もが、使用した実際のリファレンスを特定できるように、詳しく提供すること。（例：氏名、版またはバージョン、年) リファレンスには 地図 の縮尺も記録すること。
(例： USGS Gosford Quad map 1:24000, 1973)
幾何学的表現がオリジナル 空間表現に合致する程度。オリジナル空間表
現のエリアに対する幾何学的表現のエリアの割合として記録される。完全な一致、または 100% の重複を「１」とする。これは生物多様性データに使用する新しい概念であるが、私たちは本文書でこれを推奨する。
[本文書で後述する「 空間適合度 」の章を参照。]
座標や不確実性を確定する人や組織。
確定された日付。
座標や不確実性を確定するために使用されたメソッドや前提が、ジオリファレンス・プロトコル領域で参照したメソッドとは異なる、あるいはそれを拡大したものである場合、そのメソッドや前提についての説明。

d. 生態学データ
生態学データコレクションのジオリファレンシング部分は、試料や観測データと同じ方法で取り扱うこと。
生態学データはしばしば、グリッドやトランセクトなどを用いて記録され、開始位置と終了位置、開始時間と終了時間が示される。時にはトランセクトの中心が場所として使用され、トランセクトの長さの 2 分の 1が範囲として使用される。この時不確実性が他のデータとして計算される。データをグリッドに記録する
場合は、グリッドの中心が場所として記録され、その中心点からの範囲は、グリッドの最も遠い端（(すなわち、グリッドのコーナー)として記録される。これらのデータは、特に、オリジナルデータを記録するときに、多くの異なる領域が使用される場合は、記録された位置データに追加して記録すること。 「付録」の説明を参照。

e. 制約をかける
できる限りデータがクリーンで正確であることを確認する主な方法として、データが間違った領域に置かれるはずがないこと、特殊なタイプのデータだけがそれぞれの領域に置かれることを、保証するとよい。
これはデータ領域に制約をかけることで実施する。例えば、デシマル緯度領域には +90 ～ −90 の数値しか入力できないという制約である。データベースをチェックして見つかるエラーの多くは、データベースが最初から正しく構成されていれば、起きるはずのない不要なエラーである。
生態学データや調査データについては、開始位置と終了位置の間の境界制限を設定できる。例えば、研究者が常に 1 km 以内のトランセクトを使用する場合、データベースに境界制限をかけるとよい。開始
位置と終了位置を 1 km 以上離れた場所に設定しようとすると、境界制限が警告を発する。
4. ユーザーインターフェース
ジオリファレンシングを効率よく迅速に実行し、オペレーターのエラーを削減するためには、使いやすく、優れたインターフェースが必要である。 インターフェースのレイアウトは、使い勝手がよく、扱いやすく、見やすいものがよい。できれば (またソフトが可能であれば)、様々なデータ表示を見られるものがよい。
これら数多くの表示は、データの様々な面を強調し、様々なデータ入力法を可能にし、変化する表示を提示し、その結果退屈しないので、データ入力者の効率が上がる。
同様に、マクロやスクリプトが、自動的または半自動的手順を助け、退屈で（時間のかかる）反復作業を削減する。 例えば、1 人の収集者が、同じ時に同じ場所で収集した数多くのコレクションからデータ入力
する場合、記録ごとに繰り返される情報は、わずか 1～2 ストロークのキータッチで入力できるのである。
5. 標準やガイドラインを利用する
標準、標準手法、ガイドラインは、データベース全体の一貫性を導くのに役立ち、大幅なエラー削減に役立つ。ジオリファレンシングが始まる前の、プロセス開始時に、標準とガイドラインを作成したほうがよい。
これらは、新しいデータや、時間とともに作業過程で生じる変更に、十分対応できる柔軟性を持たせた方がよい。 以下に挙げた分野の標準やガイドラインは、データ品質やデータ入力の効率を改善する。本文
書が、これらのガイドラインを提供できることを願っている。その分野とは：
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測定単位。解釈領域に単一の測定単位を使用すること。例えば、標高や水深の領域にフィートとメー
トルを混在させないこと。これとは関係なく、元の単位や測定値は逐語的領域に保持すること。
不確実性や範囲を確定し、記録するメソッドやフォーマット
既知の測定地点の確度（多くのレガシーデータは確定できない)
必ず記入する領域 (すなわち、必須領域)
座標を記録するフォーマット (すなわち、緯度/経度、度・分・秒、度/デシマル 分、デシマル 度)
地名の一次資料
既存のデータベースのタイプミスやその他のエラーを処理する.
小数値を残す小数位の数「ゼロ値」の対語としての「ヌル値」の処理法 ( データベースによってはこの問題がある)
即座に記入できない必須領域の処理法 (例えば、リファレンスを探索中である)。データベースをファイルに保管して閉じることを可能にする、何かを領域に記入する必要がある。しかし、このフラグは、
まだ情報を要求していることを示す。
記録が完了したと見なされる前に、実行するべきデータ検証とは何か。

これらの標準を確定し、文書化すれば、その維持に役立ち、トレーニングやデータ品質記録に役立つ。こ
れらを研究機関独自の ジオリファレンシング ・ベストプラクティス・マニュアル作成に役立ててほしい。
6. 手法を選ぶ
研究機関や、多くの経験豊富なジオリファレンサーは、ジオリファレンスの注文に応じて、独自の優先順位を決定する。データの性質や、試料の保管や文書化の方法によって、あるいはオペレーターの選択によって決定される。
MaPSTeDI プロジェクトは、以下のような提案をしている。すべての研究機関に当てはまる訳ではないが、指針にはなるだろう。
ジオリファレンシングの手順ステップ 1 – 調査地点を決定し描画する
このステップの作業は、「座標を見つける」の項で説明する。
ステップ 2 - 位置に信頼値を与える
この ステップの作業は、「信頼値を与える」の項で説明する。
ステップ 3 - ジオリファレンスした位置データを記録する
このステップの作業は、重要であるのに、正しく評価されないことが多い。 ジオリファレンスした データの大部分のミスは、誤って記録されたデータに起因する。すべての必要なデータベース領域は、正しいフォーマットにできるだけ完全に記入される必要がある。 データベース管理者は、正しいフォーマットを強制できるように、いくつかの領域に制約をかけるとよい。
ステップ 4 - それぞれの記録に対するジオリファレンシング原理を文書化する
このステップは、ジオリファレンスしたそれぞれの記録の意思決定プロセスを文書化するので、大変重要な意味を持つ。問題のある記録、紛らわしい記録、詳細な記録の場合、この情報はきわめて重要である。
品質検査担当者や博物館データベースの利用者が、調査地点や信頼値を決定した原理を理解するのに役立つからである。この情報は、ジオリファレンシング担当者が、アイデアや記録の問題点を連絡できる日々の運用記録としても役立つ。この文書化は、ジオリファレンスしたデータとともにデータベース化すればよい。データベースのソフトに制約があって、この情報をデータベース化できない場合は、電子文書として保持すればよい。
ステップ 5 - 必要な場合は、再検討する記録としてマークする
調査場所が見つからず、紛らわしい場合は、品質検査担当者の再検討を促すマークを付けておくこと。
これはデータベースの中で実行する処理だが、大変便利なやり方である。しかし、ジオリファレンサーは、
品質検査プロセスを効率よく処理できるように、可能な限り記録を完成するよう努めること。 さらにジオ
リファレンサーは、品質管理者の作業を助けるために、できるだけ多くの関連位置データを収集すること。
MaPSTeDI (2004)より
a. 一括ジオリファレンシングで記録をソートする
別の疑問は、データをデータベースに入力する際、それぞれの記録をジオリファレンシングするのが最善の方法なのかどうか、あるいは、ラベル情報を入力したあと一括でジオリファレンスした方がよいかど
うか、という問題の周辺にある。 それぞれのメソッドに根拠がある。ここでも研究機関の状況に応じて最善のメソッドを決定すればよい。 データが「地理的に」ではなく、「分類学的に」保存されている場合、（大多数のケースでそうであるが）、たいていは位置データを電子的にソートする一括処理モードでジオリフ
ァレンスするのが最善の方法である。この方法であれば、1 枚のマップシートにエリア内の多くの記録を一括で処理でき、前後数枚のマップシートにジャンプする必要もない。別のケースでは、あまり損耗していないコレクションがある。このコレクションは、受け取った時に、複製を配信したり貸出したりする前にデータベース化しようとしてもよい。あるいは、受け取ったままジオリファレンスすることに別の実際的な理由があるかもしれない。この長所としては、一人のコレクターのコレクションを一度に処理することができることが挙げられる。これにより、事実上収集者の進路を追跡し、従って位置が正しいかどうかを知らないことからくるエラーを削減できることである。
多くの場合、 一括ジオリファレンシング ( バイオジオマンサー のようなツールがこの方法でうまく機能する) や、共同作業 (MaNIS と MaPSTeDI の共同ジオリファレンシングは大きな効果を上げた)には価値がある。しかし、後日、収集者や収集日の記録を検査し、異常値やデータ品質フラグを検査するために、記録を分類学的に見る必要がある。結局は、何が研究機関にとって最善のメソッドかという問題になる。導入する方法を決める前に、まずはそれぞれの選択肢を検討するとよい。
データベースに入力されたデータは、位置領域そのものや、地域、州、最も近い地名のある場所など、他の領域を利用してソートされる。データは以下の項目別にソートできる。
••••

マップスクエア (海洋データ、マップシート、UTM ゾーンには C-スクエア10 がよく利用される)地理的領域 (国、州、地方自治体など)
地名のある場所 (町、川)データ収集者、データ収集者数、収集日

注意! 通常、一括処理モードでジオリファレンシングすると大幅に効率が上がる。 同じ目的と相補的リソースを持つ、他の研究者や研究機関と共同で ジオリファレンシングすることも検討するとよい。
b. 以前にジオリファレンスした 記録を利用する
すでにジオリファレンスした類似場所のデータベースを検索する検索システムを利用することもできる。
例えば、「カンピナスの北西 10 km」地点の記録があれば、「カンピナス」という場所のすべての記録のデータベースを検索できる。そして「カンピナスの北西 10 km」地点が以前にジオリファレンスされた場所として、同じ内容の記録があるかどうか確認できる。
このメソッドの拡張機能は、地球規模生物多様性情報機構 (GBIF) ポータルなどの、分散型データシス
テムの便益を利用できる。すでに別の研究機関がその場所をジオリファレンスしたかどうかを確認する
ために検索を実施できる。現在、1 つのコレクションの複製が様々な研究機関によって様々にジオリファ
レンスされているのを、かなり頻繁に目にする。問題は、いくつかのジオリファレンスの中でどれが正しいかを知ることである。研究者は別の研究機関のジオリファレンシング手法や確度決定に大きな信頼を置かなければならない。これは、ジオリファレンシング、コラボレーション、最大不確実性の記録の、優れた文書化の議論を高めるものである。
注意! 最初に間違いを犯すと、このメソッドはエラーを増加させ、その後のインスタンスすべてに引き継
がれる。

10

C-スクエア <http://www.marine.csiro.au/csquares/about-csquares.htm>

c. バイオジオマンサーを利用する
バイオジオマンサー ・コンソーシアムは、オンラインワークベンチ、ウェブサービス、デスクトップアプリケーションを開発した。これは博物学試料の収集者、学芸員、利用者にジオリファレンシングを提供するものである。これには、様々なフォーマットや言語で収集されたアーカイバルデータ記録を自然言語で処理できるソフトウェアツールが含まれる。バイオジオマンサー ・ワークベンチは、機械学習、空間データ編
集、データ検証、異常値検出など数多くの新機軸や、バイオジオマンサークラシック、 GEOLocate、
DIVA-GIS、 MaNIS ジオリファレンシング 計算機という 4 つの既存アプリケーションの先験的取り組みの上に設立され、2006 年 9 月に開始される。
バイオジオマンサー は、単独または一括処理モードで場所記述の提出を可能にし、不確実性情報とともにジオリファレンスを折り返し報告する。また、すでにジオリファレンスしたデータのエラー可能性をチェッ
クし、場所情報にいくつかの選択肢が存在する場合、詳細情報を提供するために、データ（および利用者から提出された他のデータ）を、数多くの検証検査に回す。
7. データ 入力 オペレーター
データ 入力オペレーターの選択とトレーニングは、ジオリファレンス・データ の最終品質に大きな違いを生じる。前述したように、優れたガイドラインや標準の提供はトレーニングプロセスに役立ち、データ入力
オペレーターは徐々に自身のトレーニングを補強することができる。ジオリファレンシング・エラーの最大の源は、データ入力プロセスである。このプロセスが使いやすい構成であることが重要である。そうすれば多くのエラーが生じるはずがない。 (例：選択リストの使用や領域制約など)

レガシーデータのジオリファレンシング
種発生一次データをジオリファレンシングする上でもっとも困難な問題は、間違いなく世界中の博物館、標本館、大学などに保管されている膨大な量のレガシーデータである。大部分の現代の データ収集者
は、収集場所を特定するために、現在では GPS や大縮尺地図を利用し、新しいデータを入力する大部分の研究機関はすでにジオリファレンスを導入している。 大部分の博物館は、コレクションのデータベース化を進めているが、その多くが僅かの曖昧な位置情報しかない、大量のコレクションのデータ記録をジオリファレンシングする膨大な作業に直面している。本文書は、こうした研究機関がレガシーデータを
ジオリファレンシングするのに役立つことを目標としている。
Wieczorek et al. (2004) は、ジオリファレンシングの 5 つの主要なステップを特定した。若干修正を施して以下に紹介する。
場所記述を分類する↓
座標と範囲を決定する↓
不確実性を計算する↓
複合不確実性を決定する↓
ジオリファレンシング・プロセスを文書化する注意! これらのステップは本文書の「付録」と併用して検討するとよい。
詳細な説明は原本を参照すること。要点を抜粋して後段で詳述する。
1. 場所記述を分類する
種発生一次データの場所記述は、多数のフォーマットの中に広範な種類のコンテンツを含んでいるが、大部分がテキストの自由な記述として引用される。ジオリファレンシングのために場所記述を記入できる
カテゴリー数には限りがある。場所の種類が座標や不確実性を計算するベストメソッドを決定する。 (「付録」参照。)
場所記述は多数の項目を含んでおり、1 つ以上のカテゴリーに適合する。その部分の 1 つが「曖昧さ」「位置決め不能」「明らかな不確かさ」「飼育または栽培」（「付録」参照。）という 4 つのカテゴリーの 1 つに適合すれば、その場所はジオリファレンスしない方がよい。その代わり、場所記録に、ジオリファレンスしなかった理由を注記した方がよい。
場所記述が 4 つのカテゴリーの 1 つに適合しない場合は、場所記述の最も具体的な部分をジオリファレ
ンスに使用するとよい。例えば、以下のように書かれた場所は、「サマセットの北 4 km 、セントクロワ川に架かる橋」
地名のある場所サマセットではなく橋に基づいて、進行方向のオフセットを加味して ジオリファレンスした方がよい。場所には、ジオリファレンスした場所が橋であるという内容の注記を付けた方がよい。場所の具体的な部分が曖昧さを残さず特定できない場合は、それほど具体的でない部分をジオリファレンスし、それに基づいて注記を付けるとよい。

2. 緯度と経度を見つける
本文書の他章で論じたように、地理座標は 、数多くの座標系（デシマル度、度・分・秒、度/デシマル分、
UTM など）で表現できる。 座標系同士の変換は瞬時にできるが、ジオリファレンシングに利用するには、
デシマル 緯度と デシマル 経度という 2 つの属性だけで場所を記述できるという理由から、デシマル度が最も便利な座標を提供する。(Wieczorek 2001) デシマル度は、ほとんどの地理情報システム (GIS)で使用されている座標系でもある。
場所記述の座標を決定するための第 1 段階は、記述の中から最も具体的な地名のある場所を特定することである。 地名辞典、地名データベース、地図、座標の分かっている他の場所記述などから座標を検索できる。私たちは「地物」という語を伝統的な意味での地物だけでなく、道路のジャンクション、川の合
流点、ハイウェイマイルペグ、グリッドシステムのセル（例：タウンシップ）など、固有名詞を持たない場所にも使用している。ジオリファレンスした場所の妥当性をチェックできるように、座標のソースや精度を記録したほうがよい。元の座標系や測地原点も記録しておこう。この情報は、特に元の座標精度に関して、最大不確実性のソースや程度を決定するのに役立つ。
3. オフセットを利用する
オフセットとは、基準点、 地名のある場所、その他の地物からのずれであり、一般に方向（または進行方向）を伴う。場所記述がオフセットを決定するメソッド (「道路」、「川」、「上空」、「渓谷の上」など) を提供する。この場合、可能な限り縮尺の大きい地図を利用して、記述された指定進路を追跡し、地名のある場所からのオフセット座標を見つける。時には、場所記述の付加的補強証拠からオフセット進路を推測できることもある。例えば、以下ののように書かれた場所は、「ヘインズ・ジャンクションの北西 58 km 、クルエーン湖」
道路からの測定値を示し、この進路からの最終座標は直線距離で 58km 北西に行った地点より湖に近い。 また、この情報を確定するために、現場ノート、収集者の旅程表、日誌、同日の一連のコレクションなど、詳細な補足ソースを参考にするとよい。
4. 範囲を見つける
それぞれの 地名のある場所は限られた空間、あるいは「範囲」を占めている。 範囲とは、通常、地物を特徴づける形状の地理的中心から、その形状の最も遠い先端までの距離を測定したものである。
記述された場所が不揃いな形状の場合 (例：曲がりくねった道路や川)、 座標を計算し、範囲を確定する
2 つの方法がある。第 1 の方法は、ベクトル（線）に沿って測定し、その中間点を 「地名のある場所」の位置として確定する。これは必ずしも簡単な作業ではない。そこで第 2 の方法として、地名のある場所の地
理的中心（すなわち、緯度と経度の両端の中間点）を確定する。この方法で、地名のある場所の範囲の不確実性が最小限となる地点が分かる。範囲は、確定した位置から、ベクトルの両端の最も遠い地点までの距離となる。形状の地理的中心を使用しても、それが記述された場所の範囲内にない場合（例：川の一区分の地理的中心が実際には川の中に含まれない場合）、形状の中にある地理的中心に最も近い地点が地名のある場所の望ましい基準であり、その地点から範囲を計算する。
多くの場所が、時間とともに広さが変化した地名のある場所に基づいている。最新の地図は、試料を収集した時のその場所の範囲を反映しているとは限らない。できれば、収集作業時代の地図を使って範囲を確定した方がよい。大抵の場合、地名のある場所の現在の範囲は過去の範囲より広がっている。

5. 不確実性を計算する
ジオリファレンスしたデータの不確実性計算は、 データの使用適合性や品質を決定する主要な条件を提供する。最大不確実性を確定するメソッドは数多くある。しかしその大部分が、現在の多くの博物学デー
タベースに簡単に記録するには複雑で難解である。またしばしばデータを使用するレベルより必要以上に高度化されている。 時間とともに、 不確実性の記録は地理的多角形で示されるようになっているようである。しかしこの段階で、私たちはエラーを記録する、簡単なポイントラジアスメソッドの使用を推奨す
る。 (Wieczorek et al. 2004 を参照) ポイントラジアスメソッドは、実際のエラーを過小評価しないように設計されている。例えば、多角形の導入は、陸上データに海洋が重なる円を切り取ることができ、それによって、より正確な場所表現を提供する。
主観が含まれる場合はかならず、最大エラーや最大不確実性は過大評価する方が望ましい。以下の 6
つの不確実性のソースは最もよく目にするものであり、ここでも詳述するが、「付録」でも論じる。
•
•
•
•
•
•

場所の範囲
測地原点不明距離測定値の不正確さ
方向測定値の不正確さ
座標測定値の不正確さ
地図 の縮尺a. 測地原点不明による不確実性を計算する
博物学コレクションでは、測地原点情報とともに地理座標が記録されていることは滅多にない。GPS を使って座標を記録する現代のコレクションでも、測地原点は大体無視されている。しかし 測地原点 がなけ
れば、地理的に変化する曖昧さが生じ、ジオレファレンシングに固有のエラーが大幅に増える。
分かっている場合は、座標ソース（GPS、マップシート、地名辞典）に利用した測地原点を記録する必要がある。不明の場合は不明という事実を記録する。
測地原点の誤差は実際の位置にエラーを生じさせる。数センチの差が約 1,000m もの差になる。 (米国海軍 n. dat.) 極端な事例では 3.552 km もの差を生じた。 (Wieczorek et al. 2004) 表 1 に測地原点の平均誤差と最大誤差を示した。測地原点の誤差は直線関係ではなく、常に同じ方向に変化するものではな
いことに留意すること。例えば、アメリカ本土の NAD27 と WGS84 の間の誤差は、 0～ 104 m の間で変化する。(Wieczorek et al. 2004).

測地原点の始点
AGD66
AGD66/84
AGD66/84
GDA94
NAD 1983
NAD27
NAD 27
NAD 27
NAD 27
東京
ED-50
ARC-50
インド 1975
インド 1956
インド 1956
香港 1973
ルソン
東京-韓国
KERTAU 1948

地域または場所
測地原点の終点
誤差
AGD84
オーストラリア最大 ± 0-5 m
GDA94
オーストラリア最大 ± 200 m
WGS84
オーストラリア最大 ± 200 m
WGS84
オーストラリア最大 ± <1 m
WGS84
北アメリカ
最大 ± <1 m
WGS84
北アメリカ
最大 ± 200 m
WGS84
アメリカ本土
最大 ± 105 m
WGS84
アラスカ アリューシャン列島,
最大 ± 235 m
WGS 84~ 500 m
ハワイ
WGS84
日本
最大 ± 750 m
WGS84
ヨーロッパ
最大 ± 175 m
WGS84
アフリカ
最大 ± 265 m
WGS84~ 405 mタイ バンコク
WGS84~ 135 mインド デリー
WGS84~ 120 mインド ムンバイ
WGS84~ 320 m香港
WGS84
~ 225 mフィリピン マニラ
WGS84
~380 m韓国 ソウル
WGS84~190 mシンガポール
表 1: 全領域の最大誤差 、または数多くの共通測地原点の場所での近似誤差を示す。データ は米国
海軍 (n. dat.) より。Srivastava and Ramalingam (2006) and Wieczorek et al. (2004) 微小な数値を除いて、すべて 5m の近似値に概算した。
b. 距離から不確実性を計算する
場所記述から精度を測定するのは困難である。精度が明確に記録されていることは滅多にない。さらに、
特にデータベースの場所記述が、規格化、フォーマット再設定、元の記述の二次解釈を実行した場合、元の測定値に固有の精度は、データベース記録に反映されないか、不正確にしか反映されない。
距離から不確実性を計算する方法は数多くある。私たちは本文書で保守的なアプローチをした。距離を記入する書式には、たいてい精度と不確実性の記入がある。 第 1 の方法は、精度の 2 分の 1 を使用する方法である。 (例えば、ベーカーズフィールドから北に 10.5 マイルは、合理的に考えて、 ベーカーズフ
ィールドから北に 10½ マイル、つまり北に 10.25 ～ 10.75 マイルであり、北に 10.5 ±0.25 マイル である。)
従って、測定値の不確実性は 0.25 マイルである。
ここで推奨する第 2 の方法は、Wieczorek et al. (2004) が提案したものである。 多くの記録は、データベースに入力される時、ある程度の解釈や変換が実行され、従って 10¼ マイルという記録はデータベースに 10.25 マイルと入力される。従って、10.25 という値が意味する 精度は、虚偽の精度 (用語集を参照)であり、10.24 と 10.26 の間ではない。 Wieczorek et al. (2004) が提案する方法は、距離の分数部分、 すな
わち、1 を分母で割って 計算された部分に基づく不確実性評価である。つまり、•••

9 km の場合、分数は 1/1、従って不確実性評価は 1 km;
9.5 km の場合、分数は ½、従って不確実性評価は 0.5km;
9.25 km の場合、分数は ¼、従って不確実性評価は 0.25 km;

•

9.6 km の場合、分数は 1/10、従って不確実性評価は 0.1 km.

距離測定値が 10 の正の整数乗である場合、不確実性評価は、10 の整数乗ｘ 0.5 に基づく。 ( 表 2 参照)
Frazier et al. (2004) が提案した第 3 の方法は、10 の倍数、あるいは 25 や 75 のような 100 の分数が距離として与えられた場合である。この方法は、距離の 15% を不確実性として使用することを推奨している。従って、10 km の場合の不確実性は 1.5 km、 75 km の場合は 11.25 km である。これは、Wieczorek
et al. の推奨する方法と比べて、10～30 km の距離では低い不確実性になり、40～ 90 km の距離では高くなる。 (表 2)
例

不確実性(Wieczorek et al. 2004)

不確実性(Frazier et al.2004)

ベーカーズフィールドの北 10.6 km
ベーカーズフィールドの北 10.5 マイル
ベーカーズフィールドの北 10 km
ベーカーズフィールドの北 30 km
ベーカーズフィールドの北 140 マイル
ベーカーズフィールドの北 200 マイル
ベーカーズフィールドの北 2000 m

0.1 km0.5 マイル
5 km
5 km
5 マイル
50 マイル
500 m

1.5 km
4.5 km21 マイル
30 マイル
300 m

表 2. 距離記録の精度を使って不確実性を計算する.
フィートからメートルに、マイルからキロメートルに測定値が変換された時、精度が隠され、あるいは喪失することもある。
注意! 不確実性を計算するときは、虚偽の精度ではなく、必ず実際の精度を使用すること。例えば、16 マ
イル（精度は 1 マイル）という データ収集者の 記録を、 25.6 km ( 精度は 0.1 km) に変換すると、オリジナルより 10 倍以上精度水準が高くなる。
注意! 距離精度から不確実性を決定するために使う計算については、Wieczorek (2001) 及びWieczorek et al. (2004) で詳述している。
c.場所の範囲から不確実性を計算する
地名のある場所の範囲は、不確実性の重要なソースである。 地名のある場所の基準点は、時間とともに変化する。郵便局や裁判所は移転し、町の広さや川筋は変化する。さらに、地名のある場所からのオ
フセットとして場所を記録するとき、データ収集者が特別な慣例に留意したという保証はない。例えば、「バリローチェから東に 4 km」という数値は、郵便局、市民広場、町の東端のバス乗り場、またはバリローチェのどこかから測定されている。オフセット計算時には、データ収集者が距離を測定した始点は一般に不明である。
私たちは、座標が示す地点から、その座標から最も遠く離れた地名のある場所の地点までの距離を測定して、不確実性を決定することを推奨している。座標が地名のある場所の地理的中心を示し、最大不確実性が、その地点から、場所の最も遠く離れた地点までの距離であれば、不確実性の大きさは最小となる。大抵の場合、 地名のある場所の現在の範囲は過去の範囲より広く、最新の地図を使用した場合、不確実性がいくぶん過大評価になる。ジオリファレンシング・プロセスを文書化するときは、地名のある

場所、その範囲、情報ソースなど、すべてを記録することを推奨する。
d. 方向から不確実性を計算する
方向が記録された精度からの不確実性の計算は、基準点からの距離に左右される。ソースから遠くに移動するにつれて、不確実性が高くなる。単純な精度の計算は方向に左右される。表 3 参照。
注意! 方向の不正確さによる不確実性は、距離に伴って高くなる。従って、距離と方向を組み合わなけ
れば計算できない。
精度

説明

例

北（N）

北西（NW ）と北東（NE）の間

北東（NE）

北北東（NNE） と東北東（ENE）の間

北北東
（NNE）

北北東（NNE）の北（N）と北北東（NNE）の東（E）の間

ベーカーズフィールドの北（N）10.6 km
ベーカーズフィールドの北東（NE）10.5 マイル
ベーカーズフィールドの北北東（NNE）10 km

方向の
不確実性
45º
22.5º
11.25º

表 3 記録された方向の精度を使って不確実性を計算する（Wieczorek et al. 2004 より)

図. 1. x = d cos(θ), y = d sin(θ), x' = d cos(θ'), y' = d sin(θ') という条件で、方向の精度を示す
単純なダイアグラム (Wieczorek et al. (2004) より)
以下の例を使って、「ベーカーズフィールド’の北東 10 ㎞」
距離の不正確さを無視すれば、方向の不正確さによる不確実性は (図 1)、ベーカーズフィールドの中心から、45 度 (θ) の進行方向( x,y) に、その地点から両方向に 22.5 度延びる、半径 10 km (d) の弧に囲まれている。この縮尺で、ベーカーズフィールドの中心から、22.5 度の進行方向 (θ') に、弧の中心から弧の最も遠い範囲 (x',y') までの距離 (e) は、ピタゴラスの定理を使えば近似値を求められる。

e=sqrt( (x'-x)2 + (y'-y)2 ) 上記の例の不確実性は 3.90 km
ここでは単純な例を示した。さらに複雑な不確実性を計算する公式と詳細説明は、 Wieczorek (2001) や
Wieczorek et al. 2004 を参照すること。これらの計算は複雑なので、 MaNIS ジオリファレンシング 計算機を使うのが最善である。後段を参照すること。
e. 座標精度から不確実性を計算する
地理的座標は常に、できるだけ多くのデジタルを使って記録した方がよい。座標精度は、 できれば場所や座標変換とは関係なく、その意味を保持する距離として、座標そのものとは切り離して保存した方がよい。不十分な精度の座標を記録すれば、不要な不確実性を招く。不確実性の大きさは、データを記録した精度だけでなく、測地原点や座標そのもの関数である。これは、1 度が地表のどの地点でも同じ距離では対応しないという事実の必然的な結果である。
表 4 は、WGS84 基準楕円形を使って、元の座標の様々なレベルの精度の不確実性への貢献例を示している。計算は、両座標の同じ不正確度に基づき、いくつかの異なる緯度に適用される。概算はこの表に基づいて計算できるが、 より正確な計算は MaNIS ジオリファレンシング 計算機 を使って求められる。
(後段の詳述を参照。)
表 4 によれば、 度・分・秒(DMS) で記録された観測の最低不確実性は 32～44m である。
精度
1.0 度
0.1 度
0.01 度0.001 度
0.0001 度
0.00001 度
1.0 分
0.1 分
0.01 分
0.001 分1.0 秒
0.1 秒
0.01 秒0度
緯度156,904 m
15,691 m
1,570 m
157 m
16 m
2m
2,615 m
262 m
27 m
3m
44 m
5m
1m

30 度
緯度
146,962 m
14,697 m
1,470 m
147 m
15 m
2m
2,450 m
245 m
25 m
3m
41 m
5m
1m

60 度
緯度
124,605 m
12,461 m
1,246 m
125 m
13 m
2m
2,077 m
208 m
21 m
3m
35 m
4m
1m

85 度
緯度
112,109 m
11,211 m
1,121 m
112 m
12 m
2m
1,869 m
187 m
19 m
2m
32 m
4m
1m

表 4 WGS84 を測地原点とした様々な 緯度の座標精度による 不確実性をメートル距離で示す。
あらゆるケースの不確定値を一つにまとめた。 Wieczorek (2001)より。
注意! 度・分・秒からデシマル度への変換をデータベースに保存すると虚偽の精度 が生じる。(詳細は用語集を参照。)
データベースの精度を座標不確定性のサロゲートとして決して使用しないこと。代わりに、不確定性をはっきりと記録すること。 距離として記録するのが望ましい。
注意! 座標精度の不確実性を決定するために使用した計算方法の詳細は Wieczorek (2001) 及びWieczorek et al. (2004)で示されている。

例:
緯度: 10.27º

経度: −123.6º 測地原点: WGS84

この例では、緯度/経度精度は 0.01 度である。従って、緯度エラー = 1.1061 km、経度エラー = 1.0955
km、緯度経度の組み合わせから生じる不確実性は 1.5568 km である。
f. 地図を読み取って不確実性を計算する
場所の座標を見つける最も一般的な方法は、紙の地図から場所を推測することである。紙の地図の使用には問題が多く、不的確度が変化しがちである。残念ながら、多くの地図の確度は、特に古い地図では、文書化されていない。 確度標準は一般に、印刷地図の物理的エラーの許容範囲を明らかにする。
従って、正味不確実性は、地図の縮尺に左右される。地図の読み取りには、座標を正確に決定するために、ある程度のスキルを必要とする。様々な種類の地図は、様々なスキルを必要とする。地図の座標系(緯度・経度座標系、 UTM など)に起因する課題も生じる。 紙の地図の縮尺、地図上の地物を描く線の太さ、グリッド線の頻度などに起因する課題も生じる。
地図の確度は、地図の編集に使用した元データの確度、これらのソースデータを地図に転写したときの正確度、地図が印刷/表示される 解像度などに左右される。例えば、 1:24,000 と 1:100,000 の USGS 地
図は別の製品である。 確度は、明確に縮尺に左右されるが、作製法の違いにもよる。地図を使うとき、利用者は、画像の鮮明さ、リソグラフィープロセス、プロッティングの手法、地物のシンボル化（例：線の太さ）など、地図製作者が直面する限界も考慮しなければならない。(NOAA 2001).
紙の地形図では地図上に線を描くので、描画制約が確度を制限する。太さ 0.5 mm の線で 1:250,000 の地図に道路を描くと、地面上では 125 m になる。道路に沿って走る鉄道を描くには、1-2 mm (250-500 m)の距離間隔が必要であり、鉄道線 (さらに 0.5 mm つまり 125 m) には最低でも合計 500-750 m が必要である。例えば、発生場所を確定するのにこうした地物を利用した場合、最低不確実性は約 1 km になる。
これより太い線を使った場合は、適切な調整が必要になる。(Chapman et al. 2005)
注意! デジタル 地図は、典拠するオリジナルより確度が高くなることはない。地図を拡大すればさらに確度は下がる。 確度は、縮尺とオリジナル地図のデジタル化によるエラーに厳密に依存する。
表 5 は、様々な縮尺の数多くの地図に固有の確度を示す。表は、数多くの様々な地図縮尺で、太さ 0.5mm の線を使った場合の不確実性を示している。標準が出版されていない地図では、誤って太さ 1mmの線が使われている。これは検出可能な図描エラーの約 3 倍に相当し、大部分の地図の不確実性評価に大いに影響する。

地図の縮尺1:1000
1:10,000
1:25,000
1:50,000
1:75,000
1:100,000
1:250,000
1:500,000
1:100 万地図の地図のNIMA（米国立画像 NIMA（米国立
水平不確実性
水平不確実性地図局）の製品
画像地図局）の(ジオサイエンス(米国地質調査所‐
製品の確度
12
11
USGS )
オーストラリア )(米国海軍)13
0.5 m
2.8 フィート
5m
28 フィート
12.5 mCity Graphic>50 m
70 フィート
25 m
Topo
50 m
139 フィート
Nautical
75 m
50 m
278 フィート
160-300 m
JOG
250 m
695 フィート
TPC
1,000 m
500 m
ONC
2,000 m2,777 フィート

表 5 様々な縮尺の地図上の太さ 0.5 mm の線と関連する水平不確実性と確度
表はいくつかのソースからのデータを使用している。TOPO250K 地図シリーズは、オーストラリア大陸全土を対象にした最も解像度の高い地図である。このシリーズは、ジオサイエンス・オーストラリア（2003）
が、以下のように確度を定義した 1:250,000 の地形データに基づいている。「160m 以上のエラーを生じるのが明確に定義された地点の 10% までであり、最悪の場合でも、明確に定義された地点の位置が300 メートル以上外れることはない。」米国予算局（1947）は USGS （国立画像地図局）地図の水平不確実性を計算した。予算局は以下のように述べている。「1:20,000 より大きい出版縮尺の地図の場合、出版縮尺で計測すると、1/30 インチ以上のエラーを生じるのが試験地点の 10%までである。出版縮尺が1:20,000 以下の地図であれば、1/50 以上のエラーを生じるのが 10％までである。」 ジオリファレンスの不確実性を決定するとき、これらの数値を考慮する必要がある。3 番目の数値群は、NIMA14 (米国立画像地図局) の様々な製品を基準にして、米国海軍が入手したものである。
場所を特定するために、事実上明確な境界のない現象（土壌、植生、地質、高木限界など）を使う場合、不確実値を決定する際に保守的な観点からも大きく逸脱する。というのも、こうした境界はほとんど正確
ではなく、たいてい 1:100 万以上の縮尺で決定するので、1～5 km の最低不確実性をもたらすからである。また、様々な縮尺によって海岸線は大幅に変化し (Chapman et al. 2005 参照) 、比率の小さい縮尺の地図では川筋はしばしば直線化され、 従って、建物や道路の交差点など、「明確に定義された」地点
から確度が決定される一般的な地図記録より不確実性がはるかに高くなることにも留意すること。さらに、海岸線や川筋は時間とともに大きく変化するので (Bannerman 1999) 、不確実性を決定するときは、地図の製作年月日を考慮する必要がある。
地図に等高線で描かれる標高については、垂直不確実性は、通常、等高線の間隔の 2 分の 1 で記述される。
11

データとして提供された数字を使用した 1:250,000 の地図シリーズを除いて、縮尺単位ごとの 0.5mm の確度に基づく。
12
全米地図確度標準より (米国予算局 1947)
http://rockyweb.cr.usgs.gov/nmpstds/acrodocs/nmas/NMAS647.PDF
13
海軍航行誘導装置 https://www.navigator.navy.mil/navigator/accuracy_0009.ppt
14
米国立画像地図局 (NIMA) http://erg.usgs.gov/nimamaps/

注意! 縮尺バーではなく、テキスト形式 (1:100,000 など) で縮尺を記録した、デジタル地図を使用するときは注意が必要である。コンピュータ画面の解像度や拡大レベルが、閲覧している地図の見た目の縮尺を変化させる。 (地図製作時には縮尺を変えていない。) これは、デジタル地図から印刷した地図にも当てはまる。デジタル地図を製作するときは必ず縮尺バーも含め、テキスト形式の縮尺 (例： 1:20,000) だ
けを記録しないこと。
g. 複合不確実性を計算する
様々なソースから不確実性を組み合わせることは、 平均値をとったり、すべてを合計するほど単純なものではない。全体の不確実性を得るためには、地名のある場所のロケーション、その範囲、オフセット方向、オフセットの距離という 4 つのソースに固有の不確実性だけを組み合わせる必要がある。関連する計算の詳細な説明は Wieczorek (2001) 及び Wieczorek et al. (2004) にある。場所の不確実性の実際的な計算方法については、 MaNIS ジオリファレンシング 計算機の使用を推奨する。本文書の「付録 」に数多くの例を示した。
h. MaNIS ジオリファレンシング 計算機を利用する
MaNIS ジオリファレンシング 計算機15 (図 2) は、博物館所蔵の博物学コレクションに見られる、記述場
所のジオリファレンシングを助けるツールとして、開発された Java アプレットである。これは、厳密には哺乳動物ネットワーク情報システム (MaNIS) プロジェクトのために設計され、 同時に HerpNet や ORNIS、及び他の共同データベース・イニシアティブにも導入された。
このアプリケーションでは、 ジオリファレンシング ガイドライン (Wieczorek 2001) に記述されたメソッドを使って計算する。複雑な基本アルゴリズムを詳しく理解する必要もないので、位置データの不確実性を計算する方法として、すべての博物学研究機関が広く利用することを推奨する。 より多くの研究機関がこの一つのメソッドを利用すればするほど、研究機関の枠を越えてデータ品質の一貫性が向上し、デー
タ品質を評価する利用者にとって使いやすくなる。関連する計算を理解し、計算機の操作法を理解する
ために、Wieczorek (2001) 及び MaNIS ジオリファレンシング 計算機 マニュアル (Wieczorek 2002) の両書を読むことを推奨する。
ジオリファレンシング 計算機のために開発したアルゴリズムは、バイオジオマンサーのジオリファレンシ
ングツールに使用された不確実性計算にも組み込まれた。このツールは、データ品質文書化の重要な属性の決定を標準化するのに役立つだろう。

15

MaNIS ジオリファレンシング 計算機 <http://www.manisnet.org/gc.html>

図. 2. 「ベーカーズフィールドから東（空中距離）に 10 マイル」 の場所の最大不確実性計算を示す
MaNIS ジオリファレンシング 計算機 のスナップショット（Wieczorek (2002) より）
6. 空間適合度を決定する
空間適合度は、特定の幾何学表現がオリジナル空間表現と一致する程度を測定するために設計された、ジオリファレンシングの新しい概念である。 これは、その詳細を隠し、あるいはデータ共有のスキーマと一致させるために（適合位置をグリッドセルに一致させるなど）、空間変換が場所を表現する方法を変えた場合に有益である。
空間適合度「1 」は、完全な一致あるいは 100% の重複である。特定の幾何学表現がオリジナル空間表現を完全には含まない場合、 空間適合度はゼロである (すなわち、オリジナル空間表現の一部が変換バージョンの外にはみ出した場合、私たちは適合しないと解釈する)。変換形状がオリジナル空間表現を完全に含む場合、空間適合値は、オリジナル空間表現エリアに対する、変換幾何学表現エリアの割合である。特殊なケース：オリジナル空間表現が 1 つの地点であり、幾何学表現では点で表せない場合、空間適合度は未定義とする。 空間適合度の値域は「0」、「1」、「1 以上」、「未定義」である。
空間適合度の適用例は、陸生コレクションを示す地点が海岸に近い場合、また計算された不確実性半径が海域を含む場合である。この場合、空間適合度は、実際の不確実性より高いエリアを示すので、「1以上」になる。

図 3. 多角形、グリッド、点などで記述できる数多くの場所の空間適合度を示すダイアグラム
図 3 は空間適合度の定義の例を示す。以下に詳述する。

1) 場所のオリジナル空間表現は、エリア A の赤い多角形で示すものとする。
2
黄色い円の空間適合度 は(PI*r2 )/A
2
緑色の四角の空間適合度は(2*r2 )/A2
黒い円 (r1) の空間適合度は(PI*r1 )/A
赤い多角形の空間適合度は
C 地点の空間適合度は

1022) 場所のオリジナル空間表現は、エリア 2*r2 の緑色の四角で示すものとする。
222
黄色い円の空間適合度
は(PI*r2 )/(2*r2 )1
緑色の四角の空間適合度は0
黒い円 (r1) の空間適合度は0
赤い多角形の空間適合度は0
C 地点の空間適合度は
3) 場所のオリジナル空間表現は、エリア PI*r12 の黒い円で示すものとする。
黄色い円の空間適合度 は緑色の四角の空間適合度は
黒い円 (r1) の空間適合度は
赤い多角形の空間適合度は
C 地点の空間適合度は
4) 場所のオリジナル空間表現は、C 地点で示すものとする。
黄色い円の空間適合度 は緑色の四角の空間適合度は
黒い円 (r1) の空間適合度は
赤い多角形の空間適合度は
C 地点の空間適合度は

2 2
r2 /r1
0
1
0
0

未定義
未定義
未定義
未定義
1

データ品質を維持する
データベースに組み込まれ、ジオリファレンスされたデータは、品質を維持し検査する必要がある。品質
検査プロセスには多くの段階がある。利用者のフィードバックを受け取り、データ収集者にフィードバックを提供し、種々の検証検査を実行しなければならない。データ品質 と種コレクション一次データについての詳細な情報は Chapman (2005b) を参照。 データ品質とデータクリーニングに関する 2 つの主要な原則は、••エラー の訂正よりエラーを予防する方が望ましい。
情報チェーンのできるだけ早い段階でエラーを検出できれば、それだけ修正コストが安くなる。

1. データ収集者にフィードバックする
データ品質の維持は、他者にフィードバックを提供する必要がある。例えば、特定の収集者がコレクショ
ン情報を正しく記録していないのに気付いた場合 (例： ジオリファレンス 情報に測地原点の記録がない)、
収集者にフィードバックを提供する必要がある。そうすれば、未来の記録はエラー水準が低くなり品質が高くなる。前章の現場でのデータ収集と記録 を参照。収集者にフィードバックするべき主な問題は以下の通り。
• すべての GPS 読み取りに測地原点を必ず記録する• 標準座標系の一貫した使用を促す(例：可能な限りデシマル度を使用するようにデータ収集に促す)• 一貫した明確な表現で場所を記録する○ 最も近い地名のある場所やオフセットを使用する○ 「道路距離」か「空中距離」かを記録する• 標高記録に気圧高度計を使用する。
2. 利用者のフィードバック を受け取る
利用者のフィードバックは、コレクションの品質を維持する上で最も有益なリソースである。しかし、これを正しく機能させるには、研究機関に優れたフィードバックメカニズムを構築する必要がある。品質に関連するすべてのフィードバックを検査し、その結果を文書化するプロセスが必要である。(Chapman 2005a, b参照) フィードバック は、あなたのコレクションのいくつかの複製を保持する他の研究機関、膨大なデータ分析を実行し、誤ったジオリファレンスや誤った同定の記録を見つけた利用者、関連記録のデータ品質検査を実行している利用者などが提供する。すべてのフィードバックが重要であり、無視すべきではない。
同じ「エラー」を繰り返し検査しなくて済むように、実行した検査は必ず文書化しておく。
3. データの検査とクリーニング
あらゆるジオリファレンシング・プロジェクトにとって重要でありながらしばしば見落とされる側面は、ジオ
リファレンスされ、データベースに回されるデータの検査である。 この側面は、資金不足と人手不足のためにしばしば無視される。しかし、あらゆるジオリファレンシング・プロジェクトの提案は、試料を地図上の場所や環境データと関連付ける地理座標を提示することなので、選び出した座標は場所にとって実際に最善でなければならない。 データ品質を改善するだけでなく、訂正されるべきジオリファレンスの傾向や習慣を特定する。しばしば大学院生助手やインターン、あるいはもっと熟練した人が大部分の品質検査を実行する。

a. データ 入力
ジオリファレンシングのエラーの最大のソースは、データ 入力の段階である。エラーは、優れたデータ入力手順を確立することで削減できる。選択リストの活用、領域制約などは、エラー可能性を低下させる。
しかし、これらの設定をして機能し始めたら、データ入力オペレーター及びデータ入力プロセスに対する定期検査を実行する必要がある。品質検査にはいくつかの形があるが、私たちは、MaPSTeDI ジオリファレンシング ガイドラインから以下の 2 つの形を推奨する。
1 つ目は、 ジオリファレンシング確度の検査である。このプロセスでは、各ジオリファレンサーの記録の一定数を検査する。様々な試験に基づいて、新任のジオリファレンサーが仕上げた最初の 200 記録の確度を検査することを推奨している。この最初の検査は、データ確度を高めるだけでなく、間違いを犯すことで、ジオリファレンサーが技能を向上させ、学習できることも重要である。最初の 200 記録のあとも著しい問題があれば、さらに 100 記録ずつ検査した方がよい。通常、非常に経験豊富なジオリファレンサーが務める品質検査者が、 新任のジオリファレンサーの能力に満足したあと、作業が完了した 100 記録
ごとに無作為に選んだ 10 記録の品質検査へと縮小する。 この 10 記録の中に 2 つ以上不正確な記録が見つかった場合は、さらに追加の 20 記録を検査する。 かなり問題がある場合は、品質検査者は、ジオリファレンサーに 100 記録すべてをやり直すよう求めることができる。数個の間違いが見つかる時期が過ぎたら、100 記録ごとに 5 記録に減らして検査する。あるいは検査者の裁量に任される。
要約すると、• 最初の 200 記録を検査する。問題が残る場合は、ジオリファレンサーの能力に満足できるまで 100 記
録ずつチェックする• 100 記録ごとに無作為に選んだ 10 記録を定期的に検査する• 2 個以上の不正確な 記録が見つかった場合は、品質検査者はさらに 20 記録を検査し、ジオリファレ
ンサーに 100 記録すべてをやり直すように求めることができる• しばらくして、定期検査を 100 記録ごとに 5 記録に減らす
品質検査の 2 つ目の目的は、厄介な紛らわしい記録について、ジオリファレンサーが品質検査者に支援と助言を求めることである。 品質検査者は、可能な限り「問題記録」を解決する。問題記録の検査は、検出作業に似ている。昔の 記録は、しばしば現在の地図や地名辞典に存在しない、地名のある場所の場
所記録を伴っている。これらの場所を見つけるには、いくつかの異なる情報ソースを参考にする必要がある。 これらのソースには、目録本、現場ノート、類似した場所の他の記録、他のコレクション、学術的な他の出版物、ウェブサイト、オンラインデータベース、専門の地名辞典、昔の地図などが含まれるが、これだけに限るものではない。いくつかの場所のわずかな情報が、昔の場所の正しい座標を特定するのに利用されることも多い。 さらに、いくつかの問題記録は、矛盾や欠落、文字化け情報のために意味不明になっている。(「付録」の「場所種類のカテゴリー」参照) これらの問題記録は、紙のカタログやデータ
ベースに間違って入力された結果である。学芸員や元のデータ収集者に助言を求める必要がある。
b. データ 検証
データ 検証 ( エラー検査) は時間のかかるプロセスであるが、データを扱う作業の中で最も重要なプロセスである。すべての記録を一つずつ検査するのは実用的でないので、一括処理技術や異常値検出手続きなどの使用が不可欠である。幸い、これらの技術は数多く開発され、ソフトウェア製品やオンラインで使用可能である。これらの多くは、GBIF (Chapman 2005b) が出版した、 データクリーニングの原則と方法. 種一次データと種発生 データ という文書に詳述されている。同書で述べられた情報はここでは繰
り返さないが、本文書の補助資料として同書をダウンロードし、利用することを推奨する。

ジオリファレンスした データのエラーを検査する方法は数多くある。以下に例を挙げる。
•
•
•
•
•

外部データベースを利用する (データ収集者の旅程表、 地名辞典など)
自分自身のデータベースの他の現場を検査する（ジオリファレンスが正しい州、国、地域などの範囲に収まっていることを確認する）
バイオリージョンや地方自治体など、多角形の境界の外にある記録を探すために GIS を利用する
ボックスプロット、リバース・ジャックナイフィング、累積度数曲線、クラスター分析など、統計的手法を利用して、緯度や経度の異常値を特定する
統計分析と同時に、モデリングソフトを使用して、環境空間の異常値を検出する (例：気候)これらの技術のいくつかは、間もなく GBIF ポータル やバイオジオマンサー のウェブサイトからオンラインで使用可能になる予定である。それ以外の技術は GIS のスタンドアロン ソフト DIVA-GIS (Hijmans etal. 2005) で利用可能である。
c.

訂正を施す

データベースに訂正を施す時は、決して置き換えたり削除したりせず、必ず書き加えることを強く推奨する。これを実現するためには、大抵、データベースに追加領域が必要になる。例えば、主要なジオリファ
レンス領域に加えて、「オリジナル」や「逐語的」というジオリファレンス領域を作る。さらに、データベースには、数多くの「備考」領域が必要である。たとえ（またしばしば特別に）その検査がジオリファレンスの確認作業であったとしても、 実行した検証検査を記述する領域はきわめて有益である。 これらの領域には、実行した検査内容、検査担当者、検査年月日、検査結果などの情報が含まれる。
d. ラベル表示「ラベル表示」は、データ品質を文書化する上での重要事項である。これは、例えば GBIF データノードを利用して、より広いオーディエンスがデータを利用できる状態にする過程で特に重要である。私たちは、データの文書化やその品質が最新のものであり、公正であることを推奨する。エラーは、あらゆるデータ
セットの避けられない宿命であり、それがこれらのデータの基本的特性だと認識した方がよい。 すべてのデータベースにはエラーがつきものであり、エラーを隠しても誰も得をしない。それどころか、データを公開して実際にエラーを暴露し、利用者のフィードバックを受けて編集、検証、訂正した方がよい。逆に、情報を隠蔽すれば、エラーを抱えたまま、長期的価値の低いデータになることはほぼ間違いない。
4. 管理者の責任
管理者が優れた文書化セット (ガイドライン、 ベストプラクティス文書など) を保持し、優れたフィードバッ
クメカニズムが整い、 データ品質手続きが保持され、最新のものに更新され、実行されることが重要である。管理者の責任についての詳細は、 データ品質の原則 (Chapman 2005a) を本文書の補助資料として利用することを推奨する。
5. 監督者の責任
ジオリファレンシング監督者は、日常的なデータ品質の維持に重要な責任を負っている。 おそらく監督
者の主な責任は、データ入力手続き (前述の「データ 入力」 の項を参照) 、データの検証、検査、クリー
ニングのプロセスを監督することである。この役割は、データ入力オペレーターの役割とともに、あらゆる
ジオリファレンシング・プロセスにとって重要な役割である。研究機関のベストプラクティス・マニュアルやガイドラインに義務と責任を文書化しておく必要がある。

6. トレーニング
トレーニングは、コレクションの ジオリファレンシング を開始あるいは実施している、あらゆる研究機関の主要な責任である。優れたトレーニングは、エラー水準を低下させ、コストを削減し、データ品質を改善する。ジオリファレンシング＆データクリーニング・トレーニングキットの開発が始まり、うまくいけば数年以内に完成するだろう。これは、ジオリファレンシングのあらゆる側面やデータ品質管理プロセスを担当する、データ入力オペレーターや監督者を研究機関がトレーニングするのに役立つだろう。
7. 性能 基準
性能基準を開発することは、データベースの高水準の性能、確度、品質を確保する優れた方法である。
性能基準は、個人（データ 入力オペレーター、監督者など）や、プロセス全体に関係する。毎週入力される多くの記録に関係するが、入力品質の向上にいっそう活用することを推奨したい。可能であれば、性能基準は、数値に関するものに限定した方がよい。そうすれば、基準に対する性能を文書化できる。以下に例を挙げる。
••••

90% の記録に対して、入力後 6 か月以内に検証検査を実施する
検証手続きの間に確認された疑わしい記録は、30 営業日以内に検査し訂正する
エラーに関する利用者のフィードバック は、2 週間以内に検査し、結果を利用者に知らせる
検証検査のすべての文書化を完了し、最新のものに更新する

8. 空間不確実性の指数空間不確実性の指数は、データセット全体の品質を記録できるように、データセット全体を対象にして開発され文書化される。この指数は、分類学的不確実性の指数など、データベースの他のデータを対象にした類似指数を補完し、一般に内部使用される。 現在のところ、種発生一次データを対象にしたユニバーサル指数は他に存在しないが、各研究機関は独自の指数を開発し、その実用性を検査することを検討されたい。 このような指数は、可能な限り、 自然に発生し、データベースからのデータ要求の一環として生まれ、要求の一部としてメタデータにパッケージされる方がよい。このような指数は、特定の使用目的のために、利用者がデータベースの品質を見極めるのを助ける土台を形作ることができる。 本文書の著者は、このような指数を開発する研究機関からのフィードバックに関心を持っている。 指数は、コレクションのメタデータに不可欠な部分を形成し、以下のようなジオリファレンシング部分を含むものとする。
1. 完全性の指数• 価値がある ジオリファレンス領域のある記録の割合• 価値がある 範囲領域のある記録の割合• 価値がある 不確実性領域のある記録の割合• 価値がある 座標精度領域のある記録の割合• 既知の測地原点値がある 測地原点領域のある記録の割合

2. 不確実性の指数• 価値があるこれらの記録の「不確定値」の平均と標準偏差• 等級別の 最大不確定値を示す記録の割合
a. <100 m
b. 100-1,000 m
c. 1,000-2,000 m
d. 2,000-5,000 m
e. 5,000-10,000 m
f. >10,000 m
g. 未定
3. 現在性の指数• 最後のデータ 入力からの時間• 最後の検証検査からの時間
4. 検証指数• 検証検査 x を受けた記録の割合• 検証検査 y などを受けた記録の割合.
• 検証検査によって疑わしいと見なされた記録の割合• 実際のエラーが見つかった疑わしい記録の割合
9. 文書化
文書化は、あらゆるジオリファレンシング・プロセスの重要な側面である。 文書化には以下のような記録に関するすべてが含まれる：• ジオリファレンスの決定方法• 範囲 と エラーの決定に使用した方法• 施された修正（例えば、オペレーターが一つの地点を画面上で編集し、 それを「a 地点」から「b 地点」に移動させた場合、移動させた理由を文書化するのが ベストプラクティスであり、オペレーターが「a地点」から「b 地点」に位置を移動させたとだけを記録してはならない。）• 実行されたあらゆる検証検査。検証担当者。検証年月日。
• 不確実性などを示すフラグ
コレクション全体に関係するメタデータには以下のものが含まれる：• 総合的な データ品質の水準• すべてのデータセットに実行された一般検査• 採用された測定単位や他の標準• 参考にしたガイドライン• 不確実性の指数 (本章で前述した内容を参照)
副次的参考文献は以下の内容と関係する：• 研究機関の「ベストプラクティス文書」。本文書を参考に、研究機関固有のニーズに応じて調整することを推奨する。
• トレーニング・マニュアル• 標準 データベースの文書化• ガイドラインと標準
文書化は、あらゆるジオリファレンシング・プロセスに不可欠な部分として実行されることを推奨する。

付録: 地物の種類別のジオリファレンシング・ガイドライン

地物 (地名のある場所)
定義:
地物の最も簡単な場所記述は、地名のある場所だけから成る。しばしば標準地名辞典に掲載され、 高い確率で適切な縮尺の地図に位置が示されている。地物の種類には以下のものが含まれる：• 町、郊外、人口密集地、大邸宅• 湧水、家畜用の水飲み池、貯水池、井戸、泉• 島、砂州、岩礁• 港湾、入り江、湾、港• 空港、浮標、埠頭、突堤• 陸地の突端、岬、半島• 洞窟• ダム、水門• 丘、山頂、山道、山• 最高地点• 公園、自然保護区、森林地帯• 2 つの進路 (道路、川、等高線、境界線など)の分岐合流点
地名辞典や地図にどのように示されていても、地物は 1 地点ではない。例え、その範囲が必ずしも明らかでなくても、地物は空間的範囲を持つエリアである。正確な観測地点の範囲が非常に狭いケース （例えば、最高地点）はほとんどない。大切なことは、地物の位置だけでなく、具体的特性（すなわち、地物の範囲の大きさ）の情報を記録しようと試みることである。
いくつかの地物 (例：川や道路の分岐合流点、橋) は、地名辞典に入力されていない。また他の地物（例：不動産）は、標準地図シリーズに表記されていない。この種の地物は、位置の特定が困難であり、従って 効率の悪いジオリファレンスとなる。 それでも、インターネット検索や現場ノートなど、追加リソースを活用して、しばしばこれらの厄介な場所を明らかにすることができる。
例:
例 1:「ベーカーズフィールド」
例 2:「ルックアウト岬」
例 3:「ベネット泉」
例 4: 「チバロン島」
例 5: 「ローンリーフ」
例 5: 「ヨセミテ国立公園」
例 6:「ハイピパミー山」
例 7: 「ドワイト通りとダービー通りの分岐合流点」
例 8:「国有林保護区 607」
例 9: 「ドールビーロードとブンニャマウンテン国立公園の境界の交差点」
例 10: 「ラバージ・クリークとサウスラバ―ジ・クリークの合流点」
例 11: 「ブラックストリートの 100 m 等高線」
例 12: 「リオクラロとリオラホンジュラの分岐合流点」
例 13: 「ビクトリア・リバー・ステーション」 [ノーザン・テリトリー、オーストラリア]

ジオリファレンシングの手順:
明らかな空間的範囲のある地物 — 地理的中心 (すなわち、緯度と経度の両端の中間点) を座標として使用する。地理的中心が網掛け部分の形状の中に収まらない場合、形状の中にある地理的中心に最も近い場所を選ぶ。 (図 4 参照) 座標から、地名のある場所の最も遠い地点までの距離を範囲として使用する。 いくつかの地名辞典では、広い場所の範囲を記述するために境界ボックスを提供している。地図
上でそれを計測することによって範囲決定に利用できる。 あるいは、 生物多様性&自然環境保護センタ
16ー（CBC）の 垂直距離計算機 などの地理的距離計算機も利用できる。
明らかな空間的範囲のない地物 — いくつかの地物には網掛けした境界がなく、あるいは地図で示された建物 (特に、アメリカ以外の場所)に地形的なシンボルがない。 これらの地物のいくつかは巨大であるが、 範囲が不明瞭である (山やトラップライン)。 他の地物は比較的小さく (湧水、分岐合流点)、地図で分かるほどの範囲はない。 巨大な地物の座標を決め、範囲を推定する場合は、自身の判断で文書化し、小さな地物は、地物の種類に基づいて、標準的な範囲を使用する。例えば、道路の分岐合流点 の範囲
は、地図では計測できないので、Frazier et al. (2004) が推奨する以下の範囲を使用する：• 2 車線の街路と 2 車線のハイウェイの範囲は 10 m
• 4 車線のハイウェイの範囲は 20 m
• 中央分離帯のある幹線ハイウェイの範囲は 30 m
• 不明の場合は 15 m とする研究機関のベストプラクティス文書の一部として、地物の種類別の範囲表を作成することは価値がある。
そうすれば現場で実測しなければ計測できない地物の範囲に一貫性が持てる。
「正確な」 位置 — 場所が「厳密に」指摘された（GPS 読み取り）場所にある場合、GPS 確度を範囲として使用する。
一部の例では、例えば、正確に記録された最高地点の場合、 範囲と不確実性は同一になるが、厳密に指摘された場所で収集されることは滅多にない (例：最高地点の頂上の右側)。従って、通常、文字通りの意味よりはるかに 範囲が広くなる。
座標を得るために 地名辞典の使用を選択した場合、座標が地物の地理的中心ではないことに留意する。
例えば、人口密集地の座標は、郵便局の本局や裁判所 (その場所が郡の首都の場合)である。河川の座標はたいてい河口部である。従って、地図で地物を見つけるために地名辞典の座標を使用するのは良い考えである。そのあと、地図を使って地物の地理的中心を見つけるのである。
座標と不確実性の決定方法を備考欄に 記録する場合、「郵便局の本局から測定」あるいは「ベーカーズ
フィールドの地理的中心から測定」などと記述する。
注意! いくつかの古い地名辞典では、地物の実際の位置ではなく、印刷地図で地名が表示される位置の左下隅を基準にしている。ここ数年で、大部分の地名辞典は修正されたが、使い慣れない地名辞典を使うときは注意した方がよい。必ず地図で確認すること。範囲を計算するときは必ずしなければならない。

16

垂直距離計算機 <http://geospatial.amnh.org/open_source/pdc/ibdex.html>.

地理的中心範囲 1.5km

図 4. 西オーストラリア州、ノースマンの地理的中心と範囲の計算
背景地図はジオサイエンス・オーストラリア (2005)
地物の区分 — 例えば、 「モノ湖の北部」は、区分だけに基づいて範囲を計算し、空間的範囲を持った地
名のある場所から成る場所として作業を進める。
不動産 (大牧場、農場、駅など) — 地名辞典や標準地図で不動産の位置を特定できない場合、地籍図を利用するとよい。あるいは近隣の町や他の地理的実体との関係で不動産の位置を特定できるかどうか検索してみる。境界が見つからない場合、つまり地理的中心を確定できない場合、大邸宅や大きな建物の座標を使用し、その不動産ではなく、他の建物の位置から不動産の大きさを推定する。
洞窟 — 洞窟の入口の座標を使用する。これは大抵、地名辞典や標準地図で位置が分かる。
不確実性:
MaNIS ジオリファレンシング計算機 (http://manisnet.org/gc.html) を使って「最大不確実性 距離」を決定する。
• 計算モデル を使用する場合:「エラー – 実際の場所の緯度と経度を入力する」• 場所モデル を使用する場合:「地名のある場所のみ」
下記 の例 1 参照。

例 1.
場所: 「ベーカーズフィールド」
ベーカーズフィールドの座標は GNIS データベース ( 地名辞典) から入手し、ベーカーズフィールドの中
心から市域の最も遠い地点までの距離は 3 km とする。
座標系: 度・分・秒
緯度: 北緯 35º 22' 24"
経度: 西経 119 º 1' 4"測地原点: 記録なし、 79 m の不確実性
座標精度: 1 秒の近似値、 40 m の 不確実性
座標ソース: 地名辞典
地名のある場所の範囲: 3 km
距離単位: km
デシマル緯度: 35.37333
デシマル経度: -119.01778
最大確実性 距離: 3.119 km

地物の近傍定義:「～の近く」、「～の付近」、「～に隣接した」という語句を伴う、正確な位置の記述がない場所。あるいは指摘された地物と関係する類似した場所。
これらの場所記述は、明確な方向や距離の記述のない、地名のある場所からのオフセットを意味する。
例:
例 1: 「ラスベガスの近く」
例 2: 「ツンバルンバ付近」
例 3: 「ビッグベイ付近」
例 4: 「ドールトン・ハイウェイの MS 117 の近く」
例 5: 「グレート・ウエスタン・ハイウェイのベンド 43 の近く」
例 6: 「ウォリゴ・ハイウェイのコンダミン川に架かる橋の近辺」
例 7: 「スミス街の鉄道地下通路に隣接」
例 8: 「ブラック川とオシュトナ川の合流地域」
ジオリファレンシングの手順:
この場合は、地名のある場所の地理的中心を地理座標として使用する。
正確な場所の座標を決定できない場合は、基準場所(適切な場合は進路も)にできるだけ近い座標を使用する。
範囲:
範囲 は 2km 以上、あるいは地名のある場所の範囲の 200% として計算するとよい。明らかに、ここではある程度の主観が働く。自身で判断し、他のソースから証拠を求めればよい。常識を働かせ、構築した前提を文書化しておく。

不確実性:「地物」と同じ方法で計算する。ただし範囲の拡大に注意する。

2 つの地物の間
定義:
2 つの地物または地名のある場所の「間」と指摘された場所。
例:
例 1:「レイエス岬とインバネスの間」
図

図 5. 上記ダイアグラムは「A と B の間」という種類の場所記述の一般的ケースを説明する。
ジオリファレンシングの手順:
2 つの地名のある場所の中心と中心の間の中間点の座標を見つける。(図 5 の e 地点)
範囲:
A と B のそれぞれの中心の間の距離の 2 分の 1 を使用する。
不確実性:「地物」と同じ方法で計算する。

所在地住所
定義:
所在地住所とは、通常、地物の名前、通りの名前、番地がある場所。
農村地域では番地が道路の始点からの距離を表す場所もある。
例:
例 1: 「カリフォルニア州、バークレー、オーチャードレーン、1 番地」
例 2: 「ニューサウスウェールズ州、ギーラ、バルダースライロード、21054」(場所がバルダースライロードの始点から 21.054 km であることを示す)
例 3: 「コロラド州、ボルダー郡、ルイスビル、ウエスト街、593 番地の裏庭」
例 4: 「コロラド州、ボルダー郡、ボルダー、20 世紀＆ブロードウェイの温室」
ジオリファレンシングの手順:
市や町で試料が収集された場合は、所在地住所が示されることがある。可能であれば、ローカルロード
マップや、 Google maps®、 Maporama® 、 Mapquest® などのマッピング製品、 個人別電話帳や職業別
電話帳、GPS などを活用して、示された場所の位置を記入するとよい。正確な住所が不明な場合は、可能な限り正しい位置を推測するとよい。多くの住所が道路標示のグリッド方式を反映していることも覚えておこう。例えば、12 番街と 13 番街の間の住所は 1200 と 1300 の間である。しかし、時間とともに道路の名称がしばしば変わることにも注意しよう。電子地名辞典が自動的に座標を表示しない場合は、最大限能力を発揮して、座標の特定のために利用している地図や地図ソフトにこの地域を位置づけよう。
建物の名前はしばしば、市域や町域内の位置を明らかにする。まれに、これらの建物の座標が地名辞典に出ていることもある。さらに建物は、インターネットで検索できる職業別電話帳を使って位置を特定できることもある。自然の地物と違って、大部分の建物は時間とともに名前を変えたり消滅したりするので、記録に名前のある建物がその時点でその場所に存在することを確かめよう。
範囲:
他の住所ではありえない、識別可能な最も狭いエリアを、範囲として使用する。ブロック内の住所の位置や広さを特定できない場合は、ブロック間の長さの 2 分の 1 を範囲として使用し、ジオリファレンシングの
備考欄にそれを記録しておく。
不確実性:「地物」と同じ方法で計算する。

進路
定義:
進路とは、道路、小道、境界、川、等高線など線状の地物の場所。進路（例 1～5 参照）の一部（区分）を指すこともある。正確な位置の記述のない場所もあるが、「～の近く」、「～の付近」、「～に隣接した」と指摘される。道路や川などの進路（例 8 と 9 参照）は、他の進路と同じように扱われるが、だいたいより広い足跡（前述の「地物の近傍」 も参照）がある。
注意! 場所記述の中の進路の表現は、しばしば別の表現と組み合わせて理解するべきである。進路の表現と同じ記述の中にある他の表現との関係は重要である。結果として生じる形状が影響されるからである。例えば、進路のあとに進行方向の地物からのオフセットが続く記述（ハイウェイ 101、サンタローザから北に 2 マイル）は、実際には、進路の交差点としてではなく、また「進行方向の地物からのオフセット」という表現ではなく、「進路に沿った進行方向の地物からのオフセット」という表現と理解して計算した方がよい。
例:
例 1:「ハイウェイ 1 号線」
例 2:「ネピーン川」
例 3: 「100 m 等高線沿い」
例 4: 「ノースボルダークリーク、ボルダー滝の上流 1.3 マイル」
例 5:「グッドパスター川の河口」
例 6: 「ムーニークリークの水源」
例 7: 「ローガン自動車道の東部」
例 8:「ウィヤミトクアク・クリーク周辺」
例 9: 「フォスドイグアス国立公園の東側境界に隣接」
ジオリファレンシングの手順:
道路 — 進路は 地名のある場所を基準にして決定される (上記の「注意! 」参照)。これは座標を置く場
所に影響する。微調整を施せない場合は、以下で説明するように、道路を川と同じように扱うとよい。進路にオフセットや位置の基準がある場合は、他の地物と同じように扱い、「オフセット」や「地物」など、適切な章を参考にするとよい。
川 — 地理的中心を見つけるために川の長さを実測できない場合は、川の河口から川の水源（あるいは関連する郡や州の域内の端点）までの直線距離を使用すればよい。この直線の中心を見つけ、川そのものの線の中心に最も近い地点に座標を設定するとよい ( 図 6 参照)。 この方法は、大きく方向を変化させる川では大きなエラーにつながる。上記の方法を心に留めながら、常識を働かせて、最も適切な地点を決定しよう。
川の河口は必ずしも簡単に決められないが、通常、川がより広い水域（海、湾、湖、他の川など）に合流する地点で川と交差する直線によって形成される。まれに、川が名前を変える下流終点を指すこともある。川の標高が最も低い場所である。
同様に、 川の水源（川の始点）も決定しにくい。水源は常に、同じ名前の川の中で最も標高の高い地点であるが、川は山や渓谷や湖を始点とするので、推測する必要がある。というのも地図で正確に見分けるには、あまりにも細く、小さな川に枝分かれしているからである。
川の基本的方向の代わりに、「上に」、「下に」、「左岸」、「右岸」という語句が使用されることがある（上記

の例 4 参照）。「上に」は地物の上流を意味し、「下に」は下流を意味する。川が流れる方向は地形図で等高線と標高を調べれば簡単に決められる。等高線は、川と交差するときは常に上流に向いている。左岸と右岸という用語は、下流に向かった時の川の両側を意味する。
「川の河口」 (例 5) と「川の水源」 (例 6) は、通常、「地物」と同じように扱うのが最善である。
注意! 古い地図を使うときは、別の時に地図に描かれた位置に比べて、川がコースを変え、収集作業時とは異なる位置になる可能性があることに注意しよう。 また、川の河口と思しき位置は、使用する地図の縮尺によって大きく影響される。
注意! 地名辞典が示す座標を使用しないこと。 これらの地点は通常、地理的中心ではなく、川の河口を示している。
等高線 — 等高線が当該エリア内で途切れている場合、川と同じように扱うとよい。 等高線が閉じている
場合（すなわち、丘や山の周りに多角形を形成している）、等高線で囲まれたエリアは「地物」と同じように扱い、多角形の地理的中心を地理座標として使用する。
進路の区分 — 進路の区分にさらに進路が記述されている場合は、上述した道路や川や等高線と同じよ
うに扱えばよい。例えば、 例 7 では、区分の西端を「東部」と表現しているので、ローガン自動車道の中間点を選べばよい。この西端を座標と範囲の両方を決めるときの基準にすればよい。
図：
座標 144.71, -30.88

範囲 440km

ニューサウスウェールズ州ダーリング川
半径で示した最大不確実性

中間点

図 6. 進路の座標と範囲を決定する 例 (オーストラリア、ニューサウスウェールズ州ダーリング川のケース) 不確実性多角形を使用すると、 ポイントラジアス方式より正確な最大不確実性表現が得られる。
範囲：
範囲は、進路の地理的中心に最も近い地点から、中心点から最も遠い進路上の地点までの距離である。
必ず、当該境界内の進路上だけに中心点を置くこと。
不確実性:「地物’」と同じ方法で計算する。

２つの進路の間
定義:
2 つの進路（2 本の道路、2 本の川、道路と川など）の間にある 場所。
例:
例 1: 「タナーマロードとクリアウォタークリークの間」
例 2:「オールダースレイ通りとブリッジ通りの間」（すなわち、決して交差しない 2 つの街路）
例 3:「ハイウェイ 14 号、ハイウェイと隣接するフェンスの間」
ジオリファレンシングの手順:
2 つの進路と、各進路の終点を結んで多角形を描く。例えば、州の境界、 川が別の川に合流する点や名前を変える地点、道路交差点など。 ( 図 7 参照)
多角形を描いたら、上述した「地物」と同じ方法で 座標を決定する。
図：
範囲 1250m

座標位置

図 7. 2 つの進路の間にある場所の座標と範囲 を決定する例 (「ブルースハイウェイと鉄道線路の間、プレーンクリークの西側、鉄道がハイウェイと交差する手前」のケース) 背景地図はジオサイエンス・オー
ストラリア (2005)
範囲:
上記のような多角形を描いたら、上述した「地物」と同じ方法で範囲を決定する。
不確実性:「地物’」と同じ方法で計算する。

オフセットの距離定義:
オフセットの距離とは、方向が特定されていない地名のある場所からのオフセットから成る場所。
方向の記述のないオフセットは、データ収集者が場所を記録するときのエラーの結果であることが多い。
時には、これらの場所のデータ入力エラーの可能性もある。オリジナルのコレクション目録やラベルを見直してみよう。その中に詳細な情報が含まれている可能性がある。
例:
例 1: 「カルガリーから 5 km の郊外」
例 2:「レシフェから 15 km」
図:範囲

ベッテルン湖座標位置

図 8. オフセット距離の記述しかない場所の座標と範囲を決定する例 (「スウェーデン、ベッテルン湖から5 km 」のケース) 座標は 14.56º と 58.30º。オフセッ 距離は 5 km。地名のある場所（ベッテルン湖）の範囲は 61.2 km。これらの数値は、最大不確実性を決定する MaNIS ジオリファレンシング 計算機に使用される。
ジオリファレンシングの手順:
地名のある場所の中心の地理座標を記録する。普通の「地物」と同じ方法で 座標を記録する。 .
方向や距離というオフセット情報が不確かなことがある。方向の情報が不確かな場合は、地名のある場
所の中心の地理座標を記録する。最大不確実性を決定するオフセット距離も記録しておく（図 8 参照)。
範囲:
地名のある場所の範囲を使用する。

不確実性:MaNIS ジオリファレンシング計算機 (http://manisnet.org/gc.html) を使って「最大不確実性 距離」を決定する。
• 計算モデル を使用する場合:「エラー – 実際の場所の緯度と経度を入力する」• 場所モデル を使用する場合:「距離のみ（例：ベーカーズフィールドから 5 マイル）」
例 1.
場所: 「ベーカーズフィールドから 5 マイル」
ベーカーズフィールドの座標は、地図座標を NAD27 に合わせた Topozone® で得たものとする。また、ベーカーズフィールドの中心から市域の最も遠い地点までの距離は 2 マイルとする。
座標系: デシマル 度
緯度: 35.373
経度: -119.018
測地原点: NAD27、 不確実性なし
座標精度: 0.001 度、 0.089 マイル の不確実性
座標ソース: 地名辞典
オフセット距離: 5 マイル
地名のある場所の範囲: 2 マイル
距離単位: マイルデシマル 緯度: 35.373
デシマル 経度: -119.018
最大不確実性 距離: 8.089 マイル
例 2.
場所: 「スウェーデンのベッテルン湖から 5km」 ( 図 8 参照)
座標系: デシマル 度
緯度: 58.30
経度: 14.56
測地原点: 不明
座標精度: 0.001 度, 1520 m の不確実性
座標ソース: 地名辞典
オフセット 距離: 5 km
地名のある場所の範囲: 61.2 km
距離単位: km
デシマル緯度: 58.30
デシマル経度: 14.56
最大不確実性 距離: 68.559 km
注意! 本文書の前段で論じた「距離から不確実性を評価する」の項を参照。ジオリファレンシング 計算
機は、 Wieczorek et al. (2004) の不確実性評価法を使用している。

オフセットの方向定義:
オフセットの方向とは、距離が特定されていない地名のある場所からの方向から成る場所。
例：
例 1: 「パルメット北部」
例 2:「ジョンデアリアンの西」
図:

図 9. 「B からの進行方向」という種類の場所記述の例。このダイアグラムの具体例は「B の西側」。
「B の西側」に相当するエリアは、 b、 i、g、の 3 点を結んだ明るい黄色の三角形に囲まれている。オレンジの三角形は「A の東側」、緑色の三角形は「A の南側」を意味する。
この複雑なシナリオの座標、範囲、不確実性を計算する方法は数多くある。図 9 に示された基準を使って、その中のいくつかを以下に記述する。

オプション 1:
座標: B の中心から西側へ r/cos (α )の距離の f 地点に座標を合わせる。r は、A と B のそれぞれの中心を結んだ距離の 2 分の 1 である。α は、西側と、B の中心から A の中心までの方向との角度である。
範囲: f ' の半径。r/cos(α )で表す。
デメリット: このオプションは三角形(大) の一部を除外する。
メリット:
1. 不確実性半径の中心は、三角形(大) の中の B の中心から最も遠い西側地点である。
2. このオプションは 3 つのオプションの中で最も単純な計算法である。
オプション 2:
座標: オプション 1 と同じように、 f 地点に座標を合わせる。
範囲: f" の半径。B プラス r*sqrt(2)/(2*cos(α )*sin(Θ -α )) の範囲。角度Θ は、方向不確実性 (西向きに 45 度) に基づく。
デメリット: 不確実性半径が、「B の西側」と合理的に呼ばれるエリアを対象にするには必要以上に大き
すぎる。
メリット:
1. このオプションは三角形(大)を一切除外しない。
2. 三角形(大) の中の B の中心から最も遠い西側地点にその中心がある。
オプション 3:
座標: i 地点と g 地点の中間にある j 地点に座標を合わせる。 j 地点の座標は、ジオリファレンサーの識別能力を超えている。
範囲: j' の半径。 B プラス r*(tan^2(Θ -α )+1)/(2*tan(Θ -α )) の範囲。角度Θ は、 方向 不確実性 (西向きに 45 度)に基づく。
デメリット:
1. このオプションは三角形(大)を一切除外しない。
2. j 地点の座標は、地図で簡単に決定できないので、計算が必要である。
3. このオプションの不確実性は、計算が最も複雑である。
4. 不確実性の中心が B の中心の西側ではない。
メリット:
1. このオプションは三角形(大)を一切除外しない。
2. 不確実性半径の大きさを可能な限り小さくでき、しかも三角形(大)全体を含んでいる。
オプション 4:
ジオリファレンスしない:「オフセット距離 が不明のため」デメリット:
1. ジオリファレンスできない。
メリット:
1.このオプションでは、この不正確な記述を解釈するためのすべての主観的判断を回避できる。

ジオリファレンシングの手順：
距離の記述がなく、オフセットだけが分かっている場合、追加情報がなければ、確実にジオリファレンス
するのは事実上不可能である。例えば、他の情報は一切なく、「アルバカーキの東側」という位置だけが分かっている場合、位置を見つけるために、つまり最も近い隣接した地名のある場所を見つけるために、どの程度「東に」進めばよいのか明確な指示がない。 同等の大きさの最も近い隣接した地名のある場所
なのか、もう少し進めばよいのか迷うだろう。実際には、こうした記述が地表の半分の位置を記述している。そのため私たちは、上記オプション 4 の使用を推奨するのである。
このような情報が単独で出てくることは滅多になく、通常、補助的情報がある。例えば、その場所には「ニューメキシコ州、ベルナリオ郡、アルバカーキの東側」 という高水準地理情報がある。これを中継地（郡）として、場所をジオリファレンスすればよい。
不確実性:
MaNIS ジオリファレンシング計算機 (http://manisnet.org/gc.html) では、この種の場所の座標や 不確実性 を明確に計算することはできない。しかし、座標と範囲を最初に決定すれば、上記 1～3 のオプション
でも不確実性を計算できる。ジオリファレンシング計算機は、上記のオプション 1 を利用して、ジオリファ
レンスの 2 つのステップに利用できる。ステップ 1 では、以下の方法で、f 地点の座標を決定する。
• 計算モデル を使用する場合:「座標とエラー」• 場所モデル を使用する場合:「進行方向の距離」

図 10. オーストラリア、クイーンズランド州、ジョンデアリアンを示す TOPO250K デジタル地図 の抜粋。
地図はジオサイエンス・オーストラリア (2005)

例 1. ( 図 10 参照)
場所:「ジョンデアリアンの西」
ジョンデアリアンの座標は、オーストラリア測地原点 1984 (AGD84) を基準にした地名辞典から得たものとする。マルーが、隣接する人口集中地である。ジョンデアリアンから西方向に 3.65 km の距離で、進行方向は 305º である。地図の縮尺は 1:250,000 であり、地図のメタデータが示す不確実性は ~160 m である (表 5 参照)。
座標系: 度・分・ 秒
緯度:南緯 27º 21’ 50” (ジョンデアリアン)
経度:東経 151º 34’ 59” E (ジョンデアリアン)
測地原点: AGD 84、 不確実性なし
座標精度: 1 秒
オフセット 距離: 4.46 km (r/cos(α ) 、 r = 3.65 km、α は進行方向 305º と西 270º の差、または 35º)
方向: 西
デシマル 緯度: -27.36389 (f 地点)
デシマル 経度: 151.53797 (f 地点)
最大不確実性 距離: 1.592 km
ステップ 2 は、 f 地点からの最大不確実性距離を決定する。
• 計算モデル を使用する場合:「エラー – 実際の場所の緯度と経度を入力する」• 場所モデル を使用する場合:「地名のある場所のみ」
例 1. のステップ 2
座標系: 度・分・秒
緯度: 南緯 27º 21’ 50”
経度: 東経 151º 32’ 16.69” (ステップ 1 のデシマル経度に基づく)
測地原点: AGD 84、不確実性なし
座標精度: 1 秒
座標ソース: 縮尺 1:250,000 の USGS 以外の地図、 0.16 km の不確実性.
地名のある場所の範囲: 4.46 km (図 9 の f' の半径)
距離単位: km
距離精度: 1/100 km
デシマル緯度: -27.36389
デシマル経度: 151.53797
最大確実性 距離: 4.751 km

進行方向のオフセット
定義:
進行方向のオフセットとは、地物や地名のある場所からの一定の方向をもった距離を含む場所。このような場所にはいくつかのバリエーションがある。
地名のある場所からの 1 本の線状のオフセット測定値はあるが、その測定値を得た方法を特定していな
い場所 (下記の 例 1 参照)では、個別の判断に任される。決定の備考欄に判断そのものを文書化する必要がある (例：「空中距離で推定 – ユマ郊外の東側に道路なし」、あるいは、「ハイウェイ 80 号の道路沿いに推定」)。この場合、「不確実性は、ハイウェイ 80 号の空中距離と道路距離の両方を含む」 などと備考欄に記入する。
例 2 の 場所は、ミズーリ州の西側ではなく、イリノイ州の川の東側にある。この例では、「空中距離で」16 マイルと推定された。ただし、次項で述べる場所の種類、進路に沿ったオフセット の類似例を参照。
誠実な観測に努めると同時に、場所記述の距離部分に加えられた副詞的修飾は、地理座標や最大不確実性の決定に影響を及ぼさない方がよい。下記の 例 3 では、場所が「カンピナスから西北西に 25
km 」地点にあるかのように扱うこと。
例:
例 1:「ユマの東側 10.2 マイル」
例 2: 「ミシシッピ川の下流左岸のセントルイスから 16 マイル」
例 3: 「カンピナスから西北西に約 25 km」
例 4: 「ベーカーズフィールドの東側（空中距離で）10 マイル）」ジオリファレンシングの手順:
地名のある場所の地理座標 (前述の「地物」参照)を始点として使うとよい。場所記述の中にオフセットの決定法が記述されていることがある (例：「道路距離」、「川の距離」、「空中距離」、「渓谷上流」など)。
「空中距離」 ( 例 4 参照) 以外のすべてのケースで、次項で述べる場所の種類、進路に沿ったオフセットを使用すること。
オフセットの決定法が場所記述や追加情報で特定できない場合、また記述された大まかな方向や距離のある明らかな主要進路がない場合、データ収集者は空中距離を測定したものとする。
「道路距離」か「空中距離」かはっきり判断できない場合、2 つの可能性の中間点を地理座標として使用
し、両方の座標と不確実性を含む、十分な大きさの不確実性を割り当ててもよい。2 つの理由から、ここではこの選択を推奨しない。第一に、求められた座標が 2 つの解釈のどちらとも一致しないからである。
第二に、計算におよそ 3 倍の時間がかかるからである。というのも 2 つの解釈を計算し、そのあと両方を含む決定をするからである。「空中距離」による進行方向のオフセット決定は、通常、「道路距離」による選択を含むことになるので、推奨できる選択である。 他の選択肢を含めれば、最大不確実性を高くすることができる。重ねて言うが、進路に沿ったオフセットを使用するやむを得ない理由がない場合に、この推奨を適用すること。

座標の計算には、地名のある場所の中心の地理座標を始点として使用するとよい (上記の 例 1 では、ユマの中心を使用する)。そして、「座標とエラー」という計算モデルを使って MaNIS ジオリファレンシン
グ 計算機 に座標と範囲を入力する。既知の 距離と方向を入力し ( 測地原点、方向、オフセット距離、距
離単位と精度、座標ソース、システム、精度など、関連パラメータを記入し、あるいは選択したことを確認する)、「計算」ボタンを押す。計算機の下部に表示される新しい座標が、この時点でデータベースに入力できる座標である。これらの座標は、すでに「緯度」と「経度」の領域に入力した座標とは異なるはずである。そうならない場合は、正しい「計算モデル」を選んだかどうか確認しよう。得られた場所座標が道理にかなうかどうか、地図でも確認した方がよい。 (あるいは、米国内であれば TopozoNe.com で確認) 。結果を閲覧するときは、必ず元の座標と同じ測地原点を選ぶこと。
範囲:
範囲は始点の範囲 である。通常、町や分岐合流点など、地名のある場所である。
不確実性:
MaNIS ジオリファレンシング計算機 (http://manisnet.org/gc.html) を使って「最大不確実性 距離」を決定する。
• 計算モデル を使用する場合:「座標とエラー」• 場所モデル を使用する場合:「進行方向の距離」
例 1.
場所: 「ベーカーズフィールドから（空中距離で）東に 10 マイル 」
ベーカーズフィールドの座標は GNIS データベース (地名辞典)から得たものとし、場所の座標は 1 秒の近似値まで計算し、ベーカーズフィールドの中心から市域の最も遠い地点までの距離は 2 マイルとする。
座標系: 度・分・秒
緯度: 北緯 35º 22' 24"
経度: 西経 118º 50' 56”
測地原点: 記録なし、 0.049 マイルの 不確実性
座標精度: 1 秒の近似値、 0.024 マイル の不確実性
座標ソース: 地名辞典 (測地原点は不明)
オフセット距離: 10 マイル
地名のある場所の範囲: 2 マイル
距離単位: マイル
距離精度: 1 マイル
方向精度: 東 (45 度の精度 北東と南東の間)
デシマル緯度: 35.37333
デシマル経度: -118.67179
最大不確実性 距離: 16.588 マイル

例 2.
場所: 「ベーカーズフィールドから（空中距離で）東北東に 10 マイル 」
場所の座標は、USGS Gosford 1:24,000 のクアドマップから 1 秒の近似値で挿入され、ベーカーズフィー
ルドの中心から市域の最も遠い地点までの距離は 2 マイルとする。
座標系: 度・分・秒
緯度: 北緯 35º 24' 21"
経度: 西経 118º 51' 25”
測地原点: NAD27、不確実性なし
座標精度: 1 秒の近似値、 0.024 マイルの 不確実性
座標ソース: USGS 地図: 1:24,000、 0.008 マイルの 不確実性
オフセット 距離: 10 マイル
地名のある場所の範囲: 2 マイル
距離単位: マイル
距離精度: 10 マイル
方向精度: 東北東 (11.25 度、東北東の両側)
デシマル緯度: 35.46134
デシマル経度: -118.69326
最大不確実性 距離: 12.379 マイル

進路に沿ったオフセット
定義:
地名のある場所からのルートを記述した場所。
道路や川など、線状の地物に沿った距離の場合、直線を使わず、指摘された方向で地物に沿った距離を測定する。方向の不正確さによる不確実性はない。
例:
例 1: 「インターステート 95 のビーティから北に 7.9 マイル 」
例 2: 「ベーカーズフィールドから（道路距離で）東に 13 マイル」
例 3: 「バルダースライロードのギーラから西に 18 km 」
例 4: 「ウォラマン滝から下流に 2km」
例 5: 「ヒメネス川のアニタグランデから上流に 3 km 」
例 6: 「ミシシッピ川の左岸、セントルイスから下流に 16 マイル」
ジオリファレンシングの手順:
場所記述に「道路距離」と明記されている場合、あるいは方向や距離が厳密に適合する明らかな主要道路がある場合、 データ収集者が道路沿いに移動したと推測できる。記述に適合する道路が複数ある場
合、 ジオリファレンスの基準として 1 つを選べば、他の選択肢を含むエラーを増加させる。
指摘された距離に着くまで道路をたどるために、始点の中心を使用し (上記の例 1 では、ビーティの中心17を使用)、 Terrain Navigator® (米国のみ) の測定ツールや、独自の適切なアプリを利用するとよい。この終点の 座標を使うとよい。場所記述にすでに記載されていない場合は、たどって来た道路の名称を必ず備考欄に記入しておく。
範囲:
範囲は始点の範囲 である。通常、町や分岐合流点など、地名のある場所である。
不確実性:
MaNIS ジオリファレンシング計算機 (http://manisnet.org/gc.html) を使って「最大不確実性 距離」を決定する。
• 計算モデル を使用する場合:「エラー – 実際の場所の緯度と経度を入力する」• 場所モデル を使用する場合:「進路沿いの距離」

17

Terran Navigator®, <http://www.maptech.com/land/index.cfm>

例 1.
場所:「ベーカーズフィールドから（道路距離で）東に 13 マイル」
この場所の座標は、 USGS Taft の 1:100,000 のクアドマップから 1/10 分の近似値で挿入され、 ベーカー
ズフィールドの中心から市域の最も遠い地点までの距離は 2 マイルとする。
座標系: 度、 デシマル 分
緯度: 北緯 35º 26.1’
経度: 西経 118º 48.1’
測地原点: NAD27、不確実性なし
座標精度: 0.1 分、 0.148 マイル の不確実性
座標ソース: USGS 地図: 1:100,000、 0.032 マイルの 不確実性
地名のある場所の範囲: 2 マイル
距離単位: マイル
距離精度: 1 マイル
デシマル緯度: 35.43500
デシマル経度: -118.80167
最大不確実性 距離: 3.180 マイル

直交方向のオフセット
定義:
地名のある場所からの 2 つの直交方向の、それぞれの線状距離から成る場所 (図 11 と 12)。
例:
例 1: 「ベーカーズフィールドから東に 2 マイル、北に 1.5 マイル」
例 2: 「ウェルナから北に 6 km、西に 4 km」
例 3: 「コロラド州、ボルダー郡、ボルダー滝から北に 2 マイル、東に 1 マイル」
ジオリファレンシングの手順:
場所に 2 つの直交方向の測定値がある場合、他の指摘がない限り、測定値は常に「空中距離」と推測した方がよい。
始点の中心を使用し (例：上記の 例 2 では、ウェルナの中心を使用)、「座標とエラー」という計算モデルを使って MaNIS ジオリファレンシング 計算機 に座標と範囲を入力する。既知の距離と方向を入力し「計算」ボタンを押す。計算機の下部に表示される新しい座標が、この時点でデータベースに入力できる座標である。これらの座標は、すでに「緯度」と「経度」の領域に入力した座標とは異なるはずである。そうならない場合は、正しい「計算モデル」を選んだかどうか確認しよう。
図:

最大エラー距離

地名のある場所の中心

距離の不正確さによる不確実性

図 11. 地名のある場所の中心から 2 本の直交方向のオフセットの距離の不正確さによる最大不確実性を計算する例。Wieczorek (2001)

最大エラー距離

地名のある場所の中心

距離の不正確さによる不確実性
距離の不正確さと地名のある場所の範囲による不確実性

図 12. 距離の不正確さと範囲を組み合わせて最大不確実性を計算する。
Wieczorek (2001)より範囲:
範囲は始点の範囲 である。通常、町や分岐合流点である。
不確実性:
MaNIS ジオリファレンシング計算機 (http://manisnet.org/gc.html) を使って「最大不確実性 距離」を決定する。
• 計算モデル を使用する場合:「座標とエラー」• 場所モデル を使用する場合:「直交方向沿いの距離」

例 1.
場所: 「ベーカーズフィールドから東に 2 マイル、北に 3 マイル」
ベーカーズフィールド（地名のある場所）の座標は GNIS データベース (地名辞典)から得たものとし、場所の座標は 1 秒の近似値まで計算し、ベーカーズフィールドの中心から市域の最も遠い地点までの距
離は 2 マイルとする。
座標系: 度・分・秒
緯度:北緯 35º 25’ 4”
経度: 西経 118º 58’ 54”
測地原点: 記録なし、 0.049 マイルの 不確実性
座標精度: 1 秒の近似値、 0.024 マイルの 不確実性
座標ソース: 地名辞典
南北オフセット距離: 3 マイル
南北オフセット方向: 北
東西オフセット距離: 2 マイル
東西オフセット方向: 東
地名のある場所の範囲: 2 マイル
距離単位: マイル
距離精度: 1 マイル
デシマル緯度: 35.4621
デシマル経度: -118.94623
最大不確実性 距離: 4.337 マイル

2 つの異なる進路からのオフセット
定義:
直交オフセット距離から成る場所。 2 本の異なる進路のそれぞれからくる 1 つの場所。これは大変珍しい現象だが、起こり得ることである。
例:
例 1: 「ロサンゼルスハイウェイ 1026 から東に 1.5 マイル、インターステート 190 から南に 2 マイル」
ジオリファレンシングの手順:
このような位置の座標を決めるのは厄介である。そのためには、基準になる進路のそれぞれに平行な進路と、基準進路からの適切な距離と進行方向を描く必要がある。それらが交差する場所（できれば１か所だけであって欲しい）が座標になる。
範囲:
測定の始点となる 2 本の進路の広い方の範囲を使用する。広い方のハイウェイの幅の不確実性は、狭い方のハイウェイの不確実性を完全に包含する。上記の 例 1 に示したインターステート 190 は 4 車線の広いハイウェイであり、ロサンゼルスハイウェイ 1026 は 2 車線のハイウェイである。測定値は互いに直交し、またここでは道路にも直交するので、それぞれの範囲は個別のハイウェイの幅の 2 分の 1 である。
インターステート 190 は 2 本の中では広い方の道路なので、その範囲はロサンゼルスハイウェイ 1026の範囲を完全に包含する。
道路の標準範囲には、上述の場所モデル「地物」 に記述された数値を利用すること。
不確実性:
MaNIS ジオリファレンシング計算機 (http://manisnet.org/gc.html) を使って「最大不確実性 距離」を決定する。
• 計算モデル を使用する場合:「エラー – 実際の場所の緯度と経度を入力する」• 場所モデル を使用する場合:「進路沿いの距離」 注意: これは実際には場所モデルではないが、正しい不確実性を計算するために必要なすべてのパラメータを提供する。

緯度/経度座標
定義:
緯度と経度の形で座標情報を表す点から成る場所。情報は以下の形で表される。
• 度・分・ 秒 (DMS)• 度・デシマル分 (DDM)• デシマル 度 (DD)
記録には半球も示される (東経・西経・北緯・南緯)。デシマル度では、マイナス記号 (–) で西半球と南半球を示す。
例:
例 1: 「北緯 36º 31' 21.4"、 西経 114º 09' 50.6"」(DMS)
例 2: 「北緯“36º 31.4566’、西経 114º 09.8433’」(DDM)
例 3: 「南 36.524276º、 西 114.164055º」(DD)
例 4: 「−36.524276; −114.164055」(DD は南半球と西半球を示すためにマイナス記号を使用する。)
ジオリファレンシングの手順:
場所が、場所記述の他の部分と一致する座標と関係する場合、通常、最大不確実性を決定する以外にするべきことはほとんどない。
範囲:
場所の範囲 が実際にゼロになることは絶対にありえない。座標決定に GPS を使用した場合、測定時のGPS の確度 ( 前述の GPS を利用する の章を参照) を、範囲として使用するとよい (あるいは後述する
UTM 座標 の評価を参照)。 座標が他の未知の方法で決定された場合は、場所記述の他の部分に基づいて、場所の合理的な最低範囲を使用する。 例えば、 座標がトラップライン上の１地点と関係する場
合、座標からトラップラインの最も遠い終端までの距離を範囲として使用する。
不確実性:
MaNIS ジオリファレンシング計算機 (http://manisnet.org/gc.html) を使って「最大不確実性 距離」を決定する。
• 計算モデル を使用する場合:「エラー – 実際の場所の緯度と経度を入力する」• 場所モデル を使用する場合:「座標のみ」

例 1.
場所: 「北緯 35º 22' 24"、西経 119º1' 4"」
座標系: 度・分・秒
緯度: 北緯 35º 22’ 24”
経度: 西経 119º 1’ 4”測地原点: 記録なし、79 m の不確実性
座標精度: 1 秒の近似値、 40 m の 不確実性
座標ソース: 場所記述
距離単位: km、 m、 マイル、 ヤード、 フィート
デシマル緯度: 35.37333
デシマル経度: -119.01778
最大不確実性 距離: 0.119 km、 119 m、 0.074 マイル、 130 ヤード、 390 フィート
例 2.
場所:「 35.37,-119.02, NAD27、 USGS Gosford Quad 1:24000」
座標系: 度・分・ 秒
緯度: 35.27
経度: -119.02
測地原点: NAD27、 不確実性なし
座標精度: .01 度、 1434 m の 不確実性
座標ソース: USGS 地図: 1:24,000、 12 m の不確実性
距離単位: km, m, マイル、 ヤード、フィート
デシマル緯度: 35.37
デシマル経度: -119.02
最大不確実性 距離: 1.446 km、 1446 m、 0.899 マイル、 1582 ヤード、 4745 フィート

UTM 座標
定義:
ユニバーサル横メルカトル（UTM）あるいは関連座標系（下記の「注意!」参照）の座標情報が表す地点から成る場所。UTM または同等の座標を使ってデータベースを作成する場合、必ずゾーンを含めること。
そうしないと、ゾーンの外でデータ が使われた場合に、ほとんど価値がなくなる。そして他のゾーンのデータと組み合わせた場合は、確実に使用されない。1 つの地域が１つの UTM ゾーンに完全に含まれる場合（例：タスマニア）、ゾーンが記録されないことが多い。UTM ゾーンは北緯 84º～南緯 80º の間でしか有効でないことに留意すること。
注意! UTM から派生した多くの全国グリッドや地域グリッドがあり、同じ方法で操作できる。例えば、 オーストラリア地図グリッド (AMG)。
例:
例 1: 「UTM 北 4291492、東 456156」 (注意: ゾーンの記述なし)
例 2: 「AMG ゾーン 56、 x: 301545、 y: 7011991」
例 3: 「56: 301545.2、 7011991.4」
ジオリファレンシングの手順:
例 1 にはゾーンの記述がない。まず初めに、国、州/県、郡などの場所記述の追加情報を利用し、UTM
世界のグリッドゾーン(Morton 2006) を使って UTM ゾーンを見つける。
次に、 地理/UTM 座標コンバーター (Taylor 2003)に UTM データを入れる。 このとき、 x は東進、 y は北進である。
注意! 地図で UTM 座標を決定する場合は、注意しなければならない。地図では緯度と経度の読み方の順番が逆である。すなわち、東進が先で、北進が後になる。
範囲:
前述の緯度/経度座標 の提案を参照。
不確実性:「緯度 /経度座標」と同じ方法で計算する。
ジオリファレンシング 計算機が使用できない場合、一般的な経験則による不確実性は以下の通り。
• 測地原点の記録があり、UTC 00:00 2 May 2000 の後に GPS で決定する場合は、30m。
• 測地原点の記録があり、UTC 00:00 2 May 2000 の前に GPS で決定する場合は、100m。
• 測地原点の記録がなく、GPS で決定する場合は 200 m 以上 (位置によって変化)。
• 地図で決定する場合は、地図の縮尺に左右されるので変化する (本文書の 表 5 参照)。

タウンシップ、レンジ、セクション定義:
タウンシップ、レンジ、セクション (TRS) 、あるいは国家土地測量システム (PLSS) は、アメリカ中西部における土地の区分法である。セクションは通常、縦横 1 マイルの広さである。 他の諸国でも類似した区分を使用しているので、長方形の大きさを決定すれば、類似した方法で計算できる。マップシートを利用しても、同じ方法で計算できる。
タウンシップ、レンジ、セクション (TRS) の記述は、基本的に他の地名のある場所の記述と違いはない。
TRS 記述や、ジオリファレンスを試みる前にどのように場所を記述したかを理解する必要がある。この場
所モデルの末尾に掲載した 参考資料 を参照。 タウンシップ、レンジ、セクションとその意味の詳細情報にリンクできる。
注意! TRS は米国でしか通用しないが、いくつかの国には同様のシステムがあり、ここで論じた 原則を理解した方がよい。
例:
例 1: 「T3 南、 R42 東、 SEC.2」
例 2: 「ベーカーズフィールドの東、 T29 南、 R29 東、Sec. 34 北東 1/4」
ジオリファレンシングの手順:
他に有効な場所 データがない場合、あるいは、場所記述の中で TRS が最も具体的情報の場合、TRSの中心や¼ セクションにポイントを合わせるとよい。また、最終座標を決定するときの１つのファクターとしてだけ TRS を利用するのが最善である。
TRS の中心座標を見つけるには、TRS-データ・ウェブサイト(Gustafson and Wefald 2003) を利用し、適切な領域に記入する。 必ず正確な状態を選ぶこと。 ウェブサイトを利用して WGS84 測地原点に合わせればセクションの地理的中心が見つけられる。
場所に「南西 .25 Sec 15」などが含まれていれば、作業は完了していない。セクションの 4 分の 1 を ジオ
リファレンスするためには、TRS- データ・ウェブサイトで得た座標を使い、セクションの境界線を表示する
ウェブサイト Topozone.com に、その座標を合わせる。別の地点をセクションの適切な部分に合わせ、地図のトップから新しい座標を読み取る。Topozone® の座標に使用した測地原点は、地図を調べる時に設定できるので、必ず記録しておくこと。
別の方法として、4 分の 1 セクションの中心を見つけるためには、まずセクションの中心を見つけ、これらの座標から適切な方向に 0.25 マイルのオフセットを使うことで、4 分の 1 セクションの座標を計算する。
例えば、セクション 13 の北西 1/4 の中心は、セクション 13 の中心から北に 0.25 マイル、西に 0.25 マイルである。
注意! TRS のすべてのタウンシップやセクションが正方形になるわけではない。 セクションの下位区分の中心を見つけるには地図を使うのが最善である。
範囲:
セクションの範囲は、セクションの斜辺の 2 分の 1 である。つまり 0.707 マイル (2 2 の平方根)。4 分の
1 セクションの 範囲はその 2 分の 1。つまり 0.354 マイルである (表 6)。

区分

例

範囲
(マイル)

範囲
(m)

タウンシップT6 南 R14 東

4.243

6828

セクション

T6 南 R14 東 Sec. 23

0.707

1138

¼ セクション

T6 北 R14 東 Sec. 23 北東 ¼

0.354

570

¼ セクションの ¼

T6 北 R14 東 Sec. 23 北東 ¼ 南西 ¼

0.177

285

¼セクション の¼の¼

T6 北 R14 東 Sec. 23 北西 ¼ 北東 ¼ 南西 ¼

0.089

143

表 6. タウンシップの区分の範囲（マイル表示とメートル表示）
Wieczorek (2001), Frazier et al. (2004) より不確実性:「地物’」と同じ方法で計算する。
ジオリファレンシング 計算機が使用できない場合は、上記の 表 6 参照。不確実性評価は、測地原点が記録されていれば、 範囲と、使用した座標の精度による 不確実性を加えたものになる。
参考資料:
タウンシップ、レンジ、セクション情報:
http://www.esg.montana.edu/gl/trs-data.html
http://www.outfitters.com/genealogy/land/twprangemap.html
http://www.outfitters.com/genealogy/land/land.html

曖昧さ
定義:
時として場所記述がきわめて曖昧なことがある。多くの理由が考えられるが、特に、基準にした地物が当時は名前のないエリアであった、昔のコレクションに関係する。
場所記述で最も重大な曖昧さは、場所に問題があるものである。こうした場所は ジオリファレンスしない方がよい。
曖昧さの原因は 誤った データ入力であり、元のカタログ本、現場ノート、試料ラベルなどの確認が、場所の曖昧さを取り除く第一段階として望ましい。そうすればジオリファレンスが可能になる。
下記の 例 1～3 の 場所記述は、そこに含まれる情報に問題があることが明確に示されている。 例 4 の位置は、意味のある場所として特定できる境界が不十分である。 この場合、日誌や他の公表済みの情報などの追加情報 (例えば、 データ収集者やデータ) から、具体的な場所が導かれることもある。
例:
例 1: 「おそらくボカ・ブラバ島」
例 2: 「推定では中央チリ」
例 3: 「ベーカーズフィールド」
例 4: 「ノバ・ホーランディア」
ジオリファレンシングの手順:
場所の情報に問題があると明確に示されている場合は、 ジオリファレンスしないこと。
ジオリファレンシングしなかった理由を備考欄に文書化しておくこと。 例：「ジオリファレンスするには場所があまりにも不確か」、「場所に問題あり」など。
補助的情報が他の情報を提供し、曖昧さの少ない場所を特定する助けになる可能性があることに留意
しよう。
範囲:
該当なし
不確実性:
該当なし

位置決め不能定義:
位置を特定できない場所。 数多くの理由があるが、いくつかを挙げておく。:• 場所情報が記述されていない (例 1)。
• 場所領域に場所情報以外のものが記入されている (例 2)。
• 多数の候補地があって場所を識別できない (例 3 と 4)。
• 利用可能な参考資料に場所が見あたらない。
例：
例 1: 「場所が 記録されていない」
例 2: 「ボブ・ジョーンズ」
例 3: 「山頂」
例 4: 「メキシコ、サンホセ」
ジオリファレンシングの手順:
ジオリファレンスしないこと。
ジオリファレンシングしなかった理由を備考欄に文書化しておく。 例：「利用可能な参考資料に場所が見あたらない」など。 それでもデータベースのジオリファレンシング・リソースの領域に記入しておけば、次の研究者が場所を探すために同じリソースを使う時間の無駄を省ける。
範囲:
該当なし
不確実性:
該当なし

明らかな不確かさ
定義:
不可解な矛盾を含む 場所。
ジオリファレンスする場所の最悪の記述は、内部矛盾を抱えたものである。矛盾の原因は数多くある。このような場所の座標を決めるより、矛盾の内容を場所に注記し、元の研究機関やデータ収集者に解決の糸口を照会するとよい。場所記述の矛盾に共通のソースは、標高情報を他の記述と一致させようとすることである。こうしたケースでは (例 2 参照)、標高データの不正確さは悪名高いということを心に留めておこう。
もう一つの共通の矛盾発生源は、 場所記述が、その一部とされる地政学的下位区分と一致しないことである。時には、 場所を特定できることもある。というのも地政学的下位区分が明確に間違っているからである ( 例 3 参照)。この場合、場所を ジオリファレンスし、問題点を注記しておく。
地政学的下位区分や場所記述そのものが間違っているかどうか、判断する方法がないことが多い。例 4の「郡」は恐らく誤りであり、距離も方向も間違っているかもしれない。元の研究機関やコレクション図書を見直したり、データ収集者に照会しなければ、この場所の曖昧さを取り除くことはできない。
例:
例 1:「メンドシノ郡、グアララ川のソノマ郡側」
例 2: 「ベーカーズフィールドから西に 10 マイル、 6000 フィート」(標高 6000 フィートの高さで、ベーカーズフィールドから西に 10 マイル付近には何もない)
例 3: 「コロンビア、トゥーレア、デラノ」 (デラノはコロンビアのカーンにある)
例 4: 「コロンビア、カーン、デラノから北に 5 マイル」 (5 マイル北にはコロンビアのトゥーレアがある)
ジオリファレンシングの手順:
ジオリファレンスしないこと。「不可解な矛盾を含む場所」と備考欄に 記録する。
範囲:
該当なし
不確実性:
該当なし

捕獲動物と栽培植物
定義:
捕獲動物や栽培植物からコレクションが収集されたと記録のある場所。 記述された場所は、動物園、水族館、植物園などが多い。
例:
例 1: 「実験室生まれ」
例 2: 「ペットショップ」
例 3: 「ニューサウスウェールズ州、バークで入手した種を植物園で栽培」
ジオリファレンシングの手順:
捕獲動物は、標準ジオリファレンス領域でジオリファレンスしないこと。
栽培植物の記録は、普通のジオリファレンス領域で ジオリファレンスしないこと。 ジオリファレンスを提供する必要のある時 (例えば、種を供給した親植物の位置)は、普通のジオリファレンス領域ではなく、別の領域に記録する。
「 ジオリファレンシングしなかった捕獲動物や栽培植物」を備考欄に文書化しておくこと。
範囲:
該当なし
不確実性:
該当なし