研究報告

生物生息空間モデルによる樹林・水辺空間の生態系的価値の評価
大１．はじめに井和之＊

本研究では，地域の生態系を指標する生物として，樹林があれば，そこでは鳥が巣を掛けているだろ身近に自然を感じさせる生きものでもある鳥類，チョう。草地ではチョウが花の蜜を吸っており，池ではウ類，トンボ類を対象として，場所による生物相のトンボがヤゴから羽化しているだろう。では，樹林違いを，地形や植生，土地利用と対応づけてモデルから 100m 離れた草地と 1km 離れた草地では餌を化し，地図情報から生物相を推測することを試みた。

捕りに来る鳥の種類は同じだろうか。目の前に田ん生物相は，多変量解析を用いて類型化を行い，類型ぼがある住宅と，水田から遠く離れた住宅では飛来の分類を説明する地形や植生などの環境条件を探索するチョウの数や種類は同じだろうか。経験的には，してモデルを構築した。このモデルによって，地図これらは同じではなく，樹林や水辺の存在は，その上の任意の地点の生物相を推測することが可能とな周辺を含めて生物相を豊かにしていると考えられる。

り，環境の変化による生物相の変化も予測できる。

では，市街地に残された小面積の樹林が，どれぐら

本稿では福岡市の生物生息空間地図をケーススタ

いの範囲の生物相をどの程度豊かにしているか，定ディとして，生物生息空間モデルの構築，モデルを量的に示せないだろうか。また，生物相の豊かさへ用いた生物生息空間地図の作成，生物生息空間地図の寄与を，樹林や水辺空間の価値として評価するこによる予測評価について論じる。とはできないだろうか。
環境影響評価の生態系の項目では，注目種や生物２．生物生息空間モデルの構築

群集への影響を予測し，影響の回避，最小化の評価

２．１

鳥類と昆虫類の生息状況の調査と解析を行う必要がある（生物の多様性分野の環境影響評

生物の生息状況の調査対象は，移動性のある動物価技術検討会，00）。そのため，生態系の定量的の中で比較的確認が容易な「身近な生きもの」でもな評価手法の整備が進められつつあり，特に注目種ある鳥，チョウ，トンボを対象とした。

に対する HSI (Habitat Suitability Index) モデルの調査地点は，評価対象とする福岡市全域から，樹構築に関しては多くの取り組みがなされている。こ林地，農地，公園，ため池，住宅地，幹線道路など

れらのモデルは，希少種などの注目される種に対すを選んだ。調査は 00 〜 00 ｍのルートを移動しなる影響の回避や代償などの保全対策の検討に用いらがら 0 分間にわたり観察された鳥類，チョウ類まれる。一方で，生物群集を対象とした生態系の定量

たはトンボ類の種名と個体数を記録した。00 年と的な評価手法についての取り組み例はほとんどなく，

00 年の夏季の調査により，鳥類は 10 地点，チョ特に注目される種の生息環境として特筆されること

ウ類は 10 地点，トンボ類は 106 地点の生息状況をのない，小面積の樹林やため池などの地域の生態系記録した。

への寄与を評価する手法は確立されていない。
＊（財）九州環境管理協会

生息状況のデータは，分類型の多変量解析手法の環境部
31

ドバト

アオサギ，ゴイサギ

スズメ，ハシボソガラス

コサギ，ヒバリ

カイツブリ

モズ

ＢＣ

Ｄ

どとの関係をモデル化するため，分類樹木２）または決定木分析とよばれる解析を行った。分類樹木は，ＥＧり返すため，得られたモデルは２分岐の枝分かれを繰り返す樹木状になる。このため，モデルが単純でクロイトト
ンボ，ベニイトトンボ

オオヤマトンボ

Ｂ２

サンプルを２つに分割する説明変数を探す作業を繰Ｆ

コシアキトンボ，
シオカラ
トンボ，
ギンヤンマ

チョウトンボ，ショウジョウトンボ

Ｂ３

Ｅ１

アオスジアゲハ

分かりやすく，予測される生息空間の境界線を地図Ｅ２上に引くことも容易である。

ナミアゲハ，
ヤマトシジミ

イチモンジ
セセリ

ツマグロヒ
ョウモン，
ナミアゲハ

ウラギンシ
ジミ，
クロ
ヒカゲ

Ｃ１

Ｃ２

Ｄ１

図１

群集類型と主な指標種

モデルの説明変数となる地形，植生については，

モンシロ
チョウ，
ベニシジミ

Ｄ２

統計解析によるモデルの構築

調査地点の生物群集の類型と，周辺の土地利用な

ウグイス，キビタキ，カケス

メジロ，コゲラ

ウスバキトンボ，シオカラトンボ

Ｂ１

エナガ，スズメ

ヒヨドリ，シジュウカラ

Ａ

ベニイト
トンボ

２．２

ヤマガラ
キジバト，ツバメ

数値地図や福岡市植生図 (001) の GIS データを用Ｄ３いた。植生については，探索する説明変数の数を減らしモデルに有効な変数とするため，個別の群落区

1 つである TWINSPAN １） によって分類した。群集分を再分類して天然林，人工林，植栽林，草地，耕の分類は，まず鳥類の調査データを用いてＡ〜Ｇの作地，市街地，水系の  区分とした。また，調査地７つの類型に分け，次に，Ｂ，Ｅ類型に分類された点はルート上の 1 点を代表地点とし，GIS を用いて調査地点ではトンボ類のデータを用いた細区分を，樹林や耕作地，水系までの距離や最近隣樹林の面積

Ｃ，Ｄ類型に分類された調査地点ではチョウ類のデーなどを測定した。これらの説明変数を用いて分類樹タを用いた細区分を行った（図１）。

木によって生物生息空間モデルを構築した（図２）。

4 ha以上の樹林からの距離が20ｍ未満

20ｍ以上

最寄りの池からの距離が30ｍ未満

最寄りの池からの距離が30ｍ以上

Ｅ

Ｂ

池の水生植物群落の面積がE25% 未満Ｅ１30ｍ以上

30ｍ未満

25%以上

Ｅ２

Ｇ

周囲75ｍまたは外部Ｆ

最寄りの農耕地からの距離がB
池の水生植物群落の面積が30ha以上の樹林の内部に75ｍ以上入っている

1% 以下

1〜60% 60%以上

Ｂ１

Ｂ２

20ｍ以上

20ｍ未満

Ｂ３

最寄りの樹林からの距離がＡ

750ｍ未満ＤＣ樹林または緑地の D
内部

Ｄ１

生物生息空間モデル

32880ｍ以内

最寄りの農地 ( 0.1ha以上 )からの距離が

Ｄ３

図２

樹林または緑地からの距離がC

外部

1000ｍ未満750ｍ以上1000ｍ以上

Ｄ２Ｃ２880ｍ以上

Ｃ１

図３

生物生息空間モデルを用いて作成した福岡市の生物生息空間地図

３．樹林，水辺の生態系的価値の評価域の生物相を推定することができる。このような生３．
１

物生息空間の分布を示した地図を生物生息空間地図

生物生息空間地図の作成

前節の生物生息空間モデルを，地図上の樹林や耕という。モデルと 001 年の植生図から福岡市の生作地，ため池の分布に当てはめることによって，地物生息空間地図を作成した（図３）。
33

地図で表された生物生息空間の分布をみると，図に，出現頻度の多い種は軽く出現頻度の少ない種は１に示したようにウグイスやキビタキなどで特徴づ重くする重み付けをつけることで，種の希少性を加けられるＧ類型の生物群集は 0ha 以上の大規模樹味した評価指標となる（表２）。

林の内部に出現し，福岡市南部の油山や背振山地に表１と表２を比べると，Ａ類型とＧ類型，Ｆ類型広い生息空間があると推定される。また，コサギやとＥ類型の順序が入れ替わっているが，他の順序にヒバリで特徴づけられるＡ類型は，農耕地とその近は変化がない。農耕地に出現するＡ類型では，出現傍に出現し，水田と密接な関係がある生物群集であ種数が多いもののＤ類型やＣ類型で出現する種と共ると考えられる。スズメとヤマガラが両方出現する通種が多いため，希少性による重み付けを行うと，Ｆ類型は，開けた環境と樹林が接している林縁部の他の類型との共通種が少ないＧ類型に逆転された。

環境に関係した生物群集と考えられる。住宅地や商評価指標により差はあるが，おおむねＡ類型やＧ類

業地を含む市街地では，メジロやコゲラの出現する型の生態系的価値が高く，Ｃ類型の生態系的価値はＤ類型と，それらが現れないＣ類型の群集がみられ，低いと評価される。

チョウ類によって細区分される。これらの生息空間

表１は小規模な樹林や耕作地からの距離によって定義さ

（鳥類）
類型
Ａ類型
Ｇ類型
Ｆ類型
Ｅ類型
Ｂ類型
Ｄ類型
Ｃ類型

れる。サギ類やカイツブリなどの水鳥で特徴づけられるＢ類型とＥ類型はため池と関係した生物群集である。
なお，今回のモデルでは，Ｂ類型とＥ類型につい（トンボ類）
類型
平均確認種数
Ｅ２類型
9.9
Ｂ３類型
8.4
Ｅ１類型
7.9
Ｂ２類型
7.2
Ｂ１類型
6.1

表２ては，トンボ類による細区分（Ｂ１〜Ｂ３，Ｅ１〜Ｅ２）が池の開放水面と水生植物群落の面積割合との関係で説明されるが，調査地以外の池の水生植物群落面積の情報がないので，地図上ではＢ類型とＥ類型の細区分は示せなかった。
３．
２

平均確認種数
14.0
11.810.8
9.38.07.76.8群集類型の評価

出現種数（チョウ類）
類型
平均確認種数
Ｄ３類型
10.8
Ｄ１類型
9.4
Ｄ２類型
6.9
Ｃ２類型
5.0
Ｃ１類型
4.2

重み付け種数

（鳥類）
類型
Ｇ類型
Ａ類型
Ｅ類型
Ｆ類型
Ｂ類型
Ｄ類型
Ｃ類型

重み付け種数
1.080.930.510.460.360.210.18（トンボ類）
類型
重み付け種数
Ｅ２類型0.76
Ｂ３類型0.31
Ｅ１類型0.25
Ｂ２類型0.19
Ｂ１類型0.17３．３

過去の生物生息環境の推定（チョウ類）
類型
重み付け種数
Ｄ３類型0.39
Ｄ１類型0.28
Ｄ２類型0.19
Ｃ２類型0.095
Ｃ１類型0.089

ある樹林の生態系的価値を評価するためには，仮生物の保全という考えからは，過去に比べて現在にその樹林がなくなったとして，生物生息空間地図において減少している生息空間は，保全をはかるべがどう変化するかを見てみればよい。樹林がなくなっき価値のある生態系と評価することができる。そこたことによって，樹林の場所ではＦ類型の生物生息で，過去の地形図を基にした 10 年頃の福岡市の空間がＤ類型に変化するかもしれないし，近くの別樹林と耕作地，ため池の分布図から，同じモデルをの場所ではＤ類型の生物生息空間がＣ類型に変化す用いて過去の生物生息空間地図を作成した（図４）。

るかもしれない。この時，変化前と変化後の類型の図３と図４を比較すると，出現種数の多いＡ類型

生態系的価値の差に，生息空間の変化面積をかけたの空間が減少し，出現種数の少ないＣ類型が拡大しものを，この樹林の生態系的価値と考えることがでていることが読みとれる。また，Ｄ類型がＣ類型に，きる。

Ｇ類型がＤ類型に変化している場所でも生態系的価

群集類型の生態系的価値を示すもっとも単純な指値が減少している。耕作地や大面積の樹林が生態系標として，各類型の調査地点で観察された平均の出的価値の高い空間に大きく寄与していることがわか現種数が考えられる（表１）。観察種数の多い類型は，る。

より豊かな生物相であると言うことができる。さら34

図５

樹林の改変の影響予測

林や耕作地を再生することは，地域の生物相を豊か
図４３．
４にすると言える。庭や街路樹で鳥がさえずり，チョ1970 年頃の生物生息空間地図

ウが舞う，自然環境と共生するまちづくりを計画する場合には，樹林や耕作地が市街地の中に維持され環境の変化による影響の予測ることが必要だが，生物生息空間モデルを用いるこａ） 樹林の消失による影響の予測とにより，生物相を豊かにする効果の高い適切な配大きな樹林の一部を改変（造成）することは，生置を決めることができる。

物相にどのような影響が生じるだろうか。図５左下のような改変（この例は架空のものである）があると，Ｆ類型やＤ類型の生物生息空間は増加するが，Ｇ類型の生物生息空間は大きく減少する。同じ面積の改変でも図５右下のように形を変えることで，Ｇ類型とＦ類型の増減を変えることができる。Ｇ類型は生態系的価値が高いと評価されるため，改変の影響を低減するためには，Ｇ類型の減少面積を小さくするような造成地の形状を選択することが望まれる。改変部の形を変えた生物生息空間地図を作成することで，生息空間への影響を予測評価することができる。

図６

飛び石状の樹林・耕作地の効果ｂ） 自然再生による効果の予測
樹林が近くにない市街地では，Ｃ類型の生息空間４．おわりにが広がっているが，小規模な樹林を再生させること

本調査研究では，観察しやすい生物群に絞って，で，Ｃ類型より生物相の豊かなＤ類型の生息空間を短時間，多地点の生息状況調査を行い，その結果を拡大することができる。さらに，耕作地を再生する統計的に処理することによって，福岡市全域ということができれば，Ｄ類型の中でも生物相が豊かなＤ広域に適用できる生物生息空間モデルを構築した。

３類型が広がる（図６）。市街地の中に飛び石状に樹このモデルを用いて，地域の生物相の豊かさに，樹35

林や耕作地，ため池がどの程度寄与しているかを示務」の中で行われた。調査研究にあたっては，福岡すことができた。

市環境局の関係各位に多大なご支援をいただいた。
この場をお借りして謝意を表したい。

生物相と環境条件の関係をモデル化する手法として，TWINSPAN などによる群集の類型化と分類樹木（決定木分析）の組み合わせは，結果として得ら補注れるモデルがわかりやすいという点で優れている。

1 ） TWINSPAN(Two-way indicator species

環境条件となる植生などの情報は，今回は GIS に入analysis)

力された植生データを利用したが，衛星画像などか分類型の多変量解析のひとつ。分析には mjm

ら面的データを入手することも可能になっており，社の PC-ORD を用いた。

今後はより多様な説明変数を用いて精度の高いモデルを構築していくことが可能になるだろう。

 ） 分類樹木 (Classiﬁcation tree)

生物相が群集の類型で示されるため，注目種の「いカテゴリー型の応答変数の値の変化を 1 ないる／いない」に比べると価値評価の段階でわかりにし複数の説明変数により説明するモデルを作成

くさがある。群集類型の評価は単純には出現種数やする手法。加藤ら (00) に詳しい。分析には重み付け種数で可能である。わかりやすくするため

StatSoft 社の STATISTICA のパッケージを用には，Ｇ類型は「自然度１」，Ａ類型は「自然度２」いた。

といった任意の指標値を与えることも考えられる。
出力となる地図を分かりやすくする工夫が今後求め引用文献られる。

加藤和弘・一ノ瀬友博・高橋俊守 (00) “分類樹今回構築したモデルは，特に，生物相があまり豊木を用いた生物生息場所の分類 河川水辺の鳥類を対かでない市街地や郊外地域の，小規模な樹林や水辺象とした事例研究”，応用生態工学 ()，1-01.

空間の生態系的価値の評価に適している。自然環境

生物の多様性分野の環境影響評価技術検討会編と共生するまちづくりの計画や指針の策定，市街地(00) 環境アセスメント技術ガイド 生態系，財団法を再開発する事業の戦略的環境アセスメントなどに人 自然環境研究センター，東京，pp.

有力なツールとなることが期待される。
本論文は，平成 1 年  月に横浜で行われた，環境謝辞

アセスメント学会 006 年度研究発表会の発表要旨

本調査研究は，平成 1 年度と 1 年度に福岡市環を再編集したものである。

境局環境共生課より委託された「市域生態系調査業36