Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
ここで作成したモデルは、各地域・地点において、どの程度人為的な影響により種数が変化したのかを定量的に示す（図(4)-2）とともに、どのような駆動因がどのような魚類各形質群を減少させているか評価するものとして利用可能である。

図(4)-2. モデルから予測された人為的影響による魚類の減少種数（タクサ数）の水系別平均値（上）と減少数が大きな5水系（下）。上図では点は河口近くに打ってある。回遊性別のモデルから合計した値を用いて現在の種数を計算し、そこから人為的影響が全くなくなったと仮定した場合との差を出した。

## （４） モデル流域における河川環境改変の解析

九州にある球磨川（流域面積1880km²、幹川流路延長115km）をモデル流域とし、河川の人為的改变（河道の付け替え（＝直線化；地形図による1965年前後との比較）、コンクリート護岸、横断工作物）について行政から情報を収集し、さらに流域内の全河川を踏査することで河川環境の改变に関するGISデータベースを作成した（図(4)-3）。

河道の付け替え（直線化）、護岸（コンクリート化）は、河川規模が小さく勾配が小さい、本来蛇行度が大きな河川の改変率が高かった。この流域の河川には、5万分の1の地形図に掲
載された河川の区間だけでも900以上の横断工作物が存在することが分かった。これらの多くは比較的小規模の河川に作られる治山・砂防堰堤、農業取水用の堰堤だった。過去および現在の分布情報（複数のデータベースおよび現地での調査による。調査地点総数267地点）から河川規模および勾配を説明変数とした分布予測モデルを作成して1965年前後と現在を比較したところ、河川規模が小さく勾配が小さい河川に生息するタナゴ類（球磨川では、アブラボテ、カゼトゲタナゴ、ヤリタナゴの3種）のハビタットの減少が大きかった（図(4)-4）。

この調査結果は、河川では平坦地の中小河川の改変が大きく、それが生物多様性の劣化につながっていることを示している、また日本の場合、生物分布情報も、環境情報も、一級河川の国が直轄する区間においてデータが統一的に収集できるものの、その部分の評価では、もっとも改変が大きく生物多様性が劣化している場所が滑落する可能性があることも示している。

図(4)-3. モデル流域（球磨川）における河川の人為的改変。A: 河道の付け替え（直線化）；太黒線。B: コンクリート護岸；太黒線。C: 横断工作物；赤点。網掛け太線は球磨川本流の国土交通省直轄区間を示す。
図(4)-4. モデル流域（球磨川）におけるタナゴ類の推定ハビタット分布（赤線；ただし人工水路を除く河川のハビタットのみ）の変遷

## （５）陸水生態系生物多様性指標の検討

陸水生態系の指標としては多くの場合、駆動因が用いられてきた $ ^{2)} $ $ ^{8)} $ 。今回の解析においても、分断要因としてのダム、河道の付け替え（直線化）、河岸の護岸、水質の悪化は、生物多様性に対する負の効果が認められ、これらは指標として有効であることが確認された。少なくとも日本産の魚類については、どの程度各地点の種数を低下させるのか予測することが可能である。しかし、ダムや河道の改变、水質などは影響の定量的な評価ができたが、河川における人間の水利用については、水利用の許可水量をパラメータとして解析したものの、良い指標は作成できなかった。流量や流況の改変は多面的であり、さらなる検討が必要だろう。

また特定の形質ごとに劣化要因が異なることは、形質をもつ群の構成により、生物多様性劣化の要因が特定可能であることを示しており、これは対策につながる。また、減少しやすい形質をもったグループが抽出されたが、そのような種の動態も生物多様性動態の簡便な指標になるだろう。

## 5 ．本研究により得られた成果

## (1) 科学的意義

日本国内の河川環境および生物多様性について、どのようなデータがどこに存在するのかを整理した。今後、データ保有者との協議・許可のもと、メタデータベースを示すことで、研究者が広く利用できるようになる。

河川において、日本の全国的なスケールで、淡水魚類の分布のパターンを明示した。広域的なパターンを示した事例は多くない。
淡水魚類の増減傾向を種特性（種のもつ形質）との関連から示し、その種の増減に影響を与える駆動因も示した。これによって、各地域における生物多様性を劣化させる人為的要因を評価可能となった。

河川生態系のモデル流域（1 流域）において、改変を大きく受けている河川の特徴を示した。これは、河川の特徴による改変の程度を定量化した最初の研究事例となる。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

特に記載すべき事項はない

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

魚類レッドリスト種の選定には、分布の寡多とその増減のデータが必要である。本研究はそれらのデータを提供するものである。また、過去の生物多様性総合評価において扱われてきた陸水の環境指標（たとえば、河岸の護岸化やダム・堰、水質汚染等）について、その根拠を定量的に示すことができる。

### 6. 国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はない

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) Y. KANO, K. OHISHI, Y. TOMIDA, N. IKEDA, N. IWAWAKI, M. MIYAGAWA, Y. HARADA, H. ICHIYANAGI and K. WATANABE: Environmental Biology of Fish 97, 447-460 (2011) "Fluctuation and variation in stream-fish assemblages after a catastrophic flood in the Miyagawa River, Japan"

2）一柳英隆，渡边勝敏，森誠一：応用生態工学，15，257-267(2012)

「ネコギギの生息環境と個体群動態：保全のための基礎的知見として」

## <査読付論文に準ずる成果発表>

特に記載すべき事項はない

くその他誌上発表（査読なし）>

特に記載すべき事項はない

## （2） 口頭発表（学会等）

1）島谷幸宏：応用生態工学会第15回大会，2011

「エコリージョンに基づいた河川環境の評価手法」

2) Y. ONODA, T. MORI, H. ICHIYANAGI and Y. KAYABA: The 5th EAFES International
Congress, Otsu, Japan, 2012

“Comparison of freshwater fish assemblages in upstream and downstream of dams in Japanese rivers”

3) 片野泉，三橋弘宗，森照貴，赤坂卓美，小野田幸生，一柳英隆，萱場祐一，中村太士：日本生態学会第59大会，2012

「ベントス種多様性へのダムの影響：データ解析によるダム上流下流間比較」

4) T. YAMASHITA, T. SATO, Y. KANO, L. HUANG and Y. SHIMATANI: ASLO Aquatic Science Meeting, Ohtsu, Shiga, Japan, 2012

“Fish diversity and its threats in middle reaches of the East Tiaoxi River, China”

5) 加藤康充，小野田幸生，森照貴，一柳英隆，萱場祐一：ELR2012（緑化工学会・景観生態学会・応用生態工学会 3学会合同大会），2012

「広域スケールにおける魚類の種組成に対するダムの影響」

6) F. NAKAMURA, T. AKASAKA, H. MITSUHASHI, M. INOUE, N. ONIKURA, Y. MIYAKE, Y. KAWAGUCHI, I. KATANO, T. MORI and H. ICHIYANAGI: International Workshop on Freshwater Biodiversity, Fukuoka, Japan, 2012

“Evaluation of Japanese river and floodplain ecosystem across various scales”

7) Y. KANO and Y. SHIMATANI: International Workshop on Freshwater Biodiversity Conservation in Asia, Fukuoka Japan, 2012

"Online cloud database of Mekong fishes: a method to integrate and publicize a large amount of data"

8) 加藤康充，小野田幸生，森照貴，一柳英隆，萱場祐一：日本生態学会第60大会，2013

「魚類群集に対するダムの影響：広域スケールにおけるダム上下流比較」

9) 赤坂卓美，森照貴，竹川有哉，石山信雄，井上幹生，三橋弘宗，河口洋一，鬼倉徳雄，三宅洋，片野泉，一柳英隆，中村太士：日本生態学会第60大会，2013

「水生動物を用いた“川の健康診断”：全国および地域スケールでの試み」

（3）出願特許

特に記載すべき事項はない

（4）シンポジウム、セミナー等の開催（主催のもの）

特に記載すべき事項はない

（５）マスコミ等への公表・報道等 特に記載すべき事項はない

(6) その他

特に記載すべき事項はない
### 8 \. 引用文献

1) Secretariat of the Convention on Biological Diversity: Montreal, 94p. (2010) "Global Biodiversity Outlook 3"

2) 環境省生物多樣性総合評価檢討委員会：環境省，238p. (2010)「生物多樣性総合評価報告書」

3) 国土交通省河川局河川環境課・財団法人リバーフロント整備センター：国土交通省河川局，27p.(2006)

「河川水辺の国勢調査基本調査マニュアル[河川版]」

4) 国土交通省河川局河川環境課・財団法人ダム水源地環境整備センター：国土交通省河川局，(2006)

「河川水辺の国勢調査基本調査マニュアル[ダム湖版]」

5) K. WATANABE: Environmental Biology of Fishes 94: 533-547. (2012)

“Faunal structure of Japanese freshwater fishes and its artificial disturbance.”

6) 中島淳，島谷幸宏，厳島怜，鬼倉徳雄：河川技術論文集 16：449-454. （2010）「魚類の生物的指数を用いた河川環境の健全度評価法」

7) K. WATANABE: Ichthyological Research 45: 259—270. (1998)

“Parsimony analysis of the distribution pattern of Japanese primary freshwater fishes, and its application to the distribution of the bagrid catfishes.”

8) C.J. VÖRÖSMARTY, P.B. MCINTYRE, M.O. GRESSNER, D. DUDGEON, A. PRUSEVICH, P. GREEN, S. GLIDDEN, S.E. BUNN, C.A. SULLIVAN, C. REIDR LIERMANN and P.M. DAVIES: Nature 467: 555-561. (2010)

“Global threats to human water security and river biodiversity.”
(5) リモートセンシング情報の集積と複合環境の指標作成・評価

（独）国立環境研究所

生物・生態系環境研究センター 高校子

生物・生態系環境研究センター 竹中明夫

環境計測研究センター 小熊宏之

<研究協力者>

（独）国立環境研究所

生物・生態系環境研究センター 山野博哉

生物・生態系環境研究センター 小川みふゆ

東京農工大学

大学院農学研究院 赤坂宗光

平成22(開始年度)～24年度累計予算額：26,357千円

（うち、平成24年度予算額：8,029千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨]

日本国内の生物情報を集約する際の基盤として、環境省による第2回、3回の自然環境保全基礎調査による植生図にもとづいて過去の土地被覆・利用図を作成した。約900に細分類された植生タイプは土地利用変遷の解析、生物の分布推定等に用いるには詳細に過ぎることから、50のカテゴリーに統合した。さらに粗い区分での解析も可能となるよう50の区分を統合した9の大区分、17の中分類を設定した。なお、現在進行している第6回、7回の自然環境保全基礎調査による植生図の凡例は従来のものとは異なるため、この凡例と旧凡例との対応付けを行って、今回作成した統合タイプへの変換を可能にした。

生物分布予測モデルへの入力情報として必要となる土地被覆情報の適切な時空間的分解能（被覆カテゴリー・地上分解能）を検討するため、過去からの絶滅危惧植物の正確な分布位置が記録されている阿蘇山周辺域をテストサイトとして選定して、環境情報・分布情報の収集と整備および分布推定モデルの性能の検討を行った。人為的に元データの解像度を落とした解析の結果、解像度が高いほど分布予測モデルの性能が必ず高くなるとは限らないことが明らかとなった。対象とする種の分布を決定する生態プロセスが作用する空間するスケールや、種の分布情報の位置精度を考慮した解像度の選択が必要だと考えられる。

[キーワード]

リモートセンシング、植生分類、空間解像度、草地、絶滅危惧植物

### 1. はじめに

生態系は空間的に均一ではない。地理的・地形的な条件も生物的な要素も、様々なスケールで
モザイク状に組み合わさっている。生態系と生物多様性の効果的な保全のためには、そうした空間構造を把握することが必要である。これらを踏まえることで、保護区の設定などの保全努力をどのように空間に配置したらよいのか、それによりどのような効果が得られるのかを科学的・定量的に検討することが可能となる。

航空機や人工衛星を利用したリモートセンシングは、広域の地表面の状態を効率よく把握するうえできわめて有効である。地上踏査ではとてもカバーしきれない面積の情報を簡単に得ることができる。近年は、詳細な衛星画像が使用可能となり、リモートセンシング技術も格段に進歩してきた。これまでに取得されたデータを集積・統合することで、生物の生育環境について、あるいは生物そのものの構造と分布について、様々な情報が得られるはずである。

いっぽうで、空から観察することは困難な生物は多い。とくに頻度が低いもの、地表を覆う植物の下で生育するもの、小さいものなどを直接捉えることは困難である。そこで、地上での調査と空からの観察とを相補的に活用して、複合的に生態系を捉えることが必要となる。

生物の分布を、統計的な手法により空間的に不均一な環境の情報と関連付ける種の分布モデルは、適切な保全のデザインを考える際に有効である。とくに対象が広域で、稠密な現地調査が現実的ではない場合に、その活用が期待される。そうしたモデルの開発のためには広域の環境情報の把握が前提となる。これまでに、現存植生図を含むさまざまな広域データが蓄積されつつあるが、それらを分布推定モデルに活用するには、適切な空間解像度やカテゴリー分けで整理することが必要である。

種の分布モデルの推定精度は、高解像度の面情報を用いることで向上することが期待される。高解像度の空間情報により小スケールで作用する生態プロセスの記述が可能となることが、その理由のひとつである。一方、その取得には高額な費用がかかるほか、情報を活かした解析には高度な計算処理能力が必要である。さらに、生物の分布情報の位置精度が粗い場合や、作用する生態プロセスの空間スケールが大きい場合には、過度に高解像度の生育環境の面情報を用意しても、その情報は十分に活用されないと考えられる。リモートセンシングデータの集積を効率的に推進するためには、生育環境情報の空間解像度が種の分布モデルのパフォーマンスに及ぼす影響に関する検討が必要となる。

## 2 ．研究開発目的

本サブテーマの目的は、広域環境データを集積し植生区分の詳細化等を行うとともに、データ整備を行って他サブテーマに提供すること、および詳細データが整備された地域をテストケースとして、生物の分布予測モデルの性能を評価指標に、環境情報に求められる精度を明らかにすることである。

### 3. 研究開発方法

## （１）日本全国を対象とした生物情報集約基盤図の作成

日本国内の生物情報を集約し、土地被覆・土地利用およびその変遷と生物分布との関係を解明するためには、基盤となる土地被覆・利用図の整備が必要不可欠である。そこで環境省による第2回、3回（1979～1986年）の自然環境保全基礎調査による植生図にもとづいて過去の土地被覆・利用図を作成する。この植生図では植生のカテゴリー数が約900に細分類されて
おり、土地利用変遷の解析、生物の分布推定等に用いるには詳細に過ぎることから、同植生図に付随する自然度等の情報も参照してこれらのカテゴリーを統合する。さらに粗い区分での解析も可能となるよう大区分、中分類を設定する。

最新の土地被覆・利用図の作成については第6回、7回（1999年～）の環境省植生図の利用を検討したが、かなりの未整備箇所があることから、国土数値情報土地利用細分メッシュを始め既存の土地利用データの収集を行い、環境省植生図の未整備部分の補間方法を検討する。

なお、現在進行している第6回、7回の自然環境保全基礎調査による植生図の凡例は従来のものとは異なるため、統一的な解析が可能となるよう、この凡例と旧凡例との対応付けを行う。

## （２）地域事例としての絶滅危惧種分布地域の情報整備

保全の対象となる絶滅危惧植物種が多く生育するとともに、その詳細な分布データが存在している阿蘇地域を対象に情報の集積と解析を行う。地域全体を対象とした三次メッシュでの既存情報の収集・整備に加え、特に絶滅危惧種が集中する3地域をホットスポット（重点地域）に選定して詳細な情報収集を行う。三次メッシュ内の植物の分布情報をもとに植物の種数、固有性、互いの相補性（他のホットスポットに含まれない種をどれだけ含むか）、生息地の持続性・保全の緊急性、生育環境等を総合的に判断し、3つのエリアを選定する（端辺地区、山東地区、波野地区）。

## 1 ) 希少草本類の分布データの整備と保全必要面積の推算

阿蘇地域において実施されてきた草原性植物の分布に関する資料を収集し、現在利用可能な草原性植物の分布情報について整理する。阿蘇全域に広範囲に生育し、近年、改良草地の増加に伴う生育環境の悪化が懸念されるサクラソウ、ミチノクフクジュソウ等のほか、阿蘇を象徴する種となるハナシノブ、マツモトセンノウ、ヤツシロソウ、ヒゴタイ等を対象とする。ホットスポットについては、地元研究者らにより1990年代からの絶滅危惧植物の分布が把握されているため、本研究での利用許可を得た上で分布位置のGIS化を行う。また環境省事業により収集した絶滅危惧植物データの入手性や内容について調査する。

詳細な分布を把握した絶滅危惧植物のうち7種について、効率性を考慮に入れた保全地域の優先順位付を行うための手法を検討する。保護区選定に広く使われている計算ツールMarxanを使用し、保全目標とする個体数の維持率に対して、保全に最低限必要となる1kmのメッシュ数との関係を求める。

## 2 ) 土地被覆情報の整備

現在の阿蘇地域の土地被覆図の作成には、第6回、7回自然環境保全基礎調査植生調査で作成された1/25000スケールの植生図を用いる。群落名をもとに本研究で必要となるカテゴリーへの再区分を行い、地域全域についての土地被覆図を作成する。

絶滅危惧植物の分布調査データのタイミングと合わせた1990年初頭と2000年後半、および過去の土地改変履歴を把握するために1970年代の土地被覆図を作成する。該当時期にはLANDSAT等の衛星画像も存在するが、必要な空間解像度の条件を満たさないことから過去撮影の空中写真の利用を検討した。空中写真は1960年代から都市域を国土地理院
が、山林部を林野庁が5年おきに定期的に撮影しているほか、地方自治体や民間などでも不定期に撮影されており、生態系やそれを取り巻く環境変化を追跡する上で有効な空間情報として活用できる。

集水域の解析や微細地形の評価のため、地盤高データが必要となるため、航空機レーザ計測データを入手する。端辺及び波野の2カ所のホットスポットについては、航空機に搭載されたレーザ距離計を用いて計測された地盤高および樹冠上部などの表面高のデータを入手する。

対象域の草原は、火入れを定期的に行うことで維持されてきたが、牧畜の衰退や作業者の高齢化により火入れが行われず、草原が荒廃し樹林化するといった問題が存在している。土地被覆・利用形態の分類に加え、既存情報の収集や聞き取り調査、更に航空写真判読により過去の火入れ履歴の把握が可能かについての検討を行う。

## 3 ) 空間解像度の違いが地形変数の頻度分布および分布モデルに及ぼす影響

阿蘇地域の谷密度が異なる2地域（各1km×1km）において、レーザ航空機測量により得られた空間解像度1mの標高モデルを異なる空間解像度（10m、50m、100m、250m）でGISソフトによりリサンプリングし、4つの地形変数（標高、傾斜、曲率、TPI[Topographic position index: 対象メッシュの標高と、その周辺メッシュの標高平均値との差、0であれば平坦な地形を、0より大きければ凸型地形を、0より小さければ凹型地形を意味する]）の頻度分布の変化を調べる（図(5)-1に例）。

→細かい谷戸地形がほとんど分からなくなる

図(5)-1. 解像度を変えて描いた阿蘇地域の傾斜図の例

絶滅危惧草本植物種の分布を、上記の方法で求めた空間解像度の異なる地形変数を説
明変数として用いて予測するモデルを作成し、モデルの説明力と空間解像度との関係を検討する。分布情報を集積した種のうち、分布記録が十分に確保されていたマツモトセンノウとヤツシロソウを解析の対象とする。また、統計モデルは、対象種の地形変数に対する応答が非線形である可能性を考慮して、一般化加法モデル（GAM）を用いる。統計モデルの説明力の指標として、構築したモデルにより説明できる2種の絶滅危惧植物の分布情報のばらつきの程度を示す、deviance explained (D%)を用いる。種の分布モデルの作成範囲は対象域全域とする。なお、集積できた絶滅危惧植物の分布情報は、確認できた在地点のみであり、各種の分布が不在であることが確認できる情報は含まれてない。そこで、それぞれの種の分布予測の作成にあたっては、半径50mにその種の在地点がないが、その他の草原性草本植物6種のいずれかが分布していた地点を、調査はされているはずだが注目種が発見されていない不在地点であるとして扱う(target pseudo absence)。これらの解析には、平成23年度の本研究開発により整備した2000年代および1990年代に得られた分布情報を用いる。説明変数として、2種の絶滅危惧草本植物種の分布の説明に用いた地形変数は、標高、傾斜、TPI、斜面方位の4変数である。

## 4 ．結果及び考察

## （１）日本全国を対象とした生物情報集約基盤図の作成

第2回、3回の自然環境保全基礎調査において作成された植生図の約900の凡例を整理・統合し、植生自然度として記録された情報（自然林、二次林、造林地の区別など）を加味した上で、生物の分布推定の説明変数として利用しやすいよう50の細分類区分に集約した(表(5)-1)。また、土地利用分類を階層的に集約することで(中分類17、大分類9)、利用者が目的に応じて適切な分類階層を選べるよう配慮した。さらに、二次林や二次草原など、人間活動との関わりで維持されてきた生態系を土地利用区分の中に組み込んだ。

気候帯による区分は敢えて行わなかった。これは、生物の生息環境を評価する、あるいは環境条件から分布の確率を推定するといった場合、年平均気温など気候を指標する要因も考慮するのが通例であり、その際、気候によって細分した植生区分を説明変数として用いると、情報が重複してしまうからである。

本研究で整理した植生分類により作成された土地利用図は全国スケールで利用可能な地図情報として公開予定である。国土地理院から提供されている国土数値情報土地利用細分メッシュでは、森林がすべてひとまとめにされているなど、生物の分布環境としての評価指標に使うには粗すぎる。一方、環境省が提供する植生図は植物社会学的な詳細な群落の分類に従ったデータであり、環境の評価指標としては多くの場合あまりに細かい。今回の整理の結果は、広域的な生物多様性の評価や予測に広く活用されることが期待される。

表(5)-1．第2回、3回自環境保全基礎調査の凡例（群落タイプ）を統合した50タイプと、そこに含まれる群落数、および50タイプそれぞれの総面積

大分類	中分類	細分類	群落數面積( $ km^{2} $ )
草原	自然草地	高山植生	15 993
雪田草原	14 142
大分類	中分類	細分類	群落数面積(km²)
自然草原(海岸砂丘)	12 227
海崖草本群落	12 110
その他の自然草原	21 412
二次草地	二次草原(高)	47 4257
二次草原(低)	23 7648
人工草地	ゴルフ場等の人工草地	12 2316
人工草地(ゴルフ場を含まない)	5 7360
その他	ササ	25 3333
森林	自然林	常緑針葉樹林(自然林)	61 10492
落葉針葉樹林(自然林)	1 16
常緑広葉樹林(自然林)	143 36421
落葉広葉樹林(自然林)	135 3694
常緑針葉+常緑広葉樹林(自然林)	2 1
常緑針葉+落葉広葉樹林(自然林)	7 10502
二次林	常緑針葉樹林(二次林)	20 23566
落葉広葉樹林(二次林)	81 54418
常緑広葉樹林(二次林)	25 9204
常緑針葉+常緑広葉樹林(二次林)	0
常緑針葉+落葉広葉樹林(二次林)	2 90
人工林	常緑針葉樹林(人工林)	23 80203
落葉針葉樹林(人工林)	3 12290
常緑広葉樹林(人工林)	14 57
落葉広葉樹林(人工林)	14 1030
その他	自然低木群落	5 1357
海岸性低木林・樹林	18 256
竹林	11 693
湿地	湿地	自然草原(塩沼)	7 28
湿地草原	12 1550
水辺・海辺	水辺・海辺	水草(淡水)	5 49
海草	1 0
マングローブ	4 11
特殊基質	特殊基質	自然裸地	1 1291
石灰岩植生	4 4
火山荒原・硫気孔原	21 78
崖	2 1
サンゴ礁植生	5 47
耕作地等水田	水田	3 42065
放棄水田	4 190
畑地	畑地	6 20132
休耕畑地	6 462
水田・畑地以外の路傍	12 298
耕作地等	茶畑	2 571
果樹・桑・その他	10 6562
住宅地	住宅地	緑の多い住宅地等	11 7057
市街地	3 12731
人工裸地	17 4926
開放水域開放水域	開放水域	3 169181
不明	不明	不明	3 31
## (2) 地域事例としての絶滅危惧種分布地域の情報整備

## 1 ) 希少草本類の分布データの整備と保全必要面積の推算

阿蘇地域において実施されてきた草原性植物の分布に関する資料を収集・整理した。阿蘇地域全域を対象とした調査は、1990年代前半と2000年代に実施されている。1990年代の調査データについては、5倍地メッシュ（二次メッシュを4分割したもの。ほぼ5 km × 5 km）のデータが公開されている。元となるデータは、調査を実施した瀬井純雄氏が5万分の1の地形図上に調査地点を記載したものである。2000年代の調査データは公開されていないが、環境省がGISのポイントデータを所有している。ホットスポットの解析に際しては、これらの2カ年のデータを使用し、草原性植物の分布を比較することが可能となった。なお、阿蘇全域における分布の比較については、1990年代と2000年代の調査で調査精度が異なっているため、3次メッシュでの分布比較の可能性についてはさらに確認が必要である。

図(5)-2. 保全対象種の個体数の保護区包含比率の目標設定に応じた必要保全メッシュ数の変化。保護区選択ツール Marxan により、阿蘇地域の希少植物7種の保全のための保護区選択を行った結果。

保全目標とする個体数の維持率（保全対象種すべてについて、分布が確認されている個体の何%を保護区がカバーしているか）の設定に応じて、最低限必要となる保護対象1 km メッシュがどのように変化するかを保護区選択ツールMarxanにより計算した。当然、目標とする維持率を高く設定するとともに保全が必要となるメッシュ数は増加するが、特に維持率を100％に近づけるとともに必要メッシュ数は急速に増加することが確か
められた（図(5)-2）。90%の維持率とした場合、100%維持に必要なメッシュ数の約1/3の保全で保全目標が達成された。完全にこだわらず、「ほどほど」の保全を受容するのであれば、設定可能な保護区の面積が限られていても、保護区の選択次第で効率的に目的を達成できる可能性がある。

## 2 ) 土地被覆情報の整備

第6回・7回の環境省植生図の群落名をもとに土地被覆区分への変更を行った。これに基づいて阿蘇地域全域についての土地被覆図を作成した（図(5)-3）。航空写真の判読により精度検証を行ったところ、第6回、7回自然環境保全基礎調査の植生図については改良草地と採草地等の区分が曖昧な状況となっている部分が見受けられた。草地の再判読を実施する必要がある。
被覆カテゴリー(詳細区分)

図(5)-3. 環境省植生図から作成した広域土地被覆図

本研究では絶滅危惧植物の分布に対して密接な関係がある草地（牧草地）の分類が重要であるため、もっとも効率的に判別できる撮影時期を検討した結果、秋～冬に撮影された空中写真が望ましいと判断された。そこでホットスポット及び周辺について1976年9、10月撮影カラー画像（国土地理院）、1992年、1993年10月撮影白黒画像（林野庁）、2008年12月撮影カラー画像（NTT-ME）の航空写真をデジタルデータとして購入した。

2008年のカラー写真は自動空中定位システム（POS: Position and Orientation System）の情報付きで撮影されており、撮影画像を幾何補正（オルソ化）し、地理座標を付与するための地上基準点が不要である。地理座標を持たない過去撮影の写真については、2008年写真と同一の地物を画像上から探し出し、座標を付与することにより、三時期の写真が同一地理座標を持ち、重ね合わせ解析が出来るように加工した。
ホットスポット3地点において、3時期の空中写真を用いて草原性植物の生育地として重要な草地（採草地、放牧地、改良草地、放棄地等）の分布図を作成した。分類カテゴリーについては絶滅危惧植物の生息に影響を与える被覆・利用形態を反映したサブカテゴリーを設けた。

図(5)-4. 阿蘇地域の航空写真の判読例

被覆分類に際しては1992・1993年は白黒写真であることや、一般的に用いられる画素単の教師つき分類やセグメンテーションによる分類など、デジタル処理では分類が困難なカテゴリーが存在していることから、現地調査結果などと照合しつつ目視判読を行った。判読に当たっては、放牧地の急傾斜地に形成される牛の踏み跡である「牛道」や、ヒアリング等の情報も活用した。1976年、1992・1993年、2008年とも採草地、改良草地、放棄地等の判読は十分可能であり、対象地全域の分類ポリゴンを作成した（図(5)-4）。

植生区分のうち、採草地とは春の野焼きから秋の採草までの期間、植物の生長にまかせてほとんど手を加えない場所で、ススキやネザサ、トダシバなどが繁茂し「長草型草
地」となっている。放牧地は春から秋まで牛馬が放牧される場所で、被食および踏みつけにより、シバなどが繁茂する「短草型草地」となる。このほか、外来の栄養価の高い牧草の種子を蒔き、肥料を与えて育てる改良草地は、様々な植物が生育している草原とは質的にまったく異なる環境である。

なお、空中写真から過去の火入れ履歴の把握の可能性について検討したが、撮影時期が秋、冬であることから直接判読することはできなかった。環境省は、平成17年度より野焼きなどの維持管理活動を支援するため牧野毎の「野草地保全計画（牧野カルテ）」の策定を進めている。カルテが作成されている牧野については履歴がある程度把握できると考えられる。牧野カルテやヒアリングの情報をもとに、空中写真判読による草地の状況（藪になっているか等）によって過去の火入れ履歴を把握する可能性の検討や、火入れ時期に撮影された衛星画像の利用の検討が必要である。

国土交通省九州地方整備局雲仙復興事務所により、2010年6月2日～16日にかけて取得された航空機レーザ計測データの貸与を受け、ホットスポットを中心とした2カ所のレーザ点群処理を行い、1mグリッドでの地盤高と表面高のマップを作成した。これにより、対象地の植生高分布を求めることができるほか、過去の空中写真のデジタル立体視により、過去からの植生高変化が得られるようになった。

絶滅危惧植物の分布データを詳細な地形・環境情報と合わせ、それぞれの種の環境軸上での分布範囲を図化した結果の例を図(5)-5に示す。もっとも分布観測点数が多かったハナシノブでは、近傍内の相対標高（TPI）が低い、窪地的なところで分布密度が低い傾向がみてとれた。
方位

標高

傾斜

(TPI)

地形から求めた湿润度

ックシフウロ

方位

近傍での相対標高(TPI)

地形から求めた湿润度

図(5)-5．阿蘇地域でのハナシノブ（山東地区）およびツクシフウロ（端辺）の環境軸上の分布。各要因の積算相対頻度分布図（実線）と重ねて、植物が観察された場所の要因の値をプロットした。

## 3 ) 空間解像度の違いが地形変数の頻度分布および分布モデルに及ぼす影響

空間解像度を変えてリサンプリングした環境情報の頻度分布を比較した（図(5)-6）。標高については、谷密度が低い範囲①においては、空間解像度1mから100mの範囲では、著しい頻度分布の変化は確認できなかった。しかし、解像度250mでリサンプリングした際には頻度分布は大きく変化した。一方、谷密度が高い範囲②においては、50m、100m、250mでリサンプリングした際にはそれぞれ大きな頻度分布の変化がみられた。傾斜についても標高と同様の傾向がみられ、範囲①では、解像度250mでリサンプリングした際には頻度分布は大きく変化した。範囲②でも標高と似た傾向が見られ50m、100m、250mでリサンプリングした際にそれぞれ大きな頻度分布の変化がみられた。さらに範囲②の傾斜においては、解像度1mと10mとで頻度分布に著しい違いが確認できた。これらのことから、谷密度が低い地域では解像度が落ちることの影響を受けにくいが、谷密度が高い地域では、地形変数の種類によっては空間解像度の低いデータを利用する際に注意が必
要であることが分かる。谷密度と解像度との関係を、地点数を増やして連続的に評価することが課題である。

範囲 $ ^{①} $ (谷密度:低)

標高

範囲 $ ^{②} $ (谷密度:高)

傾斜

範囲 $ ^{②} $ (谷密度:高)

図(5)-6．解像度を変えて求めた地形変数（上：傾斜、下：標高）の頻度分布。範囲①は谷密度が低い地域、範囲②は谷密度が高い地域での結果。

種の分布推定モデルの説明力と、環境変数の空間解像度との関係は単純ではなく、種によって異なったパターンが見られた。ヤツシロソウの分布モデルの説明変数として用
いた地形変数の空間解像度を変化させると、分布モデルのパフォーマンスが高いのは最高解像度（5m）の地形変数を用いた場合であり、解像度を粗くすると分布モデルのパフォーマンスは低下した。一方、マツモトセンノウの分布モデルでは、もっともパフォーマンスが高かったのは解像度50mの地形変数を用いた場合であった（図(5)-7）。

## ☑: 最適モデル, ☐: フルモデル

## 空間解像度

図(5)-7. 環境データの空間解像度と植物の分布推定モデルの説明力の関係。矢印は、それぞれの種でもっとも説明力が高い解像度を示す。

解像度が高いほど分布予測モデルのパフォーマンスが必ず高くなるとは限らないことに注意が必要である。最適な解像度に影響する要因としては、対象とする種の分布を決定する生態プロセスが作用する空間スケールや、現地調査により得られる種の分布情報の位置精度が挙げられる。たとえば、植物の在地点をデファレンシャル補正が可能なGPS（DGPS）を用いて水平位置精度1m以下で記録しなければ1mという高解像度の地形変数を十分に生かすことはできない。

本検討は、限られた地域での2種の生物での検討にすぎない。日本国内での多くの分類群の生物へ得られた知見を適用するには、まず多地域・分類群で同様な検証を実施する必要がある。この成果を統合し、生物の分布を予測したい解像度が決まった際には、谷密度等の地形変量と生物の特性から、最適な解像度を導きだすフレームワークの構築が求められる。

## 5 ．本研究により得られた成果

## (1) 科学的意義

• 植生図凡例の整理結果は、今後、生物の分布推定モデルの開発や、分布の変遷の解析を行ううえで、有用な基盤となる。本課題の他サブテーマでもモデル開発に利用されている。

・空間解像度を変えた環境情報を使った解析では、正確に分布を把握するには解像度の高い
データが必要となる種が存在すること、いっぽう、つねに高解像度データを使えば必ず精度の高い分布推定モデルができるとは限らないことが確認できた。地形変量と生物の特性から、分布推定に最適な解像度を導きだすフレームワークの必要性が確認できたことの意義は大きい。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

特に記載すべき事項はない

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

過去に遡って整備された土地被覆の情報は、国土の改変と生物多様性の変化との関係にもとづいて今後の保全計画を策定する基礎となることが見込まれる。たとえば里地・里山と呼ばれているエリアの過去の状態の推移、特に森林被覆率の変化を確認し、保全が必要な植物の分布との対応を解析して今後の面的な保全計画の拠り所とすることができる。

### 6. 国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はない

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) 小川みふゆ，竹中明夫，角谷拓，石濱史子，山野博哉，赤坂宗光：保全生態学研究「植生図情報を用いた全国スケールでの土地利用図の作成」（印刷中）

<査読付論文に準ずる成果発表>

特に記載すべき事項はない

くその他誌上発表（査読なし）>

特に記載すべき事項はない

（2）口頭発表（学会等）

特に記載すべき事項はない

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない

## （４）シンポジウム、セミナー等の開催（主催のもの）

特に記載すべき事項はない
## （５）マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない

## (6) その他

特に記載すべき事項はない

### 8 \. 引用文献

特に記載すべき事項はない
## (6) 生物多様性予測モデルの作成・解析

横浜国立大学

大学院環境情報研究院 松田裕之

大学院環境情報研究院 小池文人

<研究協力者>

横浜国立大学

大学院環境情報研究院 小林慶子（現：北海道大学大学院農学研究院）

大学院環境情報研究院 佐伯いく代（現：北海道大学北方生物圈フィールド科学センター）

平成22(開始年度)～24年度累計予算額：18,932千円

（うち、平成24年度予算額：5,770千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

全国レベルで収集・整備された生物種の分布データを用いて、国土レベルでの生物多様性の地理的パターンを解明することを試みた。特に、本課題で整備される生物多様性情報を用いた日本の国土レベルの生物多様性の評価手法を確立するため、実測調査によって日本の生物多様性の地理的パターンを把握し、それと既存生物多様性情報プロジェクトデータからの地理的パターンの推定値とを比較することで、生物多様性情報の利用可能性を検討した。多様性評価を行う材料としては、近年の環境改変に伴う生物多様性の劣化が憂慮されている里山景観の生物多様性に着目し、種の多様性と遺伝的多様性の地理的パターンについて、それぞれ明らかにした。全国80カ所の里山景観において種の多様性を実測した結果、里山景観の種の多様性の地理的パターンは、文化圏や地域の歴史、社会的な交流を反映する区分が最もよく説明し、草原性の種は山陽および九州中北部、東山、南東北太平洋側で豊かなこと、水田性の種は九州南部、山陰で豊かなことが明らかになった。これは、採集努力量が人口密集地に集中する標本の採取地情報を用いて種の多様性の地理的パターンを推定した結果とは異なる傾向を示し、調査努力量の地理的偏りが存在する情報を用いて生物多様性を評価するときは、調査努力量の地理的偏りを考慮する必要があることを示唆した。また、里山景観の種の遺伝的変異の地理的パターンを解析した結果、フォッサマグナ、中部地方、南九州のあたりに強い境界線が検出されたが、里山景観以外の種のそれとは異なり、太平洋側と日本海側を分ける分水嶺の境界線は検出されなかった。これは、里山種の遺伝的変異が、最終氷期を含む気候変動の影響ではなく、森林伐採の歴史などの人間活動の影響を受けて生じた可能性を示唆する結果だと考えた。本研究により、日本の里山景観の生物多様性は、種レベルにおいても遺伝子レベルにおいても、人為的な要因が重要であることが判明した。里山の生物多様性を評価する時は、人為的要因を考慮することが必要である。
[キーワード]

里山、生物多様性評価、マクロスケール、種多様性、遺伝的多様性

### 1. はじめに

生物多様性条約締約各国は、生物多様性条約第10回締約国会議（COP10）で採択した愛知目標に掲げた「自然と共生する世界」の実現に向けた行動計画を策定し、取り組むことが求められている。この計画を策定するためには、国土の中で、生物多様性の豊かな地域がどこに存在するかを把握することが不可欠である。

国土レベルでの生物多様性評価のためには、国土全体をカバーするような大きな空間スケールで生物的自然を評価できるような生物の分布情報が必要である。しかし、国土全体をカバーするような大きな空間スケールで収集された生物の分布情報は限られている。例えば、稀少植物については、環境省レッドデータリスト作成時のアンケート調査結果など、国土における分布情報がまんべんなく得られた情報が存在するが、里山景観などを主要な生育地とするような普通種については、標本の採取地情報のような採集努力が人口密集地に偏りがちな情報に限られるなど、利用できる情報は少ない。また、採集努力に偏りがある分布情報による生物多様性評価は、実際の生物多様性の状態とは異なる傾向を示す可能性もある。

## 2 ．研究開発目的

この課題では、潜在的には国内に多く存在する生物多様性に係わる情報を収集、整理、統合することによって、国土レベルでの生物多様性評価に利用可能な情報を整備することを目指している。本サブテーマでは、本課題で収集・整備される情報を用いた国土レベルでの生物多様性の評価手法を確立するため、本課題で収集・整備される生物の分布情報を用いてどの程度日本の生物多様性を評価し得るかを検討し、これを利用する上で考慮すべき点について整理する。

### 3. 研究開発方法

全国レベルで収集・整備された生物種の分布データを用いて、日本の国土レベルでの生物多様性の地理的パターンの解明を目指す。特に、サブテーマ1で整備される生物多様性情報を用いた日本の国土レベルの生物多様性の評価手法を確立するため、同一調査者が同一方法で全国各地の生物の分布状況を調査して実際の生物多様性の地理的パターンを把握し、それと既存生物多様性情報プロジェクトデータからの地理的パターンの推定値とを比較することで、生物多様性情報の利用可能性を検討する。多様性評価を行う材料としては、他のサブテーマでも取り上げており、近年の環境改変に伴う生物多様性の劣化が憂慮されている里山景観の生物多様性に着目する。

## （１）日本における里山植物の種レベルの多様性の地理的パターン

近年の里山の土地利用変化の影響を強く受けていると考えられる伝統的な里山景観を主要な生育地としてきた植物種のうち、草原性の環境を主要な生育地とする草本種16種と、水田性の環境を主要な生育地とする草本種10種を指標種として選定し、北海道から九州まで全国各地の里山景観における生育状況を踏査調査によって確認する。この研究では、これらの指標種が多く出現する地域を、伝統的な里山景観に存在する生物的自然が多く残る、里山生物
の種レベルの多様性が豊かな地域とみなす。踏査結果によって把握した各地の指標種の出現種数データを用いて、日本における里山植物の種レベルの多様性の地理的パターンを把握する。その後、GBIF（The Global Biodiversity Information Facility：地球規模生物多様性情報機構）から同じ指標種の分布情報（主に標本情報）を取得し、同様の方法で里山植物の種レベルの多様性の地理的パターンを推定する。実測による地理的パターンと既存情報による地理的パターンを比較することにより、既存の生物多様性情報を用いて生物多様性を評価する場合の問題点を明らかにする。また、日本の国土レベルでの里山景観の生物多様性の地理的パターンを把握することにより、優先的に保全施策を実施すべき地域を特定することができる。また、里山景観の生物多様性へ影響を与える要因についても検討する。

## （２）日本における里山生物の遺伝子レベルの多様性の地理的パターン

里山景観は農業活動を中心とした人間活動によって形成されてきた景観であるため、里山景観を主要な生育地とする生物（以下里山種）の地理的分布は、地域ごとの人間活動の歴史によって規定されてきた可能性がある。もしこれが事実ならば、里山種の遺伝的多様性の地理的パターンにその痕跡が残されており、里山種以外の種の遺伝的多様性の地理的パターンとは異なるパターンを示すと考えられる。そこで、ここでは、里山種（植物8種、動物7種）と里山種以外の種（植物49種、動物36種）を対象にハプロタイプを基準とした遺伝子レベルの多様性の地理的パターンを比較し、里山種の遺伝子レベルの多様性の地理的パターンの特徴を明らかにする。基本的には、既存の生物多様性情報（生物の遺伝的変異の地理分布に関する文献）を集約して里山種と里山種以外の種の遺伝的変異の情報を集積し、不足しがちな里山種の遺伝的変異の情報については、（1）の調査によって収集される里山植物のサンプルを分析して情報を追加することで、里山種および里山種以外の種の遺伝的変異の地理パターンを解明し、両者を比較する。里山種の遺伝子レベルの多様性の地理的パターンの解明は、里山の保全・再生事業における遺伝子攪乱防止のための移植可能な地理的範囲などの指針作成のためにも不可欠である。

## （３）日本の里山景観の生物多様性

（１）、（２）の成果から日本の里山景観の生物多様性を規定する要因について考察する。また、生物多様性情報を用いて日本の国土レベルで生物多様性を評価する上で考慮すべき重要な点についてまとめる。

## 4 ．結果及び考察

## （１）日本における里山植物の種レベルの多様性の地理的パターン

国土全体をカバーする空間スケールで植物の分布情報を実測によって収集するためには新たな技術開発が必要なため、まず10kmの長距離トランセクトを用いた調査方法を開発した。その方法を用いて、主に平成23年度と24年度に里山植物の分布情報を実測によって収集した。具体的には、2次メッシュごとの土地被覆組成から日本全国の景観を分類した上で里山景観を抽出し、その中から80カ所を調査地として選定した。各調査地には10kmの長距離トランセクトを設定し、トランセクト内の歩行可能な道を踏査して指標種の在不在を記録した。指標種
には、伝統的な里山景観を生育地とする草本種（草地性指標種としてススキクラス標徴種から16種、水田性指標種としてイネクラス標徴種から10種）を選定し、これらが多く出現する地域を、伝統的な里山景観が残り、里山植物の多様性が豊かな地域とみなした。

<草地性の指標種16種> (a)

＜水田性の指標種10種＞ (b)

(c)

(d)

図(6)-1．全国80カ所の実測データに基づく里山指標種の多様性の地理的パターン。 (a)草地性指標種の出現種数(0-16種)、(b)水田性指標種の出現種数(0-10種)

(c)草地性指標種の多様性の地理的パターン、(d)水田性指標種の多様性の地理的パターン

この現地調査に基づく実測データにより、草原性の指標種は山陽および九州中北部、東山、南東北太平洋側で豊かなこと、水田性の指標種は九州南部、山陰で豊かなことが明らかになった（図(6)-1）。この里山種の種の多様性の地理的パターンは、行政単位に基づく区分がもっともよく説明し、二次植生の優占植生に基づく区分（環境省の里地里山区分）や、造山運動や侵食・堆積過程などの形成過程や気候などの自然条件が似ている区分（北上・阿武隈山地、関東平野などの大地形区分）、既知の生物地理学的な境界による区分よりも説明力が高かつ
た。

行政単位の地方区分は、文化圏や地域の歴史、社会的な交流を反映した区分である。この区分が里山植物の多様性を最もよく説明したということは、古い時代からの土地利用の歴史や地域の慣習などの地域ごとの人間活動の違いが、里山植物の多様性に影響する可能性を示唆するものである。

次に、実測データから明らかになった里山指標植物の多様性の地理的区分ごとに、GBIF データから抽出した里山指標植物の分布情報を集計して多様性の地理的パターンを評価した。その結果、実測データから得られた多様性の地理的パターンとは大きく異なる傾向を示した。特に、実測データで豊かさが中庸であった「その他」の地域は、GBIF標本から予測された豊かさでは非常に豊かになる傾向が見られた（図(6)-2）。

(a)

(b)

(c)

図(6)-2. GBIFに収録されている分布データから予測した里山指標種の多様性の地理的パターン。(a)GBIFに収録されている指標種の分布情報(緯度経度の情報が入っているもののみ)、(b)GBIF標本から予測された草地性指標種の期待出現種数による多様性の地理的パターン、(c)GBIF標本から予測された水田性指標種の期待出現種数による多様性の地理的パターン
「その他」の地域は、関東や近畿地方など、歴史的に調査努力量が大きな大都市圏が含まれる地域である。このことから、標本採取地情報自体が人口密集地に偏っていることによって大都市圏が含まれる地域の多様性が過大評価されているものと考えられる。このことから、標本情報を生物の分布状態の評価に利用する際には、標本採取地情報が人口密集地に偏っていることを考慮して取り扱いを工夫することが不可欠であることが明らかとなった。

## （２）日本における里山生物の遺伝子レベルの多様性の地理的パターン

里山景観を主な生息地とする種（植物8種、動物7種）の遺伝的変異の地理的パターンを解析した結果、フォッサマグナ、中部地方、南九州のあたりに強い境界線が検出された(図(6)-3a)。

図(6)-3．遺伝的変異の地理的な境界の強さ　(a)里山種　(b)里山種以外の種 数字は0から1までの値を取り、隣り合った地域間の遺伝的距離の大きさを示す。 遺伝的な違いが大きいほど1に近づく。

同様に、里山種以外の種（植物49種、動物36種）の遺伝的変異の地理的パターンを解析した結果、太平洋側と日本海側を分ける分水嶺、フォッサマグナ（糸魚川－静岡構造線）の北
側、中国地方から四国と紀伊半島を分ける海峡周辺で、強い境界線が検出された(図(6)-3b)。

里山種の遺伝的変異の地理的パターンは、里山種以外の種のそれとは異なり、太平洋側と日本海側を分ける分水嶺の境界が検出されなかった。このことは、里山種以外の種が、最終氷期を含む気候変動の影響を受けて、特に東日本において、太平洋側と日本海側とに分化する傾向にあるのに対し、里山種はその影響を受けてこなかった可能性を示唆する。里山種の遺伝的変異パターンは、最終氷期を含む気候変動の影響ではなく、人間活動の歴史・文化的背景、特に森林伐採の歴史の影響を受けている可能性がある。

## （３）日本の里山景観の生物多様性

調査努力量の地理的偏りが存在する生物多様性情報を用いて広域の生物多様性を評価するときは、調査努力量の地理的偏りを考慮してデータの取り扱いを工夫することが必要である。特に、調査努力量の偏りが存在する標本情報などの情報だけを用いるのではなく、広域で調査努力量をそろえて収集された実測データを利用するなどして、結果を補正することも必要となる。既存の生物多様性情報を利用する場合、GBIFの日本データのように調査努力量に偏りがある標本情報を用いるだけではなく、環境省の自然環境保全基礎調査など、全国的に一定の努力量で収集された調査データを用いることも有用であろう。

（１）と（２）の結果から、日本の里山景観の生物多様性は、種レベルにおいても遺伝子レベルにおいても、人間の社会的文化的な活動とそれに係る土地利用の変化などの人為的な要因が重要な規定要因となっていることが判明した。里山生物の多様性を評価する時は、人為的な要因を環境情報として組み込むことが必要である。

## 5 ．本研究により得られた成果

## (1) 科学的意義

広域における生物多様性の評価のためのモデル作成を、これまで存在しなかった同一基準・同一調査者によって全国スケールで収集された実測データにもとづき実施した。日本全国を対象とするような大きなスケールで生物多様性の状況を把握するためのデータとしては、GBIFで収集されている標本の採集地情報や、環境省の植生調査で収集された情報、モニタリングサイト1000事業で集積される情報などが存在したが、これら既存データのうち特に標本情報は、データ採集地の偏りや、調査者の違いによる精度の差、調査年代の違いなどの偏りが存在するため、データを利用する際には、データ自身が持つ偏りを考慮した補正の必要があることを示した。また、本課題で収集したデータは、里山景観の生物多様性について偏りを排除した実測データであり、既存データから推定した結果を検証するためのテストデータとして利用することも可能なマクロスケールデータで、その利用価値は大きい。

里山生態系において、その生物多様性の地理的パターンは、人間活動の履歴が重要な要素となって形成されることを日本全国のスケールで示した。