シカの分布予測をMaxEntを使ってやってみた 前編

当社のシカ獣害対策のこれまでの取り組みとして、シカの目撃情報を広く集め地図にマッピングしていく「シカ情報マップ」と、集めた目撃情報をもとにシカの分布予測を行い、予測結果を地図アプリとして公開している「やるシカない!」の2つのシステムを開発してきました。やるシカない!では、愛知県内のシカの出現確率をベイズ推定によって算出し、メッシュで表現しています。

色の濃淡でシカの出現確率を表現

生物の分布予測ってどうやるの?

先日、シカ情報マップの研究開発にもご協力頂いている森林総研より、岩手県のイノシシの出没確率を予測したというニュースが発信されました。動画で解説もされています。

イノシシの分布拡大の結果も気になるところですが、私が注目したのはどのように出没確率を予測したのかです。やるシカない!では、大学の先生に協力して頂き、目撃情報以外に植生などの情報を使ってシカの分布をベイズ推定で計算していますが、この研究ではどのようにして求めているんだろうか…?

答えは動画の中にありました。「MaxEnt」、初めて聞くワードです。

MaxEntについて

MaxEntは、調査によって得られた生物の目撃情報(在データ)と、環境データ(地形や植生)から、その生物の生息適地を推定する手法、およびソフトウェアです。不在データ(生物が生息していないことを記録したデータ)を必要とせず、在データのみから分布を推定できる、という点が特徴です。いないことを証明するのは難しい、というやつですね。MaxEntは高精度な推測が行えるため、多くの研究で利用されているようです。

なるほど、ちょっと興味がわいてきました。このツールでシカの分布予測をしてみたら、結果はどうなるのか?我々が算出している分析結果とどのくらい一致するのか?わたし、気になります!

ということで、MaxEntでシカの分布を求めてみることにしました。うまくいけば今後の研究開発に取り入れたいですね。

分析用データの作成 (途中まで)

こちらの記事を参考にシカの分布予測をやってみます。

方針としては、目的は「愛知県のニホンジカの分布の推定」、シカ情報マップに寄せられた直近1年間のシカ目撃情報を使う事にします。

1. 領域データの作成

愛知県全域のポリゴンデータを作ります。国土数値情報の行政区域データをQGISで加工して作成します。

2. 在データの作成

シカ情報マップから、エリアと期間を絞り込んでCSVデータをダウンロードします。ダウンロード機能を作っておいたおかげで、この作業は楽ができました。

CSVファイルの列は分析対象、X座標、Y座標の順に調整します。

続いて、環境データも準備していきます。

3. 植生メッシュデータの作成

生物多様性センターのサイトから、植生の3次メッシュデータを取得します。メッシュのポリゴンデータも合わせて取得。

植生データは、メッシュ毎の植生の区分を持ちます。記事を参考に、メッシュを10種類程度の区分に分類したデータを作ります。

次に、メッシュのポリゴンデータをQGISに読み込ませ、領域データで範囲を絞り込み、愛知県内のメッシュのみを切り出します。

このメッシュポリゴンに、先ほどの植生CSVデータを属性として紐づけます。

植生別に雑に塗分けてみました。山間部が緑色で色分けされていますので、植生データの作成はうまくいったようです。

続きは次回

実際に作業しながらこの記事を書いていたのですが、残念ながらタイムアップとなりました。MaxEntを使うところまで行けませんでした… この後の作業としては、標高データ、土地利用データを準備して、いよいよMaxEntで分析を行う予定です。

という事で、次回に続きます。

記事が面白かった方、参考になった方は、是非「イイね」お願いします。

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