国立環境研究所は、保護区の選定の不完全さを補う、限られた生物分布データの効率的な活用方法について解析し、得られた知見を発表した。従来の保護区選定の基本情報となる生物の分布データは、調査範囲が限られ、調査地域が偏っているなどの理由から、十分でないとされている。このような背景から、生物が生息する確率を推定し、データを補完・補正する処理(分布推定モデル)を用いる処理が推奨されてきたが、モデル間において推定結果の誤差が課題とされていた。同研究グループは、仮想の生物の分布データと独自のシミュレーション方法を用いて、3つの分析モデル(一般化線形モデル、一般化加法モデル、ランダムフォレスト)を使用し、よりよい保護区選定が可能な条件を探った。その結果、1)保護区が広くない、2)調査地域の偏りが大きい、3)調査範囲が狭い~中程度の場合において、よりよい結果が得られたという。この研究成果は、保護区選定の際の基本情報の重要性を示すものであり、今後、保護区の選定技術の向上が期待されるという。
情報源 |
【オンライン情報源1】 国立環境研究所 新着情報 |
---|---|
配布形式1 |
【交換形式名称】HTML 【版】不明 |
タイトル | 国環研、限られた生物分布データの効率的な活用方法について解析 |
---|---|
日付1 |
刊行日: 2020/01/10 |
要約 | 国立環境研究所は、保護区の選定の不完全さを補う、限られた生物分布データの効率的な活用方法について解析し、得られた知見を発表した。従来の保護区選定の基本情報となる生物の分布データは、調査範囲が限られ、調査地域が偏っているなどの理由から、十分でないとされている。このような背景から、生物が生息する確率を推定し、データを補完・補正する処理(分布推定モデル)を用いる処理が推奨されてきたが、モデル間において推定結果の誤差が課題とされていた。同研究グループは、仮想の生物の分布データと独自のシミュレーション方法を用いて、3つの分析モデル(一般化線形モデル、一般化加法モデル、ランダムフォレスト)を使用し、よりよい保護区選定が可能な条件を探った。その結果、1)保護区が広くない、2)調査地域の偏りが大きい、3)調査範囲が狭い~中程度の場合において、よりよい結果が得られたという。この研究成果は、保護区選定の際の基本情報の重要性を示すものであり、今後、保護区の選定技術の向上が期待されるという。 |
目的 | ニュースリリース等の配信 |
状態 | 完成 |
問合せ先(識別情報)1 |
【組織名】国立環境研究所 【役職名】 【個人名】 【電話番号】 【FAX番号】 【住所】 【E-mail】 【オンライン情報源】国立環境研究所 【案内時間】 【問合せのための手引き】 【役割】情報資源提供者 |
分野 | 自然環境 |
種別 | ニュース・イベント:ニュース:国内ニュース |
場所 | アジア:日本 |
キーワード | 分布データ、野生生物、国立環境研究所、保護区、調査範囲、調査地域、分布推定モデル、一般化線形モデル、一般化加法モデル、ランダムフォレスト |
言語1 | 日本語 |
文字集合1 | utf8 |
主題分類 | 環境 |
ファイル識別子 | 105074 |
---|---|
言語 | 日本語 |
文字集合 | |
親識別子 | |
階層レベル | 非地理データ集合 |
階層レベル名 | 国内ニュース |
日付 | 2020/01/20 |
メタデータ標準の名称 | JMP |
メタデータ標準の版 | 2.0 |
国内ニュース | https://tenbou.nies.go.jp/news/jnews/detail.php?i=28620 |
---|