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4月


<国際関連情報提供・解説>地球観測コミュニティにおける生態系・生物多様性観測ネットワーク

村岡 裕由(岐阜大学 流域圏科学研究センター/地域環境変動適応研究センター、国立環境研究所 生物多様性評価連携研究グループ)

「地球観測に関する政府間会合」(Group on Earth Observations,GEO)は、国際的な連携によって衛星、地上、海洋観測等の地球観測や情報システムを統合(GEOSS = 全球地球観測システム)して、生態系や生物多様性、気候、水資源、災害、農業生産などの社会便益分野に関する政策決定に資する情報を創出することを目的として2005年に設立された。2008年には国際生物多様性観測ネットワーク(GEO BON)が発足し、APBONはその地域実践コミュニティの位置づけで2009年に発足した。我が国においても、地球環境の変動の把握や気候変動対策の推進、陸域・陸水・沿岸・海洋生態系の保全と利活用の両立などのために、研究ネットワークなどによる生物多様性観測の発展や他分野との連携強化が期待されている(第6期地球観測推進部会「今後10年の我が国の地球観測の実施方針」2015年8月。第8期地球観測推進部会「今後10年の我が国の地球観測の実施方針フォローアップ報告書」2020年8月)。本セミナーではglobal、regionalなGEOの動向に触れながら、日本やアジア太平洋地域における生態系・生物多様性分野の観測ネットワークの連携について皆さんと意見交換をしたい。

低コストな生態系モニタリングに向けた深層生成モデルの利用

岡本 遼太郎(生物多様性保全計画研究室、筑波大学大学院生命地球科学研究群)

定点カメラ等の自動観測機器を用いた生態系モニタリングは、現地調査と比較して低コストで継続的なデータを取得することができる点で優れる。一方、得られた画像や音声といったセンサーデータから観測対象(例:特定の花や動物、鳴き声等)を検出する作業が必要であり、これは多くの場合多大な労力を要する。古典的な手法ではデータの特徴(例:画像の輝度や色相)をいくつも組み合わせて対象を検出するための特徴量を人が設計するが、対象ごとに特徴量を設計する必要がある。近年深層学習の発展によって、十分な量の教師データがあれば人が特徴量を設計しなくても有用なモデルを得ることができるようになったが、膨大な数の教師データが必要となる場合がほとんどであり、決して低コストとは言えない。発表では、深層生成モデルを用いることで極めて少コストかつ汎用性の高い検出モデルを開発する試みと、その成果物である定点カメラ写真から植物群落の開花フェノロジーを測定するPythonパッケージについて紹介する。

環境DNAメタバーコーディングのための多種サイト占有モデル:偽陰性誤差の説明と調査設計

深谷 肇一(生物多様性評価・予測研究室)

環境DNAメタバーコーディングは、水などの環境中に含まれるDNA断片の増幅と配列解析により、幅広い種を同時に検出する手法である。環境DNAメタバーコーディングでは、野外での作業、実験室での作業、計算機での作業を含む、多段階のワークフローを経てデータが取得される。しかし、その複数の段階で偽陰性と偽陽性が生じ得ることから、これを適切に考慮することが重要である。本研究では、この問題に対処するための方法として、環境DNAメタバーコーディングにおける種検出の過程を統計的にモデル化した。多地点での環境DNAメタバーコーディング研究に適用できる多種サイト占有モデルの拡張を導入し、ワークフローの異なる段階で生じる偽陰性を考慮したデータ解析と調査設計の例を紹介する。