福島地域協働研究拠点:知的研究基盤整備(令和 8年度)
Fukushima Regional Collaborative Research Center: Development of an Intellectual Research Infrastructure

研究課題コード
2630AX107
開始/終了年度
2026~2030年
キーワード(日本語)
避難指示区域,陸域生態系,長期モニタリング,データ公開
キーワード(英語)
evacuation order areas,terrestrial ecosystems,long-term monitoring,data disclosure

課題代表者

林 誠二

  • 福島地域協働研究拠点
  • 研究グループ長
  • 博士(工学)
  • 土木工学,林学

担当者

研究概要

前中期より継続的に調査が行われている福島県内の東日本大震災による避難指示区域及び旧避難指示区域を含む地域において、陸域の里地里山の指標的な生物種の分布・動態(在不在又は個体数)調査を実施する。得られたデータは研究者が分析可能、あるいは一般市民が閲覧可能な形で整備する。分布・動態調査の過程で自動撮影カメラ(カメラトラップ)や録音装置等の機械観測によって得られるデジタル情報についてもAI学習の基盤となるような形で整備する。得られた情報は他地域・他機関も含む生物多様性観測ネットワークにも貢献可能な形で共有、あるいは公開する。

研究の性格

  • 主たるもの:モニタリング・研究基盤整備
  • 従たるもの:技術開発・評価

全体計画

モニタリングの対象および手法
国有林等主に森林を対象とした数十地点において、自動撮影カメラ(カメラトラップ等)を設置し、ほ乳類を対象とした分布および動態調査を行う。また、学校・集会所等数十地点において録音装置や専用トラップを用いて、里地里山の環境指標となる鳥類・カエル類・昆虫類(主にハナバチ類等の送粉昆虫、あるいは草原性の鳴く虫等を想定)の分布・動態調査を実施する。
調査地点は、国有林内および学校・集会所等それぞれ最大で約50地点程度を想定するが、外部資金の獲得状況等を踏まえ、年度ごとに調査地点および調査項目の見直しを行う。また、Snapshot Japanイニシアティブ等、他地域・他機関が参加する生物多様性観測ネットワークに参画し、広域的な比較・分析が可能な体制の構築を目指す。
これらのネットワークへの参加や他課題で得られた知見を踏まえ、モニタリング手法や体制の改善が可能な場合には、本事業に適宜反映し、効率化の実証を行う。
モニタリング結果(データ)の整理・活用
得られた生物の分布・動態データについては、研究者が分析可能であるとともに、一般市民も閲覧可能な形で整理・整備する。具体的には、GBIFへの登録、データペーパーの作成、あるいは避難指示区域における生物多様性の現状評価を行った論文の付録データとしての公開などを想定する。さらに、自動撮影カメラや録音装置により取得された画像・映像・音声等のデジタルデータについては、Snapshot USAのプロトコルやCamtrap DP形式など、標準化された方法で整備する。これにより、AI学習への利用を含め、研究者間での二次利用が容易なデータ基盤を構築する。こうしたデータ共有・公開を通じて、地域スケールから広域スケールまでの生物多様性評価や比較分析への活用を促進する。

今年度の研究概要

モニタリングの対象および手法
国有林等主に森林を対象とした数十地点において、自動撮影カメラ(カメラトラップ等)を設置し、ほ乳類を対象とした分布および動態調査を行う。また、学校・集会所等数十地点において録音装置や専用トラップを用いて、里地里山の環境指標となる鳥類・カエル類・昆虫類(主にハナバチ類等の送粉昆虫、あるいは草原性の鳴く虫等を想定)の分布・動態調査を実施する。
調査地点は、国有林内および学校・集会所等それぞれ最大で約50地点程度を想定するが、外部資金の獲得状況等を踏まえ、年度ごとに調査地点および調査項目の見直しを行う。また、Snapshot Japanイニシアティブ等、他地域・他機関が参加する生物多様性観測ネットワークに参画し、広域的な比較・分析が可能な体制の構築を目指す。
これらのネットワークへの参加や他課題で得られた知見を踏まえ、モニタリング手法や体制の改善が可能な場合には、本事業に適宜反映し、効率化の実証を行う。
モニタリング結果(データ)の整理・活用
得られた生物の分布・動態データについては、研究者が分析可能であるとともに、一般市民も閲覧可能な形で整理・整備する。具体的には、GBIFへの登録、データペーパーの作成、あるいは避難指示区域における生物多様性の現状評価を行った論文の付録データとしての公開などを想定する。さらに、自動撮影カメラや録音装置により取得された画像・映像・音声等のデジタルデータについては、Snapshot USAのプロトコルやCamtrap DP形式など、標準化された方法で整備する。これにより、AI学習への利用を含め、研究者間での二次利用が容易なデータ基盤を構築する。こうしたデータ共有・公開を通じて、地域スケールから広域スケールまでの生物多様性評価や比較分析への活用を促進する。

外部との連携

環境省、福島県、産業技術総合研究所 ネイチャーポジティブ技術実装研究センター、沖縄科学技術大学院大学