| Project/Area Number |
21H04923
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 63:Environmental analyses and evaluation and related fields
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
福井 大 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 講師 (60706670)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松井 孝典 大阪大学, 大学院工学研究科, 助教 (30423205)
赤坂 卓美 帯広畜産大学, 畜産学部, 准教授 (40748357)
飛龍 志津子 同志社大学, 生命医科学部, 教授 (70449510)
平尾 聡秀 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 講師 (90598210)
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| Project Period (FY) |
2021-04-05 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥42,640,000 (Direct Cost: ¥32,800,000、Indirect Cost: ¥9,840,000)
Fiscal Year 2023: ¥8,970,000 (Direct Cost: ¥6,900,000、Indirect Cost: ¥2,070,000)
Fiscal Year 2022: ¥13,260,000 (Direct Cost: ¥10,200,000、Indirect Cost: ¥3,060,000)
Fiscal Year 2021: ¥20,410,000 (Direct Cost: ¥15,700,000、Indirect Cost: ¥4,710,000)
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| Keywords | コウモリ / 再生可能エネルギー / バットストライク / 移動経路 / 音声モニタリング |
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| Outline of Research at the Start |
近年、風力発電施設とコウモリ類の衝突死が問題となっており、効果的な対策が必要であるが、そのための生態分布情報基盤と技術基盤が欠落している。
そこで以下の４項目について研究に取り組み、風力発電施設におけるコウモリ類衝突リスク低減のための生態分布情報基盤と技術基盤を提供する。１）コウモリの分布推定。２）コウモリの飛翔高度と経路特性の解明。３）コウモリの季節的な活動パターンと気象環境条件の関連性の解明。４）音声種識別方法の構築と実装化。
本研究成果により、風力発電施設に係る効果的な環境影響評価技術・手法の共有と適切な衝突リスク低減対策の構築を通じ、再エネの導入加速化・生物多様性保全への貢献が期待される。
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年、風力発電施設とコウモリ類の衝突死が問題となっており、効果的な対策が必要である。そこで、風力発電施設におけるコウモリ類衝突リスク低減のための 生態分布情報基盤と技術基盤を提供するために以下の4項目について研究に取り組んだ。
1)コウモリの分布推定:前年度までに整備したデータベースに対し、引き続き未収録の既存文献データを探索し、それらの位置情報を入力、統合したものを追加した。この分布データと気象・地形・土地利用など広域データから、最大エントロピー法による生態ニッチモデルを構築した。
2)前年度同様、採餌移動経路の特性を明らかにするためにヤマコウモリをモデル種とし、小型GPSデータロガーを用いて採餌移動時の位置情報を取得した。
3)コウモリの季節的な活動パターンと気象環境条件の関連性の解明:各地のモニタリングサイトで得られた、上空を飛翔するコウモリ 類の音声を取得した。得られた音声データを音声解析ソフトKaleidoscopeで解析している途上である。併せて、高解像度の風況および気象データを、NEDO・環境省の風況マップおよび気象庁から取得した。
4)音声種識別方法の構築と実装化:前年度に構築した日本産コウモリ類のスペクトログラムデータベースに対して機械学習アルゴリズムで種の識別の基礎システムの開発を行った。アルゴリズムには深層学習技術を中心として、静的識別であるConvolutional Neural Networ k 型と動的識別のRecurrent Neural Network型、これらを組合せたCRNN (Convolutional Recurrent Neural Network)、畳み込み型や再帰型を置き換える技術として注目を集めるアテンション機構に基づいた識別器であるVisual Transformerなどの複数のSoTAアーキテクチャでの実装を試みた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウイルス感染症流行に伴う半導体供給不足による実験装置の大幅な納期遅延が発生したことから、一部の調査及び実験が令和3年度に実施できなかった。野生動物を対象とする研究のため、この遅れがそのまま次年度以降に影響したため。
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| Strategy for Future Research Activity |
1)コウモリの分布推定については順調にデータ整備及び解析が進んでいるため、計画通りにデータの補完および解析の精緻化を進めていく。
2)コウモリの飛翔高度と経路特性の解明については、順調にデータ取得が進んでいる。引き続きデータ取得を進め、解析に取り組む。北海道旭川市以外での データ取得も検討し、地域差を考慮できるようにする。
3)コウモリの季節的な活動パターンと気象環境条件の関連性の解明:整備したデータをもとに解析を進める。
4)音声種識別方法の構築と実装化:軽量なmobilenetや高性能なaudio transformerなど各種アーキテクチャによるモデルを実装し、コウモリやその他の種々の 生物の音声モニタリングを実施する環境を設計する。
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