Developing a multi-layer network and spatial structure optimization model for simultaneous provision of forest ecosystem functions

Research Project

Project/Area Number	21K12366
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 64060:Environmental policy and social systems-related
Research Institution	University of the Ryukyus
Principal Investigator	木島真志琉球大学, 農学部, 教授 (10466542)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	吉本敦統計数理研究所, モデリング研究系, 教授 (10264350) 加茂憲一札幌医科大学, 医療人育成センター, 准教授 (10404740)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000) Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2023: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000) Fiscal Year 2022: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Keywords	森林管理最適化モデル / 森林生態系機能 / 多階層ネットワーク / 空間構造 / 最適化モデル
Outline of Research at the Start	森林は木材生産以外にも土砂流出・崩壊防止, 野生動植物の生息地,炭素吸収源など,我々の生活基盤を支える様々な機能を有する. “程よいバランス”で複数機能が発揮できる森林利用の在り方を検討するためには, これら機能間の客観的なトレードオフ評価が欠かせない. しかし, 森林利用と機能の相互関係が多次元に及ぶ上に, 機能によって“適した”森林状態が異なるため, 多機能間のトレードオフを評価することは難しく, 現状では, このような複雑なトレードオフを適切に評価する手法が存在しない. 本研究では森林の多機能間の客観的なトレードオフ評価を可能にする多階層ネットワーク・空間構造最適化モデルを開発する.
Outline of Annual Research Achievements	本研究では、森林の多機能を効果的に発揮するためには、それぞれ異なった森林植生の空間状態が必要になる(すなわち、異なった森林利用の空間配置パターンが必要になる)ことに着目し、多機能間トレードオフの定量化を念頭に多階層ネットワーク・空間構造最適化モデルを開発することを研究目的とする。前年度に引き続き、本研究において対象とする機能である、木材生産、野生動物生息地、土砂流出軽減、病害虫拡散防止に関する既往研究を調べ、各機能が効果的に発揮できるネットワーク・空間構造のモデリングについての研究知見や成果を収集・蓄積した。また、多階層ネットワーク・空間構造最適化手法の開発に向けて数理最適化分野を中心に幅広く既往研究を調査・整理した。データセットの生成方法については、ドローンや３Dモデリングといった技術を駆使した効率的なデータ収集方法の開発を検討した。また、昨年度に引き続き、PCワークステーションとGISソフトを用いてデータベース構築に向けた研究環境の整備を行った。さらに、木材生産機能については、既存のデータを用いて、林分レベルの間伐・主伐から得られる収益の評価方法を検討した。限られたデータセットから、樹高成長の予測モデルを構築し、それを基に、材積量の成長と立木本数の変化(枯木本数）の予測方法を検討し、シミュレーション的に経済評価を試みた。ここで検討した方法は、今後、最適化フレームワークに導入し、モデルの改良・拡張により、本研究における木材生産機能の評価と多機能とのトレードオフ分析において応用可能と考えられる。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 当初の計画通り、昨年度に引き続き、本研究で対象とする機能に関する最新の知見や既往研究を収集・整理できた。また、多階層ネットワーク・空間構造最適化手法の開発に関しても、数理最適化分野を中心に幅広く既往研究を調査・整理できた。データセットの生成・収集方法については、ドローンと３Dモデリング技術を駆使した効率的なデータ収集方法の開発を行い、その成果をまとめることができた。この研究の一部は、関連分野の国際学会において発表した。加えて、林分レベルの木材生産機能に対する経済評価の方法について、既存の限られたデータセットから、樹高成長の予測モデルを構築し、それを基に、材積量の成長と立木本数の変化(枯木本数）の予測モデルを構築する方法を検討し、シミュレーション的に経済評価を試みた。この林分レベルの経済評価の研究については、現在、論文にまとめているところである。一方、昨年度と同様に、新型コロナウィルス感染拡大の影響もあり、分担者との研究打ち合わせが効果的に実施できない状況もあり、ネットワーク・空間構造についての実際のモデリングとプログラミング言語による実装に向けては、引き続き、研究知見や成果のさらなる収集・蓄積と、それを基にした分担者との情報の共有と議論を深める必要があると考えられる。
Strategy for Future Research Activity	今後は、まず、昨年度取り組んだ、ドローンと３Dモデリング技術を駆使した新たなデータ収集方法の開発と木材生産機能に対する経済評価の２つの研究成果を論文に取りまとめ発表する予定である。また、引き続き、既往研究の収集・整理を行うとともに、数理最適化を専門とする分担者の協力を得ながら多階層ネットワーク・空間構造最適化の理論的モデルを構築する。さらに、各機能については、プログラム開発言語によるシミュレーションモデルの実装に向けて、各機能が効果的に発揮できるネットワーク・空間構造に関する既往研究の収集・整理を行う予定である。分担者との研究打ち合わせについては、従来の対面での研究打ち合わせを積極的に行うとともに、より効率的・効果的に研究打ち合わせができるように、オンラインミーティングと対面ミーティングのハイブリッド形式も積極的に導入していく。それにより、例えば、利用可能なデータに応じた各機能に対する数理モデルの修正・改良、各機能の数理モデルの統合、多階層ネットワーク・空間構造最適化モデルの開発、感度分析を含めた数値実験など、より詳細かつ緻密な打ち合わせを要する場面に対応できると考える。