Project/Area Number |
22K11938
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 60030:Statistical science-related
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Research Institution | Seikei University |
Principal Investigator |
小森 理 成蹊大学, 理工学部, 准教授 (60586379)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
江口 真透 統計数理研究所, 医療健康データ科学研究センター, 特任教授 (10168776)
久保田 康裕 琉球大学, 理学部, 教授 (50295234)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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Keywords | 生物多様性解析 / Maxent / 生物多様性保全 |
Outline of Research at the Start |
人間による長年の利益重視の経済活動の結果,生態系の環境が破壊され多くの貴重な生物が絶滅の危機に瀕しているのが現実である.そのためには①過去,現在,未来の生物多様性の変遷を客観的に捉え,その結果を将来の生物多様性保全のために用いる必要がある.また小学校から大学の教育でも注目されているSDGsの13(気候変動に具体的な対策を), 14(海の豊かさを守ろう), 15(陸の豊かさを守ろう)の目標に象徴されるように,②生物多様性の重要性は子供の時からしっかりと認識しておく必要がある.そこで本研究では①と②を同時並行に達成することを目指す.
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Outline of Annual Research Achievements |
時系列データを考慮したDynamic Maxentの開発のための基盤アルゴリズムの開発を行った.具体的にはMaxentで問題となる計算時間の短縮と,バックグラウンドデータの環境変数に対するノイズにロバストな推定手法を,Poisson point processの強度関数の幾何平均に基づくdivergenceから導出し,統計解析ソフトRで実装した.また生物多様性解析の網羅的なサーベイを行うとともに,最近の動向をJJSDの国際雑誌の特集号でまとめた.また今後の生物多様性解析の展望論文の執筆も行った.またDynamic Maxentの開発においては,University of Central FloridaのHuang教授と直接議論し,Gaussian processを使う基本的なアイディアを得た.
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
Dynamic Maxentの基盤アルゴリズムの改良と,Maxentに関する論文の執筆を行うことができ,またHuang教授との議論で,大まかなアルゴリズムの指針が定まったため.
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Strategy for Future Research Activity |
Dynamic Maxentの時系列的な枠組みを構築したい.具体的にはGaussian Processで使われる時空間的なカーネルを用い,時系列の情報を考慮したアルゴリズムの開発を行う.実際には上記のHuang教授との議論を継続し,推定アルゴリズムの骨格を構築したい.またそのアルゴリズムを統計解析ソフトRを使い実装をしたい.
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