Research Project
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
再生可能エネルギーの主軸である風力発電所の増加に伴い、コウモリ類の風車衝突事故が日本を含め世界各地で増加し続けている。こうした影響の低減に向け、事前の環境アセスメントではコウモリ類の生息状況を広範囲に把握することが求められる。しかし、従来の調査手法では、探知範囲の狭さと飛翔数定量化の難しさから衝突リスクを予測できなかった。本研究では、レーダーによる広域観測と、飛翔特性に関する教師データを用いた機械学習を組み合わせ、レーダー画像からコウモリ類を判別して飛翔数を定量化する手法を確立する。そのうえで、コウモリ類の高頻度利用域と物理環境との関係性を解析し、衝突リスクが高まる要因を明らかにする。
