長期環境DNA観測と機械学習モデルを用いた汽水湖生態系の異常検出・予防可能な技術革新

• Project/Area Number: 25K03307
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 64040:Social-ecological systems-related
• Research Institution: Shimane University
• Principal Investigator: 高原 輝彦 島根大学, 学術研究院農生命科学系, 教授 (10536048)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 深谷 肇一 国立研究開発法人国立環境研究所, 生物多様性領域, 主任研究員 (30708798) ; 源 利文 神戸大学, 人間発達環境学研究科, 教授 (50450656) ; 土居 秀幸 京都大学, 情報学研究科, 教授 (80608505)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,850,000 (Direct Cost: ¥14,500,000、Indirect Cost: ¥4,350,000); Fiscal Year 2027: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000); Fiscal Year 2026: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000); Fiscal Year 2025: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
• Keywords: 環境DNA / 機械学習 / 宍道湖 / 長期モニタリング / 統計モデリング

Outline of Research at the Start

本研究では「宍道湖-中海」をモデルフィールドとして、過去9年間に毎月14地点で収集した野外サンプルを用いた大規模な環境DNA分析とデータ駆動型アプローチによって、汽水湖の突発的事象（魚類大量斃死など）の原因究明に取り組む。そのために、環境DNA分析により注目種の個体群動態を復元し、時空間統計解析によって季節・年次・湖内分布の変動パターンを特徴づけるとともに、定常的な変動から逸脱した生物群集の急速な変化を突発的事象の前兆として抽出する。それらの結果と合わせて、過去のデータを機械学習させて突発的事象発生の要因特定を行い、今後収集する3年分データを予測用とした機械学習による発生予測モデルを構築する。