| 研究課題/領域番号 |
23K21777
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| 補助金の研究課題番号 |
21H03656 (2021-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2021-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分64040:自然共生システム関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人国立環境研究所 |
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研究代表者 |
吉岡 明良 国立研究開発法人国立環境研究所, 福島地域協働研究拠点, 主任研究員 (80633479)
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| 研究分担者 |
深澤 圭太 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 (90617101)
藤田 知弘 国立研究開発法人国立環境研究所, 気候変動適応センター, 主任研究員 (50725603)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
16,900千円 (直接経費: 13,000千円、間接経費: 3,900千円)
2024年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2023年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2022年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2021年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
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| キーワード | 廃村 / 避難指示区域 / 耕作放棄 / 里地里山 / 生物多様性 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人口急減・少子高齢化、地域の過疎化に伴う無居住化・耕作放棄等の人間活動の縮小は生物多様性を脅かすとされているが、どの程度の空間規模、期間で影響が生じるのか、どこまで許容できるのか、に関しての知見は乏しい。本研究では全国規模の廃村調査に基づくデータと大規模な無居住化・耕作停止が発生した福島県におけるデータ等を統合することで、広域における耕作放棄が生物分布にもたらす影響を予測・定量化するとともに、それによる生物多様性・生態系サービスの損失を最小限に留めるための時空間的優先順位付けに資するシミュレーションツールを開発する。
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| 研究実績の概要 |
2023年度は廃村集落と福島被災地のデータセットを用いて無居住化年数と無居住化時（あるいはそれに近い年代）の土地利用のチョウ類への影響を予測する階層ベイズモデルを改良した。具体的には、階層ベイズモデルのランダム効果の構造について見直してより不確実性を適切に考慮できるようにするとともに、2022年に得られた福島被災地のチョウ類のデータを追加し、また、国際的なデータセットであるHYDE（Goldewijk et al. 2017）の代わりに国内の人口・土地利用変化将来シナリオと親和性の高い国土数値情報による3次メッシュレベルの土地利用情報を用いて無居住化年数と無居住化時土地利用（田およびその他農地）の効果を推定した。
その結果、解析対象となった22種のうち14種において無居住年数の効果の回帰係数の推定値が負の値を示すこと、そのうち3種のチョウについてベイズ信用区間が0をまたがないことが確認された。HYDEのデータを用いたモデルと同様に無居住化年数から負の影響を受けている種が多数派であるものの、そのうち顕著な影響を受けているものはやや絞られる結果となった。一方、無居住化時期の土地利用に関して田以外の農地が正の効果を与えている種が多く見られた。田から顕著な正の影響を受けている種は確認されなかった。
さらに、上記のモデルの予測結果を可視化するツール（シミュレーター）の開発を実施した。このシミュレーターはRのShinyパッケージを用いて構築されており、任意の無居住化年数、土地利用の値を与えることで各種の個体数と多様度指数等の予測値を可視化できるものである。これを用いて、現在の土地利用状況を基に、無居住化後の群集の多様度や特定の種の個体数の変化を簡便に可視化することが可能となった。
加えて、里地里山の生物分布や人口変化シナリオに関するデータの追加的な収集・整備等も実施した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
予定通り国内の人口・土地利用変化将来シナリオと親和性の高い国土数値情報を応用した統計モデルの改良ができおり、かつその予測値を可視化するツールも開発できている。
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| 今後の研究の推進方策 |
シミュレーターを（必要に応じてその基となる統計モデルも）改良し、国内の人口・土地利用シナリオを入力した際の予測結果の可視化をめざすとともに、無居住化による里山生物への悪影響を低減するような里山管理・再生エフォート配分に関して知見を得る。適宜、予測の検証や精度向上、統計モデルの汎用性の検証につながるデータセット及び情報の収集・整備を行う。また、成果やデータの公開・発信を図る。
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