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

• 研究課題/領域番号: 25K03307
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分64040:自然共生システム関連
• 研究機関: 島根大学
• 研究代表者: 高原 輝彦 島根大学, 学術研究院農生命科学系, 教授 (10536048)
• 研究分担者: 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)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,850千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 4,350千円); 2027年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円); 2026年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円); 2025年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
• キーワード: 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

研究開始時の研究の概要

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。