2012年6月30日

アウェイの霊長類学

日本生態学会誌 62(1)の特集は「アウェイの生態学」だった。この特集は第58回日本生態学会で開催されたシンポジウムをもとに構成されたものだ。これまで、会員にだけなって、生態学会には一度も参加したことがなかったが(発表するネタがないのと、開催時期が出張しにくい時期なのと)、この特集はたいへん興味深く、これから生態学会にも参加してみようかと考えるようになった。

さて「アウェイ」の生態学である。ここでいう「アウェイ」とは、主に(私立)文系大学・学部のことだ。生態学を専門とする研究者には、生態学を専門としない学部・学科に所属し、教養科目として、あるいは環境関連の科目として生態学(的内容)を教えている。そのような環境では、生態学者は専門外の研究者、学生に取り囲まれていることになる。その状態を「アウェイ」と表現したわけだ。

特集の執筆陣はいずれもそのような状況下で、さまざまな工夫をしながら、自らの存在意義を示すとともに、学生たちにとって意味のある授業を作っていた。龍谷大学の谷垣さんは、100人超の大人数講義において、野外活動をとりいれ、実習的な授業を行っている。椙山女学園の野崎さんは保育・幼児教育を専攻する学生を対象に宿泊実習を行い、生態学的調査と川遊びプログラムを同時に行って、学生たちに生態学的素養を持たせた上で、保育実践につながる活動を考えさせている。

いずれも、非常に学ぶべきところが多かった。自らを顧みると、まだまだ自分の居場所を作る努力が足りないと感じた。大学キャンパスを使った生き物探しなどは、僕の大学でも十分に可能だ。

特集の執筆陣たちは、「アウェイ」に身を置いて、居心地の悪い思いをしながらも、当該の分野において生態学が貢献しうることを実感し、「アウェイ」と生態学を結びつけるべく努力をしている。そうした動きが、個人の努力にとどまらず、シンポや特集を組むくらいのムーブメントになっていることは素晴らしい。

ひるがえって、我らが「霊長類学」はどうだろうか。僕はまぎれもなく「アウェイ」の霊長類学者だ。先輩や後輩たちにも同じような「アウェイ」の霊長類学者がたくさんいる。その「アウェイ」ぶりは、おそらく生態学の比ではない。霊長類学が一世を風靡していたのははるかな昔のことで、今、霊長類学者のインナーサークルの外で、霊長類学など誰もしらない。それはつまり、霊長類学が社会的意義を失いつつあるということにほかならない。

山極さんや松沢さんのようなベテランの人気霊長類学者がいろんなところでひっぱりだこではないか、という反論があるかもしれない。しかし、彼らは彼ら個人として人気者なのだ。

にもかかわらず、「アウェイ」の霊長類学者たちに連携の動きはみられない。それが非常に残念だ。

2010年6月21日

[読書] 料理は本能ではない。だがヒトは料理を食べるよう進化した

西田さんはマハレのチンパンジーの食物を「毒見」して、チンパンジーの味の好みはヒトのそれとほぼ一致すると言った。でも、それは味のポジティブな側面についてだけかもしれない。

Cissus dinklageiという植物がある。ブドウの仲間だ。中部アフリカで類人猿調査をした人なら、誰しも一度はこいつに酷い目にあわされたことがあるのではなかろうか。おいしそうなオレンジ色の果実がたわわに実る。いかにも糖度が高そうな甘い匂い。ジューシーな果肉。ちょっと種子が大きいだけで、栽培植物のブドウとたいしてかわらない見かけ。チンパンジーもゴリラも、それはうまそうに食べる。だが、ヒトが食べるととんでもないことになる。

ある研究者は"トウガラシのようなスパイシーな刺激"と表現したが、僕の食べたのはそんななまやさしい物ではなかった。口蓋、あご、喉、食道の奥まで、刺すような痛みと痺れ、硬直する感じ。死ぬのではないかと思うほどだった。しかも、食べてすぐにはこないのだ。そこそこ味わって、果汁を呑み込んだあたりからくる。なんともたちが悪い。

これをチンパンジーがうまそうにもぐもぐ食べるというのは、信じがたい。ヒトとたいして味覚に差がないはずなのに。しかし、本書:「火の賜物―ヒトは料理で進化した 」(リチャード・ランガム著)を読むと、これこそが、われらがヒトをチンパンジーから隔てるヒトらしさであるのだとわかる。

われわれヒトは、料理を食べるように進化した。これが本書のエッセンスだ。だから、生の食物に含まれる二次化合物への耐性はとても弱くなっているのだ。

人類の進化を食性との関連で論じた古典的セオリーに「狩猟仮説」がある。本書でランガムが主張する「料理仮説」は、それへのアンチテーゼだ。

ランガムによると、ヒト化(現代的な人間らしさの進化)にはふたつのステップがある。ひとつは、アウストラロピテクスからホモ・ハビリスへの進化。もうひとつは、ハビリスからエレクトスへの進化だ。(ランガムにとってアウストラロピテクス以前の人類は、類人猿の一種だ。)

ハビリスの進化は、ある程度狩猟仮説で説明できるかもしれない。しかし、エレクトスの進化はそれでは説明できない。ランガムは、火の使用と料理の開始が、ハビリスからエレクトスに至る、形態、生理、社会の進化をもたらしたと主張する。

料理された食物にはたくさんの利点がある。第一に消化率がよい。第二に消化速度がはやい。第三に毒物を無効化する。料理を食べると、生食よりも食物の消化にかかるエネルギーと時間コストを大幅に下げることができる。これにより、余剰エネルギーを脳容量の増大にあてることができ、余剰時間をギャンブル的な狩猟にあてることが可能になったとという。

さらに、女は料理を特定の男に供するみかえりに、料理を他の男による強奪からまもってもらうとともに、男が(たまに)持ちかえる獲物をわけてもらう。こうして性的分業と結婚の起源も、料理の開始にもとめられる。

非常に魅力的な仮説だ。だが本書の論調はやや単純化しすぎのようにも思える。一般書だからしかたないのかもしれないが。なにもかもが料理のおかげと考えるのはどうか。料理がヒト化の結果ではなく動因であったという考えには完全に同意する。しかし、分業、食物分配、家族の成立など、人間社会を特徴づけるさまざまな性質の出現順序や因果関係は、もうすこし慎重に考えるべきではないだろうか。

違和感がぬぐえないのは、ランガムは横井庄一さんの事例などをあげ、料理は一人でもできるとしているところだ。たしかに料理は一人でもできるが、そもそも料理はひとりでするものだろうか。

やがてエレクトスとなるハビリスのある単位集団で、メスたちが、それぞれ単独で料理をするようになる、という光景は想像しがたい。一人暮しの自炊が結局高くつくように、料理はある程度の量をまとめてやらないと、エネルギー的にも時間的にも、かえってコスト高になるのではないか。薪だって集めねばならんし。

ランガムに限らず、霊長類の社会生態学は、食性から社会構造を読み解こうとするときに、論理的思考の順序と、社会の成立の時間的順序とを混同しているように思うのだが、この料理仮説にもそのような匂いを感じる。

とはいえ、おもしろい。文章も訳もよくて、読ませる。個人的にいちばんおもしろかったのは、料理をするというのはどう考えても本能ではないのに、ヒトの形態、生理は料理を食べなくては生きてゆけないように進化しちゃっているということだ。

2010年2月23日

ようやくキャンプへ


リーブルビルに到着して一週間、ようやく調査地へ移動できるめどが立った。最近では、これほど時間がかかったのは久しぶりだ。

キャンプ入りが遅れた原因は、調査許可の遅れだ。JICAのプロジェクトが始まって以降、いろんなことの規模が大きくなったため、日本人研究者とガボン側の意思疎通がなかなかうまくゆかなくなり、先方にさまざまな不満がたまっていたようだ。

結局、いつものように、じっくり議論することで相互理解にいたることができた。けれど、プロジェクト運用上でカウンターパートと齟齬が生じた場合、それを解決するのは専門家の役割なのかなぁ、とか、僕より先に入っている人たちも、もうちょっと先方とのコミュニケーションを密にしてくれないかなぁ、とか、愚痴を言いたくなったりして。

ともあれ、ようやく調査だ。運営管理はあくまで二次的な仕事。頭を切替えてゆこう。
同行している京大のNくん、とても優秀で、刺激になる。森を歩くのが楽しみだ。

2009年11月12日

調査地のGISデータベース構築に挑戦(6) ETM+画像データをGRASSデータベースにとりこむ


いよいよ、第3回でダウンロードしたランドサット画像をGRASSにとりこむ。

下準備

ダウンロードファイル、elp185r062_7t20000806.tar.gzを解凍して中身を見る。

> tar zxvf elp185r062_7t20000806.tar.gz
> cd elp185r062_7t20000806
> ls
p185r062_7k20000806_z32_nn61.tif  p185r062_7t20000806_z32_nn20.tif
p185r062_7k20000806_z32_nn62.tif  p185r062_7t20000806_z32_nn30.tif
p185r062_7p20000806_z32_nn80.tif  p185r062_7t20000806_z32_nn40.tif
p185r062_7t20000806.met          p185r062_7t20000806_z32_nn50.tif
p185r062_7t20000806_z32_nn10.tif  p185r062_7t20000806_z32_nn70.tif

雰囲気でだいたいわかるが、拡張子".tif"のついているファイルが衛星画像で、拡張子の直前の番号がバンド名。拡張子が".met"のものはテキストファイルで、この衛星画像のメタ情報が記されている。

このメタ情報をもとにGRASSのロケーションを作成する。

GRASSロケーション作成

GRASSを起動する。ここでは、wxPythonを使ったGUIを用いる。

> grass -wx # -wx オプションでwxPython GUIを指定。

  • 起動画面右の「Location wizard」をクリック
  • 次画面でデータディレクトリとロケーション名を入力
  • 次画面で「Use coordinate system of selected georeferenced file」をチェックする。

ダウンロードしたETM+画像はGeoTIFF形式で、画像の測地系、楕円体、投影法の情報がメタファイルに記されている。上記を選択することで、GRASSが選択されたTIFFファイルの地理情報を読みとってくれるのだ。ちなみにダウンロードされたファイルは、WGS84測地系(WGS84楕円体)にもとづき、UTM(ゾーン32、赤道のY値は0)に投影されたものである。

  • 次画面で、どのバンドでもよいからtifファイルを選択。
  • 次画面で「Finish」をクリックすると、「Do you want to set the default region extents and resolution now?」と表示されるので、「はい」を選択する。

ここで、ロケーションのデフォルト範囲と地上解像度を設定する。.metファイルの以下の行を参考に、東西南北の座標値を入力する。

SCENE_UL_CORNER_MAPX = 596362.500   # 画像の左上のX座標値
SCENE_UL_CORNER_MAPY = -216514.500  # 同、Y座標値
SCENE_UR_CORNER_MAPX = 778164.000   # 画像の右上のX座標値
SCENE_UR_CORNER_MAPY = -243019.500  # 同、Y座標値
SCENE_LL_CORNER_MAPX = 557631.000   # 画像の左下のX座標値
SCENE_LL_CORNER_MAPY = -396406.500  # 同、Y座標値
SCENE_LR_CORNER_MAPX = 739489.500   # 画像の右下のX座標値
SCENE_LR_CORNER_MAPY = -422940.000  # 同、Y座標値

地上解像度は、もっとも高解像度のバンド8、すなわちパンクロ画像にあわせる。.metファイルを見ると、

GRID_CELL_SIZE_PAN = 14.250   # パンクロ画像の地上解像度
GRID_CELL_SIZE_THM = 57.000   # 赤外線画像の地上解像度
GRID_CELL_SIZE_REF = 28.500   # 可視光画像の地上解像度

とあり、14.250mとわかる。x,yとも同じ値を記入する。

これでロケーションが作成され、自動的に「PARMANENT」というマップセットがその中に作られる。

GUIで今作成したロケーションのマップセットPARMANENTを選択して左下の「Start GRASS」をクリックすると、GRASSが起動する。

GRASSへの衛星画像のインポート

GRASSの「GIS Layer Manager」画面で、File → import raster map → Multiple raster data import using GDAL を選択する。
「Choose directory」で、ETM+画像を格納したディレクトリを指定する。Select file extensio を "tif"として、「import」ボタンをクリックすると、ディレクトリ内のすべてのtif画像をGRASS GISにインポートしてくれる。

インポートされたデータの名前は、それぞれのファイル名と同じになっている。

これは、コマンドラインでの操作としては、それぞれのファイルに対し

r.in gdal -o input="filename" output="filename"

を行なったのと同じことになる。

必要に応じて、インポートした地図データの名前は変更できる。

次回はSRTM画像をGRASSにとりこみ、SRTMの標高データをもとに等高線地図を作成する。

2009年11月 7日

調査地のGISデータベース構築に挑戦(5) GRASSの準備

前回、次はランドサットデータをGRASSにとりこむと記したが、その前にGRASS GISについておさらいし、データベース構築の方針を決めておく。

GRASS GISとは

GRASS GISとは、オープンソースのGISソフトウェアで、主としてラスター解析を得意とするが、次第にベクター解析も充実してきている。LinuxおよびMacOSXで動作し、WindowsではCygwin環境でのみ使えていたが、最近Windows版もリリースされた。

ガボンの研究機関にGISを導入する際、有償ソフトウェアだと、その後のサポートやメンテナンス、あるいは拡張にお金がかかる可能性があるため、オープンソースソフトウェアを使うことは有意義だ。

GRASS GISの詳細情報は下記のウェブサイトが参考になる。

参考書はこちら。わかりやすい英語で記してある。



GRASS データベース構築の方針

GRASS GISでは、ひとつのデータベースの中に複数の「ロケーション(location)」をもつことができる。そして、おのおののロケーションには一つまたは複数の「地図セット (mapset)」を置くことができる。

それぞれのロケーションは、固有の座標系 (coordinate system)と投影法 (projection)、および範囲 (region) によって定義づけられる。つまり、同じロケーションの中にある地図は、座標系と投影法が共通で、ロケーションの範囲内の情報しか得られない。

ひとつのロケーションで用いる地図は、同じテーマや作成者、利用者といったカテゴリによって区分することができる。その区分が地図セットだ。

さて、現在手持ちのデータセットは、第2回に記した4種類、すなわちGPSデータ、Landsat ETM+、SRTM標高データ、そしてCarpe作成の植生図等だ。今後、QuickBirdの画像や、手持ちの空中写真も加えてゆきたい。

データベース構築にあたっては、まずデータセット毎に、データソースの座標系や投影法にあわせた、個別のロケーションを作成することにする。そして、作業用のロケーションを別途作成し、最終的にすべてのデータソースをそこに統合する形をとることにする。

次回こそ、衛星データをGRASSにとりこむ。