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2010年10月11日

[論文] サルの密度センサスは群れ単位でなく個体単位でデータをとるべし

霊長類の密度調査、とりわけ熱帯の霊長類の密度調査の標準的な方法といえば、ライントランゼクトによるdistance sampling methodだ。

ライントランゼクト法とは、森の中にまっすぐに設定された道(トランゼクト)を歩き、発見した動物、または動物の痕跡(糞やネストなど)を数える方法だ。動物やその痕跡の発見率はその動物の生息密度を反映するので、密度の指標になるわけだ。

ライントランゼクト法から直接得られる数値は踏査距離あたりの動物の発見頻度だ。だが、言うまでもなく、動物の密度とは単位面積あたりの生息数だ。発見頻度から密度を算出する手段がdistance sampling methodだ。

DSMの概要はこういうことだ。まず、観察者は対象動物(またはその痕跡)のすべてを発見できるわけではない。トランゼクト上にあるものは100%発見できるとしても、遠くのものは視界が遮られたりして発見率が下がる。そこで、観察対象を発見したときに、トランゼクトから対象までの距離を測ると、対象のトランゼクトからの距離と発見率の関係がわかる。そうすると、そこから、自分がトランゼクトを歩くことによってトランゼクトの両側のどのくらいを「探している」といえるのか、という幅を求めることができる。この幅をESWという。そうすると、対象動物の密度は(発見数)/(踏査距離距離 x  ESW)で求められる。

理屈はわりと簡単なのだが、実際にやるとなると、結構いろんな問題が生じる。

まず、対象までの距離の測定に誤差がでると、密度の推定値が大きく変わる。サルの群れなど、ときには数10m離れているところで発見するのだが、距離を正確に測るのは大変だ。目視による推定では誤差が大きすぎる。今は性能のよい距離計があるが、動物が動いたり逃げたりするとちゃんと測れない。

もうひとつの問題は、サルは群れ生活者なので、サルどうしの動きが独立でないということだ。類人猿のネストなどもそうだ。そのような「クラスターとして存在する調査対象」の場合、観察対象を個体ではなく、群れとすべきである。理屈では。よって、サルの密度推定では、まず群れの密度を算出してから、それに群れの平均個体数を乗じて個体密度を算出する、というのが、これまで推奨されていた方法だった。

ところが、これはこれで問題が多い。まず、トランゼクトから「群れ」までの距離を測るのが大変。群れの個体はある空間的広がりをもって分布しているので、その群れの分布の中心までの距離を求めなくてはならない。そのためには、トランゼクトの進行方向に対して一番右側の個体と一番左側の個体の居場所を正確に知る必要がある。しかし、ある個体が「一番右」「一番左」であることを知るには、群れの全個体の位置をわからなくてはならない。しかし、それは実質的に不可能だ。だって、一番左と思った個体のさらに左にいる個体を見落としているかもしれないから。

そこで、研究者は「見えてる個体の一番右側と左側でいいんじゃね?」と言う人がいたり、「最初に発見した個体までの距離でいいんじゃね?」と言う人がいた。しかし、Distance sampling methodの開発者グループによる最新の論文によると、どちらも誤差が大きくて信頼できる密度推定値は得られないようだ。むしろ、独立でないのを承知の上で、見えた個体すべてについてトランゼクトからの距離を測り、群れ密度を経由せずはじめから個体密度を推定したほうが、群れを観察対象としたほかのやりかたよりも真の密度に近い推定値を得られるという。


理論を現実にあわせるのはなかなか難しい。しかし、そもそもこのDSMは、糞などの「動かぬ証拠」を用いた密度推定にはむいてるが、はじめから動く物体を扱うようには作られていないように思える。動く物体でも単独生活者ならいいけれど、たいていの動物は厳密には単独生活者ではないからなぁ。少なくともサルの密度推定法としては、あまり先が長くないような気がしてきた。

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。

2009年10月23日

調査地のGISデータベース構築に挑戦

9月から開始したJICA/JSTの地球規模課題対応国際科学技術協力事業「野生生物と人間の共生を通じた熱帯林の生物多様性保全」では、主要な成果のひとつとして調査地であるムカラバ国立公園の生態系マップの作成というものがある。年明けから広域で動植物相の調査を開始する予定だが、そのデータも、地理情報としっかり関連づけてゆかねばならない。

そのために、センサスの計画デザインと、GISを含む生態データのデータベースの構築が、僕の年内の仕事になる。

今回、GISも含め、データベースはすべてオープンソースのソフトウェアを使用する方針だ。なぜなら、いずれそれはガボンのIRETに移管するからだ。高価なソフトウェアでデータベースを組んでしまっても、のちのち使えない。

今考えているのは、GRASS GIS + SQLite + R + MapServer という組み合わせだ。OSはUbuntuのサーバ版にしようかデスクトップ版にしようか思案中。とりあえず、サーバにするマシンの選定をしつつ、自分のノートPC上にテストシステムを構築してみる。随時経過をアップしてゆきたい。

2009年10月19日

[失敗→解決] PlayOnLinuxでDistance 6.0のインストール

PlayOnLinuxでOffice2003」に記したように、PlayOnLinuxによって、UbuntuにWindows用のソフトを導入する敷居がとても低くなった。

そこで試してみたのが、動物の密度調査のために開発されたDistance Programだ。JICA/JSTのプロジェクトで哺乳類相のセンサスを行うので、ぜひとも使えるようにしたいところだ。

Distanceのサイトから最新版をダウンロードして、PlayOnLinuxで手動インストールを試みる。何の問題もなくインストールは終了した。

ところがいざ起動すると、

Jet VBA file (VBAJET.dll for 16-bit versions, or VBAJET32.dll for 32-bit versions) is missing.
というエラーメッセージが表示され、起動できない。vbajetで検索すると、vbajet32.dllをダウンロードできるサイトが山のようにヒットした。そのうちの一つからダウンロードし、wineprefixのdistance→drive_c→windows→system32のなかにvbajet32.dllをコピーする。

再度起動すると、今度は

Unexpected error in Distance Database Engine.
Source: D6DbEng.ProjectSettings.Initialize
Internal Error number: 429.
Internal Error description: "ActiveX component can't create object".
というメッセージが表示され、やはり起動できなかった。


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