Comments
Description
Transcript
環境影響評価に関する 技術的な動向（自然環境）
環境影響評価に関する 技術的な動向（自然環境） 生物多様性の評価方法 ～入口から出口まで～ 兵庫県立大学自然・環境科学研究所 兼）兵庫県立人と自然の博物館 三橋 弘宗 開発したら確実に壊れます！ どう修復するのかを踏まえて 広域的な観点からゴールを見据 えたプランニングが必要 生態系分野における定量評価を どのように行うべきか 配慮書段階で少し踏み込んで出来ることを紹介 Systematic Conservation Planning Introduction Biodiversity surrogates Data collection Data treatments Conservation-area networks Persistence and vulnerability Satisfying multiple criteria Systematic conservation plans Conclusion 一連の体系が必要 基本は地図化作業 ホットスポットを算出する 魚類の出現種数 希少種の密集度 希少淡水魚の分布 たくさんの種類が密集する 保全と自然再生が必要！ タナゴ類を指標に工法を選定 保全対策の考え方を 一から改める必要がある Lindenmayer and Hunter (2010) Conservation Biology in press 生態系の保全と管理の成功には，目的と ゴールが明確に設定されることが必要 問題解決には，全体計画的なアプローチが 不可欠である 現状ではなく、原因を明らかにし、対策の効 果と効率を向上させるべきである そのほか７項目が論じられている 全体計画がなぜ必要なのか？ ミクロの視点からみると 見事な土木工事！ • 上－下流の連続性が確保 保全対策としての効果は？ 戦略的に考えてみる オオサンショウウオ が多数生息するが、 砂防ダム等が多数 流域を広域的に ながめてみると… ・回遊魚は生息していない！ ・ダムにオオクチバスが多数！ ・オオサンショウウオの繁殖地 魚道の設置 この魚道は費用対効果 がとても悪い ⇒小さな魚道整備から！ ⇒オオサンショウウオ対策 ⇒希少種保護対策に 予算を使えれば・・・ オオサンショウウオの遡上対策 「優れた解析」 「優れた調査」 「優れた工法」 それだけで、 生物多様性が 保全できるわけではない。 努力のしかたがわかる 計画論が必要 “入口と出口”のイメージ共有 生物多様性を管理するための 「入口」 と 「出口」 入口 生物多様性情報 出口 グランドワーク 全体像を捉えながら考えること 適切な視点で、適切な場所を選び、適切に対応する >> 一連の体系（フレームワーク）がいる 調査や標本 データの取得 解析と評価 対策の実践 魚道の設置など （何もしないを含む） 河川の連続性を評価する この８つの整備が候補に！ １つ魚道を設けるとすれば どこにつけるのか？ 魚の移動可能距離から評価 兵庫県：魚がのぼりやすい川づくり事業 （千種川水系） BIRD VIEW BUG WORKS ■ＧＩＳの活用 ・生態系評価 ・プランニング ■グランドワーク ・保護区の設定 ・自然再生の実践 ・データ収集 しっかりとターゲット種を 定め評価してゆくしかない • 生物多様性情報の取得 • 指標種選定の考え方 • 生態系評価の方法 • 到達点と施工方法 多様性情報について 環境省多様性センター いきものログ 環境アセスメント事業の生物DBが構築されており、 間もなく公開される（環境省） 自然史資料の統合的なデータベース構築 サイエンスミュージアムネット 博物館の収蔵標本を横断検索するしかけ！ ：国立科学博物館と地方博物館によるネットワーク 現在、５０の博物館で300万件のデータが整備されている ＧＢＩＦ地球規模生物多様性情報機構 ＧＢＩＦのしくみ 国内の地方博物館 データベースサーバ （標本情報検索サーバ） 一般利用者 国立科学博物館 検索 ＧＢＩＦ Ｐｏｒｔａｌ ＧＢＩＦ Ｐｏｒｔａｌ ＧＢＩＦ検索 夜間バッチ処理等 によるデータ移行 検索 ＷＷＷサーバ兼 ＧＢＩＦ Ｐｏｒｔａｌ 結果 結果表示 ＧＢＩＦ用データ ＧＢＩＦ Ｐｒｏｖｉｄｅｒ情報 （ＤａｒｗｉｎＣｏｒｅマッピング） 結果 検索 全世界のＰｒｏｖｉｄｅｒ レジストリ登録 （プロバイダー情報） GBIF本部 地域の自然史博物館を訪ねる 自然史情報を蓄積しモノグラフを作成 これらのリソースをまとめて、 ｢自然環境モノグラフ｣という冊子を出版 →約３０万件の情報が整備 環境省生物多様性の地図化 日本固有の植物を守るため重要地選定 相補性解析による保護区選定 ４５％ 環境省総合推進費（Ｓ９資料） 環境省の生物多様性の地図化 日本の希少淡水魚の重要保護区 非選択 選択 なし 相補性解析による保護区選定 61％ 環境省総合推進費（Ｓ９資料） 指標種の選定 指標種の選定に関する考え方 どんな種を保全・再生すべきなのか？ 極めて希少な種類 生態系の上位種 分布域が極端に狭い種 人々に親しまれている種 一般的 かつてはたくさん生息していたが、各地で個 体数が激減しつつある種 previously common species : PCS (Gaston & Fuller, 2008) 地方版ＲＤＢの集計 かつて普通種今は絶滅危惧種をさがす ４７都道府県での掲載種のデータベース化 ・種名の統一 ・カテゴリーの精査 ・地理的分布範囲の把握 全国どこででも危機になって いる種をリストアップする 地方版ＲＤＢの集計ランキング：結果 •知名度が高く、愛好家が多い種が含まれる傾向がある •スナヤツメは前回の国版ＲＤＢには掲載されていない •特定のハビタットに集中するわけではない 分布範囲で補正してみました ■カスミサンショウウオ • 分布が確認される県では、 １００％ＲＤＢ種として掲載 （indexが最高値） • 水田・湿地、森林の指標種 • 低い移動能力 • 低地の市街地周辺を主な 生息地とするので開発圧が 高い。 生物多様性評価の地図化 生物分布データを用いた ポテンシャルマップの作成 生息適地モデルとポテンシャルマップ 潜在的な生息地予測図 分布情報 … 環境要因 Philips et al. (2006) Species Distribution Model研究の動向 ここ１０年間で 大幅に進展している Lobo et al. 2010 Ecography MLADENOFF,DJ et al.(1999) Ecological Applications, 9 生息適地モデルの事例：ハイイロオオカミ ミシガン州北部のハ イイロオオカミの生 息適地を予測 道路の密度だけでかなりの部分を説明できてしまう・・・ ポテンシャルマップ 生物の分布情報と環境要因の関係性をモデル化し 地図上に生息が可能な領域を確率表現するもの − 分布のある・なし、個体数、種数が目的変数 − 環境要因に、空間構造や種間関係や特定種の存在等 の様々な要因を組み込むことができる − ＧＬＭ以外に、ニューラルネットワークなどマシー ンラーニングやシミュレーションなども含む 生物の分布 ＝ ƒ( 環境要因１、環境要因２、環境要因３・・・) SPECIES DISTRIBUTION MODEL : SDM 全体のイメージはこんな感じです Syartinilia & Tsuyuki (2008)Biological conservation 141: 756-769 生息適地モデルの事例: インドネシアのジャワクマタカ logit(prob.) = 0.23×傾斜 – 0.01×標高 + 0.02×NDV + 19.80AUTOCOV – 6.86 flickr.com Spizaetus bartelsi Javan Hawk-Eagle (Threatened) 問題はそんなに単純ではない 環境要因への応答は色々あります 好適性 環境要因１ 環境要因２ 環境要因３ ある生物種の個体数 生息適地モデルの事例：ＧＡＭ GAM : 一般化加法モデル Generalized Additive Mod Y = Σ fi( xi ) 複数の関数から加法的に推定 環境要因 •非線形応答を示すデータに適用 •時系列データの取り扱い •はずれ値があると、｢？？？｣になる 生息適地モデルの事例： イベリア半島におけるガン類の 生息適地モデル →種間の比較を行っている 引用： SUÁREZ-SEOANE et al. 2002 Journal of Applied Ecology 39, 755–771 ＧＡＭ Predicting Abundance of 80 Tree Species Following Climate Change in the Eastern United States Iverson and AM. Prasad(1998) Ecological Monographs, Vol. 68, No. 4 生息適地モデルの事例：樹形回帰 •北米の８０種の樹種の分布デー タと環境要因との関連を解析 •気温のパラメータを上昇させて 気候変動を予測 生息適地モデルの現在 • さまざまな検証が行われた • マシーンラーニング法が頑強、ＧＬＭも捨てたもんじゃない • 「分布あり」だけでもそこそこできる • 「あり・なし」の方が良い スイス国内の樹木種30 ＭＡＸＥＮＴが頑強 種の生息適地モデルを 10種類の手法で構築し、 解析方法による違いと 適合性が比較検証され ている。 Guisan et al. 2007. Ecol.Monog. ＭＡＸＥＮＴがかなり有利みたい！ Phillips et al. (2006) Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modeling エントロピー最大化原理に基づいて、 190: 231-259. 最もありそうな分布パターンを推定する方法 左項：いる場所の分布 右項：バックグラウンド × 分布型の関数 • 分布ありデータと「バックグラウンド・データ」との差別化 • により推定する ＭＡＸＥＮＴのいい点 • 手軽なインターフェイスで簡便に計算できる →ＪＡＶＡで動き、入出力はＧＩＳベース • 分布ありデータだけで、少ない点（１０点ぐら い）でも、なんとか予測できる • 交互作用や非線形に強い • 外挿して予測することができる（Projection） イワナ属のポテンシャルマップ 北海道・・・オショロコマ （337地点） 本州・・・イワナ （2997地点） 年平均気温（MT） 温量指数（ＷＩ） 地下水温推定値（GWT） (Nakano et al 1996)を用い た。 傾斜角度（SLP） 標高（ELE） 地質（GEO） 火山岩と他に分類 Predictive value +1～3℃ +3℃ +2℃ +1℃ Absenc e MAXENTを使って解析 Presence Presence→Absence シギ・チドリ類の多様性に関するポテンシャル評価 生息適地の詳細図 適正評価 ：潟湖干潟・河口干潟 過小評価 ：前浜干潟 過大評価 ：都市部の港湾 生息適地モデルでの 解析の事例 事例紹介 大都市圏における ヒバリの生息適地推定 Study Area Tokyo,Japan (ca.1150km2) Methods- Data Collection ヒバリ繁殖分布の観察記録 (1970s, 1990s) ・ラインセンサス法 (1km) 土地利用データ: 植生図 (1974,1998、東京都) Methods- Data Analysis Logistic regression analysis • 独立変数: １１種の植生タイプ (メッシュ当占有率：%) • 従属変数: ・1970sにおける繁殖分布の有無 ・1970s から1990sにかけての個体群の存続性 • 解析のメッシュ単位 : 1km 解析の手順 １）データの統合方法が異なる１０のモデル作成 ２）ロジスティック回帰分析により統計計算 ３）最も低い AICを示すモデルを選定 ４）生息確率の地図への適用 地域スケールにおける カスミサンショウウオの 生息適地モデルの構築 兵庫県丹波地域 生息場のネットワークを考慮する方法 「いる」ところには「いる」 × 圃場整備されても？ 道路や宅地の横でも？ ↓ 何でいるの？ × pinch! GOOD! ヒダヒダの丘陵地にはハビタットが密集しているのでは？ メタ個体群構造の評価 空間的な相互作用系の生態学 島の生物学 ＆ パッチダイナミクス シンク＆ソースの個体群動態 内的増加率 > 1 メタ個体群動態 • 移出・移入の要因 • 生息場の質の要因 内的増加率 < 1 メタ個体群としてとらえる メタ個体群動態 J:存在確率 C:移入確率 E:絶滅確率 面積:Aｊ 面積:Ai 距離:dij i j 生息率:pj メタ個体群としてとらえる 生息地の質 移動しやすさ （障害物の量） 面積:Ai 距離:dij 生息地の質 生息率:pj 墓場 面積:Aｊ •生息地の質が重要 •距離ではなく、コスト距離が重要 •エコロジカルトラップが影響する どこで移動性が乏しい生物が棲みやすいか？ → 移入確率・絶滅確率・パッチの質 解析の考え方 ポテンシャルハビタット推定 仮説： 好適な産卵ハビタットが密集している 地域は生息ポテンシャルが高い？ （圃場整備の影響を打ち消すかも？） メタポピュレーション理論の適用 解析作業の流れ 産卵場所情報の 収集 ポテンシャルマップの 作成 産卵場所の位置情報か ら生息条件の閾値を求 める 地域全体の中で閾値を 満たす場所（ハビタット） を抽出する ハビタット分布量と移動コ ストを加え、参照スケー ルを変えたGLMM 最小のAICとなるscaleを 採用：モデル構築と作図 オーバーレイによる 危険箇所の抽出と 対策の検討 ポテンシャルマップと、 法規制・人為圧との重 ね合わせ 危険箇所の抽出 具体的な保全対策の 検討 希少種 兵庫県版ＲＤＢ:Ｂランク カスミサンショウウオ Hynobius nebulosus 分 布：鈴鹿山脈以西、四国、九州 大きさ：成体 ７～１２センチ 成体は林床で生活 産卵は浅い水中 幼生は水中生活の後に上陸 森林とそれに接する浅い 水辺がセットで必要 農村のエコトーン の指標種 データ収集 現地調査 入力 入力 文献 入力 標本 聞き込み情報 入力 文字の羅列ではなく、位置情報が 付加されたデータベース ＧＩＳを用いて空間データ として整備する 閾値の抽出 林縁からの距離 ９５％区間 産卵が不可能ではない 場所を選定 ＴＷＩ: topographic wetness index ９５％区間 産卵確認場所： ９８地点 不在確認場所： ２７４地点 この条件に合致する場所を抽出 解析手法 Ｒ2.4.2（package: lmer） 一般化線形混合モデル（binominal, logit-link） p( x) = β 0 + β1 x1 + β 2 x2 + … + M(Θ) 1 − p( x) ランダム効果 従属変数： カスミサンショウウオの有・無 独立変数： ・産卵可能場所（前述）の密度 ・森林の密度 ・移動コスト（起伏量） （それぞれ参照半径：100ｍ～３ｋｍまで20段階） ・近接性の指標 （connectivity , Hanski 1984） ランダム効果: リージョングループＩＤ（USGS：spatial tool） 近傍２ｋｍカーネル密度より地区をグルーピング 解析の手順：説明変数のスケールを変える 周辺の傾斜量積算値 近隣にどの程度ハビタット が密集しているのか？ 移動コストを考慮する 空間的自己相関の問題 ・CARやSAR、ＧＷＲは適用せず（データが面的に網羅されてない） ・座標値（x,y,xyなど）の利用はせず（分布の不均一性のため） ・空間に関する部分は、ランダムエフェクトとして処理 空間的自己相関をランダム効果で処理 前提： 調査努力量と調査地点が不均一 生き物好きは、採れるところで調べる ID=７ ID=１ ID=５ ID=３ ID=２ ID=６ ID=４ 地理的加重と点密度のカーネルからクラスターを作成 ⇒ ID化してランダム効果として扱う 解析結果 （ハビタット量×コスト×ＡＩＣ） ＡＵＣ=0.91 正解率=82% ＋＋： －： ＋： 近隣１２５０ｍの範囲のハビタット密度 近隣１０００ｍの傾斜量積算値 近接性（connectivity） 解析結果の地図化 好適な産卵場所が密集している場所 ⇒緩やかな丘陵地の谷津田環境 丘陵地（小起伏山地） ⇒ハビタットが多い 解析結果 pinch! GOOD! どこを保全すれば良いのか？ 何処にどんな対策が必要なのかを地図で示す ・生息ポテンシャル vs 人為圧 vs 法規制 ・具体的なアクションプランを地図化 生息ポテンシャル 安全 危険 ？ ？ ？ 法規制 ？ 生息可能性低い 人為的圧力 オーバーレイ １) 重ね合わせによって、特徴的な地域を区分 ２) 区分された地域ごとに、適切な保全対策を検討 １２タイプに分類 生息 ポテンシャル 法規制 人為影響 低 法規制（２区分） 有 高 危険 高い 低 人為圧（３区分） 無 高 危険 低 生息ポテンシャル（２区分） 標準偏差に基づき分類 70％以上（１SD）を高密度区域 95％以上（２SD）を危険区域 有 高 危険 低い 低 無 高 危険 区分されたエリア 生息 ポテンシャル 法 規制 有 高い 無 人為 影響 低 高 危険 低 高 危険 面積比(%) 14.3 1.8 0.03 55.6 20.9 7.4 産卵 箇所数 地域区分 5 A このまま保全努力 7 B 保全努力 ポテンシャルの高いエリア 5 C ---28 D 保全地域指定を含む中～長期対策 42 E 保全地域指定を含む早急な対策 ポテンシャルの低いエリア 11 F 保全地域指定を含む緊急対策 保全のシナリオ 順序 内容 対象区域 短期計画 危ないところから手を打つ → 産卵場所の確保等 F→E 中期計画 現在良好なところをより拡大す る D 孤立した生息場所 長期計画 ポテンシャルの高い場所同士 をネットワーク化 主体 ＮＧＯの役割 ＮＧＯおよび地 域 D森林に隣接する浅い水 行政 辺の確保 どんな対策につながるのか？ 円山川水系自然再生計画 における数値目標設定 （国土交通省、兵庫県、豊岡市） 台風２３号での水害（H16） 高水敷の掘削計画 円山川自然再生事業 高水敷掘削箇所 堤防 ▽年平均水位T.P.+0.31m ▽湿地の地盤高T.P.0.00m 湿地の再生 ▽朔望平均満潮位 T.P.+0.76m ▽朔望平均干潮位 T.P.-0.10m 高水敷の掘削高の設定 湿地を1.5倍に！ 計画段階で対策 が見えていること 円山川自然再生事業における数値目標 激特事業実施前に比べ湿地面積が → 約２７ha（約３０％）増加 ＋約40ha（５０％） Ｈ１６年 出水前 着目種の検討 出現頻度・個体数整理の一例 ←出現頻度 領域１ （出現頻度多、個体数多） 着目種B候補 領域４ （出現頻度少、個体数少） 着目種A候補 個体数 → 着目種の検討 ハビタット分類の一例 モニタリング結果【魚類】 調査結果（カバー率） 【魚類着目種カバー率】 着目種Ａは、５／１１（４６％） 着目種Ｂは、９／１３（６９％） 調査時期 の不一致 調査時期 の不一致 早春調査 未実施 早春調査 未実施 早春調査 未実施 円山川の自然再生 小規模な対策 カスミサンショウウオ対策 小さな産卵場を創出する どこで穴を掘るか？ が重要 カスミサンショウウオは 産卵に来たの？ 2箇所 7箇所 なんと成体36匹、 卵嚢64個確認！ エリア内の環境変化 100以上 越冬箇所 6箇所 64 36 36 14 2 2 32 21 7 7 9 集水枡の状況 平成22年9月 傾斜： 73° 落差： 16cm 水深： 8cm 落差： 15cm 落差： 14cm 縦60cm×横60cm×深さ60cm トノサマガエル成体×1、幼体×3、 ツチガエル幼体×2 18 両生類がスロープをのぼる様子 29 両生類の這いのぼり実験の結果 投入した21個体のうち、16個体が脱出できた。 また、少なくとも各種1個体は脱出できた。 種名 成幼 投入した 個体数 脱出できた 個体数 脱出できた割合 イモリ 成体 2 1 50% アマガエル 幼体 2 2 100.0% トノサマ ガエル 成体 3 3 100% 幼体 6 4 67% ヌマガエル 幼体 6 5 成体 1 1 100% 1 0 0% 21 16 ツチガエル 合計 幼体 78% 83% 50% 76% 25 まとめ 生物多様性情報の集積と活用 生態系評価には全体的なフレームワーク が不可欠となる 種ベースでの指標種の選定とハビタット 区分による選定が必要 生息地ポテンシャル評価の技術は進展し ている。稚拙な方法はやめたほうがいい 課題設定すれば対策は容易に想定できる