南カルパチアでのオオヤマネコの生息環境解析

オープンソースのデータに基づいて、学生のための野生生物の生息地のモデリングの基本的な理解を促進するためのケーススタディ。

はじめに

初めてのGISベースのモデリングの課題に挑戦し、持続可能な開発Eberswaldeのための大学(HNEE)の学部林業の学生のワーキング・グループは、ヨーロッパオオヤマネコ( オオヤマネコオオヤマネコ )の生息環境適合性と行動のための文献調査を行いました。Mund教授の指導の下、「天然資源管理にGIS適用」モジュールでは、生徒はすぐに特に変化する環境への種の適応性に関して以内に、被験者の複雑さを発見しました。ルーマニア側ではLynxの生息地について英語で公開された研究が限られていたため、自由に利用できるデータセットとオープンソースのソフトウェアのみに基づいてプロジェクトを継続し、生息地モデルの概念的知識を確立すること、広く適用されたQGISツールのスキルの強化しつつ、プロセス中に 基本的専門家モデル を作成することを目指しました。

方法論

すべての収集されたデータは、ETRS89 / ETRS-LAEAに投影してQGIS 2.6および2.8で処理され、EUの基準を満たすためにINSPIRE指令に従って保存されました。重みの全体 離散指数 が定義され、すべての入力データに適用されました。

Figure 1: Workflow - Lynx habitat expert model

図1:ワークフロー - オオヤマネコの生息地の専門家モデル

ワークフローの説明

  • 関心地域[工程I - II]:選択した国立公園の区域に基づき、10キロバッファを追加して、最小バウンディングボックス[α]が作成され、ドナウ川(CORINE土地被覆2006由来)の輪郭でクリップされました。さらに、クリッピングツール[β]が、初期準備工程のようなすべての追加データに適用されました(図2)

  • 土地被覆適合モデル[ステップIX]:[γ]入力IIIとIVは、作り付けの#Polygonize(ポリゴン作成)機能を使用してシェイプファイルに変換されました。CORINE土地被覆(2006)のデータは、グループの土地利用クラスにフィールドの計算機を使用して再分類し、それぞれのインデックス値を割り当てました。同様の処理は、カバー同等以上の75%の領域のみを抽出し、ハンセンForestcoverデータ(2000)に適用しました。サブモデルIXは、IIIをIV及び#Rasterize(ラスタ化)と組み合わせること関数#Merge Shapes(シェイプをマージ)を用いて製造しました。

注:土地被覆クラスはオオヤマネコの発生の可能性と人間の活動によって分類しました。技術的には古い起源のものですが、森林値に関連する情報が、生息地の改善を示すために、空間データセットを結合するための一般的な例として、統合されました

  • 生息地適合モデル[工程X]:[δ]標高適合指数がAsterDEM 2.0 [VI]に由来したと一緒に人口密度が指数[V]#ラスター電卓を使用して、最終的な生息環境適合モデル(図3)に統合されました

Cover Suitability Model * Population Density Index * Elevation Suitability Index

注:森林(> = 75%カバー)は最適なとして定義し、上のインデックス値を低減するために標高データを使用すると、仮定ツリーラインは概念的には主獲物としてシカの生息地に関連しています

  • 可能狩猟者接近可能性モデル[ステップXI]:#Terrain analysis(地形分析)ツール[ε]を適用し、傾斜レイヤーがDEMデータから抽出されて結合されます[η] 、内ラスタ化OSM道路データを処理することによって製造された道路距離レイヤーで、#Reclassifyグリッド値を使用して割り当て#Proximity関数と指数値

.
                      Slopelayer
Road distance * ( 1 + ----------- )
                         100
  • 保全値モデル[ステップXII]:#Raster算出関数の結果です:(図4)

(Habitat Suitability Model * Hunter Accessibility Model)
--------------------------------------------------------
                       2

注意:狩猟者接近可能性モデルでは、さらに道路への距離があったり傾斜が増加することによって領域へ接近する狩猟者が減少する可能性を示さなければなりません

Figure 2, 3 and 4

図2、3 および4

結論

最終的な出力(図3)を見ると、もっともらしい最初の潜在的な生息環境の分析は成功しているように見え、さらにより重要なのは、基本的なモデル作成自体が当初予想より難しくないことが判明しました。狩猟者接近可能性のためのサブモデルを追加するには私たちの選択は、私たちは、単に既存のシナリオの中に入れ子にし、例えば、インフラ開発の側面の下で保護必需品を決定するために使用することができる生息地のリスク評価、という点で別の次元を実装することができました。しかし、このような森林の構造(私たちの最高の生息環境適合性)など、いくつかの重要な生息地の情報は、利用可能なデータセットによって導出することができず、複雑な種の挙動との組み合わせで、結果はそのための基本と不完全なものとして理解されなければなりません。この段階では実装されていない追加の要因は、道路の死亡率、地形の凹凸や詳細な獲物が発生しています。

QGISソフトウェアは、そのオープンソースで無料でご利用いただける性格以外にも、近年の主要な開発の対象となっています。私たちも、経験の浅いユーザーのために、様々なGRASSとSAGAツールの使用が可能、ツールボックスの統合と非常に肯定的な経験をしました。互換性の問題は、データセットを直感的に作業する際の強力な利点することができ、異なるバージョンや行政規制の一般的な不在の間で頻繁に変化するにもかかわらず発生していません。私たちは、特に統合モデルビルダーに関しては、さらなる改善を見て楽しみにしています。

リファレンス

  • Kaczensky, P., Chapron, G.,von Avrx, M., Huber, D., Andrén, H. & Linnell, J. (December 2012): Status, management and distribution of large carnivores in Europe. Document European Commission.

  • Schadt, S., Revilla, E., Wiegand, T., Knauer, F., Kaczensky, P., Breitenmoser, U., Bufka, L., Cerveny, J., Koubek, P., Huber, T., Stanisa, C. & Trepl, L. (2002): Assessing the suitability of central European landscapes for the reintroduction of Eurasian lynx. Article Journal of Applied Ecology.

  • Salvatori, V. (2004): Conservation areas for large carnivores in the Carpathian Mountains. PhD Thesis.

  • Podgórski, T., Schmidt, K., Kowalczyk, R. & Gulczyñska, A. (2008): Microhabitat selection by Eurasian lynx and its implications for species conservation. Acta Theriologica 53: 97–110.

  • Boutros, D. (March 2002): Characterization and assessment of suitability of Eurasian lynx (Lynx lynx) den sites. KORA Report No. 12e, Diploma thesis.

著者

アンジェラDichte、ルカEhrminger、シルヴァーナ・ガルシアTravesiレイエス、トビアスホッペとデビッド・ウィンガーは、研究プログラム国際森林生態系管理の学士号、第四学期の学生であり、アンGnilkeとヘンリ・ヒルツナンはそれぞれドイツ林業大学と、フィンランドのミッケリ応用科学大学からの交換留学生です。Mund教授は、2010年以来、HNE EberswaldeでGISやリモートセンシングを講義し、プロジェクトに指導し、技術サポートを提供しています

Please contact Luca.Ehrminger(at)hnee.de, David.Winger(at)hnee.de, or Prof.Dr.Jan-Peter Mund: Jan-Peter.Mund(at)hnee.de for further information.