第一章
研究ホットスポットの理論的根拠と分析
1. 生態系サービスと生態系サービス価値の概要
2. 生態系サービス価値の調査方法
3. 生態系サービス価値に関するホットスポットの調査
サイトスペース文献の視覚的分析
VOSviewer ドキュメントの視覚的分析
第2章
空間データソースと前処理
1. 空間データの概要
2. ArcGIS Pro データの収集と分析
データ読み込みとデータベース構築
空間座標系の確立と選択
空間データの収集と保存
地図のシンボルデザイン
地図レイアウト設計と調査地域マップ作成
3. 環境要素データの取得と前処理
データの種類と取得方法の紹介
リモート センシング クラウド コンピューティング プラットフォームの概要
PIE ENGINE 文法入門
PIE ENGINEデータ取得によるトレーニング
PIE ENGINEによるデータ処理トレーニング
第三章
価値等価係数法に基づく生態サービス価値の推計と分析
1. 価値等価係数法に基づく生態サービス価値の推計
空間データソースと処理
生態系タイプの分類
生態系サービス機能の種類
生態系サービス機能値の推定方法
ARCGIS に基づく空間統計分析
2. 生態系サービス価値の時空間変化の分析
土地利用が生態系サービスの価値に与える影響
土地利用移転の特徴分析
第四章
InVESTモデルに基づく生態系炭素貯留機能と価値評価
1. InVEST炭素モジュールに基づく生態系サービス機能評価モデル
InVEST モデルの紹介
InVEST カーボンモジュールの紹介
モデルパラメータの解釈とデータの準備
モデルの実行と結果の分析
2. InVEST ブルーカーボンエコシステムサービス価値の試算
第五章
SolVESモデルに基づく生態系サービスの社会的価値の評価
SolVES 4.0 モデル環境構成
1. SolVES 4.0 モデル機能の概要
2. QGIS 3.8.2のインストールと設定
3. PostgreSQL 11.7のインストール構成
4. PostGIS 2.5.3のインストール構成
5. Maxent 3.4.1 インストール構成
サンプルデータをロードする
注: SolVES 4.0 は、64 ビット プロセッサを搭載した Microsoft Windows 10 Enterprise Edition を実行しているシステムで開発およびテストされました。ソリューション 4.0 を実行するには、上記のソフトウェアが必要です。さらに、Maxent 3.4.1 にアクセスして実行するには、ソリューション 4.0 を実行しているシステムで Java ランタイムが利用可能である必要があります。
SolVES 4.0 モデルの実行
1. 新しいプロジェクトを作成する
2. データ分析ツール
調査データ分析の原則
調査データ解析パラメータの選択と設定
3. 価値移転ツール
譲渡価値の計算原理
転送値機器パラメータの選択
4. モデルの実行結果の分析
ユーザーは、現在のプロジェクトまたは以前に完了したプロジェクトの結果に基づいて、社会的価値と関連する環境指標をマッピングする複合レポートを生成します。
マップ レイアウトには、調査領域の境界や選択された背景を含む、選択された値のインデックス マップが含まれます。マップのタイトルには、プロジェクト名、調査グループ、社会的価値の種類が含まれます。
連続データを折れ線グラフで表示します。カテゴリデータは散布図として表示されます。散布図の X 軸ラベルには、指定されたカテゴリの整数値が含まれます。
AUC 値、平均最近傍統計、および最大インデックス スコアは、[調査データの分析] ツールによって生成されたすべての結果のマップ レイアウトに含まれます。
5. SolVES モデルのパフォーマンス テスト
Maxent モデルの原理
Maxent モデルのパラメータと操作
MaxEnt 結果分析:
MaxEnt モデルによって生成された AUC データに基づいて、モデル操作のパフォーマンスの信頼性と適合性がテストされ、Maxent 曲線の下の面積と変数の寄与が解釈および調整されます。
移転価値の結果分析:
調査地域が主要調査地域と同様の生物物理学的および社会的背景を持っているが、調査データが利用できない場合は、価値移転マッピング モデルを使用し、価値移転ツールを介してアクセスし、Maxent の Solve 統計モデルで生成されたものを利用できます。分析。
SolVES 4.0 モデル データの準備と保存
1. テーブルのデータ型と形式とロード
「id」フィールドと「geom」フィールド (ベクトル データの場合) は PostgreSQL によって管理され、ソルバー データベースにロードするためにユーザーが指定したデータを準備するときに含めるべきではありません。
2. 空間データの読み込み
3. 社会調査データの取得
面接対象者の特徴と満足度を理解する
回答者は社会的価値観を割り当て、対応する社会的価値点をマークするよう求められました。
回答者の社会的背景と人口統計的特徴データを収集する
4. 空間データのソースと処理
地理空間データには、調査地域のシェープファイルとラスター データセットが含まれます。
STUDY_AREA クラスの Shapefile は、エリアの境界要素を調査する必要があります。
SURVEY_POINTS データはアンケートのデジタル化に基づいています。
ラスター データセットは、調査地域内の環境要素を抽出したものです。
SURVERY_POINTS データと STUDY_AREA データについては、ArcGIS のカーネル密度解析ツールを使用して 2 つのデータを操作し、社会的価値の全体的な空間分布マップを出力します。
4. SolVESモデル処理データ
SURVERY_POINTS データに対して平均最近隣分析を実行して、平均最近隣比 (R 比) と標準偏差 (Z スコア) を取得し、領域内の各値の重要性を強調します。
SolVES モデルを使用して、アンケートから収集した回答者によって各社会的価値に割り当てられた仮説スコアを統計的に統合し、10 ポイントの価値指数 (VI) を備えた空間的に明示的なマップを生成して、各社会的価値のタイプの重要性を決定します。
回答者をグループ化し、対応する社会人口学的特性データと空間データをモデルにインポートし、正規化計算により出力された価値指数を重みとして用いて、研究領域全体における各社会的価値の空間分布図を出力し、これらのA値の分布と環境変数の間に存在する関係を示すグラフ。
第6章
環境変数と社会的価値の相関分析
1. 環境変数の多重共線性テスト
R 環境の構成と基本構文
相関分析
分散インフレ要因分析
2. 統計分析
ArcGIS ゾーン統計ツールを使用した景観タイプの統計分析
3. 主要な社会的価値タイプの空間分布
4. 環境変数が社会的価値に与える影響の分析
インタビュー対象者がマークした社会的価値ポイントの下で選択された景観タイプの相関分析を実施し、一般の人々のお気に入りの景観タイプを取得し、景観タイプと社会的価値の影響要因を分析します。
5. 環境変数の寄与率の分析
MaxEntの演算により得られる環境変数の寄与率に応じて、各環境変数の寄与度を求めることができます。
6. 空間自己相関解析
距離変数と VI の関係は、Moran の I、p 値、z スコアに従って判断されました。
7. 生態系サービスの社会的価値移転の有効性の分析
転送エラー解析
分散分析
第 7 章
SCI 論文の作成と症例分析の拡張
論文作成スキルと提出戦略の分析
社会生態学的連成分析の観点からみた国立公園の生物多様性価値評価
ケーストレーニング:
(1) InVESTモデルに基づく生息地の品質評価
(1) SoLVESに基づく社会的価値評価
(2) 結合度解析
(4) ホットスポット解析
l 都市生態系サービス価値の推定: 中国南西部成都の事例研究
l 代表的な資源ベースの都市生態系の生態系サービス価値のトレードオフと相乗効果の評価
原文へのリンク:等価係数法、InVEST、SolVESモデルの多技術統合に基づく生態系サービス機能の社会的価値評価の応用、論文執筆、拡張分析