生態系サービス機能の社会的価値評価における等価係数法、InVEST、SolVESモデル等に基づくマルチテクノロジー融合の応用

生態系サービスとは、人間が自然から直接的または間接的に得られる恩恵であり、供給サービス、文化サービス、規制サービス、支援サービスの4つに分類され、人間の福祉の向上にとって重要な意味を持っています。社会と生態系を繋ぐ橋として捉えられています。ミレニアム生態系評価 (MA) の開始以来、生態系サービスは学界における研究の注目のスポットとなり、生態系サービスの機能を経済的価値に変換する方法において大きな進歩が見られました。しかし、地球温暖化と土地利用の変化の加速という二重の推進により、短期的な経済的利益と引き換えに生態環境は悪化し続けています。したがって、生態系が劣化すると、商品やサービスを提供する能力も低下します。また、景観空間計画の過程では、生態学的利益と社会経済的利益の両立を図るために、生態系サービス間の調整とトレードオフの関係に留意し、経済的価値のある生態系サービスを優先する必要がある。美的価値、文化的価値、治療的価値など、一部の生態系サービスには経済的価値が欠如しているため、管理者や生態学者はそれらの重要性が低いと考えており、計画の決定では考慮されないことがよくあります。一方で、生態系サービス機能の社会的価値は無形であり、受益者の主観的な認識に依存しているため、評価や数値化が困難であり、生態系サービス機能の社会的価値を社会に組み込むことが困難である。計画とリソース管理。

等価係数法は、生態系サービス機能を分類し、定量化可能な基準でさまざまな種類の生態系のさまざまなサービス機能の等価価値を構築し、生態系の分布領域を評価する方法です。この方法はデータが少なく、より直観的で、使いやすく、地域および地球規模での生態系サービスの価値の評価に適用できます。GISプラットフォームをベースとしたInVESTモデルは、空間データに基づいて様々な生態系サービス機能を定量化して地図の形で表現し、生態系サービス機能の定量評価の空間化と動態を実現し、拡張性が高い。海外でも応用研究が行われており、最も成熟し、最も広く使用されている生態系サービス価値評価モデルです。SolVES モデル (Social Values for Ecosystem Services) は、生態系サービス社会価値モデルと呼ばれ、米国地質調査所とコロラド州立大学が共同開発した地理情報システム応用プログラムです。このモデルの開発目的は、主に次のとおりです。生態系サービスの機能における社会的価値を空間的に分析し定量的に評価し、その評価結果は通貨としての合計価値を示すのではなく、社会的価値の高低を表す価値指数を用います。このモデルは、生態系サービス機能の社会的価値モジュール、価値マッピングモジュール、価値変換マッピングモジュールの 3 つのサブモジュールで構成されます。価値移転モジュールは、既存の研究成果をもとに、調査データが不足している他の研究領域にデータを移転し、新たな研究領域の予測値指標マップを生成するモジュールであり、単独で便利に使用できます。

生態系サービスの価値を評価するために使用される等価係数法、InVESTモデル、SolVESモデルとその原理について説明し、このコースの学習を通じて、次の3つのモデルの原理と運用方法を学びます。

モデルデータの取得と準備方法、等価係数変換の方法、

InVEST モデルを使用して生態系サービスの機能と価値を評価する方法。

収集した社会調査データを、回答者が各社会的価値タイプに割り当てた金額の合計 (つまり、重み付け指数) と組み合わせてデータベースにインポートする方法 (SQL)、

組み込みのカーネル密度分析ツールを使用して、マークされた社会的価値ポイントで加重カーネル密度分析を実行し、「カーネル密度曲面」と「最大グリッド値」を取得する方法。

SolVES モデルに組み込まれた「平均最近隣統計」ツールを使用して、社会的価値ポイントのクラスタリング空間分布をカウントする方法。

モデルを使用して「カーネル密度曲面」を「最大ラスター値」で除算し、結果を「値インデックス曲面」に正規化する方法。

環境変数データを組み合わせて MaxEnt 最大エントロピーモデルを開始し、社会的価値点の空間分布を予測し、社会的価値のマッピングを実現する方法

モデルの結果に対して空間解析と統計解析を実行する方法、モデルの結果に対して連成解析を実行する方法。

また、QGIS\PostgreSQL\ARCGIS\MAXENT \InVESTモデル\SolVESモデル\R言語の基本的な手法を学び、さまざまなプラットフォームの利点を利用して、対応する社会的価値の取得など、生態系サービスの社会的価値を拡張および分析します。さまざまな環境変数に基づいた分布図を作成し、空間における社会的価値の分布特性を分析し、環境変数の共線性を研究し、社会的価値の空間分布に対する環境変数の影響を研究し、各環境変数と社会的価値の関係を深く分析します。さまざまな種類の社会的価値;どの環境要因が社会的価値などにより多く貢献しているかをさらに決定するために、各環境変数の社会的価値への寄与を研究します。また、生態系サービス価値推定モデルをより適切に応用するための参考となるよう、現在の研究結果、研究のホットスポット、関連する適用事例に基づくモデルの長所と短所を要約し、将来の開発動向に期待します。生態系サービス機能の社会的価値評価。

研究ホットスポットの理論的根拠と分析

生態系サービスと生態系サービス価値の概要

生態系サービス価値調査手法

生態系サービス価値のホットスポットを研究する

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

空間データソースと前処理

空間データの概要

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

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

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

価値等価係数法に基づく生態系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

生態系サービス価値の時空間変動解析

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

InVESTモデルに基づく生態系炭素貯留機能と価値評価

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 モデルの概要

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

InVESTブルーカーボンエコシステムサービス価値の推定

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

SolVES 4.0モデルの機能紹介

QGIS 3.8.2インストール構成

PostgreSQL 11.7のインストール構成

PostGIS 2.5.3インストール構成

Maxent 3.4.1インストール構成

SolVES 4.0 プラグインをインストールする

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

新しいプロジェクト

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

1. 価値移転ツール

l 譲渡価値の計算原理

l Transfer Valueツールのパラメータ選択

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。

1. SolVES モデルのパフォーマンステスト

l Maxentモデルの原理

l 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

表形式のデータ型と書式設定とロード

「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

1. 社会調査データの取得

l 面接対象者の特徴と満足度を理解する

l 回答者に社会的価値を割り当て、対応する社会的価値の点にマークを付けるよう依頼します。

l 回答者の社会的背景と人口統計データを収集する

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。

l STUDY_AREA シェープファイルはエリアの境界要素を調査する必要があります。

l 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。

l ラスターデータセットは、研究地域内の環境要素を抽出したものです。

l 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。

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。