JP2019117613A - 価値算出方法、価値算出プログラムおよび価値算出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】所定の地域における動植物の価値の評価を支援できる価値算出方法、価値算出プログラムおよび価値算出装置を提供する。【解決手段】価値算出方法は、地域の入力を受け付ける処理をコンピュータが実行する。価値算出方法は、受け付けた地域の植生に関する植生情報を取得する処理をコンピュータが実行する。コンピュータは、植生に基づく自然度を示す植生自然度のうち類似する植生自然度を分類したグループに応じた生態系サービスの価値を示す価値データベースを有する。価値算出方法は、価値データベースを参照し、取得した植生情報に対応するグループに基づいて、地域の生態系サービスの価値を算出する処理をコンピュータが実行する。価値算出方法は、算出した生態系サービスの価値を出力する処理をコンピュータが実行する。【選択図】図１

Description

本発明は、価値算出方法、価値算出プログラムおよび価値算出装置に関する。

近年、企業等の事業活動によって無料または安価に使える資源として過剰に利用されてきた自然環境について、持続的により価値の高い恵みを得るために、自然資本として企業等の会計に組み入れようという動きが進んでいる。環境白書によれば、自然資本は、森林、土壌、水、大気、生物資源など、自然によって形成される資本のことであり、自然資本から生み出されるフローを生態系サービスとして捉えることができる。ところが、生態系サービスや、その基盤となる生物多様性は、その価値を１つの指標に定量化することが難しく、様々な評価方法が提案されている。

例えば、緑地を利用する人間を行動に基づいてクラスタ分析し、行動クラスタごとの緑地の環境に対する価値と、人間の意識との間で回帰分析することで、緑地の価値を評価することが提案されている。また、例えば、評価対象地域の動物相および植物相を含む自然資本の保全に対する支払意志額に基づいて、自然資本の価値を求めることが提案されている。また、例えば、複数の生態系サービスについて、経済価値の評価方法に応じたパラメータに基づいて、経済価値を算出することが提案されている。

特開２０１６−０３１５４６号公報 特開２０１５−１４６１１２号公報 特開２０１４−０２６５０７号公報

しかしながら、植物相については、従来よりリモートセンシング等によって、例えば森林の面積等の定量化が進められているが、動物相については、絶滅危惧種、希少種および外来種等の特定の動物種ごとの生息調査が行われている程度である。このため、動物相全体の生息状況を把握することが困難であり、例えば所定の面積のメッシュで区切られた所定の地域について、動植物の価値が高いのか、あるいは低いのかを評価することが困難である。

一つの側面では、所定の地域における動植物の価値の評価を支援できる価値算出方法、価値算出プログラムおよび価値算出装置を提供することにある。

一つの態様では、価値算出方法は、地域の入力を受け付ける処理をコンピュータが実行する。価値算出方法は、受け付けた前記地域の植生に関する植生情報を取得する処理をコンピュータが実行する。コンピュータは、前記植生に基づく自然度を示す植生自然度のうち類似する前記植生自然度を分類したグループに応じた生態系サービスの価値を示す価値データベースを有する。価値算出方法は、前記価値データベースを参照し、取得した前記植生情報に対応する前記グループに基づいて、前記地域の生態系サービスの価値を算出する処理をコンピュータが実行する。価値算出方法は、算出した前記生態系サービスの価値を出力する処理をコンピュータが実行する。

所定の地域における動植物の価値の評価を支援できる。

図１は、実施例の価値算出装置の構成の一例を示すブロック図である。 図２は、植生ＤＢの一例を示す図である。 図３は、生息情報ＤＢの一例を示す図である。 図４は、分類テーブル記憶部の一例を示す図である。 図５は、価値ＤＢの一例を示す図である。 図６は、植生図の一例を示す図である。 図７は、植生自然度の分類の一例を示す図である。 図８は、ニホンジカの植生自然度ごとの生息率の一例を示す図である。 図９は、ニホンジカの植生グループごとの生息率の一例を示す図である。 図１０は、動物ａの植生自然度ごとの生息率の一例を示す図である。 図１１は、動物ｂの植生自然度ごとの生息率の一例を示す図である。 図１２は、動物ｃの植生自然度ごとの生息率の一例を示す図である。 図１３は、動物ａの植生グループによる分類の一例を示す図である。 図１４は、動物ｂの植生グループによる分類の一例を示す図である。 図１５は、動物ｃの植生グループによる分類の一例を示す図である。 図１６は、動物ａの植生グループごとの生息率の一例を示す図である。 図１７は、動物ｂ，ｃの植生グループごとの生息率の一例を示す図である。 図１８は、生態系サービスの一例を示す図である。 図１９は、樹種の引き抜き抵抗力に関する評価点の一例を示す図である。 図２０は、立木密度に関する評価点の一例を示す図である。 図２１は、胸高直径に関する評価点の一例を示す図である。 図２２は、二酸化炭素の吸収に関するパラメータの一例を示す図である。 図２３は、樹木による炭素吸収量の一例を示す図である。 図２４は、森林のモデルの一例を示す図である。 図２５は、植生の経年変化の一例を示す図である。 図２６は、表示画面の一例を示す図である。 図２７は、表示画面の他の一例を示す図である。 図２８は、分類テーブル生成処理の一例を示すフローチャートである。 図２９は、価値算出処理の一例を示すフローチャートである。 図３０は、価値算出プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

以下、図面に基づいて、本願の開示する価値算出方法、価値算出プログラムおよび価値算出装置の実施例を詳細に説明する。なお、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下の実施例は、矛盾しない範囲で適宜組みあわせてもよい。

図１は、実施例の価値算出装置の構成の一例を示すブロック図である。図１に示す価値算出装置１００は、入力された地域における動物種の生息適性を判定するとともに、当該地域の植生に基づく生態系サービスの価値を算出する情報処理装置の一例である。価値算出装置１００は、例えば、据置型や可搬型のパーソナルコンピュータを用いることができる。また、価値算出装置１００は、可搬型の端末としては、上記の可搬型のパーソナルコンピュータの他にも、例えば、タブレット端末を採用することもできる。

価値算出装置１００は、地域の入力を受け付ける。価値算出装置１００は、受け付けた地域の植生に関する植生情報を取得する。価値算出装置１００は、植生に基づく自然度を示す植生自然度のうち類似する植生自然度を分類したグループに応じた生態系サービスの価値を示す価値データベースを有する。価値算出装置１００は、価値データベースを参照し、取得した植生情報に対応するグループに基づいて、地域の生態系サービスの価値を算出する。価値算出装置１００は、算出した生態系サービスの価値を出力する。これにより、価値算出装置１００は、所定の地域における動植物の価値の評価を支援できる。

次に、価値算出装置１００の構成について説明する。図１に示すように、価値算出装置１００は、通信部１１０と、表示部１１１と、操作部１１２と、入出力部１１３と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、価値算出装置１００は、図１に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有することとしてもかまわない。

通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１０は、図示しないネットワークを介して他の情報処理装置と有線または無線で接続され、他の情報処理装置との間で情報の通信を司る通信インタフェースである。通信部１１０は、他の情報処理装置から植生情報、生息情報および価値情報等を受信する。通信部１１０は、受信した植生情報、生息情報および価値情報等を制御部１３０に出力する。

表示部１１１は、各種情報を表示するための表示デバイスである。表示部１１１は、例えば、表示デバイスとして液晶ディスプレイ等によって実現される。表示部１１１は、制御部１３０から入力された表示画面等の各種画面を表示する。

操作部１１２は、価値算出装置１００のユーザから各種操作を受け付ける入力デバイスである。操作部１１２は、例えば、入力デバイスとして、キーボードやマウス等によって実現される。操作部１１２は、ユーザによって入力された操作を操作情報として制御部１３０に出力する。なお、操作部１１２は、入力デバイスとして、タッチパネル等によって実現されるようにしてもよく、表示部１１１の表示デバイスと、操作部１１２の入力デバイスとは、一体化されるようにしてもよい。

入出力部１１３は、例えば、メモリカードＲ／Ｗ（Reader/Writer）である。入出力部１１３は、通信部１１０で受信する植生情報、生息情報および価値情報等の代わりに、メモリカードに記憶された植生情報、生息情報および価値情報等を読み出して制御部１３０に出力するようにしてもよい。また、入出力部１１３は、例えば、制御部１３０から出力された生息適性度の評価結果、生態系サービスの価値および資本価値をメモリカードに記憶する。なお、メモリカードとしては、例えばＳＤメモリカード等を用いることができる。

記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、植生データベース１２１と、生息情報データベース１２２と、分類テーブル記憶部１２３と、価値データベース１２４とを有する。なお、以下の説明では、データベースをＤＢと表す場合がある。また、記憶部１２０は、制御部１３０での処理に用いる情報を記憶する。

植生ＤＢ１２１は、例えば山地の森林地域にどのような植物が生育しているのかを示す植生データ、つまり植生情報を記憶する。図２は、植生ＤＢの一例を示す図である。図２に示すように、植生ＤＢ１２１は、「格子点ＩＤ（Identifier）」、「東経」、「北緯」、「森林計画区」、「土地利用」、「標高」、「斜面方位」、「斜面傾斜」、「林齢」、「優占樹種（相観）１」、「優占樹種（相観）２」といった項目を有する。また、植生ＤＢ１２１は、「下層植生出現種数」、「低木層植被率」、「草本層植被率」といった項目を有する。植生ＤＢ１２１は、例えば、林野庁の調査データや環境省の生物多様性センター等のオープンデータを用いることができる。また、植生ＤＢ１２１は、より詳細な地域固有のデータを用いてもよい。植生ＤＢ１２１は、例えば、格子点ごとに１レコードとして記憶する。

「格子点ＩＤ」は、例えば森林生態系多様性基礎調査で用いられる調査地を識別する識別子である。「東経」および「北緯」は、それぞれ経度および緯度を示す情報である。「森林計画区」は、森林法に基づく区域の情報である。「土地利用」は、当該格子点における土地利用を示す情報である。「標高」は、当該格子点における標高を示す情報であり、単位はｍである。「斜面方位」は、当該格子点における斜面の方位を示す情報である。「斜面傾斜」は、当該格子点における斜面の傾斜を示す情報であり、単位は度である。「林齢」は、当該格子点における森林の年齢を示す情報である。「優占樹種（相観）１」および「優占樹種（相観）２」は、当該格子点内に出現する樹種の胸高断面積の合計が３０％以上を占める樹種、つまり植物群落を外から見たときの特徴となる樹種を示す情報である。「下層植生出現種数」は、当該格子点における森林での低木および草本類で構成される植物集団について、出現する植物種の数を示す情報である。「低木層植被率」は、植物群落の低木層の植物が当該格子点内の標本とする面積のどれだけを覆っているかを示す情報であり単位は％である。「草本層植被率」は、植物群落の草本層の植物が当該格子点内の標本とする面積のどれだけを覆っているかを示す情報であり、単位は％である。

図１の説明に戻って、生息情報ＤＢ１２２は、例えば各地域における動物の目撃情報を集計した生息情報を記憶する。図３は、生息情報ＤＢの一例を示す図である。図３に示すように、生息情報ＤＢ１２２は、「種名」、「５ｋｍメッシュコード」、「確認調査」といった項目を有する。生息情報ＤＢ１２２は、例えば、環境省の生物多様性センター等のオープンデータを用いることができる。また、生息情報ＤＢ１２２は、より詳細な地域固有のデータを用いてもよい。生息情報ＤＢ１２２は、例えば、５ｋｍメッシュコードごとに１レコードとして記憶する。

「種名」は、動物種の名前を示す情報である。「５ｋｍメッシュコード」は、生物多様性センターにおける自然環境保全基礎調査の動植物分布調査で用いるメッシュを識別する識別子である。「確認調査」は、動植物分布調査において、当該動物種が確認されたか否かを示す情報である。図３の１行目の例では、５ｋｍメッシュコード「３９２７２１２７」のメッシュにおいて、「ニホンジカ」が「第２回と第６回で確認」されたことを示す。

図１の説明に戻って、分類テーブル記憶部１２３は、動物種ごとに、当該動物種の生態に応じた植生ごとの生息適性と、当該動物種の生態とを対応付けた分類テーブルを記憶する。図４は、分類テーブル記憶部の一例を示す図である。図４に示すように、分類テーブル記憶部１２３は、「動物種」、「生息適性」、「生態」といった項目を有する。分類テーブル記憶部１２３は、例えば、動物種ごとに１レコードとして記憶する。

「動物種」は、動物種を識別する識別子である。なお、「動物種」は、動物種の名前を用いてもよい。「生息適性」は、動物種がどの様な植生において生息適性度が高いか否かを示す情報である。「生息適性」は、生息適性が低い順から「１」〜「５」で表され、「１」が最も生息適性度が低く、「５」が最も生息適性度が高くなる。また、植生を表す「Ｉ」〜「Ｖ」は、植生自然度をグループに分類した植生グループである。「Ｉ」は、植生自然度が最も低い市街地を示し、以降、農地、草地、人工林の順に植生自然度が高くなり、「Ｖ」は植生自然度が最も高い自然林を示す。「生態」は、動物種の食性や生息域等を示す情報である。図４の１行目の例では、動物種「Ａ」は、植生自然度が「Ｉ」、「ＩＩ」、「ＩＩＩ」、「ＩＶ」、「Ｖ」の順に、生息適性が高くなる。すなわち、動物種「Ａ」は、市街地が最も生息適性が低く、順に、農地、草地、人工林と生息適性が高くなり、自然林が最も生息適性が高くなる。

図１の説明に戻って、価値ＤＢ１２４は、植生グループに応じた生態系サービスの価値を記憶する。図５は、価値ＤＢの一例を示す図である。図５に示す価値ＤＢ１２４は、生態系サービスの価値のうち、調整サービスに分類される表面侵食防止機能および表層崩壊防止機能の価値を表すデータベースの一例である。なお、価値ＤＢ１２４は、生態系サービスの他の項目に対応するデータベースを含んでも構わない。図５に示すように、価値ＤＢ１２４は、「植生グループ」、「樹種」、「立木密度」、「胸高直径」、「総合点」、「機能強度」、「機能の価値」といった項目を有する。

「植生グループ」は、分類テーブル記憶部１２３の生息適性の項目で用いた「Ｉ」〜「Ｖ」に対応し、植生自然度をグループに分類した植生グループである。つまり、「Ｉ」は、植生自然度が最も低い市街地を示し、以降、農地、草地、人工林の順に植生自然度が高くなり、「Ｖ」は植生自然度が最も高い自然林を示す。「樹種」は、樹種の引き抜き抵抗力に関する評価点を示す情報である。「立木密度」は、立木密度に関する評価点を示す情報である。「胸高直径」は、胸高直径に関する評価点を示す情報である。「総合点」は、樹種、立木密度および胸高直径の評価点の積で求められた点数を示す情報である。「機能強度」は、総合点が最大の樹種林を「１」として、他の樹種林を「１」未満の比率で表した情報である。「機能の価値」は、無林地と有林地の表層崩壊面積の差に基づく表層崩壊防止機能の価値の原単位と、機能強度との積であり、その樹種林の価値の単位を示す情報である。なお、植生グループが同じ値で複数行あるものは、樹種、立木密度および胸高直径で表される森林の状態が異なるサンプルを表す。つまり、価値ＤＢ１２４を参照する場合には、植生グループと植生情報とに基づいて、最も近い森林の状態のサンプル（行）を参照して機能の価値を求めることになる。

図１の説明に戻って、制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されるようにしてもよい。

制御部１３０は、第１生成部１３１と、第２生成部１３２と、受付部１３３と、取得部１３４と、判定部１３５と、算出部１３６と、出力制御部１３７とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図１に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０は、通信部１１０を介して、予め図示しない他の情報処理装置から植生情報、生息情報および価値情報等を取得して、植生ＤＢ１２１、生息情報ＤＢ１２２および価値ＤＢ１２４の情報を更新するようにしてもよい。

第１生成部１３１は、分類テーブルを生成する。第１生成部１３１は、通信部１１０を介して、図示しない生物多様性センター等の他のサーバから植生情報および生息情報等を取得して、植生ＤＢ１２１および生息情報ＤＢ１２２に、それぞれ記憶する。第１生成部１３１は、植生ＤＢ１２１を参照し、植生情報に基づく植生図を生成する。なお、植生図は、植生情報に植生図が含まれる場合には、植生情報に含まれる植生図を用いてもよいし、植生自然度を用いてもよい。植生自然度区分基準は、人為の影響度合いにより植生を区分して１０段階で定義されており、所定エリアの植生自然度を決定する方法は複数ある。例えば、小円選択法により１ｋｍ^２メッシュ単位で植生自然度を区分した結果は、生物多様性センター（https://www.biodic.go.jp/kiso/vg/vg_kiso.html）に公開されている。ここでは、メッシュにおける占有面積率や優先樹種に着目してそのメッシュの代表植生を決定し、決定した代表植生に基づき、植生自然度区分基準を参照してメッシュの植生自然度として特定する。すなわち、第１生成部１３１は、植生図に基づいて、例えば、植生ＤＢ１２１の「格子点ＩＤ」で表される１０ｋｍ四方の二次メッシュを用いて、メッシュごとに当該メッシュを代表する植生を決定する。なお、第１生成部１３１は、二次メッシュをさらに１ｋｍ四方に分割したメッシュを用いてもよい。第１生成部１３１は、例えば、メッシュにおける面積比率が最も高い樹種を代表する植生とする。また、第１生成部１３１は、例えば、植生ＤＢ１２１の「優占樹種（相観）１」の樹種を代表する植生としてもよい。第１生成部１３１は、メッシュごとの代表する植生を決定すると、決定した代表する植生に基づいて、各メッシュの植生自然度を特定する。

ここで、図６および図７を用いて、植生図および植生自然度について説明する。図６は、植生図の一例を示す図である。図６に示す植生図１１は、ある地域における二次メッシュの植生を示す植生図の一例である。植生図１１は、例えば、樹種や針葉樹、広葉樹といった分類に基づいて塗り分けられている。

図７は、植生自然度の分類の一例を示す図である。図７は、植生自然度を植生に応じて１０段階で分類したものである。図７に示すように、植生自然度は、市街地等の「１」から順に、耕作地等の「２」、果樹園等の「３」というように自然度が高くなり、高山風衝低木群落である高山ハイデ等の「１０」が最も植生自然度が高くなる。

第１生成部１３１は、例えば、図６の植生図１１の二次メッシュ１２における面積比率が最も高い樹種を、二次メッシュ１２を代表する植生に決定する。次に、第１生成部１３１は、図７の植生自然度の分類に基づいて、決定した代表する植生がどの植生自然度に分類されるかを特定する。第１生成部１３１は、同様に、取得した植生情報の地域の全メッシュについて同様に植生自然度を特定する。また、第１生成部１３１は、取得した植生情報の地域における各植生自然度のメッシュの数を特定する。なお、分類テーブルを生成するにあたっては、植生情報を取得する地域は、なるべく広範囲であることが望ましい。例えば、第１生成部１３１は、日本全国における植生情報を取得し、日本全国の各メッシュの植生自然度を特定する。なお、植生情報を取得する地域は、全世界であってもよい。

次に、第１生成部１３１は、生息情報ＤＢ１２２を参照し、生息情報に基づいて動物種ごとに当該動物種が存在するメッシュを特定する。第１生成部１３１は、特定したメッシュを植生自然度ごとに分類し、植生自然度ごとの当該動物種が存在するメッシュの数を特定する。第１生成部１３１は、特定した植生自然度ごとの動物種が存在するメッシュの数と、取得した植生情報の地域における各植生自然度のメッシュの数とに基づいて、下記の式（１）を用いて、植生自然度ごとの当該動物種の生息率を算出する。すなわち、第１生成部１３１は、生息情報に基づいて、植生自然度ごとに動物種の生息率を算出する。

動物種の生息率＝ある植生自然度における動物種が存在するメッシュの数
／ある植生自然度のメッシュの総数 ・・・（１）

言い換えると、第１生成部１３１は、所定の地域の植生を地図上に表わした植生図における所定の面積のメッシュごとに、該メッシュを代表する植生を決定して植生自然度を求める。また、第１生成部１３１は、それぞれの植生自然度ごとに、動物種が存在するメッシュの数と、植生自然度のメッシュの総数とに基づいて、動物種の生息率を算出する。

ここで、図８を用いて、植生自然度ごとの動物種の生息率について説明する。図８は、ニホンジカの植生自然度ごとの生息率の一例を示す図である。図８は、例えば、ニホンジカについて植生自然度ごとの生息率をグラフ化したものである。図８では、概ね植生自然度が高くなると、ニホンジカの生息率も高くなる傾向であるが、例えば、直線で定量化するには、バラツキが大きい状態である。そこで、第１生成部１３１は、植生自然度を植生グループに分類し、分類した植生グループと、ニホンジカの生息率とを対応付ける。

まず、第１生成部１３１は、１０段階の植生自然度を、植生自然度「１」について市街地を示す植生グループ「Ｉ」に分類し、類似する植生自然度「２」および「３」について農地を示す植生グループ「ＩＩ」に分類する。また、第１生成部１３１は、類似する植生自然度「４」および「５」について草地を示す植生グループ「ＩＩＩ」に分類し、類似する植生自然度「６」および「７」について人工林を示す植生グループ「ＩＶ」に分類する。また、第１生成部１３１は、類似する植生自然度「８」および「９」について自然林を示す植生グループ「Ｖ」に分類する。なお、植生自然度「１０」は、シカ等の大型動物やキツネ等の小型動物の生息が困難であるため、植生グループには分類しない。また、各植生グループの動物種の生息率は、例えば、同じ植生グループに属する植生自然度における、動物種の生息率の平均値を用いることができる。

図９を用いて、ニホンジカの生息率を植生グループごとに対応付けた場合を説明する。図９は、ニホンジカの植生グループごとの生息率の一例を示す図である。図９のグラフでは、植生グループをニホンジカの生息率が低いグループから順に並べると、概ね直線上に乗ることが判る。つまり、第１生成部１３１は、植生自然度を植生グループに分類し、動物種の生息率が低い順から並べて直線を引くことで、動物種の生息率を定量化できる。すなわち、第１生成部１３１は、動物種の生態に応じて植生グループの順位を入れ替える。なお、図９の例のように、植生自然度を植生グループに分類すると動物種の生息率が低い順となっている場合には、植生グループの順位は入れ替えなくてもよい。第１生成部１３１は、入れ替えた植生グループの順位を生息適性の順位とし、各植生グループを動物種と対応付けて分類テーブル記憶部１２３に記憶する。なお、第１生成部１３１は、動物種の生態に関する情報についても動物種と対応付けて分類テーブル記憶部１２３に記憶する。

ここで、図１０から図１７を用いて、他の動物種における生息適性の分類テーブルの生成について説明する。図１０から図１２は、動物ａ，ｂ，ｃのそれぞれの植生自然度ごとの生息率の一例を示す図である。図１０は、動物ａ、例えばタヌキについて植生自然度ごとの生息率をグラフ化したものである。図１１は、動物ｂ、例えばキツネについて植生自然度ごとの生息率をグラフ化したものである。図１２は、動物ｃ、例えばニホンザルについて植生自然度ごとの生息率をグラフ化したものである。図１０から図１２では、図８のニホンジカの例とは異なり、植生自然度の順番と動物ａの生息率とは特定の傾向が見られず無関係となる状態である。そこで、第１生成部１３１は、ニホンジカの場合と同様に、植生自然度を植生グループ「Ｉ」から「Ｖ」に分類し、分類した植生グループと、動物ａ，ｂ，ｃのそれぞれの生息率とを対応付ける。

図１３から図１５は、動物ａ，ｂ，ｃのそれぞれの植生グループによる分類の一例を示す図である。図１３から図１５に示すように、第１生成部１３１は、植生自然度を植生グループに分類し、分類した植生グループに生息適性が低い順に順位を付ける。なお、図１３から図１５では、順位との混同を避けるため、植生グループは「Ｉ」から「Ｖ」に対応する市街地、農地、草地、人工林および自然林と記している。

図１３では、生息適性が低い順の順位は、１位が自然林（植生グループ「Ｖ」）、２位が草地（植生グループ「ＩＩＩ」）、３位が市街地（植生グループ「Ｉ」）、４位が農地（植生グループ「ＩＩ」）、５位が人工林（植生グループ「ＩＶ」）となる。図１４では、生息適性が低い順の順位は、１位が市街地（植生グループ「Ｉ」）、２位が自然林（植生グループ「Ｖ」）、３位が草地（植生グループ「ＩＩＩ」）、４位が農地（植生グループ「ＩＩ」）、５位が人工林（植生グループ「ＩＶ」）となる。図１５では、生息適性が低い順の順位は、１位が市街地（植生グループ「Ｉ」）、２位が自然林（植生グループ「Ｖ」）、３位が草地（植生グループ「ＩＩＩ」）、４位が農地（植生グループ「ＩＩ」）、５位が人工林（植生グループ「ＩＶ」）となる。このように、生息適性の順位は、例えば動物種によって食性が異なるために差異が発生する。つまり、生息適性の順位は、食性を含む生態が類似すると、同一または類似する順位となる傾向にある。

図１６は、動物ａの植生グループごとの生息率の一例を示す図である。図１６のグラフは、動物ａについて分類した植生グループを生息適性が低い順に順位を入れ替えて、植生グループごとの生息率をプロットしたものである。すなわち、図１６では、植生グループの生息適性が低い順は、「Ｖ」、「ＩＩＩ」、「Ｉ」、「ＩＩ」、「ＩＶ」となる。すると、図１６に示すように、動物ａの生息率が概ね直線上に乗ることが判る。つまり、第１生成部１３１は、植生自然度を植生グループに分類し、動物ａの生態に応じて植生グループの順位を入れ替えて、動物ａの生息率が低い順から並べて直線を引くことで、動物種の生息率を定量化できる。第１生成部１３１は、入れ替えた植生グループの順位を生息適性の順位とし、各植生グループを動物種と対応付けて分類テーブル記憶部１２３に記憶する。

図１７は、動物ｂ，ｃの植生グループごとの生息率の一例を示す図である。図１７のグラフは、動物ｂ，ｃについて分類した植生グループを生息適性が低い順に順位を入れ替えて、植生グループごとの生息率をプロットしたものである。つまり、図１４および図１５に示すように、動物ｂと動物ｃとは、生息率の値は異なるが、植生グループの順位は同じであるので、同一のグラフ上に生息率をプロットできる。つまり、動物ｂと動物ｃとは、植生自然度と生息適性との対応順が同一である。

図１７では、植生グループの生息適性が低い順は、「Ｉ」、「Ｖ」、「ＩＩＩ」、「ＩＩ」、「ＩＶ」となる。すると、図１７に示すように、動物ｂ，ｃの生息率が、それぞれ概ね直線上に乗ることが判る。また、動物ｂと動物ｃとは、生態が類似していることが判る。つまり、第１生成部１３１は、植生自然度を植生グループに分類し、動物ｂ，ｃの生態に応じて植生グループの順位を入れ替えて、動物ｂ，ｃの生息率が低い順から並べて直線を引くことで、動物種の生息率を定量化できる。第１生成部１３１は、入れ替えた植生グループの順位を生息適性の順位とし、各植生グループを動物種と対応付けて分類テーブル記憶部１２３に記憶する。また、上述のように、類似する生態を持つ動物種は、既に分類テーブルを生成した動物種のグラフに対して、例えば生息総頭数等から求めた任意の係数を用いることで、実地の調査データがない動物種、例えば外来種等でも定量化を行って分類テーブルを生成できる。

すなわち、分類テーブルは、類似する植生自然度をグループに分類し、分類した該グループと、動物種の生息適性とを対応付けた分類テーブルである。また、分類テーブルは、グループと動物種の生息適性との対応付けを、動物種の生態に応じて変更した分類テーブルである。さらに、分類テーブルは、植生自然度と生息適性との対応順が同一である動物種を、同一のグループに分類した分類テーブルである。

図１の説明に戻って、第２生成部１３２は、価値ＤＢ１２４を生成する。第２生成部１３２は、例えば、生態系サービスの価値のうち、調整サービスに分類される表面侵食防止機能および表層崩壊防止機能の価値を算出し、価値ＤＢ１２４を生成する。第２生成部１３２は、通信部１１０を介して、図示しない他のサーバから価値情報等を取得して、取得した価値情報に基づいて、生態系サービスの価値を算出する。

ここで、図１８を用いて、生態系サービスについて説明する。図１８は、生態系サービスの一例を示す図である。図１８に示す生態系サービスは、生物多様性条約に関連するＴＥＥＢ（The Economics of Ecosystem and Biodiversity：生態系と生物多様性の経済学）の分類に基づくサービスである。供給サービスは、農作物や木材等の従来から取引が行われており、市場価格が存在するものである。調整サービスは、表面侵食防止機能、表層崩壊防止機能、二酸化炭素吸収機能等のように、市場価格が存在しないものである。市場価格が存在しない場合の評価方法としては、顕示選好法および表明選考法が挙げられるが、本実施例では、例えば、顕示選好法の一例である代替法を用いる。代替法は、自然環境がもつ機能を別の商品や施設等に置き換えるときの費用で環境の価値を評価する方法である。文化的サービスは、レクリエーション等の価値を表すものであり、例えば、訪問地までの旅費をもとに訪問価値を評価するトラベルコスト法を用いて価値を表すことができる。

次に、本実施例の価値ＤＢ１２４における表面侵食防止機能および表層崩壊防止機能の価値の算出について、図１９から図２１を用いて説明する。まず、表面侵食防止機能および表層崩壊防止機能を表す森林の土砂崩壊防止機能判定値Ｐは、樹種の引き抜き抵抗力に関する評価点Ｐ１、立木密度に関する評価点Ｐ２、および、胸高直径に関する評価点Ｐ３、に基づいて、下記の式（２）を用いて算出できる。なお、森林の土砂崩壊防止機能判定値Ｐは、価値ＤＢ１２４の「総合点」に相当する。また、図１９から図２１に示す各評価点Ｐ１〜Ｐ３については、林野庁の「流域山地災害等対策調査（流木災害対策手法検討調査）委託事業報告書 平成２７年度」に基づくものである。

Ｐ＝Ｐ１×Ｐ２×Ｐ３ ・・・（２）

図１９は、樹種の引き抜き抵抗力に関する評価点の一例を示す図である。図１９に示すように、樹種の引き抜き抵抗力に関する評価点Ｐ１は、例えば、林相や樹種に基づいて区分Ａ〜Ｃの３つに区分される。区分Ａは、根直径１０ｍｍの引き抜き抵抗力が１０００（Ｎ）以上のスギ林、天然生針葉樹林（マツ以外）、天然生広葉樹林の場合であり、評価点Ｐ１が「１．６」である。区分Ｂは、根直径１０ｍｍの引き抜き抵抗力が５００（Ｎ）以上、１０００（Ｎ）未満のヒノキ林、広葉樹二次林の場合であり、評価点Ｐ１が「１．２」である。区分Ｃは、根直径１０ｍｍの引き抜き抵抗力が３００（Ｎ）以上、５００（Ｎ）未満のマツ林の場合であり、評価点Ｐ１が「０．８」である。

図２０は、立木密度に関する評価点の一例を示す図である。図２０に示すように、立木密度に関する評価点Ｐ２は、例えば、１ヘクタール当たりの本数ごとに設定する。針葉樹人工林の場合、評価点Ｐ２は、立木密度が４００〜６００（本／ｈａ）までは「０．５」、６００〜８００（本／ｈａ）までは「０．８」、８００〜１６００（本／ｈａ）までは「１．０」となる。また、針葉樹人工林の場合、評価点Ｐ２は、立木密度が１６００〜１８００（本／ｈａ）までは「０．７」、１８００〜２０００（本／ｈａ）までは「０．４」となる。同様に、針葉樹人工林以外の場合、評価点Ｐ２は、立木密度が４００〜６００（本／ｈａ）までは「０．５」、６００〜８００（本／ｈａ）までは「０．８」、８００〜１６００（本／ｈａ）までは「１．０」となる。また、針葉樹人工林以外の場合、評価点Ｐ２は、立木密度が１６００〜１８００（本／ｈａ）までは「１．０」、１８００〜２０００（本／ｈａ）までは「１．０」となる。つまり、評価点Ｐ２は、針葉樹人工林と、針葉樹人工林以外とで異なる値となる場合がある。

図２１は、胸高直径に関する評価点の一例を示す図である。図２１に示すように、胸高直径に関する評価点Ｐ３は、例えば、胸高直径の５ｃｍごとに点数を設定する。評価点Ｐ３は、例えば、胸高直径１０〜１５（ｃｍ）の場合「０．２」、胸高直径１５〜２０（ｃｍ）の場合「０．５」、胸高直径２０〜２５（ｃｍ）の場合「１．０」と設定する。また、評価点Ｐ３は、例えば、胸高直径２５〜３０（ｃｍ）の場合「１．９」、胸高直径３０〜３５（ｃｍ）の場合「３．０」、胸高直径３５〜４０（ｃｍ）の場合「４．４」と設定する。

第２生成部１３２は、例えば、植生図、ならびに、サンプルの立木密度および胸高直径等を含む価値情報に基づいて、森林の土砂崩壊防止機能判定値Ｐ（総合点）を上述の式（２）を用いて、例えば、価値情報のサンプルごとに算出する。また、第２生成部１３２は、サンプルの樹種等に基づいて、各サンプルの植生グループを求める。次に、第２生成部１３２は、各サンプルに対応するデータを総合点の大きい順にソートする。第２生成部１３２は、最も総合点が高いサンプルの機能強度を「１」に設定する。第２生成部１３２は、他のサンプルの機能強度を、当該サンプルの総合点／最も総合点が高いサンプルの総合点といった式で算出する。

第２生成部１３２は、最も総合点が高いサンプルの機能の価値に、森林の表層崩壊防止機能の価値の原単位の値を設定する。原単位の値は、例えば、６５６０万円／（ｋｍ^２・機能強度）とする。なお、当該原単位の値は、２０１１年の日本学術会議の算出方法に基づいて算出できる。例えば、当該算出方法では、森林の表層（土砂）崩壊防止機能の価値は、年間３２８０万円／ｋｍ^２である。この値は、山腹工事３年間の費用８５６０万円／ｈａの１年分の値である２８５０万円／ｈａと、１年間に森林によって表層崩壊を防止できる面積１．１５ｈａ／ｋｍ^２とを乗算することで求められる。なお、年間３２８０万円／ｋｍ^２という値は、無林地と有林地の表層崩壊面積の差を求めたものである。また、有林地はすべての森林を含むので、機能強度は、平均をとって０．５と仮定する。原単位の値は、３２８０万円／ｋｍ^２を０．５で除算することで、６５６０万円／（ｋｍ^２・機能強度）と求められる。

第２生成部１３２は、機能の価値の原単位と、各サンプルの機能強度とを乗算することで、各サンプルの機能の価値を算出する。第２生成部１３２は、植生グループ、樹種、立木密度および胸高直径の各評価点、総合点、機能強度、ならびに、機能の価値を、サンプルごとに対応付けて記憶することで価値ＤＢ１２４を生成する。

また、価値ＤＢ１２４の他の調整サービスの例としては、二酸化炭素吸収機能が挙げられる。第２生成部１３２は、例えば、林野庁の二酸化炭素の森林吸収量の算出方法に基づいて、二酸化炭素吸収機能の価値ＤＢ１２４を生成する。第２生成部１３２は、まず、樹種や林齢を考慮した下記の式（３）を用いて吸収量を算出する。

吸収量（炭素トン／年）＝幹の体積の増加量（ｍ^３／年）×拡大係数
×（１＋地上部・地下部比）×容積密度（トン／ｍ^３）
×炭素含有率 ・・・（３）

図２２は、二酸化炭素の吸収に関するパラメータの一例を示す図である。ここで、拡大係数であるＢＥＦ、地上部バイオマスに対する地下部バイオマス（根）の比率であるＲ、および、容積密度（トン／ｍ^３）であるＤは、図２２に示すパラメータを用いる。なお、ＢＥＦは、地上部バイオマス（幹、枝、葉）と、幹バイオマスとの比率である。

第２生成部１３２は、上述の式（３）、図２２の各パラメータ、および、植生図に基づいて、所定の地域の炭素吸収量を求める。

図２３は、樹木による炭素吸収量の一例を示す図である。第２生成部１３２は、図２３に示すような、植生グループ「ＩＶ」である人工林の主な樹種であるスギやヒノキと、植生グループ「Ｖ」である天然林広葉樹とのおおよその炭素吸収量を用いてもよい。図２３の例では、スギ、ヒノキおよび天然林広葉樹について、２０年生前後、４０年生前後、６０年生前後および８０年生前後の１年当たりのおおよその炭素吸収量が挙げられている。なお、図２３に示す炭素吸収量は、（独）森林総合研究所によるものである。

第２生成部１３２は、上述のように求めた炭素吸収量に基づいて、全国版Ｊ−ＶＥＲ（オフセット・クレジット）取引制度の価格である１００００円／（ｔ−ＣＯ２）を用いて、１年間の二酸化炭素吸収機能の価値を算出し、価値ＤＢ１２４に記憶する。なお、第２生成部１３２は、調整サービスの複数の項目、例えば、表面侵食防止機能および表層崩壊防止機能と、二酸化炭素吸収機能とにおける、それぞれの価値を合算し、植生グループごとに単位面積当たりの合算した価値を算出するようにしてもよい。この場合、価値ＤＢ１２４には、植生グループごとに単位面積当たりの合算した価値を記憶する。また、第２生成部１３２は、調整サービスの各項目だけでなく、生態系サービスの他の項目、例えば、供給サービスの項目を合算してもよく、同様に、植生グループごとに単位面積当たりの合算した価値を算出するようにしてもよい。

すなわち、価値ＤＢ１２４は、植生に基づく自然度を示す植生自然度のうち類似する植生自然度を分類した植生グループに応じた生態系サービスの価値を示す価値データベースである。また、価値ＤＢ１２４は、生態系サービスの複数の項目の価値を合算し、グループごとに単位面積あたりの合算した価値を記憶するようにしてもよい。また、価値ＤＢ１２４では、生態系サービスの複数の項目は、地域が提供可能な供給サービスおよび調整サービスに属する項目とすることができる。

図１の説明に戻って、受付部１３３は、価値算出処理を行う際に、例えば、ユーザによる操作部１１２での操作に基づいて、評価対象の地域および動物種の入力を受け付ける。受付部１３３は、受け付けた地域を取得部１３４に出力する。また、受け付けた動物種を判定部１３５に出力する。なお、受付部１３３は、ユーザによる操作部１１２での操作に代えて、記録媒体に記録した評価対象の地域および動物種を、入出力部１１３を介して入力を受け付けてもよい。また、受付部１３３は、ユーザによる操作部１１２での操作に代えて、図示しない端末装置等から通信部１１０を介して評価対象の地域および動物種の入力を受け付けてもよい。なお、受付部１３３は、評価対象の地域のみの入力を受け付けるようにしてもよい。

取得部１３４は、受付部１３３から受け付けた地域が入力されると、植生ＤＢ１２１を参照し、受け付けた地域の植生情報を取得する。なお、取得部１３４は、通信部１１０を介して、図示しない生物多様性センター等の他のサーバから、受け付けた地域の植生情報を取得するようにしてもよい。取得部１３４は、取得した植生情報を判定部１３５および算出部１３６に出力する。

判定部１３５には、受付部１３３から受け付けた動物種が入力され、取得部１３４から取得した植生情報が入力される。判定部１３５は、分類テーブル記憶部１２３を参照し、取得した植生情報と、受け付けた動物種に対応する分類テーブルとに基づいて、受け付けた地域における動物種の生息適性を判定する。すなわち、判定部１３５は、受け付けた動物種の生息適性が最も高い場合に生息適性を「５」と判定し、以下、生息適性が高い順に「４」、「３」、「２」と判定し、生息適性が最も低い場合に「１」と判定する。判定部１３５は、判定結果に基づいて、生息適性の画面情報を生成する。判定部１３５は、生成した生息適性の画面情報を出力制御部１３７に出力する。また、判定部１３５は、生成した生息適性の画面情報や判定結果のデータを、入出力部１１３を介して、ＳＤカード等の記録媒体に記録するようにしてもよい。

すなわち、判定部１３５は、取得した植生情報、および、グループと該グループごとの動物種の生息率に応じた生息適性とを対応付けた分類テーブルに基づいて、地域における動物種の生息適性を判定する。

算出部１３６は、取得部１３４から植生情報が入力されると、植生情報に対応する植生グループに基づいて、地域における植生グループの面積を算出する。なお、植生グループは、第１生成部１３１で用いたものと同じものを用いる。算出部１３６は、価値ＤＢ１２４を参照し、算出した植生グループごとの面積に応じて、受付部１３３で受け付けた地域の生態系サービスの価値を算出する。

また、算出部１３６は、算出した生態系サービスの価値と、生態系サービスの提供可能期間とに基づいて、受け付けた地域における将来便益を表す資本価値を算出する。ここで、算出部１３６は、資本価値を算出する場合に、生態系サービスのうち供給サービスについては、例えば２０年間等の提供可能期間に基づいて、下記の式（４）を用いて算出する。また、算出部１３６は、生態系サービスのうち調整サービスについては、割引率、例えば５％に基づいて、下記の式（５）を用いて算出する。

資本価値＝（各植生グループの供給物の価値×レンタル率）
×提供期間 ・・・（４）
資本価値＝各植生グループの調整サービスの価値／割引率 ・・・（５）

なお、レンタル率は、農作物を生産するコストを除いて利益分を算出するための数値である。また、上述の式（４）、（５）は、地域において植生グループが提供可能期間で変化しないと仮定すると、提供可能期間Ｘ年の地域Ｑの持つ価値は、下記の式（６）のように表現できる。なお、式（６）では、植生グループごとの生態系サービスの価値を、生態系サービスΣＳｎｉとしている。ここで、Ｓは生態系サービスを表し、ｎは植生グループを表し、ｉは各生態系サービスの小項目を表す。

地域Ｑの資本価値＝ΣＱｎｉ＝Σ［ΣＳｎｉ］Ｘ × 割引率 ・・・（６）

算出部１３６は、算出した生態系サービスの価値および資本価値の情報を、出力制御部１３７に出力する。

ここで、図２４を用いて生態系サービスの価値および資本価値の算出の具体例について説明する。図２４は、森林のモデルの一例を示す図である。本具体例では、図２４に示す森林のモデル１３について生態系サービスの価値および資本価値を算出する。また、本具体例では、生態系サービスとして調整サービスの表層崩壊防止機能を用いており、以下の説明では生態系サービスとして表現している。モデル１３は、森林全体の面積が１０００ｈａであり、そのうち広葉樹天然林が３００ｈａ、針葉樹スギ２次林が５００ｈａ、針葉樹スギ人工林が２００ｈａである。

算出部１３６は、モデル１３の各森林の機能強度として、価値ＤＢ１２４の各サンプルのうち、同じ植生グループであり、樹種、立木密度および胸高直径が最も近いサンプルの機能の価値を取得する。ここでは、算出部１３６は、広葉樹天然林について、植生グループ「Ｖ」であり、総合点が７．０点である機能強度「１．００」の機能の価値「６５６０（万円／ｋｍ^２・年）」を取得する。同様に、算出部１３６は、針葉樹スギ２次林について、植生グループ「ＩＶ」であり、総合点が４．９点である機能強度「０．７０」の機能の価値「４５９０（万円／ｋｍ^２・年）」を取得する。同様に、算出部１３６は、針葉樹スギ人工林について、植生グループ「ＩＶ」であり、総合点が０．６４点である機能強度「０．０９」の機能の価値「５９０（万円／ｋｍ^２・年）」を取得する。

算出部１３６は、各森林の機能強度と面積とに基づいて、下記の式（７）〜（９）に示すように、生態系サービスの価値を算出する。

広葉樹天然林 ：６５６０（万円／ｋｍ^２・年）×３００（ｈａ）
＝１．９７（億円／年） ・・・（７）
針葉樹スギ２次林：４５９０（万円／ｋｍ^２・年）×５００（ｈａ）
＝２．３０（億円／年） ・・・（８）
針葉樹スギ人工林： ５９０（万円／ｋｍ^２・年）×２００（ｈａ）
＝０．１２（億円／年） ・・・（９）

算出部１３６は、モデル１３の森林全体の生態系サービスの価値を、式（７）〜（９）の合計として、４．３９（億円／年）を算出する。また、算出部１３６は、森林全体の生態系サービスの価値と割引率５％とに基づいて、下記の式（１０）を用いて資本価値を算出する。

資本価値＝４．３９（億円／年）÷０．０５（割引率／年）
＝８７．８（億円） ・・・（１０）

すなわち、算出部１３６は、モデル１３の森林全体の生態系サービスの価値および資本価値として、４．３９（億円／年）、および、８７．８（億円）を算出することができる。

これに対して、モデル１３の森林を植生グループで分類せずに、１種類として評価すると、生態系サービスの価値および資本価値は、下記の式（１１）、（１２）となる。

生態系サービスの価値＝１．１５（ｈａ／ｋｍ^２・年）×１０（ｋｍ^２）
×２８５０（万円／ｈａ）
＝３．２８（億円／年） ・・・（１１）
資本価値＝３．２８（億円／年）÷０．０５（割引率／年）
＝６５．６（億円） ・・・（１２）

すなわち、算出部１３６は、植生グループや、樹種、立木密度および胸高直径に応じた機能の価値を用いることで、植生自然度を反映した価値を算出することができる。なお、上記の具体例では、樹種、立木密度および胸高直径に基づいて、価値ＤＢ１２４を参照して機能の価値を取得したが、植生グループごとの機能の価値の平均値を価値ＤＢ１２４に記憶して、当該平均値を用いてもよい。この場合、例えば、植生グループ「Ｖ」、「ＩＶ」の機能の価値の各平均値を用いて生態系サービスの価値および資本価値を算出することができる。なお、算出部１３６は、生態系サービスの価値および資本価値をメッシュごとに求めてもよい。

さらに、算出部１３６は、植生自然度、つまり植生が変化する外部撹乱、および外部撹乱から元の植生に再生するための再生性を反映した植生自然度（植生）の経年変化に基づいて、資本価値を算出してもよい。算出部１３６は、植生自然度（植生）の経年変化について、例えば、エージェントベースモデル等の予測シミュレーションを用いて予測を行う。なお、エージェントベースモデルのシミュレーションとしては、例えば、EclipseのRepast SimphonyのJAVA（登録商標）スクリプトを用いて動植物の行動繁殖パターンをモデル化してシミュレーションを行うことができる。また、例えば、NetLOGO（自然現象をシミュレーションするためのプログラム可能なモデリング環境）を用いてもよい。

図２５は、植生の経年変化の一例を示す図である。算出部１３６は、例えば、図２５に示すように、ある地域Ｎが山火事等によって外部撹乱が発生した状態から、植樹等によって再生するｙ年後の自然度Ｎｙｊを、下記の式（１３）を用いて推定する。なお、Ｓは生態系サービスを表し、ｎは植生グループを表し、ｉは各生態系サービスの小項目を表し、ｊは経年変化を表す。算出部１３６は、このように、植生の経年変化を予測することで、例えば、１０年後や２０年後の生態系サービスの価値や資本価値を算出することができる。

ΣＮｙｊ＝Σ［［ΣＳｎｉ］ｙｊ、持続年数（１，ｙ）］ ・・・（１３）

言い換えると、算出部１３６は、価値ＤＢ１２４を参照し、取得した植生情報に対応するグループに基づいて、地域の生態系サービスの価値を算出する。また、算出部１３６は、地域におけるグループごとの面積に応じて、生態系サービスの価値を算出する。また、算出部１３６は、生態系サービスの価値と、生態系サービスの提供可能期間とに基づいて、地域における将来便益を表す資本価値を算出する。また、算出部１３６は、植生自然度が変化する外部撹乱、および、外部撹乱から元の植生に再生するための再生性を反映した植生自然度の経年変化に基づいて、資本価値を算出する。

図１の説明に戻って、出力制御部１３７には、判定部１３５から生息適性の画面情報が入力され、算出部１３６から生態系サービスの価値および資本価値の情報が入力される。出力制御部１３７は、生息適性の画面情報、ならびに、生態系サービスの価値および資本価値の情報に基づいて、生息適性と、生態系サービスの価値および資本価値とを含む表示画面を生成する。

なお、出力制御部１３７は、受付部１３３において、評価対象の地域のみの入力を受け付けた場合には、算出部１３６で用いた植生グループに基づいて、分類テーブル記憶部１２３を参照し、評価対象の地域において生息適性が高い動物種を取得する。この場合、出力制御部１３７は、評価対象の地域において生息適性が高い動物種と、生態系サービスの価値および資本価値とを含む表示画面を生成する。

出力制御部１３７は、生成した表示画面を表示部１１１に出力して表示させる。また、出力制御部１３７は、生成した表示画面や、生息適性の画面情報、ならびに、生態系サービスの価値および資本価値の情報を、入出力部１１３を介して、ＳＤカード等の記録媒体に記録するようにしてもよい。

すなわち、出力制御部１３７は、算出した生態系サービスの価値を出力する。また、出力制御部１３７は、算出した資本価値を出力する。また、出力制御部１３７は、判定した生息適性を出力する。

ここで、図２６および図２７を用いて表示画面について説明する。図２６は、表示画面の一例を示す図である。図２６に示すように、表示画面２０は、例えば、図６に示す植生図に、生息適性を重畳表示させる。表示画面２０では、例えば、１０ｋｍ四方の二次メッシュをさらに１ｋｍのメッシュに細分化し、１ｋｍのメッシュごとの代表する植生に対応する生息適性を表示している。なお、生息適性は、植生図の他にも、地形図やその他の地図に重畳表示してもよい。また、表示画面２０では、対象の地域における生態系サービスの価値および資本価値の情報を表示している。

図２７は、表示画面の他の一例を示す図である。図２７に示すように、表示画面２１は、受付部１３３において、評価対象の地域のみの入力を受け付けた場合における表示画面の一例である。表示画面２１では、評価対象の地域において生息適性が高い動物種と、生態系サービスの価値および資本価値とを表示している。

このように、価値算出装置１００では、地域における動物種の生息適性を表示する場合と比較して、その地域の生態系サービスの価値や資本価値を、さらに表示するので、その地域の評価項目を増やすことができる。すなわち、価値算出装置１００は、地域における動物種の生息適性を表示する場合と比べて、評価項目が増加するので、評価の精度を向上させることができる。

次に、実施例の価値算出装置１００の動作について説明する。まず、分類テーブルを生成する分類テーブル生成処理について説明する。図２８は、分類テーブル生成処理の一例を示すフローチャートである。

第１生成部１３１は、他のサーバから植生情報および生息情報等を取得して（ステップＳ１）、植生ＤＢ１２１および生息情報ＤＢ１２２に、それぞれ記憶する。第１生成部１３１は、植生ＤＢ１２１を参照し、植生情報に基づく植生図を生成する。

第１生成部１３１は、植生図に基づいて、メッシュごとに当該メッシュを代表する植生を決定する。第１生成部１３１は、決定したメッシュごとの代表する植生に基づいて、各メッシュの植生自然度を特定する。すなわち、第１生成部１３１は、植生情報に基づく植生図における各メッシュの植生自然度を特定する（ステップＳ２）。

次に、第１生成部１３１は、生息情報ＤＢ１２２を参照し、生息情報に基づいて動物種ごとに当該動物種が存在するメッシュを特定する。第１生成部１３１は、特定したメッシュを植生自然度ごとに分類し、植生自然度ごとの当該動物種が存在するメッシュの数を特定する。第１生成部１３１は、それぞれの植生自然度ごとに、動物種が存在するメッシュの数と、植生自然度のメッシュの総数とに基づいて、動物種の生息率を算出する。すなわち、第１生成部１３１は、生息情報に基づいて、植生自然度ごとに動物種の生息率を算出する（ステップＳ３）。

第１生成部１３１は、植生自然度を植生グループに分類する（ステップＳ４）。第１生成部１３１は、動物種の生息率が低い順になるように植生グループの順位を入れ替える。すなわち、第１生成部１３１は、動物種の生態に応じて植生グループの順位を入れ替える（ステップＳ５）。第１生成部１３１は、入れ替えた植生グループの順位を生息適性の順位とし、各植生グループを動物種と対応付けて分類テーブル記憶部１２３に記憶する（ステップＳ６）。これにより、価値算出装置１００は、動物種の植生グループごとの生息適性を定量化できる。

次に、評価対象の地域および動物種に対する価値算出処理について説明する。図２９は、価値算出処理の一例を示すフローチャートである。

受付部１３３は、ユーザから評価対象の地域および動物種の入力を受け付ける（ステップＳ１１）。受付部１３３は、受け付けた地域を取得部１３４に出力する。また、受け付けた動物種を判定部１３５に出力する。

取得部１３４は、受付部１３３から受け付けた地域が入力されると、植生ＤＢ１２１を参照し、受け付けた地域の植生情報を取得する（ステップＳ１２）。取得部１３４は、取得した植生情報を判定部１３５および算出部１３６に出力する。

判定部１３５は、分類テーブル記憶部１２３を参照し、取得した植生情報と、受け付けた動物種に対応する分類テーブルとに基づいて、受け付けた地域における動物種の生息適性を判定する（ステップＳ１３）。判定部１３５は、判定結果に基づいて、生息適性の画面情報を生成する。判定部１３５は、生成した生息適性の画面情報を出力制御部１３７に出力する。

算出部１３６は、取得部１３４から植生情報が入力されると、植生情報に対応する植生グループに基づいて、地域における植生グループの面積を算出する。算出部１３６は、価値ＤＢ１２４を参照し、取得した植生情報に応じた植生グループに基づいて、受け付けた地域の生態系サービスの価値を算出する（ステップＳ１４）。また、算出部１３６は、算出した生態系サービスの価値と、生態系サービスの提供可能期間とに基づいて、受け付けた地域の資本価値を算出する（ステップＳ１５）。算出部１３６は、算出した生態系サービスの価値および資本価値の情報を、出力制御部１３７に出力する。

出力制御部１３７は、入力された生息適性の画面情報、ならびに、生態系サービスの価値および資本価値の情報に基づいて、生息適性と、生態系サービスの価値および資本価値とを含む表示画面を生成する（ステップＳ１６）。出力制御部１３７は、生成した表示画面を表示部１１１に出力して表示させる（ステップＳ１７）。これにより、価値算出装置１００は、所定の地域における動植物の価値の評価を支援できる。

このように、価値算出装置１００は、地域の入力を受け付ける。また、価値算出装置１００は、受け付けた地域の植生に関する植生情報を取得する。また、価値算出装置１００は、植生に基づく自然度を示す植生自然度のうち類似する植生自然度を分類したグループに応じた生態系サービスの価値を示す価値データベース１２４を有する。また、価値算出装置１００は、価値データベース１２４を参照し、取得した植生情報に対応するグループに基づいて、地域の生態系サービスの価値を算出する。また、価値算出装置１００は、算出した生態系サービスの価値を出力する。その結果、価値算出装置１００は、所定の地域における動植物の価値の評価を支援できる。

また、価値算出装置１００は、地域におけるグループごとの面積に応じて、生態系サービスの価値を算出する。その結果、価値算出装置１００は、植生自然度を反映した生態系サービスの価値を出力できる。

また、価値算出装置１００は、生態系サービスの価値と、生態系サービスの提供可能期間とに基づいて、地域における将来便益を表す資本価値を算出する。また、価値算出装置１００は、算出した資本価値を出力する。その結果、価値算出装置１００は、生態系サービスの価値とともに、資本価値を出力できる。

また、価値算出装置１００は、植生自然度が変化する外部撹乱、および、外部撹乱から元の植生に再生するための再生性を反映した植生自然度の経年変化に基づいて、資本価値を算出する。その結果、価値算出装置１００は、植生自然度の経年変化を反映した資本価値を出力できる。

また、価値算出装置１００では、価値データベース１２４は、生態系サービスの複数の項目の価値を合算し、グループごとに単位面積あたりの合算した価値を記憶する。その結果、価値算出装置１００は、植生グループと、当該植生グループの面積とに応じて、容易に生態系サービスの価値を出力できる。

また、価値算出装置１００では、生態系サービスの複数の項目は、地域が提供可能な供給サービスおよび調整サービスに属する項目である。その結果、価値算出装置１００は、供給サービスと調整サービスとを含む生態系サービスの価値を出力できる。

また、価値算出装置１００は、動物種の入力を受け付ける。また、価値算出装置１００は、取得した植生情報、および、グループと該グループごとの動物種の生息率に応じた生息適性とを対応付けた分類テーブルに基づいて、地域における動物種の生息適性を判定する。また、価値算出装置１００は、判定した生息適性を出力する。その結果、価値算出装置１００は、動物種の生息適性を考慮した所定の地域における動植物の価値の評価を支援できる。

なお、上記実施例では、動物種の生息適性と植生グループとを対応付けた分類テーブルを用いて入力された地域における動物種の生息適性度を評価したが、これに限定されない。例えば、図９、図１６および図１７に示すようなグラフの直線を表す一次関数を用いて入力された地域における動物種の生息適性度を評価してもよい。すなわち、一次関数の傾きや切片等で動物種の生息適性を分類し、これらが類似する動物種間で一次関数を流用して生息適性度を評価してもよい。

また、上記実施例では、植生自然度を５つの植生グループに分類したが、これに限定されない。例えば、植生自然度「２」の耕作地や緑の多い住宅地と、植生自然度「３」の樹園地とを異なる植生グループに分ける等、他の分類を行ってもよい。

また、上記実施例では、植生情報としてオープンデータを用いたが、これに限定されない。例えば、衛星画像や航空写真等の画像を解析し、市街地、耕作地、草原、針葉樹、広葉樹、落葉樹、常緑樹等を分類することで、植生情報として用いてもよい。

また、上記実施例では、動物の一例としてニホンジカ、タヌキ、キツネおよびニホンザルの場合を説明したが、これに限定されない。例えば、カモシカ、ノウサギ等の各種の草食性の動物や、イノシシ、クマ等の各種の雑食性や肉食性の動物の生態情報を用いてもよい。

また、上記実施例では、生態系サービスの項目として、調整サービスの表面侵食防止、表層崩壊防止、および、二酸化炭素吸収の各機能について価値ＤＢ１２４を生成したが、これに限定されない。例えば、調整サービスのその他の項目に対応する機能であって、代替法等によって価値を評価できる項目について価値ＤＢ１２４を生成するようにしてもよい。

また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、受付部１３３と取得部１３４とを統合してもよい。また、図示した各処理は、上記の順番に限定されるものでなく、処理内容を矛盾させない範囲において、同時に実施してもよく、順序を入れ替えて実施してもよい。

さらに、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、またはワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。

ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図３０は、価値算出プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

図３０に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、データ入力を受け付ける入力装置２０２と、モニタ２０３とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置２０４と、各種装置と接続するためのインタフェース装置２０５と、他の情報処理装置等と有線または無線により接続するための通信装置２０６とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０７と、ハードディスク装置２０８とを有する。また、各装置２０１〜２０８は、バス２０９に接続される。

ハードディスク装置２０８には、図１に示した第１生成部１３１、第２生成部１３２、受付部１３３、取得部１３４、判定部１３５、算出部１３６および出力制御部１３７の各処理部と同様の機能を有する価値算出プログラムが記憶される。また、ハードディスク装置２０８には、植生ＤＢ１２１、生息情報ＤＢ１２２、分類テーブル記憶部１２３、価値ＤＢ１２４、および、価値算出プログラムを実現するための各種データが記憶される。入力装置２０２は、例えば、コンピュータ２００のユーザから操作情報等の各種情報の入力を受け付ける。モニタ２０３は、例えば、コンピュータ２００のユーザに対して表示画面等の各種画面を表示する。インタフェース装置２０５は、例えば印刷装置等が接続される。通信装置２０６は、例えば、図１に示した通信部１１０と同様の機能を有し図示しないネットワークと接続され、図示しない他の情報処理装置と各種情報をやりとりする。

ＣＰＵ２０１は、ハードディスク装置２０８に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ２０７に展開して実行することで、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータ２００を図１に示した第１生成部１３１、第２生成部１３２、受付部１３３、取得部１３４、判定部１３５、算出部１３６および出力制御部１３７として機能させることができる。

なお、上記の価値算出プログラムは、必ずしもハードディスク装置２０８に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータ２００が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ２００が読み出して実行するようにしてもよい。コンピュータ２００が読み取り可能な記憶媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）等に接続された装置にこの価値算出プログラムを記憶させておき、コンピュータ２００がこれらから価値算出プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

１００ 価値算出装置
１１０ 通信部
１１１ 表示部
１１２ 操作部
１１３ 入出力部
１２０ 記憶部
１２１ 植生ＤＢ
１２２ 生息情報ＤＢ
１２３ 分類テーブル記憶部
１２４ 価値ＤＢ
１３０ 制御部
１３１ 第１生成部
１３２ 第２生成部
１３３ 受付部
１３４ 取得部
１３５ 判定部
１３６ 算出部
１３７ 出力制御部

Claims (9)

1. 地域の入力を受け付け、
   受け付けた前記地域の植生に関する植生情報を取得し、
   前記植生に基づく自然度を示す植生自然度のうち類似する前記植生自然度を分類したグループに応じた生態系サービスの価値を示す価値データベースを参照し、取得した前記植生情報に対応する前記グループに基づいて、前記地域の生態系サービスの価値を算出し、
   算出した前記生態系サービスの価値を出力する、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする価値算出方法。
2. 前記算出する処理は、前記地域における前記グループごとの面積に応じて、前記生態系サービスの価値を算出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の価値算出方法。
3. 前記算出する処理は、前記生態系サービスの価値と、前記生態系サービスの提供可能期間とに基づいて、前記地域における将来便益を表す資本価値を算出し、
   前記出力する処理は、算出した前記資本価値を出力する、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の価値算出方法。
4. 前記算出する処理は、前記植生自然度が変化する外部撹乱、および、前記外部撹乱から元の植生に再生するための再生性を反映した前記植生自然度の経年変化に基づいて、前記資本価値を算出する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の価値算出方法。
5. 前記価値データベースは、前記生態系サービスの複数の項目の価値を合算し、前記グループごとに単位面積あたりの合算した価値を記憶する、
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の価値算出方法。
6. 前記生態系サービスの複数の項目は、前記地域が提供可能な供給サービスおよび調整サービスに属する項目である、
   ことを特徴とする請求項５に記載の価値算出方法。
7. 前記受け付ける処理は、動物種の入力を受け付け、
   取得した前記植生情報、および、前記グループと該グループごとの前記動物種の生息率に応じた生息適性とを対応付けた分類テーブルに基づいて、前記地域における前記動物種の生息適性を判定し、
   前記出力する処理は、判定した前記生息適性を出力する、
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の価値算出方法。
8. 地域の入力を受け付け、
   受け付けた前記地域の植生に関する植生情報を取得し、
   前記植生に基づく自然度を示す植生自然度のうち類似する前記植生自然度を分類したグループに応じた生態系サービスの価値を示す価値データベースを参照し、取得した前記植生情報に対応する前記グループに基づいて、前記地域の生態系サービスの価値を算出し、
   算出した前記生態系サービスの価値を出力する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする価値算出プログラム。
9. 地域の入力を受け付ける受付部と、
   受け付けた前記地域の植生に関する植生情報を取得する取得部と、
   前記植生に基づく自然度を示す植生自然度のうち類似する前記植生自然度を分類したグループに応じた生態系サービスの価値を示す価値データベースを参照し、取得した前記植生情報に対応する前記グループに基づいて、前記地域の生態系サービスの価値を算出する算出部と、
   算出した前記生態系サービスの価値を出力する出力制御部と、
   を有することを特徴とする価値算出装置。