2020年07月25日

モニタリングデータの個体数変化を分析する統計ソフトTRIM(rtrim)の使い方

TRIM(TRends & Indice for Monitoring data)はヨーロッパ全体の鳥類繁殖分布調査(PECBMS, Pan-European Common Bird Monitoring Scheme)で使用されている個体数変化解析用のプログラムです。

長期に続くモニタリング調査では毎回全ての地点で調査ができない場合がありますが、TRIMはそうした欠損値を補完して個体数の変化傾向を有意水準付で判定してくれます。(PECBMSソフトウエアhttps://pecbms.info/methods/software/)。

TRIMは当初、Windowsアプリケーションとして公開されていましたが、その後、統計言語Rのパッケージ版になった「rtrim」が公開されました。rtrimはWindows版よりきれいなグラフが描けるし、Windows版で面倒だった欠損記録を「-1」で埋める事前準備が必要がない(例えば2000年の調査がなければ、2000年の行を消しておけばよい)など機能が高まっている反面、Rの知識が必要なので、取っつきにくくなったかもしれません。この記事ではrtrimでどのくらいデータの補間をできるかのテストと、簡単な使い方を紹介します。記事で使ったデータはタブ区切り形式のファイルでダウンロードできます。

TRIMは欠損データを推定できる
TRIMは、ある地点の個体数は地点の特性と調査した年(年に限らず日でも月でも)の特性に基づくと考えて推定を行います。「個体数が多い地点は毎年多いはずだし、全体の個体数が多い年はさらに多いだろう、だから今年この場所は調査してないけど、このくらいの個体数がいるはずだ」というような理屈で計算してくれているようです。では、TRIMがどのくらいデータの欠損を補完できるのかテストしてみましょう。

テストには「毎年一度の調査が行われていて、全地点で個体数が増加を続けている」という極端な仮想のデータを使用します。下図はTRIMが出力したグラフと、生データのグラフです。この場合はTRIMの推定値と生データは同じになります。[使用データ trimtest.txt
trim-test1.png
図左のTRIMグラフで、折れ線は各年の個体数合計の推定値、垂直線は推定値の95%信頼区間、赤線は個体数変化の回帰曲線、灰色の帯は回帰曲線の95%信頼区間を示している。

つぎに、データから10%の記録を間引きました。生データはガタガタしますが、TRIMの推定値はあまり変化していません。[使用データ trimtest_10per_del.txt
trim-test2.png

さらに、20%の記録を間引きしました。これでも、TRIMの推定はほとんど影響がありません。[使用データ trimtest_20per_del.txt
trim-test3.png

なお、テストで間引いた生データのグラフはガタガタになりましたが、それでも近似直線を引けば個体数が増加傾向であることは分かりそうです。すべての調査地で数が増加するという極端なデータなので、多少間引きをしても全体傾向はそれほど分かりにくくならなかったようです。

実際のハクチョウ記録でテスト
モニタリング調査では、初めのころは調査地が少なかったのが、しだいに調査地が増えてくるということがよくあります。こういうケースで、例えば総個体数が増えている場合には、野鳥が増えたからなのか、それとも調査地が増えたからなのかが分かりにくくなってしまいます。

それをTRIMがどう計算してくれるのか、実際の宮城県のハクチョウのデータを使ってテストしました。環境省のガンカモ類の生息調査からある条件で調査地を抽出し、そこにいた「オオハクチョウ+コハクチョウ」の個体数変化をTRIMと生データで比較しています。

はじめに、欠損のないデータのグラフを下図の左列に示します。TRIMと生データのグラフは同じような形で、緩やかな減少傾向があるように見えます。[使用データ hakucho_original.txt]。つぎに、何カ所かの調査地で初期の頃の年の記録をバッサリ削除し、途中から新調査地が増えた状態を模したデータのグラフを右列に示します。右列下段の生データのグラフでは初期の頃の個体数が下がり、経年変化は実際とは逆に増加傾向に見えます。一方、右列上段のTRIM推定値グラフは欠損のないデータと変わらない傾向を示しています。[使用データ hakucho_shoki_sakujo.txt

オオハクチョウ3.png
単純合計したグラフでは増減傾向が逆になってしまいました。

以上のように、TRIMは欠損データがあっても正確な個体数傾向を推定してくれることが分かりました。

rtrimの使い方
この記事で紹介したグラフは、統計言語Rを使って数行のプログラムで作成することができます。Rの基本操作は説明しませんが、いろんなホームページに載っていますので、そちらを参考にしてください。
−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
library(rtrim) # rtrimパッケージの読込
library(readr) # read_delim関数を使うために必要

hakucho <- read_delim("hakucho_original.txt", delim="\t") # 上記の白鳥データを読み込みます。

trim.results <- trim(count ~ site + year, data = hakucho, model=2, changepoints="all", serialcor=TRUE, overdisp=TRUE) # trimを実行します [※]

slope <- overall(trim.results) # slopeには傾き、増減判定、P値などが格納されます。

plot(slope) # グラフを描きます。

[※]
model:
 1 「No Time-Effects」通常は使用しません。
 2「Time Effects (Effect for each time-point)」調査を行った全ての年を用いて分析を行います。最も基本的な方法です。
 3「Liner Trend」Time Effectsで分析が実行できなかった場合や、大きな変化があった年を探索したい時などに使用します。
changepoints:大きな変化があった年が分かっていれば指定します。通常はすべての年を選択するので「all」.
serialcor:Serial correlation(自己相関)。ある年の野鳥の数は近隣の年の数に近くなるので「TRUE」。
overdisp:Overdispersion (過分散)。ポアソン分布からの逸脱の程度です。野鳥のカウントでは過分散は高くなる可能性があるので「TRUE」。

この記事ではrtrimパッケージの使い方を説明しましたが、旧Windows版TRIMの日本語解説とアプリケーションがこちらのページでダウンロードできます。解説資料では計算の仕組みやアウトプットの読み取り方を説明していて、その内容はrtrimになっても変わりありませんので、参考にしてください。

2009年10月のバードリサーチニュースにもTRIMの記事を掲載しています。
http://www.bird-research.jp/1_newsletter/index2009.html

(神山和夫)
posted by ばーりさ at 11:23| その他

2020年04月29日

BRステイホーム企画1 動画で鳴き声 学習 春の北海道の森の鳥 編

バードリサーチもステイホーム!

人の少ない早朝は,近所の公園で渡りの途中の夏鳥を探すのを楽しめますが,日中は出歩きにくいゴールデンウィークになってしまいました。
そこでバードリサーチもステイホーム企画をはじめます。GW中の休日には1つくらい何か家で楽しめる企画を出そうと思います。

最初は,家で鳥の声の勉強でもしてみようという動画コンテンツ『動画で鳴き声 学習』春の北海道の森の鳥 編

静止画に音がついているだけで,本物の動画じゃないんですけどね。
環境,季節別の鳥を紹介していこうと思います。最初は何にしようかと考えて,せっかくなら,行ってみたい場所ということで,北海道の山の鳥を紹介します。Cyberforestの録音アーカイブを利用させていただき,作成しました。

5分くらいの動画なので,ご覧ください。

posted by ばーりさ at 11:02| その他

2019年11月16日

バードリサーチニュース、さえずりナビ、Webサービスにアクセスできないことについて

バードリサーチニュース、さえずりナビ、Webサービスにアクセスすると、このサーバーは安全ではないとの表示が出ます。

サーバーにインストールしてあるSSL証明書というものの有効期限が切れてしまったことが原因で、ただいま期限延長の手続き中です。ご不便をおかけして申し訳ありませんが、しばらくお待ちください。


posted by ばーりさ at 12:50| その他

2019年10月26日

孟宗竹でスズメの巣箱を作りました

うちは団地の5階なのですが、だいぶ前に千葉の本埜白鳥の郷で買った孟宗竹の巣箱の設置場所がなくてベランダの床に置いてあったところ、スズメが巣を作っていました。

巣穴は節に開いています。四角い穴は竿の先に取り付ける使い方を想定した引っかけ穴らしいです。
IMG_20191026_135921.jpg

この巣箱は開け口がないので、ナタで割ると中はこんな状態。卵は3つで、1つだけ孵化していました。
IMG_20191026_140220.jpg

孟宗竹の巣箱は自然な風合いで素敵なので、竹屋さんに注文して新しいのを作ってもらいました。子育てが終わったら掃除ができるよう、今度は初めから縦に割ってあります。
IMG_20191026_141915.jpg

割ってある2枚を、針金で結んで合わせます。

IMG_20191026_142320.jpg

そして、ベランダの手すりに縛り付けました。ベランダの端っこで、小さな物置の陰になっているので見えにくい場所です。
IMG_20191026_143856.jpg

スズメは秋になると冬ねぐらを見つけて、そこを翌春の巣にするので、巣箱は秋に取り付けるのがよいそうです。団地にはシジュウカラもいるのですが、彼らは5階までは上がってこないので、巣穴が大きめのスズメ用の巣箱にしました。さあ、やって来い来い。


posted by ばーりさ at 15:44| その他

2019年06月14日

NZからのムナグロの渡り(守屋)

この春のムナグロの顛末。

すこし震えるような経験をしたので報告します。

ムナグロの越冬地であるニュージーランドのPukorokoro Miranda Naturalists 'Trust(以下:ミランダトラスト)が、ムナグロの保全のために衛星追跡発信器を装着した3羽のムナグロ(アマンダ、ジョジョ、ジム)を放鳥したことが始まりです。

4月にニュージーランドを出発した3羽のうち2羽が日本にノンストップで渡来しました。
うち、アマンダは千葉県で発信が確認されたとミランダトラストからの情報が環境省の市川さんに入り、その連絡をもらいました確認しようとしましたが、その後発信器に異常があるのかアマンダの連絡が途絶えてしまいした。また、ジョジョは新潟県十日町で発信が確認されたとのこと、個体は見つかりませんでしたが、周囲の環境についてTwitterやML、BRの会員に情報提供をお願いしたところ水田耕作や環境について多くの人が写真や情報を寄せてくれました。

そんな時、伊豆沼・内沼環境保全財団の嶋田さんの紹介を受けた城県の狩野博美さんから、標識付きのムナグロについて問い合わせがありました。Facebookのシギチドリ標識グループに掲載して問い合わせたところ、ミランダトラストのDavid氏が、行方不明だったアマンダと確認。David氏は再発見に大変喜んでいました。私は全く予想しておらず、こういう偶然もあるんだと驚嘆していました。後々よく見るとアンテナが出ていましたが気づけていませんでした

その後発信器の状況から5月中旬にジョジョはアラスカに向かい、アマンダもどうやら同じ目的地に向かったようで、現在、2羽はアラスカの繁殖地について70kmほどしか離れていないところにいるとのことです。ちなみに残る3羽目のジムは、グアムにしばらく滞在したのち、中国中部沿岸を経由しロシア北極圏の高地に向かっているとのこと。

東アジア-オーストラリア地域フライウェイパートナーシップの枠組みが我々をつないでくれましたまたハイアマチュアの多い日本のバーダーのすごさも垣間見えた気がします。

ムナグロの中継地として日本の水田地帯は重要な役目を果たしているとの報告もあります(水鳥通信7号)。
今後も国際間で協力してムナグロの生態解明や保全が進めばより良いと思いました。

彼らの移動についての詳細は以下のホームページにあります。
Pūkorokoro Miranda Shorebird Centre
http://www.miranda-shorebird.org.nz/

ムナグロ足環.jpeg
写真 狩野さんが撮影されたムナグロのアマンダ
posted by ばーりさ at 04:51| その他