行動圏の推定

テレメ調査等行っていれば、最後に待ち受ける行動圏推定。

 

主な手法に、

・最外郭: Minimum Convex Polygon(MCP)

・カーネル密度法:Kernel density estimation(KDE)

・LoCoH法:Local Convex Hull (LoCoH)

等が挙げられ、LoCoH法はさらに細分します。

 

※左図は、MCP結果

各行動圏推定法に、メリットデメリットがある…。

カーネル密度法であれば、行動圏を詳細に描画できるが、ポイントの母数が少ないと過大評価になってしまいます。
一方で、テレメ調査の技法と共に派生した解析手法である事から相性も良い前提として考えて良いのか?

 

前述のMCPと同様のポイントで解析を行っています(KDE結果の四隅が切れていますが)。

 

ぱっと見た印象も変われば、コアエリアと言える濃淡が明確に出ます(95、90、50%エリアを区分け)。

こちらは、k-LoCoH(k=10)による結果。

場所の特定を避ける為、下図を非表示にしていますが…『MCP』よりはまし。

 

GPSテレメと共に派生した解析手法の為、マンパワーありきの今回の結果には最適にならなかったのか?パラメーターの調整で、最適な結果が得られるのか?

 

いずれにしても、各パラメーターで検証を踏まえる必要がありそうです。

・MCP:過年度との評価がしやすいが、過大評価になりがち。

・KDE:行動圏を詳細に表せるが、観測点が少ないと過大評価になる。
・LoCoH:GPSテレメの様な、細かいデータに適しており排他的な地形を反映させやすい。…が、新しい手法である為先行研究との比較が難しい。

NeWw Link

Twit