機械学習を応用して「ナメクジ」の発生を気象条件から予測する

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農作物を食害する農業害虫として知られる「マダラコウラナメクジ」について、前日の気象条件から翌日の出現を予測する手法を機械学習の技術を応用して開発することに成功しました。

農業害虫として知られているナメクジが活発化して、数多く出現する日を予測することは重要となりますが、ナメクジがどのような環境条件で活発化するかについてはよくわかっていませんでした。

そこで今回、北海道大学の研究グループは世界的にも有名な侵略的外来種である「マダラコウラナメクジ」の観察記録と気象庁のデータを使い、機械学習の技術を応用することで気象条件から出現予報モデルを構築しました。

マダラコウラナメクジ(渡辺早苗氏)

研究では、札幌市在住の市民が2年間にわたりほぼ毎日収集し続けたナメクジの観察記録を使いました。

毎朝5時に出現したナメクジの個体数と気象庁が公開する気象データを使い、野外の環境条件とナメクジの活動性の関係性を示す統計モデルを作成しました。

その結果、平年より湿度が高く風速が弱く、そして降雨量が少ないときにマダラコウラナメクジが出現する傾向がわかりました。

また、平年よりも気温が高く風速が弱く、そして降雨量が多く大気圧が低い日の翌日に多く見られることも統計的に示唆され、翌日のナメクジの活動性を予測する世界で最も信憑性の高いモデルを構築することに成功しました。

統計手法は近年、機械学習の領域で注目を集めている「LP正則化法」と呼ばれる技術を応用。従来の手法では推定しきれなかったナメクジの活動を気象条件の関係を高精度で推定することに成功したとしています。

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