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JBON インターフェース WG 報告

JBON インターフェース WG 報告. 矢原　徹一 九州大学大学院理学研究院. 検討経過. 2009 年 4 月 15 日：第一回 WG （東大駒場） 九大：矢原 東大：伊藤元己、神保宇嗣、柴崎亮介、長井正彦、大手信人 国環研：松永恒雄、真板英一、小川安紀子 遺伝研：菅原秀明 森林総研：阿部真 農環研：楠本良延、岩崎亘典 JAXA: 磯口修 JAMSTEC: 山本啓之 環境省：阪口法明、鈴木真野 自然研：鋤柄直純、米田政明 産総研：岩男弘毅（ by Skype ） 2009 年 4 月 16 日： JBON Portal 打ち合わせ（東大駒場）

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JBON インターフェース WG 報告

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Presentation Transcript

  1. JBONインターフェースWG報告 矢原　徹一 九州大学大学院理学研究院

  2. 検討経過 • 2009年4月15日：第一回WG（東大駒場） • 九大：矢原 • 東大：伊藤元己、神保宇嗣、柴崎亮介、長井正彦、大手信人 • 国環研：松永恒雄、真板英一、小川安紀子 • 遺伝研：菅原秀明 • 森林総研：阿部真 • 農環研：楠本良延、岩崎亘典 • JAXA:磯口修 • JAMSTEC:山本啓之 • 環境省：阪口法明、鈴木真野 • 自然研：鋤柄直純、米田政明 • 産総研：岩男弘毅（by Skype） • 2009年4月16日：JBON Portal 打ち合わせ（東大駒場） • 矢原、伊藤、神保 ワークショップ2日間の議論も考慮に入れて提案

  3. 第一回WG議題 • GEO BONに関する経過説明 • GEOSS-AP symposiumの報告 • 検討事項 • 情報交換：どんなシステムが利用可能か？ • ニーズの検討：どんなデータを見たいか？ • 実行計画：JBON Portalをどう作るか？

  4. どんなシステムが利用可能か？ • GBIF：http://www.gbif.org/ • 日本サイト：http://bio.tokyo.jst.go.jp/GBIF/gbif/japanese/ • 日本ポータル：http://gbif.ddbj.nig.ac.jp/ • DDBJ：http://www.ddbj.nig.ac.jp/index-j.html • JaLTER：http://www.jalter.org/ • ILTERに準拠：EMLによりメタデータ管理 • RuLIS：http://gbif.ddbj.nig.ac.jp/pdf/2006/nokanken_yamamoto.pdf • GEO GRID：http://www.gtrc.aist.go.jp/project_geo

  5. GBIFとILTER • GBIFは標準化されたデータベース • Darwin Core 形式でデータが入力される • 階層的IDでデータが管理される • データ自体を検索・ダウンロード可能 • ILTERはメタデータ（データ属性を記述するデータ）をサポート • データ形式はさまざま（表形式、画像など） • メタデータはEML（xmlのメタデータ形式）で標準化 • データは階層的IDを持たない • データ自体を検索・ダウンロードすることに制約あり

  6. GBIFとILTERの違いの背景 • GBIF：分類学者の関心に依拠 • 分布記録（標本または観察記録）に焦点 • 個体や個体群の状態記録は（最初は）扱わない • 状態記録を扱えるように拡張は可能 • しかし、状態変量（たとえば個体数）の定義、調査努力、など生態学的に重要な情報を自由に記述できない • ILTER：生態学者の関心に依拠 • 特定のプロットでのさまざまな記録に焦点 • 状態変量はとても標準化できないので、メタデータの標準化だけを考える

  7. GBIF Darwin Core • 必須項目 • DateLastModified：レコードの最終更新日 • InstitutionCode：機関コード　例：QDAI • CollectionCode：各機関内の収集品別ID　例：YAKUDATA • CatalogNumber：収集品内のレコード別ID　例：33967 • ScientificName： 学名 • 非必須項目 • BasisOfRecord：レコードの種類の略称 • (O) 観察、(S)標本、 (L) 生物種 、(G)遺伝資源 • YearIdentified, MonthIdentified, DayIdentified • Longitude, Latitude • Sex：性別 • ほか　　項目を拡張することは可能

  8. GBIFポータルの分布図作成機能 作図例：ススキ（Miscanthus sinensis）の検索結果 北米東部に広く帰化していることがわかる

  9. ITER EML • メタデータの水準を5段階に設定 • １：Identification（最低限の情報） • ２：Discovery（１＋地域・分類群・時間） • ３：Evaluation（２＋方法・属性概要など） • ４：Access（３＋データへのアクセス法） • ５：Integration（４＋属性詳細）

  10. ITER EML Identification • Title:データ名　屋久島植物分布データベース • Creator：作成者　矢原徹一 • Contact：連絡先　九州大学生態科学研究室 • Publisher：出版元　出版されていることが前提 • Publication Date：出版日 • Keywords：キーワード • Abstract：要旨 • Dataset/distribution (i.e. URL for dataset information)：データのありか（ウェブサイトなど）

  11. メタデータを科研費DBのように検索できれば良いメタデータを科研費DBのように検索できれば良い

  12. 検索ツールとしてGoogle Earthを活用 • 緯度・経度がタグとなるデータは • メタデータを地図上に表示 • 水質、森林プロット、魚、などカテゴリー別にKMLファイルを作成

  13. 種名がタグとなるデータ • GBIFに依拠してDB化 • Darwin Core を拡張 • 個体数、減少要因などの状態変量を追加 • EMLを部分利用 • データセットの属性情報を蓄積 • Data paper に対応 • 短期入力目標を特定

  14. Data paper • 生態学会大規模長期専門委員会で検討中 • 類似モデル：Molecular Ecology Resources • 当初はマイクロサテライトのプライマー発表に特化したジャーナル • Ecological Researchの投稿種目を新設 • いずれは”Ecological Research Resources”に • 1-2ページでデータベースの概要を紹介 • URLを記載 • 被引用度がWeb of Scienceで評価される

  15. Global Earth Observation Grid 産業技術総合研究所グリッド技術研究センター　ウェブサイト　より

  16. Global Earth Observation Grid

  17. 農業景観に関する調査・情報システムRuLIS RuLIS ： Rural Landscape Information System RuLISの目的 ある地域で観察された事象が、全体的傾向なのか、局所的な傾向なのかを的確に評価するため、農業生態系における多様な生物生息地の変動を地域～国土スケールで効果的にモニタリングし、種、生態系、景観の各レベルにわたる詳細なデータを、体系的、効果的に収集・蓄積・利用するためのフレーム。 RuLISの特徴 ●全国農業生態系区分と、詳細モニタリング地区の２段階 ●３次メッシュ体系による各種データの統合と、解析単位の組替 　　・国土数値情報、メッシュ気候値、自然環境基礎調査などとの統合が可能 　　・行政区、流域界などの利用、グリッド単位の結合（1x1、3x3、10x10など） ●各種データ（メッシュ、ポリゴン、ポイント）を地理情報で結合 　　・ほ場図（農法、整備）や植生図（ポリゴン）、生物分布（ポイント）などを結合

  18. 調査・情報システムRuLISのフレーム １ 全国の農村景観（農業生態系）を類型化（60タイプ） 風土による景観、生物相の違いを考慮した調査・解析を行う ２ 関東地方（利根川流域）の水田景観で生態系をモニタリング 広域データと詳細データの結びつけと、生態系の変化の解析を行う ＊ RuLIS Rural Landscape Information System

  19. JBON Portal：データベース統合の要 地上データとリモセンデータ とのI/Fを構築 GBIFを生態データ用に拡張し JaLTERとのI/Fを構築 生物多様性に関するあらゆるデータベースを連結

  20. JBON Portal の段階的構築 • まずすぐにできることから始める • データベースのリンクサイト • 評価ツールのリンクサイト • 調査マニュアルのリンクサイト • 3月プレコンファレンスまでの目標を決める • GBIF Darwin Core の拡張 • 日本の絶滅危惧種分布データベース • 保護管理区分のデジタル化　など・・・提案募集 • COP10までの目標：アジアへの拡張 • その後の展開を考えておく

  21. 日本の絶滅危惧種分布データベース • 環境省RDBデータ • Location: グリッドまたはGPS情報 • 状態変量：個体数、減少要因 • 河川水辺の国勢調査データ • Location: 河川名＋地点名（GPS情報に変換可） • 状態変量：有無、画像 • 非生物情報：水質、横断測量データなど • 田んぼの生き物調査データ • 森林のデータ • 博物館標本データ（入力がかなり進んでいる） • その他：個人所有のデータ 非公開種データは パスワードで管理

  22. 短期目標：他の可能性 • アジアの標準植生図 • 日本の保護管理区分データベース • 自然公園各種管理区分 • 国有林各種管理区分 • シカ柵データベース • 植物形質データベース • 他のアイデア募集 • 提案した人は仲間を集めて実行しよう

  23. データ提供と利用のインセンティブ 矢原提案：目標を設定して協力 • 日浦提案 • データペーパー • 科研費、推進費などでデータ登録義務化 • メタ解析の共著者 • 強制収容型データ入力キャンプ • 小池提案 • ER論文の基データを電子化（義務化） • 未発表データ市場をつくる • データはあるがアイデアがない人とアイデアはあるがデータがない人の縁組支援 • 歴史的データをニーズを持つ人が協力して電子化 森林DB春の学校 ＊入力戦隊イレルンジャー

  24. データベース作成に対する科研費

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