行動圏

行動圏とは

行動圏（home range）とは、動物が活動し、移動する範囲を指します。この概念は動物生態学において重要なものであり、動物がどのようにその環境を使用するかを理解するための基盤となります。行動圏と「縄張り」（territory）という用語はしばしば混同されがちですが、実際には異なる意味を持っています。縄張りが特定の資源やメンバーを他の個体から守るための空間であるのに対し、行動圏は動物が日常的に活動する範囲を表します。このため、行動圏は動物の生活様式や生態を理解するための重要な情報を提供します。

概要

行動圏の概念は、1943年にW. H. Burtが提唱した研究にさかのぼります。Burtは、動物の行動パターンを解析し、その移動範囲を示す地図を作成しました。この研究は、動物がどのように自らの空間を利用するかを理解するための出発点となりました。また、行動圏を理解する際に関連する用語として「利用分布」（utilization distribution）があります。これは、動物が特定の空間で発見される確率を示すための数学的なモデルであり、通常は二维の確率密度関数を用いて表現されます。

データの収集

現代では、動物の位置データを集める方法が進化しました。GPS（全球測位衛星システム）や、人工衛星を介して通信する装置を用いることで、動物の動きをリアルタイムで追跡できるようになっています。このようなデータを長期間収集することで、動物の行動圏を詳細に把握することが可能になります。最も基本的な手法としては、獲得した位置データの周辺に最小の凸多角形を描く方法があり、これを最外郭法（Minimum Convex Polygon, MCP）と呼びます。

行動圏の推定手法

最外郭法は広く用いられていますが、行動圏のサイズを過大評価する傾向があるため、その限界も指摘されています。より精密な手法としては、二変量正規分布カーネル密度法（bivariate Gaussian or normal distribution kernel density methods）があり、これは位置データから動物の行動圏をより正確に推定するための方法です。カーネル手法の中でも、位置点ごとにカーネル要素を適用することによって、各点の影響を均等に反映させることができます。

最近では、このカーネル法が進化し、分布を仮定しないノンパラメトリックな方法も出現しています。具体的には、BurgmanとFoxが提案したalpha-hull法、またはGetzとWilmersによるLoCoH法（Local Convex Hull）が挙げられます。特にLoCoH法は、活動点の数や配置に応じて柔軟に対応できる方法として注目されています。

現在の状況

分布を仮定する方法については、まだ多くのソフトウェアが存在し、広く使用されています。しかし、最新の研究によれば、分布を仮定しない手法の方が、通常は行動圏の推定においてより高い精度を持ち、サンプル数が増えるにつれて優れた収束特性を示すことが示されています。実際、インターネット上で利用可能なプログラムが多数存在し、これらの手法を容易に実行できる環境が整っています。

主な行動圏推定ソフトウェア

• - LoCoH
• - T-LoCoH
• - AniMove
• - HoRAE

結論

行動圏は動物の生態を理解するための重要な概念であり、技術の進化とともにその推定手法も多様化しています。今後ますます、これらの手法が動物行動研究において重要な役割を果たすと期待されます。

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