無線位置システムによる放飼鶏の軌跡データ取得とその空間分析

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無線位置システムによる放飼鶏の軌跡データ取得とその空間分析

岡部篤行佐藤俊明岡部佳世今村栄二 Siripun MORATHOP Charan JAILANGKA Surachai RATANASERMPONG 林良博秋篠宮文仁

Acquisition of spatio-temporal data of free-range chicken using a Wireless Fidelity (WiFi) positioning system and spatial analysis of the obtained data

Atsuyuki OKABE, Toshiaki SATOH, Kayo OKABE, Eiji IMAMURA, Siripun MORATHOP, Charan JAILANKA, Surachai RATANASERMPONG, Yoshihiro HAYASHI and Fumihito, AKISHINONOMIYA

Abstract: The objective of this study is to acquire spatio-temporal data of free-range chicken kept in an experiment field in Chiang Rai, Thailand, using a Wireless Fidelity (WiFi) positioning system First, the paper describes the functions of the components of the system, the arrangement of the system components in the experiment field, and the procedure of the experiment. Second, the paper obtains the probability density function of observed locations for a fixed point. Third, based on this distribution, the daily life areas of chicken are estimated with the kernel density method, and findings obtained from this estimation are reported.

Keywords: 無線位置システム (WiFi positioning system), 放飼鶏（free-range chicken）, 軌跡追跡（tracking）, 精度（accuracy）, カーネル密度法 (kernel density method)

1. はじめに

動物生態学で一番の労力と時間を要する作業は，

動物の空間行動軌跡データをある程度の日にちに亘って取得することである (Turchin, 1998)．動物生態学においては，主に二つの方法が頻繁に使われている．一つがGPSを使う方法であり（例えば，報告書

『GPSで動物を追跡する方法』，2001を参照），もう一つがテレメトリーを使う方法である（例えば Millsoaugh and Marzluff, 2001を参照）．どちらの方法も，それを利用する環境条件によって，長所と短所がある．

GPSについては，重さが一つの問題点となる．研究当初，知りうる限りで一番軽いものが65グラムであったが，Ando and Ogasawara (1970)によれば，動物に装着して動物の行動の自由を奪わない装着物の重

さは，個体の体重の約 5％ということである．従って，GPS を装着できる動物は，個体の体重が 1ｋg 以上のものに限られる．さらにGPSは，動物が木の下や藪の中などに入ると，その位置データを取得するのが著しく困難になる．

一方，テレメトリーであるが，研究当初，知りうる限りでは0.5グラム程度のものも販売されており，

かなり体重の少ない動物にも装着することが可能である．しかしテレメトリーは，位置データを取得するのに常に調査者がアンテナを操作していなければならないという制約がある．この制約は，昼夜に亘って多くの動物個体を同時に調査する場合，大きな障害になる．

そこで当研究では，これらGPSとテレメトリーの短所を克服できそうなWireless Fidelity(WiFi)位置システムを実験的に放飼鶏群に適用し，実際に短所を克服できるかどうかを調べた．

岡部篤行：113-8656 東京都文京区本郷7-3-1

東京大学空間情報科学研究センター同大大学院工学系研究科電話：03-5841-6225 e-mail：[email protected]

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論文は，第1にWiFi位置システムの適用方法を述べ，第2にそのシステムで得られるデータの精度を示す．第3に，その精度の下でのニワトリ空間行動を把握する方法を検討し，第4にその方法を適用してニワトリ空間行動の分析を行う．最後に，当研究をまとめながら WiFi 位置システムの長所と短所を述べる．

2．実験の方法

2.1. WiFi位置システムの構成と機能

当研究ではAeroScout社が開発したWiFi位置情報システムを用いた．このシステムは，タグ，アクティベータ，位置受信機，Power over Ethernet (PoE) ハブ，WiFiアクセスポイント，管理エンジンの6つの機器で構成され，主な機器の機能は次の通りである．

タグは動物（今回の実験ではニワトリ）に装着されるもので，位置点データ（ｘ-ｙ座標）を無線で送信する．タグの重さは35グラムで，大きさは62mm

×40mm×17mmである（図1）．

位置受信機は，タグから送信されてきた位置データを受信し，その受信信号を管理エンジンに送る機能を持つ．受信機のアンテナには指向性の違いで，

360度領域，135度領域，60度領域の3種類のアンテナがある．

管理エンジンには WiFi アクセスポイント経由で送られてくる位置データを処理し，タグの位置を表示する機能を持つ．

位置データは，1 メートルグリッド上の離散点で

与えられるので，解像度は1メートル以下とはなりえず（実際の解像度は後述），測定の時間間隔は，最

短で0.125秒であるが，当研究では1秒に設定した．

2.2. 実験場所とWiFi位置システムの配置

実験を行った場所は，タイの北部チェンラーイ県にあるチェンラーイ畜産研究技術移転センターの一画で，広さは約200メートル四方の開墾地である（図 2）．この地区に8軒のコンクリートブロック造りの平屋があり（図2），南の2軒(図2のH1, H5)は居住家屋で，残りの6軒は空屋となっている．そのうちの2軒（図2のH2, H6）をそれぞれ実験機器の準備室，管理エンジン室とした．

実験地は，道路を挟んで東側は開墾地で裸地と草地が広がり，周辺は藪で囲まれている（図3）．西側は，丈の低い木とバナナがまばらに植えられた畑地である．人の出入りは，2 軒の住人だけであり，日中は全員が農作業に出るため，人影は極めて少ない．

ニワトリは自由に動き回ることができる地区となっている．

図 2 実験場における施設，機器の配置

100m

0 50

人家（H: House）

鶏小屋（CH: Chicken House）

餌場道路

360°受信機 135°受信機 60°受信機 N

H8 H7

H6 H5

H4 H3 H2

H1 CH1

CH2 CH3

H5の横の木東の木 H5床下

図3 実験場の東側から望んだ景観図 1 ニワトリの背中に装着したタグ

タグ

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WiFi位置システムは，13個の受信機，2個のPoE ハブ，1個のアクセスポイント，1台の管理エンジンで構成し，受信機は図2のように配置した．

2.3. ニワトリ

被験動物はタイ語で Kai Chon と呼ばれるシャモ系の18羽のニワトリである．これらのニワトリは，

チェンラーイ畜産研究技術移転センターで飼われていたニワトリであるが，2005年10月15日から実験場の図2に示された3つの鶏小屋で放し飼いにせず飼育した．それぞれの鶏小屋には雄1羽と雌5羽が飼われ，月齢とひな連れのあり・なしは表1の通りである．

これら18羽のニワトリの背中に図1で示すようにタグを装着した．装着には，ニワトリがテープをついてほつれないように縫い目が一切ない Bally

Ribbon Mills 社のテフロンテープを使用した．この

テープを含むタグの重さは40グラムとなった．装着直後，ニワトリは違和感を感じるようであったが，1 時間もするとタグの装着を気にしていないような振る舞いに見えた．

2.4. 実験の経緯

実験は2005年11月2日から9日にかけて行った．

11月2日にWiFi位置システムの設置作業を行い，

ニワトリにタグを装着し，鶏小屋に戻した．

3 日朝に鶏小屋の扉を開放し，放し飼い状態とした．3日から4日の午後4時30分までは，WiFi位置システムの調整を行った．この間，データの取得は行ったが，アンテナの本数，位置などを変えているので，データを比較するには，それなりの調整が必要となる．

4日午後4時30分から9日の午前9時15分までは WiFi 位置システムを同一状態に固定してデータの取得をすることができた．ただし，完全なデータが取得できているかのチェックとハードウェアトラブルにより万が一にも取得済みのデータを損なわないようにするため，毎日，ニワトリが寝床につきお

わっている午後6時頃から約30分間，システムを止めて，静的なバックアップをとることとした．

9日午前9時15分以降，タグの取り外しとWiFi 位置システムの撤収を行った．

餌は，5日まで午前と午後に1回ずつ，鶏小屋の中と，図2の▲の位置に置いた．6日から9日までは，餌を与えなかった．ただし6日には前日の餌が残っていた．

3．固定点の位置精度

タグの位置精度を解析するために，3 軒の鶏小屋の屋根にニワトリに装着したタグと同じものをそれ

ニワトリID 飼われていた

小屋番号雄雌月齢ひな連れ

CH1̲C1 CH1 雄 12 なし

CH1̲H1 CH1 雌 6〜7 なし

CH2̲H̲M CH2 雌 6〜7 あり

CH2̲H2̲Y CH2 雌 2〜3 なし

CH2̲H3̲Y CH2 雌 2〜3 なし

CH3̲H4̲M CH3 雌 6〜7 あり

表 1 放飼鶏の所属小屋と特性

*ニワトリIDの命名規則は，最初の3文字が「小屋番号」

を，次の1文字のC（COCK）が「雄鶏」を，H（HEN）が

「雌鶏」を表し，次の一文字は小屋内でのユニーク番号を示す．また一部に付いている M（MOTHER）および Y

（YOUNG）は，それぞれ「雛連れあり」，「若鶏」を示す．

H5 H1 H6 H2 H7 H3

図4 鶏小屋の固定点の位置点データ分布（分布点の中にある小さい□は真の位置で，△は平均位置を示す．）

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ぞれ1個ずつ設置した．

図4は，11月7日の3固定点のシステムで取得した位置点の分布である．この図から分かるように，

固定点でもシステムに起因するランダム要因によってばらつきがあり，タグの位置点は確率的である．5 日から8日のデータを同様に調べた結果，次の特性があることが分かった．

i. 真の位置（図 4 の□）と分布の平均位置（図 4 の△）が一致していないことから，位置点データにはバイアスがある．

ii. バイアスの方向は，場所によって異なる．

iii. 位置点の分布は真の位置を中心として等方性がない．非等方性の度合いは3地点によって異なる．

iv. 3地点の分布形は，地点ごとに異なる．同一地点では，日々似てはいるものの，完全に同じというわけではない．

4. カーネル関数の推定

以上の位置点分布の特性から，取得したニワトリの位置データは，確率的に扱うのが適当であると言える（Okabe et al., 2006）．具体的には，データを基にカーネル密度法で位置を推定するのが一つの方法である．特性iiiからすると，カーネル関数は，非等方性の関数形が考えられるが，3 地点での分布形から実験地の任意の地点のカーネル関数を推定するのは困難である．そういう状況の下では，等方性のカーネル関数を使うのがセカンドベストと言えよう．

カーネル関数としては多用されている bi-weight 関数を採用した（Silverman, 1986）．そのバンド幅は，

3地点の真の位置を合わせ3地点の分布を集約した分布より95％を含む半径から求めた．その結果，バンド幅は5.63メートルとなった．

５．ニワトリの一日行動圏による分析

図 5 に，カーネル密度法で推定した 3 羽の雄鶏 CH1_C1, CH2_C1, CH3_C1と雌鶏CH_H1の午前6 時から午後4時までの位置点密度分布を示す．グレーで塗られている領域は，密度が 0.1以上の領域で

ある．この領域を，「一日行動圏」と呼ぶことにする．

図5と同様な図を全てのニワトリについて求めた．

その結果，それぞれのニワトリの一日行動圏と位置点密度分布は相違が視覚で明確に判断できることが判明した．そこで，ニワトリの一日行動圏・位置点密度分布が似ているものをグループ化し，そのグループを表2に示した．この表をもとに主な結果をまとめると次のようになる．

i. 3羽の雄鶏の一日行動圏は，ある程度重なるものの，異なった形状になっている（図5a,b,c）．

ii. それぞれの雄鶏の一日行動圏とほぼ同じ雌鶏がいる（雄鶏に「従う」雌鶏がいる）（CH1_C1 と CH1_H1〜H5，CH2_H4；CH2_C1とCH2＿H5； CH3_C1とCH3_H1〜H3,H5）．

iii. 若鶏は，雄鶏と異なった一日行動圏を持っている．

iv. ひな連れ雌鶏は，雄鶏と異なった一日行動圏を持っている．ひな連れ雌鶏CH_H3_Mは，6〜7日は若鶏と似た一日行動圏をし，8日には異なる一日行動圏となった．

v. 日中のグループが必ずしも同じところで寝るとはかぎらない．CH2_H4,H5は，夜CH2_C1と異なる所で寝ている．また日中の異なるグループが同じ所に寝ることがある．CH3_H4_Mは夜G4グ

(a) (b)

(c) (d)

図 5 雄鶏 (a) CH1_C1 (b) CH2_C1, (c) CH3_C3，雌鶏(d) CH1_H1の11月7日の一日行動圏と位置点密度分布

(5)

表2 日中におけるグループと夜間の寝場所

ニワトリID ２日まで飼わ

れていた小屋 5日昼 5日夜 6日昼 6日夜 7日昼 7日夜 8日昼 8日夜

CH1̲C1 CH1 G 1 CH 1 G 1 CH 1 G 1 CH 1 G 1 CH 1

CH1̲H1 CH1 G 1 CH 1 G 1 CH 1 G 1 CH 1 屋根 G 1 CH 1 屋根

CH1̲H2 CH1 G 1 CH 1 G 1 CH 1 G 1 CH 1 G 1 CH 1

CH2̲C1 CH2 G 2 H 5 床下 G 2 H 5 床下 G 2 H 5 床下 G 2 H 5 床下

CH2̲H1̲M CH2 G 3 CH 2 G 3 CH 2 G 3 CH 2 G 6 CH 2

CH2̲H2̲Y CH2 G 3 CH 2 G 3 CH 2 G 3 CH 2 G 3 CH 2

CH2̲H3̲Y CH2 G 3 CH 2 G 3 CH 2 G 3 CH 2 G 3 CH 2

CH2̲H4 CH2 G 1 H 5 横の木 G 1 H 5 横の木 G 1 H 5 横の木 G 1 H 5 横の木

CH2̲H5 CH2 G 2 H 5 横の木 G 2 H 5 横の木 G 2 H 5 横の木 G 2 東の木

CH3̲C1 CH3 G 4 CH 3 G 4 CH 3 G 4 CH 3 G 4 CH 3

CH3̲H4̲M CH3 G 5 CH 3 G 5 CH 3 G 5 CH 3 G 5 CH 3

*表内の「G」は日中の行動グループを示す．

ループのニワトリと共にCH3で寝ている．

vi. ニワトリは実験開始日まで飼われていた鶏小屋で寝るとはかぎらない．観察よりCH2_C1はH5 の床下（図2の＋）で，CH2_H4はH5の横の木の上（図2の☆）で，CH2_H5はH5の横の木の上と東の木の上（図2の☆および△）で寝ており，

CH1_H1 は鶏小屋 CH1 から「閉め出されて」そ

の小屋の屋根の上で寝ている．

vii. 餌を断つと一日行動圏は広がるが，グループによ

って程度の差がある．特に若鶏の一日行動圏は拡大率が大きい（図6）．

6．分析方法の検討

一日行動圏は，視覚的な比較でニワトリ空間行動の特色をかなり明らかにすることができるが，この視覚的判断をより客観的にするには，いくつかの方法が考えられる．例えば，2 羽の一日行動圏の形状

を重ね，そのズレで2羽の一日行動圏の近さを計量化するのも 1方法である．また，2羽の密度分布の違いを，Kullback-Leibler統計量で計量化することもできよう（但し，密度ゼロの扱いを工夫する必要がある）．このような方法で先に述べた結果をより計量的に述べることが可能となるが，定性的な結果は変わらないように思われる．

一日行動圏は，ニワトリの位置の1日に亘る集約データであるということに注意する必要がある．一日行動圏が重なるということは，同時間に近い位置にいるということを意味しない．ということは，一日行動圏から同じグループに属するとされたニワトリが，時系列的に見ると異なったグループで行動しているということはあり得る．今後，時系列分析を加える必要がある．

7．おわりに

WiFi位置システムの適用には，アンテナの位置の誤認や，測量の座標系の読み間違い，アンテナの再設置作業などがあり，最終形態で定常的データを得られるようになるまでにはほぼ 3日を要した（第2 節）．しかし一旦，システムを設置すると，位置データは人手を借りずに18羽の行動軌跡を昼夜連続（バックアップ時を除く）して1秒間隔で取得することができた．この労力削減は，準備の労力を上回るも

図6 若鶏（CH2_H3_Y）の一日行動圏

（a）5日，(b)8日

(a) (b)

(6)

のがある．

当論文の成果を要約すると，次のようになる．

WiFi 位置システムから得られる位置データは確率的である．そこで当論文では，定点のデータから得られる確率密度関数の特性（第3節）を吟味し（第 4節），それからカーネル関数を設定し，カーネル密度法で位置点密度を推定する方法を採用した．

この位置点密度から導出される一日行動圏を使って，ニワトリの行動領域の分析を行った結果，第 5 節に述べたニワトリの空間行動の特色を得ることができた．

第6節に述べたように，当論文で提案した方法は，

ニワトリの1日の行動位置を時間軸で集約したデータに基づく分析で，時系列的軌跡のデータに基づいた分析ではない．結果の解釈においては，その限界をわきまえる必要がある．

最後に現時点での WiFi 位置システムの短所を述べておこう．図２に示したように，今回，位置を測定できる範囲は約200メートル四方である．この範囲をさらに広げることは，ある程度までは可能であるが，所詮，受信機が設置されている範囲でしか位置を測定できない．その範囲を越えて行動する動物には適用をすることが出来ない．また，受信機の設置は人手で行うので，人が入れる場所でなければならず，人が容易に行けない場所を動き回る動物には適用がむずかしい．

WiFi 位置システムの野生動物行動把握への適用にあたっては，以上の長所と短所を踏まえて行うのが肝要と思われる．

謝辞

当研究は Human-Chicken Multi-relationship Research (HCMR) Project (代表：秋篠宮文仁)の一環として行われたものである．当研究の一部は，科学研究費補助金（基盤A）「鶏の形態嗜好に関する日本とタイの多面的比較感性モデル」（代表：原田昭,

No.17200015）と家禽資源研究会の補助を受けており，

感謝する次第である．

当研究は多くの方々の共同作業によって行われたものである．HCMR日本メンバーの赤木攻，原田昭，

川嶋舟，高松淳，Chiang Rai Livestock Research and Technology Transfer Center の C. Jailangka, N.

Mahakanta, S. Trimanee, V. Chintanawat，NECネッツエスアイの中川貴之，松下和弘，長野一博，石渡祥嗣，飴本幸司，NESIC THAIの小田浩次, 福安智亮, B.

Kumkhean, J. Krutmoung, PASCO の佐藤圭, K.

Khanophet，Mongkon Surveying & Consulting の M.

Krachangtoy, V. Boonlanasri, C. Kanobdee, M. Viennok， DISTDA のT. Suepa，またI. Rittaporn, 以上の諸氏に様々なご指導，ご支援を得た．ここに感謝の意を表する．

参考文献

Ando, S. and Ogasawara, A. (1970) Telemetry of the behavior of Pale thrush（Turdus pallidus）. Japanese Journal of Ecology , 20, 137-144.

Millspaugh, J. and Marzluff , J. (2001) Radio Tracking and Animal Populations, New York: Academic Press.

Atsuyuki Okabe, Toshiaki Satoh, Kayo Okabe, Takayuki Nakagawa, Eiji Imamura, Kazuhiro Matsushita, Kazuhiro Nagano, Yoshitsugu Ishiwatari, Koji Amemoto, Yoshihiro Hayashi and Akishinonomiya Fumihito (2006) Applicability of a Wireless Fidelity Positioning System to Tracking Free-range Chickens (Gallus gallus domesticus) and Helmeted Guineafowl (Numida meleagris galeata) Journal of the Yamashina Institute for Ornithology (to appear).

Tracking Animals with GPS, An International Conference held at the Macaulay Land Use Institute, Abadeen, 12-13 March 2001.

Turchin, P. (1998) Quantitative Analysis of Movement, Sunderland: Sinauer Associates.

Silverman, B.W. (1986). Density Estimation for Statistics and Data Analysis, London: Chapman and Hall.