修士研究

都市化は生息地の分断化や環境条件の改変を通じて、生物多様性だけでなく「相互作用（interaction）」のあり方にも影響を与える可能性があります。とくに鳥類による種子散布は、都市緑地における植物の更新や外来種拡大の双方に関わり得るため、相互作用ネットワークの観点から都市緑地の機能を評価することが重要です。

Urbanization alters habitat structure, connectivity, and resource availability, potentially affecting not only species diversity but also ecological interactions among species. Bird-mediated seed dispersal is a central process linking avian communities and plant regeneration in cities; however, interaction-level responses to landscape patterns remain underexplored. Quantifying bird–plant interactions as networks provides a functional perspective that can complement traditional biodiversity metrics and inform urban green space planning. 

(1) 都市公園における鳥類—植物の種子散布相互作用ネットワークを構築し、構造特性（例：密度、モジュール性）を定量化する

(2) 景観構造および都市化圧（必要に応じて）とネットワーク指標の関係を検証する

(3) 都市緑地管理（保全・配置）の示唆を得る

Reconstruct bird–plant seed-dispersal interaction networks across multiple urban parks using fecal DNA metabarcoding.

Quantify network properties (e.g., density, modularity) to characterize interaction structure among parks.

Test whether landscape configuration (and, where relevant, urbanization-related pressures) around parks is associated with variation in network structure.

Identify key bird species that contribute disproportionately to interaction patterns within urban networks.

東京都内の都市公園（計13公園）を対象に調査を実施しました。公園内部の環境に加え、公園周辺の土地利用・緑地配置などを景観指標として整理し、複数スケールで評価しました。 

I surveyed 13 urban parks and characterized surrounding landscape patterns using GIS-based metrics at multiple spatial scales (e.g., buffer/ring-based assessment around park boundaries). 

(A) サンプリング

• ライントランセクト等により鳥類の糞便サンプルを採取

• サンプルからDNAを抽出し、植物・鳥類の同定を実施
  
  

(B) DNAメタバーコーディング

• 糞便由来DNAの増幅・シーケンスにより、鳥類種および植物分類群を推定

• 鳥類—植物の「相互作用ペア」を抽出
  
  

(C) ネットワーク解析

• 鳥類—植物相互作用からネットワークを構築（必要に応じて多層ネットワーク）

• 指標例：ネットワーク密度、モジュール性、均質化（homogenization）の傾向など
  
  

(D) 景観指標・統計解析

• GISにより周辺景観指標を算出（複数スケール）

• ネットワーク指標を目的変数として回帰モデル等で検証（モデル選択／感度分析も含む）

Field sampling: 

Fecal samples were collected from birds using standardized survey and sampling procedures.

DNA metabarcoding: 

DNA was extracted from fecal samples to identify both bird species and plant taxa involved in seed dispersal, enabling inference of bird–plant interaction pairs.

Network construction and analysis: 

Bird–plant interaction networks (and, where applicable, multilayer representations) were constructed and summarized using network metrics such as network density and modularity.

Landscape and statistical analysis: 

Landscape configuration metrics were derived from GIS, and statistical models were used to evaluate associations between landscape variables and network properties (including robustness checks/sensitivity analyses when needed).