[1F5-OS-10c] OS-10

6:55 PM - 7:10 PM JST(9:55 AM - 10:10 AM UTC)

[1F5-OS-10c-06] Identifying Regional Characteristics of High Bear Encounter Areas in 2025 Using Temporal Pattern Clustering

〇Momoka Hommi¹, Yusuke Fukazawa¹ (1. Sophia University)

Keywords:

Bear Encounter,Time Series Analysis,GMM

2025年に東北エリアを中心としてクマの人里での遭遇事例が多発した。クマ遭遇数の推移には、堅果類の豊凶をはじめとする自然環境要因や、人間側の土地利用や生活行動の変化などが関与しており、要因が類似する地域では類似した時系列パターンが存在すると考えられる。本研究では、過去のクマ遭遇データの時系列パターンを類型化し、将来的な遭遇リスク評価に資する知見を得ることを目的とした。具体的には、2020年1月から2024年12月までの東北・北陸・関西の自治体から公開されている遭遇データを用い、1kmメッシュ単位の月次遭遇数データを作成し、Gaussian Mixture Model（GMM）によるクラスタリングを行った。さらに、2025年に遭遇が多発した地域が属するクラスタを抽出し、その時系列的特徴と地域特性を分析した。その結果、クマ遭遇の時系列推移は22のクラスタに分類され、2025年に多発したクラスタでは特定の季節に遭遇が集中する傾向や、田畑・河川沿いに特徴的な地域分布が確認された。時系列パターンに基づく地域類型化は、将来のクマ遭遇リスクの把握や予防的対策の検討に有用であると考えられる。