植生管理とは

植生管理とは、望ましくない植生を標的として管理または除去することです。これには、生い茂った植物や侵入植物、危険な木、雑草、その他の植生のリスクを軽減するためのさまざまな管理方法が含まれます。

多くの産業は、安全かつ効率的に運営するために植生管理に依存しています。生い茂った植物は、道路、送電線、鉄道などの敷地に侵入する可能性があります。この過成長は、交通事故、山火事、停電などの危険な結果をもたらす可能性があります。望ましくない、あるいは侵入性の植物は、生物多様性や在来野生生物の生息地を危険にさらす可能性もあります。

植生チェックには手作業が一般的ですが、このアプローチはコストと時間がかかります。今日、組織は、生物学的、化学的、機械的、文化的といった複数の管理方法を組み合わせた統合的な植生管理方法を採用することができます。

また、地理空間データ（LiDAR ドローンからのデータなど）を収集して植生の成長を監視することで、植生管理にデータ主導のアプローチを採用する可能性もあります。人工知能（AI）によってもたらされる洞察は、企業がより情報に基づいた積極的な植生管理の決定を下すのにも役立ちます。

植物の過剰な成長は、多くの産業、コミュニティ、重要なインフラの安全性、効率性、運用に影響を及ぼす可能性があります。効果的な植生管理は、以下の目的を実現するために重要です。

• 電力網の安定性
• 滞りのない輸送
• 山火事の軽減
• 生息地と土地の保護

電力会社は広範囲にわたる送電網インフラストラクチャーを有しており、停電は数百万人の人々や企業に影響を及ぼす可能性があります。停電が頻繁に発生する原因は、生い茂った木々が電線に触れることで、地域によっては、植生が停電発生の最大半分の原因となっており、米連邦エネルギー委員会の報告によると、米国においてこの数字は 92％にも達します。

一部の地域では、送電線や公共施設の植生管理が連邦政府によって義務付けられています。北米電力信頼性協会（NERC）が定めた米国電力信頼性基準「FAC-003-4」では、停電を防ぐため、電力会社が送電線周辺の植生を刈り込むことを義務付けています。各公益事業会社は、地域の要件や土地所有者との道路使用権または地役権に関する契約に準拠した独自の植生管理計画を策定し、実施する必要があります。¹

植生管理は、輸送部門の安全性と効率性にとっても重要です。強風やその他の極端な気象条件により木が倒れ、鉄道や高速道路の通行が妨げられる可能性があります。こうしたインフラストラクチャーが利用不可となると、鉄道や有料道路管理会社が収益を失うだけではなく、多額の清掃費用が発生する可能性があります。

道路の封鎖は公共の安全上の懸念でもあります。閉塞により、人々は重要な治療予約のために来院できなくなる可能性があります。また、救急車や消防車が緊急現場に到着するのを妨げる可能性もあります。

特にカリフォルニア、カナダ、アマゾンの熱帯雨林など、山火事が発生しやすい気候の地域では、植物の成長が適切に管理されていないと、電力線と接触して火災の危険が生じます。カリフォルニア州公益事業委員会によると、送電線に起因する山火事は、同州の「最も破壊的な火災」の約半分を占めています。²

山火事は地域社会や経済に壊滅的な被害と大きな混乱を引き起こす可能性があります。また、気候変動により地球の気温が上昇すると、山火事の頻度、深刻度、シーズンの長さも増加します。

植生管理は、成長の早いクズのつるなどの侵入植物種を管理する上で非常に重要です。侵入種は、地域の生態系、野生生物の生息地、生物多様性を脅かす可能性があります。

別の角度から言えば、適切な植物を植えることで土壌を安定させ、浸食を防ぐことができます。植生の追加は表土の健康状態の回復にも役立ち、化学物質の流出を遅らせたり防いだりすることができ、その結果、その地域の水質が改善される可能性があります。

総合的植生管理（IVM）は、いくつかの異なる植生管理戦略を組み合わせたものです。IVMアプローチは、人間へのリスクを軽減し、環境管理を促進しながら、より安定した信頼性の高い植物群落を作り出すのに役立ちます。統合植生管理プログラムは、従来の植生管理プログラムよりもコスト効率が高いことがよくあります。³

例えば、インディアナ州の合計約14.5万キロに及ぶ道路では、草刈りが植生管理の主な方法でした。除草剤や在来種の植栽など、他の植生管理ツールを取り入れることで、州は「大幅なコスト削減」を実現した。特に、州は1回の草刈りサイクルの代わりに除草剤を1回散布することで、40％を超えるコスト削減を達成しました。⁴

植生管理方法には、4つのタイプがあると考えられています。それぞれの方法にはさまざまな処理方法が含まれています。⁵

多くの場合、植生管理方法は労働集約的であり、リアルタイムでリスクに適切に対応できません。例えば、鉄道会社では、線路付近の木の枝を定期的に除去する植生管理計画を持っている場合があります。場合によっては、作業が時期尚早に行われ、不必要な金銭的コストが発生することがあります。また、異常気象により線路上に予期せぬ植物が生え、予定されていた検査が間に合わなくなる場合もあります。

データ主導のアプローチと適切なテクノロジーを組み合わせることで、組織はより積極的に植生を管理し、問題になる前に過剰な成長を特定し、リスクに基づいて作業に優先順位を付けることができます。

組織は、複数の地理空間データソースを使用して、植生とそのリスクに関する洞察をリモートで得ることができます。

例えば、LiDAR データと衛星画像は、植物から電力線までの距離や、道路用地への植生の侵入量など、さまざまな指標に基づいて企業が植生を評価するのに役立ちます。気象データは植生に関する貴重な情報も提供します。強風や洪水によるリスクをモデル化し、成長パターンを予測するのにも役立ちます。

これらのデータ・ソースにより、組織は限られた予算をより効率的に使用し、インフラストラクチャーと資産に対する脅威を軽減できます。公益事業などの規制の厳しい業界では、規制要件を満たすのにも役立ちます。

予測分析と地理空間データを組み合わせることで、組織は植生に関するAI主導の洞察を取得できます。これらの洞察により、侵入や過成長を事前に予測し、植生管理についてより情報に基づいた、事前対応型の決定を下すことができます。

AIは地理空間データの強化にも使用できます。例えば、植生や雲が資産の視界を遮っている場合、AI は衛星画像のギャップを埋めることができます。