東京農総研研報 1：21-25，2006

糞粒法による東京のシカ生息密度分布の実態
新井一司・遠竹行俊＊・久野春子＊

キーワード：糞粒法，シカ，生息密度分布，東京，個体密度計算プログラム

緒言

調査方法

東京都西多摩郡奥多摩町およびその周辺の地域では， １．糞粒法による東京版シカ個体密度計算プログラム
スギなどの人工林を皆伐した後に植林したスギやヒノ

図１に示した３地点においてシカの糞の消失率調査

キがニホンジカ（以下，シカと記す）による食害を受を行った。各地の概要を表１に示した。地点Ａ，Ｂは，けている。そのまま放置した場合，たとえ樹林化して林内環境およびその近くの林外環境に毎月初旬に，地も多様性の極めて低い単純林や，ワラビなどのシカの点Ｃは，林外環境に毎月下旬に新鮮なシカの糞を各々忌避植物からなる群落に推移すると予想されている100個ずつ配置し，その後の消失状態を毎月，記録し（新井ら，2002）。さらに近年では，裸地化が進み，た。林内環境とは，スギ人工林で上層がうっ閉したう

土砂流出など甚大な被害も発生している（真田，2004）。 す暗い林の中の状態である。一方，林外環境とは，伐このような被害の拡大を事前に防止し，対策をたてる

採後の林地で上層木がない明るい状態であり，伐採後ためには，地域レベルでのシカの生息頭数の分布の把植林しない造林未済地および植林後，間もない新植地握が重要である。しかし，東京における地域別の密度と定義した。調査は，2003年１月から2004年10月になど，シカの分布の実態は，これまで不明であった。

かけて連続して行った。１ヶ月間で消失した糞の割合，糞粒法は，シカの糞数から個体数を推定する方法であ

すなわち，消失率については，岩本ら（2000）の解析

り，シカを目視によって直接カウントする区画法に比方法に準じて，月平均気温と経過月数の値からべ，広域を偏りなく調査でき，生息域の広がり，生息Gauss-Newton法（SYSTAT 10.2）を用いて推定式を密度の分布を把握するのに適していると考えられる。

算出した。各シカ糞設置地点における月平均気温の値

この糞粒法は，岩本ら（2000）によって改良が進み，は，気象庁の小河内（東京都西多摩郡奥多摩町）にお九州の森林内に限っては適用できるものとなったが，ける気温観測データから低減率0.65℃/100ｍで求めた個体数推定の重要なデータである糞の消失率は，全国値を用い，糞設置日から１ヶ月おきに消失状態を記録

各地で異なっており，これまでに東京の山間部におけした日までの期間の平均気温を地点ごとに算出して用る糞の消失率のデータはない。さらに伐採後の明るいいた。この計算条件などの計算の手順は，岩本ら林地とうっ閉ぺいしたスギ林のような薄暗い森林内と（2000）と同様とした。得られた関係式を岩本ら

では，糞の消失率は異なると推定される。そこで，東（2000）が開発したVisual BasicにてExcelで作動する

京の山間部の伐採後の林地とうっ閉ぺいした森林内にFUNRYUプログラムに代入し，さらに，都内の調査おいて，糞の消失率を求め，これをもとにシカの糞数地の標高と調査した月，シカの糞密度の値を入力するから個体数を推定する東京版シカ生息密度推定プログだけで個体数密度が求められるように東京都用にプロラムを作成し，地域ごとのシカの分布図を作成し，今グラムを改変し，林内環境用と林外環境用といった２後の森づくり計画の基礎データとした。

種の東京版シカ個体密度計算プログラムを作成した。

＊

元東京都林業試験場－ 21 －東京都農林総合研究センター研究報告第１号（2006年）

摩町と檜原村全域，青梅市西部，あきる野市と日の出町の一部とした。スギ林，ヒノキ林，広葉樹林の林内環境において12.5㎢に１地点の割合で34箇所，造林未済地および５年以内の新植地において４㎢に１地点の●ダイレクト●

割合で24箇所，合計58箇所について，2004年10月から11月に調査を行った。１箇所の調査は，約１ha内を５ｍ間隔で１㎡内のシカの糞粒数を数え，240地点行い，平均糞密度を算出した。対象としたシカの糞は，新鮮なものから古いものまですべてとし，目視により

図１ シカ糞設置地点

形が半分以上と認められたものを１個とし，半分以下太線は、市町村界、細線は、主要道路を意味するは，ゼロとした。今回の調査地には，ニホンカモシカやウサギも生息するため，これらの糞は，区別し，対象外とした。得られた糞密度から林内環境用と林外環

表１ シカ糞設置地点の概要
地点名

海抜高度（ｍ）

糞設置場所

Ａ

750

林内、林外

Ｂ

640

林内、林外

Ｃ570

林外

境用の２種の東京版シカ個体密度計算プログラム（ver.
0411）を用い，生息頭数を算出した。分布図の作成方
法は，まず，林内環境版から求められた生息密度の値だけを用いて１キロメッシュ（１メッシュ当たりの面積は1.03952㎢とした）区分の分布図を作った。その林内は，うっ閉したスギ人工林内を林外は，明るい伐採跡地を意味する。

後，造林未済地および５年以内の新植地における林外環境版から求められた生息密度の値とその面積を１キロメッシュごとに加味して図を作成した。

２．シカ生息密度の分布図
調査地点は図２に示したように，東京都西部の奥多●ダイレクト●

図２ 調査地点●：スギ林、ヒノキ林などの林内環境における調査地点▽：造林未済地、５年以内の新植地などの林外環境における調査地点－ 22 －

新井ら：糞粒法による東京のシカ生息密度分布の実態結果および考察

林内環境における実測値 対 推定値の相関係数は，ｒ=0.577，林外環境では，ｒ=0.782だった。図３に示し

１．糞粒法による東京版シカ個体密度計算プログラム

た２種の推定式を用いてExcelで作動する林内環境版

全データについて１ヶ月ごとに消失したシカ糞の割と林外環境版という２種の東京版シカ個体密度計算プ合を消失率とし，これと月平均気温，経過した月数とログラム（ver. 0411）を作成した。林内環境版は，上の関係を図３に示した。林内環境では，月平均気温が層がうっ閉したスギやヒノキの林内に適用し，林外環高い程，糞の消失率が高く，月平均気温10℃以下の低境版は，伐採跡地や伐採後，数年しか経過していない温状態では，ほとんど消失しなかった。さらに経過月明るい林地に適用する。このように森林環境の違いに数が少ない新鮮な糞ほど，消失率が高いという曲面でよって使い分けてシカの個体密度を算出する。いずれ表現される林内の推定式（図３）が得られた。林外環の場合もシカの個体数を推定したい林地において糞密境では，林内環境とこれらの傾向は同じだったが，そ度を測定し，その値と調査地点の標高，調査した月をの消失率の値は，すべてにおいて高い値で表現される本プログラムに入力することでシカの推定密度を得る

曲面，すなわち，林外環境の方が，林内環境よりはることができる。

かに糞が消失しやすいということが明らかとなった。

●ダイレクト●図３ 林内と林外におけるシカ糞の消失率と月平均気温と経過月数との関係
２．シカ生息密度の分布図

県との県境付近に多く見られ，今後，シカ対策は埼玉シカ生息密度の分布図を図４に示した。シカは，奥県および山梨県という近県との調整が重要であること

多摩町のほぼ全域および青梅市西部，檜原村北西部にが明らかとなった。新井ら（2002）が報告した造林未おいて２頭/㎢以上の密度で広域に分布していた。特に， 済地における2001年のシカ被害調査では，多摩川の南10頭/㎢以上と高密度だった地域は，埼玉県および山梨側（右岸）では，被害がほとんどなく，シカ被害は左－ 23 －

東京都農林総合研究センター研究報告第１号（2006年）

岸に集中していたが，今回の調査では，多摩川の右岸

カ森林被害調査で定義された「一部被害ゾーン」（真田，でもシカの生息が確認され，南方への生息域の拡大が2004）よりさらに東側にもシカの生息が確認され，東推察された。さらに，本調査の数カ月前に行われたシ方へも分布域の拡大が推察された。

●ダイレクト●

図４ 糞粒法によるシカ生息密度の分布
１メッシュの面積は、１㎢

今回調査した林内環境における生息密度の平均値は， 生息密度と森林被害の関係について詳細な解析を行い，3.8頭/㎢であったのに対し，伐採跡地である林外環境

東京では，どのような条件で森林被害が生じるかにつでは，平均30.0頭/㎢と極めて高く，シカは，薄暗い林いて明らかにしていく必要がある。

内環境ではなく明るい伐採跡地に集中していることも摘明らかとなった。最大の生息密度についてもこの傾向

要は同様で，林内環境で31.4頭/㎢だったのに対し，伐採跡地の林外環境では，165.1頭/㎢と極めて高い値であシカの糞粒法による東京版シカ個体密度計算プログった。
このように伐採跡地には，シカが集中するため，ラムを開発し，東京における生息分布の実態が明らか

奥多摩町やその周辺のシカの生息が確認された地域にとなった。シカは奥多摩町のほぼ全域，青梅市西部，おいて，今後，皆伐などをすることにより，その地に檜原村北西部で生息が確認された。このような地域でシカが集中することが予想されることから，皆伐後の森づくりを行う際には，伐採後何らかのシカ被害対策

シカ対策は必須であるといえる。

をしないと造林木は，シカ被害を受けることが予想さ

これまで，一般にシカの生息密度は，４頭/㎢以上にれた。また，10頭/㎢以上と高密度だった地域は，埼玉なると森林被害を引き起こすと言われてきた。しかし，県および山梨県との県境付近であることが明らかとな東京の山間部の傾斜角は，30度以上のところが多く，った。

極めて急峻な地形であり，４頭/㎢以下でも土砂流出などの森林被害を及ぼすことが予想される。今後，シカ謝辞：本研究の分布図の作成において，真田勉氏はじ－ 24 －

新井ら：糞粒法による東京のシカ生息密度分布の実態

引用文献

めとする東京都森林事務所，多摩川林務出張所，東京都農林水産部森林課，東京都水源管理事務所など多くの東京都職員の皆様，および東京都森林組合の方々に，新井一司・久野春子・亀谷行雄・遠竹行俊（2002）東

東京版シカ個体密度計算プログラムの開発においては，

京多摩山間部における放置林の実態調査. 日林関

都内の林業家の方々，久野響子氏，神田栄次氏，桑木

東支論 54：175-177.

野基氏，伊藤四郎氏，桑田あつ子氏，多賀恵子氏はじ岩本俊孝・坂田拓司・中園敏之・歌岡宏信・池田浩一・めとする多くの方々に多大なるご協力頂いた。ここに西下勇樹・常田邦彦・土肥昭夫（2000）糞粒法に感謝の意を表す。

よるシカ密度推定式の改良. 哺乳類科学 40：1-17.
真田勉（2004）平成16年夏 東京・多摩地域のシカ森林被害緊急調査. 森林技術 753：12-17.

SummaryKazushi Arai (Tokyo Agric. For. Res. Cent.), Yukitoshi Totake and Haruko Kuno (Formarly, TokyoMet.For.Exp.) (2005) : Sika Deer Density Distribution in Tokyo by the Pellet Count Method
Key words : pellet count method, sika deer, density distribution, Tokyo, density estimation computer
program
The Sika deer density estimation program of Tokyo version by the pellet count method was developed. Thedensity distribution in the western Tokyo was shown. The Sika deer was almost inhabited in the whole area
about Okutama, in the northwest part of Hinohara and the western of Ome. After deforesting, the Sika deer
damage protection was necessary in such region. The afforestation trees were received the Sika deer
damage. Moreover, the high density area was near Saitama Prefecture and Yamanashi Prefecture.

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