Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
$$ \mathrm{N_{i,j}=N_{j}N I_{i,j}/\Sigma_{i}N I_{j}} $$

上記の配分方法を兵庫県のニホンジカに適応した例を図(2)-7に示す。

図(2)-7 狩猟メッシュ単位での推定生息密度

## 4 ）機能強化のためのモデルの検討

a 密度効果と増加率の年次変動を考慮した個体群動態モデルの構築

多くの野生動物において、その動向は、密度依存的に変動することが報告されている。また、密度効果の検出は、密度が変化した状況下での増加個体数を予測し、将来的な捕獲計画を立てるという野生動物の個体群管理という観点からも、大変重要である。しかし、野外の調査データから、密度効果を検出することは困難な場合が多く、特に中大型哺乳類において、その効果は明らかになっていないことが多い。ニホンジカについても、島嶼個体群で、個体群の崩壊などが観察されているが、温帯域や開放系の個体群における密度効果については明らかになっていない。そこで、密度効果を含む個体群動態モデルであるBeverton-holtモデルを、

harvest-basedの階層ベイズモデルに組み込み、個体数や増加率に加え、密度効果が検出可能な個体群動態モデル構築した。この階層ベイズモデルのうち、プロセスモデルにあたる部分は以下の通りである。

$$ \mathrm{N_{t+1}=rN_{t}/\left(1+\left(\left(r-1\right)/k\right)N_{t}\right)-Ca_{t}} $$

ここで、kは、環境収容力を示す。

## b 地域スケールでの個体数動態モデルの構築

野生動物による被害や生息状況は、地域により大きく異なることがある。この場合、捕獲などの対策を実施することが可能なスケールで生息状況を把握することにより、地域ごとの管理の目標設定や捕獲計画の立案を行うことが重要である。そこで、多くの都道府県で捕獲を実施
する上での基本単位となっている市町スケールで個体数を推定する手法と技術を開発した。

地域ごとの自然増加率や捕獲率は、生息地の環境や捕獲体制などの社会的な要因によって、異なる可能性がある。そのため、これらの変数が場所により異なる状態空間モデルを構築した。i 地域におけるt年の個体数を $ N_{i,t} $ とした場合、その時間的な変化をBeverton-holtモデルを用いて、 $ N_{i,t+1}=r_{i}N_{i,t}/(1+((r_{i}-1)/k)N_{i,t})-Ca_{i,t} $

とした。

ここで、 $ Ca_{i} $ は、i地域におけるt年の捕獲数、 $ r_{i} $ は、i地域における内的自然増加率、kは環境収容力を示す。

また、i市町におけるt年の密度指標を $ I_{i,t} $ とした場合、個体数 $ N_{i,t} $ との関係を

$$ I_{i,t}=q_{i}N_{i,t} $$

とした。

ここで、 $ q_{i} $ は、i地域における回帰係数を示す。

なお、このモデルは、市町単位に限らず、都道府県で独自に設定している管理ユニットや地域メッシュ単位での推定にも適応が可能であり、汎用性の高い推定手法であると考えられる。

## （３）推定精度の検証

推定の正確度（真の値と差）については、真の値を知ることができない野外個体群から検証することは困難であるため、あらかじめ試験者が作成したデータセットから誤差変動を発生させたサンプルデータを生成し、数値実験により開発した個体群動態モデルの推定の正確度を検証した。

その結果、誤差は小さいことが理想であるが、誤差の大きな指標であっても平均値が真の個体数の動向と相関している指標であれば、指標の数を増やすだけ精度が上がることがわかった（表(2)-2）。複数の密度指標を用いることは有効であり、モニタリングデータを十分活用することにより、推定の正確度が向上する。

表(2)-2 推定に用いる指標の数と誤差の大きさによる個体数の推定精度の違い

RMSEは、真の値との差の平均の平方根で、値が低いほど推定の正確度が高い。

用いた指標の数と誤差の程度	RMSE
誤差の小さい指標3つ	110
誤差の小さい指標2つ	156
誤差の小さい指標1+大きい指標1	208
誤差の大きい指標2つ	268
誤差の小さい指標1つ	384
誤差の大きい指標1つ	648

また、用いる指標の誤差や数を固定して、真の個体数の動向によって、推定の正確度がどう変わるかを検証した。その結果、減少傾向にある個体群の推定は比較的正確で、単調増加していく個体群では推定誤差が大きくなることがわかった。また、単調減少でなくても、推定期間中に減少の回数が多いほど推定精度が上がることがわかった（表(2)-3）。密度指標が単調増加を示す個体群に関しては、増加率などの事前情報を活用し推定範囲を限定するなど
の手法が必要である。また、減少傾向の場合は精度が向上するため、絶滅危惧等に対しての感度は高くなることがわかった。

表(2)-3 真の個体数の動向の違いによる推定誤差の違い

RMSEは、真の値との差の平均の平方根で、値が低いほど、推定の正確度が高い。

指標の動向	RMSE
単調減少	45
増加後減少(2回)	384
増加後減少	910
単調増加	7×1012

また、推定する動物種や推定する地域的なスケール、用いたデータによる推定精度の違いを検証した。種や地域によって利用可能なデータが異なるため一元的な比較はできないが、用いるデータを適切に選択することで、推定精度を向上させることができた。また、同じ種類のデータを用いても状況によって推定精度が変わることがわかった（表(2)-4）。

表(2)-4 推定精度向上のための実データへの適応結果

対象種	地域	データの項目	変動係数
ツキノワグマ	全国	捕獲数のみ	1.74
兵庫	捕獲数のみ	2.18
兵庫	捕獲数・捕殺数、目撃件数、標識再捕、堅果類豊凶	0.47
シカ	全国	捕獲数（狩猟・有害）、登録者数当たり捕獲効率（わな・銃）	1.44
兵庫	捕獲数（狩猟・有害）、登録者数当たり捕獲効率（わな・銃）	1.23
兵庫	捕獲数（狩猟・有害）、目撃効率、糞塊密度	0.74
イノシシ	全国	捕獲数（狩猟・有害）、登録者数当たり捕獲効率（わな・銃）	0.72
兵庫	捕獲数（狩猟・有害）、登録者数当たり捕獲効率（わな・銃）	推定不能
ニホンザル	全国	捕獲数のみ	3.00

## （４）各種個体数推定プログラムの作成

精度向上のための数値実験と実データへの適応結果を踏まえて、ニホンジカ、イノシシ、ツキノワグマ、ニホンザルの個体数推定プログラムを作成した。4種について作成した計10個の個体数プログラムの一覧を表(2)-5に示す。

増加率について、事前の情報（事前分布）を設定し、MCMC法を用いて個体数推定プログラムを実行した結果、いずれのモデルにおいても、十分な収束が得られた。なお、事前分布については、特定哺乳類生息状況調査の委員の検討結果 $ ^{7)} $ に基づいて決定した。
図(2)-5 各種個体数推定プログラムの作成状況一覧

対象種	地域	推定年	モデルの構造	使用したデータ	活用状況
ニホンジカ	全国	2010	・harvest-based model・複数の密度指標の活用	捕獲数(狩猟・有害)、登録者数当たり捕獲効率(わな・銃)	環境省の報告書で公表
兵庫	2010-2012	・harvest-based model・複数の密度指標の活用・過年度推定結果活用型・社会的要因(捕獲率の年次変動)考慮	捕獲数(狩猟・有害)、目撃効率、糞塊密度	県の公式推定値に公表
島根	2010	・harvest-based model・複数の密度指標の活用	捕獲数(狩猟・有害)、区画法、目撃効率、糞塊密度、ライトセンサス	県の公式推定値に公表
イノシシ	全国	2010	・harvest-based model・複数の密度指標の活用	捕獲数(狩猟・有害)、登録者数当たり捕獲効率(わな・銃)	環境省の報告書で公表
兵庫	2011-2012	・harvest-based model・複数の密度指標の活用・環境要因(捕獲率の年次変動)考慮	捕獲数(狩猟・有害)、目撃効率、堅果類豊児	県の公式推定値に採用
ツキノワグマ	全国	2010	・harvest-based model	捕獲数	環境省の報告書で公表
兵庫	2010-2012	・harvest-based model・標識再捕獲統合モデル・環境要因(捕獲率の年次変動)考慮	捕獲数・捕殺数、目撃件数、標識再捕、堅果類豊児	県の公式推定値に採用
岐阜	2012	・harvest-based model・標識再捕獲統合モデル・環境要因(捕獲率の年次変動)考慮	捕獲数・捕殺数、目撃件数、堅果類豊児
岡山	2012	・harvest-based model・標識再捕獲統合モデル・環境要因(捕獲率の年次変動)考慮	捕獲数・捕殺数、目撃件数、標識再捕、堅果類豊児(隣接県データを活用)	県の公式推定値に採用
ニホンザル	全国	2010	・harvest-based model	捕獲数	環境省の報告書で公表

全国推定値の公表は、環境省生物多様性センター（2011） $ ^{7)} $ による。
【推定モデルの詳細：兵庫県本州部でのニホンジカの例】

複数の密度指標を用いた捕獲数に基づく階層ベイズモデルにより、兵庫県本州部のニホンジカの個体数と増加率を推定した。推定には、1999年度から2011年度までにデータを用いた。SAS MCMCプロシジャーを用いて、以下のモデルと仮定によるマルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC法）を用いたベイズ推定を行った。

## 用いたデータ

i_yugai[i]：i年度の有害捕獲許可による捕獲数。銃猟とわな猟の合計値を生息数の動向を反映する指標として用いた。

fun_d[i] : i年度の10月下旬から11月上旬に所定のラインセンサスにより確認した1kmあたりの平均糞塊数（糞塊密度）。生息密度の動向を反映する指標として用いた。

spue[i] : i年度に狩猟登録者から得られた銃猟による狩猟時の目撃効率。生息密度の動向を反映する指標として用いた。

r_ca[i]: i年度の狩猟による捕獲数。銃猟とわな猟の合計値を生息数の動向を反映する指標として用いた。

$ y_{ca}[i] $ ：i年度の1月から次年度の12月までの有害捕獲許可による捕獲数。

f_area：兵庫県本州部の森林面積。生息密度の期待値を計算する際に用いた。

## 推定したパラメータ

lire：自然増加率（ire）の自然対数値。lireについては、毎年異なった値を推定した。事前分布は、環境省の特定哺乳類生息動向調査の個体数推定（環境省生物多様性センター2011）に採用された分布を用いた。また、exp(lire)を自然増加率ireとした。

lnk：環境収容力（k）の自然対数値。環境収容力kは、kの期待値が100、分散が1の対数正規分布を事前分布とした。文献データからは118頭/km（知床半島）あるいは72頭/km（金華山）で個体数の急激な減少が観測されている。この事前分布の90%限界は11.6～315.8で広めの範囲を取るようにした。

lr_spue: 生息密度と目撃効率の比率を示す係数の自然対数値。事前分布は正規分布を仮定し、事前の情報は十分にないため、その分散は大きめに設定した。データの元になる出猟カレンダーによる報告内容が、シカに関する項目のみであった2001年以前と、イノシシに関する項目も含められるようになった2002年以降では、報告者の構成や出猟回数や場所等が異なるため、2001年以前とそれ以降の2区間に分けて係数を推定することとした。目撃効率と生息密度の係数rsは、 $ \exp(\mathrm{lr\_spue}) $ をとした。

lr_fun: 生息密度と糞塊密度の比率を示す係数の自然対数値。事前分布は正規分布を仮定し、事前の情報は十分にないため、その分散は大きめに設定した。糞塊密度調査の手法は毎年変わらないため、係数自体は毎年変動しないと仮定し、観測モデルにおいて観測誤差を想定するだけにした。生息密度と糞塊密度の比率を示す係数rfは、 $ \exp(\mathrm{lr\_fun}) $ とした。

pre：狩猟による捕獲率。兵庫県のシカの捕獲に関する施策が強化され狩猟による捕獲に報償費が出されるようになった2010年以降とそれ以前では異なる捕獲率を推定した。
preについては事前情報がないため、事前分布は0から1までの一様分布に設定した。pry：有害による捕獲率。狩猟による捕獲された個体を除いた個体数に対する有害捕獲による捕獲率。全個体数に対する有害捕獲の捕獲率は、

$$ py=(1-pre)\times(1/(1+exp\left(-\log\left(pry/(1-pry)\right)\right))) $$

となる。pryは事前情報がないため、事前分布は0から1までの一様分布に設定した。また、兵庫県のシカの捕獲に関する施策が強化され、有害捕獲に関する目標が大きく変更された2010年以降とそれ以前では異なる捕獲率を推定した。

nNins：1年前（2010年）の生息個体数の自然対数値。事前分布は正規分布とし、平均値は、昨年に推定した個体数の事後分布の対数値を用いた。（分散は、分布の95%信頼限界が、既存の情報から考えられるおおよその限界値になる値を設定した。具体的には、2010年の狩猟期間に捕獲された個体、および有害捕獲による捕獲数はそれぞれ26,130頭、15,262頭であるので、生息数は捕獲数を合計した41,392頭以下を下限にすれば十分であると考え、95%信頼限界の下限が38,337頭となる分散0.5とした。95%信頼限界の上限は612,949頭となるが、現実的に想定できる値を十分にカバーすると考えられる。）

v_spue、v_fun、v_ryo、v_yugai：目撃効率、糞塊密度、狩猟捕獲数、有害捕獲数の期待値からの誤差分散。それぞれ、観測モデルで示す確率分布の誤差分散として観測データから推定した。これらの誤差分散の事前分布は、それぞれ、形状母数、尺度母数ともに0.01の逆ガンマ分布を用いた。各推定変数の初期値は、事前分布の期待値とした。捕獲率のランダム効果と尤度関数の変動部分v_spue、v_fun、v_ryo、v_yugaiについては、それぞれ初期値を0.01とした。

プロセスモデル

個体群動態の過程モデルは、生息個体数は2010年を起点として、

翌年の2011年まで個体数を

$$ \begin{aligned}&\beta[i]=(ire[i]-1)/(k\times f\_{a}rea)\\&N[i+1]=(ire[i]\times N[i]/(1+\beta[i]\times N[i]))-caa[i]\\&\quad(i=2010 0\ とき )\end{aligned} $$

2000年までの個体数を

$$ \begin{aligned}&\beta[i-1]=(\text{i re}[i-1]-1)/(k\times f\_{a}rea)\\&N[i-1]=(caa[i-1]+N[i])/(ire[i-1]-\beta[i-1]\times(caa[i-1]+N[i]))\\&\quad(i=2010,\ 2009,\cdots,2000\ のとき )\end{aligned} $$

のように計算する。

ここで、N[i]は、i年の生息個体数とi年の捕獲数を示す。また、caa[i]は、i年の捕獲数であり、i年の狩猟捕獲数r_ca[i]と有害捕獲数y_ca[i]の合計値である。

2010年の個体数はN $$ 2010 $$ =round(exp(lnNins))とした。なお、生息個体数は、年末時点での個体数を想定している。
## 観測モデル

推定する個体数と観測されるデータとの関係を示す観測モデルは以下のとおりとした。

目撃効率に関する観測モデル

$$ \log\left(\mathrm{SPUE}\left[\mathrm{i}\right]\right)\;=\;\log\left(\mathrm{rs}\times\mathrm{N}\left[\mathrm{i}\right]/\mathrm{f\_{a}rea}\right)-0.5\times\mathrm{v\_{s}pue}+\mathrm{e\_{s}pue}\left[\mathrm{i}\right] $$

糞塊密度に関する観測モデル

$$ \log\left(fun\left[i\right]\right)\;=\;\log\left(rf\times N\left[i\right]/f\_{a}rea\right)\;-0.\;5\times v\_{f}un+e\_{f}un\left[i\right] $$

狩猟捕獲数に関する観測モデル

$$ \log\left(\mathrm{r\_{c}a}\left[\mathrm{i}\right]\right)\;=\;\log\left(\mathrm{pr}\left[\mathrm{i}\right]\times\mathrm{N}\left[\mathrm{i}\right]\right)\right.\left.-0.5\times\mathrm{v\_{r}yo}+\mathrm{e\_{r}yo}\left[\mathrm{i}\right]\right. $$

有害捕獲数に関する観測モデル

$$ \log\left(i_{-}yugai\ \left[i\right]\right)\ =log\left(py\left[i\right]\times N\left[i\right]\right)\ -0.5\times v_{-}yugai+e_{-}yugai\ \left[i\right] $$

e_spue[i]、e_fun[i]、e_ryo[i]、e_yugai[i]は、誤差変動を示し、それぞれ期待値0、分散がv_spue、v_fun、v_ryo、v_yugaiの正規分布に従うものとした。

## 初期値と事前分布

各推定値に関する、初期値と事前分布は以下の通りの設定とした（表(2)-6）。

表(2)-6 推定した変数とその初期値および事前分布

プロック	推定
パラメータ	初期値	事前分布
1	lire	0.1789	normal((log(1.2)-0.5*0.006826535), var=0.006826535)
1	pre1	0.5000	beta(1,1)
1	pre2	0.5000	beta(1,1)
1	pry1	0.5000	beta(1,1)
1	pry2	0.5000	beta(1,1)
1	lr_spue1	-2.3026	normal((log(0.1)), var=5)
1	lr_spue2	-2.3026	normal((log(0.1)), var=5)
1	lr_fun1	0	normal((log(1)), var=5)
1	lnNins	11.9401	normal(11.94010812, var=0.5)
1	lk	4.1052	normal(log(100)-0.5*1, var=1)
2	v_spue	0.0100	igamma(0.01, scale=0.01)
2	v_fun	0.0100	igamma(0.01, scale=0.01)
2	v_ryo	0.0100	igamma(0.01, scale=0.01)
2	v_yugai	0.0100	igamma(0.01, scale=0.01)

事前分布の引数は、正規分布は（期待値，分散）、逆ガンマ分布は（形状母数、尺度母数）、ベータ分布は（形状母数α，形状母数β）を示す。

## MCMC法による推定方法の設定

上記のモデルによって、メトロポリス法による最適化サンプリングを行った。

1,100万回のサンプリングを行い、最初の100万回は採用せず、次の1,000万回のうち1,000回に1回サンプリングした計10,000サンプルから事後分布を求めた。

提案分布は、正規分布とし、実際のサンプリング回数に合わせて5万回のサンプリングによる事後分布にもとづいて、Roberts et al. (1997) $ ^{8)} $ の示した最適な採択率23.4%を目標
に±7.5％の範囲の採択率になるように、スケールと共分散行列のチューニングを行った。推定結果

収束判定は、有効サンプルサイズ（Kasset al. 1998）と Geweke 検定（Geweke 1992）の2つの基準で確認した。

推定した変数の事後分布は表(2)-7の通りであった。また、各変数の事前分布と事後分布を図(2)-8、図(2)-9、図(2)-10に示した。

表(2)-7の結果に基づいて計算した自然増加率(ir)と、目撃効率の係数(rs)、糞塊密度の係数(rf)、各年の狩猟捕獲率(pr[i])、有害捕獲率(py[i])は表(2)-8のとおりであった。また、得られたデータの観測値と期待値との関係を図(2)-11に示した。

全ての変数で、事後分布の幅は、事前分布の幅より狭まった。しかし、自然増加率の自然対数値は、絞られる幅が他の変数に比べて少なく、事前分布の設定が推定に影響を与えていた。

自然増加率は、中央値で12.8%～22.3%となり、年次変動が見られた（表(2)-9）。また、捕獲率は、2010年と2011年で高く、2009年までの中央値と比較すると、狩猟では9.7%、有害では7.5%それぞれ高く推定された。

また、これらの結果に基づいて計算した個体数と増加個体数を表(2)-10に、時間的変動パターンをそれぞれ図(2)-12、図(2)-13に示す。個体数は、1999年から2010年にかけては、単調に増加し、2011年に減少いると推定された。また、増加個体数については、自然増加率の年次変動に伴い、年による変動が見られたことに加え、2010年以降は個体数の減少に伴い、減少していると推定された。
表 $ (2) $ -7 事後分布の統計量

变数	平均	標準偏差	5%	50%	95%
lire1	0.2046	0.0585	0.1077	0.2047	0.3003
lire2	0.1658	0.0586	0.0708	0.1650	0.2625
lire3	0.2325	0.0582	0.1361	0.2333	0.3280
lire4	0.1794	0.0611	0.0772	0.1803	0.2782
lire5	0.1437	0.0592	0.0485	0.1430	0.2415
lire6	0.2124	0.0582	0.1158	0.2128	0.3077
lire7	0.1803	0.0599	0.0811	0.1806	0.2786
lire8	0.1617	0.0609	0.0620	0.1614	0.2627
lire9	0.2395	0.0611	0.1398	0.2392	0.3394
lire10	0.2253	0.0602	0.1253	0.2255	0.3235
lire11	0.2427	0.0702	0.1234	0.2441	0.3558
lire12	0.1788	0.0655	0.0706	0.1789	0.2855
pre1	0.0777	0.0174	0.0492	0.0774	0.1070
pre2	0.1781	0.0432	0.1103	0.1764	0.2526
pry1	0.0442	0.0118	0.0262	0.0434	0.0648
pry2	0.1501	0.0599	0.0732	0.1407	0.2599
lr_spue1	-2.0478	0.2591	-2.5068	-2.0292	-1.6587
lr_spue2	-2.5090	0.2439	-2.9443	-2.4881	-2.1533
lr_fun1	-0.2877	0.2390	-0.7158	-0.2657	0.0590
lnNins	11.9304	0.2369	11.5769	11.9095	12.3483
v_spue	0.0284	0.0164	0.0114	0.0245	0.0586
v_fun	0.0188	0.0112	0.00749	0.0162	0.0393
v_ryo	0.00577	0.00366	0.00218	0.00485	0.0124
v_yugai	0.1089	0.0632	0.0467	0.0932	0.2264
lk	5.2031	0.5633	4.4877	5.0960	6.2859
図(2)-8 自然増加率の事前分布と事後分布との関係 実線は事後分布を破線は事前分布をそれぞれ示す。
図(2)-9 パラメータの事前分布と事後分布との関係

左中図 狩猟による捕獲率（1999-2009年）

左下図 有害による捕獲率（1999-2009年） 右下図 有害による捕獲率（2010-2011年） 実線は事後分布を破線は事前分布をそれぞれ示す。
図(2)-10 パラメータの事前分布と事後分布との関係

左図 1 年前 (2010) 年の生息数個体数の自然対数値 右図 環境収容力の自然対数値

実線は事後分布を破線は事前分布をそれぞれ示す。

表(2)-8 推定された目撃効率の係数(rs)、糞塊密度の係数(rf)、

狩猟捕獲率(pr[i])、有害捕獲率(py[i])

変数	ラベル	平均値	標準偏差	5%	中央値	95%
rf_1999- rf_2011	糞隗係数	0.771	0.174	0.489	0.767	1.061
rs_1999- rs_2001	目撃係数	0.133	0.0329	0.0815	0.131	0.190
rs_2002- rs_2011	0.0837	0.0193	0.0526	0.0831	0.116
pr_1999-pr_2009	狩猟捕獲率	0.0777	0.0174	0.0492	0.0774	0.107
pr_2010-pr_2011	0.178	0.0432	0.110	0.176	0.253
py_1999-py_2009	有害捕獲率	0.0406	0.0101	0.0249	0.0400	0.0581
py_2010-py_2011	0.122	0.0437	0.0638	0.115	0.200
表(2)-9 推定された自然増加率(ir)、内的自然増加率(ire)、環境収容力(k)

変数	ラベル	平均値	標準偏差	5%	中央値	95%
ir1999	自然増加率	1.2005	0.0649	1.0962	1.1986	1.3112
ir2000	1.1581	0.0614	1.0639	1.1550	1.2629
ir2001	1.2253	0.0660	1.1201	1.2230	1.3381
ir2002	1.1673	0.0628	1.0665	1.1654	1.2729
ir2003	1.1313	0.0586	1.0404	1.1280	1.2322
ir2004	1.1979	0.0637	1.0972	1.1959	1.3062
ir2005	1.1637	0.0614	1.0669	1.1607	1.2686
ir2006	1.1444	0.0595	1.0514	1.1422	1.2452
ir2007	1.2187	0.0678	1.1116	1.2149	1.3350
ir2008	1.2012	0.0649	1.1000	1.1989	1.3121
ir2009	1.2172	0.0791	1.0922	1.2131	1.3519
ir2010	1.1559	0.0668	1.0534	1.1510	1.2706
ire1999	内的自然増加	1.2291	0.0718	1.1138	1.2272	1.3503
ire2000	率	1.1823	0.0694	1.0734	1.1794	1.3002
ire2001	1.2639	0.0735	1.1457	1.2628	1.3882
ire2002	1.1987	0.0731	1.0803	1.1976	1.3207
ire2003	1.1566	0.0686	1.0497	1.1538	1.2732
ire2004	1.2387	0.0722	1.1228	1.2371	1.3603
ire2005	1.1997	0.0719	1.0845	1.1979	1.3212
ire2006	1.1777	0.0718	1.0640	1.1751	1.3004
ire2007	1.2730	0.0777	1.1500	1.2702	1.4042
ire2008	1.2550	0.0757	1.1334	1.2529	1.3819
ire2009	1.2778	0.0895	1.1313	1.2765	1.4273
ire2010	1.1983	0.0786	1.0732	1.1959	1.3305
k	環境収容力	220.8	178.6	89.9167	164.4	538.0

図(2)-11 観測値と期待値との関係

左図 狩猟捕獲数の観測値と期待値

右図 有害捕獲数の観測値と期待値

中央值と50%信頼限界、90%信頼限界を示す。
図(2)-12 兵庫県のニホンジカの推定生息個体数の動向中央値と50%信頼限界、90%信頼限界を示す。

図(2)-13 兵庫県のニホンジカの推定増加個体数の動向中央値と50%信頼限界、90%信頼限界を示す。
表(2)-10 推定された生息個体数(N)、増加個体数(rf)

変数	ラベル	平均値	標準偏差	5%	中央値	95%
N1999	生息個体数	86209.5	23042.1	58898.2	81749.3	128487
N2000	94155.7	25098.7	64284.1	89429.3	140660
N2001	98530.4	26642.7	66984.1	93209.6	147538
N2002	109684	29137.8	75043.3	104213	163909
N2003	115858	30993.0	79160.7	109985	173885
N2004	117539	32106.3	80017.2	111175	177475
N2005	126823	34007.1	86477.2	120080	190287
N2006	131850	35244.5	89939.9	124974	195555
N2007	134158	36537.0	91375.3	126960	200982
N2008	144429	38454.2	99263.4	136975	215119
N2009	151861	39797.8	104306	144107	224137
N2010	156352	40606.7	106602	148672	230556
N2011	增加個体数	138642	40143.3	90632.6	130803	212491
inc1999	16638.3	5249.1	8816.5	16318.1	25668.8
inc2000	14240.7	5271.1	6258.1	13881.6	23250.2
inc2001	21337.2	5893.8	12642.8	20892.4	31566.0
inc2002	17562.7	6210.3	7803.7	17418.0	27803.3
inc2003	14440.0	6017.6	5237.0	14144.6	24534.0
inc2004	22186.6	6302.0	12498.4	21828.5	32989.2
inc2005	19698.9	6499.5	9466.9	19559.5	30617.2
inc2006	18049.6	6723.0	7428.8	17876.0	29232.2
inc2007	27896.4	7131.6	16642.2	27554.6	39926.4
inc2008	27587.7	7198.3	16094.1	27401.4	39541.6
inc2009	31147.0	9237.8	16158.8	30971.1	46682.3
inc2010	22709.7	7746.5	9901.5	22739.4	35008.0
inc2011	23402.3	9240.7	9105.5	22830.9	39069.3
## （５）将来予測手法の確立

## 1 ）個体数の将来予測手法の確立

個体数と自然増加率の推定値（事後分布）を用いて、複数の捕獲計画に基づいた将来予測手法を確立した。将来的な捕獲計画を立てる場合、個体数が減少に伴い、同じ努力量で同数を捕獲することが困難になることが想定されるため、捕獲計画については、捕獲数に加え、捕獲努力量で設定し、両方のシナリオで分析ができるプログラムを作成した。この捕獲努力量は、捕獲率に比例すると考えた。

将来予測のための予測式は、以下の通りである。

$$ \mathrm{N_{t+1}=rN_{t}/\left(1+\left(\left(r-1\right)/k\right)N_{t}\right)-Ca_{t}-ef\times cr\times N_{t}} $$

ここで、crは、捕獲努力量を示し、推定終了年の総捕獲数/推定終了年の推定個体数とした。また、efは、捕獲努力量に係る係数であり、例えば、現行の捕獲努力量を継続する場合は、「1」となり、1.5倍に強化する場合は、「1.5」となる。

開発したプログラムを実行することで、捕獲計画ごとにシナリオ分析を行った（図(2)-14、図(2)-15）。結果は、各推定値の誤差変動を踏まえた将来予測であり、翌年または、中期的な捕獲数を決定する判断材料となる。
図(2)-14 兵庫県におけるシカの個体数推定と将来予測結果

上：毎年3万頭捕獲の場合 中：毎年3万5千頭捕獲の場合 下：毎年4万頭捕獲の場合

点線（太）は中央値、塗りつぶし領域は50%信頼区間、点線（細）は90%信頼区間を示す
90% 信頼限界 50% 信頼限界 中央值

90% 信頼限界 50% 信頼限界 中央值

90% 信頼限界 50% 信頼限界 中央值

図(2)-15 兵庫県におけるシカの個体数推定と将来予測結果

上：毎年捕獲率0.7倍の場合 中：毎年捕獲率1.0倍の場合 下：毎年捕獲率1.5倍の場合合点線（太）は中央値、塗りつぶし領域は50%信頼区間、点線（細）は90%信頼区間を示す

## （６）捕獲効果と予測精度の検証

## 1 ）捕獲による個体数低減効果の検証

野生動物による被害軽減に向けて、効率的に個体数を低減させるためには、客観的なデータに基づき、捕獲の効果を検証する必要がある。しかし、野外で得られるモニタリングデータには、環境変動や社会状況に伴う様々な要因による誤差変動が含まれていることから、観測データの変動から直接、捕獲の効果を検証することが困難な場合が多い。また、捕獲の効果は、地域の捕獲の状況により異なる可能性が高いため、広域スケールでの対策の効果に加え、地域スケールで評
価することが重要である。そこで、階層ベイズモデルを導入することにより得られた個体数の推定値を基に、捕獲強化前後の推定値の比較を、都道府県スケールと市町スケールで実施し、その効果を検証した。

図(2)-16 推定個体数の経年変化

○推定生息数

2010年：148,672（中央值）

90%信頼限界（106,602~230,556）

2011年：130,803（中央值）

90%信頼限界(90,633~212,491)

○变化率：12.0%减少

図(2)-17 市町別の推定個体数の変化率。左図は捕獲強化前の5年間の平均変化率を右図は捕獲強化後の変化率をそれぞれ示す。

県域スケールでの推定の結果、捕獲の強化（前年の1.6倍）により、中央値で12.0%減少したことが明らかとなった。また、推定個体数は95%以上の確率で減少していることが示された。

市町スケールで推定の結果、捕獲強化前の5年間の個体数は本州北部と南部、淡路島の北部で平
均して5%以上の割合で増加しており、その他の地域では変化が少なかった。捕獲の強化により、個体数は本州中央部と淡路島の広範囲で10%以上の割合で減少していたことが明らかとなった。一方、本州の南東部と北西部では5%以上の割合で増加していることが示された。

兵庫県は、本州の中央部の密度が高く、日本海側と瀬戸内海の沿岸部にかけての密度勾配があると推定されており、同様に、淡路島においても、南部の密度が高く、北部にかけての密度勾配が見られる。2010年までの5年間の増加率が高かった地域は、密度が比較的に低く、分布の最前線付近であった。2010年から2011年にかけては、密度が高かった地域を中心に個体数が減少したという結果となった。これは、捕獲の強化に伴い、主に、本州部の密度が高かった地域を中心に、密度軽減の効果があったことを示している。一方、分布最前線の地域では、いまだに増加している地域があることが明らかとなった。この結果から、低密度地域における捕獲が今後の課題であると言える。このように、階層ベイズモデルによる市町スケールでの推定とその変化を調べることにより、捕獲の効果の地域差を抽出することが可能であり、これらの解析から得られるアウトプットは今後の捕獲計画立案のための判断材料として有効であると考えられる。

## 2 ）予測精度の検証

個体数の推定は不確実な要素が含まれ、特に、将来予測については、その程度が大きくなると考えられる。個体数の推定と予測の精度を高めるためにも、捕獲実施前の捕獲計画に基づく将来予測と、捕獲後の推定結果を比較することで、その整合性を確かめることが重要である。また、このような手法により、推定・予測と捕獲の実施を進めるなかで、その精度を継続的に検証することが可能であると言える。

捕獲実施前の将来予測値と捕獲実施後の推定値を図(2)-18に示す。
図(2)-18 予測値と推定値の頻度分布

左上図：2009年時点での2011年の生息個体数の将来予測

左下図：2011年時点での2011年の生息個体数の推定値

右上図：2009年時点での2011年の生息個体数の将来予測

右下図：2011年時点での2011年の生息個体数の推定値

比較の結果、中央値でみると、捕獲前の予測値が124,166頭であったのに対し、捕獲後の推定は130,803頭となり、その差はわずか5.3%であった。これらの結果から、実用上十分な予測精度が確保されていることが確認できた。野生動物の将来予測には、様々な不確実な要素が含まれ、予想通りの結果が得られない場合も想定されるものの、このような、予測の精度検証を毎年実施することにより、順応的な個体群管理が可能であると考えられる。
## ④ 捕獲の実施

【順応的管理への応用：兵庫県本州部でのニホンジカの順応的管理の例】

不確実な要素が含まれるモニタリングデータや分析結果を基に、野生動物管理を進めるための適切な意思決定を得るには、柔軟に計画を見直す順応的な管理が必要である。そこで、本事業で開発した階層ベイズモデルによる個体数推定と将来予測結果を用いて、シカの個体群管理を進めるPCDAサイクルを構築した。兵庫県における個体群管理の実践の中から、以下のサイクルでの順応的管理手法を構築した（図(2)-19）。

① 点検（Check）：計画通り減らない個体数。

② 見直し（Action）：個体数と自然増加率を推定してシミュレーション

③ 計画（Plan）：結果をもとに捕獲目標を2万頭から3万頭に変更。

④ 実践（Do）: 捕獲の実行。

⑤ 点検（Check）：効果を検証し、個体数は予測通り減少したことを確認。

②個体数推定値の見直し

推定生息数：143.81 2頭（63063～414707頭）

自然增加率：15.0%（8.5～259%）

①計画通り減らない個体数

⑤ 捕獲効果検証 予測との照合

## ③ 目標捕獲頭数の変更

·2万頭→3万頭

・3万頭の捕獲を6年間継続的に実施

図(2)-19 兵庫県本州部でのニホンジカの順応的管理
## （7） 汎用化プログラムの作成

## 1 ）個体数推定・将来予測の汎用化プログラムの作成

野生動物の個体群動態は、生息状況や生息地の環境に大きく左右されることに加え、調査から得られモニタリングデータには、地域や動物種によって異なる様々な変動要因が含まれる。さらには、モニタリング項目そのものが、管理の状況や動物種によって大きく異なる。このような条件のもと、適切かつ効率的に個体数の推定と予測を行ためには、様々な条件下で実行可能な汎用性の高いモデルを構築することや、複数のモデルを構築し、状況に応じて適宜モデルを選択・実行できるような仕組みが必要となる。そこで、開発した種類の異なる複数の個体数推定と将来予測のプログラムを組み合わせることにより、多獣種・多地域に適応可能な推定及び予測の実行や出力を行う汎用化プログラムを構築した。

具体的には、動物種や地域、推定年、捕獲計画、MCMC計算に使う事前分布の設定などを指定することにより、MCMC計算による個体数や自然増加率の推定値、捕獲計画に基づく将来予測、地域スケールでの推定結果、これらの集計値やグラフ、マップなどを出力するプログラムを作成した。推定用いるデータの種類や、解析スケール、パラメータの年次変動のモデルの違いを考慮し、4種類のプログラムを作成した。また、同数の将来予測や集計用のプログラムに加え、地域スケールへの変換用の5種類のプログラムを作成し、合計9種類のプログラムを作成した。

## 2 ）汎用性テスト（他獣種・他地域への適応）

前項で開発した個体数推定・予測用のプログラムの汎用性をチェックするために、多獣種・多地域のデータを用いて、推定・予測を実行した。この汎用性テストで使用した動物種や地域、データは以下の通りである。
表(2)-11 個体数推定・予測プログラムの汎用性テストに用いたデータセット

No	動物種	地域	スケール	用いたデータ	モデルの構造
①	ニホンジカ	兵庫	本州部・淡路島	狩猟捕獲数・有害捕獲数・目撃効率・糞塊密度	・harvest-based model・複数の密度指標の活用・過年度推定結果活用型・社会的要因(捕獲率の年次変動)考慮
②	市町	狩猟捕獲数・有害捕獲数・目撃効率・糞塊密度・積雪深	・harvest-based model・複数の密度指標の活用・過年度推定結果活用型・社会的要因(捕獲率の年次・地域変動)考慮
③	大阪	全域	狩猟捕獲数・有害捕獲数・目撃効率・糞粒密度	・harvest-based model・複数の密度指標の活用
④	市町	狩猟捕獲数・有害捕獲数・目撃効率・糞粒密度
⑤	三重	全県	狩猟捕獲数・有害捕獲数・目撃効率・糞粒密度	・harvest-based model・複数の密度指標の活用
⑥	イノシシ	兵庫	本州部	狩猟捕獲数・有害捕獲数・目撃効率・豊児指数	・harvest-based model・複数の密度指標の活用・過年度推定結果活用型・環境要因(捕獲率の年次)考慮
⑦	淡路島	狩猟捕獲数・有害捕獲数・目撃効率	・harvest-based model・複数の密度指標の活用・過年度推定結果活用型

いずれの動物種・地域・スケールにおいても、十分な収束が得られた。三重県全域でのシカの個体数推定の結果、2011年の生息数は、中央値（90%信頼限界）で68,862頭（38,559～139,379頭）であった（図(2)-20）。また、2010年の自然増加率は、中央値（90%信頼限界）で1.24（1.15～1.37）であった。一方、大阪府全域でのシカの個体数推定の結果、2010年の生息数は、中央値（90%信頼限界）で3,127頭（1,679～7,141頭）であった（図(2)-20）。また、2010年の自然増加率は、中央値（90%信頼限界）で1.36（1.24～1.53）であった。

三重県と大阪府いずれにおいても、シカの密度指標は糞粒密度であり、ベースとなる個体数推定モデルを構築した兵庫県のシカの密度指標である糞塊密度とはモニタリングデータが異なっていた。しかし、本研究で開発した個体数推定用のプログラムにより、同じ枠組みで推定の実行が可能となった。
図(2)-20 二ホンジカの推定生息個体数の動向

上図 三重県 下図 大阪府

兵庫県と大阪府の地域別のモニタリングデータを用いて、市町単位の個体数と自然増加率を推定した結果、2009年の生息密度は、中央値で0.16頭/km²から39.18頭/km²となり、地域差が大きいことが明らかとなった（図(2)-21）。このように、推定に使用する地域スケールでのデータとスケールの情報などを指定することにより、地域スケールでの個体群動態も広域スケールと同じ枠組みで推定することが可能となった。
図(2)-21 兵庫県と大阪府における市町毎のニホンジカの推定生息個体数。値は中央値を示す。

さらに、兵庫県の本州部と淡路島におけるイノシシのデータを用いて、個体数と自然増加率を推定した結果、兵庫県本州部と淡路島それぞれの2011年のイノシシの個体数は、中央値（90%信頼限界）で17,155頭（9,737～43,683）、7,138頭（3,515～16,505）となり、自然増加率は1.31（0.97～1.65）、1.41（1.04～2.00）となった。イノシシについては、シカと異なり、捕獲に関連する指標以外、有効な指標が確立されていないため、推定に用いるデータがシカよりも少ない。しかし、推定に用いるプログラムを選択することにより、イノシシについても、同じ枠組みで推定を実行することが可能となった。

図(2)-22 イノシシの推定生息個体数の動向

左図 兵庫県本州部 右図 淡路島
## （８）被害の要因分析手法の開発

本事業で開発した個体数推定手法を導入することにより得られた、シカとイノシシの狩猟メッシュ（約4km×5km）単位での個体数の推定値と集落単位での農業被害のデータを用いて、生息密度と被害程度との関係を分析した。その結果、生息密度と被害程度との関係に以下のような関係が得られた（図(2)-23）。

図(2)-23 シカとイノシシの生息密度と被害との関係

いずれの種においても、生息密度と被害の関係に相関関係が見られた。しかし、その傾向は密度により異なり、シカの場合、生息密度がおおよそ20頭/km²までは、被害が横ばいである一方で、生息密度が20頭/km²以下になると被害は急激に減少することが明らかとなった。一方、イノシシについては、生息密度の減少に伴い、被害の程度も減少するものの、低密度であっても、シカに比べて被害が大きな集落の割合が高く、生息密度が0頭より高い集落では、おおよそ10％以上の集落が大きな被害を受けていることが明らかとなった。

このような分析結果から、農業被害の減少に向けて、生息密度の管理目標値を設定することが可能であり、合わせて、動物種に応じた効果的な対策方法を示すことができると考えられる。

さらに、この関係図と、生息密度を減らすために必要な捕獲数、捕獲に係る費用を組み合わせることにより、費用対効果の分析が可能である。密度低減に必要な捕獲数は、前述した個体数推定と将来予測により算出することができることに加え、捕獲に係る費用は行政機関の予算から計算できる。これらの計算結果から、捕獲に係る費用と被害軽減の効果の関係が導き出せる。このような費用対効果の分析結果は、捕獲を進めていく上での意思決定の場で重要な役割を果たすと考えられる。
## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

## 1 ）新たな個体数推定技術の確立

本研究で開発した技術は、従来の増加率を固定した推定方法 $ ^{9)} $ とは異なり、個体数と増加率を同時に推定する手法である。個体数の変動は、概ね個体数と増加率によって大きく異なるため、この二つのパラメータを同時に推定することは、捕獲計画の策定など将来的な捕獲数を設定する上で、極めて重要な役割を果たすと言える。

## 2 ）密度効果を組み込んだ個体数推定技術の確立

これまで推定が困難であったシカの環境収容力に関して、本事業で新たに開発した推定手法により実現した。階層ベイズモデルを用いた都道府県レベルでのシカの密度効果の検出は、国内初の成果であり、捕獲計画に基づく将来予測を行う上でも重要な役割を果たす。

## 3 ）地域スケールでの個体数技術の確立

ニホンジカについて、県域より小さなスケールでの計算は困難であった。本研究で開発したモデルにより、市町単位での個体数と増加率の推定が可能となった。生息や被害の状況は、地域的な変動が大きいことに加え、捕獲などの対策の実施主体が市町村であることが多いことから、これらの結果は、市町単位で生息密度や被害の軽減に効果的な捕獲計画を立案する上で重要な役割を果たすと言える。

## 4 ）モデルの構造や扱うデータの質に応じた精度の検証

個体数推定においては、その精度検証が適切に個体群管理を進めていく上で重要である。本研究で開発したモデルの精度を検証することにより、モデルの精度に関し数学的な裏付けをもった信頼性が確保されたことに加え、精度向上に必要なデータ活用方法が提案されたことは科学的に意義深い。

さらに、ツキノワグマについては、個体数の推定自体が困難な状況であったため、標識放獣数や捕獲数、出没情報件数などに加え、ブナ科堅果類の豊凶などの環境要因を組み込んだ統合モデルの開発は、ツキノワグマにおけるはじめての知見であると言える。

## 4 ）個体数の将来予測手法の向上

これまで野生動物管理の分野においては、適切な将来予測技術が確立していなかったことや、個体数推定と将来予測が連動していないことが問題であった。本研究により、都道府県が収集可能なデータから、捕獲数と連動した自然増加率と生息個体数の推定値を出すことが可能になった。さらに推定個体数と連動した形での将来予測が行えるようになった。また、捕獲計画に基づく予測値と実測値の比較により、予測の精度が高いことが示された。この方法を導入することで、継続的に予測の精度が検証できるため、実用化や信頼性確保に向けた開発は、今後も大きく前進すると考えられる。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

兵庫県の特定鳥獣保護管理計画検討会、環境審議会におけるシカ、イノシシ、ツキワノグマの保護管理計画制度の検討において、本研究成果である複数密度指標を用いた捕獲数に基づく階層ベイズモデルによる個体数推定結果を提示し、平成22年度から平成24年度のそれぞれの種
における個体群管理における意思決定に貢献した。また、兵庫県内の重要施策などの検討の場や狩猟者セミナーや被害対策セミナーにおいても上記の解析結果を提示し、県全体の政策の決定や予算の要求、研修普及活動に貢献した。兵庫県のシカの個体数管理においては、本事業で開発した手法を用いて個体数推定値を見直した結果、捕獲目標を2万頭から3万頭以上に変更され、捕獲事業が大幅に強化された。毎年、推定と予測を実施し、その結果を継続的に検証した結果、捕獲事業の効果も確認され、継続的な事業の実施につながっている。

また、島根県のシカ被害対策協議会から平成23年の捕獲数の検討をするうえで、本研究成果である複数の密度指標を用いた捕獲数に基づく状態空間モデル（階層ベイズ法によるシカの個体数推定モデル）による推定の依頼を受け、結果を提示し、平成23年の捕獲数の設定などのシカ個体数管理における意思決定に貢献した。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

本研究成果である複数の密度指標を用いた、捕獲数に基づく階層ベイズモデルは、多種多様なデータへの適応をめざし、汎用性を高めるためにプログラムを作成してきた。この汎用化プログラムは、大阪府や三重県のニホンジカに適応され、同じ枠組みで推定が可能であることが示されてきた。今後、その他の都道府県や獣種に対する適応の可能性は十分高く、本事業で開発したプログラムの適応と結果の提示により、多くの地域におけるシカやイノシシの個体群管理の意思決定の場で貢献できる可能性が高い。

また、本研究で個体数と増加率の推定における機能の拡張のために進めてきた地域スケールでの推定・予測プログラムを実行することにより、地域ごとの捕獲目標頭数の設定などの計画立案などの意思決定に寄与できると考えられる。

### 6. 国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はない

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1）坂田宏志、横山真弓、森光由樹、中村幸子、斎田栄里奈：兵庫ワイルドライフモノグラフ，3，18-28(2011）「兵庫県におけるツキノワグマの管理のためのデータ収集」

2）坂田宏志、岸本康誉、関香菜子：兵庫ワイルドライフモノグラフ，3，29-41(2011）「ツキノワグマの生息動向と個体数の推定」

3）藤木大介、横山真弓、坂田宏志：兵庫ワイルドライフモノグラフ，3，42-52(2011）「兵庫県におけるツキノワグマの保護管理の現状と課題」

4）藤木大介、横山真弓、坂田宏志：兵庫ワイルドライフモノグラフ，3，53-61(2011）「兵庫県内におけるツキノワグマの出没変動パターンの地域変異とブナ科堅果の豊凶の影響」

5）関香菜子、横山真弓、坂田宏志、森光由樹、斎田栄里奈、室山泰之：兵庫ワイルドライフモノグラフ，3，74-86（2011）「ツキノワグマにおける捕獲理由の違い及び忌避条件付けの有無と土地利用の関係」
6）藤木大介、岸本康誉、坂田宏志：保全生態学研究，16，55-67(2011）「兵庫県氷ノ山山系におけるニホンジカ(Cervus nippon)の動向と植生の状況」

7）梅田浩尚、藤木大介、岸本康誉、室山泰之：森林応用研究，21，1-8(2012)

「兵庫県但馬地方のコナラ林とスギ人工林におけるニホンジカの生息密度勾配に伴う植物種数の変化パタン」

9）岸本康誉、藤木大介、坂田宏志：兵庫ワイルドライフモノグラフ，4，92-105(2012)「森林生態系保全を目的とした広域モニタリングによるシカの密度管理手法の提案」

10) 坂田宏志、岸本康誉、関香菜子：兵庫ワイルドライフレポート，1，1-16(2012)「ニホンジカの個体群動態の推定と将来予測（兵庫県本州部2011年）」

11) 岸本康誉、関香菜子、坂田宏志：兵庫ワイルドライフレポート，1，17-31(2012)「ニホンジカの個体群動態の推定と将来予測（淡路島2011年）」

12) 坂田宏志、岸本康誉、関香菜子：兵庫ワイルドライフレポート，1，32-43(2012)「ツキノワグマの個体群動態の推定（兵庫県2011年）」

14) 関香菜子、岸本康誉、坂田宏志：兵庫ワイルドライフレポート，1，56-67(2012)「イノシシの個体群動態の推定（淡路島2011年）」

## くその他誌上発表（査読なし）>

1）日本自然保護協会編：改訂 生態学からみた野生生物の保護と法律、講談社サイエンティフイック，164-172（2010）「被害防除のとりくみ（執筆担当：坂田宏志）」

2）環境省自然環境局生物多様性センター：411pp(2011)

「平成22年度自然環境保全基礎調査特定哺乳類生息状況調査及び調査体制構築検討業務報告書（階層ベイズ法による個体数推定：坂田宏志）」

3）兵庫県立大学：60pp(2011)

「平成22年度島根県ニホンジカ個体群動態の推定に関する研究報告書（岸本康誉）」

4）坂田宏志：兵庫の森のチカラを生かす研究、兵庫県治山林道協会，47-48(2011)，

「兵庫県内におけるシカとツキノワグマの生息動向の推定」

5) 坂田宏志：ワイルドライフ・フォーラム，(2011)

「兵庫県におけるニホンジカの個体数管理計画と捕獲技術の開発」

## （2） 口頭発表（学会等）

1）岸本康誉、藤木大介、坂田宏志：第16回野生生物保護学会・日本哺乳類学会2010年度合同大会（2010）

「複数の密度指標を用いた個体数推定の有効性-架空データを用いたモデル評価-」

2）坂田宏志、岸本康誉：第16回野生生物保護学会・日本哺乳類学会2010年度合同大会(2010)「研究機関はどのようなデータを提供していくのか～兵庫県の場合」

3）梅田浩尚、藤木大介、岸本康誉、室山泰之：第61回日本森林学会関西支部等合同大会（2010）