Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
生息密度(頭/km²)

生息密度(頭/km $ ^{2} $ )

図(2)-2 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、イノシシの場合、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。

## (3) 意思決定支援コンテンツの開発に関する研究

1）全国の特定鳥獣保護管理計画（現行計画（第11次鳥獣保護事業計画期間内）および前期計画（第10次鳥獣保護事業計画））の実情調査

a 特定鳥獣保護管理計画（以下特定計画）の策定状況

平成24年度にシカでは36府県39計画、イノシシでは36府県36計画が策定されていた。

## b 規制緩和

実施されている規制緩和は猟期延長、わな直径規制解除、休儀区可猟、雌シカ捕獲無制限等で、猟期延長はシカ、イノシシとも90％以上、雌シカの捕獲無制限は82.1％と高い実施率であり、被害の増大、生息数の増加から規制を緩和して捕獲に力を入れる都道府県が多いことが判った。

## c 管理目標

シカ39計画では①農林業被害の軽減（ヒトとシカの軋轢軽減）37、②自然環境保全・生物多様性確保31、③個体数管理27、④地域個体群の維持26等で、②は農作物被害に加え、国立公園等の貴重な自然生態系への被害を反映していると思われる。

イノシシの36計画では①農業被害軽減26、②生息数減少・生息域縮小・個体数調整16、③捕獲数15等で、大きく捕獲数または農業被害低減を目標とする府県に分かれた。

## d 管理の数値目標

シカでは生息密度・生息数を併記している計画が10(26%)であった。前期(第10次)計画では生息数・生息密度の併記は26/35(74.2%)であり、今期では大きく減少していた。これらの数値目標の根拠について、モニタリングデータ基づき、独自に設定していることが明記された県は、わずか、3計画のみであった。

イノシシでの数値目標は被害金額のみ13（36.1％）、捕獲のみ7（19.4％）、捕獲と被害金額5（13.9％）等であり、農業被害の減少等抽象的目標のみが2（5.6％）であった。前期計画と比較すると、農業被害額が17から22、被害面積が3から4と増加していた。これは実用的生息数の推定方法がなく、具体的なモニタリング項目がないため間接的な項目を指標としているためと推察される。

## e 生息数·生息密度推定

シカにおいて生息数の推定は39計画すべてで実施されていた。その指標は糞粒法19（48.7%）、糞塊法12（30.8%）、区画法12（30.8%）であり、推定手法はFUNRYU福岡法6（15.4%）、ベイズ法3（7.7%）等であった。
イノシシでは生息数推定を実施しているのは6計画（16.7%）で、ほとんどの府県で生息数推定は実施されていなかった。推定方法の記載がある4計画はすべて環境省の前ガイドラインの増加率1.178と捕獲数を参考にしていた。これはイノシシの生息数推定が進んでいない現状を示している。

## f将来予測

将来予測は、シカの11計画（28.2%）で実施され、ベイズ法が3、レスリー行列が3、SimBambiが3計画であった。前期計画ではSimBambiが6、レスリー行列が2、個体数変化のシミュレーションが3、その他が5であり、SimBambi、個体数変化が減少し、ベイズ法の採用が新たに実施された状況であった。

イノシシでは前期計画で実施している府県はなく、今期は環境省の前ガイドラインを参考に4計画（11.1%）で実施していた。ただし、予測は環境省のガイドラインに記載されている増加率を参考にしたものであった。

## 2 ）近畿各府県行政担当者への特定鳥獣保護管理計画アンケート

アンケートは本研究を実施している兵庫県、大阪府、三重県、及び近畿の滋賀県、京都府、奈良県、和歌山県で鳥獣保護管理行政を行う担当者に平成23年6月に実施した。

個体数推定はシカ7/7、イノシシ1/4計画で実施されていたが、推定値が現状と一致しない等、精度に問題がみられた。数値目標はシカでは個体数7、捕獲数7、生息密度6計画等が設定されている以外は、シカ・イノシシともほとんど数値設定がない状況だった。ただし、7府県すべてで生息数・捕獲数のシミュレーションは、信頼できる算定方法（ツール）がなく、あればぜひ活用したいとの回答だった。

捕獲数、捕獲・目撃効率、推定生息数、農業被害金額等についてのデータ必要単位は各府県で異なり、システムでは、各行政機関が必要とする単位でのデータが作成できる必要があることが分かった。

## 3 ）大阪府における特定鳥獣保護管理計画改定の詳細調査

大阪府シカ保護管理計画の改訂（第3期：H24～28年度）では、生息域の拡大に伴い平成12年度時点で2,000頭として一般的に用いられているシミュレーションソフトを設定して運用を開始したが、平成20年度時点で矛盾が生じ、適正な推定生息数を求めることが困難となった。本研究で作成中のシステムにて試算を行った結果、大阪府内のシカの推定生息数については生息個体数の半数以上捕獲しても個体数の減少が認められない、いわゆる開放個体群であると考えられ、周辺地域からの出入りも考慮に入れなければならないという結果となり、より広域での保護管理の必要性が示された。

## 4 ) 必要なアウトプットコンテンツ

以上の調査より当サブテーマでは提供すべきアウトプットコンテンツを以下のとおり整理した。

a 捕獲状況（都道府県単位、市町村単位、メッシュ単位、年度単位）

捕獲数（銃猟、わな猟）（グラフ・マップ）、捕獲数（銃猟、わな猟）の経年変化（グラフ）、目撃効率（グラフ・

マップ)、目撃効率の経年変化（グラフ）、目撃効率の変化率（マップ）、捕獲効率（銃猟・わな猟）（グラフ・マップ）、捕獲効率の経年変化（グラフ）、捕獲効率の変化率（銃猟・わな猟）（マップ）、出猟者密度（マップ）、捕獲状況（狩猟者登録数×捕獲数、捕獲方法別・時期別捕獲数（グラフ）

b 農業被害状況（都道府県単位、市町村単位、メッシュ単位、年度単位）

調査実施状況（マップ）、農業被害程度（グラフ・マップ）、農業被害程度補間図（マップ）、出没状況（グラフ）、アンケート回収率（表）

図(3)-1 将来予測グラフ(3,000頭捕獲/年)

## c 管理目標値

農業被害程度と目撃効率（グラフ）、シカ捕獲数と密度指標の経年変化（グラフ）、捕獲効果（被害程度×捕獲数、被害程度×衰退度）（グラフ）、防護柵効果（グラフ）、被害程度と対策実施状況（グラフ）、衰退度×目撃効率（グラフ）

d 個体数推定（都道府県単位、市町村単位、メッシュ単位）
個体数、推定増加率（値、図、マップ等）

e 将来予測（都道府県単位、地域単位、市町村単位）

## (4) 支援ソフトウェアパッケージの開発に関する研究

1）調査票からOCRによる一括入力する入力支援システムの開発OCR処理によってデータ化する手順を確立し、精度向上に適したスキャナ、OCRソフトの選定、調査票レイアウトの設計を行った。

農業被害アンケートでは、手入力では8枚/時間であった作業を、OCRを用いて27枚/時間に効率化ができた。兵庫県では農業アンケート（3,200枚）と出猟カレンダー（10,000枚）のデータ入力だけで約100人日を要していたが、本システムを用いれば、読取りに約6時間、データ確認に約30人日の工数となり、飛躍的に時間とコストを削減することが見込まれた。

## 2 ）データの蓄積、集計からレポート作成までの効率化

入力されたデータを集計し、意思決定に有用な40種類以上のマップ・グラフ・一覧表を自動的に作成する機能を実現した。従来は出猟カレンダーと農業集落調査のマップを作成するのに6〜7日間を要していたが、本システムでは1時間以内で出力することが可能になった。

図(4)-1 アウトプット閲覧用HTML

## 3 ）データ分析機能における個体数の推定や将来予測

統計処理ソフトを選定し、データ管理システムとのデータ授受方法や統計処理プログラムの制御方法を確立した。これにより、統計処理ソフトで分析した推定個体数や将来予測を、行政担当者が活用しやすい画像ファイルやExcelファイルでの出力が可能となった。

## 4 ）アウトプット閲覧用HTMLの作成

ユーザーの利便性を勘案し、アウトプットを検索及び表示、ダウンロード可能なHTMLを作成した。これにより、大量のデータから必要なアウトプットを容易に抽出することが可能となった。

## 【考察】

本研究では、まず都道府県の特定鳥獣保護管理計画の実態を把握したうえで、必要なデータやアウトプットの形態を明らかにすることができた。その結果、都道府県で収集可能なデータ収集のフォーマットを決定することができた。このフォーマットで調査から分析・アウトプットまでの作業を参加府県で試行し、不備があった場合は改良したため、全国的に通用する汎用性の高い調査体系を確立することができた。

次に、これらのデータとすでに都道府県で既に収集しているデータを合わせて、実用可能な精度の野生動物の自然増加率や個体数が推定できることが示された。特に特定鳥獣保護管理計画では捕獲数を設定することが重要であるが、harvest-basedモデルを用いることで実際の捕獲数との整合性の高い推定が可能になった。全国の重要哺乳類および兵庫県のニホンジカ、イノシシについて政策決定に寄与できるレベルの推定や将来予測のシナリオを提示できた。

また、捕獲実施前の予測値と捕獲実施後の推定値の比較により、予測精度が実用上十分高いことが示された。このような、個体数の推定・予測から、捕獲の目標設定、捕獲の実施、予測の検証までのサイクルを実行する順応的管理の考え方は、不確実な要因に左右される野生動物管理において必要不可欠である。本研究で構築した一連の作業の体系化は、計画通りに個体数が変動しない場合であっても、比較的早期の見直しや目標の変更を可能にする頑健性の高い仕組みであると言える。

生息密度と被害の関係解析から、客観的データに基づいた管理の目標設定となり、動物種に応じた効果的な対策方法を示すことが可能になった。

意思決定のおいては、費用対効果の検討も重要であるが、生息密度と被害の関係と、生息密度を減らすために必要な捕獲数、捕獲に係る費用など行政で得られる情報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。このような分析結果の活用は、被害軽減のために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。

最後に、データの入力から集計・分析・アウトプットまでの一連作業を実行するソフトウェア・システムが構築できた。しかし、状況に応じたデータの選択や変換、統計解析手法の設定など、完全に自動化できない部分もあるため、このシステムの活用にあたっては、ある程度の技術的な知見が必要である。また、機器やソフトウェアの運用には一定の初期投資や維持管理コストもかかる。これらの条件を考えると、このシステムは、一定の技術を持った民間企業等が、複数の都道府県からの委託を受けて運用することができれば、費用対効果がより向上すると考えられる。

### 5. 本研究により得られた主な成果

## (1) 科学的意義

## 1 )大型野生動物の自然増加率の新たな推定技術の確立

これまで困難であり過小推定等の問題のあった個体数推定の課題を、都道府県レベルで現実的に実施可能な調査と既存のデータを用いるという制限の中で実現した。この成果は、マルコフ連鎖モンテカルロ法の導入に加えて、目的と条件に合わせて利用すべきデータを精査し、推定モデルの構造を工夫したことによるものである。

また、この手法によって個体数だけではなく、自然増加率や各種推定値の誤差変動の大きさ、将来予測の確率計算などが可能になった。

さらに、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と言える。

## 2 ）データの質や量、真の値の動向に応じた精度の検証

扱えるデータの誤差変動や、項目数による推定精度の違いを明らかにできたことにより、調査の実施を判断する際の費用対効果を検証できるようになった。また、真の個体数が減少傾向にある場合は、推定精度が向上することを数値実験で確認できたことは、意思決定の判断基準の上では重要である。

## 3 ）個体数変動に関する環境要因の補正手法の確立

積雪やブナ科堅果類の豊凶のような、自然死亡率や出没率、捕獲率など影響する要因は、推定に重大な影響を及ぼす。これらをモデルに反映し補正する手法を開発できた。

## 4 ）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場合が多いことから、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。

## 5 ）個体数の将来予測精度の向上

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。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＞

## 1 ）特定鳥獣保護管理計画や行政施策への貢献

本研究成果を用いた推定結果や指標値、分布図などは、三重県、大阪府、兵庫県の特定鳥獣保護管理計画検討会、環境審議会等において提供され、平成24年3月に改定されたニホンジカ、イノシシ、ツキワノグマの保護管理計画やアライグマの防除実施計画に盛り込まれている。また、本研究成果である個体数推定や予測の結果は、毎年の事業実施計画に記載され、目標捕獲数の設定や、それに伴う捕獲対策の事業化や予算化に貢献した。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、捕獲事業が正しかったかどうかかも確認され、

また、本研究で開発した階層ベイズモデルによる個体数推定は、兵庫県（シカ、イノシシ、ツキノワグマ）、三重県・大阪府・島根県（シカ）、岐阜県・岡山県（ツキノワグマ）、全国（シカ、イノシシ、クマ類：環境省）で導入されており、捕獲数の設定などの管理業務における意思決定に貢献した。

## 2 ）保護管理業務の標準化

これまでの都道府県単位での野生動物保護管理では、不適切な調査や分析が原因で課題が深刻化している場合も多い。本研究によってデータ収集から分析、レポート作成までの一連の作業を標準化することで、最低限確保しておきたい基準を確立することかできる。この成果は、都道府県間のデータの共有や一元的な分析も可能にするため、広域的管理の確立にもつながる。なお、本研究成果である農業集落アンケートは、兵庫県、三重県、大阪、千葉などの7府県以上で導入されている。

## 3 ）作業の効率化や省力化

必要な作業を自動化することで、労力やコストを下げることができたため、限られた人員での作業を強いられている担当部署に対する貢献は大きい。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

## 1 ）個体数と自然増加率推定プログラムの汎用化と機能強化

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、推定プログラムの汎用化を進めた。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た。今後、その他の都道府県や獣種に対し適応される可能性は十分高く、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に関する意思決定に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に関する意思決定に寄与できると考えられる。

#### 6. 研究成果の主な発表状況（別添.作成要領参照）

(1)主な誌上発表 <査読付き論文>

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，3，8-28(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」

8）内田圭、藤木大介、岸本康誉：兵庫ワイルドライフモノグラフ，4，69-90(2012)

「兵庫県本州部の落葉広葉樹林におけるニホンジカによる土壌侵食被害の現状」

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)」

13)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, 44-55(2012)

「イノシシの個体群動態の推定(兵庫県本州部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)」

15)石塚譲、川井裕史:近畿中国四国農業研究,21,29-32(2012)

「糞粒調査と狩猟および有害鳥獣捕獲データによる大阪府の野生ジカ生息動向」

## (2) 主な口頭発表 (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）

「シカの目撃効率に伴う植物多様性の変化は、コナラ林・スギ林で異なるのか?」

4）岸本康誉、坂田宏志：日本生態学会第58回全国大会（2011）

「シカ・イノシシ保護管理のための意思決定支援システムの構築」

5）関香菜子、岸本康誉、坂田宏志：日本生態学会第58回全国大会（2011）

「ベイズ推定を用いた大型野生動物の個体群動態について」

6）山端 直人：第81回中部農業経済学会（2011）

「野生獣による農作物被害のモニタリング手法の確立とその調査結果」

7）岸本康誉、藤木大介、坂田宏志：日本哺乳類学会2011年度大会（2011）

「シカによる下層植生衰退防止に向けた必要捕獲数の算出」

8）坂田宏志：日本哺乳類学会2011年度大会（2011）

「変動する景観の中での野生動物管理」

9）岸本康誉、坂田宏志：第59回 日本生態学会大津大会・第5回EAFES（東アジア生態学会連合）大会（2012）「意思決定に必要なデータ収集と解析〜シカ・イノシシ保護管理における意思決定支援システムの構築を例に〜」

10) 坂田宏志：日本哺乳類学会2012年度大会（2012）

「イノシシの個体数管理と管理指標」

11) 岸本康誉、藤木大介、坂田宏志：第60回日本生態学会大会（2012）

「移動分散を考慮した地域スケールでのニホンジカの個体群動態の推定」

### 7. 研究者略壓

課題代表者：坂田宏志 京都大学大学院農学研究科修了、現在、兵庫県立大学・自然・環境科学研究所 准教授

## 研究参画者

（1）1）：山端直人：名古屋市立大学経済学部卒業、現在、三重県農業研究所 経営・植物工学研究課 主任研究員

（2）1）：坂田宏志（同上）

2）：藤木大介 京都大学大学院農学研究科修了、現在、自然・環境科学研究所 講師

3）：鈴木克哉 北海道大学大学院文学研究科修了、現在、自然・環境科学研究 助教

（3）1）：津山 桂子 日本獣医畜産大学 獣医畜産学部 獣医学科卒業、現在（地独）大阪府立環境農林水産総合研究

2）: 石塚 譲 北里大学獣医畜産学部獣医学科 現在（地独）大阪府立環境農林水産総合研究所 主任研究員

（４）１）：多鹿一良 大阪商業大学卒業、現在、(株)ブレイン 技術開発部長

2）：志方泰 大阪電気通信大学工学部卒業、現在、(株)ブレイン技術開発部

3）: 神田賢吾 近畿大学理工学部卒業、現在、(株)ブレイン 開発部

4）：中道護仁 大阪大学工学部卒業、現在、(株)ブレイン技術開発部

5）：足立光代岡山理科大学理学部卒業、現在、(株)ブレイン開発部

6）：松田島真吾 但馬技術大学校情報工学科卒業、現在、(株)ブレイン 開発部

7）：片山裕史 神戸電子専門学校ITスペシャリスト学科卒業、現在、(株)ブレイン開発部
## D-1003 野生動物保護管理のための将来予測および意思決定支援システムの構築に関する研究

（１）モニタリング項目と手法の開発に関する研究

## 三 重県農業研究所

経営・植物工学研究課

山端 直人

平成22年度～24年度累計予算額：3,972千円

（うち、平成24年度予算額：1,062千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

野生動物管理のため意思決定に関して全都道府県の状況を調査し、以下の点を明らかにし、本研究のシステムで用いるモニタリング項目を検討した。

（1）当研究で構想している意志決定システムの利用に対する要望は、28都道府県に上り、この研究開発の成果に対する潜在的要望が非常に高いことが判った。

(2) 捕獲頭数等の集計は全都道府県で実施されており、出猟報告は、44都道府県で収集していることが確認できた。その情報から20の都府県で目撃効率や捕獲効率等、獣類の分布や密度の指標となるデータ整理が可能であることが判った。

(3) 農林業の被害については、市町単位の被害金額以外に、集落等の詳細な単位で被害を指標化できる調査を実施している県はわずか7都府であった。より簡易なフォームとツールによって被害の効果的なモニタリング項目の精査が必要であることが判った。

(4) 現状の問題を踏まえ、兵庫、大阪、三重の3府県の農業集落調査と出猟カレンダーの様式を精査し、共通した分析が可能な統一フォーマットを作成した。

(5) 新しいフォーマットにより、行政の意思決定に関する種々の資料を共通したフォームで作成可能となると共に、従来の入力・分析方法にくらべ大幅に作業時間を短縮することも可能となった。

## [キーワード]

出猟報告、被害モニタリング、個体数推定

### 1. はじめに

平成11年に鳥獣保護法に基づく特定鳥獣保護管理計画が導入されて以来、都道府県において平成24年時点で124計画が策定され、5年ごとの見直しが行われている。この計画に基づき、都道府県ごとに多くの調査が行われている。しかし、調査フォーマットや個体数推定方法なども都道府県によって異なり、その精度は一定していなかった。また、将来予測については技術的な困難があった。その結果、適切な将来予測や意思決定につながっていないケースが多かった。
これらの課題の背景には、都道府県に適切な捕獲数の推定や将来予測を行う技術者がいなかったことや、そのために必要なデータをそろえる仕組みがなかったことにある。また、出猟報告について、データは収集されていても、それを元にした個体数の推計には専門的な知識を持った技術者や研究者が必要で、実際に個体数推計まで可能となっている都府県は非常に少なかった。さらに、データ収集から分析、意思決定・合意形成までのプロセスが十分に確立していないことも体系的な保護管理が進んでいない理由であった。

その改善のためには、分析や意思決定に必要な指標を確立し、都道府県の体制で実施可能な、データ収集から分析、意思決定、合意形成までの一貫したシステムを構築する必要があった。

## 2 ．研究開発目的

多くの都道府県で出猟カレンダーなどの情報収集を行っており、これらのフォーマットを改善し、適切な分析と将来予測の手法や、意思決定のための指標などを設定すれば、有用な合意形成のツールとして、一定の精度をもった方針決定が可能なプロトコルを開発できる可能性は高い。

そこで、本研究において，特定鳥獣保護管理計画の適切な実施の支援のために、データ収集→分析→将来予測→意思決定・合意形成の一連の作業体系を再構築し、都道府県レベルでの実施を支援するシステムを開発する。本サブテーマではデータ収集→分析のために最適なモニタリング項目を精査し、分析のためのフォーマットを作成する。

### 3. 研究開発方法

最適なモニタリング項目を設定するためには、都道府県での調査やその活用方法の実態を把握し、広く活用される分析方法を採用することと、および活用される分析を実施するために不可欠な調査項目を設定することが必要であった。そこで、本課題では以下の手法により研究を進めた。

## （１）全国の調査や活用方法の実態把握

47都道府県の特定鳥獣保護管理計画の策定分野、農業被害対策分野、林業被害対策分野の各担当者に対し、聞き取りと調査様式の収集による調査を実施し、全国の各種調査の実態を把握した（図(1)-1）。

図(1)-1 野生動物管理のため意思決定に関する全都道府県の状況調査プロー

## （２）最適なモニタリング項目の設定

分析に必要なデータを精査し、兵庫、大阪、三重の調査項目から出猟報告、集落被害調査に必要な項目を選択し、調査のフォーマットを作成した。

精査に当たっては、各県で実施している分析や想定するアウトプットを整理し、必要なアウ
トプットを作成するために不可欠な調査項目をピックアップし、各県での調査実施の可否を検討することで、必要な調査項目を抽出した（図(1)-2）。これらを、読み取り精度を確認しつつ、調査様式をブラシュアップすることで、汎用性の高い共通フォーマットを作成した。

図(1)-2 出猟報告および農業被害調査に関する共通フォーマット作成フロー

## 4 ．結果及び考察

出猟報告に関する調査では、44都道府県でシカ、またはイノシシに関する出猟報告を収集していることが確認できた。調査項目のなかで、20都道府県以上が調査している項目では、狩猟登録者番号、住所、代表者名、月日、5倍地域メッシュ、雌雄、目撃数、捕獲数等であり、イノシシ、シカの目撃効率や捕獲効率等の算出が可能なデータが、多数の県で取得できていることが確認できた。

農林業被害のモニタリングについては、被害金額に関する調査はすべての県で実施されているが、兵庫、大阪、三重で実施されているのと同目的の、市町村より狭範囲の集落やメッシュ単位での被害調査 $ ^{1)} $ を実施している都道府県は7に留まり、被害状況については適切なモニタリングができていない実態が明らかになった。これらは、調査の手法やフォーム、また、それを担う人材の不足によるものと思われ、意思決定のシステムが完成した際の必要性については28都道府県がその必要性を感じており、個体数や被害状況を適切にモニタリングするシステムに関する潜在的な需要は非常に高いことが示された（表(1)-1）。

表(1)-1 野生動物管理のため意思決定に関する全都道府県の状況調査結果

出猟報告調査	農業被害調査	意思決定システム利用への期待
収集・調査	地域メッシュ	捕獲数	目撃数	市町単位の被害金額	集落単位の被害調査
都道府県数	シカイノシシ	4444	3231	3835	2923	47	7	28

これらのことから、出猟報告、農業被害に関する適切な調査項目と分析手法を作成し、それを簡易に誰もが使用できるシステムが完成すれば、イノシシ、シカの個体数とそれらによる被
害の状況を適切にモニタリングし、その結果を踏まえた適切な行政施策を講じ得る仕組みが全国に確立できる可能性があることがわかった。

続いて、出猟報告、農業被害調査双方の最適なモニタリング項目を決定するため、兵庫、大阪、三重の調査項目と分析方法を精査した結果、出猟報告では出猟日、メッシュ、目撃数、捕獲数が不可欠な項目であることが判明した。

農業集落調査の項目選定では、必要と考えられる項目を多岐にわたり抽出し、回答率も加味して項目の適正性を精査した。

このうち、農業被害のデータとしての被害金額は重要であるものの、回答率が低く、調査項目としては適切でないことが判明した（図(1)-3）。これらの分析を研究期間に渡り実施し、モニタリング項目として有効な項目を抽出した。

その結果、被害調査では、獣種別の被害程度、被害増減、被害対策とその効果、被害対策の実施主体のデータ収集が不可欠な項目であることがわかった（表(1)-2）。

これらの項目を、OCR紙にて自動読み込みが可能にするため、読み取り効率が高いレイアウトや配色を検討した結果、システムに必要な項目を網羅し、かつOCR紙により自動読み取りが可能な調査フォーマットを開発した（図(1)-4）。出殌カレンダーについては、メッシュコードの桁数が都道府県により異なる可能性が高いため、8桁未満で自由にカスタマイズできるように設計した。その結果、メッシュコードの桁数が異なる兵庫県（3桁）と大阪府（7桁、うち3桁は規定値）でも同じフォームで読み取りが可能なフォーマットが開発できた（図(1)-5～8）。

このフォーマットにより、従来の紙によるアンケートと入力処理に比較して、処理速度は2～3倍となり、効率的な分析による資料作成が可能となった（図(1)-9～10）。

図(1)-3 農業集落調査の項目と回答数
表(1)-2 出猟報告および農業被害調査のモニタリング項目の抽出結果

必要なアウトプット	必要な調査項目
出猟報告関連	目撃効率地図	出猟日	メッシュコード	目撃頭数
捕獲効率地図	出猟日	メッシュコード	捕獲頭数
捕獲数地図	出猟日	メッシュコード	捕獲頭数
エリア別推定個体数	出猟日	メッシュコード	目撃頭数	捕獲頭数
農業被害関連	被害程度地図	集落名	集落コード	獣種	被害程度
被害増減地図	集落名	集落コード	獣種	被害増減
被害対策実施状況グラフ	集落名	集落コード	対策の種類	効果
被害対策実施主体グラフ	集落名	集落コード	対策の種類	実施主体

市区町村	旧市町村	農業集落	頃查区	地区名	役職	氏名	記入日	平成	年	月	日	提出用1
郵便番号	住所
記入上の注意	◆記入は、HB以上の農のの船筆やシャーブメンシル(0.5mm以上)、ポールベンで行ってください。◆診当するチェックボックスに、×印を入れてください。(記入例: ☑)
集落の中での販售問題は。
☐最も重要な課題 ☐重要な課題の一つ ☐他の課題の方が重要 ☐集落全体の課題ではない、他の重要な課題は( )
防災穏の	集落栅	個人栅
設置有無	☐なし ☐あり	☐なし ☐あり
種類	☐ネット ☐電気栅 ☐トタブ ☐金網 ☐電気栅 ☐トタブ ☐金網

図1-4 農業集落調査様式
記入は、HB以上の濃さの鉛筆やシャーブベンシル（0.5mm以上）、ボールベンで行ってください。修正には、消しゴムを使用してください。

氏 名	郵便番号	年 齢	歲
狩頑者登錄番号	24	第	住所	狩頑歷	年

主な対象	□シカ・イノシシ両方 □シカのみ □イノシシのみ □シカ・イノシシは対象外(該当するところに、×印を入れてください例：☒)

※シカ・イノシシを対象とした出邏の都度、ご記入ください。

※目撃や捕獲がなかった場合も、出邏日とメッシュ番号、出邏場所、同行者数をご記入ください。

※捕獲数は、自分自身が捕獲した頭数だけをご記入ください。（同行者と重複しないように。）

※目撃数は、自分自身が目撃した頭数を全てご記入ください。（同行者と重複してもかまいません。）

※自分自身が捕獲し、捕獲数に加えたものは、目撃数には含めないでください。

出票日	メッシュ番号	出票場所(市町・地区)	同行者数(自分も含む)	シカ	イノシシ
12月	オス	メス	不明	オス	メス	不明	オス	メス	不明	オス	メス	不明	オス	メス
月	日	日	123	○○♦△♦♦♦	12	人	2	1	1

図(1)-5 出猟カレンダー(兵庫・銃猟)

(裏面へ)

記入は、HB以上の蓋の鉛章やシャーブベンシル（0.5mm以上）、ポールベンで行ってください。修正には、消しゴムを使用してください。

氏 名	部便番号	年 龄	虚
狩猊香
壺鍛番号	74	住所	狩猊屋	年

主な対象	☐シカ・イノシシ両方 ☐シカのみ ☐イノシシのみ ☐シカ・イノシシは対象外(該当するところに、×印を入れてください例：☒)

※シカ・イノシシを対象とした出獄の都度、ご記入ください。

※目撃や捕獲がなかった場合も、出獄日とメッシュ番号、出獄場所、同行者数をご記入ください。

※捕獲数は、自分自身が捕獲した頭数だけをご記入ください。（同行者と重複しないように。）

※目撃数は、自分自身が目撃した頭数を全てご記入ください。（同行者と重複してもかまいません。）

※自分自身が捕獲し、捕獲数に加えたものは、目撃数には含めないでください。

※メッシュ番号は、「鳥獣保護区等位置図」に記載していますので、よく確認の上ご記入ください。

※出馴の有無にかかわらず、登録針と一緒に、必ず提出しください。

※記入欄が足りない場合は、追加の用紙をお渡します。（裏面へ）

図(1)-7 出猟カレンダー（大阪・銃猟）

記入上の注意

◆ 記入は、HB以上の濃さの鉛筆やシャーブペンシル（0.5mm以上）、ボールペンで行ってください。

修正には、消しゴムを使用してください。

氏 名	郷便番号	年 齡	談
持銳者登錄番号	24	第	住 所	狩 銳 歷	年

主な対象	□シカ・イノシシ両方 □シカのみ □イノシシのみ □シカ・イノシシは対象外(該当するところに、×印を入れてください 例: ☒)

設置記録

# 図(1)-6 出猟カレンダー(兵庫・わな猟)

配入は、HB以上の漬きの鉛筆やシャープベンシル（0.5mm以上）、ポールベンで行ってください。修正には、消しゴムを使用してください。

氏 名	部便番号	年 龄	虚
持票者登錄番号	24	住 所	符 號 歷	年

主な対象	□シカ・イノシシ両方 □シカのみ □イノシシのみ □シカ・イノシシは対象外(該当するところに、×印を入れてください 例: □)

装置記録
メッシュ	装置場所(市町・地区)
号	開始日
台数
(ぐ)
単い
部
5	3	5
5	3	5
5	3	5

図(1)-8 出猟カレンダー（大阪・わな猟）
図(1)-9 システム開発前後の処理速度 (農業集落調査)

図(1)-10 システム開発前後の処理速度 (出搾カレンダー)

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

都道府県で収集可能な調査項目を明らかにし、アウトプットへつながる必要性を考慮して、最低限調査が必要な項目を統一フォーマットとして選定した。これによって地域間でまちまちであったデータ項目が統一され、同じ基準で効果的に分析出来る素地を整えることができた。

イノシシやシカの生息数や密度は特定の研究者や技術者の存在に依存するところが大きく、多くの都道府県では根拠のある生息数や密度の指標を把握できていなかった。また、野生獣による被害に至っては、ほとんどの地域でそのモニタリングさへできておらず、被害の状況と生息数の状況から科学的根拠のある対策を講じることは困難な状況にあった。

本研究のシステムによりこれらの問題が解消可能であり、本サブテーマはそのための基礎資料となる全国の状況調査と分析のための項目設定、更には、それらの項目の効率的な読み取りが可能となる調査フォーマットの作成ができた。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

出猟報告や農業集落調査による動物の分布状況や被害分布状況のモニタリング結果は、パンフレットや電子媒体により県内に広く共有、普及されており、市町の野生動物管理に関する意思決定に寄与した。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

本成果により、生息数と被害の状況を科学的な根拠にもとづき評価するための調査フォーマットが確立出来たことから、必要なデータの蓄積を促すことができる。その結果、科学的な根拠のある保護管理政策や被害管理方針の策定が展開可能となり、目標とする捕獲数の設定によ
って野生動物の管理や農林業被害の軽減、森林の下層植生の衰退の防止などへの適切な対策につながると考えられる。

## 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）>

特に記載すべき事項はない

くその他誌上発表（査読なし）>

特に記載すべき事項はない

## （2） 口頭発表（学会等）

1) 山端 直人：第81回中部農業経済学会（2011）

「野生獣による農作物被害のモニタリング手法の確立とその調査結果」

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない

## （4） シンポジウム、セミナー等の開催（主催のもの）

1) 三重県獣害対策フォーラム (2008)

2) 日本まんなか獣害対策シンポジウムinみえ (2009)

3) 三重県獣害対策フォーラム (2010)

4) 三重県獣害対策フォーラム 2011.9.16 三重県志摩市（観客400名）

5) 三重県獣害対策事業成果報告会 (2012.7.17)

6) 獣害対策フォーラム (2012.9.10)

## （５）マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない

## (6) その他

特に記載すべき事項はない

### 8 \. 引用文献

1）兵庫県森林動物研究センター：兵庫ワイルドライフモノグラフ，2，44pp(2010）「農業集落アンケートからみるニホンジカ・イノシシの被害と対策の現状」
## （２）データ分析手法の確立に関する研究

兵庫県立大学

自然·環境科学研究所

坂田宏志・藤木大介・鈴木克哉

<協力研究者>

自然·環境科学研究所

岸本康誉

平成22～24年度累計予算額：29,408千円

（うち、平成24年度予算額：8,760千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨]

（1）分析手法の検討の結果、個体数推定には、誤差変動によってぶれにくい頑健性とモデル構築の柔軟さを考慮し、捕獲数に基づく（harvest-based）階層ベイズモデルを採用した。

（2）推定の精度を高めるために、従来のモデルに複数の密度指標を組み込むプログラムを開発した。また、推定に影響を与える環境要因や社会的要因をモデルに組み込み補正することで精度を向上させる手法を開発した。さらに、野生動物管理の現場で得られるデータを最大限に活用するため、標識放獣個体の再捕獲データを利用して精度を高める手法を開発した。加えて、年度や地域区分によって推定値が大きく変わると実施上の混乱が生じるため、過去の推定結果や異なる空間スケールでの推定結果との整合性を確保する手法を開発した。最後に、機能を強化するために、密度効果を検出できるモデルや、市町単位などの地域スケールでの動向が把握できる手法を開発した。

（3）開発した推定法を用いて、試験者が決めた値をどれだけ正確に推定できるかを確認する数値実験と、実際のデータへの適応を行い、本研究の目的にふさわしいモデルの条件を検討した。

（4）本研究で開発した手法を応用して、シカ、イノシシ、ツキノワグマ、ニホンザルの4種について、合計19種類の個体数推定プログラムを作成した。

（5）捕獲計画に基づく予測値と実測値の比較により、中央値での予測の誤差は、わずか5.3%であり、予測の精度が高かったことが示された。

（6）複数の個体数推定・予測の合計9種類のプログラムを組むことで、計算実行が効率化でき、他種他地域への適応実験を行うことにより、その汎用性が示された。

全国レベルでの個体数推定では、環境省生物多様性センターの「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」において本研究の成果が应用された。

また、兵庫県においては、シカの保護管理計画の実施計画において、本研究で開発した手法を応用した個体数や自然増加率の推定値と将来予測の結果が採用された。その結果、平成23年度の3万頭の捕獲数目標の決定や、それを実現するための事業の拡張や継続などの意思決定に寄与した。

[キーワード]

個体数推定、要因分析、将来予測、ベイズ推定、マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)
### 1. はじめに

特定鳥獣保護管理計画の適切な実施の支援のために、データ収集から分析、将来予測、意思決定、合意形成までの一連の作業体系を構築する必要がある。

分析や将来予測には、現実的かつ体系的に収集が可能なデータから管理上の意思決定に必要なアウトプットを出すための技術開発が必要とされていた。野生動物管理を進めていく上では、特に、個体数の推定と将来予測が強く求められていた。この推定結果は、保護管理の意思決定と合意形成に必要なレベルの精度が確保されていなければならない。しかし、現行の推定には、精度やその方法論に関して様々な問題があった。獣種別にみると、シカについては、多くの地域で個体数の過小評価が報告されており $ ^{1} $ 、推定手法の見直しが必要とされていた。一方、イノシシやツキノワグマについては、推定方法そのものが十分に確立されていなかった $ ^{2} $ 。これらの状況を改善するためも、個体数推定とその将来予測の技術開発と改良が、野生動物の個体数管理を適切に進めていく上で、強く望まれていた。

また、被害軽減に向けた個体数管理を適切に進めていくためにも、被害に影響する要因分析技術の開発が求められていた。個体数推定の技術を開発した上で、推定された生息密度と農業や自然植生被害の関係を解析することで、被害軽減の目標や目指すべき生息密度の目標を客観的に設定することが、必要とされていた。

## 2 ．研究開発目的

特定鳥獣保護管理計画の適切な実施の支援のために、データ収集から分析、将来予測、意思決定、合意形成までの一連の作業体系を構築する。

このうち、本サブテーマでは、野生動物管理上の意思決定や合意形成の場で必要とされている個体数や自然増加率とその将来予測について、「精度の向上」を図り、現場レベルでの「実現可能性」や過去の推定結果との「整合性を確保」し、さらに、多様な条件下での適応に向けて推定の「機能を強化」するために、新たなモデルを開発する。また、被害軽減に向けた生息密度の管理目標設定のための要因分析手法を開発する。

## 3 ．研究開発方法

サブテーマ(1)「モニタリング項目と手法の開発」の手法で収集されたデータを元に、サブテーマ(3)「意思決定支援コンテンツの開発」に必要な個体数推定とその将来予測の技術を確立し、サブテーマ(4)のソフトウェアに組み込み可能なプロトコルを作成した。具体的には、全国の既存のデータや兵庫県などで野生動物管理を進める上で収集しているデータを用いて、個体数推定とその将来予測を適切に行える手法を確立した。その結果から求められるデータをサブテーマ(1)の担当者に示し、分析結果からアウトプット可能な項目をサブテーマ(3)の担当者に提示する。兵庫県での順応的管理の実践のなかから、予測結果の精度の検証と分析手法の改善を重ね、他のサブテーマの成果を踏まえて、最終的な推定・予測モデルや分析手法を決定した。

個体数推定とその将来予測モデルの構築にあたっては、以下の図(2)-1のプロトコルに従って、開発を進めた。
図(2)-1 個体数推定・個体数の将来予測手法の開発プロトコル

## 4 ．結果及び考察

## （１）分析手法の検討

1）個体数の推定モデルと統計解析手法の選択

個体数推定モデルを選択するにあたり、中大型哺乳類における既存の代表的な推定手法の特徴を以下に示す（表(2)-1）。

表(2)-1 中大型哺乳類における代表的な個体数推定方法

推定手法	利点	欠点
直接観察法（区画法・エアセンサス法など）	直接個体を観察する方法で、推定原理は理解されやすい。	コストが高い。見落とし率の算出が困難。
間接法（糞粒法など）	調査が簡便で、コストも低い。広域で調査を実施することが可能。	個体数に換算するには、仮定が必要。精度が低い。
捕獲-再捕獲法	部分的なサンプリングで、全体の推定が可能。	複数回の捕獲と再捕獲が必要であるため、コストが高い。
個体数復元法（コホート解析）	死亡個体の年齢構成から、過去の個体数を復元できる。	全ての死亡個体の齢査定が必要であり、広域では困難。
時系列データの分析（Harvest-based model）	密度指標や捕獲数の時系列変化から個体数を推定する手法。データの取得範囲に応じたスケールで推定が可能。	長期的なデータが必要。モデルの構築と計算の実行に特別な統計技術が必要。

シカについては、区画法による直接観察法や糞粒法などによる間接法により得られたデータから、単純な換算式を用いて、個体数を推定する手法が幅広く用いられている。しかし、これらの手法から算出した推定結果の多くが、過小評価であった $ ^{1)} $ 。一方、捕獲再捕獲法は、予算的な制限から適応範囲が限られ、広域で推定することが難しく、個体数復元法は、野外での実現は極めて困難である。よって、本研究では、直接観察法や間接法により得られたモニタリング
データを密度指標として扱い、これらの密度指標と捕獲数の時間変化から個体数を推定する手法であるHarvest-based model $ ^{3)} $ を採用した。また、密度指標以外に、個体群管理上で部分的に取得されている標識個体のデータなども上記モデルに組み込むこととした。

また、観測データの誤差変動によってぶれにくい頑健性とモデル構築の柔軟さを考慮し、Harvest-based modelを階層ベイズモデルとして実装した手法を用いた（図(2)-2）。この階層ベイズモデルをマルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）により実行し、各パラメータの推定は、このMCMC法によるランダムサンプルを得ることにより、事後分布と呼ばれる頻度分布として得た。MCMCの実行とその収束判定基準は以下の通りである。

・ソフトウェア：SAS（MCMC procedure）、WinBUGS

・収束判定：Gewekeの収束判定基準 $ ^{4)} $ 、Gelman & Rubbinの収束判定基準 $ ^{5)} $ 、

有効サンプルサイズ $ ^{6)} $

図(2)-2 捕獲数ベースの階層ベイズモデルの模式図

## （２）モデルの構造の検討と構築

## 1 ）精度向上のためのモデルの検討

## a 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の構築

推定精度の向上を図るために、複数の密度指標と捕獲数を用いて、個体数と増加率を同時に推定する階層ベイズモデルを構築した（図(2)-3）。このモデルは、時系列的な個体数変化を表わすプロセスモデルと、各密度指標を誤差変動も含めて説明する観測モデルからなる。プロセスモデルは、個体数 $ _{t+1}= $ 自然増加率×個体数 $ _{t} $ -捕獲数 $ _{t} $ で示し、観測モデルでは個体数（または密度）と指標の比例係数と観測誤差を設定している。
図 $ (2) $ -3 複数の

密度指標を用いた捕獲数ベースの状態空間モデルの模式図

## b 環境要因を考慮した個体群動態モデルの構築

観測データや増加率は、堅果類などの食物資源や積雪や気温などの気象を含む環境要因により大きく変動する場合がある。このような要因を考慮せず推定を行うと、各パラメータの推定が困難になり精度が下がると想定される。そこで、環境要因を推定モデル組み込み、その影響を補正するモデルを構築した（図(2)-4）。

環境変動により観測データや増加率等に大きな変動の可能性がある例として、堅果類の豊刈に伴うツキノワグマの目撃数・捕獲数の変動やイノシシの捕獲数の変動、積雪に伴うシカの目撃効率の変動などがあげられる。このような場合、堅果類の豊刈の観測値（豊刈度などの指数）をモデルに組み込むことにより、個体数や各パラメータの推定精度は向上すると考えられる。

図(2)-4 環境要因を考慮した個体群動態モデルの模式図

## c 社会的要因（捕獲率の年次変動）を考慮した個体群動態モデルの構築

被害や個体数の低減に向けて、捕獲の強化を図るために、捕獲に対する報償費が支払われる場合がある。このような場合、報償費の支給の前後で捕獲率が異なる可能性が高い。また、捕獲の強化や効率的な捕獲機具の導入を徐々に進めていった場合、生息数とは独立に、捕獲率が時間の経過に伴い緩やかに変動することがある。このような社会的な影響に伴う捕獲率などの係数の変動を考慮するため、捕獲係数が対策の前後や年によって異なるモデルを構築した。

t年における捕獲に関するデータを $ I_{t} $ 、捕獲率を $ q_{t} $ 、生息数を $ N_{t} $ とて、これらの変数の関係を
$ I_{t}=q_{t}N_{t} $ とした。

この時のqの年次変動を以下の3種類設定した。

①期間ごとに異なる固定効果： $ q_{t}=q_{1} $ （t＜t1）、 $ q_{2} $ （ $ t_{1}\leq t

図(2)-5 過年度推定結果を活用した個体群動態モデルの模式図

## 3 ）整合性の確保

## a 過年度推定結果を活用した個体群動態モデルの構築

時系列データを用いたベイズ推定の利点の一つは、新たなデータが得られた場合、過去の推定値も含めて、もっとも整合性のある推定値に更新できることである。一方、新たに得られたデータの誤差変動によって毎年推定値が大きく変わってしまう危険もある。円滑に社会的な意思決定を支援するためには、過年度の推定結果との整合性も重視する必要もある。そこで、過年度の個体数の推定結果の一部を事前の情報（事前分布）として活用するモデルを開発した（図(2)-6）。

このモデルは、1年前に得られた推定値の確率分布をもとに、当年と2年以上前の個体数を
推定するため、1年前との推定結果の整合性を適切に保つことができ、短期間のデータの追加による結果のぶれが少ない頑健な推定手法であると考えられる。

図(2)-6 過年度推定結果を活用した個体群動態モデルの模式図

## b 広域スケールでの推定値を地域スケールへ配分する手法の開発

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、被害との関係を把握するために必要十分なスケールや、捕獲などの対策を実施するスケールで生息数を把握することにより、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。一方、より狭いスケールでの推定は、数十日の時間がかかる場合もある。また、解析スケールの違いによる推定値の齟齬をなくし、異なるスケールで推定した値との整合性を図ることは、野生動物管理において円滑な意思決定を支援するためにも必要なことである。そこで、県域スケールでの推定値を地域スケールに配分する手法を開発した。

地域スケールでの個体数の計算：都道府県スケールなどのより大きなスケールで推定した個体数の推定値を、推定の際に得られた係数の推定値と地域スケールで得られた実測値を用いて、地域スケールに配分処理するプログラムを開発した。配分処理には、個体数、および密度指標の係数の推定値の分散を重み付けの値として式に組み込むことにより、密度指標の誤差を考慮したプログラムを開発した。また、大きなスケールの推定の際に得られたMCMCサンプルを使用することにより、地域スケールでの個体数の推定誤差についても算出できるプログラムを開発した。

I地域におけるt年の個体数 $ N_{i,t} $ に比例する個体数指数を $ NI_{i,t} $ とした場合、 $ NI_{i,t} $ と地域スケールごとの種類jの密度指標 $ I_{j,i,t} $ との関係を以下のように記述した

$$ \mathrm{N I}_{\mathrm{i},\mathrm{j}}=\left\{\begin{array}{l l}\sum_{\mathrm{j}}\mathrm{X}_{\mathrm{j},\mathrm{i},\mathrm{t}}&\mathrm{I}_{\mathrm{j},\mathrm{i},\mathrm{t}}/\mathrm{q}_{\mathrm{j}}/\left(\sigma_{\mathrm{j}}^{\mathrm{~2}}/\mathrm{m I}_{\mathrm{j}}\right)\end{array}\right.\quad/\quad\left\{\begin{array}{l l}\sum_{\mathrm{j}}\mathrm{X}_{\mathrm{j},\mathrm{i},\mathrm{t}}&/\mathrm{q}_{\mathrm{j}}/\left(\sigma_{\mathrm{j}}^{\mathrm{~2}}/\mathrm{m I}_{\mathrm{j}}\right)\end{array}\right\} $$

ここで、 $ q_{j} $ 、 $ \sigma_{j}^{2} $ は、密度指標 $ I_{j} $ と推定個体数Nの比例係数とその誤差をそれぞれ示す。また、 $ X_{j,i,t} $ はi 地域におけるt 年の種類j の指標の有無を示し、 $ mI_{j} $ は、種類j の密度指標の平均値を示す。さらに、全景の推定値 $ N_{t} $ を地域ごとの個体数指数 $ N_{i,j} $ を用いて、以下の式により地域ごとの個体数 $ N_{i,t} $ に配分した。