2022 Fiscal Year Annual Research Report
Migration history reconstruction with high spatio-temporal resolution by combining biogeochemical indicators and model analysis
| Project Area | Life-history reconstruction in marine animals: Transdisciplinary approach of geochemistry, physical oceanography, and ecology |
|---|
| Project/Area Number |
22H05030
|
|---|
| Research Institution | The University of Tokyo |
|---|
Principal Investigator |
伊藤 進一 東京大学, 大気海洋研究所, 教授 (00371790)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
橋岡 豪人 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球環境部門(地球表層システム研究センター), 研究員 (00463092)
瀬藤 聡 国立研究開発法人水産研究・教育機構, 水産資源研究所(横浜), コーディネーター (10463100)
中村 政裕 国立研究開発法人水産研究・教育機構, 水産技術研究所(廿日市), 研究員 (00781832)
柴野 良太 東京大学, 大気海洋研究所, 特任研究員 (80786880)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2022-05-20 – 2025-03-31
|
| Keywords | 成長ー回遊モデル / 生物地球化学タグ / 同位体 / 耳石 / 眼球水晶体 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
マサバを対象魚に選定し、A01水産生態班と協力して、マサバのサンプルを定期的に収集し、保存した。また、マサバについて、これまで幼魚までの生活史段階のみをモデル化していた生物エネルギーモデルを成魚まで拡張し、再生産過程をモデル化した。成熟期に産卵、成長、維持にエネルギーを振り分けることで、産卵量を計算できるようにし、産卵された卵は水温に依存して孵化までの時間が決定されると仮定した。高温なほど孵化までの時間が短くなり卵期の死亡が減少することになる。このモデルをさらに個体群動態モデルと結合させることで、長期間の資源変動を表現できる生物エネルギー・個体群動態結合モデルを構築した。個体群動態モデルの中で、体長/成長率に依存する死亡率を導入し、1998年から2018年にかけての21年間の資源変動の再現性が良い死亡率パラメータを調べたところ、体長のみに依存する死亡率での再現性が良いことがわかった。この死亡率を用いた実験結果を解析し、餌料密度の経年変動がマサバの資源変動に強く影響していること、2010年以降は水温の影響も強くなっていること、適切な漁獲圧制限がなければ2010年以降の資源の回復は実現できなかったことが示唆された。
加えて、環境DNAを用いた小型浮魚類の分布特性に関する研究、サワラの分布モデルを用いた餌料魚とサワラの分布関係に関する解析を進めるとともに、低次栄養段階生態系モデルの開発を進めた。また、飼育実験の準備を進めた。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
飼育実験施設の移転に伴う困難は伴っているが、魚類回遊－成長－個体群動態結合モデルに向けたモデル開発は順調に進んでいる。この部分については、論文投稿も進めることができた。また、モデルの検証データとなる魚類の部分については、環境DNAを用いた観測を精力的に展開し、広域のデータを整備することができた。
当初から問題となっていた魚体サンプルの調達についても他の計画班と連携を取り進めることができ、今後の研究進展が期待できる。
|
| Strategy for Future Research Activity |
開発した生物エネルギー・個体群動態結合モデルと、以前から開発していた成長－回遊モデルを融合することで、魚類回遊－成長－個体群動態結合モデルの開発を進める。これらのモデルから得られる回遊履歴と、他計画班が分析を進める生物地球化学タグデータを合わせることで、魚類の回遊ルートを精緻に求める方法を開発する。
モデルの精度を高度化するため、低次栄養段階生態系モデルの高度化を図り、そのモデル出力環境下での数値実験を実施する。また、生物地球化学タグデータの信頼性向上のために、飼育実験による検証を進める。これらの結果を総合して、回遊ルートの推定を精緻化し、何故回遊するのかという科学的問いを追求する。
|
