2015 Fiscal Year Annual Research Report
空間明示モデルによる複数種の哺乳類を統合した管理戦略の構築
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25281057
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| Research Institution | National Institute for Environmental Studies |
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Principal Investigator |
横溝 裕行 国立研究開発法人国立環境研究所, 環境リスク研究センター, 主任研究員 (30550074)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鈴木 牧 東京大学, 新領域創成科学研究科, 准教授 (40396817)
宮下 直 東京大学, 農学生命科学研究科, 教授 (50182019)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 哺乳類 / 状態空間モデル / ベイズ推定 / 作物被害 / 最適管理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
房総半島における大型哺乳類による農作物被害程度の分布を，加害動物種の個体数密度と土地利用パターンから，３次メッシュ単位で予察する統計モデルを構築した。被害程度の分布はH21年度の農家アンケート回答から得た。各回答地点が属するメッシュの被害程度と，H21年度の各メッシュにおけるシカとイノシシの推定密度，及び各メッシュあたりの土地利用種別面積率の関係を，ベイズモデルで推定した。土地利用パターンは，シカの生息場所利用と，市町村内におけるイノシシの密度勾配に影響し，間接的に被害程度に影響すると仮定した。
推定結果によると，シカとイノシシの被害程度はともに市街地と畑の面積が少なく・放棄水田面積が大きいメッシュで深刻になりやすかった。加えてイノシシの被害程度には，森林・竹林・水田・果樹園・放棄畑の面積率が正の，放棄果樹園の面積率が負の影響を与えていた。各モデルの決定係数はシカで53%，イノシシで27%であり，後者は改良の余地があるものの，シカに関しては実用に足る精度のモデルを構築できたと考える。また，説明変数間の相関によるパラメタ推定への影響を検証するため、人工的に生成したデータを使用して推定の精度をテストする手法を開発し，使用した。
推定された農作物被害程度の分布をもとに、農作物被害を受けない面積を最大化することを目的として、千葉県における捕獲努力量の最適配分をシミュレーテッド・アニーリング法により導出した。捕獲は千葉県全体で均一に行うのではなく、集中して対策を行うべき市町村を選定する事が重要であることを定量的に示す事ができた。
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| Research Progress Status |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Causes of Carryover |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(4 results)
