| 研究概要 |
平成15年度の計画に従いモデルの予測精度を高め、偏りを除く統計手法の応用に取り組んだ。また、リスク論的な個体群モデルの理論的な研究をすすめた。成果として、空間構造・種間閉係を考慮した動態モデルや、統計手法に関する論文を発表した(Hakoyama & Iwasa 2004, Satake, Hakoyama et al.2004)。
第一に、メタ個体群の絶滅リスクモデルを構築し、絶滅リスクのパラメータ依存性について明らかにした。単一の個体群においては環境変動が大きいほど絶滅リスクが高いことが知られているが、メタ個体群においては地域個体群の環境変動が比較的独立であるとき、中程度の撹乱(環境変動)において絶滅リスクが最も小さくなるという新しい知見が得られた。このことは移動による個体数のパッチ間の再配分によって説明される。また、メタ個体群の絶滅リスク推定におけるモデル選択的研究を行った。メタ個体群の絶滅リスク推定において、単一集団モデルを用いた推定は推定の誤差が小さかった。このことから、限られたデータをもとに、複雑なメタ個体群の持続性評価を行う場合、単純な単一集団モデルを用いたほうがいいことが明らかとなった(Hakoyama & Iwasa, submitted)。この研究は海洋における禁漁区設定に対する基礎となる。禁漁区は不確実性に対処する上でフィードバック管理より優れている可能性が高い。第二に種間関係を考慮した資源生物の群集動態モデルとして、フナ資源に関する資源動態モデルを構築した(Hakoyama & Iwasa 2004)。モデルでは系の共存と絶滅について微分方程式を用いて解析的に明らかにした。第三に箱山が開発したMCBC (Monte Carlo bias correction)を森林資源の動態に適用した(Satake, Hakoyama et al.2004)。MCBCはこのような時空間的に変動する個体群の出生死亡パラメータを推定する際にも有効で、偏りなく推定したパラメータで構築したモデルはこれまでは説明できなかった森林の動態を説明することができた。MCBCは、水産資源管理など広く自然科学で応用される新しい統計手法として普及すると期待される。
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