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農業水路は農業生産を支える水利施設であると同時に，農村生態系の魚類生息場，水田と下流河川・湖沼をつなぐ魚類の移動の場である．したがって，農業水路の魚類とその生息環境を多面的に捉え，関連データを継続的に収集し，魚類生息場の予測や管理のためのモデル化を進めることが重要である．
対象地の農業水路には魚類生息環境を保全する目的で，魚巣，魚溜が導入されている．魚巣では水路主流部より流速が低下するため，土砂や植生等の流下物が堆積しやすい．したがって，堆積物の管理を含めた維持管理を念頭に置いた魚巣の適切な設計のためには，底質変動，付着藻類や餌資源の実態把握，流れ-土砂-植生の相互作用を考慮したモデル化が重要と考えられる．
対象農業排水路・河川におけるこれまでの環境DNA解析の結果によると，6月頃にトウヨシノボリのような底生魚の個体数が顕著に多いことが示唆された．しかしその要因について分析できていなかった．そこでこの要因が対象魚の産着卵の増加に起因するとの仮説を立て，本年度6月に水路の魚巣を含む魚溜区間で産着卵調査を実施した．その結果，路床上の礫にトウヨシノボリの卵が見つかった．その一方で，環境DNA解析で不検出の魚種の卵が見つかった．なお，卵の魚種の特定にはDNA解析を用いた．
また，DNA解析は生物が現存しているかどうかを判定することが難しいという短所がある．そこで水路の多地点で現存する魚類の種と個体数を省力的に把握するための試みとして，タイムラプスカメラを水中に設置し，水中画像を日中の約12時間連続撮影した．深層学習を用いた物体検出モデルを撮影画像に適用し，魚類の自動検出がどの程度可能か分析した．加えて，水路区間の自動水位観測を継続し，流れの3次元解析，剥離藻類の挙動の数値シミュレーションを実施した．
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