Habitat shifts of riverine fishes in dam-fragmented rivers under global warming and simluation for mitigating the impacts on population persistence

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本年度は、木曽三川流域での年二回の継続モニタリングを行うとともに、水温-魚類分布予測モデルの精度上昇を試みた。毎時水温データをもとに、生物の生存・生活史に関連する14の水温指標を算出した。この水温指標と他の環境要因（土地利用、標高、勾配、流域面積）が魚類の生息密度に与える影響を機械学習（ランダムフォレスト）によって推定した。22魚種を対象としたモデルの説明力は、平均0.40±標準偏差0.27となった。各魚種のモデルに選ばれた変数は、夏季平均水温が最も多く、続いて秋季平均水温、30℃以上の高温の累積・継続期間の順であった。次に、元データである毎時水温の時間解像度を日平均、週平均と粗くしても魚類生息密度予測精度が減少しないかを検討するための比較解析を行った。同様の指標を時間、日、週平均で算出、モデルを構築して説明力の比較を行った。その結果、日平均の説明力は0.43±0.23、週平均は0.43±0.25とモデルの説明力は逆に増加する結果となった。このことから、魚類の生息密度を説明する水温指標としては、毎時水温よりも日や週といった比較的粗めの水温値でも十分である可能性が示唆された。理由としては、時間単位の短期的な高温や低温時には局所的な温度避難場（Thermal refugia）に逃げ込むことで悪影響を回避できるため、日単位、週単位の指標のようなより長期的な影響を表す指標の方が魚類の生息量を説明するのに適切であることが考えられる。また、これまでの木曽三川流域に加え、隣接した琵琶湖（淀川）流域にも水温観測ネットワークを構築するための準備を進めた。次年度以降は、これら二つの流域でモニタリングと将来予測を進めていく。