野生生物の分布拡大を予測する汎用的な統計モデルの開発とその適応

开发和调整通用统计模型来预测野生动物的分布扩张

基本信息

批准号：
12J07455
负责人：
長田穣
金额：
$ 1.15万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2012
资助国家：
日本
起止时间：
2012 至 2013
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、主に以下の二つの目的をもって行っている。①野生動物の分布拡大を予測するための汎用的な統計モデルの開発②モデルの予測に基づいた千葉県房総半島での最適管理戦略の導出③外来感染症(口蹄疫等)のパンデミックにおける初期侵入地域の影響の評価野生動物の管理には細かい空間スケールで生物の分布拡大を予測することが必要とされている。しかし、これまでは、①生物の移動に影響する環境異質性を考慮することが困難、②野外データが疎ら、③非常に多くの計算量が必要、等の理由から、そのような予測を行うことのできる統計モデルはほとんど検討されてこなかった。本研究では、生物の移動分散のモデル化を工夫し、最新の統計手法を利用することで、上記の問題の解決に取り組んだ。また、本研究で開発した統計モデルの推定をもとに、害獣となっているニホンジカの最適な管理戦略の導出や外来感染症のパンデミックに関する評価にも取り組んだ。昨年度は、一昨年度推定したパラメータにもとづき、口蹄疫など外来感染症のパンデミック(大流行)が起こりやすい初期侵入地域の条件を評価した。本研究の結果から、パンデミックが起こる地域は、今まで知られてきた「野生生物の個体数の多い地城」だけでなく「野生生物が移出しやすい環境をもつ地域」であることが明らかになった。特に重要なことは、両条件のそろった地域でパンデミックが起こる確率が跳ね上がることである。本研究の成果は未発表だが、今後原著論文を執筆し国際誌へ投稿する。また一昨年度に引き続き、統計モデルのアルゴリズム部分の改良に努めた。最新の推定アルゴリズムのひとつであるDREAM (Differential Evolution Adaptive Metropolis)法を用いることで、パラメータ推定の安定性の向上に成功した。

这项研究主要提供以下两个目标：1）开发通用统计模型，以预测野生动植物的传播2）基于模型预测，基于模型的管理，在Boso Peninsula中推导了最佳管理策略，Chiba县3）评估对早期入侵区域的影响（脚步和口腔疾病的大量）对野生动物的范围进行了预测，野生动物的传播是野生动物的传播。但是，到目前为止，很少检查可以做出此类预测的统计模型，例如：1）在考虑影响活生物体运动的环境异质性方面的困难，2）稀疏的户外数据和3）所需的稀疏计算。在这项研究中，我们通过设计建模生物体的迁移分散并使用最新的统计方法来解决上述问题。基于对本研究开发的统计模型的估计，我们还致力于为日本鹿提供最佳的管理策略，这些鹿是害虫，并评估了门诊的传染病大流行。去年，根据两年前估计的参数，我们评估了早期入侵区域的状况，在这种情况下，可能会发生爆发大流行（大流浪汉），例如脚和口疾病。这项研究的结果表明，发生大流行的地区不仅被称为“拥有大量野生动植物种群的城堡”，还包括“具有易于重新定位的环境的地区”。特别重要的是，在满足这两种情况的地区，大流行的机会的增加。这项研究的结果尚未发表，但原始论文将来会写并提交给国际期刊。此外，从上一年开始，我们努力改善统计模型的算法部分。通过使用Dream（差异进化自适应大都市）方法，这是最新的估计算法之一，我们成功地提高了参数估计的稳定性。