サケの自然産卵はなぜ重要か？流域管理を考慮した個体群管理手法の検討

点击翻译按钮获取中文摘要

機械学習モデル（ニューラルネットワーク）を用いて、粒径予測モデルを構築し、道内全域の河床材料粒径を予測した。応答変数である河床材料粒径は、北海道開発局が取得したデータを使用した。説明変数は、GISによって算出可能な流域平均斜度や標高、気候条件などを用いた。予測値と文献から得たサケの産卵適地基準（粒径5.4-66.6 mm）をもとに、産卵適地の分布を地図化した。さらに、ダムの位置データを産卵適地地図に重ねることで、分断化の影響を評価した。また、再生産効率を評価するために、北海道東部に位置する知床半島の10河川(金山川、フンベ川、モセカルベツ川、チエンベツ川、ケンネベツ川、ショウジ川、オショロッコ川、アイドマリ川、カモイウンベ川、クズレハマ川)において、サケとカラフトマスの親魚および稚魚のカウント調査を実施した。2022年度はカラフトマスのデータについて、統計モデル（一般化線形混合モデル）を用いた解析を行った。応答変数を稚魚総降下数、オフセット項を対数変換した総遡上数、説明変数を流域平均斜度、stream power index、流域最大24時間雨量、捕食者密度、親魚一個体が利用可能な産卵適地の面積、水温とした。なお、流域平均斜度、stream power index、雨量についてはGISを用いて算出し、それ以外の変数は現地調査により取得した。この解析の結果、再生産効率が流域の地形特性（流域平均斜度、stream power index）と雨量から負の影響を受けていることが明らかになった。