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第７章 資源量推定法 stock assessment

「水産資源学」 北海道大学水産学部

准教授 松石 隆

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資源量推定の必要性

陸上動植物のように直感的に個体数を推定できない

直接見ることが困難 分布域が広く、全てを網羅することが困難

漁獲統計が利用可能 昆虫等の個体数推定法の応用

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資源量推定法

直接法 さかなを直接数える 広範な調査を行えば正確 調査を行わないと分からない 過去の推定はできない

間接法 漁獲等の情報から魚の数を推定する 調査せずに広範なデータが得られる 過去にさかのぼって推定できる 誤差や偏りが入ることがある

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直接法

目視観察(ライントランセクト) 音響探索(魚群探知機) トロール調査 標識放流調査

[詳細後述]

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間接法

除去法 (DeLury法)

コホート解析 Virtual Population Analysis

[詳細後述]

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7.1 直接法 7.1.1 目視法 小規模な河川・湖沼、浅海 鯨類のように呼吸のために必ず浮上する種 特定の回遊経路をとる種

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サケマスの遡上調査

監視塔から監視して遡上尾数を調べる

トンネルや魚道に魚を導き計数する

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千歳さけのふるさと館 インディアン水車 インディアン水車

http://www.city.chitose.hokkaido.jp/tourist/salmon/index.html

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土井の鯨類目視による個体数推定法

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ライントランセクト法の原理

探索距離×探索幅＝探索面積

発見数÷探索面積＝分布密度

探索幅←発見横距離分布から推定

発見横距離←距離と角度から計算

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有効探索幅

横距離分布

0

25

50

-2 -1 0 1 2

発見横距離

発見

数

θsinrL =

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有効探索幅

横距離分布から推定 横距離０の時の発見確率は１と仮定 水色と灰色の面積が 等しいとき

Wまでを完全に 計数したのと等 しい結果になる w

freq

W

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南氷洋のクロミンククジラ 個体数推定結果

Antarctic Minke Whale Balaenoptera bonaerensis

1991 IWC

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7.1.2 部分観察法

枠捕り(Quadrat)法 トロール調査 かごによる誘集

NAaN

ANaAN i

a

ii =

== ∑∑

=1

ˆ

における個体数調査区画

調査区画数

水域全体の区画数

iNaA

i :::

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7.1.3 産卵数からの推定

プランクトンネットによる卵・稚仔魚採集 産卵場における全産卵数の推定

親魚調査 雌１個体の平均産卵数 産卵回数、性比など

→親魚量の推定

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Lasker(1985) NOAA Tech. Rep. NMFS 36

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親魚量推定結果

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7.1.4 魚群探知機

http://www.furuno.co.jp/technology/about/fishfinder1.html

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Leng

th (c

m)

Target Strength (dB/kg)

Target Strength

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魚探による資源量推定例

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7.2 間接法 7.2.1 組成の変化 鹿の場合：角をねらうため雄のみを捕獲 データ

猟期前の性比、 捕獲した雄の個体数、 猟期あとの性比

資源量が推定可能 捕獲以外の死亡はない 性によってとられやすさが異なる

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以下の連立方程式を解く グループ X Y p 捕獲前 x1 y1 p1=x1/(x1+y1)

捕獲 CX CY

捕獲後 x2 y2 p2=x2/(x2+y2)

Y

X

CyyCxx

−=−=

12

12

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グループ X Y p 捕獲前 x1 y1 0.5

捕獲 100 0

捕獲後 x2 y2 0.33

グループ X Y p

捕獲前 200 200 0.5

捕獲 100 0

捕獲後 100 200 0.33

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ギンザケの資源量推定

生まれた雄の割合は0.5 2歳魚の雄（ジャック）のみが5000尾捕獲された 3歳魚以上で漁獲された雄の割合は0.4 死亡率に雌雄差はない

グループ 雄 雌 p ジャック回帰直前 15000 15000 0.5

ジャック回帰 5000 0

ジャック回帰直後 10000 15000 0.4

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ブルックトラウトとシスコの資源量推定

グループ 雄 雌 p 漁期前 1050 350 0.75

漁期中 700 0

漁期後 350 350 0.5

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7.2.2 努力量あたり漁獲量を用いる方法 DeLury法（デュ・リューリー法） 必要なデータ:

漁獲量，漁獲努力量 推定される値：

個体数，漁獲効率 仮定：

CPUE ∝ 資源量

累積漁獲量

CPU

E

500

10

20

1000

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単位努力量あたり漁獲量

Notation: C: 漁獲尾数 N:個体数 E: 漁獲努力量 q: 漁具効率

C ∝ N (努力量一定) C ∝ E (資源量一定) → C = q N E → C / E = q N

CPUE ∝ N

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五島列島のアワビ個体数推定

Cumulative Catch(t)

CPU

E(kg

/d)

■ “Black” Abalone

+ “Red” Abalone

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Virtual Population Analysis (VPA)

資源管理のABCより

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7.3 各方法による資源量の比較

手法により2倍程度のひらきがあることもある 南氷洋の鯨類資源量推定値はCV20％程度

複数の方法によるチェックが必要 推定法によって、推定している個体群そのものが異なる可能性がある。 来遊量／現存量／漁獲可能資源量など

VPAの一種ADAPTは、複数の資源量推定結果

を統合して、もっとも尤もらしい資源量を推定する。

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覚えておきたい資源量推定法

VPA DeLury法 標識放流法 (Pertersen法） ライントランセクト法 魚探法