数理模型の有効性現実の生態系を説明する＜生態学者の思考経路を説明する計算機も直感も鵜呑みにしない＝直感を鍛える道具管理目標・評価基準 • どんな目的・目標が良いかは、数理生態学ではわからない • 数理模型を使うには、 – 現実のどこを抽象したか？ – 何を予測できるか？を明確に • 定性的・定量的予測、数値目標不確実性を考慮すること • 区間推定、感度解析 • 環境変動 • リスク評価 adaptive management 順応的管理 • 状態変化を監視する • 変化に応じて方策を変える • 変え方を決めておく –リスクを飛躍的に減らす説明責任 accountability • 管理計画を公表する • 広く意見を求める • 誰でも追試できるようにする（数理モデルを公開する） • 論文・報告書を出す反証可能性 falsifiability • 何がおきたら失敗かを明らかにする • 反証不能な予測や報告書は説得力がない • 愛知万博＝オオタカの巣今日の献立 • • • • • • ミナミマグロの絶滅リスク環境省植物レッドリスト愛知万博環境影響評価エゾシカ保護管理計画中池見LNG備蓄基地山口県八代ツル飛来地ミナミマグロは絶滅危惧Ia類 (Critically Endangered) か？遠洋水研魚住氏より提供 Population Ecology 97 8 絶滅危惧種の類別 (IUCN 2001) 絶滅(EX) （絶滅危惧種の段階分け）野生絶滅(EW) （評価あり）（適切な情報あり）（絶滅危惧）絶滅危惧Ia類(CR) 絶滅危惧Ib類(EN) 絶滅危惧II類(VU) 準絶滅危惧(NT) 絶滅の恐れが少ない(LC) 保全依存(cd) 情報不足(DD) 評価せず(NE) CITES ap.I CITES ap.II 絶滅危惧生物の判定基準 IUCN(2001) 基準 A2,3,4個体数減少率が A1( 管理下） B1生息域が B2分布域が C (C1減り続けた )個体数が D1 個体数が D2 生息域が E 絶滅の恐れが松田「環境生態学序説」 CR >80%/10年 3世代 EN >50%/10年 3世代 VU >30%/10年 3世代 >90%/10 年 3 世代 >70%/10 年 3 世代 >50%/10 年 3 世代 <10km2 <100km2 <250(25%/3年 1世代の減少) <50 （規定無し） 10年か 3世代後 (100 年以内 ) に 50% [1] http://iucn.org/themes/ssc/siteindx.htm <500km2 <2000km2 <5000km2 <20000km2 <2500(20%/5年 2世 <10000(10%/10年 3 代の減少) 世代の減少) <250 <1000 （規定無し）近縁種の <10% 20年か 5世代後 100年後に 10％ (100 年以内 ) に 20% • どれか一つを満たせばよい（根拠の明示）基準A（３世代で80%以上減少）をみたしたミナミマグロ基準E(絶滅リスク)を優先しなかったIUCN • IUCNの合意 • ほとんどの生物では絶滅リスク評価不能 • 基準Eと他の基準が食い違うときはどうするか？（基準間の平等） • 基準A（減少率）も、個体数情報不要 • 松田・矢原の主張 • 他の基準を使えばよい（予防原理） • 絶滅リスクが少ないと証明できれば、リストに載せない • 個体数不明なら基準 Aでよい。既知なら ACD基準を使うべき予防原則 precautionary principle • 環境に対して深刻あるいは不可逆的な打撃を与えるとき，科学的に不確実だからという理由で環境悪化を防ぐ措置を先延ばしにしてはいけない 1992年リオデジャネイロ宣言第15原則 http://www.unep.org/ 誤用される予防原則 ◎証拠不十分なものでも対策をとる ○保守的な前提を使う ▽他の証拠がそろっても見ない ▽全ての発見されたリスクを避ける基準Eを満たさないとわかったものは、絶滅危惧種ではないとすべき未実証の保守的な前提 • 過去の減少傾向が今後も続く – 減ったら盛り返す密度効果 – 群れ生活ができない（臨界非補償） – 減少率にも時代の波（バブル経済） – 将来は管理され、調査精度向上 • 捕獲数一定ならリスクは高い保全依存cdを止めた理由環境省RDBとIUCN2001 • 保護しないとCR,保護すればVUのとき – IUCN＝実際に保護するならVUでよい – 環境省＝CRと判定しないと保護に予算がつかない • 保護しないとEN、保護すればNTのとき – IUCN1994＝cdと判定する – IUCN2001＝NTと判定する – 環境省＝ENと判定する絶滅リスク評価 • 減少率が – 対数正規分布 – モンテカルロ実験 • 出生死亡過程 – 拡散方程式近似 • Leslie（齢構成）行列モデル Population Ecology 97 17 ミナミマグロは73年後まで絶滅リスク<0.1% Population Ecology 97 18 100年後の個体数予測 Population Ecology 97 19 Leslie Matrix Model 0  wa 1mt  N t 1,1   0    0  N t 1, 2   pt ,1 0             0  0  N t 1,a 1  0  N   0 0  pt ,a 1  t 1,a   mt=m+Zt, wa mt   N t ,1    0   N t ,2        0   N t ,a 1    pt ,a   N t ,a  pt,a=p+zt,a Population Ecology 97 20 ミナミマグロは回復するか？ Mori et al. Pop.Ecol. 2001