報告書番号

V08044

タイトル（和文）

中型哺乳類を典型性注目種とした生態系アセスメント手法の開発 －タヌキ・アナグマの餌資源分布の評価－

タイトル（英文）

Development of ecosystem impact assessment methods for middle-sized mammals as the representative species -Evaluation of food resource distribution of racoon dog and badger-

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

タヌキやアナグマなどの中型哺乳類を注目種として生態系アセスメント手法の開発を目的として，餌種や餌量の現地調査にもとづく餌資源分布の評価手法の構築を行なった．対象地域において採取した糞から餌生物を同定した結果，タヌキ，アナグマともミミズ，昆虫，ムカデ，陸産貝類などが年間を通じた主要な餌資源であることが判明した．これらの湿重量合計を餌資源量とし，環境との関連性を主成分分析によって解析した結果，リターの質や量，土壌水分が餌資源量に影響する主要な要因であると推察された．さらに環境の林床環境の総合的指標である植生や地形との関係では，植生タイプ，土壌タイプ，日射量指標によって餌資源量の変動が説明できることが明らかになった．そこで，これら三つの要因を用いた数量化Ⅰ類の結果，重相関係数0.83の精度の高い回帰モデルが得られた．さらにGISを用いて，対象地域における餌資源量の分布状況を推定した．本研究で構築した手法は，採餌環境の好適性区分図を作成することにより，中型哺乳類を典型性注目種とする生態系アセスメントに適用が可能である．

概要 （英文）

We developed techniques to estimate food resource distribution for raccoon dog and badger as the representative species in ecosystem impact assessment. We collected facial samples of raccoon dog and badger in the case study area, and analyzed their food utilization. Soil animals such as earthworm, terrestrial snail, centipede, coleopteran and cockroach were considered to be the main food resources in the area. Fruits were often utilized as foods, but their abundance and utilizations were temporally and spatially fluctuated. In order to clarify predominant factors affecting food resource abundance, we analyzed the relation between wet weights of the soil animals and understory environments by principle component analysis. Food resource abundance correlated with the principle component factor which indicated amount and sort of leaf litter and soil water content. Vegetation and soils as synthetic indicators of understory environment also correspond to the principle component factors. Moreover, insolation indicators calculated from digital elevation models also correlated with the food resource abundances. Thus we constructed the quantification 1 regression model from three geographical independent variables; vegetation-type, soil-type and insolation indicators. As a result, statistically-significant regression equation (r=0.83) were obtained. Finally, we constructed food resource availability map from GIS and the equation. Quantification model predicting food resource abundance is considered to be a useful tool for habitat suitability evaluation in ecosystem impact assessment.

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