Habitat shifts of riverine fishes in dam-fragmented rivers under global warming and simluation for mitigating the impacts on population persistence

全球变暖背景下水坝破碎河流中鱼类栖息地的变化及减轻对种群持续性影响的模拟

基本信息

批准号：
22K18057
负责人：
末吉正尚
金额：
$ 2.91万
依托单位：
National Institute for Environmental Studies
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本年度は、木曽三川流域での年二回の継続モニタリングを行うとともに、水温-魚類分布予測モデルの精度上昇を試みた。毎時水温データをもとに、生物の生存・生活史に関連する14の水温指標を算出した。この水温指標と他の環境要因（土地利用、標高、勾配、流域面積）が魚類の生息密度に与える影響を機械学習（ランダムフォレスト）によって推定した。22魚種を対象としたモデルの説明力は、平均0.40±標準偏差0.27となった。各魚種のモデルに選ばれた変数は、夏季平均水温が最も多く、続いて秋季平均水温、30℃以上の高温の累積・継続期間の順であった。次に、元データである毎時水温の時間解像度を日平均、週平均と粗くしても魚類生息密度予測精度が減少しないかを検討するための比較解析を行った。同様の指標を時間、日、週平均で算出、モデルを構築して説明力の比較を行った。その結果、日平均の説明力は0.43±0.23、週平均は0.43±0.25とモデルの説明力は逆に増加する結果となった。このことから、魚類の生息密度を説明する水温指標としては、毎時水温よりも日や週といった比較的粗めの水温値でも十分である可能性が示唆された。理由としては、時間単位の短期的な高温や低温時には局所的な温度避難場（Thermal refugia）に逃げ込むことで悪影響を回避できるため、日単位、週単位の指標のようなより長期的な影響を表す指標の方が魚類の生息量を説明するのに適切であることが考えられる。また、これまでの木曽三川流域に加え、隣接した琵琶湖（淀川）流域にも水温観測ネットワークを構築するための準備を進めた。次年度以降は、これら二つの流域でモニタリングと将来予測を進めていく。

今年，我们对木曾三河流域进行了每年两次的连续监测，试图提高水温-鱼类分布预测模型的准确性。根据每小时的水温数据，计算出与生物生存和生活史相关的14个水温指标。我们使用机器学习（随机森林）来估计该水温指数和其他环境因素（土地利用、海拔、坡度、流域面积）对鱼类密度的影响。针对 22 种鱼类的模型的平均解释力为 0.40 ± 标准差 0.27。在为每种鱼类的模型选择的变量中，夏季平均水温最常见，其次是秋季平均水温，以及 30°C 或更高高温的累积/持续时间。接下来，我们进行了比较分析，以检验即使将原始数据每小时水温的时间分辨率粗化到日平均值或周平均值，鱼类种群密度预测的准确性是否会下降。我们计算了每小时、每日和每周平均值的类似指标，建立了模型，并比较了它们的解释力。结果，模型的日平均解释力提高到0.43±0.23，周平均解释力提高到0.43±0.25。这表明，相对粗略的水温值（例如每日或每周的值）而不是每小时的水温，可能足以作为解释鱼类密度的水温指数。原因是，在每小时的短期高温或低温期间，可以通过逃到当地的热避难所来避免负面影响。人们认为所示的指数更适合解释鱼类的丰富程度。除木曾三河流域外，还在邻近的琵琶湖（淀川）流域准备建设水温观测网。明年起，我们将对这两个盆地进行监测和未来预测。