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，我们在Kiso Mikawa盆地每年进行两次连续监测，并试图提高水温 - 鱼分布预测模型的准确性。根据小时水温数据，计算了与生物体的生存和生活史有关的14个水温指标。使用机器学习（随机森林）估算了该水温指数和其他环境因素（土地使用，山坡和盆地面积）对鱼类栖息地密度的影响。该模型的22种鱼类的解释能力为0.40±标准偏差0.27。为每种鱼类选择的模型选择的变量是最高的夏季水温，其次是平均秋季水温，然后是高于30°C以上的高温的累积和持续时间。接下来，我们进行了比较分析，以检查即使每小时水温的源数据的时间分辨率大致平均或每周平均，预测鱼栖息地密度的准确性是否不会降低。在时间，日和每周的平均值中计算了类似的指标，并构建了模型以比较解释能力。结果，每日的平均解释功率为0.43±0.23，每周平均值为0.43±0.25，这反而增加了模型的解释能力。这表明，相对较粗糙的水温值（例如天或几周）可能足以作为解释鱼类栖息地密度的水温指数。原因是在短期或低的小时温度中，可以通过逃避局部热避难所（热避免）来避免负面影响，因此代表更长期影响的指数，例如每日和每周指标，更适合解释鱼类种群。除了以前的Kiso Mi河流域外，还进行了准备，以在邻近的Biwa湖（Yodo River）盆地建立水温观察网络。从下一个财政年度开始，这两个盆地将进行监控和未来的预测。