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メタ個体群の空間構造に不確実性をもつ外来種の最適管理戦略(平成 22年度)
Optimal management of invasive populations under uncertainties on connectivity between local populations

予算区分
CD 文科-科研費
研究課題コード
1012CD001
開始/終了年度
2010~2012年
キーワード(日本語)
メタ個体群,インフォメーション ギャップ,外来種管理,最適化,不確実性,接続性
キーワード(英語)
metapopulation, Information-Gap, management of invasive species, optimazation, uncertainty, connectivity

研究概要

外来種の駆除を考える際、複数の潜在的な生息地間で外来種の移動が起こりうる場合と、そうでない場合では、複数の生息地への最適な駆除努力の空間配分は異なると考えられる。空間構造に関する知識が得られる事によって、不確実性に頑健な意思決定を行うことのできる数理的手法を開発する。空間構造と駆除努力の最適配分の関係を体系的に解析を行う。理論だけではなくモデルの実用性も重視し、オーストラリアにおける外来植物Para grassとGamba grassの不確実性に頑健な駆除計画を導出する。

研究の性格

  • 主たるもの:基礎科学研究
  • 従たるもの:応用科学研究

全体計画

まず、初年度でDynamic Information-Gapモデルの開発に取り組む。2年目から、空間構造の特徴と不確実性に頑健な駆除努力の最適配分の関係を体系的に解析を行う。そして、空間構造に関する情報の価値の定量化を行い、生態学的パラメータとの相対的な情報の価値を明確にする。3年目は、実際に構築したモデルから、政策提言を目標としてPara grassとGamba grassの不確実性に頑健な駆除努力の空間配分を求める。

今年度の研究概要

現在のInformation-Gapモデルは静的モデルで、将来空間構造の知識が得られたり、外来種の分布が変化した際に、駆除努力の空間配分を変更する場合には用いる事ができない。外来種の分布状況が刻々と変わる中で、それに応じて不確実性に頑健な意思決定を行うための動的なInformation-Gapモデルを開発する。目的関数の最大・最小化を行う確率的ダイナミックプログラミング法と従来のInformation-Gapモデルをもとに、Dynamic Information-Gapモデルの開発を行う。Dynamic Information-Gapの数理的手法を理論の英文学術雑誌にまとめて投稿する。

備考

関連重点分野:中核研究プロジェクト「環境リスク研究プログラム(4)生物多様性と生態系機能の視点に基づく環境影響評価手法の開発」

課題代表者

横溝 裕行

  • 環境リスク・健康領域
    リスク管理戦略研究室
  • 主幹研究員
  • 博士 (理学)
  • 生物学
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