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更新 2012.04.08

いつか役に立つはずの備忘録

論文やセミナーで気づいた点などをまとめています。自分の記憶力にもう自信がないので、ここに書いておくことにしました。 自分用のメモなので、本筋とは関係ないことばかり書いているかもしれませんが、何かの役に立てば望外の喜びです。 間違い、勘違いなどあれば、連絡ください。区別が曖昧なところもありますが、色が異なる部分（青色）は私（黒田）のつぶやきです。 論文、本はタイトルの周りを灰色に、シンポ、セミナーは緑にしています。

2012年

富永・高井編「安定同位体スコープで覗く海洋生物の生態−アサリからクジラまで」（2012/04/08メモ）

δ13Cの濃縮係数（捕食者−被食者間の同位体比値の差）は1‰、δ15Nは3.4%。 ただし、測定する部位で同位体比の値が異なることが多いので注意。サンプルの処理方法が影響することも。 その他、同種でも場所、時期などでも値は異なることがある。海域間で特徴がある（沿岸−沖合、太平洋の東西間など）。 逆にそれを利用して、移動・回遊などを調べることが可能。 組織によって更新速度が違うので、うまく使えば異なる時期の過去が見られる。 複数の餌が摂取される割合（寄与率）を推定するモデルを餌数に合わせて2起源、3起源、多起源モデルと呼ぶ。ただし、食うー食われるの2階層のみを考慮。 意外とセンシティブな手法のようで、データの扱いと結果の解釈には注意が必要なようだ。 同位体比だけで何かを言うより、胃内容物データなどいくつかの情報源と組み合わせて仮説を組み立てていく必要があるようだ。

第59回日本生態学会大津大会（2012/03/17-21開催、2012/03/29メモ）

意味不明だと思いますが、とりあえずメモ。

・効果的な保全の対応策：将来の不確実性にどう対処するか？（横溝自由集会）

深澤さん：　ギャップ分析。現実（各地の狩猟者の減少率）/必要（全種を守るための場所の重要性）
横溝さん：　情報ギャップ理論。不確実性が大きくても最低限の成果を確保。コストと効果を考慮。 この集会で紹介されたいくつかの発想はMPAの設定などにも使えるだろう。
・統合的な野生動物管理システムの構築に向けて〜社会科学と生態学の学際的アプローチによる研究を通じて〜（農工大自由集会）
堀江さん：　アンケートと捕獲データの結果が異なる。分布の制限要因とか。
弘重さん：　「くじけさせない」管理が大事。共的、公的、私的セクター。
・Adaptation and population dynamics: connecting theory and data（吉田・山中シンポ）
Nelsonさん：　初期条件の違いで、振幅の大きさが異なる。大小2つのサイクルが存在。そんなにきれいに分かれるのだろうか？
Jongejansさん：　バッファーがないので気候変動の影響をもろに受ける。メタ解析で使う元のデータの選び方に問題があるとの指摘あり。
吉田さん：　evolutionモデルより、plasticityモデルのほうが動態は安定。2つが合わさると、安定→不安定→安定と繰り返される。
・社会的な意思決定における生態学の役割（岸本企画集会）
大澤さん：　やりたいことではなく、やれることを。
浅田さん：　外来種は増加期前のラグ期（内在ラグとprolongラグ）に叩きたいが、予算確保が難しい。そんなときでも積極的に提案しよう。
松田さん：　政策⇔規制科学（Regulatory Science）⇔科学。いい訳語がないか？規制は少しネガティブなイメージ。 褒めるのが大切。論文執筆は地域の力にもなる。わからないことはわからないというのが科学者の本分。
・市民調査のデータを生物多様性の評価・政策決定につなげ！研究者の果たす役割とは（高川自由集会）
高川さん：　モニ1000は100年間のプロジェクト。サンゴや島嶼を除くと海はカバーされていない。モニターしにくいのは確かだが、環境省頑張れ。
大原さん：　パラタクソノミスト（準分類学者）の養成が重要。講習会を生態学会でやって欲しい。これほど生き物好きが集まる集会はない。
天野さん：　Living planet index, UK wild bird indexなどの統合指数。単に複数の時系列データの幾何平均をとっているだけ？それぞれの種の時系列はGLMで年効果のみ抽出。
角谷さん：　相補性解析。375メッシュ（8.4%）で全種が含まれる。
・Response of populations and trophic interactions to climate changes: terrestrial vs. aquatic systems and temperate vs. tropical regions（EAFESシンポ）
HSIEHさん：　RDA(ordinarion analysis?)群集構造の時間変化を追う。クラスタリングも可能。環境との相関が低くても、群集構造は大きく変化。DCAとかPartial CCAとかPCAっぽいものがたくさん。 一次生産とクロロフィルのトレンドが合わなくなる時がある（Decoupling）。次元を計算すると、非線形性の度合がわかる。彼の論文をチェック。
斉藤さん：　魚種交代。天正の時代から知られている。1984年の段階で太平洋中心で水温が高くなっている。4年かかり少しずつ西へ。1989年にマイワシ崩壊始まる。 植物プランクトンのブルームとイワシの生活史が合わなくなったから。いい時期でもカタクチの量がマイワシより少ないのは捕食されやすいため。本当？
HSIEHさん：　カリフォルニアではマイワシとカタクチの相関は強くないらしい。カタクチとサバは関係がある。
・その他発表
竹中さん：　シダの分布の種間の重なりを表すインデックスを開発。種内距離との相対値から重なりを直接指数に。使えるアイデアかも。
Doiさん：　群集のネスト構造の抽出。レアなハビタットにはgeneralistしかいない。普通のハビタットにspecialistがいる使えるアイデアかも。
・宿題と感想
野生生物管理の分野で、MaxEntを用いた空間解析の発表が多かった。勉強すること。在データのみでモデル化が可能らしい。レア種の分析には使えるかも。 ただし、データがない部分を外挿することには変わらないので、結果の解釈には注意が必要だろう。
群集レベルの動態を凝縮する方法はすでにいくつかあるので、まとめておく。研究の第一歩としては使えるだろう。
生態系サービスを定量化するような研究も多かった。日本だけでなく、アジア全体で研究が進んでいるようだ。 金銭的な評価にどう結びつけていくかがポイントだという指摘もあった。 お金に換算できない価値があるとも思うのだが（←プライスレス）、そんな甘っちょいことを言っていては開発が止まらないのかもしれない。
今回はEAFES（東アジア生態学連合）との共催のため、英語化を目指した大会だったが、意外と英語が上手い人が多かった。 ポスター発表の学生さんたちも頑張っていた（ポスター賞の審査員の振りして、English, pleaseとか言ってしまった←ごめんよ）。負けないようにもっとトレーニングしよう。 take-home messageという言い方があるらしい。なんとちょっと偉そうな響きがあるかな？

Haddon (2011) Modelling and Quantitative Methods in Fisheries（第13章）Size-Based Models（2012/03/23輪読会、2012/03/28メモ）

年齢査定が難しい生物に使用。 適用範囲は広いはず。無理に年齢分解するより、モデルを体長データを合わせた方がいいこともあるだろう。 成長量には正規分布やガンマ分布を使う(P383)。アワビでは逆ロジスティック関数を使うことも。 成長と死亡の順序が大事。不安なときは1タイムステップを短くすれば良い。初期状態を解析的に求めると計算量を節約できる。 多項分布の重みの問題に少し言及(p394)。 漁獲圧に経時的なコントラストがあるといい情報になる。 サイズベースは動態の仮定として年齢ベース（コホートを追うので明確）ほど強い制約が無いので、成長が大きく変動するときは少し危ないかも。 まだ新しいのでいろいろ検討が必要。

これにてHaddon輪読会、めでたく終了。パチパチパチパチ（拍手）。出席者の皆さん（最大10名）、お疲れ様でした。 全12回、1年で読みきれるとは思っていませんでした。 Haddon先生は実務者らしく解析に対して慎重な発言が多かったと思います。 その意味では良識的だと思いますし、親近感もわきましたが、「じゃあ、どーしろっちゅうねん」と思ったことも何度もありました。 ただそれは彼個人の問題ではなく、いまの水産資源学が抱える問題なのでしょう。 まだまだ若い学問ですし、現実と向かい合い、鍛えられながら、今後も発展していくのでしょう（←他人事のように言ってみた）。

Haddon (2011) Modelling and Quantitative Methods in Fisheries（第12章）Age-structured Models（2012/03/23輪読会、2012/03/28メモ）

齢構成モデルで年齢査定エラーを扱っているモデルがある（P335）。引用文献ないけど。 キャッチカーブ分析には仮定がたくさん。 コホート解析とVPAは正確には少し違いがある（Megrey 1989）。 パラメータ数とデータが同じなので、目的関数を使って解くことはできないが、逐次的、解析的には解ける。よくわからん。 統合モデルはいろんな呼び方がある（P345)。Sequential Population Analysis（SPA）という方法があるらしい。 Pope法(1972)はMが0.3、Fが1.2以上だと近似が悪くなると本人が言っている。MacCall(1986)は少しよい。 VPAの問題点。加入変動が大きいと年齢査定エラーの影響が大きくなり、変動を小さく見積ることに。移出入がある時も面倒。Mの仮定はFに複雑に効く。 この辺はVPAだけの問題ではないだろう。確かに影響を受けやすそうだが。

Ln(19)について確認しておこう。 Doubleday (1976)はCatch-at-Ageの誤差に対数正規を仮定（P361）。 それぞれのCatch自体に誤差があるとしている。総数に対する制約はなし？ CAAだけでは資源量の絶対値を求めることができない。付属する情報が必要。式12.34は単にqにプロセス誤差があると仮定しているだけ？ Eの観測誤差と考えるべき？ 式12.36もObservedという言葉を使われるとわかりにくい。 CAAに多項分布で解が求まり難いなら、まずは対数正規で解を求めよ。総キャッチにペナルティを入れる。 多項分布のサンプルサイズへの言及はなし。 データ間に齟齬がある場合はちゃんと感度分析を行え。公式のアセスでは重みの正当性、妥当性についてちゃんと説明すること。 Schnute and Hilborn (1993)にrobust statisticsへの言及があるらしい。なんだろう？ 例題でブートストラップをする際、各年、各年齢の残差を一緒くたにしてサンプリングしている。 場面に応じて、制約を入れる必要があるかも。バイアスの確認。

東北ブロック底魚研究会＆サンマ会議（3月5-6日＠八戸）（2012/03/11メモ）

津波や原発事故が水産資源に与えた影響についての発表が多く、通常の研究会とは少し違う雰囲気だった。 科学的に難しいのは自然変動と震災の影響をどう定量的に分離するかということだろう。 そのためには長期のモニタリングが必要なのは言うまでもないが、今後との比較の意味で、震災前のデータをしっかり解析することも重要だと思う。 そういう点では東北以外に住む研究者も何か協力できるかもしれない。

漁況予測を情報理論と意思決定論から評価した研究が面白かった。 的中率そのものよりも、予測と現況の分布のズレを小さくすることが情報論的にはいいことらしい。大外れを避けるということか。 頑健性が高い予測とも言いかえることができるのかもしれない。 また複数の指標を使って効用を評価していた。 確かにいろんな観点から評価することは重要だと思う。人（仕事）によって、求める情報が違うことも同意。

Haddon (2011) Modelling and Quantitative Methods in Fisheries（第11章）Surplus Production Models（2012/02/21メモ）

Ludwig and Walters (1985, 1989)年齢構成モデルがプロダクションモデルより常に優れているとは限らない。 Hilborn and Walters (1992)モデルの結果が異なる場合、どちらが優れているかを考えるより、その理由を明らかにすることが重要。特にデータ間に矛盾が生じていないか確認せよ。 平衡モデルはMSYを過大推定しがち。理論的に常にそうなのだろうか？ Pella and Tomlinsonモデルの特別な形が、Foxモデル（p->0）であり、Schaeferモデル（p=1）である。 どう使い分けるのがいいのだろうか？pの値を推定するのは難しいはず。 観測誤差モデルの方がプロセス誤差モデルより優れている（Polacheck et al 1993）。どちらも考えるのが今風？それとも全く違うことを想定しているのか？ B0をどう処理するかにはいくつかの方法がある。(1) B0=K, (2) B0=I/q, (3) B0を独立に推定。Punt (1990)は1を推奨しているが、Haddon (1998)は3がいいとも。 3は不安定になる気もするが。 F0.1はFmsyの90%ぐらいに相当。ペラトムリンソンのpの推定は難しいので感度分析がオススメ。ほら、やっぱり。 Catchability (q)の変化は重要。一様に増加している場合も解析的に各年のqを求めることができる。 パラメータを一つ追加することに相当する？なんかしっくりこない。モデルが不安定化しなければ試してみる価値アリ？ ブートストラップは残差について行うもの。ベストな推定値にリサンプリングした残差を加えることで新たな時系列を得る。 キハダの例題だと解が結構不安定。事前分布か何かが必要？パラメトリックなやり方もあるはず。 バイアスがある場合、それを補正した信頼区間の方がいいかも。 バイオマスベースなので加入量と現存量の区別が難しい。そのため結果の解釈には注意が必要だが、そこそこ使えるモデルと見ているようだ。

Haddon (2011) Modelling and Quantitative Methods in Fisheries（第10章）Stock Recruitment Relationships（2012/02/07メモ）

成長乱獲より加入乱獲の方が検出しにくい。親魚量の観測誤差に注意。推定誤差と自然変動を区別するのは難しい。 カーブそのものだけでなく、ばらつきにも注意が必要。 リッカー式はσRを大きくしても、リッカー式っぽく見える。B-H式では関数関係が見えにくくなるのに。この辺り、面白い。 リッカーで高密度時へたる理由はいろいろ：共食い、病気、産卵場の破壊、密度依存成長など。 Deriso-Schnute式はB-H、リッカーを統合した式と解釈できるが、ガンマが正だとおかしな挙動を示すこともあるみたいだ。 再生産式で対数正規誤差を使うのはHiborn and Walters(1992)が元？ 観測誤差があると真のモデルを検出しにくくなるが、そのバイアス補正の方法がLudwig and Walters (1981)に書いてある。読みなおそう。 環境要因の取り込み方については、Penn and Caputi (1986)が参考になるらしい。 P276にSteepnessの説明。これは引用できそう。Steepnessが高い時はσRが重要。低い時は親魚量が制約に。 SPRはまだ信頼出来るとすると、推定されるB0の妥当性から再生産式の妥当性が検討できるかもしれない。 という鈴木さんのアイデア。確かICCATのCITES騒動の時もそのような絞り込みをしたはず。 一つの再生産式に固執するな、というHaddon先生のいつもの教訓で締め。 再生産関係は推定が難しいという意味で、水産学のアキレス腱であるが、同時に大きな発展のチャンスもある。

Haddon (2011) Modelling and Quantitative Methods in Fisheries（第9章）Growth of Individuals（2012/01/23メモ）

ベルタランフィーの成長式はもともと個体の成長を想定している。それを個体群レベルの成長に拡張している。 このギャップが面倒を引き起こしているかも。 全てのパラメータが解釈可能というわけではない。 若齢個体、年寄り個体のデータが不足することが多く、パラメータのバイアスの原因となる（LinfとKは大きく、t0は小さく）。 年齢―体重はシグモイド関係。季節性を取り込んだ成長式の説明。淡水は特に季節性が強く出る。カナダのモデルに使えるかも。 標識データを使うために、成長差をモデル化することもできるが、パフォーマンスはいまいち。 Francis(1988)では、体長とその分散の関係について、いろいろ検討されているようだ。読むべし。ある程度自由に考えてもよさそうだ。 誤差構造の選択は容易ではない。モデル選択の手もあるが、生物学的な解釈にこだわるなら、モデル選択だけではダメ。多項式でフィットさせることもできるが、外挿は怖い。 成長式の比較について、後半詳しく解説している。アイデア自体はそれほど難しくなさそう。 章をとおして年齢査定のエラーについての記述があまりない。X軸にエラーがあると面倒だからか。

日本海ブロック資源研究会（1月17-18日＠新潟）（2012/01/21メモ）

・「マイワシミニシンポ」
近年漁獲量が増えつつあるマイワシ。しかし太平洋系群に比べて、日本海の対馬暖流系群についての生物学的な知見は限られている。 そもそも産卵場や索餌場の位置などがよくわかっていないので、生活環を発育段階に沿って追うことが出来ず、資源量増減に関する仮説を立てるのも一苦労。 このままでは、よくわからないまま、資源が増えて、そして10数年後再び減ることが繰り返される懸念。 関連機関が連携した研究体制の構築を早急に望む「遺言」も。 豊漁期に対しては、資源学だけでなく、経済、経営学的な分析も必要だと思う。

太平洋では稚魚期におおよその加入量はすでに決まっているようだ（なのでそいつらがいる黒潮移行域を調べればよい）。 太平洋東部の気象変化が3−4年後に黒潮の強さに伝搬し、プランクトン量を介してマイワシの加入を決めるとの仮説も。 カイアシ類にもいろんな目があって、マイワシに適したものとそうでないものがあるらしい。 当然仔稚魚と成魚でも異なる。「動物プランクトン」という漠然とした捉え方ではダメ。 クロマグロも日本海での生活がよくわかっていないようだが、日本海は理解が難しい海なのか？それともたまたま？

・「その他の研究発表」（私の理解に間違いも多いと思います）
いろいろ聞いていてわかったことは、日本海は深くて、閉鎖的で、水は基本的に安定している。 そこに対馬暖流がチョロチョロ流れこんできて、表層に流れを作る。 おそらく西部の魚の分布や量はその流れに影響されているが、北東部についてはまた別の要因が効いていそう。 深いところの水塊の動きが魚に与える影響については不明？どちらかと言えば、表層の水温（冷水の張り出しなどが関係？）で漁獲の年変動を説明している例が多かった。 それらしい説明は可能なようだが、将来の予測となるとどのくらい信頼できるか、冷静に考えてみる必要性を感じる。

島根県では、アカムツなどを対象としたMPA-FB（フィードバック型の海洋保護区の設置）の実用化に取り組み始めているそうだ。 アイデアはとても面白く、野心的なプロジェクトだが、魚の資源量の時空間変動に人間側がどこまでついていけるかがポイントか。 でもこの話を聞いて、自分が誰とどこで何をやりたいのか、見えた気がする。 ホッコクアカエビの管理は「精度＜鮮度」。なんか印象に残った言葉。 ベニズワイガニなどはソリネットで調査。いろんなギアがあるものだ。 カニの脱皮は年2回だったり、1年以上間が空いたり。大型ほど遅い。

2011年

Hilborn (2010) Pretty Good Yield and exploited fishes. Marine Policy 34: 193-196. (2011/12/27メモ)

”そこそこの漁獲量”PGY（MSYの80%以上。なんか流行りそうな言葉だ）を維持するために必要な資源量を簡単な動態モデルを使って計算。 特にsteepness（低資源での生産力）に着目。steepnessが0.3の時、PGYを実現する資源量はB0（漁獲なしでの資源量）の22-62%とレンジは広い（ここがポイント）。 0.9ではなんと5-40%。B0の10%以下だと資源崩壊とみなす人にとってはショックな結果だろう。 Myersの結果から考えると、steepnessは大体0.7くらいなので、B0の20-50％ぐらいがPGY。この時、FはMと同じくらいになる。 ただし逆の見方をすると、資源量は多くてもよく、経済性を考えると、35-40％が妥当。 Worm (2009)の結果も加味すると、生態系保全の観点からもこの辺りか。 どちらにせよ、資源量レベルに対して漁獲量は比較的頑健なようだ。 ある意味安心なことだが、資源量ベースで資源診断をすることの意義も問われそう。少なくとも感度を見ておく必要はあるのだろう。 CITESとの絡みで引用できそうな文献。

Juan-Jorda et al. (2011) Global population trajectories of tunas and their relatives. PNAS 108: 20650-20655. (2011/12/23メモ)

まぐろ類の資源状態のレビュー。各マグロ委員会での資源評価結果をメタ分析。混合効果モデルで標準化。 この方法は複数の時系列をまとめる際に使えるかも。 ミナミマグロ、タイセイヨウクロマグロ、北大西洋のビンナガを除けば、5割ほどの減少率で、資源量と漁獲率はMSY近傍。Myersが言うほど減っていない。 マサバの結果もある。予想に反して、マグロ並みに減っているとの結論。 ただし、Reference Pointで見てもそうなのか？ 漁業管理の観点と保全の観点から結果を考察している（P.20653）。Hilborn (2010)を読む必要あり。 マグロの生産性（というかMSY）が落ちてきているとの記述も（P.20653）。弱齢魚に漁獲がシフトしているため。

Fournier et al. (2011) AD Model Builder: using automatic differentiation for statistical inference of highly parameterized complex nonliear models. Optimization Methods & Software. 1-17. (2011/12/19メモ)

ADMBの解説。自動微分についてわかりやすく（？）書いてある。 フォワードとリバースの違いがはっきりとは理解できなかったが、チェーンルールを利用して、関数を簡単な形に分解して、うまいこと導関数を計算する方法。 ただ目的関数が複雑な場合（if文とかfor文とかいっぱい入っている時など）はどう計算するのだろう？ 準ニュートン法やデルタ法の記述あり。ランダム効果モデルADMB-REについても説明。ADMBを引用する際はこの論文を使うといいかも。

Taylor et al. (2011) Atlantic bluefin tuna： novel multistock spatial model for assessing population biomass. PLoS ONE 6(12) e27693. (2011/12/13メモ)

Nathan Taylorの論文がようやく出版される。MASTと名付けられた大変複雑な統合モデル。本当にちゃんと動いているのか心配。 アーカイバルタグの経路情報をどう取り込んでいるのかが何度聞いてもよくわからない。単純に1つ先の確率を計算しているだけ？ 尤度の構成が少し凝っている気がする。使える場面があるかも。東資源は地中海に溜まっているとの結果なのか。SIを含めてしっかり読んでみる必要が有りそう。 謝辞に名前あり。原稿は読んでいないんだけど。

Gaichas et al. (2011) What drives dynamics in the Gulf of Alaska? Integrating hypotheses of species, fishing, and climate relationships using ecosystem modeling. CJFAS 68: 1553-1578. (2011/10/31メモ)

GOAを対象としたEcopath。複数の仮説のもとで解析。結局どの仮説も現象を説明できていないようだが、「だからいろんな要因が絡んでいるはず」と強引に持っていくのがやり手。 結果がネガティブでも物は言い様。内容的にはいまいち。

Branch et al. (2010) The trophic fingerprint of marine fisheries. Nature 468: 431-435. (2011/10/30メモ)

Paulyらが主張するFishin Downが本当に起こっているかを漁獲データではなく資源量から検証した。その結果、FDは起こっていなかった。 むしろ漁獲のMTLは資源評価や調査からのMLTと負の相関があり、近年上昇傾向。そもそも漁獲のMTLも最新データを使って再計算するとFDしていなかった。 理由はカタクチイワシのTLがFishBaseで更新されたから。 なんじゃそら。これでFDを巡る議論は終わるだろう。そもそもTLの推定はそれなりに難しいのかも。 著者らはreference pointに対する資源量を追うことで多様性の変化を捉えろと強調している。安直な指標を使うなということか？

Frank et al. (2011) Transient dynamics of an altered large marine ecosystem. Nature 477: 86-89. (2011/10/30メモ)

北西大西洋Scotian Shelfの生態系回復の話。2005年のScience論文の続き。面白い内容。 タラの取り過ぎでタラ資源が崩壊した際、その餌であるニシンやカペリンは増加、動物プランクトンは減少、植物プランクトンは増加と トロフィックカスケードが見られた（ここまでは2005年の内容）。 その後、餌魚たちは餌不足に陥り、現在資源量は減少傾向にある反面、タラや動物プランクトンは増加傾向にあるみたい。 このダイナミクスの振動は近年小さくなってきているようで（ここが新しいところ）、生態系は元の姿に戻りつつある、というのが著者の結論。 PCAで複数の時系列の特徴を抽出している。レジームシフトはSTARSで検出。この辺は田さんたちの手法と同じ。 資源量の相関を見るだけでもここまでの考察はできるという事例。種構成が単純だからできることか？

Branch et al. (2011) Contrasting global trends in marine fishery status obtained from catches and from stock assessments. Conservation Biology. (2011/10/30メモ)

漁獲量の推移から資源診断をしてはいけないことを改めて主張。傾向なしでランダムに漁獲量をフラしただけでも、時系列が長くなれば、最高値との相対値はどんどん小さくなり、 漁獲量（＝資源量と仮定）が減少しているように見えてしまう。漁獲量に限らず、最高値との相対値を指標に使うのはよくないかもしれない。著者らは約30%の資源が乱獲状態で、約10%が崩壊と結論。 ただしその割合は安定している。従来言われていたのは70％と30%。
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