Transcript 生物の絶滅と資源

生物の絶滅と資源
• 松田裕之（東大海洋研）
– 京大理博、数理生態学
– 生態学会全国委員・水産学会広報委員
– IWC国際捕鯨委員会科学委員会日本代表団
– WWFジャパン自然保護委員
– 保全生態学研究編集委員長
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キキョウは絶滅するのか？
博覧会協会作成のCD-ROM
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絶滅危惧種 の判定基準
（IUCN 1994, 2001)
•
•
•
•
絶滅リスクを評価する
客観的、数量的基準
すべての多細胞生物に適用
予防原則に基づく
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絶滅危惧種の類別
(IUCN 2001)
絶滅(EX)
（
絶
滅
危
惧
種
の
段
階
分
け
）
野生絶滅(EW)
（
評
価
あ
り
）
（
適
切
な
情
報
あ
り
）
（
絶
滅
危
惧
）
絶滅危惧Ia類(CR)
絶滅危惧Ib類(EN)
絶滅危惧II類(VU)
準絶滅危惧(NT)
低度懸念(LC)
保全依存(cd)
情報不足(DD)
評価せず(NE)
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CITES ap.I
CITES ap.II
絶滅危惧生物の判定基準
IUCN(2001)
基準
A2,3,4個 体 数
減少率が
A1( 管 理 下 ）
B1生 息 域 が
B2分 布 域 が
C (C1減 り 続 け
た )個 体 数 が
D1 個 体 数 が
D2 生 息 域 が
E 絶滅の恐れ
が
松田「環境生態学序説」
CR
>80%/10年 3世 代
EN
>50%/10年 3世 代
VU
>30%/10年 3世 代
>90%/10 年 3 世 代
>70%/10 年 3 世 代
>50%/10 年 3 世 代
<500km2
<5000km2
<2500(20%/5年 2世
代の減少)
<250
（規定無し）
20年 か 5世 代 後
(100 年 以 内 ) に
20%
<2000km2
<20000km2
<10000(10%/10年 3
世代の減少)
<1000
近 縁 種 の <10%
100年 後 に 10％
<10km2
<100km2
<250(25%/3年 1世
代の減少)
<50
（規定無し）
10年 か 3世 代 後
(100 年 以 内 ) に
50%
[1] http://iucn.org/themes/ssc/siteindx.htm
どれか一つを満たせばよい（根拠の明示）
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日本植物分類学会専門委員会による
アンケート調査
• 25000分の１地図＝1 区域
• 2000種以上の植物を約400人
の調査員にアンケート調査
（植物物知り博士がたくさ
んいた＝絶滅寸前）
• 10年前との比較も尋ねる
種の平均余命
= f (現存個体数、減少率）
7
分布・減少率動向
サクラソウの場合
>1000
>1000
>100
>10
>1
?
total
<0.01 <0.1
2
2
2
5
16
1
3
<0.5
<1
1
3
6
2
>1
1
2
2
1
?
4
1
5
19
12
3
2
1
22
8
23
24
12
6
45
extinction
Np=f1N1+ f2N2+ f3N3+ f4N5=31977
松田裕之(2000)『環境生態学序説』共立出版
total
8
15
60
12
23
118
13
8
キキョウはVUである
•
•
•
•
•
全国的に広域分布
約2万株
約350区域
減少率70%/10年
現状維持は6区域
博覧会協会作成のCD-ROM
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未実証の保守的な前提
• 過去の減少傾向が今後も続く
– 密度効果を無視
– 地域較差を無視
– 減少率にも時代の波（バブル経
済）
– 将来は管理され、調査精度向上
• 一部を除き生情報公開
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モンテカルロ実験による
絶滅リスク
• 区域内個体数: ni → (1-li) ni
• %decrease li: size-invariant, positionindependent
• If ni <1, we regard patch i as local
extinction (ni=0).
• If N=Σni<1, we regard this taxon as
extinction.
11
絶滅までの計算機実験
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絶滅リスク評価
松田裕之『環境生態学序説』共立出版
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絶滅危惧種の基礎情報と判定
種名(科名）
学名
キキョウ
RDB >1000 <1000 <100 <10
絶滅<0.01 <0.1 <0.5 <1
VU
2
20 131 107
Platycodon grandiflorus
16
24
32 64 40
シデコブシ
VU
3
12
6
0
Magnolia tomentosa
0
0
0
1 15
イブキコゴメグサ EN
1
1
0
0
Euphrasia insignis ssp. iinumae
1
0
0
0
1
ヤチコタヌキモ
EN
1
0
5
2
Utricularia ochroleuca
2
1
1
0
1
コウトウシュウカイドウ VU
0
0
1
0
Begonia fenicis
0
0
0
0
1
科名
>1
分布県
82 キキョウ科
6 広域に分布
3 モクレン科
0 中部
0 ゴマノハグサ科
1 滋賀
11 タヌキモ科
0 北海道・東北など
1 シュウカイドウ科
1 （沖縄）
不明
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IUCN基準と環境省植物RDB
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IUCN判定基準と環境省判定
• フジバカマ (EN,VU)
– Np=6000, L=50, R=63%/10yrs
• キキョウ (EN, VU)
– Np=17000, L=258, R=69%/10yrs
• ミナミマグロ (CR, Matsuda et al. 1998 VU?)
– Np=423000, R=53%/ 10yrs
Population Ecology 97 16
マグロは絶滅するのか
• 資源管理と不確実性
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基準A（３世代で80%以上減少）
をみたしたミナミマグロ
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基準E(絶滅リスク)を優先しな
かったIUCN
• IUCNの合意
• ほとんどの生物では
絶滅リスク評価不能
• 基準Eと他の基準が
食い違うときはどう
するか？（基準間の
平等）
• 基準A（減少率）も、
個体数情報不要
• 松田・矢原の主張
• 他の基準を使えばよ
い（予防原則）
• 絶滅リスクが少ない
と証明できれば、リ
ストに載せない
• 個体数不明なら基準
Aでよい。既知なら
ACD基準を使うべき
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誤用される予防原則
◎証拠不十分なものでも対策をとる
○保守的な前提を使う
▽他の証拠がそろっても見ない
▽全ての発見されたリスクを避ける
基準Eを満たさないとわかったもの
は、絶滅危惧種ではないとすべき
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絶滅リスクの低い種を掲載す
るIUCNへの批判
Mrosovsky(1997 Nature 389:436 )
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ミナミマグロは絶滅寸前か
たとえ管理に失敗しても，半世紀は大丈夫
100,000
推
定 10,000
親
魚 1,000
尾
数
100
（
千
尾
10
）
1
1970
1990
2010
2030
2050
西暦年
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2070
ミナミマグロは回復するか？
2020年までに1980年水準に回復するのは困難
100,000
推
10,000
定
親
魚 1,000
尾
数
100
（
千
尾
10
）
1
1970
1990
2010
2030
2050
西暦年
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2070
将来予想は外れるもの
• 未実証の前提で予想（外挿）
• 前提を変えれば予想も変わる
• できるだけ恣意的でない前提
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予防原則
precautionary principle
• 環境に対して深刻あるいは不可
逆的な打撃を与えるとき，科学
的に不確実だからという理由で
環境悪化を防ぐ措置を先延ばし
にしてはいけない
1992年リオデジャネイロ宣言第15原則
http://www.unep.org/
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http://www.biodiv.org/convention/articles.asp?lg=0
生物多様性保全条約 (JUNE 1992)
• “Noting also that where there is a
threat of significant reduction or
loss of biological diversity, lack of
full scientific certainty should
not be used as a reason for
postponing measures to avoid or
minimize such a threat,
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http://unfccc.int/
国連気候変動枠組み条約
“Where there are threats of serious or irreversible damage, lack of full scientific
certainty should not be used as a
reason for postponing such
measures, taking into account that policies
and measures to deal with climate change
should be cost-effective so as to ensure global
benefits at the lowest possible cost.
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科学者のとるべき態度
後
• 1992年地球サミット前
–科学的証拠なしに社会にもの
を言うことが歓迎される
を言わない;
科学論争を多数決で決める。世論
–世論に係らず、自らの見解を
を味方につける
変えない
科学者の社会的提言につ
いての学界基準が未確立.
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Galileo’s Inquisition
「為すことによって学ぶ」
Learning by doing
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順応的管理
（Adaptive Management）
• 継続調査による状態変化に応じて
方策を変える（フィードバック制
御）
• モデルと仮説を見直しながら管理
する（為すことによって学ぶ）
• 管理自身を仮説検証実験とみなす
• これは米加＋日本でも国策となっ
た
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http://www.consecol.org/vol1/iss2/art1/
順応学習とフィードバック制御
Adaptive Learning & Feedback Control
継続調査データ
管理の実施、
資源変動
動態模型
状態
管理の意思決定
勝川俊雄T.Katsukawa：博士論文(2002)より
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エゾシカ：乱獲と禁猟の繰り返し
1 ,0 0 0 ,0 0 0
C atch
1 0 0 ,0 0 0
1 0 ,0 0 0
1 ,0 0 0
100
10
1875
1895
1915
1935
1955
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1975
1994
(釧路支庁ホーム頁より)
http://www.marimo.or.jp/Kushiro_shichou/ezosika/cover.html
エゾシカによる食害
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道東地区エゾシカ管理計画
http://www.hokkaido-ies.go.jp/HIESintro/Natural/ShizenHP2/SIKA/DTdeerHP.htm
大発生水準（50％）以上 緊急減少措置（２年を限度)
目標水準（25％）以上
漸減措置（雌中心の捕獲）
目標水準（25％）以下
漸増措置（雄中心の捕獲）
許容下限水準(5％)以下
または豪雪の翌年
禁猟措置
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60%
14000
50%
12000
10000
40%
8000
30%
6000
20%
4000
10%
2000
0%
2007
Yield
Reproductive Potential
10倍の変動幅を覚悟せよ
0
2022
2037
2052
Year
2067
2082
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2097
1
道東地域エゾシカ保護管理計画
の改正について（北海道2000）
• 平成５年度末の道東地域の推定生息数
を12万頭とすると、その15％にあたる
１万８千頭以上を平成６年度以降、毎
年捕獲すれば個体数は減少するはずで
あった。…平成５年度末推定生息数の
過小評価が明らかとなった。
• Matsuda et al. (2003) Wildl.Soc.Bull.
• すばらしい説明責任(accountability)
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結 論
• 単純なリスク評価＝事態の逼迫さ
• リスクと予防原則の新たな科学規範
を！
• リスク評価の将来予想と科学的な予測
の違いを周知しよう！
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