令和８年度シカ森林被害対策事業委託に係る一般競争入札

令和８年度シカ森林被害対策事業委託に係る一般競争入札 公告 令和８年度シカ森林被害対策事業委託について一般競争入札を行いますので、高知県契約規則(昭和39年高知県規則第12号)第７条により公告します。 入札参加を希望する者は、入札参加申請書【第１号様式】(以下「申請書」という。)を提出してください。 令和８年７月24日 高知県知事 濵田 省司 第１ 業務の概要(１)委託名 令和８年度シカ森林被害対策事業委託(２)業務の内容別紙｢令和８年度シカ森林被害対策事業委託仕様書｣のとおり(３)業務の期間契約締結日 ～ 令和９年３月10日第２ 入札参加者の資格要件(１)事業所の所在地日本国内に主たる事業所(本社又は本店)を置くものであること。 (２)｢鳥獣保護管理に係る人材登録事業(環境省が鳥獣保護管理計画に係る専門的知見・技術を有する者を登録するもの)｣における登録者(鳥獣保護管理調査コーディネーター)を、本業務従事者として確保していること。 また、登録者(鳥獣保護管理捕獲コーディネーター)が社内にいること。 (３)鳥獣の保護及び管理並びに狩猟の適正化に関する法律(平成14年法律第88号)第18条の２の規定により都道府県知事の認定を受けた認定鳥獣捕獲等事業者であること。 ただし、認定を受けた都道府県は問わない。 (４)高知県内で赤外線サーマルカメラを搭載した｢夜間飛行｣及び｢目視外飛行｣のドローン調査でシカを撮影した実績があること。 (５)地方自治法施行令(昭和22年政令第16号)第167条の４の規定に該当しない者であること。 (６)破産法(平成 16 年法律第 75 号)に基づく破産手続開始の申立て、会社更生法(平成 14年法律第 154 号)に基づく会社更生手続開始の申立て、特定債務等の調整の促進のための特定調停に関する法律(平成 11 年法律第 158 号)に基づく特定債務等の調整に係る調停の申立て又は民事再生法(平成 11 年法律第 225 号)に基づく再生手続開始の申立てのいずれも行っていない者であること。 (７)高知県の事務及び事業における暴力団の排除に関する規程(平成23年３月高知県訓令第１号)第２条第２項第５号に掲げる排除措置対象者に該当しない者であること。 第３ 申請書に関すること(１)申請書の交付ア 交付期間 この公告の日から令和８年７月28日(火) 午後５時までイ 交付場所 〒780-0850 高知市丸ノ内１－７－52高知県林業振興・環境部木材増産推進課再造林推進室電話(088)821-4876ウ 交付方法 直接受け取り又は高知県ホームページ「入札情報」からダウンロ ードできます。 (２)申請書の提出方法ア 提出部数 １部イ 提出期限 令和８年７月29日(水) 午後５時ウ 提出場所 高知県林業振興・環境部木材増産推進課再造林推進室エ 提出方法 直接持参、又は郵送(必ず書留)。 郵送する場合、宛先は交付場所の住所とし、封筒に木材増産推進課再造林推進室担当者宛、入札参加申請書在中と記載すること。 郵送の場合、提出期限は当日の消印まで有効とする。 オ 費用負担 提出者の負担とする。 (３)申請書に次に掲げる書類を各１部添付しなければならない。 ア 本業務従事予定者の｢鳥獣保護管理に係る人材登録事業｣における登録者(鳥獣保護管理調査コーディネーター)の登録簿及び社内の｢鳥獣保護管理に係る人材登録事業｣における登録者(鳥獣保護管理捕獲コーディネーター)の登録簿ただし、専門とする鳥獣について、ニホンジカが該当であること。 イ 認定鳥獣捕獲等事業者の認定書の写し(捕獲方法及び対象とする鳥獣の種類がわな(ニホンジカ)であること)。 ウ 高知県内でのドローンの夜間飛行でのニホンジカ撮影の実績が分かるもの(許可証及び許可申請書等)。 第４ 設計図書、仕様書に関する質疑応答設計図書、仕様書の内容について質問がある場合は、ア及びイに従い、書面(自 由様式)を提出すること。 ア 書面は、高知県林業振興・環境部木材増産推進課再造林推進室へ持参又は郵送(書留郵便に限る)若しくはFAX(電話により着信を確認すること)により提出するものとする。 イ 書面の受付期間は、この公告から令和８年７月29日(申請書の提出期限)までの間、県の閉庁日を除く毎日とする。 ウ 質問に対する回答は、書面を受理した後速やかにFAXする。 なお、第５の入札資格の確認通知を行う前にあっては、質問のあった者に対して電送するとともに閲覧所において閲覧に供する。 また、入札参加資格の確認通知後は、確認通知を受けた者全員に速やかにFAXするとともに、閲覧所において閲覧に供する。 閲覧所は、高知県西庁舎４階とし、閲覧期限は入札予定日時までとする。 第５ 申請書の審査結果に関すること申請書の審査結果は、一般競争入札参加通知書【第２号様式】により通知する。 また、申請書を提出した者のうち当該入札に参加する資格のない者に対しては、参加できない旨及びその理由を書面により通知する。 ※通知予定日 令和８年８月３日まで第６ 入札に関すること(１)入札予定日時令和８年８月５日(水) 14時00分(２)入札予定場所 高知県庁 西庁舎 地下第二会議室(３)入札方法 一般競争入札(郵送による入札の場合は次に掲げるところにより、郵便等 により入札することができる)① 入札書は、契約対象件名、入札日時及び氏名(法人の場合は商号、名称)を記載した封筒に入れ、これを封かんする。 なお、再度入札に参加する場合は、初度入札と再度入札に関わる入札書を別々の封筒に入れ封かんし、封筒の封皮には各々前記必要事項のほか「初度入札」｢第２回入札｣｢第３回入札｣と記載すること。 ② ①の封筒をさらに別の封筒に入れ、これを封かんし、表面に「入札書在中」及び「親展」と朱書きし、書留により入札予定日時までに必着するよう郵送する。 (４)入札書の記載方法 入札者は、消費税及び地方消費税に係る課税事業者であるか免税事業者である のかを問わず、見積もった契約希望金額の110分の100に相当する金額を入札書に記載すること。 (５)落札者の決定方法ア 予定価格以下で最低の価格をもって入札した者を落札者とする。 ただし、同価格の入札者が２者以上ある場合は、くじによって決定する。 イ 落札決定にあたっては、入札書に記載された金額に当該金額の100分の10に相当する額を加算した金額(当該金額に１円未満の端数があるときは、その端数金額を切り捨てた金額)をもって落札とする。 (６)最低制限価格最低制限価格を設けない。 (７)入札保証金見積もる金額の100分の5以上＊入札参加申請書提出後、手書き納付書をお送りしますので、入札保証金は、入札当日までに納付してください。 ＊不落となった場合、納入していただいた入札保証金は、後日指定口座へ還付しますので、入札保証金提出書(添付書類：納付書領収書の写し)を入札当日持参・提出してください。 ＊この入札保証金には利息は付きません。 (８)入札の無効この公告に示した入札参加資格のない者がした入札、入札者に求められる義務 を履行しなかった者がした入札、その他高知県契約規則第21条各号に該当する 次の入札は無効とする。 ア 入札者が不正の利益を得るために談合したと認められるとき。 イ 入札に際し不正の行為があったとき。 ウ 入札者またはその代理人が同一の入札について２以上の入札をしたとき。 エ 納付すべき入札保証金(入札保証金に変わる担保を含む)を納付していないとき又はこれが不足しているとき。 オ 入札書の氏名その他重要な文字及び証印が誤脱し又は不明なとき。 カ 入札書の金額を訂正しているとき。 キ 前各号に掲げるもののほか、入札の条件に違反したとき。 (９)契約書の締結 落札者は、落札決定の日から７日(閉庁日を含む)以内に交付された契約書の案に記名押印し、契約担当機関に提出しなければならない。 ただし、契約担当者が別途その期日について定めた場合はこの限りではない。 (10)その他 その他、この入札に必要な事項は高知県HPで公開している「物品購入等一般競争入札心得」による。 ただし、第２条は適用せず、入札参加資格者についてはこの公告に記載のとおりとする。 第８ その他(１)契約書の作成を要する。 (契約書案は別添のとおり)(２)提出された申請書等は返却しない。 (３)申請書等に虚偽の記載をした場合には、当該申請書等を無効とする。 (４)関連情報を入手する照会窓口高知市丸ノ内１－７－５２(〒780-0850)高知県林業振興・環境部 木材増産推進課再造林推進室 電 話 ０８８－８２１－４８７６ ＦＡＸ ０８８－８２１－４５７６第１号様式 一般競争入札参加申請書令和 年 月 日高知県知事 濵田 省司 様申請者の住所商号又は名称代表者職氏名申請書作成担当者(電話番号)(ＦＡＸ番号) 令和 年 月 日付けで入札公告のありました令和８年度シカ森林被害対策事業委託の入札に参加したいので、下記の書類を添えて申請します。 なお、この申請書のすべての記載事項及び添付書類の内容については事実と相違なく、指名停止等の欠格要件に該当しないことを誓約します。 記１ 本業務従事予定者の｢鳥獣保護管理に係る人材登録事業｣における登録者(鳥獣保護管理調査コーディネーター)の登録簿及び社内の｢鳥獣保護管理に係る人材登録事業｣における登録者(鳥獣保護管理捕獲コーディネーター)の登録簿２ 認定鳥獣捕獲等事業者の認定書の写し３ 高知県内でのドローンの夜間飛行でのニホンジカ撮影の実績が分かるもの(許可証及び許可申請書等)第２号様式 令和 年 月 日 一般競争入札参加通知書住所商号又は名称代表者職氏名 様高知県知事 濵田 省司 さきに申請のあった下記業務への入札参加を決定しました(見送ります)ので通知します。 記１ 入札公告日 令和 年 月 日２ 業 務 名 令和８年度シカ森林被害対策事業委託(３ 理 由) 令和８年度シカ森林被害対策事業委託 仕様書1. 高知県内の再造林地(予定地含む)における林業被害状況とシカの生息状況の把握(1) 被害状況現地調査再造林地等に出没するシカの利用頻度および、植栽木等の採食状況を推定することを目的に、県が指定する60箇所(再造林予定地又は再造林地)において、以下の調査を実施すること。 ① 食痕履歴法による森林植生衰退度調査調査地1箇所につき、任意の1地点を選定し調査を実施すること。 調査項目については「別紙1 森林衰退状況調査表」を参照すること。 調査は、９月頃とし、調査の１ヶ月程度前に調査地にセンサーカメラを設置し、約1ヶ月間のシカの来訪頻度と調査結果の関係について分析すること。 ② 簡易なチェックシートによるシカの影響評価調査地1箇所当たり50本程度の植栽木を目視によって観察し、シカによる影響を評価すること。 調査項目については｢別紙2 シカの影響調査チェックシート｣を参照すること。 ③ シカ影響スコア調査調査対象とした造林地周辺の林縁部において、シカ影響スコアの調査を行う。 調査項目及び計算方法については、森林総合研究所九州支所(2021年3月)｢西日本の若齢造林地におけるシカ被害対策選択のポイント｣のP30~31及び重永英年(2024年２月)林業改良普及双書№206｢低コスト再造林 歩みと最新技術｣のP147 ～159 を参考にすること。 また、再造林地周辺の調査については、再造林地の管理者(20者程度)に対して防護対策の現状を把握することを目的に、再造林における｢防護対策の有無｣、｢防護対策の方法(単木保護又は防護柵設置)｣、｢防護柵の施工延長｣、｢防護柵の種類又は単木保護の種類｣、｢設置年次｣及び｢防護柵等の見回・補修の頻度｣のデータを収集・集計すること。 (２) 分析(１)のデータ及び県から提供のある｢シカ個体数調査委託業務報告書(別添１)｣のデータを統合し、重回帰分析やGIS(地理情報システム)を用いた空間分析等により、被害の発生要因及び程度について、林業被害の状況、対策の実施状況、植栽木等への採食状況、シカの生息密度等を基に分析すること。 分析結果に基づき、林業地における今後のシカ管理および被害管理の方向性について提案すること。 また、分析結果に基づき、県内をシカ生息密度及び被害状況によって高密度地域(密度が下がるまでは、皆伐を控えることを推奨する地域)・中密度地域(再造林の際には防護柵を設置し、定期的な防護柵の点検補修を推奨する地域)・低密度地域(シカ捕獲体制を構築することによって、防護柵を設置せずに低コスト造林を推奨する地域)の3区分に分類すること。 (３)報告書作成A (１)(２)の結果について、報告書を作成すること。 2. シカ捕獲ポイントの特定調査(３箇所程度)(１)ドローン調査再造林地等に出没するシカの個体数および出没状況を把握することを目的に、赤外線サーマルカメラ搭載ドローンを用いた調査を実施すること。 調査地点は県と協議のうえ、選定すること。 調査はシカの出没が頻繁になると考えられる夜間(22:00~翌2:00)に実施すること。 また、調査は1箇所につき2晩以上実施すること。 なお、飛行に係る許可申請は受託者が実施するものとし、ドローンの機体性能及び操縦者は以下の条件を満たすこととする。 ・機体は赤外線サーマルカメラを搭載し、「夜間飛行」および「目視外飛行」が可能な性能を有すること。 ・操縦者は「二等無人航空機操縦士」の資格を有すること。 (２)センサーカメラ調査再造林予定地において、１箇所当たり10台のセンサーカメラを設置し、捕獲前2週間～捕獲期間内で、合計3ヶ月間設置すること。 設置期間中に最低1回は現地にてSDカード交換を行い、その時点での撮影状況を速やかに捕獲従事者へ共有すること。 必要に応じてわなの移設等の助言をすること。 (３)痕跡調査各再造林予定地の辺縁部を徒歩により1周踏査し、シカの痕跡を発見した地点をGPSにより記録し、分布図を作成すること。 記録する痕跡は、けもの道、剥皮、糞、食痕とする。 痕跡調査の結果をもとに、わなの設置等について助言すること。 また、(２)及び(３)の調査は３(2)で試行的な捕獲を実施する再造林地等で実施すること。 なお、業務開始前、ドローン調査地選定時に県と打ち合わせを行うこと。 3. 造林事業者等によるシカ捕獲体制の構築(１) 造林地周辺での試行的な捕獲県が指定する造林事業者等の捕獲従事者※と連携して、造林地周辺におけるくくりわなによる試行的な捕獲を実施する。 くくりわなの設置台数は30台以上とする。 併せて、くくりわなの稼働状況や捕獲状況を確認するための通信機能付きセンサーカメラを数台設置し、捕獲従事者と連携して維持管理を行う。 また、受託者は捕獲従事者からの技術的な相談に対し、電話やメール等で適宜助言を行うこと。 ただし、止めさし及び捕獲個体の運搬は委託対象外とする。 なお、捕獲期間は11月中旬から1月までの間で1.5ヶ月程度とし、捕獲従事者への助言は捕獲開始時および2週間に1回程度の計4回以上実施すること。 捕獲に必要なワナ等の消耗品及び備品については、全て受託者負担で行う。 (委託経費に含む)※狩猟免許は持っているが、捕獲経験が少ない者を想定また、捕獲開始前に、鳥獣の捕獲等及び鳥類の卵の採取等の許可申請を高知県に申請を行い捕獲許可を得ること。 (２) 報告書作成B  ２及び３(１)結果について、報告書を作成すること。   また、報告書納品時に打ち合わせを行い、報告書の内容について説明すること。 (３) 捕獲効果検証捕獲作業による被害抑制の効果を検証するため、以下について、分析すること。 ① 植栽木被害状況調査 再造林地1箇所当たり1,000本程度の植栽木を目視によって観察し、シカによる食痕の有無と被害部位(頂芽、側枝、樹皮等)を記録すること。  調査は、捕獲前と後に1回ずつ行い、被害状況について比較分析すること。 調査のうち100本については、捕獲前と後の調査木は同一の調査木とし、シカ捕獲前と後で被害の程度の差についても調査すること。   ② 各調査内容分析各種調査で撮影されたシカの性別と齢クラスを判別し、捕獲の前後および捕獲期間中で、撮影頭数、撮影頻度等を比較し、捕獲の効果について分析を行うこと。 また、痕跡の数、位置などを比較し分析を行うこと。   ③ 報告書作成A2３(３)に関する報告書を作成すること。 ４ 業務実施にあたっての留意事項(１) 業務の着手   契約後、速やかに別紙様式１に必要事項を記載し、業務工程表を添えて提出すること。 (２) 業務完了報告書業務が完了したときは、速やかに別紙様式２及び成果品を県に提出すること。 成果品は、仕様書に記載の報告書A、A2及びBとする。 (３) 委託業務の完了検査について 県は受託者から業務完了報告書を受理した場合、10日以内に完了検査を行うこととする。 なお、完了検査については(２)で提出された書類及び成果品を検査することをもって完了検査とする。 県は完了検査後速やかに検査結果通知書を受託者に提出しなければならない。 (４) 請求書   受託者は、検査に合格したときは、別紙様式３により、知事に請求書を提出することができる。 (別紙様式１)令和 年 月 日 高知県知事 濵田 省司 様受託者 住 所 名 称代表者氏名 業 務 着 手 届下記のとおり、業務に着手したので、業務工程表を添えて提出します。 記委 託 業 務 名 令和８年度シカ森林被害対策事業委託履 行 期 間 自 令和 年 月 日 至 令和 年 月 日契 約 金 額 契 約 年 月 日 令和 年 月 日業 務 担 当 者 (別紙様式２)令和 年 月 日 高知県知事 濵田 省司 様受託者 住 所 名 称代表者氏名業 務 完 了 報 告 書下記のとおり、業務が完了したので成果品を添付して提出します。 記委 託 業 務 名 令和８年度シカ森林被害対策事業委託契 約 金 額 完 了 年 月 日 令和 年 月 日成 果 品 (別紙様式３)令和 年 月 日 高知県知事 濵田 省司 様受託者 住 所 名 称代表者氏名 請 求 書 令和 年 月 日付けで委託契約を締結した令和８年度シカ森林被害対策事業委託について、下記のとおり委託料を請求します。 記１ 請求金額 円２ 請求金額内訳表 契約金額円契約金額の内訳は別紙｢請求書内訳表｣のとおり 既請求額円 今回請求額円 残 額円３ 振込先口座金融機関名 銀行本店・支店預金種類 普通 ・ 当座 ・ その他口座番号 口座名義人(カナ) 口座名義人(漢字) 経費区分 予算区分 経費内訳 単価(円) 数量 単位 金額(円) 適用令和８年度シカ森林被害対策事業委託 経費内訳書主任技師人技師A人技師B人技師C人技術員人小計①主任技師人技師A人技師B人技師C人技術員人小計②主任技師人技師A人技師B人技師C人技術員人小計③主任技師人技師A人技師B人技師C人技術員人小計④１ 高知県内の再造林地(予定地含む)における林業被害状況とシカの生息状況の把握及び報告書作成AA(県森林環境譲与税)２ シカ捕獲ポイントの特定調査及び打ち合わせB(林野庁シカ等による森林被害緊急対策事業) ３ 造林者等によるシカ捕獲体制の構築及び報告書作成BB(林野庁シカ等による森林被害緊急対策事業) ３ (２)捕獲効果検証及び報告書作成A2A(県森林環境譲与税)式 式 式 式旅費A A(県森林環境譲与税)調査に必要な日当、宿泊費、有料道路代、車両費、通信費雑費被害状況現地調査は60箇所(高知県内の造林地等)調査地までの所要時間は現地近隣宿泊地から片道２時間程度旅費BB(林野庁シカ等による森林被害緊急対策事業) 調査に必要な日当、宿泊費、有料道路代、車両費、通信費雑費シカ捕獲ポイントの特定調査3カ所(仁淀川町内 ３箇所)造林地周辺での試行的な捕獲１カ所(仁淀川町内 １箇所)調査地等までの所要時間は現地近隣宿泊地から片道２時間程度小計⑤材料費A A(県森林環境譲与税)仕様書の内容を実施するために必要な資材、機器使用料、通信費、消耗品費等材料費BB(林野庁シカ等による森林被害緊急対策事業) 仕様書の内容を実施するために必要な資材、機器使用料、通信費、消耗品費等小計⑥諸経費A A(県森林環境譲与税) 直接人件費✕50％ %諸経費BB(林野庁シカ等による森林被害緊急対策事業) 直接人件費✕50％ %小計⑦消費税A A(県森林環境譲与税) %消費税BB(林野庁シカ等による森林被害緊急対策事業) %小計⑧事業費A A(県森林環境譲与税) 式事業費BB(林野庁シカ等による森林被害緊急対策事業) 式業務委託費計森林衰退状況調査票調査地概要調査日 年 月 日 ： ～ ： ，調査者調査地No. ，林班名，GPS ID，WP No. 調査地全体写真(近景・遠景の2枚)：使用カメラ ，写真No. 立地平均斜面勾配 □急(40度以上) □並(～40度) □緩(～20度) □平坦方位 □東 □東南 □南 □南西 □西 □北西 □北 □北東 □なし方位の方向 斜面：斜面上部から下部に向けた方位，尾根や谷：尾根筋や谷筋の方位，平坦地：方位なし地形：マクロスケール(調査地周辺の地形) □尾根 □谷 □斜面 □平坦地ミクロスケール(調査地の地形) □凹部 □凸部 □平衡 □小起伏風化状況：□土質化 □破砕帯礫質化 □非破砕帯礫質化土性区分：□残積土 □匍行土 □崩積土 □運積土 □未団結運積土土質：□細粒質 □細粒・礫混じり □礫質 □巨礫質 □粘土 □巨礫 □露出植生植生：□薪炭林 □天然生二次林 □天然林 □ヒノキ林 □カラマツ林 □スギ林 □アカマツ林□低木林 □林縁 □天然草地 □牧草地 □その他人工群落相観区分(○○林、○○群落) 構成種の特徴と林齢 高木層植被率 ％，優占種(割合) ，階層高ｍ亜高木層植被率 ％，優占種(割合) ，階層高ｍ低木層植被率 ％，優占種(割合) ，階層高ｍ草本層植被率 ％，優占種(割合) ，階層高ｍササの植被率 ％，優占種(割合) ，階層高ｍササの状態 □健全 □枯死桿あり □ほぼ枯死 コメント 優占種は個体数が一番多い種。 割合はその種が占める個体数の割合を記録。 低木層はディアライン以下に頂端を持つすべての樹木が対象。 側枝・萌芽・稚樹も含む。 裸地露出 □あり □なし 浸食裸地 □あり □なし裸地率 ％ギャップ率(林床に届く光量) □ 0％(林冠閉鎖) □～25％ □～50％ □～75％ □ 75％以上側面からの間接光(道路脇・林縁など) □有 □無人工林に対する記録事項手入れの状況(枝打ち・下草刈りなど) □良好 □中程度 □悪い植栽木の上長生長 □旺盛な生長□やや生長は鈍化□生長は停滞植栽木への食痕(樹皮剥ぎを含む) □有 □無シカによる影響ディアライン □顕著 □やや認められる □認められないシカ痕跡：シカ道(□有 □無) 樹皮剥ぎ(□有 □無) その他痕跡不嗜好性植物への食害 コメント 別紙1表食痕履歴はディアライン以下に頂端を持つすべてのシュートが対象(側枝・萌芽・稚樹を含む)※年枝を遡れなかった年数には、取り消し線を記入調査範囲( 20×20m範囲内 ・ それ以外( × m)１．樹種 個体番号 食痕履歴(当年・1年前・2年前・3年前・4年前・5年前・6年前・それ以前)樹木外観： その他コメント： ２．樹種 個体番号 食痕履歴(当年・1年前・2年前・3年前・4年前・5年前・6年前・それ以前)樹木外観： その他コメント： ３．樹種 個体番号 食痕履歴(当年・1年前・2年前・3年前・4年前・5年前・6年前・それ以前)樹木外観： その他コメント： ４．樹種 個体番号 食痕履歴(当年・1年前・2年前・3年前・4年前・5年前・6年前・それ以前)樹木外観： その他コメント： ５．樹種 個体番号 食痕履歴(当年・1年前・2年前・3年前・4年前・5年前・6年前・それ以前)樹木外観： その他コメント： ６．樹種 個体番号 食痕履歴(当年・1年前・2年前・3年前・4年前・5年前・6年前・それ以前)樹木外観： その他コメント： ７．樹種 個体番号 食痕履歴(当年・1年前・2年前・3年前・4年前・5年前・6年前・それ以前)樹木外観： その他コメント： ８．樹種 個体番号 食痕履歴(当年・1年前・2年前・3年前・4年前・5年前・6年前・それ以前)樹木外観： その他コメント： ９．樹種 個体番号 食痕履歴(当年・1年前・2年前・3年前・4年前・5年前・6年前・それ以前)樹木外観： その他コメント： １０．樹種 個体番号 食痕履歴(当年・1年前・2年前・3年前・4年前・5年前・6年前・それ以前)樹木外観： その他コメント： 別紙1裏【シカの影響評価チェックシート】調査本数( 本)１. 新しい角こすりがみられる・・・・・・・ 本２. 樹皮の食痕がみられる・・・・・・・・・ 本３. 頂芽の食痕がみられる・・・・・・・・・ 本４. シカによる幹折れの痕跡がみられる・・・ 本調査木の平均胸高直径(目測でよい)□ 10cm未満□ 10cm ～ 20cm□ 20cm以上調査木の平均樹高(目測でよい)□ 1m 未満 □ 1m ～ 2m □ 2m以上【シカ影響スコア(DISco)】評価基準なし：それぞれの痕跡を見つけられないわずか：それぞれの痕跡が周囲を歩き回って探さないと見つからない程度目立つ：意識しないで簡単に目につく程度痕跡 程度 点数 得点剥皮/角擦りなし 0わずか 1目立つ 3食痕なし 0わずか 2目立つ 3糞なし 0わずか 1目立つ 3足跡なし 0あり 2シカ道なし 0あり 2シカ影響スコア 合計値 0～13別紙2別添シカ個体数調査委託業務報告書(令和７年度)一部抜粋令和８年３月高知県目次１． 業務の概要.1(１) 業務の目的.1(２) 業務期間.1２． 出猟カレンダーのデータ整理及び分析.1(１) 分析の概要.1(２) 分析結果.2 ① 全県の捕獲効率及び目撃効率の経年変化.. 2 ② メッシュ別の捕獲効率及び目撃効率.. 2３． 個体数推定.5(１) 個体数推定手法の概要.5(２) 個体数推定に使用したデータの概要.5(３) 個体数推定結果の概要.7(４) 全県の推定結果.8 ① 個体数推定に用いたデータ.8 ② 推定結果.10 ③ 将来予測.212424242424242424(７) 市町村別の推定結果.25 ① 推定方法.25 ② 推定結果.25(８) メッシュ別の推定結果.27 ① 推定方法.27 ② 推定結果.2730303031巻末資料１ 推定する変数と内容、事前分布の設定.35巻末資料２ 個体数推定モデルの詳細.38巻末資料３ 推定結果の詳細.41巻末資料４ 推定方法と結果の妥当性.65巻末資料５ 参考文献.661１． 業務の概要(１) 業務の目的高知県では、ニホンジカ(以下、シカ)について効果的な被害対策を実施し個体数を管理していくために、「鳥獣の保護及び管理並びに狩猟の適正化に関する法律」に基づき「高知県第二種特定鳥獣(ニホンジカ)管理計画」を策定し、シカ管理を進めている。 本業務では、県内の最新のシカの分布状況の把握や個体数推定を実施し、科学的根拠に基づく計画的で順応的なシカ管理に寄与することを目的とする。 (２) 業務期間令和７年６月19日～令和８年３月31日２． 出猟カレンダーのデータ整理及び分析(１) 分析の概要令和３年度から令和６年度の狩猟期における銃猟の出猟カレンダーについて、捕獲効率及び目撃効率を分析した。 分析は、下記のとおり行った。 (ア)捕獲効率捕獲数を努力量で割り、捕獲効率(CPUE、Catch Per Unit Effort)を算出した。 銃猟における捕獲効率は、出猟人日数を努力量の指標とし、以下の式により求めた。 銃捕獲効率 ＝(イ)目撃効率目撃効率(SPUE、Sight Per Unit Effort)は、目撃数を合計出猟人日数で割ったものとした。 具体的には、以下の式により求めた。 目撃効率 ＝なお、算出した目撃効率は、階層ベイズ法によるシカの個体数推計(以下、「ベイズ推計」という。)に使用した。 2(２) 分析結果① 全県の捕獲効率及び目撃効率の経年変化シカの狩猟期における銃猟による捕獲効率及び目撃効率の経年変化を図2-2-1に示す。 捕獲効率は令和３年度から令和４年度にかけて低下した後、令和６年度にかけては上昇し、最高値である約0.04を示した。 一方、目撃効率は令和３年度に最高値である約0.62を示した後、令和４年度にかけては減少し、令和６年度にかけて0.39～0.45の範囲で推移した。 図2-2-1 捕獲効率及び目撃効率の経年変化② メッシュ別の捕獲効率及び目撃効率捕獲効率及び目撃効率の地域間の比較を行うため、令和３年度から令和６年度までの捕獲効率を図2-2-2に、目撃効率を図2-2-3に示す。 捕獲効率及び目撃効率ともに、県東部及び県西部のメッシュで比較的高い効率を示すメッシュが多く見られた。 3図2-2-2 メッシュ別の銃猟による捕獲効率4図2-2-3 メッシュ別の銃猟による目撃効率5３． 個体数推定(１) 個体数推定手法の概要令和６年度末までに得られた直近22年間(平成15年度～令和６年度)のデータから、高知県におけるニホンジカの自然増加率や個体数などの推定を行った。 H15- R06狩猟捕獲数年度別の捕獲された狩猟捕獲数。 個体数に比例する指標として用いた。 H15- R06有害捕獲数年度別の捕獲された有害捕獲数(ただし、その他の許可捕獲による捕獲数を含む)。 個体数に比例する指標として用いた。 H15- R06糞粒密度年別の糞粒調査で発見された糞粒数を調査面積で割り、密度として算出した値。 個体数に比例する指標として用いた。 H15, H16, H19, H22-H26, R6糞塊密度年別の糞塊調査で発見された糞塊数を踏査距離で割り、密度として算出した値。 個体数に比例する指標として用いた。 H26, H28, R2, R6目撃効率年度別の狩猟期間に出猟カレンダーから得られた目撃数を出猟日数で割り、目撃効率として算出したもの。 個体数に比例する指標として用いた。 H24- R06森林面積高知県内の森林面積。 生息密度の算出等に用いた。 H15- R067(３) 個体数推定結果の概要全県の推計結果の概要を表3-3-1に、A管理ユニット及びC管理ユニットの推計結果の概要を表3-3-2に示す。 詳細な推計結果は、(４)～(６)及び巻末資料３にまとめた。 表3-3-1 全県の推計結果(令和６年度末)の概要表3-3-2 A管理ユニット及びC管理ユニットの推計結果(令和６年度末)の概要推定変数 全県自然増加数(90％信頼限界)14,608頭(5,291頭～23,973頭)自然増加率(90％信頼限界)18.3%(5.8%～31.1%)個体数(90％信頼限界)74,845頭(54,250頭～107,020頭)推定変数 A管理ユニット C管理ユニット自然増加数(90％信頼限界)4,438頭(1,078頭～9,324頭)8,555頭(3,321頭～13,506頭)自然増加率(90％信頼限界)13.0%(2.9%～28.8%)19.3%(6.4%～31.3%)個体数(90％信頼限界)31,341頭(20,843頭～46,523頭)41,288頭(29,734頭～61,735頭)8(４) 全県の推定結果① 個体数推定に用いたデータ推定に使用したデータセットを、表3-4-1及び図3-4-1に示す。 狩猟捕獲数は、平成26年度までは増加していたが、平成26年度から令和６年度にかけては増減を伴いながらも緩やかな減少傾向にある。 許可捕獲数は、平成15年度から平成26年度にかけては年々増加し、以降は増減を伴いながら令和６年度にかけて緩やかな増加傾向を示した。 糞粒密度は、平成19年度及び平成23年度に高い値を示したが、その他の年度は概ね横ばい傾向を示している。 糞塊密度は、平成26年度から平成28年度までは横ばいであったが、平成28年度から令和２年度にかけて大きく増加し、その後は再び横ばい傾向を示した。 目撃効率は、平成24年度から平成26年度にかけては増加していたが、平成26年度から令和６年度にかけては増減を伴いながらも緩やかな減少傾向にある。 表3-4-1 使用したデータ(全県)年度捕獲数合計(頭)狩猟捕獲数(頭)有害捕獲数(頭)糞粒密度(粒/m2)糞塊密度(/km)目撃効率(頭/人・日)森林面積(km2)平成15 2,934 1,579 1,355 0.789 5,979.50平成16 2,731 1,353 1,378 0.170 5,979.50平成17 3,024 1,724 1,300 5,979.60平成18 3,654 2,096 1,558 5,979.79平成19 4,710 2,953 1,757 1.802 5,979.43平成20 8,395 4,956 3,439 5,979.49平成21 11,361 6,871 4,490 5,978.22平成22 11,364 6,541 4,823 0.916 5,978.25平成23 13,468 6,889 6,579 1.887 5,967.81平成24 15,845 7,697 8,148 0.613 0.742 5,961.85平成25 19,093 8,088 11,005 0.721 0.806 5,956.58平成26 21,124 8,266 12,858 0.951 6.237 1.016 5,956.01平成27 20,556 7,388 13,168 0.591 5,951.53平成28 19,554 6,788 12,766 6.113 0.480 5,949.92平成29 19,079 6,172 12,907 0.503 5,947.26平成30 19,871 8,006 11,865 0.541 5,945.17令和１ 19,414 6,690 12,724 0.501 5,943.32令和２ 20,286 7,238 13,048 1.016 12.208 0.449 5,941.88令和３ 20,966 7,507 13,459 0.619 5,940.99令和４ 20,561 7,041 13,520 0.389 5,939.31令和５ 21,770 7,294 14,476 0.446 5,938.52令和６ 20,374 6,783 13,591 11.917 0.388 5,938.529図3-4-1 捕獲数と密度指標の経年変化(全県)※糞粒密度、糞塊密度、目撃効率は相対値を示す10② 推定結果個体数や自然増加率などの推定結果 推定変数の主な統計量として個体数の推定結果を表3-4-2に、自然増加率と環境収容力と基準年個体数(対数)の推定結果を表3-4-3に示す。 高知県に生息するニホンジカの推定個体数の中央値は、平成15年度から平成25年度までは一貫して増加していたが、平成26年度以降は減少傾向にあると推定された。 令和６年度末の個体数の中央値は、74,845頭(90％信頼区間では54,250～107,020頭)と推定された(表3-4-2、図3-4-2)。 令和６年度の自然増加率の中央値は1.183(90％信用区間では1.058～1.311)と推定された。 また、推定期間中の自然増加率の中央値は1.094～1.268と推定された(表3-4-3、図3-4-3)。 11表3-4-2 全県のニホンジカ個体数(年度末)の推定結果 (単位：頭)年度 5% 25% 中央値 75% 95%個体数H15 33,837 40,310 45,861 51,958 62,627個体数H16 35,555 42,046 47,678 54,129 65,303個体数H17 40,637 48,533 54,813 61,826 73,906個体数H18 47,648 56,890 63,920 71,742 84,568個体数H19 54,675 65,046 72,592 80,944 94,170個体数H20 60,561 69,284 76,553 84,704 98,105個体数H21 67,354 76,803 85,012 93,844 109,183個体数H22 70,071 79,702 88,175 97,855 114,297個体数H23 76,267 86,330 95,306 105,442 123,087個体数H24 82,143 93,232 103,174 114,531 132,156個体数H25 83,930 97,896 110,401 123,104 142,131個体数H26 80,218 95,345 107,253 119,101 137,113個体数H27 82,255 95,185 104,920 116,350 135,985個体数H28 77,746 87,936 97,207 108,360 129,945個体数H29 75,822 86,497 95,512 106,391 125,000個体数H30 74,890 85,797 95,112 106,094 125,281個体数R1 72,142 81,816 90,317 100,810 119,331個体数R2 71,556 81,359 89,718 100,210 119,113個体数R3 71,014 81,946 90,921 101,591 120,759個体数R4 64,956 74,723 83,034 93,813 112,935個体数R5 61,132 71,559 80,590 91,916 111,114個体数R6 54,250 65,384 74,845 86,154 107,02012図3-4-2 推定個体数の推移(全県)中央値と50%信用区間、90％信用区間を示す。 13表3-4-3 全県の自然増加率、環境収容力、基準年個体数(対数)の推定結果年度 5% 25% 中央値 75% 95%自然増加率H16 1.017 1.057 1.094 1.144 1.236自然増加率H17 1.083 1.157 1.215 1.270 1.334自然増加率H18 1.099 1.185 1.242 1.292 1.344自然増加率H19 1.067 1.148 1.215 1.278 1.339自然増加率H20 1.036 1.105 1.181 1.258 1.331自然増加率H21 1.141 1.224 1.268 1.306 1.351自然増加率H22 1.076 1.128 1.173 1.221 1.289自然増加率H23 1.106 1.191 1.244 1.291 1.341自然増加率H24 1.133 1.207 1.255 1.298 1.347自然増加率H25 1.134 1.211 1.256 1.294 1.341自然増加率H26 1.057 1.112 1.159 1.214 1.291自然増加率H27 1.063 1.125 1.185 1.251 1.325自然増加率H28 1.024 1.060 1.103 1.172 1.286自然増加率H29 1.056 1.120 1.182 1.234 1.297自然増加率H30 1.076 1.151 1.210 1.265 1.323自然増加率R1 1.041 1.101 1.154 1.217 1.295自然増加率R2 1.095 1.170 1.225 1.275 1.330自然増加率R3 1.121 1.202 1.251 1.294 1.341自然増加率R4 1.037 1.089 1.141 1.201 1.285自然増加率R5 1.106 1.184 1.239 1.286 1.338自然増加率R6 1.058 1.125 1.183 1.241 1.311環境収容力 96.379 143.2 201.3 294.5 539.9基準年個体数(対数) 11.178 11.307 11.404 11.515 11.68814図3-4-3 推定自然増加率の推移(全県)中央値と50%信用区間、90％信用区間を示す。 15捕獲率(捕獲係数)と自然増加数の推定結果 狩猟捕獲率の推定結果を表3-4-4に、有害捕獲率の推定結果を表3-4-5に、自然増加数の推定結果を表3-4-6に示す。 推定した狩猟捕獲率の中央値は、平成15年度から平成18年度までは微増微減を繰り返していたが、メスジカが狩猟獣化となり、高知県で狩猟期のシカ捕獲への報償金制度が始まった平成20年度に増加し、高知県のシカ及びイノシシの狩猟期が11/15～3/15から11/15～3/31に延長された平成30年度に再び増加した。 令和６年度の狩猟捕獲率は中央値で0.071(90％信用区間では0.053～0.090)と推定された(表3-4-4)。 推定した有害捕獲率の中央値は、平成15年度から平成19年度までは緩やかな減少傾向を示していたが、平成20年度以降は増加傾向を示しており、令和２年度の有害捕獲率は中央値で0.141(90％信用区間では0.105～0.183)と推定された(表3-4-5)。 令和６年度の自然増加数は中央値で14,608頭(90％信用区間では5,291頭～23,973頭)と推定された(表3-4-6)。 今回の推定結果から、平成20年度以降、高知県の捕獲率は増加傾向を示しており、令和６年度の捕獲数は20,374頭となっている。 一方、令和６年度の増加数の中央値は14,608頭であることから、近年の捕獲対策が継続されれば、今後も高知県のニホンジカの個体数は減少していく可能性が高いと考えられる。 16表3-4-4 狩猟捕獲率の推定結果(全県)注１：メスジカの捕獲解禁(１日あたりの捕獲数２頭まで、ただし１頭はメスジカ) 狩猟期間の延長(11/15～2/15 → 11/15～2/末)注２：くくりわなの規制解除 狩猟期間の延長(11/15～2/末 → 11/15～3/15)注３：メスジカ狩猟獣化(環境省)注４：狩猟期の捕獲報償金制度の導入注５：狩猟期間の延長(11/15～3/15 → 11/15～3/31)推定変数 5% 25% 中央値 75% 95% 備考狩猟捕獲率H15 0.023 0.027 0.031 0.035 0.042狩猟捕獲率H16 0.021 0.026 0.029 0.033 0.038狩猟捕獲率H17 0.022 0.027 0.030 0.034 0.040 注１狩猟捕獲率H18 0.023 0.027 0.031 0.034 0.041狩猟捕獲率H19 0.029 0.034 0.039 0.043 0.051 注２狩猟捕獲率H20 0.049 0.057 0.062 0.069 0.078 注３，４狩猟捕獲率H21 0.052 0.061 0.067 0.073 0.083狩猟捕獲率H22 0.052 0.060 0.065 0.072 0.081狩猟捕獲率H23 0.051 0.059 0.064 0.070 0.079狩猟捕獲率H24 0.051 0.058 0.064 0.070 0.079狩猟捕獲率H25 0.050 0.057 0.063 0.069 0.078狩猟捕獲率H26 0.050 0.057 0.062 0.068 0.078狩猟捕獲率H27 0.047 0.054 0.060 0.065 0.073狩猟捕獲率H28 0.045 0.053 0.058 0.063 0.071狩猟捕獲率H29 0.044 0.051 0.056 0.061 0.069狩猟捕獲率H30 0.053 0.061 0.068 0.074 0.083 注５狩猟捕獲率R1 0.050 0.059 0.065 0.070 0.079狩猟捕獲率R2 0.051 0.060 0.066 0.072 0.080狩猟捕獲率R3 0.052 0.061 0.067 0.073 0.082狩猟捕獲率R4 0.053 0.062 0.068 0.075 0.084狩猟捕獲率R5 0.053 0.063 0.070 0.077 0.088狩猟捕獲率R6 0.053 0.063 0.071 0.078 0.09017表3-4-5 有害捕獲率の推定結果(全県)注１：メスジカの捕獲解禁(１日あたりの捕獲数２頭まで、ただし１頭はメスジカ) 狩猟期間の延長(11/15～2/15 → 11/15～2/末)注２：くくりわなの規制解除 狩猟期間の延長(11/15～2/末 → 11/15～3/15)注３：メスジカ狩猟獣化(環境省)注４：本格的な国費による有害捕獲への捕獲報償金の上乗せ注５：狩猟期間の延長(11/15～3/15 → 11/15～3/31)推定変数 5% 25% 中央値 75% 95% 備考有害捕獲率H15 0.020 0.024 0.028 0.031 0.037有害捕獲率H16 0.020 0.024 0.027 0.030 0.036有害捕獲率H17 0.017 0.021 0.023 0.026 0.031 注１有害捕獲率H18 0.018 0.021 0.023 0.026 0.031有害捕獲率H19 0.017 0.020 0.023 0.026 0.030 注２有害捕獲率H20 0.033 0.038 0.042 0.046 0.053 注３有害捕獲率H21 0.036 0.042 0.046 0.051 0.058有害捕獲率H22 0.039 0.045 0.050 0.055 0.062有害捕獲率H23 0.047 0.055 0.060 0.066 0.074有害捕獲率H24 0.055 0.063 0.069 0.076 0.086有害捕獲率H25 0.066 0.076 0.084 0.093 0.106有害捕獲率H26 0.077 0.089 0.097 0.108 0.124 注４有害捕獲率H27 0.082 0.095 0.104 0.114 0.129有害捕獲率H28 0.084 0.099 0.109 0.118 0.133有害捕獲率H29 0.087 0.101 0.111 0.121 0.137有害捕獲率H30 0.083 0.097 0.106 0.116 0.132 注５有害捕獲率R1 0.090 0.104 0.114 0.125 0.141有害捕獲率R2 0.092 0.107 0.119 0.129 0.146有害捕獲率R3 0.095 0.110 0.122 0.134 0.151有害捕獲率R4 0.100 0.117 0.130 0.143 0.161有害捕獲率R5 0.106 0.124 0.139 0.154 0.175有害捕獲率R6 0.105 0.126 0.141 0.158 0.18318表3-4-6 自然増加数の推定結果(全県) (単位：頭)推定変数 5% 25% 中央値 75% 95%増加数H16 827 2,632 4,329 6,433 10,017増加数H17 4,300 7,721 10,076 12,397 15,771増加数H18 6,006 10,126 12,943 15,425 18,961増加数H19 4,778 9,742 13,460 16,793 20,886増加数H20 2,924 8,221 13,102 17,267 21,525増加数H21 11,624 17,480 20,266 22,830 26,224増加数H22 6,810 11,237 14,724 18,296 23,054増加数H23 10,515 17,244 21,152 24,571 29,202増加数H24 13,984 20,220 23,993 27,503 32,116増加数H25 14,038 21,980 26,410 30,188 34,789増加数H26 6,731 13,006 17,650 22,490 27,529増加数H27 7,551 14,551 19,920 24,496 30,107増加数H28 2,717 6,536 11,140 17,654 25,482増加数H29 6,484 12,127 17,439 21,640 26,739増加数H30 8,155 15,076 19,972 24,089 29,449増加数R1 4,452 10,084 14,724 19,451 25,122増加数R2 9,991 16,147 20,128 23,680 28,168増加数R3 12,608 18,750 22,204 25,369 29,836増加数R4 3,779 8,661 12,897 17,321 23,246増加数R5 9,933 15,921 19,492 22,720 27,347増加数R6 5,291 10,495 14,608 18,534 23,97319過年度(令和３年度)の推定結果との比較・ 令和３年度業務と今回の推定個体数(中央値および90％信用区間)を比較したものを表3-4-7に示す。 ・ 令和３年度業務の推定結果と比較すると、全体的に推定値は上方修正された。 令和２年度時点の個体数を比較すると、今回の推定では中央値は89,718頭(90％信用区間では71,556頭～119,113頭)で、令和３年度の推定結果の中央値である74,747頭(90％信用区間では52,070～頭～112,392頭)から、中央値では20.0%上方修正された。 ・ ただし、推定個体数の増減傾向はいずれも変わりなく、平成15年度から平成25年度にかけて増加し、平成26年度以降は令和６年度にかけて減少傾向を示した。 ・ 今回追加したデータは、令和３年度から令和６年度にかけての狩猟捕獲数データ・許可捕獲数データ・糞塊密度データ・目撃効率データである。 狩猟捕獲数は、令和２年度から令和３年度にかけて増加しているが、その後は令和６年度にかけて緩やかに減少している。 許可捕獲数については、追加した４年間のデータは緩やかに増加している。 目撃効率のデータは、令和２年度から令和３年度にかけて増加したが、以降は減少傾向を示している。 また、糞塊密度は令和２年度と令和６年度を比較すると、ほとんど変わらず横ばい傾向となっている。 これらのデータと矛盾のないように推定が実施された結果、個体数の推移としては緩やかな減少傾向を示すことには変わりはなかった。 ・ ただし、令和３年度以降も継続して多くの個体数が捕獲されていること、令和３年度に多く目撃されていることから、令和３年度の業務において推定された個体数は過小であり、実際にはより多くの個体が生息していたと推定結果が改められ、推定個体数が上方修正されたと考えられる。 20表3-4-7 令和３年度業務と今年度の推定結果の比較(中央値・90％信用区間)(全県)年度平成15 41,787 (31,447～ 57,614) 45,861 (33,837～ 62,627)平成16 44,089 (33,330～ 60,716) 47,678 (35,555～ 65,303)平成17 49,908 (38,237～ 67,982) 54,813 (40,637～ 73,906)平成18 58,267 (44,892～ 78,231) 63,920 (47,648～ 84,568)平成19 65,553 (51,487～ 86,562) 72,592 (54,675～ 94,170)平成20 69,822 (56,041～ 91,566) 76,553 (60,561～ 98,105)平成21 77,262 (61,477～ 101,785) 85,012 (67,354～ 109,183)平成22 81,588 (65,746～ 107,284) 88,175 (70,071～ 114,297)平成23 87,441 (70,390～ 114,619) 95,306 (76,267～ 123,087)平成24 92,106 (74,066～ 121,637) 103,174 (82,143～ 132,156)平成25 95,999 (76,027～ 127,269) 110,401 (83,930～ 142,131)平成26 95,477 (74,548～ 128,601) 107,253 (80,218～ 137,113)平成27 91,950 (70,777～ 125,937) 104,920 (82,255～ 135,985)平成28 84,747 (65,117～ 118,794) 97,207 (77,746～ 129,945)平成29 83,359 (63,410～ 117,463) 95,512 (75,822～ 125,000)平成30 82,705 (61,607～ 117,717) 95,112 (74,890～ 125,281)令和１ 78,659 (57,641～ 114,980) 90,317 (72,142～ 119,331)令和２ 74,747 (52,070～ 112,392) 89,718 (71,556～ 119,113)令和３ 90,921 (71,014～ 120,759)令和４ 83,034 (64,956～ 112,935)令和５ 80,590 (61,132～ 111,114)令和６ 74,845 (54,250～ 107,020)令和３年度業務 今年度業務21③ 将来予測推定された個体数と自然増加率をもとに、捕獲シナリオを設定して個体数の予測を行った。 捕獲シナリオは、被害が抑制される密度への誘導することとした。 被害が抑制される密度の検討にあたっては、農業や自然植生の被害状況と密度との関係性を分析することが必要であるが、高知県ではこれらのデータが十分に整備されていない。 そのため、「特定鳥獣保護・管理計画作成のためのガイドライン(ニホンジカ編・平成 27 年度)」で示されたとおり、農林業被害があまり大きくならない密度として平均値で１～２頭／km2、自然植生にあまり目立った影響がでない密度は平均値で３～５頭／km2 以下を目標とすることとした。 具体的には、以下の２パターンで将来予測を実施した。 シナリオA：令和16年度に生息密度を２頭/km2以下とする場合 森林面積が5,938.52 km2のため、全県で11,877頭以下を目標としたシナリオB：令和16年度に生息密度を５頭/km2 以下とする場合 森林面積が5,938.52 km2 のため、全県で29,693頭以下を目標としたなお、捕獲率とは捕獲数を捕獲数と個体数の合計で割り、割合として算出したもので、以下の式で表される。 ある年度の捕獲率 = ある年度の捕獲数 / (ある年度の捕獲数+ある年度末の個体数)各シナリオの予測結果を表3-4-8～表3-4-9、図3-4-4～図3-4-5に示す。 シナリオA：令和16年度に生息密度を２頭/km2以下とする場合令和16年度に生息密度を２頭/km2以下とする場合、令和６年度現在の捕獲率(0.214)の1.47倍の捕獲(0.315)が必要と予測された。 シナリオB：令和16年度に生息密度を５頭/km2以下とする場合令和16年度に生息密度を５頭/km2以下とする場合、令和５年度現在の捕獲率(0.214)の1.15倍の捕獲(0.246)が必要と予測された。 22表3-4-8 令和16年度に生息密度を２頭/km2 以下とする場合の予測個体数(頭)(全県)図3-4-4 令和16年度に生息密度を２頭/km2 以下とする場合の予測個体数(全県)推定変数 5% 25% 中央値 75% 95%生息密度中央値(頭/km2)捕獲数 捕獲率個体数R6 54,250 65,384 74,845 86,154 107,020 12.60 20,374 0.214個体数R7 39,761 51,526 61,653 73,826 96,233 10.38 28,268 0.315個体数R8 29,189 40,684 50,828 63,406 86,819 8.56 23,334 0.315個体数R9 21,461 32,184 42,012 54,557 78,471 7.07 19,307 0.315個体数R10 15,796 25,481 34,846 47,071 71,017 5.87 15,995 0.315個体数R11 11,660 20,200 28,923 40,603 64,423 4.87 13,279 0.315個体数R12 8,590 16,040 24,030 35,136 58,518 4.05 11,036 0.315個体数R13 6,340 12,747 19,982 30,440 53,364 3.36 9,176 0.315個体数R14 4,679 10,147 16,648 26,373 48,808 2.80 7,643 0.315個体数R15 3,460 8,064 13,878 22,914 44,548 2.34 6,364 0.315個体数R16 2,558 6,412 11,558 19,917 40,726 1.95 5,305 0.31523表3-4-9 令和16年度に生息密度を５頭/km2 以下とする場合の予測個体数(頭)(全県)図3-4-5 令和16年度に生息密度を５頭/km2 以下とする場合の予測個体数(全県)推定変数 5% 25% 中央値 75% 95%生息密度中央値(頭/km2)捕獲数 捕獲率個体数R6 54,250 65,384 74,845 86,154 107,020 12.60 20,374 0.214個体数R7 45,575 57,542 67,814 80,098 102,644 11.42 22,114 0.246個体数R8 38,256 50,674 61,375 74,532 98,751 10.34 20,052 0.246個体数R9 32,169 44,684 55,797 69,464 94,989 9.40 18,204 0.246個体数R10 27,065 39,442 50,729 64,853 91,534 8.54 16,546 0.246個体数R11 22,785 34,828 46,177 60,566 88,585 7.78 15,069 0.246個体数R12 19,231 30,808 42,031 56,700 85,782 7.08 13,726 0.246個体数R13 16,195 27,231 38,314 53,108 83,105 6.45 12,516 0.246個体数R14 13,670 24,113 34,960 49,782 80,444 5.89 11,423 0.246個体数R15 11,533 21,398 31,911 46,605 77,882 5.37 10,425 0.246個体数R16 9,706 18,964 29,137 43,708 75,494 4.91 9,519 0.24624図3-5-1 捕獲数と密度指標の経年変化(A管理ユニット)※糞粒密度、糞塊密度、目撃効率は相対値を示す25(５) 市町村別の推定結果① 推定方法令和６年度の全県での推定値を、推定に使用した密度指標(狩猟捕獲数、許可捕獲数、糞粒密度、糞塊密度、目撃効率)と推定された比例係数を用いて市町村別に按分した。 ② 推定結果市町村別の推定個体数の結果を、図3-7-1及び表3-7-1に示した。 A管理ユニット及びC管理ユニットの市町村では、全体的に個体数が多いと推定された。 最も多く推定されたのは大豊町で、全体の11%にあたる8,520頭が生息していると推定された。 ついで、香美市、四万十市、室戸市、四万十町の順に個体数が多いと推定され、いずれも5,000頭以上のニホンジカが生息していると推定された。 図3-7-1 市町村別の令和６年度の推定生息数(中央値)26図3-7-1 市町村別の令和６年度の推定生息数市町村90％信用区間(下限)50％信用区間(下限)中央値50％信用区間(上限)90％信用区間(上限)高知市 211 256 292 336 417室戸市 4,938 5,996 6,865 7,900 9,816安芸市 2,846 3,441 3,935 4,525 5,607南国市 177 217 253 293 368土佐市 29 47 66 88 129須崎市372 443 504 578 713宿毛市 2,338 2,790 3,174 3,639 4,498土佐清水市 2,458 2,937 3,355 3,858 4,790四万十市 5,444 6,489 7,380 8,458 10,437香南市813 971 1,104 1,263 1,558香美市 5,893 7,064 8,049 9,224 11,353東洋町 3,495 4,224 4,859 5,633 7,029奈半利町 501 623 726 848 1,072田野町122 148 169 194 240安田町 727 915 1,076 1,260 1,619北川村 1,514 1,836 2,116 2,454 3,065馬路村 1,156 1,488 1,779 2,122 2,785芸西村651 776 883 1,010 1,248本山町 673 823 947 1,090 1,361大豊町 6,274 7,489 8,520 9,743 12,026土佐町 675 806 917 1,052 1,302大川村1,247 1,487 1,695 1,937 2,386いの町 1,178 1,408 1,600 1,832 2,258仁淀川町 356 432 497 577 720中土佐町 599 741 861 997 1,256佐川町44 61 74 89 116越知町 57 70 82 95 120梼原町 1,704 2,130 2,490 2,910 3,690日高村2 3 4 5 6津野町 1,295 1,560 1,792 2,070 2,575四万十町 4,006 4,781 5,441 6,247 7,728大月町 1,281 1,530 1,740 1,990 2,457三原村542 646 736 843 1,041黒潮町 632 756 864 994 1,23427(６) メッシュ別の推定結果① 推定方法令和６年度の全県での推定値を、推定に使用した密度指標(狩猟捕獲数、許可捕獲数、糞粒密度、糞塊密度、目撃効率)と推定された比例係数を用いてメッシュ別に按分した。 ② 推定結果メッシュ別の推定個体数は、A管理ユニット及びC管理ユニットのメッシュで全体的に個体数が多いと推定された。 令和２年度から令和６年度において、500頭より多くのニホンジカが生息していると推定されたメッシュ数は、令和２年度では70メッシュ、令和３年度では68メッシュ、令和４年度では60メッシュ、令和５年度では52メッシュ、令和６年度では46メッシュであり、そのメッシュ数は令和２年度から令和６年度にかけて減少した(図3-7-2，図3-7-3)。 令和２年度と比較して令和６年度に個体数が増加したメッシュは115メッシュあり、さらに増加率が100％を上回るメッシュは67メッシュあった。 これらのメッシュは県全域に見られたが、特にB管理ユニット及び隣接する梼原町、津野町、中土佐町で多く確認された(図3-7-4)。 28図3-7-2 メッシュ別推定個体数の中央値(令和２年度～令和５年度)29図3-7-3 メッシュ別推定個体数の中央値(令和６年度) 図3-7-4 令和２年度と比較した令和６年度の個体数の増加率30(７) 今後の推定方法の検討① 検討内容これまでの個体数推定においては、密度指標として狩猟捕獲数、許可捕獲数、糞粒密度、糞塊密度、銃猟出猟時の目撃効率のデータを使用してきた。 ただし、高知県では銃猟だけでなくわな猟が広く行われているため、わな猟時に収集されるデータの活用について検討する必要がある。 また、全国的に許可捕獲に力を入れるようになってきており、狩猟と許可捕獲がそれぞれ独立した関係ではなくなってきている傾向にある。 その場合、狩猟捕獲数と許可捕獲数を分けて密度指標として使用するのではなく、総捕獲数を使用する方が望ましい場合もある。 以上を踏まえ、以下のとおり推定に使用するデータ(密度指標)を変更して、推定を行った(表3-9-1)。 表3-9-1 使用するデータの違い② 検討に使用したデータ検討に使用したデータを、表3-9-2に示す。 方法Bでは、表3-4-1で示したデータに加え、わなの設置記録と捕獲記録から、わな猟における捕獲効率を分析して活用した。 わな捕獲効率のデータは２年分のみであり、令和５年度から令和６年度にかけて減少していた。 方法Cでは、狩猟捕獲数と許可捕獲数を分けずに総捕獲数として密度指標に使用した。 推定方法 推定に使用するデータ方法A(従来の方法) 狩猟捕獲数・許可捕獲数・糞粒密度・糞塊密度・目撃効率方法B 狩猟捕獲数・許可捕獲数・糞粒密度・糞塊密度・目撃効率・わな捕獲効率方法C 総捕獲数・糞粒密度・糞塊密度・目撃効率31表3-9-2 使用するデータの違い③ 推定結果の比較方法ごとの推定結果を比較したところ、推定個体数の増減傾向はいずれも変わりなく、平成15年度から平成25年度にかけて増加し、平成26年度以降は令和６年度にかけて減少傾向を示していた(表3-9-3、図3-9-1)。 ただし、推定個体数の中央値は、わな捕獲効率を追加した場合が最も低く、令和６年度で71,316頭(90％信用区間では、51,734頭～102,574頭)と推定された。 方法A(従来の方法)では74,845頭(90％信用区間では、54,250頭～107,020頭)、総捕獲数を使用した場合は84,164頭(90％信用区間では、57,962頭～133,710頭)と推定された。 推定個体数が異なる理由これらの結果の違いが生じた要因は、推定に使用したデータの傾向によるものと考えられる。 まず、方法A(従来の方法)と方法B(わな捕獲効率を追加)の違いは、わな捕獲効率データの使用有無である。 わな捕獲効率のデータは、令和５年度から令和６年度にかけて減少傾向を示しているため、このデータが加わったことにより個体数が若干下方修正されたと考えられる。 年度総捕獲数(頭)狩猟捕獲数(頭)有害捕獲数(頭)糞粒密度(粒/m2)糞塊密度(/km)目撃効率(頭/人・日)わな捕獲効率(頭/100わな日)平成15 2,934 1,579 1,355 0.789平成16 2,731 1,353 1,378 0.170平成17 3,024 1,724 1,300平成18 3,654 2,096 1,558平成19 4,710 2,953 1,757 1.802平成20 8,395 4,956 3,439平成21 11,361 6,871 4,490平成22 11,364 6,541 4,823 0.916平成23 13,468 6,889 6,579 1.887平成24 15,845 7,697 8,148 0.613 0.742平成25 19,093 8,088 11,005 0.721 0.806平成26 21,124 8,266 12,858 0.951 6.237 1.016平成27 20,556 7,388 13,168 0.591平成28 19,554 6,788 12,766 6.113 0.480平成29 19,079 6,172 12,907 0.503平成30 19,871 8,006 11,865 0.541令和１ 19,414 6,690 12,724 0.501令和２ 20,286 7,238 13,048 1.016 12.208 0.449令和３ 20,966 7,507 13,459 0.619令和４ 20,561 7,041 13,520 0.389令和５ 21,770 7,294 14,476 0.446 0.199令和６ 20,374 6,783 13,591 11.917 0.388 0.12032次に、方法A(従来の方法)と方法C(総捕獲数を使用)の違いは、狩猟と許可捕獲を分けて使用するか、総捕獲数としてまとめて使用するかである。 総捕獲数、狩猟捕獲数、許可捕獲数ともに、平成26年度をピークに横ばい傾向であることには変わりない。 ただし、総捕獲数や許可捕獲数に比べると、狩猟捕獲数は若干減少傾向が大きいため、狩猟捕獲数と許可捕獲数を分けた場合には、このデータが反映されて個体数が低く推定されたと考えられる。 採用する推定方法についてわな猟捕獲効率については、２年分しかデータがない。 そのため、令和５年度から令和６年度にかけての減少が、誤差によるものなのか、ニホンジカの減少傾向を反映しているためなのかを判断することができない。 そのため、３年以上(可能であれば５年程度)のデータが蓄積されてから推定に使用するのが望ましいと考えられる。 捕獲数の取り扱いについては、当初は狩猟と許可捕獲は時期や目的が明確に異なっており、それぞれを独立した指標として扱うことが妥当であった。 しかし近年では、狩猟期間や許可捕獲期間の延長化や、猟期での報償費の導入などが行われている。 狩猟は単に趣味としての捕獲ではなく、許可捕獲のように個体数を低減する目的を持つようになってきている。 また、捕獲に従事する人も共通しており、許可捕獲が多く求められるようになっていることから、捕獲従事者の努力量が狩猟ではなく許可捕獲に多く割かれるようになっている可能性もある。 高知県においても、平成15年度には概ね半数(2,934頭のうち1,579頭)が狩猟による捕獲数だったのに対し、令和６年度には1/3程度(20,374頭のうち6,783頭)に低下しており、捕獲の内訳に変化が見られる。 これは、許可捕獲に力を入れるようになったことに加え、捕獲努力量の変化を反映している可能性がある。 このように、狩猟と許可捕獲が独立した関係でない場合、狩猟と許可捕獲を独立した指標として使用することは、個体数の過小評価や過大評価につながるリスクがある。 そのため、推定方法の見直しを行うことを提案する。 33表3-9-3 方法ごとの推定結果の比較年度平成15 45,861 (33,837～ 62,627) 42,781 (32,273～ 58,177) 49,470 (35,571～ 73,657)平成16 47,678 (35,555～ 65,303) 44,635 (33,968～ 60,886) 53,019 (38,370～ 79,402)平成17 54,813 (40,637～ 73,906) 50,531 (39,006～ 68,232) 59,647 (43,657～ 87,786)平成18 63,920 (47,648～ 84,568) 58,998 (45,936～ 78,840) 68,518 (50,840～ 99,170)平成19 72,592 (54,675～ 94,170) 66,686 (52,690～ 87,036) 76,813 (58,010～ 109,313)平成20 76,553 (60,561～ 98,105) 71,139 (57,501～ 92,117) 81,581 (62,511～ 115,571)平成21 85,012 (67,354～ 109,183) 79,706 (63,791～ 103,242) 89,485 (68,646～ 124,816)平成22 88,175 (70,071～ 114,297) 84,478 (68,662～ 108,557) 94,049 (73,109～ 131,498)平成23 95,306 (76,267～ 123,087) 91,194 (74,479～ 116,715) 100,696 (78,674～ 138,599)平成24 103,174 (82,143～ 132,156) 97,075 (79,306～ 123,600) 105,928 (83,096～ 144,667)平成25 110,401 (83,930～ 142,131) 102,001 (82,726～ 130,150) 110,436 (86,294～ 149,982)平成26 107,253 (80,218～ 137,113) 102,612 (82,167～ 131,905) 111,641 (86,244～ 152,533)平成27 104,920 (82,255～ 135,985) 99,674 (80,155～ 128,921) 110,686 (84,914～ 151,730)平成28 97,207 (77,746～ 129,945) 93,538 (75,069～ 122,641) 105,595 (80,667～ 148,103)平成29 95,512 (75,822～ 125,000) 91,625 (73,804～ 120,970) 104,870 (80,064～ 148,231)平成30 95,112 (74,890～ 125,281) 91,151 (72,886～ 119,762) 104,273 (79,193～ 147,610)令和１ 90,317 (72,142～ 119,331) 87,687 (70,468～ 115,990) 101,874 (77,696～ 145,271)令和２ 89,718 (71,556～ 119,113) 87,096 (69,501～ 114,871) 100,003 (76,408～ 143,352)令和３ 90,921 (71,014～ 120,759) 87,997 (68,796～ 117,089) 100,420 (75,383～ 144,786)令和４ 83,034 (64,956～ 112,935) 80,246 (62,894～ 109,676) 92,416 (68,619～ 138,000)令和５ 80,590 (61,132～ 111,114) 77,714 (59,113～ 107,635) 89,432 (64,402～ 136,041)令和６ 74,845 (54,250～ 107,020) 71,316 (51,734～ 102,574) 84,164 (57,962～ 133,710)方法A(従来の方法) 方法C(総捕獲数を使用) 方法B(わな捕獲効率追加)34方法A 方法B方法C図3-9-1 方法ごとの推定結果の比較35巻末資料１ 推定する変数と内容、事前分布の設定巻末表１－１ 推定する変数とその内容推定変数名 変数の説明内的自然増加率(intrinsic_growth_rate)密度効果を考慮しない場合の前年の個体数に対する増減の比率を示す。 事前分布では、内的自然増加率が0.9～1.5の範囲に収まるようにした。 また、この形状は正規分布のように平均値の確率が最も高くなる形ではなく、平均値付近の確率がほぼ同確率になる台形のような形状である。 これにより、自然増加率の範囲を限定できると共に、平均値周辺の確率が極端に高くなるのを防ぐことができる。 令和２年度末の個体数の対数(log_benchmark_N)令和２年度末の個体数の自然対数値。 事前分布はシカ個体数調査委託業務(令和３年度)の事後分布の平均と分散から設定した。 狩猟係数の対数(log_ryo)生息密度と狩猟捕獲数の比率を示す係数の対数。 事前分布では、事前の情報がほとんど存在しないので、期待値０・分散100の正規分布を設定した。 有害捕獲係数の対数(log_yugai)生息密度と有害捕獲数の比率を示す係数の対数。 事前分布では、事前の情報がほとんど存在しないので、期待値０・分散100の正規分布を設定した。 目撃係数の対数(log_spue)生息密度と目撃効率の比率を示す係数の対数。 事前分布では、事前の情報がほとんど存在しないので、期待値０・分散100の正規分布を設定した。 糞粒係数の対数(log_funryu)生息密度と糞粒密度の比率を示す係数。 事前分布では、事前の情報がほとんど存在しないので、期待値０・分散100の正規分布を設定した。 糞塊係数の対数(log_funkai)生息密度と糞塊密度の比率を示す係数。 事前分布では、事前の情報がほとんど存在しないので、期待値０・分散100の正規分布を設定した。 狩猟係数の年変動(ran_ryo)狩猟係数の年変動。 年による狩猟係数の変動として推定する。 事前分布は平均０、分散が狩猟係数の年変動の分散となる正規分布に設定した。 有害捕獲係数の年変動(ran_yugai)有害捕獲係数の年変動。 年による有害捕獲係数の変動として推定する。 事前分布は平均０、分散が有害捕獲係数の年変動の分散となる正規分布に設定した。 目撃係数の年変動(ran_spue)目撃係数の年変動。 年による目撃係数の変動として推定する。 事前分布は平均０、分散が目撃係数の年変動の分散となる正規分布に設定した。 狩猟係数の年変動の分散(v_ryo)狩猟係数の年変動の誤差。 年による狩猟係数の誤差変動を示す確率分布の分散として推定する。 事前分布は、形状母数・尺度母数ともに0.01の逆ガンマ分布を設定した。 36 推定変数名 変数の説明有害捕獲係数の年変動の分散(v_yugai)有害捕獲係数の年変動の誤差。 年による有害捕獲係数の誤差変動を示す確率分布の分散として推定する。 事前分布は、形状母数・尺度母数ともに0.01の逆ガンマ分布を設定した。 目撃係数の年変動の分散(v_spue)目撃係数の年変動の誤差。 年による目撃係数の誤差変動を示す確率分布の分散として推定する。 事前分布は、形状母数・尺度母数ともに0.01の逆ガンマ分布を設定した。 狩猟係数の分散(sdv_ryo)生息密度と狩猟捕獲数の比率を示す係数の期待値からの誤差分散。 観測モデルで示す確率分布の分散として推定する。 事前分布は、形状母数・尺度母数ともに0.01の逆ガンマ分布を設定した。 有害捕獲係数の分散(sdv_yugai)生息密度と有害捕獲数の比率を示す係数の期待値からの誤差分散。 観測モデルで示す確率分布の分散として推定する。 事前分布は、形状母数・尺度母数ともに0.01の逆ガンマ分布を設定した。 目撃係数の分散(sdv_spue)生息密度と目撃効率の比率を示す係数の期待値からの誤差分散。 観測モデルで示す確率分布の分散として推定する。 事前分布は、形状母数・尺度母数ともに0.01の逆ガンマ分布を設定した。 糞粒係数の分散(sdv_funryu)生息密度と糞粒密度の比率を示す係数の期待値からの誤差分散。 観測モデルで示す確率分布の分散として推定する。 事前分布は、形状母数・尺度母数ともに0.01の逆ガンマ分布を設定した。 糞塊係数の分散(sdv_funkai)生息密度と糞塊密度の比率を示す係数の期待値からの誤差分散。 観測モデルで示す確率分布の分散として推定する。 事前分布は、形状母数・尺度母数ともに0.01の逆ガンマ分布を設定した。 37巻末表１－２ 推定した変数とその初期値および事前分布※１正規分布は(期待値，分散)を、逆ガンマ分布は(形状母数, 尺度母数)を示す※１過去の文献や経験に基づき、値の範囲や各値の起こりやすさを設定するものを事前分布という。 ※２ 不適切な値のサンプリングや期待値周辺の確率が極端に高くなるのを防ぐため、内的自然増加率の事前分布は調整一般化正規分布(特許第5992369号)を用いた。 値の設定は、下限: 0.9、上限: 1.5、変曲点下: 1.05、変曲点上: 1.35、尖度: 0.5とした。 推定した変数 初期値 事前分布内的自然増加率(毎年推計) 1.2 調整一般化正規分布により設定 ※２環境収容力(対数) 4.7207 正規分布(4.7207, 1.0)基準年個体数(対数)※令和２(2020)年が基準年全県：11.2219Aユニット：9.9062Cユニット：10.6339全県：正規分布(11.2219, 0.2783)Aユニット：正規分布(9.9062, 0.3024)Cユニット：正規分布(10.6339, 0.3222)密度指標係数(対数) 0 正規分布(0, 100)密度指標の分散 0.1 逆ガンマ分布(0.01, 0.01)38巻末資料２ 個体数推定モデルの詳細過程モデル個体群動態の過程モデルは以下の通りとする。 個体数は令和２(2020)年度末の個体数を起点とし、令和２(2020)年度から令和６(2024)年度への個体数は、N[i+1]=intrinsic_growth_rate×N[i]÷(1+β×N[i])-culled_all[i+1])β=( intrinsic_growth_rate -1)÷(carrying_capacity×forest_area[i])(i = R2,R3…R5)令和２(2020)年度から平成15(2003)年度への個体数は、N[i-1]=(culled_T[i]+N[i]) ÷ (intrinsic_growth_rate – β [i-1] ×(culled_all[i]+N[i]))β=( intrinsic_growth_rate－1)÷(carrying_capacity×forest_area[i-1])(i = H20,H21…R2)のように計算する。 ここでN[i]はi年の年度末の個体数の推定値、intrinsic_growth_rate[i]はi年の内的自然増加率、culled_all[i]は i 年度の捕獲数合計、carrying_capacity は環境収容力、forest_area[i]はi年度の森林面積を表す。 観測モデル 狩猟捕獲数と個体数との関係を規定する観測モデルi年度の捕獲数と個体数の関係を、log(cull[i])= log(cull_rate[i] × (N[i] + 0.5 × culled_all[i]) + sdv_cull)のように計算する。 ここで、cull[i]は、i年度の捕獲数、cull_rate[i]はi年度の捕獲係数、sdv_cullは捕獲数や報告数等のデータの誤差を示す。 また、cull_rate[i]は、年ごとに独立して変動するのではなく、年を経るにつれて徐々に変動するとものとし、cull_rate[i+1] = cull_rate[i] + ran_cull[i]のように変化すると仮定した。 ここで、ran_cull[i]は、i年度の捕獲係数の変動を示す。 39 捕獲数と個体数との関係を規定する観測モデルi年度の捕獲数と個体数の関係を、log(cull[i])= log(cull_rate[i] × (N[i] + 0.5 × culled_all[i]) + sdv_cull)のように計算する。 ここで、cull[i]は、i年度の捕獲数、cull_rate[i]はi年度の捕獲係数、sdv_cullは捕獲数や報告数等のデータの誤差を示す。 また、cull_rate[i]は、年ごとに独立して変動するのではなく、年を経るにつれて徐々に変動するとものとし、cull_rate[i+1] = cull_rate[i] + ran_cull[i]のように変化すると仮定した。 ここで、ran_cull[i]は、i年度の捕獲係数の変動を示す。 糞粒密度と個体数との関係を規定する観測モデル(対馬市のみ)log(funryu[i])= log(funryu_rate × (N[i] + 0.5 × culled_all[i]) ÷ forest_area[i]) +sdv_funryu)のように計算する。 ここで、funryu[i]は、i 年度の糞粒密度、funryu_rate は毎年変動しない糞粒係数、sdv_funryuは調査中の糞粒数や報告数等のデータの誤差を示す。 糞塊密度と個体数との関係を規定する観測モデルlog(funkai[i])= log(funkai_rate × (N[i] + 0.5 × culled_all[i]) ÷ forest_area[i]) +sdv_funkai)のように計算する。 ここで、funkai[i]は、i 年度の糞塊密度、funkai_rate は毎年変動しない糞塊係数、sdv_funkaiは調査中の糞塊数や報告数等のデータの誤差を示す。 目撃効率と個体数との関係を規定する観測モデルi年度の目撃効率と個体数の関係を、log(spue[i])= log(spue_rate[i] × (N[i] + 0.5 × culled_all[i])÷forest_area[i]) + sdv_spue)のように計算する。 ここで、spue[i]は、i年度の目撃効率、spue_rate[i]はi年度の目撃効率係数、sdv_spueは目撃数や報告数等のデータの誤差を示す。 40また、spue_rate[i]は、年ごとに独立して変動するのではなく、年を経るにつれて徐々に変動するとものとし、spue_rate[i+1] = spue_rate[i] + ran_spue[i]のように変化すると仮定した。 ここで、ran_spue[i]は、i年度の目撃効率係数の変動を示す。 41巻末資料３ 推定結果の詳細(１)全県の推定結果①密度指標データの観測値と期待値の関係・ 得られたデータの観測値と期待値との関係を巻末図3-1-1～巻末図3-1-5に示した。 ・ 狩猟捕獲数と有害捕獲数は得られたデータと期待値との当てはまりが良く、糞粒密度、糞塊密度、目撃効率は得られたデータと期待値との当てはまりが良くなかった。 ・ 得られたデータと、解析により得られた推定値の範囲(期待値)との関係、観測時の誤差の大きさを示すことで、推定結果に強い影響を与えているデータがわかり、今回の推定結果では、狩猟捕獲数と有害捕獲数は糞粒密度、糞塊密度、目撃効率に比べて推定結果に強い影響を与えていた。 ・ 糞粒密度や糞塊密度、目撃効率は狩猟捕獲数や有害捕獲数に比べて調査年数が少なく、調査時の誤差も大きいため、このような結果になったと考えられる。 例えば、糞粒は調査時期や天候などにより残存率が大きく左右されることがわかっており(岩本ほか2000、佐藤ほか2001など)、調査時の誤差が大きい指標である。 また、目撃効率を算出している高知県の出猟カレンダーは、平成26年度に様式が変更、平成27年度は集計方法が変更され、さらにカレンダーの回収率も低いため、これらも誤差に影響を与える要因になっていると考えられる。 巻末図3-1-1 狩猟捕獲数の観測値と期待値の関係中央値と50%信用区間、90％信用区間を示す。 ○は観測値を表す。 42巻末図3-1-2 有害捕獲数の観測値と期待値の関係中央値と50%信用区間、90％信用区間を示す。 ○は観測値を表す。 巻末図3-1-3 糞粒密度の観測値と期待値の関係中央値と50%信用区間、90％信用区間を示す。 ○は観測値を表す。 H15H16H17H18H19H20H21H22H23H24H25H26H27H28H29H30R1R2R3R4R5R6有害捕獲数(頭)43巻末図3-1-4 糞塊密度の観測値と期待値の関係中央値と50%信用区間、90％信用区間を示す。 ○は観測値を表す。 巻末図3-1-5 目撃効率の観測値と期待値の関係中央値と50%信用区間、90％信用区間を示す。 ○は観測値を表す。 目撃効率(頭/人・日)44②推定変数の事前分布と事後分布・ 主な推定変数の事前分布と事後分布の形状を巻末図3-1-6～巻末図3-1-19に示した。 ・ 狩猟捕獲係数、有害捕獲係数、糞粒係数、糞塊係数、目撃係数、基準年個体数のそれぞれの対数値、もしくはロジット変換値については、事後分布の幅が事前分布の幅より狭くなった。 しかし、内的自然増加率と環境収容力の対数値は、事後分布の幅が事前分布の幅に比べて少し狭くなった程度であり、事前分布の設定がある程度推定結果に影響を与えていた。 巻末図3-1-6 内的自然増加率(令和６年度)の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-1-7 狩猟捕獲係数１の事前分布(破線)と事後分布(実線)45巻末図3-1-8 狩猟捕獲係数２の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-1-9 狩猟捕獲係数３の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-1-10 狩猟捕獲係数４の事前分布(破線)と事後分布(実線)46巻末図3-1-11 有害捕獲係数１の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-1-12 有害捕獲係数２の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-1-13 糞粒係数(対数)の事前分布(破線)と事後分布(実線)47巻末図3-1-14 糞塊係数(対数)の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-1-15 目撃係数１(対数)の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-1-16 目撃係数２(対数)の事前分布(破線)と事後分布(実線)48巻末図3-1-17 目撃係数３(対数)の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-1-18 環境収容力(対数)の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-1-19 基準年(令和２年度)個体数(対数)の事前分布(破線)と事後分布(実線)49(２)A管理ユニットの推定結果①密度指標データの観測値と期待値の関係・ 得られたデータの観測値と期待値との関係を巻末図3-2-1～巻末図3-2-5に示した。 ・ 狩猟捕獲数と有害捕獲数は得られたデータと期待値との当てはまりが良く、糞粒密度、糞塊密度、目撃効率は得られたデータと期待値との当てはまりが良くなかった。 ・ 得られたデータと、解析により得られた推定値の範囲(期待値)との関係、観測時の誤差の大きさを示すことで、推定結果に強い影響を与えているデータがわかり、今回の推定結果では、狩猟捕獲数と有害捕獲数は糞粒密度、糞塊密度、目撃効率に比べて推定結果に強い影響を与えていた。 ・ 糞粒密度や糞塊密度、目撃効率は狩猟捕獲数や有害捕獲数に比べて調査年数が少なく、調査時の誤差も大きいため、このような結果になったと考えられる。 例えば、糞粒は調査時期や天候などにより残存率が大きく左右されることがわかっており(岩本ほか2000、佐藤ほか2001など)、調査時の誤差が大きい指標である。 また、目撃効率を算出している高知県の出猟カレンダーは、平成26年度に様式が変更、平成27年度は集計方法が変更され、さらにカレンダーの回収率も低いため、これらも誤差に影響を与える要因になっていると考えられる。 巻末図3-2-1 狩猟捕獲数の観測値と期待値の関係中央値と50%信用区間、90％信用区間を示す。 ○は観測値を表す。 50巻末図3-2-2 有害捕獲数の観測値と期待値の関係中央値と50%信用区間、90％信用区間を示す。 ○は観測値を表す。 巻末図3-2-3 糞粒密度の観測値と期待値の関係中央値と50%信用区間、90％信用区間を示す。 ○は観測値を表す。 51巻末図3-2-4 糞塊密度の観測値と期待値の関係中央値と50%信用区間、90％信用区間を示す。 ○は観測値を表す。 巻末図3-2-5 目撃効率の観測値と期待値の関係中央値と50%信用区間、90％信用区間を示す。 ○は観測値を表す。 52②推定変数の事前分布と事後分布・ 主な推定変数の事前分布と事後分布の形状を巻末図3-2-6～巻末図3-2-19に示した。 ・ 狩猟捕獲係数、有害捕獲係数、糞粒係数、糞塊係数、目撃係数、基準年個体数のそれぞれの対数値、もしくはロジット変換値については、事後分布の幅が事前分布の幅より狭くなった。 しかし、内的自然増加率と環境収容力の対数値は、事後分布の幅が事前分布の幅に比べて少し狭くなった程度であり、事前分布の設定がある程度推定結果に影響を与えていた。 巻末図3-2-6 内的自然増加率(令和６年度)の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-2-7 狩猟捕獲係数１の事前分布(破線)と事後分布(実線)確率密度53巻末図3-2-8 狩猟捕獲係数２の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-2-9 狩猟捕獲係数３の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-2-10 狩猟捕獲係数４の事前分布(破線)と事後分布(実線)54巻末図3-2-11 有害捕獲係数１の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-2-12 有害捕獲係数２の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-2-13 糞粒係数(対数)の事前分布(破線)と事後分布(実線)55巻末図3-2-14 糞塊係数(対数)の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-2-15 目撃係数１(対数)の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-2-16 目撃係数２(対数)の事前分布(破線)と事後分布(実線)56巻末図3-2-17 目撃係数３(対数)の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-2-18 環境収容力(対数)の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-2-19 基準年(令和２年度)個体数(対数)の事前分布(破線)と事後分布(実線)57(３)C管理ユニットの推定結果①密度指標データの観測値と期待値の関係・ 得られたデータの観測値と期待値との関係を巻末図3-3-1～巻末図3-3-5に示した。 ・ 狩猟捕獲数と有害捕獲数は得られたデータと期待値との当てはまりが良く、糞粒密度、糞塊密度、目撃効率は得られたデータと期待値との当てはまりが良くなかった。 ・ 得られたデータと、解析により得られた推定値の範囲(期待値)との関係、観測時の誤差の大きさを示すことで、推定結果に強い影響を与えているデータがわかり、今回の推定結果では、狩猟捕獲数と有害捕獲数は糞粒密度、糞塊密度、目撃効率に比べて推定結果に強い影響を与えていた。 ・ 糞粒密度や糞塊密度、目撃効率は狩猟捕獲数や有害捕獲数に比べて調査年数が少なく、調査時の誤差も大きいため、このような結果になったと考えられる。 例えば、糞粒は調査時期や天候などにより残存率が大きく左右されることがわかっており(岩本ほか2000、佐藤ほか2001など)、調査時の誤差が大きい指標である。 また、目撃効率を算出している高知県の出猟カレンダーは、平成26年度に様式が変更、平成27年度は集計方法が変更され、さらにカレンダーの回収率も低いため、これらも誤差に影響を与える要因になっていると考えられる。 巻末図3-3-1 狩猟捕獲数の観測値と期待値の関係中央値と50%信用区間、90％信用区間を示す。 ○は観測値を表す。 58巻末図3-3-2 有害捕獲数の観測値と期待値の関係中央値と50%信用区間、90％信用区間を示す。 ○は観測値を表す。 巻末図3-3-3 糞粒密度の観測値と期待値の関係中央値と50%信用区間、90％信用区間を示す。 ○は観測値を表す。 59巻末図3-3-4 糞塊密度の観測値と期待値の関係中央値と50%信用区間、90％信用区間を示す。 ○は観測値を表す。 巻末図3-3-5 目撃効率の観測値と期待値の関係中央値と50%信用区間、90％信用区間を示す。 ○は観測値を表す。 60②推定変数の事前分布と事後分布・ 主な推定変数の事前分布と事後分布の形状を巻末図3-3-6～巻末図3-3-19に示した。 ・ 狩猟捕獲係数、有害捕獲係数、糞粒係数、糞塊係数、目撃係数、基準年個体数のそれぞれの対数値、もしくはロジット変換値については、事後分布の幅が事前分布の幅より狭くなった。 しかし、内的自然増加率と環境収容力の対数値は、事後分布の幅が事前分布の幅に比べて少し狭くなった程度であり、事前分布の設定がある程度推定結果に影響を与えていた。 巻末図3-3-6 内的自然増加率(令和６年度)の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-3-7 狩猟捕獲係数１の事前分布(破線)と事後分布(実線)61巻末図3-3-8 狩猟捕獲係数２の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-3-9 狩猟捕獲係数３の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-3-10 狩猟捕獲係数４の事前分布(破線)と事後分布(実線)62巻末図3-3-11 有害捕獲係数１の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-3-12 有害捕獲係数２の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-3-13 糞粒係数(対数)の事前分布(破線)と事後分布(実線)63巻末図3-3-14 糞塊係数(対数)の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-3-15 目撃係数１(対数)の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-3-16 目撃係数２(対数)の事前分布(破線)と事後分布(実線)64巻末図3-3-17 目撃係数３(対数)の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-3-18 環境収容力(対数)の事前分布(破線)と事後分布(実線)巻末図3-3-19 基準年(令和６年度)個体数(対数)の事前分布(破線)と事後分布(実線)65巻末資料４ 推定方法と結果の妥当性マルコフ連鎖モンテカルロ法これまで述べたデータ、モデル、および事前分布の設定に基づいて、SAS/STAT9.4のMCMCProcedureを用いてマルコフ連鎖モンテカルロ法(Gilks et al.1996)による推定を行った(SAS Institute Inc. 2013)。 推定変数を巻末資料表２のとおり６のブロックに分けて、独立サンプラーを用いたメトロポリス法によって事後分布をサンプリングした。 初期値の影響が残る最初の500万回はサンプリングを行わないBurn-In periodとし、次の1000万回のうち1000回に1回サンプリングし、計1万回のサンプリングを行った。 収束判定の方法 収束判定は、有効サンプルサイズ(Kass et al. 1998)とGeweke検定(Geweke 1992)の2つの基準で確認した。 有効サンプルサイズによる判定では、これが500以上であることを基準とした。 Geweke 法では、サンプリングされたデータのうち、最初の 1,000 回と最後の5,000回の期待値の差を検定し、棄却水準が0.05にならないことを基準とした。 収束状況すべての推定変数でサンプリングの際の自己相関はほとんどなく、有効サンプル数は1000を超え、良好なサンプリングができたと判断された。 Geweke検定ではすべて基準を上回り収束していると判断できた。 66巻末資料５ 参考文献Geweke J 1992. Evaluating the Accuracy of Sampling-Based Approaches to theCalculation of Posterior Moments. In Bayesian Statistics 4 (Bernardo JM, BergerJO, David AP, Smith AFM, eds), pp.169-193, Oxford Univ Press, Oxford. Gilks WR, Richardson S, Spiegelhalter D 1996. Markov Chain Monte Carlo in Practice. 環境省自然環境局生物多様性センター2011 平成22年度自然環境保全基礎調査特定哺乳類生息状況調査及び調査体制構築検討業務報告書. pp.173-184環境省報道発表資料 2016 http://www.env.go.jp/press/files/jp/29489.pdfKass RE, Carlin BP, Gelman A, Neal RM 1998 Markov Chain Monte Carlo in Practice: ARoundtable Discussion. The American Statistician vol.52, pp.93-100. 岸本康誉, 松本崇, 坂田宏志 2014 イノシシの個体群動態の推定(本州部2012年)兵庫ワイルドライフレポート 2: 62-77松本崇, 岸本康誉, 太田海香, 坂田宏志 2014 ニホンジカの個体群動態の推定と将来予測(兵庫県本州部2012年)兵庫ワイルドライフレポート 2: 12-36坂田宏志, 岸本康誉, 関香奈子 2012 ツキノワグマの個体群動態の推定(兵庫県 2011年).兵庫ワイルドライフレポート.pp32-43. 坂田宏志, 岸本康誉, 太田海香, 松本崇 2014 ツキノワグマの個体群動態の推定(兵庫県2012 年) 兵庫ワイルドライフレポート 2: 93-109SAS Institute Inc.2013 SAS/STAT® 9.4 User’s Guide. SAS Institute Inc., Cary, NC. シカ個体数調査委託業務報告書(令和７年度)令和８年３月 (金抜)令和８年度 シカ森林被害対策事業委託 実施設計書対象区域：高知県全域この金抜設計書は、入札参加者が必要経費を適正かつ迅速に見積るための参考資料であり、示した数量等は業務委託契約を拘束するものではありません。 施行方法 (委託) 令和８年７月 積算単価適用高 知 県金 抜 設 計 書設計変更により請負金額を変更する必要が生じた場合、変更した金額の110分の100に相当する額に千円未満の端数が生じたときは、その端数を切り捨てた金額に100分の10に相当する金額を加算した金額(１円未満の端数が生じたときは、その端数を切り捨てた金額)を変更請負金額として、変更の協議を行うものとする。 業務概要設計金額総括表のとおり施行(変更)理由円 円円 円委 託 対 象 金 額 円 円そ の 他 円 円事 業 費設 計 金 額消費税込みの実施金額消費税相当金額抜きの実施金額内 訳費 目 消費税込み金額 消費税抜き金額 消費税相当額 適 用事業費 事業委託費設 計 金 額 総 括 表経費区分 予算区分 経費内訳 単価(円) 数量 単位 金額(円) 適用0.01.08.013.022.50.03.012.011.016.00.03.06.09.07.00.00.01.01.08.0令和８年度シカ森林被害対策事業委託 経費内訳書主任技師人技師A人技師B人技師C人技術員人小計①主任技師人技師A人技師B人技師C人技術員人小計②主任技師人技師A人技師B人技師C人技術員人小計③主任技師人技師A人技師B人技師C人技術員人小計④１ 高知県内の再造林地(予定地含む)における林業被害状況とシカの生息状況の把握及び報告書作成AA(県森林環境譲与税)２ シカ捕獲ポイントの特定調査及び打ち合わせB(林野庁シカ等による森林被害緊急対策事業) ３ 造林者等によるシカ捕獲体制の構築及び報告書作成BB(林野庁シカ等による森林被害緊急対策事業) ３ (２)捕獲効果検証及び報告書作成A2A(県森林環境譲与税)1.0 式1.0 式1.0 式1.0 式50.050.010.010.0 1 1旅費A A(県森林環境譲与税)調査に必要な日当、宿泊費、有料道路代、車両費、通信費雑費被害状況現地調査は60箇所(高知県内の造林地等)調査地までの所要時間は現地近隣宿泊地から片道２時間程度旅費BB(林野庁シカ等による森林被害緊急対策事業) 調査に必要な日当、宿泊費、有料道路代、車両費、通信費雑費シカ捕獲ポイントの特定調査3箇所(仁淀川町内 ３箇所)造林地周辺での試行的な捕獲１箇所(仁淀川町内 １箇所)調査地までの所要時間は現地近隣宿泊地から片道２時間程度小計⑤材料費A A(県森林環境譲与税)仕様書の内容を実施するために必要な資材、機器使用料、通信費、消耗品費等材料費BB(林野庁シカ等による森林被害緊急対策事業) 仕様書の内容を実施するために必要な資材、機器使用料、通信費、消耗品費等小計⑥諸経費A A(県森林環境譲与税) 直接人件費✕50％ %諸経費BB(林野庁シカ等による森林被害緊急対策事業) 直接人件費✕50％ %小計⑦消費税A A(県森林環境譲与税) %消費税BB(林野庁シカ等による森林被害緊急対策事業) %小計⑧事業費A A(県森林環境譲与税) 式事業費BB(林野庁シカ等による森林被害緊急対策事業) 式業務委託費計