個体群生態学特論

Advanced lecture on Population Ecology

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博士前期課程科目

環境人間学研究科

学年指定なし

HHHME5MCA3

2.00単位

演習 (Seminar)

2024年度前期

栗山　武夫、髙木　俊

環境人間学研究科

日本語

目標15

講義終了後・講義室

オフィスアワー一覧表（ユニバーサルパスポートに掲示）を参照のこと

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2◎／1〇

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サブタイトル：生物の保全管理のための生態学の理論と実践的なデータ分析力を身につける個体群生態学特論
キーワード：個体群動態、生息地利用、統計解析

【講義内容】
本講義では個体群生態学の基礎理論を紹介し、生物の個体数や分布の分析技術について、野生動物の現状についての具体的事例を通して検証を加えながら、演習を通じて理解を深める。
【授業計画】
当授業は実践的教育に該当する。
（7/2 高木）
１．個体群生態学と野生動物の保護管理
２．個体数の動態とその理論
３．データ分析演習１：Rのインストールと基本操作
４．データ分析演習２：データの集計とグラフ化
（7/9 高木）
５．野⽣動物の動向把握のための調査と分析
６．データ分析演習３：回帰と分散分析
７．データ分析演習４：⼀般化線形モデルを⽤いた分析
８．データ分析演習５：個体数推定のための分析
（7/16 栗山）
９． 個体数の分布とその理論
１０．データ分析演習5：QGISのインストールと基本操作
１１．データ分析演習6：インターネットからの環境データの取得
１２．データ分析演習7：環境データのGIS上での整備
（7/23 栗山）
１３．データ分析演習8：複数の環境データのGIS上での統合
１４．データ分析演習9：環境データと種分布データの統合
１５．データ分析演習10：一般化線形モデルを用いた種分布の分析
※パソコンの利用：毎回使用予定
※この科目は毎週４コマ実施するため、授業期間は７月となる。
※生成系AIの利用：生成系AIの利用については教員の指示に従うこと。課題レポートの作成や事前・事後学習に当たり、事例検索、翻訳等に補助的に生成系AIを使用しても良い。しかし、生成系AIの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。

プリント資料を配布

実践「野生動物管理学」（培風館）

【予習】授業に際して指示するプリント資料を事前読み込み（10ｈ）
【復習】講義内容の理解を深めるためにプリント資料を読み直し（10ｈ）、レポート作成にあたり演習内容を踏まえたデータ分析の実施（15ｈ）、レポート作成（15ｈ）、自らの研究課題におけるデータ分析技術の実践（10h）

演習内では講義の進行に合わせて、自身でパソコンを操作し、データ解析を行った結果を発表する（5回）。

【成績評価の基準】
講義を理解し、演習を通じてデータ分析ができた者については、講義目的・到達目標に記載する能力（知識・技能、思考力、判断力、表現力等）の到達度に基づき、S（90点以上）,Ａ（80点以上）,B（70点以上）,C（60点以上）による成績評価のうえ、単位を付与する。
【成績評価の方法】
講義内での課題５０％、レポート５０％を基準として、受講態度（積極的な発⾔等）を含めて総合的に評価する。

講義内での課題は、原則その場で解説する。
レポートは、最終レポートについてはユニバーサルパスポートのクラスプロファイル機能を使って講評を返す。

・履修定員を30名とし、履修希望者が定員を超える場合は、ランダム抽選により履修者を決定する。なお、履修希望者が定員を若干名超える場合は、履修希望者全員の履修を認める場合もある。
・授業中に指示した宿題や事前・事後学習はもとより、「講義内容・授業計画」に記載したテキスト等の該当箇所などについて、十分な予習・復習をして講義に出席すること。
・パソコンを⽤いた演習を実施するため、履修にあたっては各⾃パソコンを⽤意することが望ましい（⽤意が難しい場合は相談に応じる）。
・講義は兵庫県森林動物研究センターでの実施を予定する（他キャンパス所属の場合は交通⼿段等の相談に応じる）。

⾃然・環境科学研究所森林動物系の教員は全員が兵庫県森林動物研究センターの研究員を併任しており、全教員が地域や⾏政を対象にした野⽣動物管理の実務経験を有する。
本講義では、兵庫県でのモニタリングデータを⽤い、野⽣動物管理で必要なデータ解析能⼒の習得を⽬指すことから、実践的教育に該当する。