21-34 - 日本海区水産研究所

過去のいか流し網漁業データを用いた北太平洋の
アカイカ秋生れ群の資源評価
Stock assessment of the autumn cohort of neon flying squid
(Ommastrephes bartramii) in the North Pacific based on the
past driftnet fishery data
一井太郎（遠洋水産研究所）
・Kedarnath Mahapatra（東海大学海洋学部）
Taro ICHII, Kedarnath MAHAPATRA
北太平洋のアカイカ資源は, 1970 年代初めに激減したスルメイカの漁獲量を補うために, いか釣り
漁船によって三陸・道東沖合で開発された. いか流し網漁業によるアカイカの本格的な漁獲は 1978
年に始まり, いか釣り漁業との競合を避けるため, 日本では 1979 年から東経 170 度以西を釣り漁場,
以東を流し網漁場とする規制を行った. その後, いか釣り漁業は縮小したが, いか流し網漁業は 1980
年代には毎年 12∼22 万トンの漁獲を揚げ, 日本のいか類需要の 1/3 を供給する重要な漁業に発展した.
また, 韓国と台湾も参入し, いか流し網漁業によるアカイカの全漁獲量は, 1982 から 1992 年にかけて
年間 17∼34 万トンに達した（図 1）.
40
台湾流し網＋釣り
35
漁獲量（万トン）
30
韓国
流し網
25
中国釣り
20
15
日本流し網
10
日本釣り
5
0
74
76
78
80
82
84
86
88
90
92
94
96
98
00
年
図 1 北太平洋のアカイカの国別総漁獲量
1992 年以降の中国の釣り漁獲量は日本のそれと同程度と仮定（過小評価の可能性大）
しかし, いか流し網漁業は, ウミガメ, イルカ類などを多く混獲し, これらの資源への悪影響が懸
念されるとして、国連決議により 1992 年末をもって停止（モラトリアム）となった（谷津, 1995）. 一
方, いか流し網漁業のアカイカ資源への影響については評価されなかった. アカイカは, 寿命が 1 年
で, 北太平洋では発生時期の違いにより, 冬春生れ群と秋生れ群に分けられる（谷津ら, 1998; 長澤ら,
1998）. 両群とも亜熱帯海域を産卵場, 亜寒帯境界∼移行領域を索餌場とする季節回遊を行い, 後者
の海域に漁場が形成される（図 2）
（村田，1990；村田・中村，1998；谷津，1992）. 冬春生れ群の
索餌域は日本沖からカナダ沖まで東西に連続するが, 秋生れ群のそれは天皇海山のある 170°E 以東
に主に限られる. 従って, 170°E 以東で主に春∼秋に操業した日本のいか流し網漁業においては, 主
に秋生れ群が漁獲された.
本研究では, 過去のいか流し網漁業データに基づき, 日本の旧いか流し網漁場における秋生れ群の
資源量の推定を 3 つの方法（面積-密度法, DeLury 法, プロダクションモデル）で行い,本漁業の秋生
れ群資源への影響評価を行った.
140°E
150°E
160°E
170°E
18 0°
170°W
160°W
150°W
140°W
130°W
60°N
120°W
60°N
秋生れ群の回遊
50°N
50°N
索餌場（春∼夏） 40°N
40°N
産卵場（秋）
産卵場（秋）
30°N
30°N
20°N
20°N
140°E
150°E
160° E
170°E
18 0°
170°W
160°W
150°W
140°W
130°W
60°N
120°W
60°N
冬春生れ群の回遊
50°N
50°N
索餌場（夏∼冬） 40°N
40°N
30°N
30°N
産卵場（冬∼春）
産卵場（冬∼春）
20°N
140°E
150°E
図2
160°E
170°E
18 0°
170°W
160°W
150°W
140°W
20°N
130°W
120°W
アカイカ秋生れ群と冬春生れ群の回遊
試料と方法
いか流し網漁業データ日本のいか流し網漁業データについては, 1982~1992 年の月・旬毎,緯度 1 度
×経度 1 度毎に集計されたアカイカ漁獲量と努力量を用いた. なお, 本漁業が始まった最初の数年間
（1978-81 年）はこうした詳細な漁獲データが収集されなかった. 日本の操業海域は 20°∼46°N,
170°E∼145°W と定められ, その北限はアカイカの漁獲を維持しつつさけます類の混獲を最小限
に留めるため, 月毎に定められた（図 3）. 漁期は 6~12 月であった. 流し網の目合は, 主に 110∼
120mm であった（Yatsu et al., 1993）.
韓国および台湾のいか流し網漁業データについては, それぞれ Gong et al.（1993）および Yeh and
Tung（1993）の月毎の漁獲量を用いた. 日本とは異なり, 両国の操業海域に 170°E 以東という規制
はなかった. 韓国の漁期は 4∼12 月, 台湾の漁期は 4∼11 月であった. 流し網の目合は, 韓国では 86
∼115mm, 台湾では 80∼120mm であった.
アカイカ漁獲物の外套長データ日本のいか流し網船に乗船した科学オブザーバーにより, アカイカ
の外套長データが 1991 年に収集された. DeLury 法などでは, 旬毎のアカイカ外套長（ML ;cm）から,
以下の式により体重（BW ;g）に換算し, 漁獲（資源）重量から漁獲（資源）尾数への変換を行った.
BW = 0.0149 ML 3.1994 （r2=0.9925）
（一井, 未発表）
60 °N
14 0°E
15 0°E
160°E
17 0°E
180°
170°W
16 0°W
120°W
60°N
50 °N
50°N
Se p
N
45°
44°
N
N
42°
Au g
Aug/Sep
Jul
Ju n/Dec
14 0°W
13 0°W
46°
N
Oct
Jul/No v
40 °N
150°W
N
43°
Nov
40°N
40°N
Prohibited
Proh ibited
30 °N
30°N
20 °N
Hawaii Is .
170°E
14 0°E
15 0°E
160°E
17 0°E
180°
170°W
16 0°W
20°N
W
145°
150°W
14 0°W
13 0°W
120°W
図 3 日本の流し網漁場
調査流し網データ 175°30’E 経度ライン（38°30’∼47°30’N）において, 北海道大学（1979∼1999
年；Hokkaido University, 1980-2000）および遠洋水産研究所（2001∼2002 年）が毎年 7 月に行っ
た流し網調査のアカイカ漁獲量, 努力量データおよび表面水温データを用いた. 調査で用いた流し網
の構成は, 北海道大学の場合は 19∼157mm 目合 19 種類で, 遠洋水産研究所の場合は 48∼157mm 目
合 13 種類であった（Yatsu et al., 2000）. 秋生れ群の調査 CPUE は, Yatsu et al.（2000）にならっ
て, 93∼157mm 目合 10 反当りの漁獲尾数（あるいは漁獲重量）で表した.
衛星画像および気候値による表面水温データ表面水温とアカイカ商業漁獲との関係を調べるため
に, NOAA 衛星による AVHRR 水温画像（1985 年∼92 年）と Reynolds の気候値（1982∼1984 年）
の 7 月における月・旬毎の表面水温（SST）データを用いた. いずれのデータもインターネット
（http://podaac-esip.jpl.nasa.gov/poet/）から入手した.
資源量の推定方法
1. 面積密度法
生物の分布密度を主分布域に引き延ばして, 資源量を推定する方法である. 流し網漁業データから
密度への換算は次のようにして行った. 流し網は, アカイカの北上回遊を遮るように東西方向に海面
に一晩敷設し, 夜間浮上して移動するアカイカを漁獲する（図 4）. 従って, アカイカの密度 d (g/m2)
は次式より求めることができる（田中, 2001）.
d = C (100 k )(1 Lvt )
(1)
ここでは, 流し網 1 反の長さ L (m)に, アカイカの北上速度 v (m/h)および夜の流し網浸漬時間 t (h)を
乗じ得られる面積に生息するアカイカのうち, 夜間にアカイカが水深 7m（流し網の網丈）以浅に滞在
する時間割合（k %）に見合う分のアカイカ C (kg)が漁獲されたと仮定している（図 4）. また, アカ
イカの羅網率は 100％（網に遭遇したアカイカは網に刺さり, ひれが引っかかって, はずれない）と
仮定している.
図 4 流し網によるアカイカ漁獲とそれに基づく密度推定
数字は 1985 年のアカイカ密度の推定に用いた値。
2. DeLury 法
漁場への移入・漁場からの逸散がなく、資源が漁獲のみによって減少する場合に, 初期資源量を推
定する方法である. 本法では資源量および漁獲量を尾数に変換し, 単位努力量当り漁獲尾数が資源尾
数に比例して変化すると仮定している. DeLury 法には幾つかのモデルがあるが, アカイカでは自然死
亡率（M）を無視できないので（村田・嶋津,1982）, M を取り込んだ次式を用いた.
t −1
ln(C t X t ) + M (t + 1 / 2) = ln(qN 0 ) − q(∑ X i + X t / 2)
t=0, 1, ··· ,n-1
(2)
i =0
（反）
, N0 は初期資源尾数, q は漁具効率を示す. また, i, t は漁期
（旬）
ここで, C は漁獲尾数, X は努力量
を示す添字, 例えば, Ct は, 第 t 旬の初期の漁獲尾数を示す. 漁獲の機構について, t 期の漁獲尾数は t
期の漁獲期間平均資源尾数に比例するとしている. ln(C t X t ) + M (t + 1 / 2) を (
t −1
∑X
i =0
i
+ X t / 2) に
対してプロットすることにより, N0 を推定することができる.
3. 非平衡プロダクションモデル(ASPIC モデル)
漁獲量と資源量指数に基づいて資源評価を行うための簡単な資源動態モデルで, 平衡状態の仮定を
使わずにパラメーターを推定する. イカ類へのの適用例はカナダイレックスやスルメイカの例がある
（Hendrickson et al. 1996; 谷津・木下, 2002）. ASPIC モデルの基本的な仮定は次の通りである（田
中, 1999）
：①閉じた漁場である, ②資源の反応に時間遅れがない, ③漁獲開始年齢に変化がない, ④
年齢組成の変化と資源の増減に関係がない, ⑤漁具効率, 内的自然増加率, 環境収容力は一定である.
単年性アカイカの場合は②, ③, ④の仮定には問題がないと考えられる. ⑤については, スルメイカ
の場合, レジームに応じてパラメータを変化させて適用されている（谷津・木下, 2002）. アカイカ秋
生れ群の場合も, レジームを考慮して適用した.
本研究では, CPUE に観測誤差を仮定した次式の ASPIC モデル（Prager,1994）を用いた.
dBt dt = (r − qX t ) Bt − rBt2 / K
(3)
ここで, Bt は時間 t における資源量, K は環境収容力, q は漁具能率, r は内的自然増加率, Xt は漁獲努力
量である. また, 単位努力量当り漁獲量（CPUE）は qBt, 漁獲量は qXtBt と表すことができる. なお,
B（処女資源）
は K の近辺とするのが妥当であるので, B1-ratio（計算の開始年における資源量と MSY
0
を与える資源量の比）を 2 に固定して, ASPIC コンピューター・プログラム（Prager,1995）で計算
した.
結果
アカイカ秋生れ群の漁獲量と CPUE（単位努力量当り漁獲量）の月変化 1991 年の漁獲物の外套長組
成の月変化をみると, 6~8 月には秋生れ群（外套長 30∼35cm 以上の個体）のみが, 9 月になると秋生
れ群（外套長 40cm 以上）と冬春生れ群（外套長 30∼38cm）が, 10 月になると冬春生れ群のみ（外
套長 30∼40cm）が漁獲されていた（図 5）. すなわち, 9 月中旬までは秋生れ群を, それ以降は冬春
生れ群を主に漁獲していた. 村田（1990）も, 秋生れ群は 9 月頃に急速に南下を始め, 秋には亜熱帯
水域へ移ると報告している. 以上より, 170°E 以東の海域において 5 月初め~9 月半ばに漁獲されてい
たアカイカを秋生れ群とみなすことができる.
15
10
6月
Ｎ＝724
7月
Ｎ＝1424
8月
Ｎ＝1162
9月
Ｎ＝472
10月
Ｎ＝123
5
0
10
5
0
頻
度
%
10
5
0
10
5
0
10
5
0
10
20
30
40
50
外套長（cm）
図 5 1991 年の日本のいか流し網漁業で漁獲されたアカイカの月別の外套長組成
日本, 韓国および台湾による秋生れ群の月別漁獲量をみると, ７月に最も多い傾向にあった（図 6）.
また日本のデータによる秋生れ群の CPUE（kg/反）も, 7 月に最も高くなる傾向を示した（表 1）. 従
って, 秋生れ群の盛漁期は 7 月ということになり, 漁期（5∼9 月）のほぼ中間に位置していた.
万
25
漁獲量（トン）
20
9月
15
8月
10
7月
5
5月
6月
0
1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992
年
図 6 日本, 韓国および台湾の流し網漁業によるアカイカ秋生れ群の月別漁獲量
表１ 1982∼1992 年の日本の流し網漁業による月別アカイカ CPUE（kg/反）
月
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
平均
6
8.2
9.8
5.6
7.4
6.3
8.1
8.4
4.5
4.6
2.2
4.0
6.3
7
9.8
12.9
6.8
8.9
5.9
11.5
5.7
5.5
10.1
5.2
7.8
8.2
8
8.0
11.1
4.4
7.0
5.1
8.3
4.3
3.5
12.0
6.4
7.3
7.0
9
8.7
9.8
3.5
5.9
3.6
5.7
3.1
3.7
6.2
3.8
4.7
5.3
10
7.9
6.3
3.9
5.2
4.0
4.0
4.3
7.5
6.4
4.2
5.0
5.3
11
7.2
7.1
4.9
6.0
3.8
5.5
4.3
7.6
4.7
3.8
2.7
5.2
12
5.6
9.5
4.5
5.4
5.2
5.0
4.5
5.9
3.8
4.5
4.0
5.3
平均
7.9
9.5
4.8
6.5
4.8
6.9
4.9
5.5
6.8
4.3
5.1
6.1
アカイカ秋生れ群の資源量推定盛漁期（7 月）における秋生れ群の資源量を 3 つの方法で推定した.
1. 面積密度法
7 月の秋生れ群の調査流し網 CPUE（尾/10 反）を表面水温 (SST)との関係でみると, 12.0∼18.0℃
の海域で高い値を示した（図 7）. Ichii et al. (2004)も, アカイカ秋生れ群の春から
調査CPUE（尾/10反）
30
25
20
15
10
5
0
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
表面水温（℃）
図7 1979∼2002 年7 月における表面水温とアカイカ秋生れ群の調査CPUE
（尾
数/10 反）の関係
夏における北上回遊時の適水温は SST12.0∼18.0℃と述べている. いか流し網操業も, 7 月には SST
がほぼ 12.0∼18.0℃内の海域で行われていた. 例として, 7 月の CPUE が高かった 1987 年と低かった
1988 年について, いか流し網漁業 CPUE の分布（緯度 1 度×経度 1 度）を SST との関係で旬別にみ
た（図 8）. 以上より, 7 月の秋生れ群の主分布域は SST12.0∼18.0℃と考えられるので, この全面積
に同月の漁業の平均 CPUE を適用することにより, 資源量を推定した.
図 8 1987 年と 1988 年の 7 月のいか流し網漁業 CPUE（kg/反）と SST（表面水
温）の旬別分布
太線の SST 等温線は 12.0 および 18.0℃を示す. CPUE の値は旬別の平均.
アカイカの密度は(1)式に基づいて推定した. 1 反の長さ L は 50m である. アカイカの北上速度 v は,
7 月における適水温の平均 15℃の北上速度に一致すると仮定し, この水温の旬別推移から計算した.
ちなみに, 1982~92 年の平均 v は 420m/時と算出され, 標識アカイカの再捕データからの推定値 380
m/時（新谷 1987）とほぼ同様であった. 漁場における 7 月の夜の時間 t は約 9 時間で, 本海域におけ
るアカイカのバイオテレメトリー調査によると, アカイカは夜間には表層に浮上し, 7m 以浅の滞在時
間割合 k は平均 25%であった（田中, 未発表）.
以上より, 1 回の操業での 1 反当りの有効面積（Lvt）は 144,000~257,000m2 となる. 1982∼1992
年の 7 月における 1 反あたりの漁獲量 C
（すなわち CPUE）
は 5.2∼13.0 kg であることより, d は 0.086
∼0.330g/m2 となる（表 2）. いか流し網漁場（170°E-145°W）における 7 月の適水温帯の面積は
150∼233 万 km2 であるので, 資源量は 15∼63 万トンと推定される（表 2）.
2. DeLury 法
アカイカ秋生れ群は, 7~8 月には索餌域となる移行領域に分布する（村田, 1990；Ichii et al., 2004）.
漁獲が集中するこの時期, CPUE（kg/反）の推移に減少傾向がみられるので, この期間の 6 旬のデー
タを用いて, 7 月 1 日（N０）のアカイカ資源尾数を推定した（図 9）. なお, CPUE は日本のデータを
用い, 漁獲量 C は日本, 韓国, 台湾の合計を用い, 努力量 X は C/ CPUE から求めた. 自然死亡率 M の
値としては北西太平洋の釣り漁場（アカイカ冬春生れ群）で推定された 0.07/旬（村田・嶋津,1982）
を用いた.
表 2 面積密度法におけるパラメーター値と 7 月の資源量推定値
7月の
流し網
年
CPUE
1反の長さ
ｱｶｲｶ適水温夜の時間
北上速度
夜間ｱｶｲｶが7m
ｱｶｲｶ
170°E-145°Wでの
ｱｶｲｶ
以浅に滞在する
分布密度
ｱｶｲｶ適水温域の
資源量
(kg/反)
(m)
(m/時）
（時間）
時間の割合（%）
(g/m )
面積(万km )
1982
9.8
50
(万トン)
390
9
25
0.223
213
1983
13
47.7
50
350
9
25
0.330
192
63.3
1984
1985
6.8
50
390
9
25
0.155
204
31.6
8.9
50
320
9
25
0.247
215
53.0
1986
5.9
50
490
9
25
0.107
227
24.3
1987
11.5
50
340
9
25
0.301
172
51.7
1988
5.7
50
400
9
25
0.127
150
19.0
14.8
2
2
1989
5.5
50
570
9
25
0.086
173
1990
10.1
50
370
9
25
0.243
178
43.2
1991
5.2
50
410
9
25
0.113
193
21.8
1992
7.8
50
550
9
25
0.126
233
29.3
平均
8.2
50
416
9
25
0.187
195
36.3
得られた初期（7 月 1 日）資源尾数 N０, 漁具効率 q を年別に表 3 に示した. 1982∼1992 年の N０は,
0.84∼3.21 億尾と推定された. ただし, 1990 年と 1991 年は CPUE に減少傾向がみられず, N０の推定
ができなかった. 面積密度法による推定値（7 月の平均値;表 2）と比較するには、7 月半ばの資源尾数
を求める必要がある. N０, M および q より, 7 月 15 日の資源尾数は 0.63∼2.71 億尾と推定され, 資源
重量に換算すると 11∼45 万トンとなった（表 3）. q については, N０が小さい年ほど大きくなる傾向
を示した（r2=0.61）.
y = -0.000501 x + 2.018769
0.5
0
2
1.5
1
y = -0.00 0317 x + 1.931873
0.5
0
500
1000
1500
4
Cummulative tan (x10 )
2000
0
2.5
2
1.5
1
0.5
0
500
1000 1500 2000
Cummulative tan (x10 4 )
2
2
1.5
In (C/ X)+(Σ
M+ M/2)
2.5
1.5
1
y = -0.000714 x + 1.792375
0
500
1000
2.5
2
1.5
1
0.5
0
0
2000
1500
4
Cummulative tan (x10 )
2000
y = -0.000445 x + 2.238280
1
0.5
0
0
500
1000
1500
4
Cummulative tan (x10 )
2000
y = -0.000459 x + 1.628569
1987年
1984年
0
500
1000
1500
Cummulative tan (x10 4 )
500
1000
1500
Cummulative tan (x10 4 )
1989年
y = -0.000151 x + 1.470206
0
2.5
0.5
0
In(C /X)+ (Σ
M+M/2)
y = -0.000304 x + 2.276562
0
y = -0.000326 x + 1.593148
1986年
In(C / X)+(Σ
M+ M/2)
In(C / X)+(Σ
M+ M/2 )
1983年
2.5
2
1.5
1
0.5
0
2.5
2
1.5
1
0.5
0
500
1000 1500
2000
Cummulative tan (x10 4 )
2000
In (C/ X)+(Σ
M+ M/2)
0
In (C/X)+ (Σ
M+M/2)
In(C /X)+ (Σ
M+M/2 )
2
1.5
1
1988年
2.5
In(C /X)+ (Σ
M+M/2 )
In(C/X)+(Σ
M+ M/2)
1985年
1982年
2.5
500
1000 1500
2000
Cummulative tan (x10 4 )
1992年
2.5
2
1.5
1
0.5
0
y = -0.000358 x + 1.875478
0
500
1000 150 0
2000
4
Cummulative tan (x10 )
図 9 漁獲と自然死亡を考慮した DeLury モデルによる各年の累積努力量と CPUE の関係
C:漁獲量, X:努力量, M:自然死亡係数. 7~8 月の 6 旬のデータに基づく.
表 3 DeLury 法で用いたパラメーター, 及び推定された資源尾数および漁具効率
年
資源尾数
漁具効率
(7月1日)
漁獲尾数自然死亡率
資源尾数資源重量
（7∼8月）
N0
q
6
(7月15日) (7月15日)
C
-4
M
6
r
（×10 ）
（×10 ）
（×10 ）
（/旬）
1982
150.3
5.01
33.7
0.07
1983
320.5
3.04
58.3
0.07
2
（×106）
（万トン）
0.758
131.6
21.1
0.720
281.1
45.0
1984
84.1
7.14
37.2
0.07
0.930
65.5
10.5
1985
217.7
3.17
55.5
0.07
0.543
185.4
29.7
1986
288.1
1.51
44.6
0.07
0.736
255.8
40.9
1987
210.7
4.45
70.6
0.07
0.788
172.1
27.5
1988
150.9
3.26
53.1
0.07
0.898
119.7
19.2
1989
111.0
4.59
52.2
0.07
0.987
90.9
14.5
1992
182.2
3.58
47.6
0.07
0.240
156.9
25.1
平均
190.6
4.0
50.3
0.1
162.1
25.9
140
120
100
80
60
40
20
0
25
15
10
漁獲量
20
5
2003
2001
1999
1997
1995
1993
1991
1989
1987
1985
1983
1981
0
1979
流し網CPUE ・釣
りCPUE
3. 非平衡プロダクションモデル（ASPIC モデル）
アカイカ秋生れ群の調査 CPUE は, 1992 年末の流し網モラトリアム以降, 顕著に高くなっている
（図 10）. これは, 流し網による年間 10∼23 万トンの漁獲で減少していた資源が, 流し網の禁止によ
り漁獲が激減し, 急速に回復したことを示唆する（Yatsu et al., 2000）. しかし, 1999 年以降になる
と, 少ない漁獲にもかかわらず, 調査 CPUE が低くなっている（図 10）. ちょうどこの頃に, 北太平
洋で新たなレジームが生じた（自然環境の変化）可能性が示唆されており（見延, 2003）, 特に秋生
れ群の産卵海域では, 1998 年頃から異変（降水量が減少し, 高塩分傾向）がみられている（Lukas,
2001）
. そこで, このレジームが生じる前の 1979∼1998 年について, 漁獲量および調査流し網 CPUE
（kg/10 反）データを解析した.
その結果, 1982∼1992 年の漁期中期（7 月）における資源量の計算値は 15~30 万トンで（図 11）,
環境収容力は 37.4 万トン, MSY を与える資源量は 18.7 万トン, MSY は 16.4 万トンと推定された.
年
商業流し網漁獲量(万トン）
漁業釣り漁獲量(万トン）
大型釣り漁船CPUE （100kg／日）
調査流し網（7月） CPUE（kg/10反）
図 10 アカイカ秋生れ群の漁獲量と CPUE の経年変化
漁獲量は日本, 韓国および台湾の合計値. 調査 CPUE は 1999 年までは北海道大学, それ
以降は遠洋水産研究所による. 大型釣り漁船 CPUE は日本の値.
1997
1995
1993
1991
1989
1987
1985
1983
1981
1979
資源量（万トン--●--）
40
35
30
25
20
15
10
5
0
年
図 11 170 °E 以東のアカイカ秋生れ群の ASPIC モデルによる資源量推定値
考察
アカイカ秋生れ群の資源量推定値の信頼性 1982∼1992 年の流し網漁場における7 月のアカイカ秋生
れ群の資源量は, 面積密度法では 15∼63 万トン（平均 36 万トン）, DeLury 法では 11∼45 万トン（平
均 26 万トン）, ASPIC モデルでは 15∼30 万トン（平均 23 万トン）と推定された. 面積密度法によ
る推定値が大きい傾向にあったが, 異なる方法による 3 つの推定値に大きな違いはなかった. ここで
は, 各々の方法の推定値の信頼性について検討してみる.
ASPIC モデルでは, 資源量の絶対値, MSY を与える資源量（の絶対値）, 漁獲係数, MSY を与える
漁獲係数, r, q, K などの絶対値の推定精度はよくないとされる（Prager, 1994）. また, 加入量が大き
く変動する資源には本モデルの当てはまりが悪いことからも（Prager, 1994）, 本モデルでの資源量
の推定値 15∼30 万トンは不確実性が大きいと考えられる.
DeLury 法では, M の推定精度, および漁場への移入・漁場からの逸散がないという仮定がどの程度
満たされているかが推定値の信頼性に影響する. アカイカ科の M については, 0.033∼0.100/旬と推定
されている. 例えば, アルゼンチンイレックス（Illex argentinus）では, 0.086/旬が採用されているが
（Beddington et al. ,1990）, これはさまざまな魚種の自然死亡率, 成長率および生息水温の関係
（Pauly, 1981）に基づいた値である. カナダイレックス（Illex illecebrosus）では, 0.1/旬が採用され
ているが（Hendrickson, 1996）, これは, 寿命と自然死亡率の関係の経験則（Hoenig,1983）に基づ
いた 0.13/旬, 動物のサイズと代謝の関係に基づいた 0.073/旬（Peterson and Wroblewski, 1984）, お
よび近縁種であるアルゼンチンイレックスの 0.086/旬（Rosenberg et al., 1990）の平均である. スル
メイカでは 0.033/旬が経験的に用いられている（北海道区水産研究所, 2004）. 本研究で用いたアカ
イカの 0.07/旬は, 上記 3 種で用いられている M の平均値に相当する. 村田・嶋津（1982）は旬当り
のアカイカ冬春生れ群の M について, 無視し得る程小さくはないが, 0.07/旬前後以下であろうと推定
している. その根拠は, イカ釣り漁場における 2 ヶ月間の CPUE の推移から全減少係数（Z）が 0.15/
旬程度と見積もられ, このうち捕食によるアカイカの M は漁獲係数（F）に比べると小さいと推定さ
れ, M は Z の半分以下の値（0.07/旬以下）であろうというものである.
DeLury 法でパラメーターとして与える M を変化させた時の初期資源量推定値（相対値）をみると,
M が大きくなる程, 資源量が指数的に大きくなっていく. 1986 年を例にとってみると, M=0.07 の時の
資源量を 1.00 とすると, M=0.03 では 0.71, M=0.00 では 0.57 となる（図 12）. アカイカ秋生れ群は
漁場では体長が特大（LL）サイズなので捕食者に食べられることは少ないと考えられ, M は 0.07 よ
り小さい可能性が高く, この点では資源量は過大推定となっている. 一方, 本研究や村田・嶋津
（1982）では, 漁場からの移出がないと仮定しており, 実際には南下回遊に伴う移出があると考えら
れ, この点では資源量は過小推定となっている. 以上より, DeLury 法では, M と移出についての不確
実性が大きく, 推定資源量の信頼性に問題が残る.
初期資源尾数（相対値）
4.5
4.0
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
0
0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14
自然死亡係数
図 12 DeLury 法におけるアカイカの自然死亡係数と初期資源尾数との関係
黒丸は本研究で用いた値.
面積密度法では, ほとんどのパラメーターが観測データに基づいており, その資源量の推定値は他
の 2 つの場合より不確実性が小さいと考えられる. 今後, 面積密度法の推定値の信頼性をさらに高め
るためには, まず夜間におけるアカイカの 7m 以浅の滞在時間割合 k の信頼性を高める必要がある.
本研究では, 田中（未発表）による 25%を採用したが, これは 6 月下旬にバイオテレメトリー調査で
追跡した 6 個体および 8 下旬~9 上旬月に追跡した 8 個体の計 14 個体の平均である. k と資源量推定
値との関係について 1986 年を例にしてみると, k の値が小さくなる程, 資源量は指数的に大きくなっ
ていく（図 13）. k が 25%の時の資源量を 1.00 とすると, 15%では資源量がほぼ 2 倍となるが, 35%
では資源量が 0.90 とあまり変化しない. 今後, 7 月に同様の調査を行い, 追跡個体数を増やしてより k
値の信頼性を高めていく必要があろう. また, 本研究では,アカイカの羅網率を 100%と仮定している.
さけ・ます類については, 回遊方向と直角になるように敷設した流し網の場合, その羅網率（catch
efficiency）は 70%と推定されている（Ishida, 1986）. アカイカについても, 水中テレビなどの技術
を使って, 実際の羅網率を測定する必要がある.
アカイカ資源量（相対値）
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
0
10
20
30
40
50
60
夜間におけるアカイカの7m以浅の滞在時間（%）
図 13 面積密度法における夜間のアカイカの 7m 以浅の滞在時間とアカイカ資源量推
定値との関係黒丸は本研究で用いた値
以上, 1982∼1992 年の流し網漁場における 7 月のアカイカ秋生れ群の資源量としては, 面積密度法
による 15∼63 万トンが参考となると考えられる. なお, この値は 7 月の平均（すなわち 7 月半ば）の
資源量なので、これに前期（5 月∼7 月前半）の漁獲量を加えたものが, 漁場加入資源重量となり 24
∼70 万トンと推定される。
2
2
1.5
1.5
1
1
0.5
0.5
1997
1995
1993
1991
1989
1987
1985
1983
1981
0
1979
0
相対漁獲係数（--●--）
相対資源量（ --○--）
いか流し網漁獲圧のアカイカ秋生れ群資源への影響評価 ASPIC モデルおよび開発率に基づいて,
アカイカ秋生れ群の資源評価をしてみる.
1. ASPIC モデル
本モデルは, MSY, 相対資源量（B/Bmsy；資源量と MSY を与える資源量の比）, 相対漁獲係数
（F/Fmsy）などについては, 比較的精度良く推定する（Prager, 1994）. これらの値についてみてみる
と, 漁獲量の多かった 1980~92 年にかけて相対漁獲係数は増加し, 特に 1987 年以降は Fmsy レベルを
上回り 1990 年には 1.6 にまで達した（図 14）. 一方, 相対資源量はこの間減少し, 特に 1988 年以降
は Bmsy レベルを下回り 1991 年には 0.7 にまで低下した. すなわち, モラトリアム前の数年間は, アカ
イカ資源は過剰漁獲傾向にあったことになる.
年
図 14 ASPIC モデルによるアカイカの相対資源量と相対漁獲係数の経年変化
2. 開発率
開発率 E は, 資源に及ぼす漁獲圧の大きさで, 漁場加入尾数に対する漁獲尾数の割合である.
Sissenwine and Tibbetts（1976）は, シュミレーションの結果, E=40%を最適開発率として奨励して
いる.
表 4 面積密度法における漁場加入尾数と開発率
年
資源量
資源尾数
前期漁獲尾数
(7月)
(7月)
(万トン) （×106）
漁場加入尾数
総漁獲尾数
開発率
(5月∼7月前半)
(5月∼9月前半)
（×106）
（×106）
（×106）
（%）
N'
C'
N'+C'
C
C/(N'+C')
1982
47.7
285.5
22.4
307.9
76.3
24.8
1983
63.3
379.3
42.6
421.9
116.6
27.6
1984
31.6
189.5
31.2
220.7
80.7
36.6
1985
53.0
317.6
45.4
363.0
113.6
31.3
1986
24.3
145.5
45.9
191.3
102.8
53.7
1987
51.7
309.5
75.1
384.6
147.9
38.5
1988
19.0
113.6
66.1
179.6
124.6
69.4
1989
14.8
88.9
61.4
150.2
118.7
79.0
1990
43.2
258.9
60.2
319.1
137.6
43.1
1991
21.8
130.3
32.5
162.7
86.3
53.0
1992
29.3
175.7
35.8
211.5
89.4
42.3
平均
36.3
217.7
47.1
264.8
108.6
45.4
本研究で信頼性が最も高いと考えられる面積密度法で推定した資源量を用いた場合, E は次のよう
に計算される. まず, この資源量は 7 月の平均値であるので, 7 月半ばの資源量と仮定し, これを尾数
に変換した. これに, 5 月から 7 月半ばまでの漁獲尾数を加えたものを漁場加入尾数とした. この加入
尾数に対する総漁獲尾数（5 月から９月半ばまでの漁獲尾数）の割合, すなわち E は, 平均 45%であ
るが, 1982~1989 年にかけては増加傾向を示した（表 4）. これは ASPIC 解析における相対漁獲係数
とほぼ同様の増加パターンで, モラトリアム前には過剰漁獲であった可能性が示唆された.
3. まとめ
ASPIC モデルおよび開発率に基づいた評価によると, 大規模に行われていた公海流し網漁業は,
アカイカ秋生れ群の適正な漁獲を上回っていた可能性がある. ただし, アカイカ秋生れ群の場合, 漁
場には雌しか分布せず, 雄は未利用となっている. 雄が春∼夏における索餌期にどこにいるのかは定
かでないが, おそらく雌のように北方まで回遊せず産卵場北方の亜熱帯海域に分布すると予想され
（Yatsu et al., 1997）, その漁獲の可能性については今後の課題である.
謝辞
ASPIC モデル解析について, 遠洋水産研究所の平松一彦氏にご教示頂き、感謝する. また, 原稿を
読んで有益なコメントを下さった同研究所の酒井光夫, 平松一彦, 川原重幸, 渡辺光の各氏に深く感
謝する.
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