）ｍ（積面総30............................................................03-9292-8272-6282-7262-5252-4242-3222-1232-2212-0202-9191-8181-7161-5171-6151-4141-3131-2121-1101-9011-0190-8080-7070-6050-4060-5040-3030-2020-1010-00耕作地・二次草地面積距離（km）600000500000400000300000200000100000図 10.1.5-41 風車からの距離と耕作地・二次草地の面積 また、Maxentを用いて好適採食地の予測を行った。使用した環境要素と寄与度を表 10.1.5-23に、予測結果を図 10.1.5-43に示す。 環境要素としては、下記以外に風車からの距離についても確認を行ったが、採食行動が最も多く確認された耕作地・二次草地が風車直近に偏在しているため（図 10.1.5-41参照）、耕作地・二次草地よりも寄与度が高いという結果となったことから、予測評価に用いる環境要素には含めなかった。 表 10.1.5-23に示した環境変数の組み合わせでの解析により、AUC値（適合性の指標で、1に近いほど適合性のよいモデルとされる）は0.980となった。 寄与度が最も大きかったのは耕作地・二次草地であり、寄与度の高かった自然草地（乾性）も含めて、これはハンティング行動の確認位置の多い環境類型区分及び狩りの行動の確認頻度と整合している。傾斜角度については、調査地域内の環境はほぼ平坦であり、傾斜のある河川沿いの土手や海岸沿いの傾斜地より、平坦な環境が採食場所に選ばれているためと考えられる。また標高については、樹林地が成立している調査地域東側の尾根部などは利用されず、標高の低い草地環境が主に利用されていることを示唆していると考えられる。ネズミ類の好適採食地の予測結果、草地性鳥類の好適採食地の予測結果と比較すると、Maxentによる予測では好適採食地の分布は海岸沿いに偏っているが、実際に狩り行動の頻度が高い場所と一致していることから、餌資源の分布より、平坦で草丈が低くハンティングが行いやすい植生・地形が最も寄与していることを示唆していると考えられる。 10.1.5-69 (1289)
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