生物資源管理や多様性保全の対象生物は生息密度が低く、野外の生息状況を正確に反映した観測データを得られないことがしばしばある。この様な不確実性の大きな観測データの時間変化を従来型の統計モデルに当てはめる手法では、生物資源管理や保全が必要な生物の個体群動態を正確に表現することは困難である場合が多い。観測データの不確実性を軽減するために調査努力量を大きくした場合、野外調査に必要なコストが大きくなってしまう。もし野外調査以外の大規模データから個体群動態を推定できるならば、少ないコストで資源管理や保全に必要な情報を得ることができるだろう。本研究では、階層ベイズモデルの1つである一般化状態空間モデルを用いて、生息密度の低い生物資源のモデルケースとしてサメガレイ（Clidoderma asperrimum）の東北南部沖合域における1980年〜2007年の漁獲量を観測データとみなした個体群動態パラメータの推定を行った。

モデルを単純化するために宮城沖・福島沖・茨城沖の3地域で個体群は独立していると定義して、（1）観測（漁獲）に伴う誤差を考慮した観測モデル、（2）個体群サイズの時系列変化とそれに影響するプロセス（個体群増加率、漁獲圧）を推定するプロセスモデルの2つのモデルから構成される一般化状態空間モデルを作成した。MCMC法によるパラメータ推定の結果、個体群増加率は3地域で同調的に変化するが、地域間のばらつきも示された。一方で、漁獲圧は地域間で独立して変化していた。また、推定された個体群サイズを、個体群（資源量）の状態を表す従来型の指標であるCPUE（漁獲努力量あたりの漁獲量）と比較したところ、個体群サイズが小さい状態だと推定精度が不十分である可能性が示された。推定精度向上のためには、漁獲物のサイズ組成や漁獲努力量などの補助データをモデルに組み込む必要があるだろう。