空間明示個体群モデルでは，直接測定しにくい個体の移動分散パラメータをどう推定するかが大きな問題となっている．メタ個体群モデルなどでは分散パラメータがその挙動に大きな影響を与えることが示されており，現実の系への適用にあたっては分散パラメータの推定が大きな障害となっていた．

分散パラメータは時空間的に変動することが多く，誤差分布の評価が難しいため、最尤法などによる点推定は適切とは言えない．こうした点を克服するには，ベイズ統計学の考えにもとづいて各パラメータを確率分布としてとらえ，毎回のシミュレーション結果とデータとを比較して尤度を求めるMCMC計算を行ってパラメータの事後分布を求めるベイズ的較正（Bayesian calibration）を行うのが適切であると考えられる．

本研究では，過去20年間に分布域を拡大している房総半島のシカ孤立個体群を対象に，過去の分布変化のパターンとシミュレーション結果を比較し，ベイズ的較正を用いてシカの分散パラメータを推定した．