市民による生物分布調査データは、マクロ生態学分野において重要なデータソースとなりつつある。しかし、市民による調査は一般に地理的に偏って行われる。人口の多い地域では同一地点で複数回の調査が行われるが、人口の少ない山地では調査地点・回数ともに限られている。この調査データの地理的偏りは、生物分布を推定する際に大きなバイアスを生じさせうる。

本研究では、鳥類を対象に観察プロセスを考慮した分布予測モデルを構築し、調査努力量の地理的偏りの補正の重要性について検討した。分布予測モデルには、生態的プロセス・観察プロセスを区別した階層ベイズモデルを用いた。北海道立総合研究機構環境科学研究センターの野生生物分布データベース（鳥類）より抽出した、森林及び湿地性の一般鳥類100種のデータを使用してモデルを構築した。データベースの約4割は市民による観察データで、調査地点・回数ともに札幌や小樽、帯広などの人工集中地区に多く偏っていた。生態的プロセス(鳥類分布)の説明変数には、森林・草地・湿地の面積と夏期平均気温、標高を使用した。観察プロセスでは、調査努力量の指標として、1回の調査の観察種数を元に区分された各調査時の調査方法（ポイントセンサス，ラインセンサス，その他）と調査者（市民，その他）を用いた。また、調査努力量を考慮しない従来のモデルで分布予測を行い、モデル間・種間で結果を比較した。発表では、調査精度と調査回数を考慮したことによるデータの地理的偏りの補正効果について議論する。