Cetaceans often inhabit a dynamic ocean environment; therefore, a standard approach to estimating abundance faces the difficult task of discriminating between actual population trends and habitat shifts. In addition, because of the wide distribution of many cetaceans, it is often difficult to survey their entire habitat at one time, which makes it difficult to compare abundance estimates between years and to detect a trend. In this study, we used a hierarchical Bayesian habitat model to estimate the abundance and habitat distribution of Risso's dolphins in the western North Pacific. Based on information criteria, a model including depth, temperature, and yearly trends performed better than a model including only depth and temperature. The medians (with 95% credible intervals) of total abundance estimates in June were 54,479 dolphins (25,579–102,086) in 2006, 54,737 dolphins (26,925–103,932) in 2007, and 146,179 dolphins (75,352–264,115) in 2014. Abundance was also estimated in August, but the seasonal difference between June and August was minor. Our models estimated that high densities of Risso's dolphins occurred in the mixed-water region off northern Japan and the cold-water mass off central Japan. These are productive waters because of their complex hydrographic features. Our results showed a probable increase in abundance and not simply a shift in habitat conditions or seasonal migration patterns. This study provides a framework for monitoring widely dispersed species in a dynamic environment, which can improve management and conservation in terms of more reliable trend estimation.

鲸类通常生活在动态的海洋环境中。因此，估计丰度的标准方法面临着区分实际人口趋势和生境变化的艰巨任务。另外，由于许多鲸类动物的分布广泛，通常很难一次调查它们的整个栖息地，这使得难以比较各年之间的丰度估计值和检测趋势。在这项研究中，我们使用了分级贝叶斯栖息地模型来估计北太平洋西部里索海豚的丰度和栖息地分布。根据信息标准，包含深度，温度和年趋势的模型的性能要优于仅包含深度和温度的模型。6月份总丰度估算值的中位数（可信区间为95％）为54479海豚（25个，2006年为579–102,086），2007年为54,737海豚（26,925–103,932），2014年为146,179海豚（75,352–264,115）。8月的丰度也有所估计，但6月和8月之间的季节差异较小。我们的模型估计，在日本北部外的混水区和日本中部外的冷水团中，发生了高密度的里索海豚。这些都是生产水，因为它们具有复杂的水文特征。我们的结果表明，可能会增加丰度，而不仅仅是生境条件或季节性迁徙方式的转变。这项研究为在动态环境中监测广泛分布的物种提供了一个框架，该框架可以通过更可靠的趋势估计来改善管理和保护。115）在2014年。8月也曾估计过丰度，但6月和8月之间的季节性差异较小。我们的模型估计，日本北部外的混水区和日本中部外的冷水团都发生了高密度的里索海豚。这些都是生产水，因为它们具有复杂的水文特征。我们的结果表明，可能会增加丰度，而不仅仅是生境条件或季节性迁徙方式的转变。这项研究为在动态环境中监测广泛分布的物种提供了一个框架，该框架可以通过更可靠的趋势估计来改善管理和保护。115）在2014年。8月也曾估计过丰度，但6月和8月之间的季节性差异较小。我们的模型估计，日本北部外的混水区和日本中部外的冷水团都发生了高密度的里索海豚。这些都是生产水，因为它们具有复杂的水文特征。我们的结果表明，可能会增加丰度，而不仅仅是生境条件或季节性迁徙方式的转变。这项研究为在动态环境中监测广泛分布的物种提供了一个框架，该框架可以通过更可靠的趋势估计来改善管理和保护。海豚产于日本北部外的混水区和日本中部外的冷水团。这些都是生产水，因为它们具有复杂的水文特征。我们的结果表明，可能会增加丰度，而不仅仅是生境条件或季节性迁徙方式的转变。这项研究为在动态环境中监测广泛分布的物种提供了一个框架，该框架可以通过更可靠的趋势估计来改善管理和保护。海豚产于日本北部外的混水区和日本中部外的冷水团。这些都是生产水，因为它们具有复杂的水文特征。我们的结果表明，可能会增加丰度，而不仅仅是生境条件或季节性迁徙方式的转变。这项研究为在动态环境中监测广泛分布的物种提供了一个框架，该框架可以通过更可靠的趋势估计来改善管理和保护。