| Project/Area Number |
24K01804
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 40010:Forest science-related
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| Research Institution | Forest Research and Management Organization |
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Principal Investigator |
西園 朋広 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 主任研究員 等 (90353797)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
福本 桂子 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 主任研究員 等 (30822712)
志水 克人 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 研究員 (30868170)
山田 祐亮 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 主任研究員 等 (40778346)
北原 文章 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 主任研究員 等 (50582748)
久保山 裕史 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 主任研究員 等 (90353672)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000)
Fiscal Year 2026: ¥6,890,000 (Direct Cost: ¥5,300,000、Indirect Cost: ¥1,590,000)
Fiscal Year 2025: ¥6,890,000 (Direct Cost: ¥5,300,000、Indirect Cost: ¥1,590,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
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| Keywords | 森林調査 / Cost-plus-loss分析 / 林業収益 / 計測誤差 / 収穫予測 / 森林資源調査 / リモートセンシング |
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| Outline of Research at the Start |
一般に、森林資源調査では調査費用が大きいほど、誤差が小さく精密で正確な情報を得ることができ、逆に少ない費用しか負担できない場合には大きな誤差を許容しなければならない。このトレードオフ関係があるため、誤差の大きさのみを評価指標とすると、多様な森林調査手法の中から適切な手法を選択することは困難である。本課題では、この困難を克服するために、調査費用（Cost）と森林調査の不正確さに起因する経営的損失（Loss）の和を用いて森林調査法を評価する方法（Cost-plus-loss分析）の枠組みを構築し、費用と誤差のトレードオフ関係のもとで、適切な森林資源調査手法を選択するための手法・根拠を提供する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
Cost-plus-loss分析に適用するために，収穫予測モデルを用いて収益計算・最適化を実施するプログラムを作成した。その結果，スギ林プロットの最適伐期を推定可能となった。具体的には，森林多様性基礎調査データを用いて，スギの調査プロットにおいて，林業経営の収益計算を行い，最適伐期の推定プログラムを作成した。まず、全ての対象プロットについて、樹高成長曲線を推定した。推定した樹高成長曲線と林分密度管理図を用いて、各プロットにおける任意の林齢・密度管理における収穫量・収益を予測できる。この収穫予測モデルと最適化アルゴリズムを用いて、各プロットの最適伐期を求めた。収益性の指標として，土地期望価（SEV）と純収益現在価値（NPV）を用いた。両指標が最大となる林齢を最適伐期とした。両指標値と最適伐期を用いて，全国のスギ林を3区分した。すなわち収益性の指標が常に負であるプロットを林業不適型と区分し，収益性の指標が正になった場合，最適伐期が長いプロットを長伐期型，短いプロットを短伐期型に区分した。長伐期型と短伐期型の閾値は，プロット数が同程度になるように決定した。その結果，SEVでみると，不適地・長伐期型・短伐期型は全国に散らばっており，緯度と伐期とのあいだに関連は認められなかった。NPVでみると，不適値は全国に散らばっていた。高緯度地域では長伐期型が多く，低緯度地域では、短伐期型が多かった。つまり，緯度が高いほど，伐期が長い傾向があった。ただし，説明力は弱かった。
上記に加えて，UAVレーザー計測の候補地の選定を進めるとともに，経費-誤差関係のモデル化のための文献調査を進めた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
Cost-plus-loss分析に適用するために，収穫予測モデルの仕様に修正を進めた。さらに，UAVレーザー計測の候補地の選定等を進めた。当初の目的に沿った形で研究を遂行しており，順調に進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究計画は概ね予定通りに進んでいる。データの収集・解析，およびモデルの作成・改良を予定通りに進める。
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