2022 Fiscal Year Annual Research Report
Renovation of tree growth modeling by optimization of nonlinear growth model using long-term monitoring data
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20K06135
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| Research Institution | Forest Research and Management Organization |
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Principal Investigator |
高橋 正義 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 (50353751)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
加茂 憲一 札幌医科大学, 医療人育成センター, 准教授 (10404740)
冨田 哲治 県立広島大学, 経営情報学部, 教授 (60346533)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 非線形成長モデル / 長期モニタリングデータ / 林木成長 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
関東中部地域および北海道のカラマツ人工林収穫試験地の成長データに12種類の非線形成長モデルをあてはめ、その中からクロスバリデーションと赤池情報量規準で最良の成長モデルを選択した。単木単位で胸高直径および樹高の時系列成長データに非線形関数をあてはめた結果を林分単位で集計したところ、最も多く選択された関数はどちらもKorfであり、その次に多く選択された関数は、胸高直径ではGompertz、樹高ではLogisticであった。GompertzやLogisticは顕著な頭打ちを表現できる関数であることから、成長速度が低下した固体が多い林分と推察された。
林木の成長をより適切に示すことのできる成長モデルを得るために、関東中部地域及び北海道のスギ、ヒノキ、カラマツ3樹種の長期モニタリングデータに対して国内外で用いられる非線形成長関数をあてはめ、分析した。関数の類似性に基づいて、あてはめる非線形成長関数を類型化するなどの手法の改良を行った。
スギ、ヒノキ、カラマツの樹高及び胸高直径の成長を表す関数としていずれもKorf関数が最適となった。施業の有無によって選択される関数が異なる場合があったことから、施業の影響による林分成長の違いが関数の差違で表現できる可能性が示唆された。
単木単位のカラマツデータに非線形成長関数をあてはめた結果でもKorf関数が最も多く選択された。成長に頭打ちの傾向が見られる単木データには、GompertzやLogisticといった異なる関数が選択されたことから、成長傾向の違いを関数選択に基づいて把握できる可能性がある。
これらの結果を踏まえ、スギ、ヒノキ、カラマツの林木成長に適した非線形の成長関数はKorfであると判断した。
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