研究課題/領域番号 |
20K06135
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分40010:森林科学関連
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研究機関 | 国立研究開発法人森林研究・整備機構 |
研究代表者 |
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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研究分担者 |
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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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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キーワード | 長期モニタリングデータ / 非線形成長モデル / モデル選択 / 林木成長 / 成長モデル / 非線形モデル |
研究開始時の研究の概要 |
林木の"成長の振る舞い"を精緻に記述でき、的確に林木の将来予測が可能な成長モデルが必要であるため、国内の主要な人工林樹種について樹種ごとに林木の成長を的確に示すことができる非線形成長モデルを明示する。 二段階クラスタリングによる成長パターンの分類手法を、実際の長期モニタリングデータに適応できるよう、統計手法及び演算アルゴリズムの改良を行うとともに、主要な人工林樹種の長期モニタリングデータに当てはめ、それぞれに最適な非線形成長モデルを明示する。 樹種ごとに最適な非線形成長モデルを用いれば、収穫予測の精度向上が期待できる。また、様々な施業シナリオを精度良く表すシミュレーションモデルの開発に繋がる。
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研究成果の概要 |
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、スギ、ヒノキ、カラマツ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当てはめ、情報量規準などを用いてモデル選択をおこなった。分析の結果、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。 施業の有無によって関数が異なる場合が見られたことから、林分成長の違いを関数の差で表現できる可能性が示唆された。単木データの場合もKorf関数が最も多く選択された。単木データでも関数選択に基づいて成長傾向の違いを示すことが可能性と考えられる。
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
これまで国内で広く用いられてきた関数は加齢によって成長の頭打ち傾向が見られる関数であるが、現実の高齢林分では、頭打ちが見られず、成長が継続するとする知見が増えてきた。今回提案するKorf関数は、高齢でも成長が継続するタイプの非線形成長関数であることから、従来の関数を置き換える形で使用すれば、高齢林分でも精度よく成長の予測が可能になる。
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