| 研究課題/領域番号 |
22H02372
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
森本 淳子 北海道大学, 農学研究院, 教授 (50338208)
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| 研究分担者 |
松井 孝典 大阪大学, 大学院工学研究科, 助教 (30423205)
桂 真也 北海道大学, 農学研究院, 助教 (40504220)
厚井 高志 北海道大学, 広域複合災害研究センター, 准教授 (40845294)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| キーワード | 植生回復 / UAV / iPhone-LiDAR / 流出土砂 / 堆積土砂 / 生態系サービス / シミュレーション |
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| 研究実績の概要 |
R4年度より厚真町有林内の崩壊地に４処理(NL-Con,L-Con,L-SS,L-SSF)５反復の処理を実施し、植生と土砂移動の観測を開始している。
植生については、全プロットの植物種と被覆率の計測を実施し、レガシーのないNL-Conはその他３つのプロットに比べて回復量が低いこと、防鹿柵のあるL-SSFは回復量が最も多いことが確認された。
土砂移動については、NL-Con, L-Conの計10プロットを対象に，土砂受けによる流出土砂量の計測を行った。プロット下端に設置した土砂受けで捕捉された土砂を定期的に回収し，土砂の絶対乾燥重量を計測することで，各プロットからの流出土砂量とした。また，侵食ピンによる侵食／堆積深の計測も引き続き行った。プロットの斜面直上に侵食ピンを設置して定期的に地表面の高さを読み取り，前回の読み取り値との差分を取ることで，侵食／堆積深とした。また、UAVおよびiPhone-LiDARを用いて概ね2か月に1回程度の頻度で土砂移動を定期計測した。iPhone-LiDAR計測にあたっては計測機器をRTK化することにより精度向上を図った。UAV計測の結果，対象とした崩壊斜面ではガリー侵食が卓越する範囲と侵食があまり生じていない範囲に区分された。iPhone-LiDARから得られた画像解析の結果からL-Conに比べ，NL-Conのほうが表面侵食が卓越する傾向が確認された。
さらに、R4年度に収集した地理空間情報や校正したモデルにより、100年間の森林の回復のシミュレーションを行い、各種のESを評価した。森林の管理手法ごとに、森林景観モデルへの実装方法を検討した。また，崩壊した斜面に残存している生物学的レガシーを推定する機械学習モデルを開発し，厚真町全体でレガシーの空間分布を推論した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
1年目に実施した土砂移動観測の経験を活かして、2年目は有効なデータの取得が可能となった。また、新たなAI技術の導入により、広域でのレガシー分布の推定が可能になった。
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| 今後の研究の推進方策 |
植生回復動態および土砂移動に関しては、引き続きモニタリングを継続する。特に、土砂移動による定着阻害、シカによる再生実生稚樹の被食、レガシーによる浸食防止と種子散布、種子源である残存林からの距離、といった要素の効果を総合的に理解できるモデルの構築を試みる。さらに、崩壊後の植生回復の長期動態をシミュレーションするにあたって、Landis-IIの草食動物による被食を扱うエクステンションの導入を試みる。
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