GISと分類木を用いた林床ササ被覆度の予測と地図化 Prediction and mapping of cover degree of dwarf bamboo understory by using the GIS and classification tree

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著者

    • 阿部 聖哉 ABE Seiya
    • (財)電力中央研究所環境科学研究所 Environmental Science Research Laboratory, Central Research Institute of Electric Power Industry
    • 梨本 真 NASHIMOTO Makoto
    • (財)電力中央研究所環境科学研究所 Environmental Science Research Laboratory, Central Research Institute of Electric Power Industry
    • 松木 吏弓 [他] MATSUKI Rikyu
    • (財)電力中央研究所環境科学研究所 Environmental Science Research Laboratory, Central Research Institute of Electric Power Industry
    • 竹内 亨 TAKEUCHI Toru
    • (財)電力中央研究所環境科学研究所 Environmental Science Research Laboratory, Central Research Institute of Electric Power Industry
    • 石井 孝 ISHII Takashi
    • (財)電力中央研究所環境科学研究所 Environmental Science Research Laboratory, Central Research Institute of Electric Power Industry

抄録

  1.動物の生息環境として重要な林床植生分布の推定方法を検討するため,秋田駒ヶ岳のイヌワシ行動圏において,植生図と植物社会学的調査資料からGISと統計的手法の一つである分類木を用いて林床ササ被覆度の予測地図を作成することを試みた.<BR>  2.林床ササ被覆度は林冠優占種と高い相関のある場合もあったが,コナラ林のように林冠優占種が同じでも様々な被覆度を示す場合があった.<BR>  3.分類木を用いて林床ササ被覆度に影響を与える要因を解析した結果,林冠優占種,林冠高,夏至付近の日射量指標が被覆度の判別に寄与する要因であることが明らかになった.得られた分類木の判別正答率は76.3%となり,これをもとにGISによってササ被覆度の予測分布図を作成した.<BR>  4.本研究の結果から,林床の光環境を間接的に指標する林冠構造や日射量指標のGISデータを用いて,林床のササ被覆度の予測分布図が作成できることが示唆された.

Information on understory vegetation is important for evaluating a terrestrial ecosystem and animal behavior. In recent years, various statistical methods have been developed for predicting vegetation or animal habitat from a geographical database. However, there have been few studies that examine understory vegetation with predictive mapping; hence, we attempt to construct a predictive model for the understory cover degree of dwarf bamboo and a predictive map from the GIS database in the home range of the golden eagles on Mt. Akita-Komagatake. Canopy dominant species roughly correspond to the degree of understory coverage of dwarf bamboo; however, certain dominant species show statistically insignificant data and are randomly distributed in comparison to the data of the degree of dwarf bamboo cover. The result of the classification tree shows that the canopy dominant species, canopy height, and topographic illumination value at the summer solstice were the main factors affecting understory dwarf bamboo; the discriminant accuracy of the model was approximately 76.3%. By using this model, the map of the cover degree of dwarf bamboo understory was easily constructed from the GIS database. In summary, the dwarf bamboo understory map can be constructed by the GIS database and it indirectly indicates the understory light environment.

収録刊行物

  • 植生学会誌

    植生学会誌 22(2), 103-111, 2005

    植生学会

参考文献:  29件中 1-29件 を表示

被引用文献:  2件中 1-2件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110007522366
  • NII書誌ID(NCID)
    AA11347548
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    13422448
  • NDL 記事登録ID
    7965604
  • NDL 雑誌分類
    ZR3(科学技術--生物学--植物) // ZU4(書誌・図書館・一般年鑑--専門書誌)
  • NDL 請求記号
    Z18-3499
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  NDL  NII-ELS  J-STAGE 
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