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J-GLOBAL ID：201102203138875499   整理番号：11A0166383

中部日本のGozu山の二次広葉樹林における環境因子に基づく主要樹種構成の空間分布予測

Predicting the spatial distribution of major species composition in secondary hardwood forests on Mt. Gozu, central Japan, based on environmental factors

著者 (2件)： TATSUHARA Satoshi (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN) ,  ANTATSU Yuta (Hyogo Univ. Health Sci., Kobe, JPN)
資料名： Journal of Forest Research  (Journal of Forest Research)
巻： 15  号： 6  ページ： 347-357  発行年： 2010年12月 
JST資料番号： L2720A  ISSN： 1341-6979  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地理情報システムを用い,気候および地形因子に基づき,高空間分解能で二次落葉広葉樹林における林冠種組成の空間分布を予測した。中部日本,新潟県のGozu山の二次林を試験地とした。林冠種組成は100か所で調べた。ディジタル標高モデル(DEM)を作成し,地形,水文,および光因子を,DEMを用いて計算した。気候因子をクリギングにより内挿した。応答変数として用いた5つの主要種は,ブナ,コナラ,ミズナラ,ホオノキ,およびクリである。3つの説明変数:気候変数のみ,気候と地形の変数の両者,および地形変数のみ,を整えた。多変量回帰ツリーを導き,主要種組成予測の精度を調べた。気候変数セットおよび気候と地形の変数セット由来の多変量回帰ツリーは,地形変数セット由来のものよりも精度が高かった。気候と地形の変数セットにより作成された回帰ツリーにおいて,その暖かさ指数は森林型分類における主要な説明変数であり,地形因子がこれに続いた。林冠種組成の予測に関し,この回帰ツリーは他の2つの回帰ツリーに対して好ましい。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *広葉樹林 ,  *林木 ,  気候 ,  地形 ,  数学モデル ,  水文データ ,  気象条件 ,  地形要素 ,  環境 ,  ブナ ,  コナラ ,  ミズナラ ,  モクレン属 ,  クリ ,  二次林 ,  空間分布 ,  多変量解析 ,  地理情報システム ,  新潟県 ,  数値地形モデル
準シソーラス用語： ディジタル標高モデル ,  ホオノキ ,  光環境 ,  樹種 ,  落葉広葉樹林

分類 (1件)： 森林生物学一般  (FF02010T)

引用文献 (43件)：

• BOLSTAD, PV. Predicting southern Appalachian overstory vegetation with digital terrain data. Landscape Ecol. 1998, 13, 271-283
• BRAUN-BLANQUET, J. Pflanzensoziologie : Grundzuge der Vegetationskunde. 1964
• DE'ATH, G. Multivariate regression trees : a new technique for modelling species-environment relations. Ecology. 2002, 83, 1105-1117
• DE'ATH, G. The mvpart package. http://cran.r-project.org/web/packages/mvpart.pdf. 2006
• DYMOND, CC. Mapping vegetation spatial patterns from modelled water, temperature and solar radiation gradients. Photogram Remote Sens. 2002, 57, 69-85

タイトルに関連する用語 (7件)： 中部日本 ,  山 ,  広葉樹林 ,  環境因子 ,  樹種構成 ,  空間分布 ,  予測