個体群生態学と測定間隔～あなたの測定間隔、それでいいですか？～

木本類の個体群動態研究では、数年間隔で野外データがとられることが普通である。このやり方は、生残率年変動が測定間隔に依存して薄められてしまうリスクを伴う。例えば、5年に一度だけ大干ばつが起こり、この年だけ死亡速度が　急激に上昇したとしよう。この場合、毎年データを取っているならば問題ない。つまり、真の動態をつかみ取れる。しかし、データを5年間隔でとっていた場合　はどうだろうか。この場合、干ばつによる死亡の急上昇の効果は、5分の1に薄められることとなる。しかし、この効果がどれだけの大きさをもつのかについて検討されたことは世界的に無い。本研究課題は、これまでの植物個体群動態研究の知見に立脚し、それまで誰も考えたことの無かった生存率の希釈、つまり、見かけの個体群動態に関する問題に対峙する。2022年度は、マレーシア国ヌグリスンビラン州パソ保護林とマレーシア国サラワク州ランビル国立公園で大規模調査区内の調査対象個体を選び出す作業を行う予定としていた。しかし、昨今のコロナウイルス感染拡大に伴い、渡航を伴う海外での調査が実施不可能となった。そこで、あらかじめ用意していたプランBを実施することで、渡航ができなくても研究を進めることとした。調査対象としている森林では現在、５年間隔での森林観　察が実施されている。このデータを用いれば、見かけの動態は再現できる。こうして見かけの動態を渡航せずに作成した。プランBでは、先行研究に記載されている旱魃時の生残率の値を利用して個体群推移行列を作成し、真の動態をシミュレートし、見かけの動態と比較することで、希釈の効果を検証することとしていた。この非常時のバックアッププラン（プランB）を用い、結果として、希釈の効果の概要を数値的に示すことに成功した。研究成果は論文としてまとめられ、イギリス生態学会誌に投稿中である。

木本類の個体群動態研究では、数年間隔で野外データがとられることが普通である。このやり方は、生残率年変動が測定間隔に依存して薄められてしまうリスクを伴う。例えば、5年に一度だけ大干ばつが起こり、この年だけ死亡速度が　急激に上昇したとしよう。この場合、毎年データを取っているならば問題ない。つまり、真の動態をつかみ取れる。しかし、データを5年間隔でとっていた場合　はどうだろうか。この場合、干ばつによる死亡の急上昇の効果は、5分の1に薄められることとなる。しかし、この効果がどれだけの大きさをもつのかについて検討されたことは世界的に無い。本研究課題は、これまでの植物個体群動態研究の知見に立脚し、それまで誰も考えたことの無かった生存率の希釈、つまり、見かけの個体群動態に関する問題に対峙する。2022年度は、マレーシア国ヌグリスンビラン州パソ保護林とマレーシア国サラワク州ランビル国立公園で大規模調査区内の調査対象個体を選び出す作業を行う予定としていた。しかし、昨今のコロナウイルス感染拡大に伴い、渡航を伴う海外での調査が実施不可能となった。そこで、あらかじめ用意していたプランBを実施することで、渡航ができなくても研究を進めることとした。調査対象としている森林では現在、５年間隔での森林観　察が実施されている。このデータを用いれば、見かけの動態は再現できる。こうして見かけの動態を渡航せずに作成した。プランBでは、先行研究に記載されている旱魃時の生残率の値を利用して個体群推移行列を作成し、真の動態をシミュレートし、見かけの動態と比較することで、希釈の効果を検証することとしていた。この非常時のバックアッププラン（プランB）を用い、結果として、希釈の効果の概要を数値的に示すことに成功した。研究成果は論文としてまとめられ、イギリス生態学会誌に投稿中である。