講演詳細

立地部門[Forest Environment]

日付	2024年3月10日
開始時刻	ポスター発表
会場名	532
講演番号	PI-30
発表題目	地形特徴量による森林土壌中交換性塩基量推定モデルの機械学習を用いた検討 Machine learning model for estimation of forest soil cation amount based on topographical features
所属	国立研究開発法人森林研究・整備機構森林総合研究所
要旨本文	森林が持つ公益的機能の広域評価モデルを構築するためには、土壌情報の広域での整備が必要である。そこで土壌特性値推定モデルをランダムフォレストにより検討した。データは全国各地の森林から規則的に選択された約800地点での土壌断面１ｍ深までの層位別の交換性塩基類、塩基交換容量、pH、容積重データを、深さ0-5、5-15、15-30、30-60、60-100cmの深度別の濃度データへと変換したものを用いた。データの80％を学習データとして10分割交差検証を行い、残りの20％をテストデータとして精度検証を行った。説明変数には、年平均気温や年降水量、標高、傾斜、斜面方位のほか、曲率や湿潤指標などの数値地形解析データおよび降灰量、火山からの距離を用いた。深度別モデルの推定精度は、交換性Alが各深度で15～20%、塩基交換容量および塩基飽和度が多くの深度で5～15%であったが、交換性Ca、Mg、K、NaおよびpHについては、大部分の深度において推定精度は低かった。交換性Alなど推定精度が高い土壌特性においては、降灰量や火山からの距離の重要度が高く、土壌への火山灰混入による影響を反映した結果とみられた。
著者氏名	○今矢明宏 ・ 山下尚之 ・ 橋本昌司
著者所属	国立研究開発法人 森林研究・整備機構 森林総合研究所
キーワード	交換性塩基, ランダムフォレスト, 地形解析
Key word	exchangeable cation, random forest, topographical analysis