講演詳細

遺伝・育種部門[Forest Genetics and Tree Breeding]

日付	2026年3月18日
開始時刻	11:00
会場名	303
講演番号	F-7
発表題目	クローン検定林のレガシーデータによる空間自己相関を考慮した樹高成長評価 Tree height growth evaluation considering spatial autocorrelation using legacy data from clonal test forests
所属	佐賀県林業試験場
要旨本文	クローン検定林における樹高成長のclonal value（クローン値）の推定では、微地形に起因する空間的に不均一な環境条件の影響を考慮することが重要である。近年、個体位置と樹高が1対1で対応するデータを用い、空間自己相関を考慮した統計モデルの活用が進んでいる。一方、クローン検定林の設計では、無作為に配置されたクローン単位のプロットとその集合体であるブロックの3反復を基本とされるが、プロットやブロック内の環境が均一であるとの前提から、個体位置と樹高が1対1で対応しない古い様式にそって取得したレガシーデータが多い。本研究では、約30年前に取得された紙ベースの10年生時点のクローン検定林の調査データを対象に、SSRによる異名同一遺伝子型の整理後、造林学的知見、Lidar地形データ、Rによるアフィン変換、GISなど近年発達した技術を活用し、個体位置と樹高が1対1で対応する樹木位置図とデータベースを再構築した。その後、breedRパッケージを利用し、空間自己相関を考慮したclonal valueの推定を行い、従来法と比較検証した。その結果、空間的偏りの補正により推定精度が向上し、本手法が検定林のレガシーデータの利活用に有用であることが示唆された。
著者氏名	○江島淳
著者所属	佐賀県林業試験場研究開発
キーワード	クローン検定林, 空間自己相関, レガシーデータ
Key word	clonal test forests, spatial autocorrelation, legacy data