講演詳細

利用部門[Forest Engineering]

日付	2026年3月18日
開始時刻	10:00
会場名	406
講演番号	K-5
発表題目	マレーシア・サラワク州における森林モデル・機械学習によるシナリオ解析 Scenario analysis by using a combination of modeling and machine learning method in Sarawak, Malaysia
所属	東北工業大学
要旨本文	森林の持続的管理は、生態系サービスの持続的供給を担保すると共に、SDGsの達成にも寄与する。熱帯林の炭素吸収サービスにおける、伐採などのかく乱による影響推定に、GX等の新技術が適用可能かを試みた。対象森林はマレーシアサラワク州ビントゥル省 Anap-Muput Forest Management Unit(AMFMU)とした。同州森林局がPermanent Sample Plots (PSPs)を設定し、胸高直径10 cm以上の毎木調査を継続的に実施し、近年は上空・地上レーザー計測も行われた。本研究では2プロットを選択し、2025年8月に追加地上レーザー計測を行った。得られた森林点群に対して、樹幹セグメンテーションを手動で行い、毎木調査で得られた胸高直径と比較し、成長速度を推定した。樹木個体モデルによるシミュレーションが可能となるよう地表面40 m × 40 mにおける樹木個体パラメーターを推定した。管理なしも含め伐採に関するシナリオを検討した。バイオマス量に比例して純生態系生産量が決まり、2プロット共に飽和的に増加した。絶対値については今後精査が必要であるが、GXの応用可能性を示した。
著者氏名	○大場真1 ・ 竹内やよい2,3 ・ Bibian Diway4 ・ Ling Chea Yiing4 ・ Affendi Bin Suhaili4
著者所属	1東北工業大学ライフデザイン学部 ・ 2大阪公立大学 ・ 3国立環境研究所生物・生態系環境研究センター ・ 4Forest Department, Sarawak
キーワード	炭素吸収, 環境影響, 個体モデル, レーザー計測, 点群
Key word	Carbon absorption, Environmental effects, Individual-based model, LiDAR, Point Cloud