(57)【要約】【課題】マングローブの生長を予測することにより、植林地環境の状況に応じた局所管理によって最適なマングローブ植林の実現と、植林後のマングローブの生長促進を図る。【解決手段】植林地環境におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータと、この植林地環境におけるマングローブの樹高とに基づいて所定年数後のマングローブの樹高を予測する判定式を作成する判定式作成手段と、植林地又は植林候補地におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータを実測する実測手段と、実測した複数のパラメータから前記判定式を用いて植林地又は植林候補地における所定年数後のマングローブの樹高を予測する演算手段とを備えた。【選択図】図１
2008206421.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
植林地環境におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータと、この植林地環境におけるマングローブの樹高とに基づいて所定年数後のマングローブの樹高を予測する判定式を作成する判定式作成手段と、
植林地又は植林候補地におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータを実測する実測手段と、
実測した複数のパラメータから前記判定式を用いて植林地又は植林候補地における所定年数後のマングローブの樹高を予測する演算手段とを備えたことを特徴とするマングローブの生長予測システム。
【請求項２】
マングローブの生長に関与する複数のパラメータとマングローブの樹高との相関関係を検出する検出手段と、
植林地又は植林候補地におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータを実測する実測手段と、
検出手段にて検出されたデータと、実測手段にて実測したデータとを比較する比較手段と、
当該比較に基づいて、植林地又は植林候補地がマングローブ育成適格地か否かの評価を行う評価手段とを備えたことを特徴とするマングローブの植林適地判定システム。
【請求項３】
前記検出手段は、植林地環境におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータと、この植林地環境におけるマングローブの樹高とに基づいて所定年数後のマングローブの樹高を予測する判定式を作成する判定式作成手段を備え、前記判定式に、植林地又は植林候補地において実測したマングローブの生長に関与する複数のパラメータのデータを当てはめて、所定年数後のマングローブの樹高を予測した後、前記比較手段にて予測した樹高と予め設定した樹高とを比較して、当該比較に基づいて前記評価手段にて植林地又は植林候補地がマングローブ育成適格地か否かを評価することを特徴とする請求項２のマングローブの植林適地判定システム。
【請求項４】
マングローブの生長に関与する複数のパラメータとマングローブの樹高との相関関係を検出する検出手段と、
植林地又は植林候補地におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータを実測する実測手段と、
前記検出手段にて検出されたデータと、前記実測手段にて実測したデータとを比較する比較手段と、
当該比較に基づいて、植林地又は植林候補地における各パラメータの過不足を算出する算出手段とを備えたことを特徴とするマングローブの植林適地判定システム。
【請求項５】
前記検出手段は、植林地環境におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータと、この植林地環境におけるマングローブの樹高とに基づいて所定年数後のマングローブの樹高を予測する判定式を作成する判定式作成手段を備え、前記判定式に、植林地又は植林候補地において実測したマングローブの生長に関与する複数のパラメータのデータを当てはめて、所定年数後のマングローブの樹高を予測した後、前記比較手段にて予測した樹高と予め設定した樹高とを比較して、当該比較に基づいて前記算出手段にて植林地又は植林候補地における各パラメータの過不足を算出することを特徴とする請求項４のマングローブの植林適地判定システム。
【請求項６】
植林地又は植林候補地におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータから、コンピュータを用いてマングローブの樹高を予測するマングローブの生長予測方法であって、
植林地環境におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータと、この植林地環境におけるマングローブの樹高とに基づいて所定年数後のマングローブの樹高を予測する判定式を作成し、
植林地又は植林候補地において実測した複数のパラメータから前記判定式を用いて植林地又は植林候補地における所定年数後のマングローブの樹高を予測することを特徴とするマングローブの生長予測方法。
【請求項７】
植林地又は植林候補地におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータから、コンピュータを用いてマングローブの育成適格地か否かの評価を行うマングローブの植林適地判定方法であって、
マングローブの生長に関与する複数のパラメータとマングローブの樹高との相関関係を検出し、
検出されたデータと、植林地又は植林候補地において実測した複数のパラメータとを比較し、
当該比較に基づいて、植林地又は植林候補地がマングローブ育成適格地か否かの評価を行うことを特徴とするマングローブの植林適地判定方法。
【請求項８】
植林地又は植林候補地におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータから、コンピュータを用いてマングローブの育成適格地か否かの評価を行うマングローブの植林適地判定方法であって、
マングローブの生長に関与する複数のパラメータとマングローブの樹高との相関関係を検出し、
検出されたデータと、植林地又は植林候補地において実測した複数のパラメータとを比較し、
当該比較に基づいて、植林地又は植林候補地における各パラメータの過不足を算出することを特徴とするマングローブの植林適地判定方法。
【請求項９】
請求項１〜請求項８のいずれかのマングローブの生長予測システム、マングローブの植林適地判定システム、マングローブの生長予測方法、及びマングローブの植林適地判定方法において、
前記パラメータは、少なくとも地盤高度、土壌硬度、及び土壌中の水分含有量、酸化還元電位、ｐＨ、導電率、Ｃ含有量、Ｎ含有量、ＣとＮとの比率、Ｃａ含有量、Ｍｇ含有量、Ｋ含有量、Ｎａ含有量であることを特徴とするもの。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マングローブの生長予測システム、マングローブの植林適地判定システム、マングローブの生長予測方法、及びマングローブの植林適地判定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
マングローブは、熱帯の海岸沿いの海水と淡水が混じりあう場所に生育する植物の総称である。一般の樹木は、塩分濃度の高い沿岸陸域では生長することができず、あるいは、生息することができない。一方、マングローブはこのような塩分濃度の高い沿岸陸域に生息することができて、一定の塩分濃度で生長が促進される。
【０００３】
マングローブ生態系は、樹木の光合成によって大気からＣＯ2を吸収し、炭素と酸素とに分解し、酸素を空気中に排出する一方、炭素を内部に固定化（蓄積）する。また、落ち葉などの有機物がマングローブ林内に堆積物となって堆積し、泥炭層として炭素を貯蔵する。これにより、マングローブは熱帯林に匹敵する炭素固定能力を有しており、また、土壌中に膨大な炭素を蓄積できることから、近年の地球温暖化抑制に寄与するものとしてその生息域の保護拡大が望まれている。
【０００４】
ところで、近年、干潟および浅海域は、農業用地または工業用地の開発により埋め立てられたり、浚渫されたりして、その底面が荒廃しつつある。このような荒廃地においては、マングローブの生長を期待することができないため、従来においては、植林の候補地から除外されていた。さらに、マングローブにおいては、生息に広大な土地を必要とするため、一旦植林が行われると、効率的に生長させる必要がある。
【０００５】
植物の生長は通常、温度・光・栄養等の外部環境に大きく影響される。このため、植物を効率的に生長させるため、外部環境を制御してその生長を促進させる方法が提案されている（特許文献１及び特許文献２）。特許文献１は、二酸化炭素を強制的に溶解させた炭酸水を植物に供給して、植物に供給する炭素量を増加させ、植物の生長を促進させるものに関する。また、特許文献２は、間欠的に光を照射する装置により、植物に供給する光量を調節して植物の生長を促進させるものに関する。
【特許文献１】特開２００５−３３３８５４号公報
【特許文献２】特開２００５−１７６７９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
前記特許文献１及び特許文献２は、植物の生長に必要な複数の要因のうち単一の要因を選択してその供給量を向上させるものである。しかしながら、マングローブの生長においては、前記のような温度・光・栄養等の要因以外にも塩、土壌高度等の種々のパラメータが密接に関連しており、これらの相関関係がマングローブの生長に複雑に関与していると推定される。また、マングローブ林は広大な範囲にわたるものであるため、特許文献１に記載されている方法や特許文献２に記載されているような装置を用いて生長を促進させるためには大規模な装置を必要とし、コスト高となる。
【０００７】
本発明は、上記課題に鑑みて、マングローブの生長を予測することにより、植林地環境の状況に応じた局所管理によって最適なマングローブ植林の実現を図ることができ、また、植林後においてはマングローブの生長を促進することができて地球温暖化の抑制に寄与することができるマングローブの生長予測システム、マングローブの植林適地判定システム、マングローブの生長予測方法、及びマングローブの植林適地判定方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明のマングローブの生長予測システムは、植林地環境におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータと、この植林地環境におけるマングローブの樹高とに基づいて所定年数後のマングローブの樹高を予測する判定式を作成する判定式作成手段と、植林地又は植林候補地におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータを実測する実測手段と、実測した複数のパラメータから前記判定式を用いて植林地又は植林候補地における所定年数後のマングローブの樹高を予測する演算手段とを備えたものである。ここで、植林地とは実際に植林を行った後のマングローブの生息地であり、植林候補地とは、マングローブの植林を予定している土地である。
【０００９】
本発明のマングローブの生長予測システムによれば、植林地又は植林候補地において複数のパラメータを実測することによって、実際に植林を行う前または植林を行った後に、所定年数後のマングローブの樹高を予測することができる。
【００１０】
本発明のマングローブの植林適地判定システムは、マングローブの生長に関与する複数のパラメータとマングローブの樹高との相関関係を検出する検出手段と、植林地又は植林候補地におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータを実測する実測手段と、検出手段にて検出されたデータと、実測手段にて実測したデータとを比較する比較手段と、当該比較に基づいて、植林地又は植林候補地がマングローブ育成適格地か否かの評価を行う評価手段とを備えたものである。
【００１１】
この場合、前記検出手段は、植林地環境におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータと、この植林地環境におけるマングローブの樹高とに基づいて所定年数後のマングローブの樹高を予測する判定式を作成する判定式作成手段を備え、前記判定式に、植林地又は植林候補地において実測したマングローブの生長に関与する複数のパラメータのデータを当てはめて、所定年数後のマングローブの樹高を予測した後、前記比較手段にて予測した樹高と予め設定した樹高とを比較して、当該比較に基づいて前記評価手段にて植林地又は植林候補地がマングローブ育成適格地か否かを評価することができる。
【００１２】
本発明のマングローブの植林適地判定システムによれば、マングローブの植林を行う前、又はマングローブの植林を行った後においても、マングローブ育成適格地として適しているか否かを判定することができる。
【００１３】
本発明の他のマングローブの植林適地判定システムは、マングローブの生長に関与する複数のパラメータとマングローブの樹高との相関関係を検出する検出手段と、植林地又は植林候補地におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータを実測する実測手段と、前記検出手段にて検出されたデータと、前記実測手段にて実測したデータとを比較する比較手段と、当該比較に基づいて、植林地又は植林候補地における各パラメータの過不足を算出する算出手段とを備えたものである。
【００１４】
この場合、前記検出手段は、植林地環境におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータと、この植林地環境におけるマングローブの樹高とに基づいて所定年数後のマングローブの樹高を予測する判定式を作成する判定式作成手段を備え、前記判定式に、植林地又は植林候補地において実測したマングローブの生長に関与する複数のパラメータのデータを当てはめて、所定年数後のマングローブの樹高を予測した後、前記比較手段にて予測した樹高と予め設定した樹高とを比較して、当該比較に基づいて前記算出手段にて植林地又は植林候補地における各パラメータの過不足を算出することができる。
【００１５】
本発明の他のマングローブの植林適地判定システムによれば、植林地とに必要な各パラメータの過不足を算出することにより、従来、植林地として適格性を有していなかった土地においてもマングローブの生長を促進することができる。
【００１６】
本発明のマングローブの生長予測方法は、植林地又は植林候補地におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータから、コンピュータを用いてマングローブの樹高を予測するマングローブの生長予測方法であって、植林地環境におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータと、この植林地環境におけるマングローブの樹高とに基づいて所定年数後のマングローブの樹高を予測する判定式を作成し、植林地又は植林候補地において実測した複数のパラメータから前記判定式を用いて植林地又は植林候補地における所定年数後のマングローブの樹高を予測するものである。
【００１７】
本発明のマングローブの植林適地判定方法は、植林地又は植林候補地におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータから、コンピュータを用いてマングローブの育成適格地か否かの評価を行うマングローブの植林適地判定方法であって、マングローブの生長に関与する複数のパラメータとマングローブの樹高との相関関係を検出し、検出されたデータと、植林地又は植林候補地において実測した複数のパラメータとを比較し、当該比較に基づいて、植林地又は植林候補地がマングローブ育成適格地か否かの評価を行うものである。
【００１８】
本発明の他のマングローブの植林適地判定方法は、植林地又は植林候補地におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータから、コンピュータを用いてマングローブの育成適格地か否かの評価を行うマングローブの植林適地判定方法であって、マングローブの生長に関与する複数のパラメータとマングローブの樹高との相関関係を検出し、検出されたデータと、植林地又は植林候補地において実測した複数のパラメータとを比較し、当該比較に基づいて、植林地又は植林候補地における各パラメータの過不足を算出するものである。
【００１９】
前記パラメータは、少なくとも地盤高度、土壌硬度、及び土壌中の水分含有量、酸化還元電位、ｐＨ、導電率、Ｃ含有量、Ｎ含有量、ＣとＮとの比率、Ｃａ含有量、Ｍｇ含有量、Ｋ含有量、Ｎａ含有量である。
【発明の効果】
【００２０】
本発明のマングローブの生長予測システム及びマングローブの生長予測方法は、植林地における所定年数後のマングローブの樹高を予測する判定式を作成することができるので、実際に植林を行う前であっても、植林後であっても、当該土地におけるマングローブの所定年後（例えば、２年後）の樹高を予測することができる。これによって、植林を行う前において、樹高が基準の高さまで延びるか否かの判断を下すことができる。
【００２１】
本発明のマングローブの植林適地判定システム及びマングローブの植林適地判定方法は、マングローブの生長に関与する複数のパラメータを検出することにより、実際に植林を行う前であっても、植林後であっても、マングローブの育成地として適しているか否かの判定を行うことができる。これによって、植林地又は植林候補地に対する対処方法を検討することができる。すなわち、マングローブ育成適格地でなければ植林を行わないという合理的判断を速やかに下すことができ、マングローブ育成適格地であれば大規模な植林を安心して展開したり、植林後であれば安心して生育させたりすることができる。
【００２２】
本発明の他のマングローブの植林適地判定システム及びマングローブの植林適地判定方法は、植林地として不足しているパラメータがある場合には、その不足分を補うことにより、従来、植林地として適していなかった土地について環境改善を行うことができて、マングローブの植林候補地とすることができる。これにより、植林候補地を増やすことができる。また、既に植林された後の植林地においても、植林地として不足しているパラメータがある場合には、その不足分を補うことにより、既存のマングローブの生長を効率的に促進することができる。
【００２３】
マングローブの生長に特に必要なパラメータを選択することによって、より確実にマングローブの樹高を予測することができて、植林地又は植林候補地における適地判定を正確に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下本発明の実施の形態を図１〜図７に基づいて説明する。
【００２５】
本発明のマングローブの生長予測システムは、図１に示すように、所定年数後のマングローブの樹高を予測する判定式を作成する判定式作成手段１と、植林候補地におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータを実測する実測手段２と、前記判定式作成手段１により得られた判定式と、実測手段２により得られたパラメータ値により所定年数後のマングローブの樹高を予測する演算手段３とを備えている。
【００２６】
判定式作成手段１は、植林地環境における１３種類のパラメータ（地盤高度、土壌硬度、及び土壌中の水分含有量、酸化還元電位、ｐＨ、導電率、Ｃ含有量、Ｎ含有量、ＣとＮとの比率、Ｃａ含有量、Ｍｇ含有量、Ｋ含有量、Ｎａ含有量）と、この植林地環境において実測したマングローブの樹高を記憶している。この各パラメータが、マングローブの生長に関与するパラメータである。これら１３種類のパラメータは、長年の研究からマングローブの生長に特に必要であると経験的に認められたものである。そして、この判定式作成手段１は、前記１３種類のパラメータ及び樹高に基づいて多変量解析、好ましくは主成分分析及び重回帰分析を用いて、１３種類のパラメータとマングローブの樹高との相関関係を表す関係式を算出する。
【００２７】
実測手段２は、植林地又は植林候補地におけるマングローブの生長に関与するパラメータを実測するものである。具体的には、ボーリング、サウンディング、土質試験等の方法により植林地又は植林候補地における前記各パラメータを実測する。
【００２８】
演算手段３は、判定式作成手段１により得られた判定式と、実測手段２により得られたパラメータ値とに基づいて、演算手段３により２年後のマングローブの樹高を算出する。
【００２９】
判定式作成手段１と、演算手段３とはコンピュータ（マイクロコンピュータ、パーソナルコンピュータ等）にて構成することができる。これにより、植林地又は植林候補地におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータから、前記コンピュータを用いてマングローブの樹高を予測することができる。
【００３０】
次に、このマングローブの生長予測システムを用いたマングローブの生長予測方法について説明する。図２は、マングローブの生長予測方法の手順を示すフローチャートである。まず、複数の植林地環境において、生息するマングローブの樹高を実測し、この樹高データを、判定式作成手段１を備えるコンピュータのメモリに記憶させる（ステップＳ１）。そして、マングローブの植林地において、複数地点における植林地環境（地盤高度、土壌成分）を実測する（ステップＳ２）。具体的には、表１に示すように、地点１から地点Ｘまでの地盤高度、土壌硬度、及び土壌中の水分含有量、酸化還元電位、ｐＨ、導電率、Ｃ含有量、Ｎ含有量、ＣとＮとの比率、Ｃａ含有量、Ｍｇ含有量、Ｋ含有量、Ｎａ含有量の１３種類のパラメータ値の実測を行う。この場合、実測方法として、例えばボーリング、サウンディング、土質試験等の種々の方法にて行う。なお、実測地点数としては、判定式の信頼性を向上させるため、少なくとも２０箇所以上必要であり、好ましくは５０箇所〜１００箇所とすることがよい。なお、表１においてｙはパラメータ数であり、本実施形態ではｙ＝１３の変数を得る。
【００３１】
【表１】
2008206421.tif 000003
【００３２】
その後、ステップＳ２にて測定した１３種類の各パラメータを、判定式作成手段１を構成するコンピュータに入力してメモリに記憶させ、メモリから多変量解析を行うコンピュータ内の演算部に送り、演算部において多変量解析を行う（ステップＳ３）。具体的には、主成分分析により解析を行い、１３種類の各パラメータを互いに無相関のデータ（主成分）に変換する。この主成分分析により、地点Ｘにおける第１主成分ＰＣ１は次の数１により表される。
【００３３】
【数１】
2008206421.tif 000004
【００３４】
ここで、係数ａ11〜ａy1が求まった上記第１主成分式に地点Ｘでの各パラメータ値ＮX1〜ＮXyを代入して計算するとＰＣ１xの値が定まる。ａ11〜ａy1の値の大小が主成分軸にそのまま反映するので、係数（ａ）の値の大きいパラメータ（ｙ）が主成分軸に対する関与が大きいことになる。求めた係数ａ11〜ａy1とＰＣ１1〜ＰＣ１xの値はメモリに記憶される。
【００３５】
次に、上記分散の最大方向の軸に対して直角の方向であって、かつ、分散が最大となるように前記と同様にして第二主成分のＰＣ２xの値を求める。すなわち、でＰＣ２1〜ＰＣ２xの値の分散が最大になるように係数ａ12〜ａy2を求め、ついでＰＣ２1〜ＰＣ２xまでの値を求める。このようにして、必要に応じ第ｎ主成分まで、係数と主成分の値を求めるとともに、メモリに記憶する。
【００３６】
このようにして得られた複数個の主成分の中から判定式に使用する主成分を選択する。通常、主成分の選択は、元データが持つ情報量の８０％になるまでの主成分を選択すればよい。そこで、各主成分が持つ情報量を積算していき、積算値が８０％以上になるまでの主成分ＰＣαを選択する。
【００３７】
次に、重回帰分析によって樹高を予測する判定式を作成する（ステップＳ４）。演算手段３を構成するコンピュータの演算部は、メモリから第１主成分（ＰＣ１）〜第α主成分（ＰＣα）を読み出すとともに、ステップＳ１により測定した樹高（Ｈ）を読み出す。そして、樹高（Ｈ）を目的変数、第１主成分〜第α主成分（ＰＣ１〜ＰＣα）を説明変数として、重回帰分析で解析する。これにより、数２に示すような２年後のマングローブの樹高を予測する判定式を作成することができる。
【００３８】
【数２】
2008206421.tif 000005
【００３９】
次に、植林を行う前の植林候補地において、前記１３種類のパラメータを実測する（ステップＳ５）。具体的には、ボーリング、サウンディング、土質試験等の種々の方法にて植林候補地の地盤高度、土壌硬度、及び土壌中の水分含有量、酸化還元電位、ｐＨ、導電率、Ｃ含有量、Ｎ含有量、ＣとＮとの比率、Ｃａ含有量、Ｍｇ含有量、Ｋ含有量、Ｎａ含有量を実測する。この実測値を前記数２で表される判定式に代入して、２年後のマングローブの樹高を予測する（ステップＳ６）。
【００４０】
なお、前記マングローブ樹高予測システム及びマングローブ樹高予測方法は、既に植林を行った後の植林地にも適用することができる。すなわち、既にマングローブが生息する植林地において、前記１３種類の各パラメータを実測することにより、２年後のマングローブの樹高を予測することができる。
【００４１】
このように、本発明のマングローブ樹高予測システム及びマングローブ樹高予測方法によれば、植林地における所定年数後のマングローブの樹高を予測する判定式を作成することができるので、実際に植林を行う前であっても、植林後であっても、当該土地におけるマングローブの所定年後（例えば、２年後）の樹高を予測することができる。これによって、植林を行う前において、樹高が基準の高さまで延びるか否かの判断を下すことができる。
【００４２】
この場合、マングローブの生長に特に必要な１３種類のパラメータを選択することによって、より確実にマングローブの樹高を予測することができて、植林地又は植林候補地における適地判定を正確に行うことができる。
【００４３】
次に、本発明のマングローブの植林適地判定システムについて説明する。このマングローブの植林適地判定システムは、図３に示すように、マングローブの生長に関与する複数のパラメータとマングローブの樹高との相関関係を検出する検出手段４と、植林候補地におけるマングローブの生長に関与するパラメータを実測する実測手段２と、前記検出手段４にて検出されたデータと、実測手段２にて実測したデータとを比較する比較手段７と、当該比較に基づいて、植林候補地がマングローブ育成適格地か否かの評価を行う評価手段８とを備えている。
【００４４】
前記検出手段４は、植林地環境における１３種類のパラメータ（地盤高度、土壌硬度、及び土壌中の水分含有量、酸化還元電位、ｐＨ、導電率、Ｃ含有量、Ｎ含有量、ＣとＮとの比率、Ｃａ含有量、Ｍｇ含有量、Ｋ含有量、Ｎａ含有量）と、この植林地環境において実測したマングローブの樹高との相関関係を検出するものである。検出手段４はこの場合、前記図１に示した判定式作成手段１を備える。
【００４５】
比較手段７は、検出手段４により得られた１３種類のパラメータと樹高との相関関係と、実測手段２により得られたパラメータ値とを比較するものである。具体的には、判定式作成手段１にて得られた判定式に、図１と同様の実測手段２にて実測した植林候補地のパラメータのデータを当てはめて予測される所定年数後のマングローブの樹高と、予め設定した樹高とを比較して、その比較値を求める。
【００４６】
評価手段８は、比較手段７により得られた比較値に基づいて、植林候補地がマングローブ育成適格地か否かの評価を行うものである。
【００４７】
検出手段４と、比較手段７と、評価手段８とはコンピュータにて構成することができる。これにより、植林候補地におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータから、コンピュータを用いてマングローブの育成適格地か否かの評価を行うことができる。
【００４８】
次に、このマングローブの植林適地判定システムを用いたマングローブの植林適地判定方法について説明する。図４において、ステップＳ６までは、前記マングローブ樹高予測方法と同様の方法により行う。すなわち、植林候補地において、２年後のマングローブの樹高を予測する。その後、前記判定式にて予測した２年後のマングローブの樹高の予測値と、比較手段７を構成するコンピュータのメモリに予め設定された樹高の設定値とを比較して（ステップＳ７）、評価手段８を構成するコンピュータにて、当該植林候補地がマングローブ育成適格地であるか否かの評価を行う（ステップＳ８）。ここで設定値とは、所定年数後において、マングローブが正常に育成されたと仮定したときのマングローブの樹高である。
【００４９】
すなわち、２年後のマングローブの樹高の予測値が設定値と略同一であるか否かを判断して、略同一であれば当該植林候補地はマングローブの育成適格地であると判断する（ステップＳ９）。一方、２年後のマングローブの樹高の予測値が設定値より所定量だけ小であれば、当該植林候補地はマングローブの育成適格地ではないと判断される（ステップＳ１０）。ここで所定量だけ小とは任意に設定することができ、マングローブが適正に育成できないと判定できる樹高寸法である。
【００５０】
なお、このマングローブの植林適地判定システム及びマングローブの植林適地判定方法としては、既に植林を行った後の植林地に対しても使用できる。
【００５１】
このように、本発明のマングローブの植林適地判定システム及びマングローブの植林適地判定方法は、マングローブの生長に関与する複数のパラメータを検出することにより、実際に植林を行う前であっても、植林後であっても、マングローブの育成地として適しているか否かの判定を行うことができる。これによって、植林地又は植林候補地に対する対処方法を検討することができる。すなわち、マングローブ育成適格地でなければ植林を行わないという合理的判断を速やかに下すことができ、マングローブ育成適格地であれば大規模な植林を安心して展開したり、植林後であれば安心して生育させたりすることができる。
【００５２】
次に、本発明のマングローブの植林適地判定システムの第２実施形態について説明する。このマングローブの植林適地判定システムは、図５に示すように、前記図３と同様の検出手段４と、実測手段２と、比較手段７とを備え、前記比較手段７によって得られた比較値に基づいて、植林地又は植林候補地における各パラメータの過不足を算出する算出手段９とを備えている。
【００５３】
算出手段９は、比較手段７により得られた比較値に基づいて、植林候補地における各パラメータの過不足を算出するものである。
【００５４】
検出手段４と、比較手段７と、算出手段９とはコンピュータにて構成することができる。これにより、植林候補地におけるマングローブの生長に関与する複数のパラメータから、コンピュータを用いてマングローブの育成適格地か否かの評価を行うことができる。
【００５５】
次に、前システムを用いたマングローブの植林適地判定方法について説明する。図６において、ステップＳ７までは、前記第１実施形態と同様の方法により行う。すなわち、判定式にて予測した２年後のマングローブの樹高の予測値と、比較手段７を構成するコンピュータのメモリに予め設定された樹高の設定値とを比較して比較値を算出する（ステップＳ７）。
【００５６】
前記ステップＳ７により得られた比較値に基づいて、２年後のマングローブの樹高の予測値が設定値と略同一であるか否かを判断して（ステップＳ８）、略同一であれば当該植林候補地はマングローブの育成適格地であると判断する（ステップＳ９）。一方、２年後のマングローブの樹高の予測値が設定値より所定量だけ小であれば、算出手段９を構成するコンピュータにて、植林地として不足しているパラメータを算出する（ステップＳ１１）。植林地として不足しているパラメータがある場合には、当該植林候補地の環境改良を行うか否かを決定する（ステップＳ１２）。環境改良を行わない場合、当該植林候補地はマングローブの育成適格地でないと判断され（ステップＳ１３）、環境改良を行う場合、不足するパラメータを補って当該候補地の環境改良を行うことができる（ステップＳ１４）。環境改良を行った後、ステップＳ６に戻って環境改良後のパラメータ値を前記判定式に代入することにより、再び２年後のマングローブの樹高を予測する。そして、前記した手順にて当該植林候補地がマングローブ育成適格地であるか否かの評価を行う。
【００５７】
なお、このマングローブの植林適地判定システム及びマングローブの植林適地判定方法としては、既に植林を行った後の植林地に対しても使用できる。
【００５８】
このように、本発明の他のマングローブの植林適地判定システム及びマングローブの植林適地判定方法は、植林地として不足しているパラメータがある場合には、その不足分を補うことにより、従来、植林地として適していなかった土地について環境改善を行うことができて、マングローブの植林候補地とすることができる。これにより、植林候補地を増やすことができる。また、既に植林された後の植林地においても、植林地として不足しているパラメータがある場合には、その不足分を補うことにより、既存のマングローブの生長を効率的に促進することができる。
【００５９】
以上、本発明の実施形態につき説明したが、本発明は前記実施形態に限定されることなく種々の変形が可能であって、例えば、マングローブの樹高予測方法及びマングローブの植林適地判定方法において、樹高を測定するステップＳ１と、各パラメータを実測するステップＳ２とを入れ替えてもよい。また、図３、及び図５に示すシステムにおいて、判定式を作成する判定式作成手段１を省略することができる。すなわち、マングローブの生長に関与する複数のパラメータとマングローブの樹高との相関関係に基づく各パラメータの重みを検出して、この重みに基づいて、植林地又は植林候補地のパラメータを実測し、判定式作成手段１にて樹高を算出することなく、実測したデータと重みとに基づいて評価を行ってもよい。これと同様に、図４、及び図６に示す方法において、判定式を作成するステップＳ４と、所定年数後のマングローブの樹高を算出するステップＳ６を省略することができる。
【実施例】
【００６０】
次に、本発明の実施例について説明する。タイのスラタニ州のドンサク地区（北緯９度１７分、東経９９度４０分：平均気温２７．４℃）において植林を行い、その２年後に当該植林地において７４地点の地盤高度、土壌特性（土壌硬度、及び土壌中の水分含有量、酸化還元電位、ｐＨ、導電率、Ｃ含有量、Ｎ含有量、ＣとＮとの比率、Ｃａ含有量、Ｍｇ含有量、Ｋ含有量、Ｎａ含有量）の実測を行った。また、当該地点におけるマングローブの樹木について、９０ｍ毎に１８５３本の樹高の実測を行った。表２に、各実測値の平均値、最小値、最大値、及び変動係数について示す。
【００６１】
【表２】
2008206421.tif 000006
【００６２】
表３に、これらのパラメータの実測値、及びマングローブの樹高の実測値とに基づいて得られた相関行列を示す。表３に示すように、樹高は各パラメータのうち、例えば、地盤高度、Ｃ含有量、ＣとＮとの比率等に強く相関する一方、酸化還元電位やＫ含有量等にはほとんど相関がないことが分かった。このように、樹高と他のパラメータとの間には、相関関係（同じ動きをする関係）が存在することが判明した。
【００６３】
【表３】
2008206421.tif 000007
【００６４】
そこで、前記１３種類のパラメータについて、主成分分析を行った結果を表４に示す。表４は、もとのデータと主成分で求めたデータ間にどの程度関係があるか見るためのものであり、第１主成分〜第４主成分における各パラメータの主成分負荷量を示している。
【００６５】
【表４】
2008206421.tif 000008
【００６６】
次に、樹高を目的変数、主成分を説明変数として、重回帰分析により樹高を予測する式を作成した。なお、本実施例では、表４に示すように、第１主成分〜第４主成分までにおける累積寄与率が８３．９％であり、第１主成分〜第４主成分によって全データの８３．９％を表現することになる。このため、判定式に使用する主成分として第１主成分〜第４主成分までを選択した。これにより、２年後のマングローブの樹高を予測する判定式は、次の数３に示す式が得られた。
【００６７】
【数３】
2008206421.tif 000009
【００６８】
この数３に表された判定式の実際の整合性を確認した。すなわち、前記７４地点において実測した各１３種類のパラメータを前記判定式に代入することにより、２年後のマングローブの樹高の予測値を算出した。そして、この予測値とマングローブの樹高の実測値とを比較した結果を図５に示す。この場合、実測値ｙを目的変数、予測値ｘを説明変数とする回帰分析を行った結果、次の結果が得られた。
【００６９】
【数４】
2008206421.tif 000010
【００７０】
以上より、本発明による方法を用いることにより算出した２年後のマングローブの樹高と、樹高の実測値とは整合性があることがわかった。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】本発明のマングローブの生長予測システムを示すブロック図である。
【図２】本発明のマングローブ生長予測方法を示すフローチャートである。
【図３】本発明のマングローブの植林適地判定システムを示すブロック図である。
【図４】本発明のマングローブの植林適地判定方法を示すフローチャートである。
【図５】本発明の他のマングローブの植林適地判定システムを示すブロック図である。
【図６】本発明の他のマングローブの植林適地判定方法を示すフローチャートである。
【図７】判定式を用いて予測した２年後のマングローブの樹高の予測値と、当該地点におけるマングローブの樹高の実測値との相関性を表すデータを示す図である。
【符号の説明】
【００７２】
１      判定式作成手段
２      実測手段
３      演算手段
４      検出手段
７      比較手段
８      評価手段
９      算出手段
【図１】
2008206421.tif 000011
【図２】
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【図３】
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【図４】
2008206421.tif 000014
【図５】
2008206421.tif 000015
【図６】
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【図７】
2008206421.tif 000017