関東森林研究

速 報70-1(2019)

マツノマダラカミキリ羽化脱出時期の有効積算温量の推定
岩井淳治１ ・塚原雅美１ ・宮嶋大介２１ 新潟県森林研究所
２ 新潟県治山課
要旨：2013 年から 2018 年の６年分の発生予察調査データを用いてロジスティックモデルによるマツノマダラカミキ
リ脱出率曲線の推定を行い，新潟県の従来法である１％脱出日(試験環境下で観測した脱出総数のうちの１％が脱出した日)と比較した。得られた推定式に実際の有効積算温量を代入したところ，４月中旬の低温が影響したとみられる
2013 年を除くと１％脱出日の有効積算温量は推定脱出率 2.32～3.73％と推定され，ほぼ同等であることが確認できた。
キーワード：マツノマダラカミキリ，初発日，一般化線形混合モデル，ロジスティックモデル，有効積算温量

Estimation of total effective temperature on the first emergence day of Monochamus alternatus
Junji IWAI1, Masami TSUKAHARA1, Daisuke MIYAJIMA2
1 Niigata Prefectural Forest Research Institute,Murakami,Niigata,958-0264
2 Niigata Prefecture Forestry Conservation Division,Niigata,Niigata,950-8570

Ⅰ はじめに卵させたマツ材を脱出用網室に移し，翌年の発生予察調

松くい虫防除のための薬剤散布時期の参考とするため，査に用いた。ただし，調査初年の 2013 年は激害地被害木

各県ではマツノマダラカミキリ(以下，カミキリ)の発生由来のマツ材を用いた。毎年６月から８月中旬までほぼ予察調査を行い，初発日等を公表している(たとえば６，毎日脱出用網室を確認し，脱出していたカミキリ成虫を７)。推定方法はそれぞれ独自の方法によっており，新潟捕獲，計数した。脱出用網室内には温度データロガー(お県ではカミキリ発生予察調査から毎年の脱出総頭数のんどとり Jr.：株式会社ティアンドデイ)を３月下旬から８１％が脱出した日(以下，１％脱出日)の有効積算温量（以月下旬まで設置し，毎正時の気温を計測した。

下，温量）を単純平均する方法を採用し，1988 年に 320

２．解析方法 データロガーから得た気温データから日度(５)を，2017 年に 335 日度(４)を公表し，松くい虫防日平均気温を求め，本県で採用しているカミキリの発育除事業で運用している。この温量を初発日ではなく１％零点 11℃を超えた値を積算し，各日の温量(日度)を求め脱出日としてきた理由は，初発日が「散発的で安定してた。起算日は従来法(４，５)では４月１日としていたが本いない(５)」ためである。本研究では，2013 年から 2018

研究では３月１日とし，データロガーの欠測値は構内気年に行った６年分の発生予察調査の結果からカミキリの象観測データ(大田計器製作所：東京)を用いて補完した。

脱出開始までに必要な温量をロジスティックモデルを用

本研究では温量とカミキリ脱出率の対応をモデル化すいて推定し，本県で運用してきた脱出時期推定の妥当性るのにロジスティック関数を採用した。ロジスティックを検証する。

関数は０～１の値しかとらない脱出率のようなデータの解析に適しており，また，実際に 4,000 頭以上のカミキリの脱出データから描かれた累積脱出率曲線（２）はロⅡ 材料と方法
１．カミキリ脱出消長調査 カミキリ発生予察のためジスティック曲線の形状を示している。モデルの応答変の脱出成虫捕獲および強制産卵用の網室は新潟県森林研

数はカミキリ脱出率，説明変数は温量とし，変量効果と究所構内(村上市鵜渡路 38.273N, 139.508E，標高 30ｍ)にして調査年を設定した。なお，初発日からの経過日数も４室がほぼ東西方向に横並びで設置され，直射日光が当説明変数になり得るが，本研究では初発日の温量を予測たらないような樹木の庇陰下にある。

したいため，これは採用しなかった。応答変数が従う確

毎年のカミキリ成虫活動期間中に産卵用網室で強制産－率分布は二項分布とし，統計解析ソフトは R-3.4.1(The R

129 －(受理日 2019 年 5 月 20 日)

Foundation for Statistical Computing,Vienna, Austria.)を用い，の実施に寄与していきたい。

一般化線形混合モデル(以下，GLMM)による解析のため引用文献

glmmML(ver 1.0.3)パッケージを使用した。
モデルとするロジスティック関数は次式で示され(１,(1) David W.Hosmer,Jr., Stanley Lemeshow, Rodney X.

３)，GLMM によって各係数𝛽0 ，𝛽1 の最尤推定値を求め

Sturdivant (2017) データ解析のためのロジスティック回た。

帰モデル．共立出版，東京．514pp(2) 遠田暢男 (1975) マツノマダラカミキリの発育と温1

ｙ = 1+exp⁡(−𝛽 −𝛽 𝑥−𝑟)0度との関係．森林防疫 24:208-211

1(3) 久保拓弥 (2012) データ解析のための統計モデリン

ここでｙは脱出率，𝑥は温量，𝛽0 は切片，𝛽1 は傾き，ｒは変量効果を表す。ただし変量効果については調査年ごグ入門．岩波書店，東京．267ppとに推定される値である。

(4) 宮嶋大介 (2017) 松くい虫被害激害地における予防薬剤散布の効果．新潟森林研報 58:5-12(5) 布川耕一・山崎秀一 (1988) 新潟県におけるマツノⅢ 結果と考察
１．推定結果 得られた係数推定値は𝛽0 =－10.3696，マダラカミキリの生態．新潟林試研報 30:27-41

𝛽1 ＝0.0202 であり変量効果ｒは－1.80～1.04 の間であっ(6) 須藤昭弘 (2003) マツノマダラカミキリ成虫の初発た。推定脱出率曲線(以下，推定曲線)と各年の実測値の脱日を予測する試み．森林防疫 52:65-71

出率曲線(以下，実脱出率曲線)を図-1 に示す。変量効果(7) 吉本喜久雄 (2007) 長崎県におけるマツノマダラカが正の場合には曲線は左へ，負の場合には右へずれ，０ミキリの発生予察について．九州森林研究 60:84-85の場合は推定曲線そのものとなる。推定曲線に比べ，実1.0

脱出率曲線の初発日付近の立ち上がり具合が変量効果を反映していないように見える部分があるが，これは各調0.8査年のサンプル数が少なくばらつきが大きかったことが推定脱出率曲線
実測値の脱出率曲線

要因と考えられ，母集団(県内のカミキリ)の脱出率の推量の実測値を代入した結果を表-1 に示す。2013 年以外は0.6010.4

ック曲線式(以下，推定式)に，各調査年の１％脱出日の温11 exp1x0r

10.36960.02020.2

２．従来法の妥当性の検証 得られた推定ロジスティ

脱出率y定式としては充分妥当なものと考えられる。

23.91％と推定値と実測値のずれが大きかった。2013 年は0.0

推定脱出率が 2.32～3.73％と算出されたが，2013 年のみ
0４月中旬から約１ヶ月間，平年より気温が 3.0～4.5℃低かった。なお，４月中旬の気温が低い場合には初発日に200400600800

1000

有効積算温量(日度)

図-1. 推定脱出率曲線と各調査年の実測値の脱出率曲線

至る温量が増えるという現象は長崎県の事例(７)でも示されており，推定式における変量効果ｒが負になる要因であると考えられる。以上の結果から，４月中旬の気温

表-1. 実測脱出率１％(従来法)の時の推定脱出率とに著しい変化がない場合，従来法での実測脱出率１％の有効積算温量

時の推定脱出率は２～３％であり，脱出率は大きく違わないことが明らかになった。すなわち，従来法によるカ調査年

推定脱出率（％）

有効積算温量(日度)

総脱出頭 数

ミキリ脱出時期推定は概ね妥当と考えられた。また，推2013年

23.91455.3123

定式から１％脱出率の温量推定値を求めると 284.5 日度

2014年

2.36328.6328であることが確認できた。

2015年

2.32

327.7

580

2016年

2.46

330.7

145

2017年

3.08

342.1

164

2018年

3.73

351.8

138

Ⅳ おわりに推定式を使って，今後は初発日温量をある幅を持った確率密度で表すことも可能であろう。今後さらにデータを充実させ，解析を進めることによって的確な防除事業－

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