単純同齢林における林木成長パターンのクラスタリング

抄録

同一林分内において局所的な地理条件の違いなどにより、個々の林木の成長は異なる。そのような場合、それぞれの林木の成長を同様のパターンにより分類し、分類されるグループ毎に成長を予測できれば、林分全体の成長をより効率的に記述することができる。本研究では、単純同齢林の林木成長に対し、k-平均法によりクラスタリングを行い、情報量規準を基に最適なグループ分割の抽出を試みた。ここで用いた方法は、林木の成長曲線のパラメータ推定、推定されるパラメータ値に対するクラスタリング、得られるクラスターを基にした多変量分散分析(MANOVA) モデルのあてはめ、そして、あてはめ結果から得られる情報量規準による最適グループ分割の決定から構成される方法である。