1.2: 点を中心とした樹木の調査: 四半期サンプリング

樹木調査は、森林の生物多様性を評価し、森林地域の構造と健康状態を解明するために重要です。ポイントセンタークォーターサンプリング法は、森林の組成を定量化するために使用される一般的な手法です。

森林は重要な天然資源であり、環境の維持に役立っていると同時に、人間の健康と生活の質に影響を与えています。この資源を維持するためには、森林の組成をよく理解することが不可欠です。森林が非常に多様であれば、種特有の害虫や病気による影響を最小限に抑えることができます。外来樹木が下層林を支配している場合、これは将来の在来樹木の移動を示している可能性があります。

ポイント中心のクォーターサンプリングは、森林コミュニティで一般的に使用される方法の1つです。これは、森林で見つかった樹種の密度、頻度、および被覆に関する情報を収集するために使用されます。この方法で収集されたデータは、樹種が発生する頻度、一般的な種が他の樹種とどのように関連しているか、樹木のサイズを推定する能力を提供し、樹木の樹齢とそれらが生態系で占めるスペースを推定することができます。

ポイント中心の方法には、他の樹木調査タイプよりも利点があります。これは、存在するすべての樹木を調査するのではなく、森林全体で少量のサンプリングのみを必要とするため、標準のプロット分析よりも効率的です。労働集約的ではありませんが、同等の結果が得られることが示されています。

このビデオでは、ポイント中心のクォーター サンプルを実行する方法、関連するツリー データを計算する方法、およびポイント中心のクォーター ツリー調査の結果を分析する方法について説明します。

ポイント中心のクォーターツリー調査法は、特定の樹種について、相対密度、相対頻度、および相対基底面積の3つの主要な定量的尺度を生成します。次に、これら 3 つの値を合計して、その種の "重要度値" を生成し、これを "相対重要度値" に変換できます。この値は、森林内の樹種の蔓延と豊富さを数値化したものです。

ポイント中心クォーター法では、胸の高さでの直径(DBH)と呼ばれるツリー測定を使用します。これは、既存のグレードより4.5フィート高い位置で測定されています。調査場所が選択されると、トランセクトが設定され、そのトランセクトに沿った森林内のポイントが選択され、その周辺エリアが4つのクォーターに分割されます。各四半期で、DBHが40 cmを超える最も近い樹木が特定されます。このコレクションは、大きなツリー サンプルと見なされます。

次に、各四半期で、DBHが2.5 cmを超え、40 cm未満の最も近い樹木が特定されます。これらは小さな木のサンプルとラベル付けされています。各象限で大きな樹木と小さな樹木を特定することで、高いキャノピーを形成する上層植生と下層林の成長を比較できます。

これらの簡単な計測値を用いて、各樹種の基底面積と重要度値を算出することができます。基底面積は、DBHの1本の木の断面積です。種のすべての樹木の総基底面積を計算することは、種の密度を理解するためのより正確な方法であり、サイトごとの樹木の数の代わりに樹木のサイズを考慮に入れるために使用されます。

各種の重要度値は、森林コミュニティにおける特定の種の相対的な優位性を推定するために計算されます。これは、種が森林全体でどれだけ頻繁に発生するか、種の個体の総数、および種が占める森林面積の合計量を考慮に入れます。

樹木調査の重要性とポイント中心四分の一調査の原則を理解したところで、これらが現場でどのように行われているかを見てみましょう。

森林地帯の場所を特定したら、森林に150mのトランセクトを確立します。これは森林地帯のどこからでも開始できますが、道路などの外部ソースからの境界の影響を最小限に抑えるために、できれば森林の端から離れている必要があります。

トランセクトに沿って50mごとに杭を置きます。各杭は、サンプリングサイトを4つの四半期に分割する4つのコンパス方向の中心を表しています。これらは、必要に応じて、一方の端から場所ごとに番号を付けることができます。

各四半期では、杭から直径40 cmを超える任意の種の最も近い木までの距離が測定されます。四半期ごとに 1 本の大きな木だけを測定する必要があるため、合計 16 本の木が大きな木のカテゴリに記録されます。それぞれについて、杭までの距離をセンチメートル単位で記録します。

測定された各木で、葉が交互に配置されているか、渦巻き状に配置されているか、または反対の配置に配置されているかに注意してください。次に、測定した各樹木の葉のサンプルを収集します。

葉のサンプルを植物標本紙に置き、収集場所に応じてラベルを付け、後で識別するために植物プレスに置きます。

各サンプルツリーについて、フィールド測定テープを使用して、DBHを記録します。特定のDBHテープを使用する場合は、直径を直接読み取ってください。通常の測定テープで、木の周囲を測定し、次に式を使用して直径を計算します。

次に、直径が 40 cm 未満で 2.5 cm を超える最も近い樹木のトランセクトの各セグメントで、各象限についてこれらの測定を繰り返します。これらを別のカテゴリに記録し、小さな木としてラベル付けします。

ラボに戻り、各種の平均ポイントからツリーまでの距離、密度、および基底面積を計算します。この情報は、重要度の値を生成するために使用できます。まず、樹木識別ガイドまたはIDキーを使用して、大小の両方の樹木カテゴリーで測定された各樹木を特定します。

大木と小木のサンプル全体のポイントから木までの平均距離を計算します。これは、樹木グループからトランセクト ポイントまでの距離の平均値です。

次に、示されている式を使用して、大きな樹木グループと小さな樹木グループの両方の平均密度、つまりヘクタールあたりの樹木の数を計算します。グループごとに各樹種の個体数を記録し、大きな樹木と小さな樹木グループの両方について、樹種ごとに密度を決定します。

直径の測定値を、サンプリングされたすべての樹木の領域に変換します。平均を計算して、各種の平均基底面積を計算します。種の基底面積は、その種の平均基底面積にその密度を掛けたものです。次に、各種ごとに、相対基底面積を計算します。

各グループで各種が発生する頻度を決定します。これは、サンプリングされた 4 つのポイントのうち、その種が発生したポイントの数を比較することによって決定されます。たとえば、アメリカのニレが象限の 4 つのポイントすべてで見つかった場合、周波数は 1 に等しくなります。シルバーメープルが4つのポイントのうち2つで見つかった場合、頻度は0.5に等しくなります ここで、グループごとに各種の相対的な頻度を決定します。

種の重要度の値を計算できるようになりました。相対密度を相対周波数と相対基底面積に加算します。最後に、各種の相対重要度の値を決定します。

要約すると、これらのデータをグラフに入力して、Y 軸に各種の重要度値を重要度の高い順に並べ、X 軸に種名を示します。データは、大きな木の 1 つのバーと小さな木の 1 つのバーとして表示する必要があります。

樹種の重要度の値は、樹種が 1 つだけ観察される調査で最大 300 に達することがあります。重要度が高い値は、必ずしも種が森林の健康にとって重要であることを意味するわけではありません。むしろ、それは単にその種が現在森林構造で優勢であることを示しているに過ぎません。

樹木調査は、科学者や土地管理者にさまざまな重要なトピックについて情報を提供するために使用されます。ポイント中心クォーター法は、さまざまな情報収集シナリオに適用できます。

コミュニティは、地元の森林地帯に枯れた木や病気にかかった木が頻繁にある場合、林業プログラムの必要性を判断するために樹木目録から利益を得ることができます。このような樹木は、枝の落下による健康リスクや、他人への感染リスクを証明する可能性があります。森林で多くの枯れた木や病気にかかった木を見つけることは、環境科学者にとって懸念を引き起こし、酸性雨やオゾン汚染などの劣悪な環境条件の初期の指標となる可能性があります。

森林の種の多様性を知ることは、土地管理者が植栽戦略を立てるのに役立ちます。彼らは、多様性を維持するために新しいまたは珍しい有益な種を追加する一方で、一般的な樹木の植え付けを制限または排除するためのガイドラインを設定するように通知される場合があります。樹木調査のデータにより、管理者は、大気汚染防止や炭素回収・貯留など、特定の樹種が提供するサービスの価値を計算し、これらのデータに基づいて植栽戦略を調整することもできます。

JoVEのポイントセンタークォーター法を使用した樹木測量の紹介を見ました。これで、樹木調査の重要性、ポイント中心の四半期調査の実施方法、および調査測定値に基づいて森林構造を計算する方法を理解できたはずです。ご覧いただきありがとうございます!