関東地方のカシノナガキクイムシ初発日予測モデル(v.2025-03-27)

はじめに

ダウンロード

• predict_emergence_2025-03-27.xlsx:（18KB）
  新規入力用Excelファイル。予測を行うにはこのファイルにデータを入力して下さい。
• predict_emergence_2025-03-27_tsukuba.xlsx:（18KB）
  2024年のつくば市の気象データを入力した入力例。
• predict_emergence_2025-03-27.zip:（4,049KB）
  新規入力用、入力例、説明書のセット。以下の説明書を画像と同時に確認するにはこのファイルをダウンロードし、zipファイル内のreadme.htmlを開いてください。

使い方

各部の説明

予測値の計算

1. 気象庁のWebサイトの過去の気象データ検索ページを開き、ページ一番左の地点の選択から初発日を予測したい場所と気象条件が一番近い地点を選びます。
2. 年月日の選択から予測したい年を選び、3月もしくは4月を選びます。
3. データの種類で日ごとの値の表示を選びます。
   気象庁のWebページ（PNG：360KB）
4. 表示された表から平均気温・降水量・最深積雪をコピーし、Excelファイルの指定されたセルに貼り付けます（平均気温・降水量は表全体をコピーし、一度新しいExcelファイルに貼り付けを行うと作業しやすいと思います。最深積雪は一番大きな値だけを入力すればOKです）。
   必要なデータ（PNG：355KB）
5. 3月の気象条件で予測を行う時には3月の平均気温3月の気象条件で予測と最深積雪を入力して下さい。
   3月の気象条件で予測（PNG：893KB）
6. 3〜4月の気象条件で予測を行う時には3〜4月の平均気温と降水量を入力して下さい。
   3〜4月の気象条件で予測（PNG：945KB）
7. データを入力すると、初発日予測のところに予測値が表示されます。
8. 入力値や予測値に問題がある場合はメッセージ欄に表示されます。
   ・3月の気象条件を使った予測値を表示しています。：表示されている予測初発日が3月の気象条件を使ったモデルで計算されているときに表示されます。
   ・3-4月の気象条件を使った予測値を表示しています。：表示されている予測初発日が3〜4月の気象条件を使ったモデルで計算されているときに表示されます。
   ・〜〜を全て入力して下さい。：必要なセル全てにデータが入力されいてない時に表示されます。
   ・〜〜の数値ではない値を修正してください。：数値ではない値が入力されているときに表示されます。降水量の--は無視されます。
   ・モデル構築時よりも〇〇が低い/高い場所を予測しようとしています。想定よりも予測が外れる可能性があるのでご注意ください。：入力された気象条件がモデル構築に使った気象条件の範囲外の時に表示されます。予測初発日が大きく外れる可能性があるので、予測初発日を利用する際には注意して使ってください。
9. 複数の地点の初発日を予測したいときには、Excelファイルのシートではなく、ファイル自体を複製して値を入力して下さい。
    

モデル詳細

解析手法

• 2021-2024年に関東地方ののべ103の調査地点（下図の〇の地点）で初発日調査を行いました。
  調査地点（PNG：771KB）
• 得られた初発日データを一般化線形モデル（GLM）でモデル化しました。
• モデルの応答変数は初発日を、説明変数には気象条件（日平均気温が閾値以上の日の積算気温・降水量・日照時間・最深積雪）を用いました。
• 気象条件は3月・4月・3〜4月の3条件で積算値を計算し、また積算気温の閾値は0.5℃刻みで7℃〜14℃の範囲の候補値で計算しました。
• 気象条件の積算期間（3条件）・積算温度の閾値（15条件）・説明変数（4変数）の組み合わせの中からAICを用いて最も予測力の高いモデルを選択しました。
• 最も予測力が高いモデルは3〜4月の気象条件を使ったモデルでしたが、早めに予測を行いたい場合へも対応するため、3月の気象条件を用いたモデル、3〜4月の気象条件を用いたモデルでそれぞれ予測力が最大のモデルをExcelファイルに実装しました。
• モデルの予測力は交差検証（クロスバリデーション）でR²値を計算しました（R²値は予測値と実測値が一致するほど高くなり、予測値と実測値が完全に一致する場合に最大値の1になります）。

 モデルの予測力

謝辞

• 本研究は、生研支援センターイノベーション創出強化研究推進事業（体系的番号JPJ007097）「With/Postナラ枯れ時代の広葉樹林管理戦略の構築」（課題番号04021C2）により実施しました。
• 気象データには農研機構メッシュ農業気象データ（The Agro-Meteorological Grid Square Data, NARO）（外部サイトへリンク）を利用しました。
   

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