講演詳細

立地部門[Forest Environment]

日付	ポスター発表
講演番号	P-291
発表題目	市町村スケールにおける土層厚確率マップの作成 Probability mapping of soil thickness on manicipal scale
要旨本文	日本の山地・丘陵地における土層厚の地理空間情報は著しく不足しており、土壌炭素の蓄積量推定や水文モデルにおける不確実性要因となっている。筆者らはこれまで、国有林林野土壌調査の土壌断面情報（レガシーデータ）を教師データとした機械学習モデルによる、全国の土層厚マップ推定を行ってきた。本研究は、レガシーデータに新たに測定データを追加することによる、局所スケールでのマップ精度の向上を目的とした。茨城県常陸太田市における約120haの民有林内において土層強度検査棒による土層厚測定を実施し、レガシーデータと合わせて新たな教師データセットを準備した。説明変数には、傾斜、斜面方位、曲率等の地形因子に加え、地質、土壌、気象、火山分布等を考慮し、ランダムフォレスト分類(RF)によって「土層厚がある特定の深度に達する確率」を推定・マッピングした。その結果、RFにおける新規データとレガシーデータのブートストラップ時の重みを調整することにより、局所スケールでのマップ精度が向上することが示された。今後、市町村スケールでのマッピング推定精度の向上につながる可能性がある。
著者氏名	○山下尚之1 ・ 大貫靖浩1 ・ 渡壁卓磨2
著者所属	1国立研究開発法人 森林研究・整備機構 森林総合研究所立地環境研究領域 ・ 2国立研究開発法人 森林研究・整備機構 森林総合研究所関西支所
キーワード	土壌深度, マッピング, 広域評価, 機械学習モデル
Key word	Soil thickness, Mapping, Regional assessment, Machine larning model