ぎょーむ日誌 2004-07-21

2004 年 07 月 21 日 (水)

• 0820 起床． 朝飯． コーヒー． 0930 自宅発． 曇． 0940 研究室着．
• 苫小牧直径成長モデリング， 推定結果解析用プログラム作りのつづき． R の便利なのか不便なのかよくわからんできあいデータ構造を駆使して， 成長量と気象値の偏微分を数値計算できるよう準備していく．
• 1330 北大構内走発． 完璧なる曇天． 雨も少々． 1415 もどる． 昼飯．
• 苫小牧直径成長モデリング， 推定結果解析用プログラム作りのつづき．
• 1655 ちょー面倒プログラミングにひとくぎりついた． えー ……
  1. 成長量を気象値で偏微分したもの (偏微分係数)
  2. 気象値を気象変量で偏微分したもの (偏微分係数)
  これらそれぞれを
  • 樹種ごとに
  • 樹木の直径にそって
  • 光合成気象値は 気温・VPD・PPFD それぞれで偏微分
  • 代謝気象値は 気温・降水量 それぞれで偏微分
  についてすべて計算し， R の list(tag = data.frame(), ...) というカタチで格納して， 永続オブジェクトとして保存， とゆーところまで， よーやくにしてできた． 偏微分係数の計算は数値微分で．
• あとは， 作図プログラムからこれらの永続オブジェクトを load() して， 上記の偏微分 1. と偏微分 2. の積をとって和をとれば， 樹種ごとの DBH の変化にそった 各気象変量への応答の大きさが図示できる …… が， すでにばてきったのでひと休み．
• 作図プログラミングにかかる． 日没後に終了． Wiki にアップロード …… 時刻はすでに 2000 か．

[気象変量への応答]

樹種ごとに異る 6 年間の推定平均成長量が 気温・降水量・PPFD・VPD などにどう応答しているか， をあらわしている． グラフによって legend が上にきたり下にきたりしてるけれど， これは「自動判定」してるのである …… というどうでもいいところを工夫してみたり．

• まあ， また計算まちがいとかやってないかチェックが必要なんだけど …… 本日はここまで． 2020 研究室発． 2040 帰宅． 体重 72.8kg． 晩飯．
• [今日の運動]
  • 北大構内走 1330-1415． ストレッチング．
  • 腹筋運動 30 × 3 回． 腕立ふせ 3 × 3 回．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0830): 米麦 0.7 合． ピーマン・ニラ・ショウガの炒めもの．
  • 昼 (1430): 研究室お茶部屋． 食パン．
  • 晩 (2130): 米麦 1.0 合． コマツナ・ピーマン・ショウガ・ホタテの炒めもの．