ぎょーむ日誌 2005-01-06

2005 年 01 月 06 日 (木)

• 0840 起床． うう． 朝飯． コーヒー． 0930 自宅発． 晴． 0940 研究室着．
• 朝からいきなり小池さんお電話攻撃． といっても単に， 履修とどけが不備な当講座の大学院生のメイルアカウントを 早口にて問い合わせるものにすぎなかったわけだが．
• ぱいぷ樹木原稿なおしました手紙かき …… 1240 ひととーり終った． まずは甲山さんに修正原稿ともども提出． 昼飯．
• 1300 すぎより苫小牧から来た平尾君と， leafminer 寄生モデリング相談 …… うーむ， この寄生率問題はけっこう難問だ …… むろん 2 年前の松田さんモデル framework の拡張 (混合モデル化と pseudo likelihood autologistic) で今回の修論発表ぐらいは問題なく乗り切れる． しかし， 細かいところから再検討してみると， データ解析に連関してくる諸問題がうかびあがってくる．
• 多くの生態学観測データでありがちなことなんだが 「密度」 なるコトバのまわりには多くのワナがある． しかも， これはサンプリングの可能性と労力に制約されるもんで， つねに理想的にはなりえない． ということで， まずはサンプリングについて整理してみると， 小さな樹木 (plot 内では多数派) では
  1. 全ての葉において leafminer の有無をみて記録する (host 「密度」の計測)
  2. そこから決められた枚数の葉だけを「選んで」 保温器にいれ (これは 1 シーズンの中で 4 回サンプリングするので 一度に全部を取れない)， parasitoid の羽化の有無を調べる (寄生という event の「密度」の計測)
  いっぽう， 大きな樹木 (plot 内では少数派) では
  1. 村上さんの卓越した木登り術でもって樹冠上部に到達し， そのあたりの枝を 3 本切断
  2. その 3 本の枝について leafminer の有無をみて記録する (host 「密度」の計測)
  3. そこから決められた枚数の葉だけを「選んで」 保温器にいれ， parasitoid の羽化の有無を調べる (寄生という event の「密度」の計測)
  というかんぢだ． あちこちに「隠れた」密度があるのは見てのとおりだ．
• そして「隠れた」変数を扱うなら MCMC 的にやるほかあるまい， という気もする． 今回の修論はぎぶす分布を生成しないで何が解析できるか， という方向で片づけるつもりだ (時間的な制約あるため)． ということで， このあたりの問題はひとまづ放置される．
• ところで， 今回の修論とは直接には関係ないんだけど， 昆虫の集団ってのはじつに年変動がはげしいそうで …… すでに観測は 2001-2004 年にかけて行なわれているわけだが， 10 倍程度の変動はこの期間内でも当たりまえのように観察されるそーだ． それが host-parasitoid の振幅の激しい dynamics， というのであればこれはいかにも「理論どーり」 なんだろうけれど， 実際のところはそうではなさそうで host の「エサ」たる樹木の挙動 (ドングリの masting とか) が重要かも， という指摘もある． つまり， 北大ろーかるに言えば， しるうっどふう top down control 万歳な萬屋さん世界観というより， むしろ松木さんわーるどが説得力をもちそう， ということかも．
• しかし， 窒素を繁殖で消耗してしまうと leafminer にとってはツラい状況かも， というのはトリッキーだな? 補償もへちまもあったもんではない．
• モデリングに関する整理． あたりまえのことだが， よく考えて線形予測子を構成すれば 2 年前のような面倒な 「モデルわけ」 は必要ない， とわかった． まあ， あのときは一般化線形モデルとかよくわかってなかったもんで．
• ぎぶす分布なき空間相関とは， すなわち pseudo likelihood 法つかいたおして何が言えるか， という問題に帰着される． randomization によってある程度の面倒は回避できるだろう， というのが今年にはいってからの発見だ． しかしながら， 尤度にもとづいた方法との「比較可能性」というのは， これまたあたりまえのことなんだが， ほとんどない． うーむ， このあたりを事前に気づかないってのが， われながらまぬけというか．
• ゐんどーづの R は動作がのろい． これが計算可能性を制約する．
• …… というよーなハナシを 1930 ごろまで． 2020 研究室発． 2030 帰宅． 運動． 晩飯．
• [今日の運動]
  • エアロバイク 55 分間．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0900): ヨーグルト．
  • 昼 (1245): 研究室お茶部屋． 米麦 0.7 合． ハクサイ・モヤシ・ネギ・油揚・卵の炒めもの．
  • 晩 (2250): 米麦 1.0 合． ハクサイ・モヤシ・ネギ・油揚・卵の炒めもの．