ぎょーむ日誌 2006-06-01

2006 年 06 月 01 日 (木)

• 0750 起床． 朝飯． コーヒー． 朝からアカマツ資源分配モデルの検討に没頭してしまう． 0915 自宅発． 晴． 0930 研究室着．
• メイル書きとかネット雑用とか．
• GLMM 解説記事のしあげについてはもうちょいコメント待ちすることに． アカマツデータながめる．
• 昼飯．
• アカマツモデリングのやり直しの可能性を検討する データみなおしつづく．
• この樹木個体成長モデルは (ぱいぷ樹木 などとは異なり) たいへん単純化されたものになっていて，
  1. 各軸が直径成長 (age 依存)
  2. 枯れ上り (断面積差依存)
  3. 新しい軸の生成 (random resampling)
  でハナシがおわる．
• で， いま検討しなおしてるのは，
  1. 各軸が直径成長 (age 依存) …… age 依存ってのもなぁ
  2. 枯れ上り (断面積差依存) …… これは面白いんだけどちょっと強引かも
  3. 新しい軸の生成 (random resampling) …… これは他に方法がないので， この方式でいくしかない， ただし「どれだけ作るか」には検討の余地がある
  といったあたりだ． 1. と 2. をまとめて変更できないかな， と．
• そしてこれらの過程で 3 つの未知パラメーターの推定値が 必要になる:
  • 軸のふとり速度
  • 枯れ上りの速度
  • 「どれだけ作るか」 …… 当年における膨張
  こいつらのバランスでバイオマス蓄積がきまるんだよねえ． モデルが変わると当然これらの推定方法と推定値が変わるわけで (あるいは必要とされるパラメーターが変わる)．
• につまってしまったので， 論文読み． 来訪中の Caswell さんとその PD だった Fujiwara さんの クジラ生残推定論文 をススめられたのでダウンロードしてみる …… 「見つかった・見つからなかった」データから生残確率の最尤推定とモデル選択， か． ここで「このクジラは観測場所 X 付近を好む・好まない」 という「個性・個体差」を個体ごとの割算推定値でくみこんでしまっているな． ここは何かしら mixed model あるいは Bayes model 的に考えるべきところだ．
• ともかく行列モデルは推定すべきパラメーターが多すぎる．
• 1800 すぎから地環研前芝生でジンパ (ジンギスカン用肉とよばれるラム肉をあまり調理むけではない使い捨て アルミ鍋にいれて七輪の上で加熱してみる儀式もしくはパーティー)． なんだかひたすらウチワでぱたぱたと炭火に送風していたような気がする．
• 2000 すぎおひらき． 研究室にもどってまたアカマツデータをひねくる． 2210 研究室発． 2225 帰宅．
• [今日の運動]
  • また運動休養日．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0830): 米麦 0.6 合． コマツナあえもの．
  • 昼 (1250): 研究室お茶部屋． 米麦 0.6 合． コマツナあえもの．
  • 晩 (1830): ぢんぱ．