ぎょーむ日誌 2007-09-22

2007 年 09 月 22 日 (土)

• 0800 起床． コーヒー． 朝飯． 洗濯． 怠業． ちょっと掃除． ECOAS 計算くたびれ感がぬけないので， シャワー． カラダをごしごし洗ってるうちに， 本日の計算アイデアおもいついた． 今度こそ， コレでうまくいきそうな気がするんだけど ……
• 1050 自宅発． 曇． 昨日の異常な真夏日 (札幌市では 8 月下旬に真夏日が終わるのがふつーである) の影響は寒気に流されたのか， ふつーに涼しい． 我が家の隣の北 12 生協で昼飯の調達， と思ったら 6 個 395 円のリンゴの安売りが． いやー， 良い季節になったなぁ， と 1 ダース買ってしまった． ついでにお茶部屋さしいれコーヒーなど (やはり安売り)． 1115 研究室着．
• えーと， 昨日は (バイオマス分割モデルはヤメにして) ECOAS 八甲田湿原植物の species ごとの GPP だか NPP だか (これを推定させる) が競争力とやらをあらわしてるよーな「直接対決」的な 種間競争モデルにしてみた． で， この場合の問題点としては
  1. 種間競争キビしすぎ， の推定結果がしばしばあらわれる …… 純群落コドラートなら 1000 g ぐらいのバイオマスが多種系だと 700 g ぐらいになる
  2. 列強 species たちの「談合」 …… 競争力が 10 vs 15 でも 12 vs 18 でも だいたい同じ結果になるので， chain ごとに事後分布が好き勝手にずれる
  といったところ．
• この両難点をまとめて解決せんとする本日の策， 「競争ナシ環境に最優占植物を放りこめば 観測された群落バイオマスとだいたい同じぐらいのバイオマスになる」 という仮定の導入． はい， 例によって「収量一定の法則」などというアヤしげなハナシを， 群落レヴェルに拡大解釈してます．
• これはけっこう強い仮定なんだよね …… 二番手以降の種はかなりへっぽこ， と決めつけられるわけで．
• ちなみに， この ECOAS 観測データにおけるコドラート (3 標高，全 13 コドラート) ごとの最優占種ってなんなの? と R に聞いてみると，

  >  apply(MassA, 1, which.max)
   [1] 23 23 23 16 23 37 23 23 23 23 23 18 18
  

  とゆーことで， ほとんどの場所で spc23 すなわちヌマガヤがえらそーにしているのであった． ついでに書いとくと， spc16 キンコウカ， spc37 ヨシ， spc18 …… これは例の mikaya ミヤマイヌノハナヒゲとミカヅキグサのたぐい， だな．
• ということで， こういうアイデアを組みこむための計算試行錯誤． GPP + 呼吸というモデルになればおもしろいなあ， と思ったんだがこれは無理だった． NPP で現象論的にやることに．
• 昼飯後も苦闘がつづき， 1415 よーやく， すっきり収束， 苛烈すぎる種間競争ナシ， の統計モデリングができた． 6000 MCMC step で 642 秒． こういう結果で (事後分布表， BUGS code)． あてはまりは良くないけど， まあ 50 cm × 50 cm という切りとりかたがもたらしうる不確定性， とゆーことにでも．

• はあー， 一件落着? …… と脱力． なんかここ数日， 朝から晩まで この統計モデリングばかりにかまけてたよーな気がする． この結果からいろいろと図を作らんといかんけど， まあこんなところでしょう …… とりあえず， ひと休み．
• いかん， 完全にトマってた．
• とりあえず， パラメーターの nested 事後分布図， とか? 左が植物の abundance みたいな量で， 右が標高依存性．

• やはりほとんどの種で標高依存性がはっきりしないわけだが， オレンジ色でめだってる spc23 ことヌマガヤとか湿原列強 species どもは (その定義からして) abundance が高いので， どのあたりの標高が好きなのかはある程度わかる． で， ECOAS 的にはバイオマス的にかさばってる連中の標高依存性がわかれば， それで OK なのだろう． 環境変化に対する応答のいんちき憶測計算において 事後分布の「移動」が見えるからだ．
• データとモデルの比較． species ごとの観測値 (●) とコドラート内合計 (+)， species ごとの憶測値 (○; 重なってると見えん) と種間競争ないとき (他種なし状態) での憶測地 (△)． でかい図なので一部のみ．

• 2040 研究室発． また買いもの． 2100 帰宅． 体重 69.4 kg． ECOAS 計算ふとりか? いやはや． うんどう． 晩飯．
• うんどう中に計算改善案をひとつ思いついた． 本日の計算は， 各コドラートの「最優占種」なるものをキメうちにしている． これはいかにもカタい． カタすぎる． もっとベイズ的に柔軟にあつかってやるほうがよいかんじで， コドラート i における最優占種なる植物種を MCMC 計算の中で生成してやればよい． そうだねー， その事前確率は (モデル内の他の部分で決められる) ポテンシャル NPP に比例するとでも決めてやれば自然だろう． つまり，

  	Sp.top[i] ~ dcat(frac[i,])
  	for (j in 1:N.sp) {
  		frac[i, j] <- pnpp[i, j] / total[i]
  	}
  

  まあ， あした試してみよう．
• ちかごろ聞いたよーな気がするウワサ話． 当節， 書名に「ベイズ」とついてる数学・科学の本はよく売れるらしい． しかしながら， 近ごろの出版物であり， ベイズな内容なのに出版社が 「ベイズを書名にいれるのはやめましょう」 と決断してしまった場合もあるそーで (売れゆきはいまいちだった?)． これは「ベイズ」という三文字に 何やら許しがたいものを感じるえらい先生がたがいて (機嫌わるくなると 「ウチの学会ではもうおタクからは本を出してやらん!」 とか言うのかしらん?)， 出版社はそちら方面に対して慎重だったとか何とか ……
• もひとつ． 画像解析でべんりなべいぢあん空間モデリングわざ， ただし境界の処理が絶悪に難しいらしい． 言われてみたら， そんな気がしてきた． どうしようどうしよう．
• [今日の運動]
  • 腹筋運動 30 × 3 回． 腕立ふせ 10 × 3 回．
  • エアロバイク 50 分間． 400kcal．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0830): 米麦 0.7 合． ネギ卵炒飯．
  • 昼 (1330): 研究室計算機前ひるめしの日々． 納豆巻． リンゴ．
  • 晩 (2310): 米麦 0.8 合． サバのネギ・ショウガ煮． トマト・チーズ．