データ収集の科学的原則
植物生態学研究における科学的データ収集は、再現性・客観性・定量性を確保することが極めて重要である。淀川流域での植物調査では、時空間的変動の大きい河川生態系の特性を考慮し、標準化された手法による系統的データ収集が求められる。本章では、統計解析・モデリング・予測に適用可能な高品質データの収集技術を体系的に解説する。
科学的データの要件
FAIR原則の適用
- Findable（発見可能性）: メタデータ・識別子による検索可能性
- Accessible（アクセス可能性）: 標準プロトコルによるアクセス手順
- Interoperable（相互運用性）: 標準化された形式・用語体系
- Reusable（再利用可能性）: 詳細な記述・ライセンス情報
データ品質の5次元
- 正確性（Accuracy）: 真値との近さ・測定誤差の管理
- 精密性（Precision）: 測定の再現性・一貫性
- 完全性（Completeness）: 欠測値の最小化・記録漏れ防止
- 一貫性（Consistency）: 内部・外部一貫性の確保
- 適時性（Timeliness）: 適切なタイミングでのデータ取得
測定の標準化
単位系・記録形式の統一
- 長さ: mm・cm・m（小数点以下1桁）
- 重量: mg・g・kg（有効数字3桁）
- 面積: cm²・m²・ha（用途により選択）
- 密度: 個体/m²・本/ha（標準化された単位）
測定精度・有効数字
- 草高: 1cm単位（>50cm）、0.5cm単位（<50cm）
- 直径: 0.1mm単位（<10mm）、1mm単位（≥10mm）
- 被度: 5%刻み（>10%）、1%刻み（<10%）
- 個体数: 正確値（<100）、最近位数（≥100）