調査手法

野外調査手法

植物生態学の基盤となる野外調査は、標準化された手法により再現性と比較可能性を確保する必要がある。淀川流域での調査は、河川敷という特殊環境に適応した手法を開発・適用している。調査の精度と効率を両立させるため、従来手法と新技術を組み合わせたハイブリッド調査システムを採用。

1. 基本調査プロトコル

2. 季節調査スケジュール

3. 特殊環境調査法

• 水生植物調査: 潜水調査・水中カメラ・採泥器使用
• 樹冠調査: ツリークライミング・高所作業車
• 夜間調査: 夜咲き植物・ライトトラップ
• 洪水後調査: 攪乱直後の急速な群落変化追跡

植生解析手法

1. 群落構造解析

2. 種多様性評価

3. 群落分類と序列

リモートセンシング技術

1. 衛星リモートセンシング

2. UAV（ドローン）調査

3. 画像解析技術

4. ハイパースペクトラル解析

400-2500nmの連続スペクトルデータにより、種レベルでの識別・生理状態診断・ストレス検出が可能。特に外来種の早期発見・希少種のモニタリングに威力を発揮。

分子生物学的手法

1. DNA抽出・増幅

2. 次世代シーケンシング

3. 系統解析手法

4. 集団遺伝学解析

• 遺伝的多様性: π・θ・Ar・He・Ho指数
• 集団構造: STRUCTURE・ADMIXTURE・PCA解析
• 遺伝子流動: Nm・FST・IBD解析
• ボトルネック検出: Bottleneck・M-ratio test

データ解析手法

1. 統計解析

2. 多変量統計

3. 機械学習・AI

4. 時空間解析

GIS・GPS・リモートセンシングデータの統合により、植物分布の時空間動態を定量解析。景観生態学・メタ個体群動力学・侵入生態学への応用。

品質管理と標準化

1. データ品質管理

2. 標準化プロトコル

3. 相互検証システム

• 機関間比較: 同一地点での並行調査
• 手法間検証: 異なる手法による結果比較
• 時期間一貫性: 長期データの継続性確保
• 国際相互検証: 海外機関との比較調査

新興技術の応用

1. AI・深層学習

2. IoT・センサーネットワーク

3. ブロックチェーン・DX技術

調査データの改ざん防止・トレーサビリティ確保にブロックチェーン技術を適用。市民参加型調査でのデータ信頼性向上、知的財産権保護への応用も検討中。