結果と考察

a)

樹木年輪指数による違い

a-1)

針葉樹について

樹種ごとに算出した

9

種類の樹木年輪指数のクロノロジー間の相関係数（r）

を

5

樹種で平均した値（

r _

）をTable 3.5 右上に，0.1 %水準で有意なrを示した樹 種数（n

_sp

）をTable 3.5 左下に示した。幅に関する

4

つの指数（IW

_ew

，

IW ar

，

IW lw

，

IP lw

）間では，IP

_lw

以外の間では

n sp

が

4

樹種以上であった。一方，密度に関する

5

つの指数（ID

_min

，ID

_ew

，ID

_mean

，ID

_lw

，ID

_max

）間では，ID

_mean

と他の

4

つの指数 との

n sp

が

4

樹種以上であったが，早材部にあたる

ID min

や

ID ew

と晩材部にあたる

ID lw

やID

_max

との間ではn

_sp

は少なかった。IP

_lw

は

IW lw

とID

_mean

との間ではn

_sp

が

4

樹 種であった。そのIP

_lw

を除くと，幅に関する指数と密度に関する指数との間には 明確な関係は不明であった。

r

_

を基にして，得られた主成分分析の結果を，幅に関する指数については

Fig.

3.24

に，材密度に関する指数についてはFig. 3.25 に示した。幅に関する指数で は第

1

主成分の寄与率が

62.2 %，第 2

主成分の寄与率が

36.7 %であった。また，

材密度に関する指数では第

1

主成分の寄与率が

63.0 %

，第

2

主成分の寄与率が

-98-

26.3 %であった。幅に関する指数のうち，IW _ew

，IW

_ar

，IW

_lw

の第

1

主成分はほぼ

同じ値であったが，第

2

主成分では，

IW _lw

，

IW _ar

，

IW _ew

の順に並んでいた。また，

その中ではIW

_ar

とIW

_ew

は近くに位置し，IW

_lw

が離れていた。

同様に，材密度に関する指数においても第

1

主成分はほぼ同じ値であったが，

第

2

主成分では，

ID max

，

ID lw

，

ID mean

，

ID ew

，

ID min

の順に並んでいた。その中で，

ID _max

と

ID _lw

，

ID _ew

と

ID _min

は，それぞれ近くに位置していた。また，

ID _mean

は

ID _lw

と

ID ew

との中間ではあるが，

ID ew

よりに位置していた。

つまり，幅に関する指数はIW

_ew

，IW

_ar

，IW

_lw

の並びで，材密度に関する指数は

ID _min

，ID

_ew

，ID

_mean

，ID

_lw

，ID

_max

の並びで似た経年変動を持っていることがわか った。また，IW

_ar

と

ID _mean

は，ともに晩材部よりも早材部の樹木年輪変数と似た 経年変動を持っていることがわかった。また，

IP _lw

とID

_mean

との間の

r _

やn

_sp

の値が 大きかった原因として，早晩材の境界値を各年輪内密度差の

50 %値としたため，

D _mean

の大小によってP

_lw

が影響を受けている可能性が考えられる。つまり，

ID _mean

には早晩材の移行に関連した情報も含まれている可能性がある。

以上のような樹木年輪指数間の関係性は他の報告でも同様であった（Wimmer

et al. 2000；Chen et al. 2010； Chen et al. 2012）。したがって，幅または材密度に

関する指数は，それぞれ形成された順に似た経年変動を有しているといえ，そ のように関連付けて考察する必要があると考える。

a-2)

サワグルミおよびミズナラについて

9

種類の樹木年輪指数間のクロノロジー間の

r

をサワグルミついては

Table 3.6

右上に，ミズナラについては

Table 3.6

左下に示した。幅に関する指数について，

サワグルミの

IW ar

は

IW ew

と，ミズナラの

IW ar

は

IW lw

と

0.1 %水準で有意な r

が 認められた。同様に，材密度に関する指数についても，サワグルミの

ID _mean

は

ID ew

や

ID min

と，ミズナラの

ID mean

は

ID lw

や

ID max

と

0.1 %

水準で有意な

r

が認め

-99-

られた。

また，その

r

を基にして得られた主成分分析を行った結果を，サワグルミの 幅に関する指数については

Fig. 3.26

に，材密度に関する指数については

Fig. 3.27

に，ミズナラの幅に関する指数については

Fig. 3.28

に，材密度に関する指数に

ついては

Fig. 3.29

に示した。

サワグルミにおいて，幅に関する指数では第

1

主成分の寄与率が

59.4 %，第 2

主成分の寄与率が

39.4 %

であった。また，材密度に関する指数では第

1

主成 分の寄与率が

64.3 %，第 2

主成分の寄与率が

29.2 %であった。IW _ar

と

IW ew

は近 くに位置したが，

IW _lw

は第

1

主成分ですでに離れていた。また，

ID _ew

は

ID _min

と，

ID _lw

は

ID _mean

と

ID _max

と，それぞれ近くに位置していた。

IP lw

は，

IW lw

と他のものより近くに位置していた。

W lw

について約

300

年輪を 調べると，最小で

5 μm

，平均で

52μm

，最大で

400 μm

となっていた（Fig. 3.30）。

また約

85 %の年輪で W _lw

は

100 μm

以下であった。つまり，サワグルミの

W _lw

は

Fig. 2.6b

や

Fig. 2.7a

で示したように年輪界直前の小径かつ厚壁の木部繊維が

接線方向に並ぶ高密度な部分の幅にあたると考えられる。一方，W

_lw

が

100 μm

以上の年輪は

W ar

が狭い場合に多く認められた。

W lw

が

100 μm

以上の場合は，

上述した高密度な部分以外も含まれてしまっていたが，

ID _lw

と

ID _max

とが似た経 年変動を持っていたことから，

W lw

や

ID lw

が年輪界直前の小径かつ厚壁の木部 繊維が接線方向に並ぶ高密度な部分の幅や材密度を代表できていると考え，第

4

章以降で行う樹木年輪－気候関係の解析に用いることに問題ないと考えた。

一方，ミズナラにおいて，幅に関する指数では第

1

主成分の寄与率が

64.9 %，

第

2

主成分の寄与率が

33.9 %

であった。また，材密度に関する指数では第

1

主 成分の寄与率が

59.0 %，第 2

主成分の寄与率が

30.3 %であった。 IW ar

と

IW lw

は 近くに位置し，IW

_ew

は第

1

主成分ですでに離れていた。また，ID

_ew

は

ID _min

と，

ID lw

は

ID max

と，それぞれ近くに位置していた。

IP lw

は，他のものより

IW lw

と近

-100-

くに位置していた。ID

_max

は孔圏外部の中でも前半に位置することが多く見受け られ（Fig. 2.6c），第

1

主成分は

ID _ew

や

ID _min

とほぼ同じ値であったが，第

2

主 成分も含めると

ID _ew

や

ID _min

から最も離れて位置していた。

b)

樹種による違い

樹種ごとの樹木年輪クロノロジー間の関係について，針葉樹では

IW _ar

（Table

3.7

左下）と

ID mean

（

Table 3.7

右上）ともに

5

樹種間全ての組み合わせで有意な

r

が認められた。サワグルミの

IW ar

は他の

6

樹種と有意な

r

が認められなかった。

サワグルミでは年輪幅の広狭を制限する要因が他の樹種とは異なると考える。

これらのことから，構築された

IW _ar

と

ID _mean

のクロノロジーは異なる要因の 影響を記録しているが，それぞれは一定地域内に生育する複数樹種間に共通す る要因を記録していると考える。

IW _ar

のクロノロジーでは第

1

主成分の寄与率が

47.8 %，第 2

主成分の寄与率

が

16.5 %であった。主成分負荷量の分布は，針葉樹 5

樹種が比較的近い位置に

集まっていた（Fig. 3.31）。第

1

主成分では，サワグルミが離れて位置していた。

その他の樹種は近くに位置していたが，針葉樹を値が大きい順に並べるとスギ，

ヒノキ，ツガ，アカマツ，モミとなっていた。つまり，ヒノキ科（旧スギ科を 含む）

2

樹種，マツ科

3

樹種の順に並んでいた。また，第

2

主成分においても，

広葉樹

2

樹種は針葉樹と離れた位置にあり，さらにそれぞれの位置も離れてい た。広葉樹の中ではサワグルミよりミズナラの方が針葉樹の近くに位置してい た。針葉樹の中ではアカマツが少し離れて位置していた。

一方，

ID mean

のクロノロジーでは，第

1

主成分の寄与率が

55.4 %

，第

2

主成分 の寄与率が

16.6 %であった。第 1

主成分の寄与率は

IW ar

よりも

ID mean

のクロノ ロジーの方が高いことから，

ID _mean

の方が本研究で用いた樹種間に共通した経年 変動であると考えられる。第

1

主成分では

IW ar

のクロノロジーの場合よりも全

-101-

樹種が接近して位置していた（Fig. 3.32）。値の大きい順に並べるとモミ，アカ マツ，ツガ，ヒノキ，スギ，ミズナラ，サワグルミとなる。つまり，マツ科

3

樹種，ヒノキ科

2

樹種，広葉樹

2

樹種の順に位置していた。広葉樹

2

樹種の中 では，IW

_ar

のクロノロジーの場合と同様にサワグルミよりもミズナラの方が針 葉樹の近くに位置していた。一方で，第

2

主成分では針葉樹はマツ科とヒノキ 科とが明らかに分かれて位置していた。マツ科

3

樹種と広葉樹

2

樹種とは近く に位置していたが，ヒノキ科

2

樹種とは離れていた。

主 成 分 分 析 を 用 い た 樹 木 年 輪 ク ロ ノ ロ ジ ー の 複 数 樹 種 間 の 比 較 に つ い て

Graumlich（ 1992）は，アメリカ五大湖付近に生育する針葉樹 3

樹種と広葉樹

8

樹種の

IW _ar

のクロノロジーを用い，各樹種の主成分負荷量は属ごとに集まって 分布していたと報告しており，本研究でも同様なことがいえると考える。

これらのことから，主成分負荷量の分布における樹種の位置関係は異なって いたが，近縁種の樹木年輪クロノロジーは，（IW

_ar

および

ID _mean

共に），遠縁の 種より共通した変動成分を有していることが分かり，樹木の気候応答について の樹種特性が分析しうると考える。

-102-

Table 3.5.

針葉樹

5

樹種における

9

種類の樹木年輪指数間の関係

凡 例 ：IW

ar

：年輪幅指数，IW

ew

：早材幅指数，IW

lw

：晩材幅指数，IP

lw

：晩材

率指数，

ID _min

：年輪内最小密度指数，

ID _ew

：早材密度指数，

ID _mean

： 年輪内平均指数，ID

lw

：晩材密度指数，ID

max

：年輪内最大密度指数 注 ：右上の数値は

5

樹種で平均した相関係数を示した。左下の数値は有意

な相関係数（

p < 0.01）が認められた樹種数を示した。

IW _ew IW _ar IW _lw IP _lw ID _min ID _ew ID _mean ID _lw ID _max IW _ew 0.957 0.519 -0.409 -0.379 -0.138 -0.342 -0.249 -0.027 IW _ar 5 0.723 -0.162 -0.337 -0.067 -0.145 -0.183 0.036 IW _lw 4 5 0.513 -0.166 0.094 0.339 -0.027 0.129

IP _lw -1 -1 4 0.198 0.244 0.705 0.204 0.171

ID _min -3 -2 0 1 0.844 0.637 0.316 0.152

ID _ew -1 1 1 2 5 0.759 0.327 0.330

ID _mean -1 -1 1 4 4 5 0.575 0.521

ID _lw 0 0 0 1 1 1 4 0.867

ID _max 0 0 0 0 0 1 4 5

ドキュメント内 樹木年輪年代学的手法による樹木の気候応答の解析 (ページ 102-115)