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2008年5月

リアルX-Men

スラッシュドットの記事で発見

指先にツメを隠しているカエルが発見されたということです。
危険を感じると皮膚を破ってツメが飛び出てくるそうな。

新種発見ということではなく、もともと知られていた種にこのような爪があることがわかったそうです。

サイエンスの記事の文頭には、

X-Men fans rejoice: Wolverine has come to life, as a frog.
(X-Menのファン大喜び。ウルヴァリンがカエルになって現世にやってきた。)

なんて書いてある。
アメリカ人はX-Menを想像するんですね。

元論文には、カエルのツメの写真が出ています。

このツメはある程度の攻撃力があるようで、引っかかれて血がにじむくらい鋭いそうです。

カメルーンにいる12種のArthroleptidaeがこの形質をもっている。
種類は多いけど、一種しか確認されていない肺のないカエルよりもこっちの方が驚きです。

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土をまさぐってみた

ちいさなミミズを見つけた。

Huto  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

フトミミズ科の一種。

TOEFでは、フトミミズ科は3種類知られており、いずれも一年生の卵越冬。この個体は雪が解けてから生まれたばかりの赤ちゃんだ。このくらいだとまだ種類の同定ができない。

体重数mgといったところか。こいつが、9月をこえて性成熟するころには、10gを超える巨体になる。

TOEFは、土壌層が薄い割には非常にミミズが多いことが知られている。そのため、夏のTOEFは大型ツグミランドになる。
昼間はアカハラ、クロツグミが、夜はトラツグミがミミズを食べまくっているのだろう。
特に明け方の林道を走るとミミズを大量にくわえたクロツグミが林道をバンバン飛び立つ姿が観察できる。

Sakura  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

こちらは、ツリミミズ科のサクラミミズ。複数年生きる種。TOEFには、ツリミミズ科も3種いるが、このサクラミミズが圧倒的に多い。

このサクラミミズは、日本中に分布しているが、なぜだかTOEFの個体群はかなり大きいのだそうだ。自分は、ここでしかサクラミミズを見たことがないが、他の地域ではもっと小さく、写真のフトミミズがもう少し育った程度くらいにしか大きくならないのだそうだ。なぜそうなのかは、未だに解明されていないそうです。

Hikaku  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

定規を持っていなかったので、フィールドワーカーがよく使う「セ-Y3」を使って比較。
大きい方が、ツリミミズで小さい方がフトミミズ。
この大きさが4ヶ月後には逆転する。

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林道

TOEFの樹木たちの展葉はこれからだ。

Rindo  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ここはなんでこんなに遅いのだろう?

札幌はとっくに生い茂っているし、TOEF近くの支笏湖周辺もずいぶん展葉している。

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カナヘビ

林内を歩いていたらカナヘビを見つけた。

けっこうおとなしいので、写真を撮らせてもらった。

Kanahebi1  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Kanahebi2  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Kanahebi3  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Kanahebi4  

 

  

 

 

 

 

 

 

 

 

撮ったその場では、「うん。なかなかよく撮れた」と思っていたけど、光条件が悪かったのか、ちょっと寒色系が強い。
フラッシュを焚いた方が良かったかもしれないが、スーパーマクロだとフラッシュの光が全体に広がらず、変な影ができてしまう。

写真はやはり難しい。

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モデルからインパクトを予測する

このエントリーがちょうど100エントリー目です。

研究室の先輩の統計コンサル

GLMsでモデルが得られたあとにそれをどうするか?という話になった。

モデル選択で

y~ 0.33 A + 0.2 B - 0.11 C +  2

というようなモデルが得られたら、
「ああ、AとBがプラスに効いててCがマイナスに効くんだ。」

というようなところで終わっていたのだが、保全を主目的にしている先輩は、

「実際に、ある条件(変数)が変動したときはどうなるか?」

という、予測までしたいのだそうだ。
保全の現場では、よくありそうなことで、B,Cの要因(もう撹乱域が決まっているとか)はどうしようもないけど、Aの要因はなんとか変えることができる(植物植えるとかエサ撒くとか)からAを変化させることによってどれだけ保全効果を得られるかを予測したい場合こんなことをしたいわけだ。

そうなると、予測値を求めることになるので、predict()なり、fitted()なりを使えばいい。

しかし、今回は事情が異なり、

「B,Cは固定して、Aだけが変動したときの予測値を得たい」

このような場合は、predict()では対応できない(すくなくとも自分が試した限りでは)。

先輩の話では、JMPやエクセルならできるらしい。

けれども、Aをたとえば1から50まで動かしたとすると、マウス操作とかを50回繰り返さなきゃいけない(もしくは、ひたすら長い行をドラッグ)わけで、そんなことをしていたらどこかでミスるか、呪われると思う。

じゃあ、ちょっと遊びでRを使ってやってみるかと思い立ち、仮想データを作ってやってみることにした。

長いので、続きに入れます。

続きを読む "モデルからインパクトを予測する"

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マルコフ連鎖モンテカルロ法

Book マルコフ連鎖モンテカルロ法

販売元:朝倉書店
Amazon.co.jpで詳細を確認する

期待の本が発売しました。

East_Scrofaさんによると、もともとこの本はアマゾンで扱う予定はなかったようですが、発売日の25日になって、いきなり購入可能になりました。

午前中にアマゾンで確認したときは、検索でヒットしなかったのですが、午後になって注文可能に。

East_Scrofaさんがアマゾンに問い合わせてくれたり、自分がアマゾンでこの本の検索をかけたことが効いているのだろうか?
いずれにしてもよいことです。

即注文しました。

楽しみです。

はやく来ないかな~

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悲しいかな新川河口

朝早めに起きて、新川河口へ出向く。

シギチはシロチドリしかいなかった。
悲しい。

シギチ以外ではノゴマがわりと近くで見ることができた。
河口へと続くダートのロープに止まって一生懸命さえずっています。
カメラをかまえると逃げて行ってしまった・・・

記録 2008年5月23日 新川河口
シロチドリ、オオセグロカモメ、ウミネコ、トビ、マガモ、ヒバリ、ノビタキ、ノゴマ

新川から北大へ。
朝の鳥見会に参加する。
だんだんシメの数が減ってきた。
コルリの声が聞こえた場所ではすでに声は聞けず。
すでに抜けてしまったかな?

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予言

今年はシラカバ花粉が多かった。

4月22日の日記の写真にあるように花が例年より多かった。

花が多いということは、できる実も多いことが予想される。

で、ふとネットを徘徊していたらこんな写真を見つけた。

来シーズンの冬はシラカバの枯れた実が多いはず(ハンノキの花粉飛散も多かったので、ハンノキの実も多いかも)なので、種子食冬鳥の食糧がいっぱいあるので、大量に冬鳥飛来するかも。

2年連続の冬鳥当たり年か?

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花粉症そろそろ終息か?

花粉症だいぶ楽になってきた。

4月22日の日記と同じ場所で写真を撮ってみた。

Sirakabamay1  

 

 

 

 

 

  

 

 

 

 

Sirakabamay2  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Sirakabamay3  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

花が枯れ、実ができているようです。

ということで、(すくなくともここらへんでは)既に花粉の飛散は終了している。

しかし、まだ症状がでるということは、大気中のエアロゾルにまだ相当量花粉があるのでしょう。

今回の雨で、かなり楽になったので、もうひと雨降ればもう大丈夫になるかな。

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嵐が運んだ?

朝早く起きて、北大構内で鳥見というかセンサスのお手伝い。

マヒワはだんだん抜けているようで、あまり見ない。
相変わらずシメが多い。
一か所に百羽くらいとかいるし。

いつまでいるかこのブログ上にでも記録しておきたいけど、来週はTOEFなんだよな。

歩いている途中、原生林でコルリのさえずりを聞く。
研究室のある建物前の林でカッコウの声を聞く。
上空をアマツバメが飛ぶ。(自分は確認しなかったがヒメアマツバメもいたらしい。)

いづれも今シーズン北大構内初認だ。

前日の低気圧が運んできたのかな?

記録 2008年5月21日 北大構内
マガモ, キジバト, カッコウ, アマツバメ, アカゲラ, ハクセキレイ, ヒヨドリ, モズ, コルリ, ルリビタキ, ウグイス, エゾムシクイ, センダイムシクイ, キビタキ, コサメビタキ, ハシブトガラ, シジュウカラ, アオジ, カワラヒワ, マヒワ, シメ, スズメ, コムクドリ, ムクドリ, カケス, ハシボソガラス, ハシブトガラス
27種

シギチが気になるなあ。なんか運ばれてきているのかな?

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いつ間にやら発売

ふと、kowaのページを見てみると、なんと、新しい双眼鏡が発売していた。最近、birder誌とかを読んでいなかったので、全然知らなかった。

【4月25日新発売!】kowa(コーワ)コンパクト双眼鏡BD25-10GR

BD25 GR

コーワのC3コートをプリズムに施した25mm口径の改良機なんですね。

製品ページや上の写真を見ると、ヒモ通しが両側についているようなので、カバーをつけてやる必要はなくなるようだ。

軸は、舶来やニコンのHGの同クラスのようによりコンパクトになる二軸ではなく、扱いやすい一軸を維持したのか。
実機をみたことないから何とも言えないけれど、もともとコンパクトなものだし、二軸に比べてコンパクトにならずともそれほど問題ない気がする。

定価が3万切っているので、同クラスの舶来物が5万円台後半から10万で、ニコンのHGが実売5万を切るくらいを考えると、なかなかいい値段設定ではないかな。コーワの製品だから、見えはおそらくいいのであろうし。

うーむ。これは、ほしいかも。
ちょっとお金ができたらほんと買っちゃおうかな。

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ちょっと北の方を歩いてみる

次世代ポストゲノムセンターと牛 Usi

 

 

 

 

 

  

 

 

 

 

 

ノビタキがさえずっていた
Nobitaki  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ヒバリも飛んでいた(ピントあわず)
Hibari  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

くさっぱら。牧草なのか?
Kusa  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

もうちょっと散策したっかったけど、鼻が限界。
ティッシュを携帯していなかった。

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怠惰な一日

前日3時まで飲んでいたけれど、朝7時の鳥見会に行った。

眠い。

いつものコースを散策。

いまだにシメが多い。集団で飛んでいるところを撮りたいけど、難しい。

いつものコースを回ったあとは、有志で実験苗畑へ。
ここもシメが多い。

ここも一周して鳥見は終わり。

さすがに眠いので、いったん家に帰ってから一眠りしてから研究室に行こうと思い、家に帰る。1、2時間寝るつもりだったんだけど

・・・・・

起きたのは18時だった。

ガックシ。

夕飯の準備して、もう家に引き籠ることにした。

記録 北大構内 5月17日
マガモ, アカゲラ, ハクセキレイ, ヒヨドリ, ウグイス, エゾムシクイ, センダイムシクイ, オオルリ, エゾビタキ, コサメビタキ, ハシブトガラ, シジュウカラ, アオジ, カワラヒワ, マヒワ, イカル, シメ, スズメ, コムクドリ, ムクドリ, ハシボソガラス, ハシブトガラス
22種

とにかく、種が大豊作なのでアトリ類がいっぱい。

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シメ大群の原因

飯島さんの日記の5月12日の記事にハルニレに来ているシメの写真が載っている。

今年はハルニレの種が豊作なので、ここ数年ないくらい多数のシメが北大構内に居ついているということなんだろう。

今年は、シラカバ花粉も尋常じゃないくらい飛散した。花粉の飛散量は、前年の気温に依存しているようで、去年の猛暑が効いているんだろう。

ハルニレ豊作もシラカバと同じく去年の猛暑が効いているのかも。で、その豊作が鳥類群集(シメとかマヒワとか)の飛来にも波及していると。

まさにボトムアップ効果ですね。

今シーズンは、冬鳥が当たり年だったけど、夏の気温が高くて全体的に冬の鳥の餌資源が多かったからなのかもしれない。

今年の夏はどうなのか?そして冬は?

冬鳥大当たりは歓迎だが、猛暑はいやだ。

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師弟三代共同作業

殿のかつての指導教官の統計下請をしている。

殿の師匠は大学退職後、奥さんと日本全国温泉巡りをするついでに、ご当地の動物をサンプリングしていた。というか、温泉巡りは名目で、サンプリングがメインだったんだろうけど。

採集記録は、国内誌に掲載され、さらにそのDNAを使った研究は自分の学部時代の指導教官により解析され、成果が国際誌に掲載された。

そんな殿の師匠は、喜寿を2年後に控え、まだまだ現役。
時間がある時にフィールドに出てサンプリングをしているらしい。
去年は、新しく開発したトラップを自慢げに見せてくれた。
また、そのとき直々にトラップの仕掛けかたを教えていただいた。

動物への探求心は未だに衰えることなく、博物館のボランティアとして作業する傍ら、自分が採集した標本をつかった研究を続けられているスーパーおじいちゃんである。

自分も将来こういう風になれるのか?ひとつの目標とする人物である。

そんな殿の師匠が、短報ながら新しく論文を執筆された。
先ほどの日本全国温泉採集行脚のときのサンプルを用いた形態の研究である。

結果は非常にシンプルで、地域ごとに歯の突起があるかないかを調べ(よくそこに着目したもんだ!)、地域群ごとに突起の有無に違いがあり、それがDNAを用いた研究で得られた傾向と合致するというものだ。

そこで、突起の有無が地域ごとに違うことを統計的に示したいけれど、そのやり方がわからないということで、自分に統計のお役が回ってきた。

殿の師匠は、あるなしの割合データを持ってきた。割合データというとかの人が大嫌いなデータなので、これを現代統計学っぽくGLMの二項モデルで解いた。

もともと結果が非常にクリアーなので、サクッとゆ~い差をだして、解析結果をまとめ作図もちょっとして殿の師匠に見せた。殿と3人で統計のことのみならず、論文の内容のことを小一時間ほどディスカッション。GLMははじめて聞いた単語のようで、キョトンとしていたけれど、まあ結果が出たからいいとすることに。どうやったか、メールで説明することにしたけど、統計の部分は自分で書いた方が早そうなので、書いて送ることにした。

GLMは、ジャーナルや当たるレフェリーによって不運に見舞われるという話をよく聞く。殿の師匠が出す予定のジャーナルで使っている人がいるのかちょっと気になったので、調べてみると東のイノシシでGLMによるAkaike weightをつかったモデル選択な研究をあっさり見つけたので、まあ大丈夫なんだと安心。

原稿は、殿がチェックしたくさんのコメントをつけていた。殿の師匠はこれからそのコメントの対応と統計の部分を原稿に組み込むことになるのだろう。
いつか、自分も殿の原稿をチェックしてコメントをびっしり書くようになるのだろうか?
それを目標の一つにして頑張ろう。

この論文、もともと5年前に結果が出ていて放置していたらしい。
ある日突然思いついて、一気に書き上げたそうな。

この論文と別にして、あと二つネタが残っていて、ひとつはサンプルは集まっていて、あとは計測すれば結果が出る。これは、多変量解析をする必要があるので、また自分の出番がありそう。

もうひとつは、島にサンプリングをしに行かなければいけない。
やらないか?と言われたけど、時間がとれるかなあ?
今やってるネタと全く関係ないからなあ・・・
興味はあるんだが。

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Tree diversity analysis

RjpWikiを眺めてみたら、パッケージ更新情報にBiodiversityRがあったので覗いてみると、これ関係の本が出版されていることに気づいた。

RjpWikiのR史、R本リストにも載っていないし、他のページでも見たことがなかったので、この存在には気付かなかった。

調べてみると2005年に出版されているにも関わらず、amazonの日本版にも本家にも検索しても出てこない。
当然、ココログのアフィリエイトも全滅だった。

不思議だなと思ってよくよく見ていると、この本は、PDFで内容のすべてがダンロードできるようだ。

対象は樹木群落だけれども他の群集にも応用可能だと思うので、BiodiversityRやveganを使うときはこの本を参照するといいかも。

特にこのブログにANOSIMと検索してやってくる人がわりかしいるようなので、そんな人はこの本の8章をよんでみると参考になるかもしれません。

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大群

朝、少し研究室のある建物前で鳥を見る。

林がざわめいていた。

シメとマヒワの群れが新芽や実のようなものを食べていた。

特にシメが多くて100羽単位でいたと思う。

構内全体がこんな感じだから、全部でどれくらい北大構内にいるのだろう?

記録 5月14日 北大構内
キジバト、シメ、マヒワ、アオジ、センダイムシクイ、ハシブトガラ、シジュウカラ、ムクドリ、スズメ、ヒヨドリ、ハシブトガラス

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想定外の種

先日の鳥記録をよーく見るとおかしな種が混じっている。

ふつーじゃありえない種をみてしまった。

Akaashi1 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Akaashi3  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Akaashi4  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

近かった。
すぐ近くの電線にそいつはいた。

ハヤブサよりも明らかに小さい。

チゴハヤブサだと思ったけれど、赤い部分がない。

コチョウゲンを疑ったけれども、違和感があった。

クチバシの色を見て図鑑を見ると一発だった。

 

Akaashi5 タパタと飛び出すと、地面におりてまた電線に上がった。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

虫を捕まえて食べていた。

Akaashi6  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

唯一撮れた飛翔写真。

デジ眼部隊は、すばらしい飛翔写真を撮っていた。
自分のカメラの性能と腕のなさが悔やまれる。

Akaashi7 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

一時間ほどじっくり観察していたらどこかに飛んで行った。

2年前の天売で見た以来2回目。

次に見られるのはいつだろう。

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朝の新川河口

昨日の飲み会で、新川にシマアジが来ていることを知る。

朝早く起きて行ってみた。

Numa  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

すでに抜けていた・・・・

悲しいので、恐る恐る砂浜を走らせ、シギチを探す。

Siroti  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

この子らだけ・・・

あとは、

Hibari  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ヒバリがいたり、ホオアカがいたり、ショウドウツバメがいました。

 

前日飲み会だったのに早起きして、一日眠かった。
仕事もあまり捗らず。

なんか反省・・・・

記録2008年5月13日
マガモ, キンクロハジロ, シロチドリ, オオセグロカモメ, ウミネコ, キジバト, ヒバリ, ショウドウツバメ, ハクセキレイ, ノビタキ, ホオアカ, アオジ
12種

ちなみに、今日は北大構内にはマヒワとシメの大群があちこちにいた。
とにかく葉の茂り始めた木の中が騒がしかった。

植物園ではこれに合わせてレンジャクが騒いでいた。
少なくてもキレンジャクはいた。

ついに渡りのピークか?

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夏鳥ウォッチング

朝5時集合。ねむい。

まずは、千歳川中流域。

センダイムシクイ、オオルリ、キビタキ、クロツグミと代表的な夏鳥たちを見ることができた。朝早く起きて来てくれた鳥初心者の人たちもきれいな鳥を結構近くで見ることができて、喜んでくれたのではないかな。カワセミも見られたし。

ちなみに今日のメインは、ここ。
9時前にここの鳥見を終了。
あとは、おまけみたいなもの。

続いてウトナイ

白鳥の餌付場へ
Oojuhisi  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ケガをして飛べないヒシクイと、白鳥のエサのおこぼれにあずかるオオジュリン。

さっさと、TOEFへ移動。

アカハラが多い。
芝生に5羽くらい一緒にいる場所もあり。

ここでは、他の人とちょっぴり別行動。
自分の仕事をするために、見物人2人連れて林内へ。
フィールド内で30分くらい作業。

勇払へ。

Kaigan  

 

 

 

 

青春の一ページみたいな一枚。

勇払周辺は、なぜだかカササギがいることで有名。
町中を探索すると小さな公園にいた。
Kasasagi  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

以前は室蘭にもカササギの個体群がいたそうだが、今はいないらしい。
なぜ、ここにいるのかは不明。勇払周辺にしかおらず、分布拡大の気配もあまりない。
あまり話は聞かないが、ここ周辺でも電柱に巣を作っていたりしているのだろうか?

そして、鵡川へ。

カモメくらいしか鳥がいない。
乾燥化してしまって、ほとんどシギチも見当たらない。
残念だ。

ちょっと、鳥とは別にハマトビムシをサンプリングする必要があったので、
砂浜で探す。
木片を引っぺがすとピョンピョンと出てきた。
適当に捕まえて、アルコールで保存。

あまりに鳥が出ないので、さっさと温泉に行って、帰ることにする。

2008年5月11日 千歳川中流域~ウトナイ湖~TOEF~勇払~鵡川
アオサギ, ヒシクイ, オオハクチョウ, オシドリ, マガモ, コガモ, ヨシガモ, ヒドリガモ, オナガガモ, ハシビロガモ, キンクロハジロ, オジロワシ, トビ, ハヤブサ, アカアシチョウゲンボウ, オオセグロカモメ, シロカモメ, キジバト, カワセミ, ヤマゲラ, アカゲラ, コゲラ, ヒバリ, ハクセキレイ, タヒバリ, ヒヨドリ, モズ, ノビタキ, アカハラ, ウグイス, エゾムシクイ, センダイムシクイ, キビタキ, オオルリ, コサメビタキ, エナガ, ハシブトガラ, ヒガラ, シジュウカラ, メジロ, アオジ, オオジュリン, カワラヒワ, イカル, シメ, ニュウナイスズメ, スズメ, ムクドリ, カケス, カササギ, ハシボソガラス, ハシブトガラス
52種

夜は、調査バイトのあいた時間で大量にギョウジャニンニクとウドを採った人の家にいって、みんなでギョウニン餃子パーティをした。
飲んだのだが、あまり寝ていなくて、ドライバーだったので、疲れていたのであろう。
少しの間、コテっと寝てしまった。
すぐ起きて、顔に落書きを回避。危なかった。

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レーダーで渡り鳥調査

うちの研究室がある、建物は、生物の研究だけでなく、大気、気象、惑星などの分野の研究室もある(というかそっちがメイン)。

そのため、建物の屋上には気象を計測するドップラーレーダーとかライダーとかが設置されている。

そのレーダーに鳥の影がノイズとして映るらしい。

それに目をつけたバードリサーチの方々が、この機器を使って渡り鳥の調査を始めた。

この気象レーダーに鳥が写る現象は、戦時中から知られていた現象で、欧米で研究されてきたそうな。イギリスでは、最初、レーダーに映る鳥影の正体がわからないとき、それを「エンジェル」と呼んでいたそうだ。

アメリカでは、ドップラーレーダーで、コウモリと虫を追っている研究もあるようです。

日本では、それに遅れること約半世紀。やっと研究が始まった段階です。

これが、レーダー

Rader  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

クルクルまわって電波を発信・受信しています。

(追記 2010.6.15:これは船に付けるレーダーを上方向に向けたモノで、バードリサーチスタッフの持ち込みでした。)

表示画面
Gamen2  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

赤矢印で示した点が鳥影。
左(南)から右(北)方向へ向かっている。
高度は、この写真だと、1250mから1500mの間。
さすがに種類はわからないけれど、点の大きさ、飛ぶ時間から考えてツグミ類だろうとのことです。
この画を1秒間隔で保存しています。

これを、夜7時位から朝の5時位まで、1分間隔で手動で記録。

Cyousa  

 

 

 

 

 

大変な作業です。

現在、別の大学のグループと共同で、記録した画像から鳥の数を数えてくれるシステムを開発中だそうです。
うまくいけば、もうひたすら一分間隔で数える必要はなくなりますね。

そして、ここでは地面から高度数千メートルの気温分布、大気の流れなども同時に記録されているので、そのデータと付け合わせれば、鳥がどんな大気状態のところを飛ぶかがわかります。

うまくまとまれば、論文になると思うので、結果が楽しみですね。

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とりあえず提出

学振書類のとりあえず版を事務に提出。

あとは、事務からの修正を受けたり、中身もよーく見直して修正するのみだ。
あの、学振の電子申請ページの入力は特に緊張する。
一度完了させて、PDFを作ったらもう修正利かないし。
研究タイトルは、もう変えることができない。

そして、あともう二つ研究助成の応募書類も送る。
どっちか当たってくれると、非常に楽になるんだが。

これでフィールドが始まるまで、顕微鏡作業に集中できそうだ。

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ヒタキ類

朝のちょっとした鳥見。

研究棟前にある林で立ち止まり鳥を探す。

離れたところで、センダイムシクイ、エゾムシクイ、オオルリが鳴いている。

キビタキが近くに来てくれた。

Kibitaki  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

証拠写真。

そろそろ、エゾセンニュウも来て鳴きはじめるのかな。

2008年5月7日 北大構内
ハクセキレイ, タヒバリ, ヒヨドリ, ツグミ, ウグイス, エゾムシクイ, センダイムシクイ, キビタキ, オオルリ, ハシブトガラ, シジュウカラ, カワラヒワ, スズメ, ハシブトガラス
14種

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lmer研究(5)&multcomp研究(2)lmerで多重比較

まず、TukeyのHSDなどの多重比較は、正規分布のモデルしか使えないはず。それについてmultcompに関しての論文のp7にgeneralized linear modelとmixed modelについて書かれてある。

読む限りだと、他の分布でも使っていいようなことが書いてある。

また、mixed modelの場合は、REMLならばよい。と書いてあるように見えるけれど、上の論文にlmerで二項分布を使った例がある(検定はしていない)ので、使えないことはないのかもしれない。

一応、Lhaplace近似して尤度の近似値を求めているので、使ってもいいんではないのかなと思う。これは、lmerでAIC水準のモデル選択ができることと同じ根拠。

実際に動かしてみる。

ポアソン分布のデータを作る。

set.seed(813)
count<- c(rpois(30,10) + floor(rnorm(30,0,3)), rpois(30,10) + floor(rnorm(30,0,3))
         ,rpois(30,14) + floor(rnorm(30,0,3)) )
treat<- factor(c(rep("A",30),rep("B",30),rep("C",30)))
site<- rep(c(rep("alpha",10),rep("beta",10),rep("gamma",10)),3)
dat<- data.frame(count,treat,site)

昨日のデータとほとんど変わりません。
AとBが平均10で、Cが平均14
siteはブロックを想定したランダム変数(平均0分散3)。ブロックは3つ。

正規分布なデータではないので、ほんとはできないのだが、試しにmultcompBoxplot()を使ってみる。

library(multcompView)
multcompBoxplot(count~treat,data=dat)

Boxplot2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Aが重なるデータができました。

ここからが本題

library(lme4)
mod.lmer<- lmer(count~ treat+(1|site), family=poisson)
summary(mod.lmer)

Fixed effects:
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)   
(Intercept)  2.27899    0.05842   39.01   <2e-16 ***
treatB      -0.05267    0.08373   -0.63   0.5293   
treatC       0.18938    0.07897    2.40   0.0165 *

これを、Tukeyの方法で多重比較する。

library(multcomp)
tukey1<- glht(mod.lmer,linfct=mcp(treat = "Tukey"))
summary(tukey1)

Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses

Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts
Fit: NULL

Linear Hypotheses:
           Estimate Std. Error z value p value   
B - A == 0 -0.05267    0.08373  -0.629  0.8040   
C - A == 0  0.18938    0.07897   2.398  0.0435 *
C - B == 0  0.24205    0.08013   3.021  0.0073 **
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Adjusted p values reported -- single-step method)

Warning message:
In x$model$call : $ operator not defined for this S4 class, returning NULL

ポアソンモデルでやることにより、きれいにトリートメントA, BグループとCに分けることができた。

上で紹介したmultcompの論文の18ページにlmer()の二項分布の例があり、glht()を用いて、予測値と95%信頼区間を推定している。モデル選択の場合、やっていることは推定だと思うので、こっちの方が求めたいもの次第によってはいいのかもしれない。
今回の例でやってみる。

mod.lmer2<- lmer(count~ treat-1+(1|site), family=poisson) #切片なしモデルをつくる
K <- diag(length(fixef(mod.lmer2)))
ci2 <- confint(glht(mod.lmer2, linfct = K))
ci2$confint<- poisson()$linkinv(ci2$confint)
ci2


         Simultaneous Confidence Intervals

Fit: NULL

Estimated Quantile = 2.3878
95% family-wise confidence level

Linear Hypotheses:
       Estimate lwr     upr   
1 == 0  9.7524   8.4817 11.2134
2 == 0  9.2499   8.0147 10.6755
3 == 0 11.7992  10.3929 13.3959

こうして、予測値と信頼区間がもとまりました。
ここで、ひとつ注意。
lmerの場合、fitted()を使って予測値を求めることができる。しかし、glm()の場合fitted()で、リンク関数を外した状態で得られるのに対し、lmer()の場合、出てくる予測値はリンク関数が外されていない。そのため、リンク関数の逆関数(この場合はexp())をしてあげる必要がある。その行程が、上のpoisson()$linkinv()の関数だ。これで、リンク関数を外した値を得ることができる。

これを図にする。

cci<- ci2$confint
plot(1:3, cci[,1], xaxt="n",ylab="",xlab="",ylim=c(min(cci[,2]),max(cci[,3])))
axis(1,1:3,c("A","B","C"))
arrows(1:3,cci[,2],1:3,cci[,3],length=.05,angle=90,code=3)
text(1:3,13,c("a","a","b"),col=c("blue","blue","red"),cex=2)

Plotci  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

棒グラフと情報量は変わらないけれど、論文に棒グラフで平均と標準誤差を載せるよりましな気がする。

最後にひとつ注意を。

Tukeyの方法など、p値を求める検定がRのバージョン2.7.0でできなくなりました(今までの結果は2.6.2で求めた)。これは、lmerでやってはいけないからではなく、推測ですが2.7.0では、S4メソッドの何かしらの仕様が変わったからだと思います。
S4のlmer()にS3のglht()を無理やりなんとかしていた感が2.6.2からあった(warningがよく出る)ので、仕方ないのかと思います。
そこのところは、将来的にR側でなんとかするのか、multcompパッケージ側で対応するのだろうと思います。

過去のlmer研究
(1)自動akaike weightプログラム
(2)自動akaike weightプログラム2
(3)gaussian modelのp値
(4)AICについて

過去のmultcomp研究
(1)とりあえず正規分布でやってみる

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multcomp研究(1)とりあえず正規分布でやってみる

まずはデータを用意。

set.seed(813)
count<- c(rnorm(30,10) + floor(rnorm(30,0,3)), rnorm(30,10) + floor(rnorm(30,0,3))
         ,rnorm(30,14) + floor(rnorm(30,0,3)) )
treat<- factor(c(rep("A",30),rep("B",30),rep("C",30)))
dat<- data.frame(count,treat)
head(dat,3)
     count treat 
1 10.290013     A
2  9.909496     A
3 15.290336     A

トリートメントがA, B, Cでそれぞれ、平均AとBは平均10、Cが14で分散1の乱数を30個ずつ発生。

まずはmultcompViewのmultcompBoxplot()を使ってみる。

multcompBoxplot(count~treat,data=dat)

Boxplot  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

multcompBoxplot()は、箱ひげ図を描いてくれた上に、TukeyのHSD多重比較の結果も載せてくれる便利な関数。ちなみにこの関数、有意差がない場合、

以下にエラー plot.window(...) :  有限な 'xlim' の値が必要です
追加情報:  Warning messages:
1: In min(x) :  min の引数に有限な値がありません:Inf を返します
2: In max(x) :  max の引数に有限な値がありません:-Inf を返します
3: In min(x) :  min の引数に有限な値がありません:Inf を返します
4: In max(x) :  max の引数に有限な値がありません:-Inf を返します
5: In plot.window(...) :
   "horizontal"はグラフィックスパラメータではありません
6: In plot.window(...) :  "add"はグラフィックスパラメータではありません
7: In plot.window(...) :
   "fontsize"はグラフィックスパラメータではありません
8: In plot.window(...) :
   "fontface"はグラフィックスパラメータではありません

エラーになって図が表示されません。(一瞬でるようですが)
p値を知りたい場合は、

TukeyHSD(aov(count~treat,data=dat))

次にmultcompを使って同じことをしてみる。
glht()関数で第一引数にモデル、引数linfctに比較水準を入れてあげる。linfct=mcp()としてかっこの中に水準を入れる。この場合は、treatを"Tukey"で比較。

library(multcomp)
mod<- glm(count~ treat,family=gaussian, data=dat)
mul<- glht(mod,linfct=mcp(treat = "Tukey"))
summary(mul)
Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses

Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts

Fit: glm(formula = count ~ treat, family = gaussian, data = dat)
Linear Hypotheses:
           Estimate Std. Error z value p value   
B - A == 0   0.8179     0.7597   1.077   0.529   
C - A == 0   4.3376     0.7597   5.710  <1e-04 ***
C - B == 0   3.5196     0.7597   4.633  <1e-04 ***

で、multcompはDunnetの方法もできる。
トリートメントAをコントロールとして、BとCを実験群として考える。
まず、Aを基準とした比較ための行列を作ってから、先ほどと同じようにglht()を使う。
c()の並び順に注意。今回の場合はA, B, Cとトリートメントが並んでいるので、その順番を間違えないように気をつける。

cont<- rbind("B-A" =c(-1,1,0),
             "C-A" =c(-1,0,1))
dun<- glht(mod,linfct=mcp(treat=cont))
summary(dun)

Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses

Multiple Comparisons of Means: User-defined Contrasts

Fit: glm(formula = count ~ treat, family = gaussian, data = dat)

Linear Hypotheses:
         Estimate Std. Error z value  p value   
B-A == 0   0.8179     0.7597   1.077    0.453   
C-A == 0   4.3376     0.7597   5.710 2.26e-08 ***

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積丹

鳥仲間たちはゴールデンウィークを鳥見で謳歌するため、そろって天売島に行ってしまった。

鳥残された自分は、積丹半島にでも行って鳥を見に行くことにする。

積丹岬への遊歩道の入り口近くで、アリスイとツツドリの鳴き声が聞こえた。アリスイの声は結構近かったので、探したけれども見つからず。
去年、この時期に来た時もアリスイを見たので、ここにはよく来るのだろう。北海道でアリスイは繁殖しているらしいけど、ここでやっているのだろうか?

海へ出る道すがら、旅鳥のシロハラが結構目につく。そして上空にはイワツバメが飛んでいた。他には、ベニマシコ、ノビタキ、アカハラ、クロツグミと夏鳥たちが顔を見せてくれた。

Syako  

 

 

 

 

 

  

 

 

  

岩壁に到着したら海の方を見る。

わりと近くには、オオセグロとかウミウとかいる。で、海の方をスコープでよ~っく見ると、そうではない、黒っぽい点が見える。

アビ類とかウトウとか。あと、ハシボソミズナギドリもいた。

めちゃくちゃ遠いので、アビ類は同定不能。ウトウは飛び方とシルエットでなんとかわかる。

以前、城ケ島で、海鳥の渡りを見ていたころは、城ケ島の突端に陣取って何時間もスコープを覗き、遠くの方にいるウミスズメやアビ類を観察し、ウトウなんて幻の鳥だったけれど、天売島に行けばウトウはわんさか見られるし、アビ類も冬は沖の方でまあまあ見られる。

ここで、ずっと張っていればおそらく、トウゾクカモメとか他の海鳥も見られるのだろうが、あまりやる気が起きない。北海道に来てつくづく贅沢になったものだ。

Syako2  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

画面左下は女郎子岩という観光名所なのだが、その周辺をやたらとミサゴが旋回していた。

Misago

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

岩の横に申し訳程度に映っているのがミサゴ。

このミサゴは、その後岩のてっぺんに着地、よく見ると巣のようなものがある。そして、待っているとさらにもう一羽この岩のてっぺんにとまった。

ここで営巣しているのかもしれない。
これから産卵してくれれば、いい観察ポイントになるかも。

岩の上にいる写真は、デジスコで撮影したのだけれど、コンパクトフラッシュを読み込む機械がないので、後日アップ予定。

場所を移動して、畑をめぐる。

Sikadeer

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

シカとツグミのツーショット。

ホオジロ、カシラダカ、アオジ、ベニマシコ、ツグミなどがよく見れた。

Tashigi2  

 

 

 

 

 

  

 

 

 

 

タシギがだだっ広い畑にポツンと一羽いた。
もっと湿った場所があるのに。

Ooji  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

オオジシギも発見。これもデジスコで撮ったので、もう少し大きくとれているはず。

Onsen  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

帰りは、ちょっと遠回りして、温泉に向かった。ここの温泉は評判通り、すごい濃かった。ずっと浸かっていたら、唇が水分とられてシワシワになった。

2008年5月4日 積丹
アビsp, カイツブリ, ハシボソミズナギドリ, ウミウ, マガモ, シノリガモ, ミサゴ, トビ, オオタカ, ハヤブサ, タシギ, オオジシギ, オオセグロカモメ, ウミネコ, ウトウ, キジバト, ツツドリ, アリスイs, コゲラ, ヒバリ, イワツバメ, キセキレイ, ハクセキレイ, ヒヨドリ, モズ, クロツグミ, アカハラ, シロハラ, ツグミ, ウグイス, エナガ, ハシブトガラ, ヒガラ, シジュウカラ, メジロ, ホオジロ, アオジ, クロジ, カワラヒワ, マヒワ, ベニマシコ, スズメ, コムクドリ, ムクドリ, ハシブトガラス
45種

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素敵にサイエンス

以前、うちの研究室の秘書で現在出版社に就職された方から編集に携わった作品を献本していただきました。

素敵にサイエンス かがやき続ける女性キャリアを目指して 研究者編 女性のための理系進路選択 素敵にサイエンス かがやき続ける女性キャリアを目指して 研究者編 女性のための理系進路選択
販売元:セブンアンドワイ
セブンアンドワイで詳細を確認する

早速読んでみて、2時間ほどで読破。

この本の帯には

「理系がお得!
女子理系のススメ!
女性研究者が語る理系進路選択のメリット。」

とかいてあり、なんとなく女性誌の見出しにでてきそうな言葉が並んでいます。

対象は、女子の中高生らしいのですが、男女とわず大学生、院生も読んでみると面白いと思います。

特に2章の女性研究者のお話は、とても面白いです。

工場勤め&定時制高校→大学&結婚&出産→小学校の先生→研究して学位取得→カナダで研究者→日本で教授

とかすごいバイタリティです。

自分も気合いを入れて仕事をしないとですね。

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朝のキャンパス

朝7時に大学構内で鳥見。

北部食堂の隣にある木にイスカ、マヒワ、キクイタダキ、アオジとなかなかよい鳥たちがちょろちょろしていた。

ここから、原生林、遺跡庭園と歩いていく。

Enreisou  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

オオバナノエンレイソウ 

Kibana  

 

 

 

 

 

  

 

 

 

 

キバナノアマナ

花もいろいろ咲いていた。

鳥もいろいろいたけどほとんど写真撮れず。

Akagera1  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Akagera2  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ここを定期的に見ている学生によると、4月からここで穴を掘っているらしい。この個体はここで営巣をする(している)のだろう。

レンジャクは、構内に結構いる印象。
いろんな場所で鳴き声を聞く。
ほとんどがキレンジャクでヒレンジャクは確認できなかった。

コムクドリが樹洞を出たり入ったりしていた。あそこで繁殖をするんだろう。

こんな感じで都会の大学の中とは思えないくらい鳥がいます。

記録  2008年5月2日 北大構内
キジバト, アカゲラ, ハクセキレイ, ヒヨドリ, キレンジャク, ルリビタキ, ウグイス, エゾムシクイ, センダイムシクイ, キクイタダキ, ハシブトガラ, シジュウカラ, アオジ, アトリ, カワラヒワ, マヒワ, イスカ, シメ, ヒヨドリ, スズメ, コムクドリ, ムクドリ, ハシボソガラス, ハシブトガラス
24種

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多重比較

GLMやGLMMで、ANOVAのように多重比較はできるのかと調べてみると、どうやらできるようだというのがわかってきた。

今まで、GLMやGLMMでは多重比較はできないものと思い、調べたい要因が有意かどうか、モデル選択や尤度比検定をしていた。
自分としては、この方法は理解しやすくて結果の解釈も自然にできるので、良かったのだけれども、長年ANOVA&多重比較で論文を通してきたPDの先輩はなかなか理解を示してくれず、うーむと思っていた。

今回、別の大学の先輩と統計の話をしていた時に、もう一度多重比較のことを調べてみようと思い、久保先生のサイトに行ってみて、多重比較とモデル選択のスライドを見直してみることにした。

そこで、multcompなるパッケージの存在に気づく。

いままで、このパッケージはボンフェローニとかシェフェとか旧来の多重比較をすることができるパッケージだと思ってスルーしていたのだが、今回調べてそれは間違いだった。

このパッケージはもともとsimtest()という関数を使って従来の多重比較ができたらしいのだけれども、最新版ではその関数は削除され、かわりにglht()を用いるようだ。

このmultcompパッケージのマニュアルをみると、suggestにlme4とあるので、lmerのオブジェクトも使えるようだ。実際、使った例が示されている

multcompのヘルプとかマニュアルとか読むと、このパッケージは多重検定をするというより信頼区間をもとめて推定をしている。最近の統計学では、こういう方法が主流なんだろう。

そういえば、Crawley本に「Contrast」という章があった。ここでの話の行きつく先がmultcompによる多重推定なんだろうなと今になって思う。

R(または、近年の統計学)において、「ANOVA&多重比較」のお決まりコンボで使われていた、ボンフェローニやシェフェなどの多重検定はどうやら排除する方向にあるようだ。
そのかわり、モデル選択やmultcompパッケージのような多重推定をすることが、主流になるんだろう。

まとめると、GLMやGLMMをANOVA&多重比較のように使う場合(久保先生の言い方をつかうと)

ヤクザなデータを取っている人は
情報量基準(AICなど)を用いたモデル選択

カタギな人たちは
multcompパッケージを使った多重推定

ということになるのだろうか。

ちなみに、multcompパッケージの拡張として、multcompViewという多重比較の結果を箱ひげ図で表現するパッケージもある。

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レコ

獣毛のことをネットで調べていたらこんなの見つけた

すげー!研究に使えそう。

RECCOという会社のものらしい。もともとは冬山のゾンデ棒の電波版みたいなやつか。

RFID関連のものには以前から興味があって、日立のミューチップとかオムロンのチップとかは使えないかなあと思っていたけれど、これはもうそのまま応用可能なんじゃないかと思う。

カタツムリで使われているようだし。残念ながら論文化は今のところされていないようだけれど。

これは値段とか安ければほんとに導入できそうだ。

ハーモニックレーダーを使った昆虫の研究者のサイトもあった。
http://www.pems.adfa.edu.au/~s9104004/trews/ww_re_hp.htm

殿に聞いてみるとその存在は前から知っていて、以前導入を検討したそうだが、当時は帰る値段ではなかったらしい。
今は少しは値段は下がったのだろうか?

いずれにしても、この存在は頭に入れておこう。

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円山

  午前中、円山に行ってみた。

Maruyama 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

円山なんて登るのは7年ぶりくらいだ。
ひとりで山を散策しながら鳥を探すなんてすごい久しぶりだ。

登り始めていきなり大物の鳴き声が聞こえてきた。

立ち止まって端により、ひたすら探す。

動画として録音したので、地蔵の映像とともに確認ください

おっ目の前に動く影!!

Robin 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

お~やはり!!

Robin2  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

コマドリさんだ。

自分の目の前でさえずってくれ、証拠写真を撮らせてもらったらまたどこかへ隠れてしまった。

Aoji  

 

 

 

 

 

 

 

  

 

 

アオジも北海道に帰ってきてさえずっていた。お久しぶり!!

Hana  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

山中この花がいっぱい咲いていた。エゾエンゴサク。

円山の登山道には数か所、餌台が置いてあるそこには、定期的におっちゃんが大量のひまわりの種を入れていくので、カラ類がヒマワリの種をとっていく。

しかし、ここは北海道。ひまわりの種を狙うのは鳥だけじゃない!

Sima1  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

今日のお目当て登場。
すでにほお袋いっぱい。

Sima2  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

この愛くるしさはたまらない。
円山のシマリスは人慣れしているので、簡単に近寄れる。

円山にはキタリスもいるはずだけど、それも寄れるのだろうか?
TOEFには、かつて餌付けできるほど近寄れるキタリスがいた(最近餌台を撤去したのであまり見なくなった)けど、こっちはどうなのだろう?
今回は、キタリスを見ることはできなかった。

それにしても、円山でシマリスの写真を撮って、感慨深いものを感じた。
7年前円山に来た時は、当時光学倍率が最高だったカシオQV8000SXを使ってブレと戦いながらなんとか見れるシマリスを撮ったのに、今は、光学12倍、手ぶれ補正は当たり前について、お手軽に歩留まりのいい写真が撮れるようになった(このカメラは Canon S3IS)。

自分の腕は進歩なしですが。

ブラブラ、後続の登山者に抜かれながら頂上についた。

Cyoujou

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

あらら、ひとの頭が写っていた・・・

帰りも鳥を探しながら退散。

下山後、円山動物園に向かった。

記録 2007年4月29日 円山公園
アカゲラ, コマドリ, ハシブトガラ, ヒガラ, シジュウカラ, ゴジュウカラ, メジロ, アオジ, スズメ, ハシブトガラス, シマリス
10種プラス1

全然種類見ていなかった。
けどリスも見れたし、コマドリも見れたし満足。
次は、花粉症が終息してからリスをもうちょっとこだわって撮ってみるか。

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