赤いアイツ

林内を歩いているとよくこいつに遭遇する。
とくに藪の中をあるいたあと、身体に取り付いていることが多い。

北海道にはヤマビルがいない代わりにマダニが多い。
ヒルは吸い付かれても気持ち悪いだけだが、
マダニの場合は、約８％の確率でライム病という病気にかかる可能性がある。
去年は知り合いが罹患した。
死なない病気だけど、かかりたくはない。

ロシアに行くと、ライム病とは別にダニ脳炎という病気を持っているマダニがいる。
これはかかると死ぬらしい。
日本にこの病気が入ってこないのを祈るばかりである。

ダニ脳炎は予防接種である程度予防できるようだけど、
日本では輸入すれば接種することができるらしい。
ロシアのフィールドで仕事をする研究者は、自分で輸入して接種している。

仔ダヌキ２

画面の真ん中に仔ダヌキがいます。
どれくらい小さいかは、人と比べるとその小ささがわかると思います。

この個体は、後ろの根の下に隠れて行きました。

前回は、写真をアップしたので、今回は、動画をアップします。

上のストリーム版とは違い、違う内容のダウンロード版も用意しておきます。

「kodanuki2.wmv」をダウンロード

仔ダヌキ

TOEFで調査中に仔ダヌキに遭遇した。

２頭いて親はいない。

おかげで間近で撮影することができた。

タヌキは完全にビビって腰を抜かしていたのがちょっとすまなかったけれど、こんな機会はなかなかないしね。

おそらくこの子の後ろの根返りした中に隠れていたのではないだろうか？
親は子供をここに隠して、お出かけ中で、子どもたちは小さな冒険に出たところ、人間に遭遇したのではないかと予想。

それにしてもここは、TOEFのなかでも一番車どおりが激しい林道なのだが。
親も隠す場所をもうちょっと考えた方がいいのではないかと不安になる。

いずれにせよ、元気に育ってほしい。

ホクロの違い

TOEFの庁舎には巣箱がいくつかかかっており、そこではニュウナイスズメが繁殖している。写真の通り、今にもそこが抜けそうなぼろい箱にも営巣し子育てをがんばっているようです。

もともとスズメも繁殖していたらしいけれど、最近はニュウナイがほとんど。
一説によると3年ほど前に騒がれたスズメ大量死以後は、ニュウナイが庁舎の巣箱を占領しているらしい。

lmer研究（6）lme4 Version: 0.999375-17

lme4パッケージが更新されました。

今回は、大幅に仕様がかわったようです。

・計算アルゴリズムを改善して、より頑健になり、計算が早くなった。
・PQLが使えなくなった。
・引数のmethodがなくなった。
・glmer()という関数ができた。
・mcmcsamp()のサンプリング方法が変わった。

今回の更新で我々エンドユーザーが特に注意しなければいけないのは、methodでしょう。

尤度を求めるmethodは、正規分布の場合"REML"と"ML"、それ以外の分布では、"Laplace"と"PQL"でした。
しかしながらPQL法は、問題があり、あまり正確な推定をしないことが指摘されています。方法がそれしか使えなかった時代ならいざしらず、現在はglmmMLやlmerのようにLhaplaceやghq(glmmMLのみ)のようにPQLより正確で尤度を求める方法が実装されているので、あえてPQLを使う必要はないと思います。そのため、今回のバージョンでPQLが使えなくなったのだと思います。

で、正規分布のときREMLとMLはどうしていするかというと、
REML=TRUE
で指定するようです。デフォルトは、TRUE。FALSEにするとMLになります。

現状では、まだ引数methodは使えますが、warning messageがでます。

fm1 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days|Subject), sleepstudy,method="ML")
Warning message:
In lmer(Reaction ~ Days + (Days | Subject), sleepstudy, method = "ML") :
  Argument ‘methood’ is deprecated.  Use ‘REML’ instead

おそらく、次に出るバージョンでは引数methodは使えなくなるので、もう使わない方向で行きましょう。

で、もうひとつglmer()について

結論からいうと現状では、あまり気にする必要はないと思います。

lmer()はLinear Mixed Model、つまり、正規分布のGLMM、
glmer()はGeneralized Mixed Model、正規分布以外のGLMMで、両者の関数を使い分けるようです。

しかしながら、lmer(,family=poisson)とglmer(,family=poisson)は全く同じ結果になります。

test1 <- lmer(round(Reaction) ~ Days + (Days|Subject),family=poisson, sleepstudy)
test2 <- glmer(round(Reaction) ~ Days + (Days|Subject),family=poisson, sleepstudy)
summary(test1)
summary(test2)
（出力結果略）

では、なんでglmer()がでてくるかというと、引数nAGQの存在です。

これは、よくわかりませんが、Gauss-Hermite approximationにおいて設定する値のようです。整数値を入力、デフォルトは1。

Gauss-Hermite approximationは、glmmML（そういえば、最近更新したようですね。なにがどうなったかわかりませんが）のmethod="ghq"でやる方法ですね。glmmMLのヘルプには、"Both methods are now fully adaptive."だそうです。以前のバージョンではちょっと書いてあることが違ったのですが。

で、もともと以前のlmerのバージョンでは、「Lhaplaceよりも正確な、method="AGQ"が選べるようになりますよ。まだ実装してないけど」と書いてあった気がするけど、現バージョンで、引数nAGQという形で実装されたのでしょう。

ということでnAGQをいじってみる。

test3<- glmer(round(Reaction) ~ Days + (Days|Subject),family=poisson,nAGQ=2, sleepstudy)
以下にエラー mer_finalize(ans, verbose) : Code not yet written

まだ実装されていないようです。

結論

現バージョンでは、lmer()を使って引数methodについて気にすれば（多分）問題なく使える。

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
（５）lmerで多重比較

トビムシの飼育

なぜだか、トビムシの飼育について気になった。

ネットで調べたメモ

トビムシで飼育できる種は限られており、飼育できるものはペットのエサになっているようだ。

ここでは、ペット（ヤドクガエルのような小さなカエル）のエサとしてトビムシの飼育法が記載されている。結構簡単なようだ。

容易に飼育・増殖できて、さらに植物の病害防除にも役立つ生物農薬なトビムシとしてヒダカフォルソムトビムシ(Folsomia hidakana)というのがいるらしい。

ヒダカフォルソムトビムシの研究リンク
農林水産研究情報総合案内
農研機構（上とほぼ同じ内容）
東北農研研報(PDF) 飼育方法や実際の病害防除の効果
Pedobiologiaの論文

福島県の畑から採ったらしいけれど、どこにでもいるトビムシなんだろうか？

よくよく調べてみれば、
『土の中の生き物―観察と飼育のしかた』築地書館

には、トビムシだけでなくササラダニの飼育法も書かれているようだ。
しかしながら絶版。
アマゾンでは、びっくりする値段の古本が売られている。
まあ、この本は図書館で調べればいいか。

とりあえず、自分の身近な図書館には所蔵してある。

夜の鳥

TOEFでアオバズクが鳴きだした。

毎年鳴き声は聞くけれど、未だに姿を見ていない。

外灯の下に胴のないミヤマクワガタが落ちていることがあるので、本気出して探せばちゃんと見られるんだろう。

数年前、庁舎の近くでヨタカを見たという話を聞いたことがあるけれど、最近は声も聞かないなあ。

クサガメ？

TOEFの学生が、研究室にカメを連れてきた。

外で拾ったらしい。

北海道にカメは分布していないはずなので、誰かが逃がしたのだろう。

外来種で有名なミシシッピアカミミガメではなくクサガメのようだ。

ペットには責任を持ちましょう。

七条大滝

苫小牧と千歳の境界付近にある七条大滝。

地図にも載っていなければ、案内板すらない。

この滝は、滝の裏側へ回れる。

滝の近くに咲いていた花。名前はわからない。

この滝に来る道で、コルリとセンダイムシクイを見た。

コルリのさえずりはよくきくけれど、藪の中にいるのでなかなか見ることができない。
同行者の幾人かははじめての出会いだったようで、コルリの姿に見入っていた。
特に今回のグループリーダーさんは、以前から会いたかった鳥だったようで、初めて見たときの
「あ、あ、あ～～」
という何とも言えない溜息が印象的だった。

Rプログラミング&グラフィックス

Rプログラミング&グラフィックス 著者：高階知巳 販売元：九天社 Amazon.co.jpで詳細を確認する

九天社が倒産とのことで、あるうちに大学生協で購入。
書籍サークルで買ったので７％引。

アマゾンでは、6月21日現在、まだ在庫があるようです。

あと、R tipsも九天社ですね。

The R Tips―データ解析環境Rの基本技・グラフィックス活用集 販売元：九天社 Amazon.co.jpで詳細を確認する

これに関しては、PDF版もありますが、書籍で持っていると便利だと思います。

aod研究（２）negbinシラミつぶし

Taglibro de Hにおいて、説明変数シラミつぶし関数というのが公開されています。

これは便利な関数なのでstepAICが使えないGLMM関数に応用しようと思う。
lmerに関しては、akaike weight自動化関数を作っているので、aodパッケージのnegbin()でやってみる。

このページのデータをちょっと改変し、negbin仕様にコードを改変し、さらにoffset項までつけてみた。

library(aod)
set.seed(13)
n <- 40
x1 <- rnbinom(n, 10, mu=5)
x2 <- x1 + rnorm(n, 0, 0.2)
x3 <- x1 + rnorm(n, 0, 0.2)
x4 <- x1 + rnorm(n, 0, 0.2)
x5 <- x1 + rnorm(n, 0, 0.2)
z<- c(rep("A",10),rep("B",10),rep("C",10),rep("D",10))
y  <- x1 * 10 + floor(rnorm(n, 0, 1)*5)
dat<- data.frame(x1,x2,x3,x4,x5,y,z)

indeps <- c("x1", "x2", "x3", "x4", "x5")
tm <- terms(indeps)
lst.negbin <- vector("list", 2^length(indeps))
vec.aic <- vector("numeric", 2^length(indeps))
for (i in 1:2^length(indeps)) {
f <- as.formula(paste("y ~", tm[[i]],"+offset(x1)"))
lst.negbin[[i]] <- negbin(f, random=~z,data=dat)
vec.aic[i] <- AIC(logLik((lst.negbin[[i]])))[1]
}
summary(lst.negbin[[which.min(vec.aic)]])

あえて結果は載せませんが、ちゃんと動きました。

AICが低いモデル順に並び替える。

res<-data.frame(AIC=vec.aic, term=t(as.data.frame(tm))[,1])
rownames(res)<- 1:nrow(res)
result<- res[order(res$AIC),]
rownames(result)<- 1:nrow(result)
result$dAIC<- result$AIC-min(result$AIC)
result

        AIC                       term        dAIC
1  295.7017                     x1 + 1   0.0000000
2  296.3513                x1 + x2 + 1   0.6495105
3  296.9963                x1 + x3 + 1   1.2945497
4  297.4092                x1 + x4 + 1   1.7074249
5  297.4898                x1 + x5 + 1   1.7880303
6  297.6380           x1 + x2 + x3 + 1   1.9362689
7  298.0365           x1 + x2 + x5 + 1   2.3347773
8  298.0886           x1 + x2 + x4 + 1   2.3868343
9  298.7274           x1 + x3 + x4 + 1   3.0256804
10 298.9093           x1 + x3 + x5 + 1   3.2075662
11 299.0251           x1 + x4 + x5 + 1   3.3234029
12 299.4915      x1 + x2 + x3 + x5 + 1   3.7897122
13 299.6038      x1 + x2 + x4 + x5 + 1   3.9020230
14 299.7911      x1 + x2 + x3 + x4 + 1   4.0893903
15 300.8139      x1 + x3 + x4 + x5 + 1   5.1121448
16 301.1139 x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + 1   5.4121685
17 307.4005           x2 + x3 + x4 + 1  11.6987170
18 307.5981                x2 + x4 + 1  11.8963951
19 308.2918           x2 + x4 + x5 + 1  12.5900286
20 309.1244      x2 + x3 + x4 + x5 + 1  13.4226783
21 310.8429                x2 + x5 + 1  15.1411847
22 311.0418           x2 + x3 + x5 + 1  15.3400820
23 311.4495                x2 + x3 + 1  15.7477459
24 312.6703                x3 + x4 + 1  16.9685468
25 313.4375           x3 + x4 + x5 + 1  17.7357443
26 314.3119                x4 + x5 + 1  18.6101821
27 316.7691                     x2 + 1  21.0673725
28 318.1372                     x4 + 1  22.4354743
29 318.6671                x3 + x5 + 1  22.9653169
30 321.8581                     x5 + 1  26.1563971
31 325.7885                     x3 + 1  30.0867493
32 451.5478                          1 155.8460312

過去のaod研究
（1）aodパッケージのakaike weight

帰りのフェリー

帰りのフェリーでは、やはりウトウが多かった。
結構近くで見られて、スコープで、クチバシのオレンジと顔の模様がちゃんと見えた着水個体を観察することができた。

あとは、ハシボソミズナギドリ。
数羽の群れが飛んでいくのを何度も観察した。

さらに鯨類を見つけた。
撮影をしようと試みるも距離もあるし、一度背びれを出すとまたもぐってしまうので難しいので断念。
特徴を頭に刻んでおく。

海面に飛びあがることはなく、海面に背びれをのそっと出してそして潜る。
色は、紺色一色。白い部分はない。
背びれは小さい。申し訳程度についているかんじ。
背びれの割には体が大きい気がする。

はじめはイルカだと思っていた。
帰ってネットで北海道の鯨類を調べると、どうやらイルカではなく、ミンククジラだったようだ。

礼文二日目～桃岩展望コース～

礼文林道から桃岩展望コースへ。

レブンコザクラ

レブンソウ

ミヤマキンポウゲ

エゾタカネツメクサ

カラフトハナシノブとハシブトガラス

雲海が出てきた。

ここの標高は２００ｍほどなのに高山にいる感覚におちいる。
上空にはたくさんのアマツバメが飛んでいるのもその感覚をさらに深めている。

岩の上にオオセグロカモメが営巣している（白い点）。

まるで空中庭園で営巣しているようだ。

礼文２日目～礼文林道～

礼文2日目は晴れ。
今までで一番いい天気。

まずは、礼文林道に行ってみる。

礼文にもちゃんと森林があるんですね。

写真の通り、ほとんどがササ原なのだけれど、谷部だけに森林が形成されている。
この島はとにかく風が強いので、風の勢いが弱まる谷部だけに森林ができるのだろう。
これだけ見事にササが広がっていると、ササ原の下によくいる小型哺乳類はどれだけ棲息しているのかが気になる。動物屋なので花よりもむしろそっちの方が興味ある。

レブンウスユキソウ

まだ、季節が早い。
レブンウスユキソウの群生地では、まだ出ていなかった。

ウスバクワガタにつく虫

カラフトハナシノブ

礼文の滝の上で水浴びするオオセグロカモメ

昆布採りの方とオオセグロ

この昆布も利尻昆布なのだろうか？

利尻礼文の花図鑑

利尻2日目の記事を書く前に本の紹介。

自分は、植物にそれほど興味がなく、礼文に行く際、行程も先輩任せ、花も予習なしで行った。

そのため、花を見てもきれいだな～と思い写真を撮った程度で種類は全然わからなかった。その場で先輩にも解説を受けたけれど、全部は覚えられないし、いちいち聞くのも先輩に迷惑だろうし。札幌にもどってからせっせと写真から図鑑を見て種を調べている。

新版 礼文―花の島花の道 著者：宮本 誠一郎,杣田 美野里 販売元：北海道新聞社 Amazon.co.jpで詳細を確認する

この本を購入して勉強している。

季節ごとに花が載っていて参考になります。

このサイトと並行すれば、だいたいの礼文の花がわかるようになるのではないでしょうか？

ちなみに自分は買いませんでしたが、この本の姉妹本で利尻版もあります。

利尻　山の島花の道 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

礼文1日目

礼文島についた当初は、雨だった。

ちょっとやる気をなくすが、天気予報では、これから回復傾向にあるそうなので、スコトン岬からレブンアツモリソウ群生地に向かうことにする。

最北端ではなく、最北限であることに注意。

　

道端で、先輩方がさっそく何か見つけたようです。

先輩たちが撮影していた、ネムロシオガマ

風が強いのでどうしてもぶれてしまう。

　

晴れていればすごく景色がいいだろうこんな道をひたすら歩きます。

崖の上にいたオオセグロカモメ。周りには、ミヤマオダマキ（青い花）などが咲いている。

　

今度は海沿いへと下る。

ハマエンドウ

海岸に生えている高山植物を興奮気味に撮影している先輩方。

「本州だと山の上の方に生えている種がこんなところに生えてるよ。」

ここから、レブンアツモリソウの群生地を目指す。

　

アツモリソウ群生地には、団体さんたちがいっぱい。

観光バスがひっきりなしにここに来る。

レブンアツモリソウ。もう、時期が遅めで花が枯れ始めている。
これは、わりかしきれいな方。
花の上（紫のハクサンチドリの手前）に、アブがとまっている。
このアブは、このアツモリソウの花の中から出てきました。
蜜でも吸って花粉媒介をしているのだろうか？

この群生地、うちらが訪れた2日後には、閉鎖されたそう。
礼文島では、ここでしか野生のアツモリソウは見られずあとはすべて全滅してしまったそう。心ないマニアがみんな盗掘してしまった。
この群生地でも未だに盗掘している人がいるらしい。
やだやだ。

利尻の動植物

まずは、花から。

先輩方には、自分の植物への興味のなさっぷりにつっこみまくりだったが、自分なりに写真をとって復習している。

利尻山8合目周辺から見られた花

ハクサンイチゲ

イワベンケイ

リシリゲンゲ

次に平地で撮った花。
リシリヒナゲシのみ。
リシリヒナゲシは、民家の庭に普通に咲いていた。

鳥は、高山帯にはノゴマとアマツバメしかいなかった。
アマツバメは、結構近くで見られ、風切り音を間近で聞くことができた。
しかし写真は難しい。

山頂で見たノゴマ。のどの赤い部分は撮影できず。

山の中では、イタチの糞を確認。
　

もうひとつ別の場所で見つけたが、フンの中身は甲虫ばっかりだった。
ここのイタチは移入種。
ネズミ駆除のため、導入されたらしい。
在来では、キツネがいたが、こちらは口ワッパで根絶した。

ポンモシリ島。
ウミネコ、オオセグロカモメ、ウミウが繁殖している。
冬になるとアザラシがここで越冬するらしい。

夕方になると海辺でアマツバメが集団で飛んでいた。
なにやらビチュビチュと鳴きながら、集まったり、またバラバラになったり。

利尻山をバックに飛ぶアマツバメたち。

利尻登山

4時起床。5時出発。
天気は、晴れてくれたけれど風がビュンビュン吹いている。
山頂はどうなっているのだろうか？

麓の森林では、コマドリ、ミソサザイがよく鳴いていた。

森林の中をひたすら登っていく。単調な上り。景色はほとんど見えない。

6合目にはいってやっと視界が開けた。

ちょうど利尻富士町と利尻町の境界付近でくっきりと雲がわかれている。
利尻町側は完全に霧。

風がビュンビュン吹いて、かいた汗が一気に冷える。

ここからの道は、ハイマツの林と矮性化ミヤマハンノキの林を交互に抜けながら進む。

そして八合目の長官山に到着

八合目にして、まだこんなに登らなくてはいけない。
景色はいいけれども、ちょっと気が萎える・・・のは、自分だけのようで、先輩二人は嬉々として、進んでいった。

そして９合目

看板にあるとおりここからが正念場だった。

大変さはこの写真では伝わらないけど、こんな感じ（これは下りで撮ったものだけど）。

非常に急坂なので、ロープを使って全身で登っていく。

ちょっとヤバかった。

もうちょっとゆっくりいけばなんてことないんだろうけど、先輩のペースに合わせると大変。
むしろ先輩は、自分を気遣ってペースをセーブしてくれていた。
ＰＤの先輩は、学部生時代オリエンテーリング部で文字通り野山を駆け巡っていた。
Ｄ３の先輩は、クマ研で大変な調査を幾度もこなし、趣味で山も登っていた。
自分は、先輩たちほど山登りの経験はそれほどない。
それでも去年登った大雪山黒岳～お鉢一周では、学部生と一緒に登って特に遅れを取らなかった。「まだまだ、若い連中には負けていない。」と思っていたけれども、今回は完全に落伍者扱いだった。。。

それでもなんとか山頂に到着。

山頂でお昼御飯を食べる。

懸念された風も自分たちが山頂にいる間あまり吹かず穏やかだった。

結果として、天気にはとても恵まれた。

最北限の島

礼文は、今が花の見ごろなので、うまく時間をひねり出して利尻山登山と礼文散策を目的にTOEFからフェリーターミナルのある宗谷を目指す。

今回の参加者
PD：植物生態学者。今回の首謀主催者。
D3：植物生態学専門。あのクマ研出身なので、動物も詳しい。
自分：動物生態学を勉強中。植物にはあまり興味がない。

もともと先輩二人で行く予定だったが、急遽行くことにした。
なかなか行けるもんじゃないし、植物の先輩についていけば花がいろいろ見られるとおもったので。

フェリーの出港より早めに稚内についたので宗谷岬へ向かう。

日本最北端のオオセグロカモメ。

フェリー航路は、凪いでいるけど、曇り。

しかしながら、航路に乗ったら海鳥ウォッチングと相場が決まっているので、
甲板にスコープを立てて鳥を探す。

ウミネコに混じって遠くの方で小さな黒い点が飛んでいる。

ウトウだ。

この写真をズームすると、

ウトウが小魚をくわえているのがわかる。
スコープで見ると、魚の銀色がよくわかった。

ウトウ達は、みんな船の進行方向へ向かっていった。ウトウの繁殖地は、 天売島が有名だが、この子たちは、別の島の繁殖群なんだろう。

図鑑によるとサハリンでは、まれに繁殖と書いてあったが、どこに向かっているのだろう？
利尻・礼文島で気にしてみていたが、ウトウが繁殖していそうな場所は見つからなかった。

航路では、他にハシボソミズナギドリの群れ、フルマカモメ（暗色）1羽を見た。

天気の悪かった航路も島に近づくにつれ回復してきた。

利尻山もよく見える。
明日は、この山を登る。
わくわくする反面、知り合いからは、
「ひたすら急だった。」
と言われていたのでちょっと不安。

この日は、麓のキャンプ場のバンガローを借りて宿泊。
管理人の話だと、こっちでは、雨が降っていなかったらしい。

明日は、どうなのだろう？
天気予報だと雨が降るようだけど。

次の日は、4時起きなので２１時には、就寝。

薄れゆく意識の中で、外でコノハズクとヨタカが鳴いていた・・・気がする・・・

自分の双眼鏡

自分愛用のペンタックスDCF SP 8×32。

これの前はニコンのトラベライトだった。トラベライトでは性能の限界を感じていたのでダハのちょっぴりいいのがほしいと思って、検討した結果、これになった。

ニコンのモナークはいまいちなのでそれよりかはよくて、舶来よりは安い32口径を探すとこれが一番良さそうだった。ニコンHGはいいものだけど高いしね。

見え味はなかなかよくて明るい。周辺視野が少し青く色かぶりするけどそれ以外は、文句なし。ラバーコートも手になじんでいい。 それより何より他に使っている人を見たことないのでなんとなく個性も映える。

これを買ってからコーワからBD32が発売された。値段をみて愕然。実際覗いてみてショックを受けたのはココだけの話。最近鳥見を始めた学部生たちはこぞってBD32を買っています。

つまりそういうことです。

曇りの支笏

支笏湖。ポロピナイ。

曇っていて残念ながら風不死岳、樽前山の頂上は雲がかかっている。

時期を逃したか・・・

自分のプロットに結構タラが生えていることに気づく。しかも、誰にも芽が採られず、グングン成長している。

しまった。

こりゃ来年とらなきゃ。

北大祭

学祭は特にどこも回らないけど、毎年留学生の屋台に行って何か買って食べている。今回は、バングラデシュだったかのカレーとモンゴルの餃子。餃子の肉はもちろん羊です。

これを研究室に持ち帰って食べる。研究室のある建物は学祭と無関係な場所にあるので、いつもの通り静かである。

活気溢れるメインストリート方面とは文字通り温度差があった。