yrammuS 要概本研究の成果として，ボルネオ島・サバ州マリアウ盆地における現地調査その他を通して，新種６種と新変種1種の腐生植物を発見し，2種について新産地を報告した．さらに腐生属Oxygyne属のモノグラフ出版，腐生種の再記載を行なった．これらの試料についてDNA情報も取得した成果として，全種が腐生化したThismia属の分子系統解析が可能となった．その結果，外部形質の進化の道筋が初めて明らかになったほか，従来の分類形質の多くが系統関係を反映していないことが判明した．またBurmannia属において腐生種と，完全に光合成を行なう種との比較形態学的検討を行なった結果，腐生植物の特徴的形態の進化メカニズムについて，新たなアイデアを得，発表した．In this study, through field investigations in Maliau Basin, Sabah, Borneo and other related studies, six new species and one new variety of saprophytes were discovered and reported along with the new additional localities for two species of saprophytes. Furthermore, monograph publication on the saprophytic genus Oxygyne and epitypification of one saprophyte species was performed. Moreover, as a result of DNA data analyses on the above materials, molecular phylogenetic analysis of saprophytic genus Thismia was realized. This has clarified for the first time the evolutionary trends for the unique morphological characters in this genus, and unraveled that most of the previously used traits do not reflect the phylogenetic relationships. Finally, following a comparative morphological examination between saprophytic and fully photosynthetic species of the genus Burmannia, I obtained and already published new ideas on how unique morphologies of saprophytes have evolved.本研究では，森林環境とコウモリ類の関連性を明らかにすることで，コウモリ類の保全を考慮した森林施業方法や森林環境のあり方を提言すると同時に，コウモリ類を用いた汎用性のある環境評価の枠組みを構築することを目的とした．まずはじめに，調査地である東京大学北海道演習林においてコウモリ類の音声を収集し，音声データベースを構築した．このデータベースを元に，畳み込みニューラルネットワークを使用した深層学習によって音声による種の識別機を構築した．続いて，北海道演習林内の４つの異なる森林タイプにおいてコウモリ類の音声モニタリングを実施した．その結果，森林タイプに対する応答はギルド特異的であり，それは翼の形態やねぐらの特性によって説明ができた．本研究によって，コウモリ群集が森林環境の指標として有効であり，汎用性を有していることが示唆された．The purpose of this research is to assess the relationship between forest environment and bat assemblage, and to propose appropriate forest management system considering the bat conservation. In addition, I also aimed to establish a general framework for environmental assessment using bats. First, the echolocation calls of bats were collected at the University of Tokyo Hokkaido Forest, and the acoustic database was constructed. Based on this database, we constructed a classifier by deep learning using convolutional neural network. Subsequently, acoustic monitoring was conducted in four different forest types in the Hokkaido Forest. As a 塚谷 裕一アジア熱帯多雨林における腐生植物の実態解明 88Hirokazu TSUKAYA福井 大89DaiFUKUI(2016年採択)Comprehansive Studies of Saprophytes in Asian Tropical Rain Forests(Project 2016)森林生態系におけるコウモリ類の環境指標生物化に関する研究 (2016年採択)Research on bats as bioindicators in forest ecosystem(Project 2016)67Rep. Grant. Res., Asahi Glass Foundation (2019)
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