# _2025_美松_植生報告書.R ####
# ライブラリ・読み込み
library(TateyamaVegetation)
library(tidyverse)
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1
## ✔ ggplot2 3.5.2 ✔ tibble 3.3.0
## ✔ lubridate 1.9.4 ✔ tidyr 1.3.1
## ✔ purrr 1.1.0
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
library(ggplot2)
library(ggrepel)
# 各調査区の調査年度確認 ####
# 調査年度の列ラベル名が正しく入力されているか確認してください。
# スプレッドシートのデータ列となります
VegetationSurveyYears
# よろしいですか ? 良ければ次へ
# ワーキング・ディレクトリの設定 ####
# 要入力 【!!!】
save_file = FALSE # TRUE # 以下の実行でファイルの書き出しをするかどうか?
wd. <- "../2025/美松"
year<-2025
plot_name_jp <- "美松"
(calc <- CalculationInfo(year,plot_name_jp))
## $year
## [1] 2025
##
## $plot_name
## [1] "Mimatsu"
##
## $plot_name_jp
## [1] "美松"
##
## $no
## [1] "06"
##
## $yachou
## [1] "06美松-植生野帳2025.csv"
##
## $yachou2
## [1] "06美松-植生野帳2025-最新.csv"
##
## $clm
## [1] "DK1999" "被度2006" "被度2012" "被度2018" "被度2025"
##
## $clm2
## [1] "dk01" "c02" "c03" "c04" "c05"
##
## $colnames
## yachou calc
## 1 サブプロット subplot
## 2 階層 layer
## 3 種名 sp
## 4 DK1999 dk01
## 5 被度2006 c02
## 6 被度2012 c03
## 7 被度2018 c04
## 8 被度2025 c05
##
## $hidohyou
## [1] "被度表-06美松-DK1999.csv" "被度表-06美松-被度2006.csv"
## [3] "被度表-06美松-被度2012.csv" "被度表-06美松-被度2018.csv"
## [5] "被度表-06美松-被度2025.csv"
##
## $hidokaikyuhyou
## [1] "被度階級表-06美松-DK1999.csv" "被度階級表-06美松-被度2006.csv"
## [3] "被度階級表-06美松-被度2012.csv" "被度階級表-06美松-被度2018.csv"
## [5] "被度階級表-06美松-被度2025.csv"
##
## $sougou
## [1] "総合優占度_頻度_平均被度-06美松.csv"
##
## $houkousho
## [1] "報告書用-頻度_被度_優占度表-06美松.csv"
##
## $vt_label
## [1] "Mimatsu_dk01" "Mimatsu_c02" "Mimatsu_c03" "Mimatsu_c04" "Mimatsu_c05"
#yachou :エクセル等で入力したオリジナルの野帳ファイル名です
# 保存する際はこの名前と同じにしてください【.xlsxがこのルールで命名されています。
# .csvとして保存すると自動的にこの名前で保存されます】
#yachou2 :オリジナルを整理した野帳ファイル名です
#yachou :植生被度の列名となります
# ワーキング・ディレクトリの設定
#setwd("~/8T/Dropbox/00D/00/立山植生モニタリング事業/第05期/2025/植生調査/美松")
#setwd("~/8T/Dropbox/00D/00/立山植生モニタリング事業/第05期/2025/R/TateyamaVegetation/data_raw/美松")
# ファイル確認 ####
#setwd(wd. )
getwd() ; dir() # ここで作業します
## [1] "/home/i/8T/Dropbox/00D/00/立山植生モニタリング事業/第05期/2025/R/2025/美松"
## [1] "_01_野帳デバッグ.r"
## [2] "_02_植生調査集計.R"
## [3] "_03_総合優占度-頻度-平均被度図.R"
## [4] "_04_頻度被度集計.R"
## [5] "_05_メッシュマップ_2017ブナ平.R"
## [6] "06美松-植生野帳2012.csv"
## [7] "06美松-植生野帳2018.csv"
## [8] "06美松-植生野帳2025_調査済.pdf"
## [9] "06美松-植生野帳2025-最新.csv"
## [10] "06美松-植生野帳2025.csv"
## [11] "06美松-植生野帳2025.pdf"
## [12] "06美松-植生野帳2025.xlsx"
## [13] "2025美松_植生調査用樹木位置図.pdf"
## [14] "2025美松.odt"
## [15] "2025美松植物目録.odt"
## [16] "2025有峰植物目録.odt"
## [17] "H30植生調査野帳_美松.csv"
## [18] "植生調査集計-美松.R"
## [19] "総合優占度_頻度_平均被度-06美松.csv"
## [20] "総合優占度-06美松.csv"
## [21] "被度階級表-06美松-DK1999.csv"
## [22] "被度階級表-06美松-被度2006.csv"
## [23] "被度階級表-06美松-被度2012.csv"
## [24] "被度階級表-06美松-被度2018.csv"
## [25] "被度階級表-06美松-被度2025.csv"
## [26] "被度表-06美松-DK1999.csv"
## [27] "被度表-06美松-被度2006.csv"
## [28] "被度表-06美松-被度2012.csv"
## [29] "被度表-06美松-被度2018.csv"
## [30] "被度表-06美松-被度2025.csv"
## [31] "美松2025調査参考.pdf"
## [32] "美松出現種.odp"
## [33] "報告書用-頻度_被度_優占度表-06美松.csv"
## [34] "報告書用-頻度_被度_優占度表.csv"
## [35] "立山植生モニタリング植生調査解析例__2025美松.Rmd"
# よろしいですか ? 良ければ次へ
# 集計計算開始 ####
# オリジナル野帳の確認修正 ####
### csvファイルの読み込み ####
d<-read_csv(calc$yachou)
## Rows: 1032 Columns: 15
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (6): 階層, 種名, 被度2025, memo, id_note, X
## dbl (6): サブプロット, DK1999, 被度2006, 被度2012, 被度2018, DK2006
## lgl (1): X.1
## date (1): date2025
## time (1): photo2025
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
d
## 種名の確認 ####
table(d$種名)
##
## 7マイヌワラビ アイイタドリ アカショウマ
## 1 1 5
## アキカラマツ アクシバ イグサ
## 2 1 1
## イタドリ イヌガンソク イヌワラビ
## 4 1 7
## イブキコゴメグサ イワオウギ イワカガミ
## 1 3 16
## イワナシ ウラジロタデ ウラジロナナカマド
## 16 1 1
## ウラジロヨウラク エンレイソウ オオイタドリ
## 1 22 5
## オオカメノキ オオシラビソ オオバコ
## 18 25 1
## オオバショウマ オオバショリマ オオバスノキ
## 1 25 20
## オオバタケシマラン オオハナウド オオバノヨツバムグラ
## 7 4 11
## オガラバナ オシダ オニシモツケ
## 19 4 3
## オノエヤナギ カニコウモリ キオン
## 7 4 2
## キソチドリ キヌガサソウ クマイチゴ
## 2 4 4
## クロウスゴ クロツリバナ クロトウヒレン
## 18 12 1
## コウゾリナ コガネイチゴ ゴゼンタチバナ
## 3 3 20
## コバイケイソウ ゴマナ コミヤマカタバミ
## 4 6 13
## コメススキ コメツガ サカゲイノデ
## 2 1 8
## サンカヨウ シノブカグマ シモツケソウ
## 18 18 2
## ショウジョウバカマ シラカンバ シラネセンキュウ
## 20 1 3
## シラネニンジン シラネワラビ スギナ
## 3 22 2
## セイヨウタンポポ ゼンマイ タカネナナカマド
## 1 1 1
## ダケカンバ タケシマラン タケシラン
## 17 21 2
## タテヤマアザミ タニウツギ タニギキョウ
## 8 1 7
## チゴユリ チシマザサ ツクバネソウ
## 25 25 17
## ツマトリソウ ツルリンドウ テガタチドリ
## 14 16 2
## ナナカマド ニガナ ノコンギク
## 21 1 5
## ハクモウイノデ バッコヤナギ ハリブキ
## 2 5 13
## ヒゲノガリヤス ヒメウスノキ ヒメゴヨウイチゴ
## 4 18 20
## ヒメタケシマラン ヒメノガリヤス ヒメワラビ
## 19 3 4
## ヒロハユキザサ フキ ベニバナイチゴ
## 16 7 6
## ホソバトウゲシバ マイヅルソウ マルバダケブキ
## 1 23 2
## ミズバショウ ミツバオウレン ミネカエデ
## 21 13 25
## ミヤマアキノキリンソウ ミヤマイタチシダ ミヤマカタバミ
## 14 3 4
## ミヤマカンスゲ ミヤマシシウド ミヤマシシガシラ
## 25 9 1
## ミヤマセンキュウ ミヤマハンノキ ミヤマベニシダ
## 6 14 4
## ミヤマホツツジ ミヤマメシダ ミヤマヤナギ
## 1 9 2
## ミヤマワラビ ムラサキヤシオ ムラサキヤシオツツジ
## 14 1 5
## メシダ モミジカラマツ ヤグルマソウ
## 5 7 5
## ヤマイヌワラビ ヤマソテツ ヤマトユキザサ
## 13 23 4
## ヤマドリゼンマイ ヤマハハコ ヤマブキショウマ
## 12 4 11
## ユキザサ ヨツバヒヨドリ ヨモギ
## 11 3 5
SpeciesNameCheck(d$種名)
## タケシラン オオバショウマ ムラサキヤシオ シラカンバ 7マイヌワラビ ミヤマヤナギ ニガナ はリストにありません。
## 種名を修正するか、floraに新たな種を追加してください。
# タケシラン","オオバショウマ","ムラサキヤシオ","シラカンバ","7マイヌワラビ","ミヤマヤナギ","ニガナ はリストにありません。
# 種名を修正するか、floraに新たな種を追加してください。
### 確認作業 ####
d[which(d$種名=="シラカンバ"),] #ダケカンバの言い間違い
d[which(d$種名=="ニガナ"),]
## 置換 ####
sp_old<-c("タケシラン","オオバショウマ","ムラサキヤシオ","シラカンバ","7マイヌワラビ","ミヤマヤナギ","ニガナ")
sp_new<-c("タケシマラン","オオバショリマ","ムラサキヤシオツツジ","ダケカンバ","ヤマイヌワラビ","バッコヤナギ","ニガナ")
SpeciesNameCheck(sp_new)
## ニガナ はリストにありません。
## 種名を修正するか、floraに新たな種を追加してください。
j=0; for(i in sp_old){
j <- j+1
d$種名[d$種名==i]<-sp_new[j]
}
## 削除 ####
d<-d[d$種名!="ニガナ",]
## 再確認 ####
SpeciesNameCheck(d$種名)
## 入力されている種名はすべて目録に含まれています。
# ⇒入力されている種名はすべて目録に含まれています。
## 入力値の確認 ####
d$被度2025<-as.numeric(d$被度2025) #オリジナルに1セル"."が入っていたのでnumericに修正
## Warning: 強制変換により NA が生成されました
d
summary(d$被度2025)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
## 0.000 0.100 0.500 3.921 1.600 90.000 312
hist(d$被度2025)
## 空白欄の入力 ####
d<-FieldNote_CheckCorrect(d)
d
## 修正野帳の保存 ####
if(save_file)write_csv(d,file=calc$yachou2)
# 保存確認
dir()
## [1] "_01_野帳デバッグ.r"
## [2] "_02_植生調査集計.R"
## [3] "_03_総合優占度-頻度-平均被度図.R"
## [4] "_04_頻度被度集計.R"
## [5] "_05_メッシュマップ_2017ブナ平.R"
## [6] "06美松-植生野帳2012.csv"
## [7] "06美松-植生野帳2018.csv"
## [8] "06美松-植生野帳2025_調査済.pdf"
## [9] "06美松-植生野帳2025-最新.csv"
## [10] "06美松-植生野帳2025.csv"
## [11] "06美松-植生野帳2025.pdf"
## [12] "06美松-植生野帳2025.xlsx"
## [13] "2025美松_植生調査用樹木位置図.pdf"
## [14] "2025美松.odt"
## [15] "2025美松植物目録.odt"
## [16] "2025有峰植物目録.odt"
## [17] "H30植生調査野帳_美松.csv"
## [18] "植生調査集計-美松.R"
## [19] "総合優占度_頻度_平均被度-06美松.csv"
## [20] "総合優占度-06美松.csv"
## [21] "被度階級表-06美松-DK1999.csv"
## [22] "被度階級表-06美松-被度2006.csv"
## [23] "被度階級表-06美松-被度2012.csv"
## [24] "被度階級表-06美松-被度2018.csv"
## [25] "被度階級表-06美松-被度2025.csv"
## [26] "被度表-06美松-DK1999.csv"
## [27] "被度表-06美松-被度2006.csv"
## [28] "被度表-06美松-被度2012.csv"
## [29] "被度表-06美松-被度2018.csv"
## [30] "被度表-06美松-被度2025.csv"
## [31] "美松2025調査参考.pdf"
## [32] "美松出現種.odp"
## [33] "報告書用-頻度_被度_優占度表-06美松.csv"
## [34] "報告書用-頻度_被度_優占度表.csv"
## [35] "立山植生モニタリング植生調査解析例__2025美松.Rmd"
getwd()
## [1] "/home/i/8T/Dropbox/00D/00/立山植生モニタリング事業/第05期/2025/R/2025/美松"
cat(paste(calc$yachou2,"ありますか"))
## 06美松-植生野帳2025-最新.csv ありますか
# d.<-d # 念の為dをd.にバックアップ
# 修正最新野帳を再ロード
(d <- read_csv(calc$yachou2))
## Rows: 1006 Columns: 9
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (2): 階層, 種名
## dbl (7): サブプロット, DK1999, 被度2006, 被度2012, 被度2018, 被度2025, DK2006
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
#' スプレッドシートで入力した野帳データ・フレーム(tibble)を
#' 列名の変更、項目追加し計算用に構成します
#'
(d <- FieldNote_FormatArange(d,calc))
# ここまでは手作業が必要になりますが以下は自動計算します
# !!!自動集計計算>>> ####
## 被度表 ####
#clm2<-calc$colnames$calc[match(calc$clm,calc$colnames$yachou)]
# 初年度のみDomin-Krajina被度
vt<-c()
vt<-c(vt,list(VegetationTable(d, period = calc$clm2[1], DK = TRUE)))
for(i in calc$clm2[-1]){
vt<-c(vt,list(VegetationTable(d, period = i, DK = FALSE)))
}
# 解析用に名前つけ直し
names(vt)<-calc$hidohyou
# ファイルとして保存
if(save_file)for(i in calc$hidohyou)write.csv(vt[[i]],file=i,, row.names = F)
names(vt)<-calc$vt_label
## 被度階級表 ####
vtDK<-c()
for(i in calc$clm2){
vtDK<-c(vt,list(VegetationTable(d, period = i, DK = TRUE)))
}
names(vtDK)<-calc$hidokaikyuhyou
### ファイル保存 ####
if(save_file) for(i in calc$hidokaikyuhyou)write.csv(vtDK[[i]],file=i, row.names = F)
# 解析用に名前つけ直し
names(vtDK)<-calc$vt_label
## 被度・総合優占度時系列集計 ####
(vc<-VegetationChronologyTable(plot_name=calc$plot_name,vt,vtDK))
## [1] "Mimatsu_dk01"
## [1] "Mimatsu_c02"
## [1] "Mimatsu_c03"
## [1] "Mimatsu_c04"
## [1] "Mimatsu_c05"
## $Mimatsu
## # A tibble: 113 × 41
## sp Meandk01 Frequencydk01 FreqCodedk01 DominatIndexdk01 Meandk01dk
## <chr> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <dbl>
## 1 オオカメノキ 0.78 0.423 Ⅲ 18.2 0.78
## 2 オオシラビソ 3.1 0.846 Ⅴ 51.2 3.1
## 3 オオバスノキ 1.5 0.538 Ⅲ 28.4 1.5
## 4 オガラバナ 1.92 0.538 Ⅲ 32.2 1.92
## 5 ダケカンバ 1.68 0.385 Ⅱ 25.4 1.68
## 6 ヒメウスノキ 0 0 - 0 0
## 7 ミネカエデ 2.62 0.654 Ⅳ 41.4 2.62
## 8 ムラサキヤシオツツジ…… 0 0 - 0 0
## 9 イワカガミ 0.4 0.462 Ⅲ 13.6 0.4
## 10 イワナシ 0.22 0.346 Ⅱ 8.73 0.22
## # ℹ 103 more rows
## # ℹ 35 more variables: Frequencydk01dk <dbl>, FreqCodedk01dk <chr>,
## # DominatIndexdk01dk <dbl>, Meanc02 <dbl>, Frequencyc02 <dbl>,
## # FreqCodec02 <chr>, DominatIndexc02 <dbl>, Meanc02dk <dbl>,
## # Frequencyc02dk <dbl>, FreqCodec02dk <chr>, DominatIndexc02dk <dbl>,
## # Meanc03 <dbl>, Frequencyc03 <dbl>, FreqCodec03 <chr>,
## # DominatIndexc03 <dbl>, Meanc03dk <dbl>, Frequencyc03dk <dbl>, …
### ファイル保存 ####
if(save_file) write_csv(vc[[1]],file=calc$sougou)
## 時系列(報告書用) ####
vc_repo <- list(VegetationChronologyTable_report(plot_name=calc$plot_name,vc))
names(vc_repo)<-calc$plot_name
vc_repo
## $Mimatsu
## # A tibble: 113 × 24
## layer sp form f1 f2 f3 f4 f5 F1 F2 F3 F4
## <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 B2 アクシバ…… bs 0 0 0.0769 0 0 - - Ⅰ -
## 2 B2 ウラジロナナ… bs 0 0.0769 0.0769 0.0769 0 - Ⅰ Ⅰ Ⅰ
## 3 B2 ウラジロヨウ… bs 0 0 0.0769 0 0 - - Ⅰ -
## 4 B2 オオカメノキ… bs 0.423 0.462 0.538 0.577 0.462 Ⅲ Ⅲ Ⅲ Ⅲ
## 5 B2 オオシラビソ… cl 0.846 0.769 0.885 0.885 0.808 Ⅴ Ⅳ Ⅴ Ⅴ
## 6 B2 オオバスノキ… bs 0.538 0.769 0.769 0.692 0.692 Ⅲ Ⅳ Ⅳ Ⅳ
## 7 B2 オガラバナ…… bs 0.538 0.462 0.577 0.5 0.577 Ⅲ Ⅲ Ⅲ Ⅲ
## 8 B2 オノエヤナギ… bl 0.231 0.269 0.192 0.192 0.154 Ⅱ Ⅱ Ⅰ Ⅰ
## 9 B2 クマイチゴ…… bs 0 0.115 0 0.0769 0.0769 - Ⅰ - Ⅰ
## 10 B2 クロウスゴ…… bs 0.615 0.423 0.577 0.577 0.577 Ⅳ Ⅲ Ⅲ Ⅲ
## # ℹ 103 more rows
## # ℹ 12 more variables: F5 <chr>, c1 <dbl>, c2 <dbl>, c3 <dbl>, c4 <dbl>,
## # c5 <dbl>, di1 <dbl>, di2 <dbl>, di3 <dbl>, di4 <dbl>, di5 <dbl>, cal <dbl>
### ファイル保存 ####
if(save_file) write_csv(vc_repo[[1]],file=calc$houkousho[[1]])
# 作図 ####
## 出現頻度-平均被度 (第5期) ####
Fig_FrequencyCoverage(plot_name=calc$plot_name,x="f5",y="c5",data=vc_repo)
## Warning: ggrepel: 12 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps
# 結果 ####
text_species(plot_name=calc$plot_name,period=5,data=vc_repo)
## Mimatsu 第 5 期に( 広葉樹高木 23 種, 矮性低木 86 種, ササ 1 種 )を記録した。
## 広葉樹高木 に関して
## 種別の出現頻度は多い順に オオシラビソ 88.5%, ミネカエデ 84.6%, ナナカマド 76.9%, オオバスノキ 69.2%, オオカメノキ 57.7%, クロウスゴ 57.7%, オガラバナ 50.0%, ダケカンバ 42.3%, ハリブキ 42.3%, ヒメウスノキ 42.3%, クロツリバナ 34.6%, ミヤマハンノキ 30.8%, オノエヤナギ 19.2%, バッコヤナギ 15.4%, ベニバナイチゴ 15.4%, ムラサキヤシオツツジ 15.4%, ウラジロナナカマド 7.7%, クマイチゴ 7.7%, コメツガ 7.7%, アクシバ 0.0%, ウラジロヨウラク 0.0%, タカネナナカマド 0.0%, ミヤマホツツジ 0.0% であった。
## また、種別の平均被度は多い順に オオシラビソ 2.5%, ミネカエデ 2.4%, オオバスノキ 1.9%, ナナカマド 1.5%, オガラバナ 1.0%, ダケカンバ 0.9%, オノエヤナギ 0.8%, クロツリバナ 0.7%, オオカメノキ 0.5%, バッコヤナギ 0.5%, ベニバナイチゴ 0.5%, クロウスゴ 0.4%, ミヤマハンノキ 0.3%, ヒメウスノキ 0.1%, ハリブキ 0.1%, ウラジロナナカマド 0.1%, コメツガ 0.0%, ムラサキヤシオツツジ 0.0%, クマイチゴ 0.0%, アクシバ 0.0%, ウラジロヨウラク 0.0%, タカネナナカマド 0.0%, ミヤマホツツジ 0.0% であった。
## 矮性低木 に関して
## 種別の出現頻度は多い順に ミヤマカンスゲ 96.2%, ヤマソテツ 84.6%, マイヅルソウ 76.9%, ミズバショウ 76.9%, ゴゼンタチバナ 69.2%, ショウジョウバカマ 69.2%, ヒメタケシマラン 69.2%, シラネワラビ 61.5%, イワカガミ 57.7%, ヒメゴヨウイチゴ 57.7%, コミヤマカタバミ 53.8%, エンレイソウ 50.0%, オオバショリマ 50.0%, ツルリンドウ 50.0%, イワナシ 46.2%, シノブカグマ 46.2%, チゴユリ 46.2%, ヤマドリゼンマイ 46.2%, ツクバネソウ 42.3%, ツマトリソウ 42.3%, ミツバオウレン 42.3%, ヒロハユキザサ 38.5%, ミヤマシシウド 34.6%, タケシマラン 26.9%, フキ 26.9%, ミヤマワラビ 26.9%, アカショウマ 23.1%, オオイタドリ 23.1%, ゴマナ 23.1%, サンカヨウ 23.1%, ミヤマメシダ 23.1%, ヨモギ 23.1%, イタドリ 19.2%, オオバタケシマラン 19.2%, オオバノヨツバムグラ 19.2%, サカゲイノデ 19.2%, イヌワラビ 15.4%, キヌガサソウ 15.4%, シラネニンジン 15.4%, タテヤマアザミ 15.4%, ミヤマアキノキリンソウ 15.4%, ミヤマイタチシダ 15.4%, ミヤマベニシダ 15.4%, モミジカラマツ 15.4%, ヤグルマソウ 15.4%, ヤマブキショウマ 15.4%, ユキザサ 15.4%, オニシモツケ 11.5%, カニコウモリ 11.5%, コバイケイソウ 11.5%, コメススキ 11.5%, スギナ 11.5%, タニギキョウ 11.5%, マルバダケブキ 11.5%, アイイタドリ 7.7%, アキカラマツ 7.7%, イグサ 7.7%, オオハナウド 7.7%, オシダ 7.7%, クロトウヒレン 7.7%, シラネセンキュウ 7.7%, テガタチドリ 7.7%, ヒゲノガリヤス 7.7%, ヒメノガリヤス 7.7%, ミヤマカタバミ 7.7%, ミヤマシシガシラ 7.7%, ミヤマセンキュウ 7.7%, ヤマイヌワラビ 7.7%, ヤマトユキザサ 7.7%, ヤマハハコ 7.7%, イヌガンソク 0.0%, イブキコゴメグサ 0.0%, イワオウギ 0.0%, ウラジロタデ 0.0%, オオバコ 0.0%, キオン 0.0%, キソチドリ 0.0%, コウゾリナ 0.0%, シモツケソウ 0.0%, セイヨウタンポポ 0.0%, ノコンギク 0.0%, ハクモウイノデ 0.0%, ヒメワラビ 0.0%, ホソバトウゲシバ 0.0%, メシダ 0.0%, ヨツバヒヨドリ 0.0% であった。
## また、種別の平均被度は多い順に ミヤマカンスゲ 13.6%, オオイタドリ 3.7%, ミズバショウ 3.1%, ヤマソテツ 1.8%, シラネワラビ 1.5%, コミヤマカタバミ 1.4%, ミヤマシシウド 1.2%, フキ 1.2%, イタドリ 0.9%, ゴマナ 0.9%, ヒメゴヨウイチゴ 0.6%, ヨモギ 0.6%, タテヤマアザミ 0.5%, モミジカラマツ 0.4%, ゴゼンタチバナ 0.4%, マイヅルソウ 0.3%, ミヤマメシダ 0.3%, ヤマドリゼンマイ 0.3%, アカショウマ 0.2%, オニシモツケ 0.2%, エンレイソウ 0.2%, ショウジョウバカマ 0.2%, オオバショリマ 0.2%, ヒロハユキザサ 0.2%, シノブカグマ 0.1%, ヒメタケシマラン 0.1%, イワカガミ 0.1%, ヤグルマソウ 0.1%, サカゲイノデ 0.1%, ユキザサ 0.1%, ミヤマワラビ 0.1%, ヤマブキショウマ 0.1%, チゴユリ 0.1%, イワナシ 0.1%, イヌワラビ 0.1%, オオバタケシマラン 0.1%, シラネニンジン 0.1%, ミヤマイタチシダ 0.1%, サンカヨウ 0.1%, マルバダケブキ 0.1%, ツクバネソウ 0.1%, ツルリンドウ 0.1%, ツマトリソウ 0.1%, キヌガサソウ 0.0%, ミツバオウレン 0.0%, アキカラマツ 0.0%, オオハナウド 0.0%, オシダ 0.0%, クロトウヒレン 0.0%, タニギキョウ 0.0%, ヒゲノガリヤス 0.0%, ミヤマベニシダ 0.0%, オオバノヨツバムグラ 0.0%, カニコウモリ 0.0%, タケシマラン 0.0%, ミヤマカタバミ 0.0%, ヤマイヌワラビ 0.0%, ヤマトユキザサ 0.0%, ヤマハハコ 0.0%, ミヤマアキノキリンソウ 0.0%, コバイケイソウ 0.0%, コメススキ 0.0%, シラネセンキュウ 0.0%, スギナ 0.0%, アイイタドリ 0.0%, イグサ 0.0%, テガタチドリ 0.0%, ヒメノガリヤス 0.0%, ミヤマシシガシラ 0.0%, ミヤマセンキュウ 0.0%, イヌガンソク 0.0%, イブキコゴメグサ 0.0%, イワオウギ 0.0%, ウラジロタデ 0.0%, オオバコ 0.0%, キオン 0.0%, キソチドリ 0.0%, コウゾリナ 0.0%, シモツケソウ 0.0%, セイヨウタンポポ 0.0%, ノコンギク 0.0%, ハクモウイノデ 0.0%, ヒメワラビ 0.0%, ホソバトウゲシバ 0.0%, メシダ 0.0%, ヨツバヒヨドリ 0.0% であった。
## ササ に関して
## 種別の出現頻度は多い順に チシマザサ 100.0% であった。
## また、種別の平均被度は多い順に チシマザサ 81.3% であった。
## 出現頻度−総合優占度 (第5期) ####
Fig_FrequencyDominace(plot_name=calc$plot_name,x="f5",y="di5",data=vc_repo)
## Warning: ggrepel: 14 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps
## 総合優占度経年変化 ####
Fig_DominanceValue(plot_name=calc$plot_name,vc_repo=vc_repo)
# 期末報告書用 データを調査全体用のvv5, vv, VT, に組み入れ ####
vv5
names(vv5)
## [1] "pn" "plot" "subplot" "layer" "sp" "dk01" "c02"
## [8] "c03" "c04" "c05"
pn_target <- 10
vv5_new <- vv5 %>%
dplyr::filter(pn != pn_target) %>% # 元の pn==1 を全部除去
dplyr::bind_rows(dplyr::filter(d, pn == pn_target))%>%
dplyr::arrange(pn, plot, subplot, layer, sp)
# <<<<<以上 ####