洪水から干ばつへ：水位規模とタイミングの統合によるPoyang Lake（鄱陽湖）の氾濫原植生動態の予測

• 40〜100日間の洪水は植生回復を抑制し、回復には100日を超える乾燥期間が必要である。 • 水理的隔離は変動を緩和するが、極端現象による植生消失を防ぐことはできない。 • モデル残差により、静的な水位指標では捉えられないレジリエンスの低下が明らかになる。 • 適応的連結性は回復を促進し、将来の氾濫原ガバナンスの指針となるべきである。 水文変動は氾濫原植生動態の重要な推進要因であるが、現在のモデルでは事象発生のタイミングの役割が見過ごされがちである。本研究では、ガウス型水位–面積関数とランダムフォレストによる残差補正を統合し、水位規模と順序効果を個別に捉える、時間的に明示的な2段階モデリングフレームワークを開発した。空間的および時間的交差検証により、多様な水文レジーム下における本アプローチの堅牢性が確認され、その後の閾値分析の信頼性が裏付けられた。さらに、異なる水文状態下での景観指標を用いて植生構造を定量化した。植生被覆率は水位約11.2 mでピークに達した一方、感度分析により、洪水期間が40〜100日に及ぶ場合や干ばつのない期間が約60日未満にとどまる場合に抑制が生じ、約100日を超える乾燥期間によって回復が促進されることが明らかになった。連結性の高い副湖では頻繁な植生遷移が見られたのに対し、孤立または半調節された流域では高い時間的安定性が維持されたものの、2020〜2023年の複合的攪乱、特に2022年の極端な干ばつに対して脆弱なままであった。タイミングに基づく指標を組み込むことでモデル精度が向上し（R 2 が0.33から0.81へ）、レジリエンス低下の早期警告シグナルがもたらされた。これらの知見は、湿地生態系モニタリングのための再現可能なフレームワークを提供し、適応的連結性管理の指針における攪乱–回復リズムの重要性を強調している。