ナラ枯れとは、ナラ菌によってナラが立ったまま枯れる現象を指す。ナラ菌は、カシノナガキクイムシ（以下カシナガ）の共生菌であり、カシナガがナラに産卵する際に、ナラに感染する。このナラ枯れは全国に拡大中であり、ナラ枯れにより、鳥獣害の増加や、里山の景観や紅葉の喪失、土壌流出や土砂崩れの増加が危惧されている。昨年、全国的にクマ被害が急増し、原因は猛暑によるドングリ不足とされたが、ナラ枯れによるドングリ不足も影響しているのではないか、と推測された。また京都では、ナラ枯れにより、黄色に紅葉するはずのナラが紅葉せず、観光資源が減少した、と報告された。ナラ枯れの悪影響はこれからも大きくなると考えられ、ナラ枯れの感染拡大を予測し、防除対策を立てる必要がある。

そこで著者らは、カシナガの行動モデルを構築し、ナラ枯れの感染拡大予測をすることを目指している。本研究では、カシナガの移動、集合性や選好性を考慮した行動モデルを構築し、植生分布の違いが感染拡大や立ち枯れに与える影響を、コンピュータシミュレーションにより推測することを目的とした。

カシナガは大きい空間スケールでは、飛翔によって移動し、小さい空間スケールでは、幹の太いナラを好み、集合フェロモンによって集合する。あるナラに産卵するカシナガが多いほど、そのナラは枯死する傾向にある。しかし一回ナラ菌に感染し、枯死せずに生き残ったナラは、次の年から抵抗性を持ち、カシナガからあまり産卵されず、枯死もしにくい。これらをモデルに組み込み、個体ベースモデルを構築した。個体ベースモデルのシミュレーションでは、ナラの本数が均一な場合、ランダムな場合、そしてナラ林とナラ林の間が離れている縞模様の場合を設定した。また、ナラの幹の太さが均一な場合とランダムな場合も設定した。これらの植生分布の違いが、感染拡大や立ち枯れの被害に与える影響を調べる。