著者

内山 茂 田中 栄爾 田中 千尋 黒木 秀一 川畑 喜照 盛口 満 金城 典子

出版者

日本菌学会

雑誌

日本菌学会大会講演要旨集 日本菌学会50周年記念大会

巻号頁・発行日

pp.18, 2006 (Released:2007-06-05)

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1999年から2005年にかけて,宮崎県内及び鹿児島県内の数箇所で,森林生のエサキクチキゴキブリSalganea esakiiに生じた冬虫夏草(仮称ヒュウガゴキブリタケ)を採集して形態学的観察及び分子系統学的検討を行った. 本種の子実体は宿主の腹部から1-2本生じ、根棒状から太針状、長さ11-70mm、太さ1.3-5mm、全体が淡褐色から褐色.先端はやや尖り,ビロード状の不捻部となる.子のう殻は卵形、325-370×100-140μm、子実体の中間部では埋生し,明褐色の捻果部を形成する.子のうは,長さ150-200×10-11μm.子のう胞子は,細長い紡錘状,72-100×2.8-3.6μm, 8細胞,二次胞子に分裂しない。不稔部表面にHirsutella様のアナモルフを疎らに形成する。分生子はレンズ状,淡褐色,7-7.2×5μm.分生子形成細胞はペン先状,先端は細長く尖り,4-6×1-1.5μm,基部で折れ曲がる. 本種の子実体及び子のう胞子を発芽させて得られた培養株を用いて,rDNAのITS領域と26Sサブユニット D1/D2領域の塩基配列に基づく分子系統学的解析の結果,本種は独自のクラスターを形成した. ゴキブリ目昆虫を宿主とするCordeceps属菌としてはセイロン島(スリランカ)で採集された標本に基づいてPetchがCordyceps blattaeを1924年に報告している.両者は子のう胞子の形態から,共にOphiocordyceps亜属に属するが,本種はC.blattaeと比べると子実体,子のう殻,子のう,子のう胞子などの大きさが明らかに異なるため,新種とするのが妥当と考えている。

著者

服部 保 岩切 康二 南山 典子 黒木 秀一 黒田 有寿茂

出版者

日本生態学会

雑誌

保全生態学研究 (ISSN:13424327)

巻号頁・発行日

vol.15, no.1, pp.47-59, 2010-05-30

参考文献数

23

被引用文献数

2

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宮崎神宮には照葉樹等の植林後約100年経過した照葉人工林等が保全されている。植林後の年数が明確な本樹林は各地で形成されている工場緑化林や緑地帯などの照葉人工林における植生遷移の予測や生物多様性保全の可能性および孤立林の維持管理方法などについての課題を明らかにする上でたいへん重要である。本社叢の種組成、種多様性、生活形組成の調査を行い、照葉二次林、照葉自然林、照葉原生林との比較を行った。宮崎神宮の社叢は林齢約100年の照葉人工林と林齢約45年の針葉人工林から構成されており、社叢全体に118種の照葉樹林構成種が生育し、その中には絶滅危惧種も含まれていた。植栽された植物を除くと多くの植物は周辺の樹林や庭園から新入したと考えられた。照葉人工林の種多様化に対して隣接する住宅地庭園の果たす役割が大きい。照葉自然林の孤立林に適用される種数-面積関係の片対数モデル式および両対数モデル式を用いて宮崎神宮の社叢面積に生育すべき種数を求めると、前者が119.0種、後者が158.6種となり、前者と現状の調査結果とがよく一致していた。後者の数値が適正だとすると宮崎神宮に十分な種が定着できないのは、地形の単純さと考えられた。社叢の生活形組成では着生植物、地生シダ植物の欠落や少なさが特徴であった。種多様性(1調査区あたりの照葉樹林構成種の平均種数)をみると宮崎神宮の照葉人工林(20.4種)は照葉原生林(42.9種)、照葉自然林(32.9種)と比較して、非常に少なく、照葉二次林ほどであった。1調査区あたりの生活形組成も照葉二次林と類似していた。宮崎神宮の照葉人工林は林冠の高さやDBHなどについては照葉自然林程度に発達していたが、種多様性、生活形組成では照葉二次林段階と認められた。

著者

黒木 秀一

出版者

宮崎県立図書館

雑誌

宮崎県文化講座研究紀要

巻号頁・発行日

vol.37, pp.69-92, 2010

著者

黒木 秀一 西田 健

出版者

日本神経回路学会

雑誌

日本神経回路学会誌 (ISSN:1340766X)

巻号頁・発行日

vol.14, no.4, pp.273-281, 2007-12-05 (Released:2008-11-21)

参考文献数

20

被引用文献数

1

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This paper describes an application of the competitive associative net called CAN2 to plane extraction from range images measured by a laser range scanner (LRS). The CAN2 basically is a neural net for learning efficient piecewise linear approximation of nonlinear functions, and in this application it is utilized for learning piecewise planner (linear) surfaces from the range image. As a result of the learning, the obtained piecewise planner surfaces are more precise than the actual planner surfaces, so that we introduce a method to gather piecewise planner surfaces for reconstructing the actual planner surfaces. We apply this method to the real range image, and examine the effectiveness by means of comparing other methods, such as the USF (University of South Florida) method and a RHT (Randomized Hough Transform) based method.