スギ林からの距離と花粉測定量のデータが与えられており、D地点(スギ林からの距離が20km)の花粉測定量を推測する問題です。気温と湿度もデータとして与えられています。

応用数学データ分析推定線形補間統計
2025/3/10

1. 問題の内容

スギ林からの距離と花粉測定量のデータが与えられており、D地点(スギ林からの距離が20km)の花粉測定量を推測する問題です。気温と湿度もデータとして与えられています。

2. 解き方の手順

花粉測定量は、スギ林からの距離が遠くなるほど減少する傾向が見られます。A, B, C, E地点の花粉測定量を参考に、D地点の値を推測します。
A地点: 350個/cm³ (1km)
B地点: 300個/cm³ (5km)
C地点: 240個/cm³ (10km)
E地点: 190個/cm³ (40km)
距離に対する花粉測定量の変化を観察します。
A-B間: 50個/cm³ 減少 (距離4km増加)
B-C間: 60個/cm³ 減少 (距離5km増加)
C-E間: 50個/cm³ 減少 (距離30km増加)
距離が短いほど減少量が大きく、距離が長くなるほど減少量が小さくなる傾向が見て取れます。
C地点からD地点への距離増加は10km、D地点からE地点への距離増加は20kmです。
単純な比例関係ではないため、C地点とE地点の中間的な値を考慮します。
C地点とE地点の花粉測定量の差は 240190=50240 - 190 = 50 個/cm³です。
C地点とE地点の距離の差は 4010=3040 - 10 = 30 kmです。
C地点からD地点の距離は 2010=1020 - 10 = 10 kmです。
D地点からE地点の距離は 4020=2040 - 20 = 20 kmです。
D地点の値は、C地点とE地点の値の中間的な位置にあると推測できるため、線形補間を試みます。
D地点の花粉測定量を xx とすると、以下の比例式が考えられます。
x240190240=20104010\frac{x - 240}{190 - 240} = \frac{20 - 10}{40 - 10}
x24050=1030\frac{x - 240}{-50} = \frac{10}{30}
x240=50×1030x - 240 = -50 \times \frac{10}{30}
x240=50030x - 240 = -\frac{500}{30}
x240=503x - 240 = -\frac{50}{3}
x=240503x = 240 - \frac{50}{3}
x=720503x = \frac{720 - 50}{3}
x=6703223.33x = \frac{670}{3} \approx 223.33
または、C地点とE地点の単純な平均を計算する。
(240+190)/2=430/2=215(240 + 190) / 2 = 430 / 2 = 215
ただし、気温がC地点からD地点で15℃から17℃に変化していることも考慮に入れる必要があります。一般的に、気温が上がると花粉の飛散量も増える可能性がありますが、ここでは他の要因を考慮しないこととします。
データの傾向から、C地点とE地点の測定値の中間的な値である215に近い値が適切と考えられます。
別の推測方法として、距離の逆数に対する花粉測定量をプロットして、D地点の値を推定することもできます。しかし、今回は線形補間による推定値223.33、または平均値215に近い値を採用します。220個/cm^3と推定することにします。

3. 最終的な答え

220個/cm³

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