(57)【要約】【課題】対象エリアの森林の各種情報（衛星写真、航空写真、レーザデータ、現地調査情報、各種パラメータ）から生成した森林の基礎データ（樹種、樹高、樹木の胸高直径、林齢、面積）に基づいて、ＣＯ２吸収量を自動的に算定するＣＯ２吸収量評価システム及び方法を提供する。【解決手段】地理情報システム（ＧＩＳ）エンジンを実装したコンピュータ上に構築され、データベース１１と、データベース１１に接続された取込み部１２と、データベース１１と取込み部１２に接続された基礎データ作成部１３と、データベース１１に接続された算定部１４を含む。【選択図】図２
2012058772.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地理情報システム（ＧＩＳ）エンジンを実装したコンピュータ上に構築されたＣＯ２吸収量評価システムであって、
データベースと、
外部から入力されるリモートセンシングデータ、森林簿データ、現地調査情報データ、林分収穫表データ、および未来予測データを前記データベースに保存し、外部から入力されるエリアデータをＧＩＳデータに変換して前記データベースに保存する、前記データベースに接続された取込み部と、
前記リモートセンシングデータ、前記森林簿データ、前記現地調査情報データ、前記林分収穫表データ、および前記ＧＩＳデータから基礎データを作成し、前記データベースに記憶する、前記データベースと前記取込み部に接続された基礎データ作成部と、
ユーザ端末からの算定命令により、前記未来予測データと前記基礎データから材積量、ＣＯ２固定量、およびＣＯ２吸収量を算定し、前記基礎データに追加し前記データベースに記憶する、前記データベースに接続された算定部
とを含むことを特徴とするＣＯ２吸収量評価システム。
【請求項２】
地理情報システム（ＧＩＳ）エンジンとデータベースを実装したコンピュータにおいて、
外部から入力されるリモートセンシングデータ、森林簿データ、現地調査情報データ、林分収穫表データ、および未来予測データを前記データベースに保存し、外部から入力されるエリアデータを、ＧＩＳデータへ変換し、前記データベースに保存する情報取り込み工程と、
前記データベースに保存した前記リモートセンシングデータ、前記森林簿データ、前記現地調査情報データ、および前記林分収穫表データから、各小班の「樹種」、「樹高」、「密度」、「胸高直径」、「林齢」、「面積」、「地位」、および「材積量」を求め、前記データベースに保存した前記ＧＩＳデータの属性情報に設定し、基礎データとして前記データベースに保存する基礎データ作成工程と、
前記基礎データの各小班の属性情報を材積式および炭素固定量算定式に代入して、データ取得年、基準年１、および基準年２について、「材積量」、「ＣＯ２吸収量」、および「ＣＯ２固定量」を算定する算定工程
とを含むことを特徴とするＣＯ２吸収量評価方法。
【請求項３】
前記基礎データ作成工程は、
前記現地調査情報データの「樹種」、「樹高」、「胸高直径」、「林齢」、「面積」、「密度」を、前記ＧＩＳデータの属性情報に設定するステップと、
前記ＧＩＳデータに含まれる図形情報で定義された小班エリアポリゴンと前記リモートセンシングデータに含まれるオルソフォトデータを重ねて表示し、前記小班エリアポリゴンに重なった画像から「樹種」の判読を行うステップと、
判読結果から、前記オルソフォトデータ上で正確な樹種別エリアに分割し、当該樹種別エリアに適合するように、前記ＧＩＳデータに含まれる図形情報の前記小班エリアポリゴンの定義を修正するステップと、
修正された前記小班エリアポリゴンから「面積」と「密度」を求め、前記ＧＩＳデータの属性情報を更新するステップと、
前記ＧＩＳデータの属性情報から「樹種」、「樹高」、および「胸高直径」を読み出し、材積式に当てはめ現地調査時の「材積量」を算定し、前記ＧＩＳデータの属性情報に付加するステップと、
前記林分収穫表データを読み出し、前記ＧＩＳデータの属性情報の「樹種」、「林齢」、「材積量」を地位別材積生長曲線に当てはめて「地位」を取得し、前記ＧＩＳデータの属性情報に付加するステップ
とを含む請求項２に記載のＣＯ２吸収量評価方法。
【請求項４】
前記算定工程は、
ユーザにより入力される前記データ取得年、前記基準年１、および前記基準年２の値のチェックを行い、入力された値が適切でない場合、画面にエラーメッセージを表示するステップと、
入力された値が適切な場合、前記基礎データの各小班の属性情報を取得し、前記林分収穫表データから「収穫表幹材積」を取得し、前記材積式に代入して、前記データ取得年、前記基準年１、および前記基準年２の「材積量」を算定し、前記基礎データに設定するステップと、
前記データ取得年、前記基準年１、および前記基準年２の「材積量」と、前記未来予測データから取得したパラメータを前記炭素固定量算定式に代入し、前記データ取得年、前記基準年１、および前記基準年２の「ＣＯ２固定量」を算定し設定するステップと、
前記基準年１と前記基準年２の「ＣＯ２固定量」の差分から「ＣＯ２吸収量」を算定するステップ
とを含む請求項３に記載のＣＯ２吸収量評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象エリアの森林の各種情報（衛星写真、航空写真、レーザデータ、現地調査情報、各種パラメータ）から生成した森林の基礎データ（樹種、樹高、樹木の胸高直径、林齢、面積）に基づいて、ＣＯ２吸収量を自動的に算定するＣＯ２吸収量評価システム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
低炭素社会へと向かう国づくりの流れの中、ＣＯ２削減に向けた積極的な取組みが進められている。各種の排出源対策が検討・実施される中、森林はＣＯ２の吸収源としての価値が見直され始めており、将来的にはＣＯ２削減対策として植林事業等も有効な手段となる可能性がある。
【０００３】
京都議定書３条４項に規定された「吸収源による除去量の変化に関連する追加的人為活動」について、土地利用、土地利用変化、林業分野における吸収源の取り扱いについて定義した報告書によると、森林に蓄積するＣＯ２量の算定は、森林経営、植生回復を選択し、該当する活動が行われたと適切に推計される土地の面積を計測し、樹種別に材積、容積密度、バイオマス拡大係数、地上部に対する地下部の比率、及び炭素含有率を乗じて算定すると定義している。
【０００４】
一般に森林管理は、対象エリアを尾根筋や谷筋を境界線にして区分した「林班」を設定し、さらに各林班を施業単位毎に細かく区分した「小班」を設け、小班単位で行っている。ＣＯ２吸収量算定にあたっては、森林を構成する各小班の材積量算定が必要であり、そのためには小班単位で森林を構成する樹種、樹高、林齢、樹木の胸高直径、面積等の基礎情報が必要となる。
【０００５】
また、環境省が設計し、気候変動対策認証センターが運用する「オフセット・クレジット（Ｊ−ＶＥＲ）制度」があり、温室効果ガス吸収増大プロジェクトを実施しようとする事業者が、吸収増大量をモニタリング、算定、報告するための手引書として、オフセット・クレジット制度モニタリング方法ガイドラインが公開されている。
【０００６】
オフセット・クレジット制度モニタリング方法では、必要となる情報は、森林の図面情報と台帳（森林簿）をまとめた森林ＧＩＳ情報などの既存データや実測情報からＣＯ２吸収量を算定する方法が示されている。
【０００７】
一方、森林における樹木成長量の評価法として、リモートセンシングデータと類似した森林の樹木計測結果を組み合わせた評価法の開発が行われている（例えば、特許文献１）。
【０００８】
リモートセンシングデータには、人工衛星から撮影される衛星写真、航空機から撮影される航空写真、および航空機からレーザ照射により得られるレーザデータなどが含まれる。
【０００９】
リモートセンシングでは、離れた対象物を直接触れることなく情報を取得できるため、広域的に森林の情報を取得する場合には、現地調査と比べて短期間かつ低労力で情報を取得することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００８−７９５４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
上記のように国や企業・事業者レベルでのＣＯ２吸収量評価の指針は示されているものの、地域レベル（数百〜数千ｈａ程度）における森林のＣＯ２吸収量を効率的に把握する具体的な手法は確立されていない。
【００１２】
オフセット・クレジット制度モニタリング方法の森林ＧＩＳ情報による算定に関しては、平成１８年に報告された「京都議定書吸収源としての森林機能評価に関する研究（１）森林の炭素吸収量計測システム・評価モデルの開発、１）リモートセンシングを活用したバイオマス計測手法の開発（愛媛大学グループ）」の結果が示すように、森林簿からの算定結果は実際の林分状況と異なる場合が多い。このため、算定結果の精度が低く、オフセット・クレジット制度では認められない場合も生じる。
【００１３】
一方、実測のよる算定では、大面積の林分を対象とする場合、迅速性に欠け、実測費用がかかる。
【００１４】
したがって、森林等の価値をＣＯ２の吸収源として適切に評価するため、また、将来、効率的な植林事業等を行うためには、森林が吸収するＣＯ２量を、安価かつ正確に算定するＣＯ２吸収量評価システム及び方法が必要である。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明のＣＯ２吸収量評価システムは、地理情報システム（ＧＩＳ）エンジンを実装したコンピュータ上に構築され、データベースと、外部から入力されるリモートセンシングデータ、森林簿データ、現地調査情報データ、林分収穫表データ、および未来予測データをデータベースに保存し、外部から入力されるエリアデータをＧＩＳデータに変換してデータベースに保存する、データベースに接続された取込み部と、リモートセンシングデータ、森林簿データ、現地調査情報データ、林分収穫表データ、およびＧＩＳデータから基礎データを作成し、データベースに記憶する、データベースと取込み部に接続された基礎データ作成部と、ユーザ端末からの算定命令により、未来予測データと基礎データから「材積量」、「ＣＯ２固定量」、および「ＣＯ２吸収量」を算定し、基礎データに追加しデータベースに記憶する、データベースに接続された算定部とを含むことを要旨とする。
【００１６】
また、本発明のＣＯ２吸収量評価方法は、地理情報システム（ＧＩＳ）エンジンとデータベースを実装したコンピュータにおいて、外部から入力されるリモートセンシングデータ、森林簿データ、現地調査情報データ、林分収穫表データ、および未来予測データをデータベースに保存し、外部から入力されるエリアデータを、ＧＩＳデータへ変換し、データベースに保存する情報取り込み工程と、データベースに保存したリモートセンシングデータ、森林簿データ、現地調査情報データ、および林分収穫表データから、各小班の「樹種」、「樹高」、「密度」、「胸高直径」、「林齢」、「面積」、「地位」、および「材積量」を求め、データベースに保存したＧＩＳデータの属性情報に設定し、基礎データとしてデータベースに保存する基礎データ作成工程と、基礎データの各小班の属性情報を材積式および炭素固定量算定式に代入して、データ取得年、基準年１、および基準年２について、「材積量」、「ＣＯ２吸収量」、および「ＣＯ２固定量」を算定する算定工程とを含むことを要旨とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、森林等の価値をＣＯ２の吸収源として適切に評価するため、また、将来、効率的な植林事業等を行うため、森林が吸収するＣＯ２量を、安価かつ正確に算定するＣＯ２吸収量評価システム及び方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明のＣＯ２吸収量評価システムの概略図
【図２】本発明のＣＯ２吸収量評価システムの実施の形態の構成図
【図３】林分収穫表データの地位別材積生長曲線の一例
【図４】基礎データの構成要素図
【図５】情報取り込み工程と基礎データ作成工程のフローチャート
【図６】算定工程のフローチャート
【図７】パラメータチェックのフローチャート
【図８】材積量算定のフローチャート
【図９】小班エリアポリゴンとオルソフォトデータの重ね表示図
【図１０】算定結果のグラフ
【図１１】色分け小班ポリゴン表示図
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本発明のＣＯ２吸収量評価システムは、図１に示すように、対象エリアについて情報収集１された各種データを、基礎データ作成手段２により取り込んで取込みデータ２６として保存するとともに、取込みデータ２６を組み合わせて「林班」と「小班」の区班樹木情報を生成し、基礎データ２５として保存する。その後、評価解析手段３により、作成された基礎データ２５をメモリ２７に読み出し、評価ツール３ａを起動し、外部から入力され設定された未来予測データ２４を使用して材積量計算と固定量計算を行い、算定データ２８を保存するとともに、算定結果を画面に表示する。
【００２０】
収集された各種データには、地上分解能の異なる人工衛星Ａや人工衛星Ｂから撮影された衛星写真、
人工衛星に比べ地上分解能の高い航空機Ａから撮影された航空写真、レーザ測量装置を装備した航空機Ｂからレーザを照射して得られる地表面のレーザデータ、地上で測量された現地調査情報データ２２や森林簿データ２１、また統計情報から定義された林分収穫表データ２３などがある。
【００２１】
画面に表示される算定結果には、対象エリアのＣＯ２吸収量に応じて色分けされた「小班」や、予測年に対するＣＯ２吸収量の時間的変化を表示したグラフなどがある。
【００２２】
図１に示したＣＯ２吸収量評価システムを１台のコンピュータ上に構築した実施の形態について、以下に説明する。
【００２３】
図１に示したデータを保存する複数の記憶手段は、以下の説明においては１つのデータベースとして記述するが、図１に示したように、複数の記憶手段を実装しても構わないし、コンピュータ外に配置し、データ通信回線により接続した構成としても構わない。
【００２４】
また、コンピュータ上で演算処理を行うためには一時メモリが必要であるが、以下の説明や図では省略している。
【００２５】
（システム構成の説明）
本発明のＣＯ２吸収量評価システム１０は、地理情報システム（ＧＩＳ）エンジンを実装したコンピュータ上に構築され、図２に示すように、データベース１１と、データベース１１に接続された取込み部１２と、データベース１１と取込み部１２に接続された基礎データ作成部１３と、データベース１１に接続された算定部１４を含む。
【００２６】
取込み部１２は、外部からリモートセンシングデータ２０、森林簿データ２１、現地調査情報データ２２、林分収穫表データ２３、エリアデータ２２ａおよび未来予測データ２４をデータベース１１に取り込む。
【００２７】
基礎データ作成部１３は、リモートセンシングデータ２０、森林簿データ２１、現地調査情報データ２２、および林分収穫表データ２３と、エリアデータ２２ａから作成されたＧＩＳデータ２２ｂから基礎データ２５を作成する。
【００２８】
算定部１４は、ユーザ端末１５からの算定命令により、未来予測データ２４と基礎データ２５から「材積量」、「ＣＯ２固定量（ある年まで吸収されたＣＯ２の総量）」、および「ＣＯ２吸収量（ある期間において吸収されたＣＯ２量）」を算定する。
【００２９】
（データの説明）
次に、本発明のＣＯ２吸収量評価システム１０で使用される各種データについて説明する。
【００３０】
（ｉ）リモートセンシングデータ２０：人工衛星から撮影された衛星写真や航空機から撮影された航空写真と、撮影時の位置と姿勢を記録した外部標定要素と、数値地形モデルとにより作成されたオルソフォトデータ、および航空機からレーザ照射により得られるレーザデータを含む。
【００３１】
（ｉｉ）森林簿データ２１：「林齢」、「地位」情報を含む。
【００３２】
（ｉｉｉ）現地調査情報データ２２：「樹種」、「樹高」、「密度」、「胸高直径」情報を含む
（ｉｖ）エリアデータ２２ａ：「林班」と「小班」の範囲を図形で表したデータ。
【００３３】
（ｖ）林分収穫表データ２３：「樹種」ごとに、「林齢」と「材積量」の地位別相関関係を表す、図３に示した地位別材積生長曲線を示す情報を含む。
【００３４】
（ｖｉ）未来予測データ２４：独立行政法人国立環境研究所が発行する「日本国温室効果ガスインベントリ報告書」に基づいた「容積密度」、「バイオマス拡大係数」、「地上部に対する地下部の比率」、「炭素含有率」、および「ＣＯ２換算係数」情報を含む。
【００３５】
（ｖｉｉ）基礎データ２５：図４に示したように、「小班」ごとの属性情報に識別番号を付与して、全「小班」の属性情報の集合として構成され、外部より入力された各種データにより取得し、基礎データ２５作成部１３により設定される小班ごとの「樹種」、「樹高」、「密度」、「胸高直径」、「林齢」、「地位」、「林分範囲（面積）」、「標高」情報と、これらの情報から算定部１４により算定結果として設定される「材積量」と「ＣＯ２固定量」情報を含む。
【００３６】
（システムの処理工程）
図５から図８に示した本発明のＣＯ２吸収量評価システム１０の処理シーケンスを参照しながら、ＣＯ２吸収量評価方法について各処理工程を説明する。
【００３７】
（イ）情報取り込み工程
取込み部１２が、図５に示した以下の処理ステップにより、外部で収集された情報を、必要に応じて本システムで使用可能な形式に変換しながら、データベース１１に保存する工程である。
【００３８】
１）外部から入力されるリモートセンシングデータ２０、森林簿データ２１、現地調査情報データ２２、林分収穫表データ２３、および未来予測データ２４をデータベース１１に保存する（ステップＳ１００）。
【００３９】
２）さらに、対象エリアを尾根筋や谷筋を境界線にして区分した「林班」と、各「林班」を施業単位毎に細かく区分した「小班」をイラストレータファイルとして作成されたエリアデータ２２ａを、図形情報を含むＧＩＳデータ２２ｂ（例えば、ｓｈａｐｅ形式ファイル）へ変換し、データベース１１に保存する（ステップＳ１０１）。
【００４０】
（ロ）基礎データ作成工程
基礎データ作成部１３が、図５に示した以下の処理ステップにより、データベース１１に保存した各種データに含まれる各小班の「樹種」、「樹高」、「密度」、「胸高直径」、「林齢」、「地位」、「林分範囲（面積）」、および「材積量」をＧＩＳデータ２２ｂの属性情報として設定し、基礎データ２５を作成し、データベース１１に保存する工程である。
【００４１】
１）現地調査情報データ２２を読み出し、「樹種」、「樹高」、「胸高直径」、「林齢」、「面積」、「密度（１ｈａあたりの本数）」を属性情報として設定する（ステップＳ１０２）。
【００４２】
２）リモートセンシングデータ２０を読み出し、図９に示したように、ＧＩＳデータ２２ｂに含まれる図形情報で定義された小班エリアポリゴンとリモートセンシングデータ２０のオルソフォトデータを重ねて表示し、各小班エリアポリゴンに重なった画像から小班内の「樹種」の判読を行う（ステップＳ１０３）。この判読には、現地において撮影した現場写真、森林原簿等を画面に表示しながら判読をオペレータが行なう。
【００４３】
３）判読結果から正確な樹種別のエリアになるように、各小班エリアポリゴンを修正し、修正された小班の「面積」と「１ｈａあたりの本数」の属性情報を作成し、これを入力して更新させる（ステップＳ１０４）。
【００４４】
４）コンピュータは、樹種別に修正された小班の属性情報から「樹種」、「樹高」、「胸高直径」を読み出し、材積式に当てはめ現地調査時の「材積量」を算定し、小班の属性情報に付加する（ステップＳ１０５）。
【００４５】
５）コンピュータは、林分収穫表データ２３を読み出し、小班の属性情報の「樹種」、「林齢」、「材積量」を地位別材積生長曲線に当てはめて「地位」を取得し、小班の属性情報に付加する（ステップＳ１０６）。
【００４６】
（ハ）算定工程
算定部１４が、図６から図８に示した以下の処理ステップにより、基礎データ作成部１３により作成された基礎データ２５に含まれる各小班の属性情報を材積式および炭素固定量算定式に代入して、データ取得年と、予測年として指定した基準年１および基準年２について、それぞれの「材積量」と「材積増加量」、および「ＣＯ２吸収量」と「ＣＯ２固定量」を算定し、画面に表示する工程である。
【００４７】
１）対象エリアを表示した画面で、ユーザにより起動ボタンをクリックするなどして、算定命令が入力されると、データ取得年と、予測年として基準年１および基準年２を入力する画面を表示する（ステップＳ２００）。
【００４８】
２）ユーザによりデータ取得年、基準年１および基準年２が入力され、「ＯＫ」ボタンがクリックされると、入力されたパラメータのチェックを行う（ステップＳ２０１）。
【００４９】
２ａ）まず、データ取得年、基準年１および基準年２が全て入力されているかチェックし（ステップＳ３００、Ｓ３０１）、全て入力されていない場合は、エラーメッセージとリターン値にエラーを設定し（ステップＳ３０２、Ｓ３０３）、呼び元の処理に戻る。
【００５０】
２ｂ）データ取得年、基準年１および基準年２が全て入力されている場合、各数値が年として適当かチェックし（ステップＳ３０４、Ｓ３０５）、正しくない数値の場合は、エラーメッセージとリターン値にエラーを設定し（ステップＳ３０２、Ｓ３０３）、呼び元の処理に戻る。
【００５１】
２ｃ）各数値が適当である場合、データ取得年が基準年１と同じか以前の年になっているかチェックし（ステップＳ３０６）、以前の年でない場合は、エラーメッセージとリターン値にエラーを設定し（ステップＳ３０２、Ｓ３０３）、呼び元の処理に戻る。
【００５２】
２ｄ）データ取得年が基準年１より以前の年である場合、次に基準年１が基準年２と同じか以前の年になっているかチェックし（ステップＳ３０７）、以前の年でない場合は、エラーメッセージとリターン値にエラーを設定し（ステップＳ３０２、Ｓ３０３）、呼び元の処理に戻る。
【００５３】
２ｅ）基準年１が基準年２より以前の年である場合、入力された全パラメータが正常であることをリターン値に設定し（ステップＳ３０８）、呼び元の処理に戻る。
【００５４】
３）入力されたパラメータのチェック結果を判定し（ステップＳ２０２）、エラーの場合、画面にエラーメッセージを表示する（ステップＳ２０３）。
【００５５】
４）入力されたパラメータのチェック結果が正常の場合、データ取得年が基準年１と同じかチェックする（ステップＳ２０４）。
【００５６】
５）データ取得年が基準年１と異なる場合、基準年１の「材積量」の算定処理を行う（ステップＳ２０５）。
【００５７】
５ａ）まず、データベース１１をオープンし（ステップＳ４００）、保存されている基礎データ２５を読み出す（ステップＳ４０１）。
【００５８】
５ｂ）基礎データ２５に「材積量」の算定を行う小班のデータがあるか判定し（ステップＳ４０２）、最後の小班まで達した場合、データベース１１をクローズする（ステップＳ４０７）。
【００５９】
５ｃ）小班のデータがある場合、小班の属性情報を取得し（ステップＳ４０３）、材積式に必要な収穫表幹材積を取得するための林分収穫表データ２３を読み出す（ステップＳ４０４）。
【００６０】
５ｄ）取得した小班の属性情報の中から、「小班材積量（ｍ3）」の値を「データ取得年小班材積量（ｍ3）」に、「材積量（ｍ3／ｈａ）」の値を「データ取得年材積量（ｍ3／ｈａ）」にコピーし、数式１の材積式により「基準年１小班材積量（ｍ3）」を算定し、数式２により「基準年１材積量（ｍ3／ｈａ）」を算定し設定する（ステップＳ４０５）。
【００６１】
（数式１）
基準年１小班材積量（ｍ3）＝  
データ取得年材積量（ｍ3）×  収穫表幹材積（基準年１）／  収穫表幹材積（データ取得年）
ここに、収穫表幹材積はデータベース１１の林分収穫表データ２３から取得
（数式２）
基準年１材積量（ｍ3／ｈａ）＝  基準年１小班材積量（ｍ3）／  小班面積（ｈａ）
５ｅ）次の小班のデータを検索し（ステップＳ４０６）、上記の５ｂ）に戻る。
【００６２】
６）次に、基準年２の「材積量」の算定処理を行う（ステップＳ２０６）。
【００６３】
６ａ）まず、データベース１１をオープンし（ステップＳ４００）、保存されている基礎データ２５を読み出す（ステップＳ４０１）。
【００６４】
６ｂ）基礎データ２５に「材積量」の算定を行う小班のデータがあるか判定し（ステップＳ４０２）、最後の小班まで達した場合、データベース１１をクローズする（ステップＳ４０７）。
【００６５】
６ｃ）小班のデータがある場合、小班の属性情報を取得し（ステップＳ４０３）、材積式に必要な収穫表幹材積を取得するための林分収穫表データ２３を読み出す（ステップＳ４０４）。
【００６６】
６ｄ）取得した小班の属性情報の中から、「小班材積量（ｍ3）」の値を「データ取得年小班材積量（ｍ3）」に、「材積量（ｍ3／ｈａ）」の値を「データ取得年材積量（ｍ3／ｈａ）」にコピーし、数式３の材積式により「基準年２小班材積量（ｍ3）」を算定し、数式４により「基準年２材積量（ｍ3／ｈａ）」を算定し設定する（ステップＳ４０５）。
【００６７】
（数式３）
基準年２小班材積量（ｍ3）＝  
データ取得年材積量（ｍ3）×  収穫表幹材積（基準年２）／  収穫表幹材積（データ取得年）
ここに、収穫表幹材積はデータベース１１の林分収穫表データ２３から取得
（数式４）
基準年２材積量（ｍ3／ｈａ）＝  基準年２小班材積量（ｍ3）／  小班面積（ｈａ）
６ｅ）次の小班のデータを検索し（ステップＳ４０６）、上記の６ｂ）に戻る。
【００６８】
７）次に、「ＣＯ２固定量」の算定処理を行う（ステップＳ２０７）。
【００６９】
７ａ）まず、データベース１１をオープンし、保存されている基礎データ２５を読み出す。
【００７０】
７ｂ）基礎データ２５に含まれる小班ごとの属性情報を１つずつ取得していき、最後まで以下の処理を繰り返す。
【００７１】
７ｃ）取得した小班の属性情報の「データ取得年小班材積量（ｍ3）」、「基準年１小班材積量（ｍ3）」、および「基準年２小班材積量（ｍ3）」の値を、数式５の炭素固定量算定式のパラメータＶ（材積量）に代入し、その他のパラメータは未来予測データ２４から取得して代入し、それぞれ「データ取得年ＣＯ２固定量（ｔ）」、「基準年１ＣＯ２固定量（ｔ）」、および「基準年２ＣＯ２固定量（ｔ）」を算定し設定する。
【００７２】
（数式５）
《炭素固定量算定式》
Ｃ＝Σ（〔Ｖｊ×Ｄｊ×ＢＥＦｊ〕×（１＋Ｒｊ）×ＣＦ）
Ｃ  ：生体バイオマスの炭素固定量（ｔ）
Ｖ  ：材積量（ｍ３）
Ｄ  ：容積密度（ｔ−ｄｍ／ｍ３）
ＢＥＦ：バイオマス拡大係数（無次元）
Ｒ：地上部に対する地下部の比率（無次元）
ＣＦ：炭素含有率
添え字ｊ：樹種
７ｄ）次の小班の属性情報を検索し、上記の設定ステップに戻る。
【００７３】
７ｅ）最後に、数式６から数式１１により、対象範囲の各種の「材積増加量」、「ＣＯ２吸収量」の算定を行い設定し、データベース１１をクローズする。
【００７４】
（数式６）
材積増加量（ｍ3）＝  Σ（基準年２小班材積量（ｍ3）−基準年１小班材積量（ｍ3））
（数式７）
年間材積増加量（ｍ3／年）＝  材積増加量（ｍ3）／（基準年２−基準年１）
（数式８）
面積当たり年間材積増加量（ｍ3／年／ｈａ）  ＝  材積増加量（ｍ3／年）／  Σ面積（ｈａ）
（数式９）
ＣＯ２吸収量（ｔ）＝Σ（基準年２ＣＯ２固定量（ｔ）−基準年１のＣＯ２固定量（ｔ））
（数式１０）
年間ＣＯ２吸収量（ｔ／年）＝  ＣＯ２  吸収量（ｔ）  ／（基準年２−基準年１）
（数式１１）
面積当たり年間ＣＯ２吸収量（ｔ／年／ｈａ）＝ＣＯ２  吸収量（ｔ／年）／  Σ面積（ｈａ）
なお、指定されたデータ取得年と基準年１が同一である場合、７ｃ）および７ｄ）の処理ステップで基準年１と記述したデータは、データ取得年のデータと読み替える。
【００７５】
８）以上の算定結果の数値を、図１０に示したように、画面にグラフ表示するともに、図１１に示したように、対象範囲の画像上に小班ポリゴンに算定結果の数値による等級色分けした小班ポリゴンを表示する（ステップＳ２０８）。
【符号の説明】
【００７６】
１    情報収集
２    基礎データ作成手段
３    評価解析手段
３ａ  評価ツール
１０  ＣＯ２吸収量評価システム
１１  データベース
１２  取込み部
１３  基礎データ作成部
１４  算定部
１５  ユーザ端末
２０  リモートセンシングデータ
２１  森林簿データ
２２  現地調査情報データ
２２ａ  エリアデータ
２３  林分収穫表データ
２４  未来予測データ
２５  基礎データ
２６  取込みデータ
２７  メモリ
２８  算定データ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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