GCOM-C Net Primary Production product
Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD)
Version 11.09

Kazutaka Murakami, Takahiro Sasai and Kenlo Nishida Nasahara
GCOM PI#102

2011.09.30.

Version policy: 2 digits for year and 2 digits for month, separated by a dot. For example, ver. 11.09
means it was completed on September (month 09), 2011

Algorithm Outline
本アルゴリズムは、- GPP （総一次生産量; 毎月）- NPP (純一次生産量; 毎月)- NEP (純生態系生産量; 毎月)の推定を行う。しかし、標準もしくは研究プロダクトとされているのは、NPP のみである。
本アルゴリズムの背景、理論、検証は、Sasai et al. (2005, 2007, 2011)に詳細が書かれているため、ここではアルゴリズムの構造について記す。
Algorithm Description
本アルゴリズムは、現時点で日本領域 1km メッシュ版である。
1. 入力データ
入力データは、気候データ、衛星データ、土地被覆データの 3 種類あり、気候データ及び、衛星データは、時間変化する。入力データのモデル解像度を合わせるために、前処理を行ない、同時に品質検査を行なっている。詳しくは、Sasai et al. (2005, 2007, 2011)を参照のこと。
1.1. 気候データ
気温データは、 National Center for Environmental Prediction and National Center for
Atmospheric Research (NCEP/NCAR) re-analysis dataset と、WORLDCLIM data version 1.4(Hijmans et al., 2005)を用いた。風速は、NCEP/NCAR re-analysis dataset、大気 CO2 濃度はMauna Loai での観測値 (Atmospheric CO2 values (ppmv) derived from in situ air samples
collected at Mauna Loa, Hawaii, USA provided by the CDIAC Web site (Keeling et al., 1995;Keeling et al., 2009)) を用いた。
1.2. 衛星データ
地表面温度は、MOD11A2 と MYD11A2 (Terra and Aqua/MODIS Land Surface
Temperature/Emissivity 8-Day L3 Global 1 km) (Wan et al., 2002)を用いた。FPAR と LAI は、
MOD15A2 と MYD15A2 (Terra and Aqua/MODIS Leaf Area Index/fPAR 8-Day L4 Global 1 km)(Myneni et al., 1997, 2002) を用いた。Albedo は MOD43B3 (Terra/MODIS Albedo 16-Day L3Global 1 km) (Liang et al., 2002; Lucht & Lewis, 2000) 、Incoming solar radiation は MODIS PARproduct (PAR dataset derived from Terra/MODIS reflectance product (MOD02)) (Nasahara,2009)、Relative humidity は MODIS VPD product (VPD dataset derived from the MODIS LSTproduct (MOD11 and MYD11)) (Hashimoto et al., 2008) 、Precipitation は TRMM/3B43 (TRMM
rainfall product 3B43) と WORLDCLIM (WORLDCLIM data version 1.4 (Hijmans et al., 2005)) を用いた。
1.3. 土地被覆及び標高に関するデータ
標高は Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) 30 arc-seconds Digital Elevation Model(DEM) dataset (Farr et al., 2007)、Soil texture は IGBP-DIS (International Geosphere-Biosphere
Programme (IGBP) - Data and Information System (DIS) soil dataset) 、Land cover map は
MOD12Q1 (MODIS Land Cover Type 96-Day L3 Global 1 km (Friedl et al., 2010; Strahler et al.,1999)) を用いた。

2. アルゴリズムについて
2.1. ソースコード
陸域生態系モデル (BEAMS) のソースコードは、C 言語によって記述されている。コンパイラーには、Intel C++ Compiler が用いられ、OpenMP により並列化が処理が行われる。gcc でもコンパイル可能であるが、計算時間が倍以上になるため Intel Compiler を推奨する。アルゴリズムのディレクトリ構造は下記の通りである。
- BEAMS/- beams.sh- bin/
ディレクトリ (変更可)：実行ファイル- src/
ディレクトリ (変更可)：ソースコード- Makefile- main.c- land_cycle.c- data_path_malloc.c- input_read.c- initialize_para.c- ini_data_rw.c- spinup.c- soilw_afflux_submodel.c- heat_afflux.c- stress_submodel.c- C3_photosynthesis.c- C4_photosynthesis.c- heat_efflux.c- soilw_efflux_submodel.c- gpp_submodel.c- plantresp_submodel.c- npp_submodel.c- litterfall_submodel.c- soil_decomposition_submodel.c- output_read.c- tool.c- all_parameter.h- data.h- function.h- in_out_data.h- photosynthesis_para.h- etc/
ディレクトリ (変更可)：設定ファイル- data_path.ini- default.ini- ini_pool/
ディレクトリ (変更可)：初期値ファイル- input/
ディレクトリ (変更可)：入力ファイル- output/
ディレクトリ (変更可)：出力ファイル

beams.sh がメインアルゴリズムであり、これを実行することにより NPP 推定が行われる。
2.2. 入出力データの配置
入力、出力データファイル、パラメータデータファイルを配置するディレクトリは、etc/data_path.iniに記述する。それぞれの設定名は下記のとおりである。
- INITIAL_PATH
初期値ファイル- INPUT_PATH
入力ファイル
次のデータは INPUT_PATH で指定されたディレクトリ以下のパスを記述する。
- land cover map
土地被覆図- soil texture
土壌組成- soil depth
土壌深- elevation
標高- C4 species ratio
C4 植物の比率- atmospheric CO2 concentration
大気 CO2 濃度- air temperature
気温- precipitation
降水量- humidity相対湿度- downward surface short wave radiation flux
下向き短波放射量- wind speed
風速- albedo
地表面アルベド- fparFraction of Photosynthesis Active Raditation- lai
Leaf Area Index- PARAMETER_PATH
パラメータファイル- OUTPUT_PATH
出力ファイル2.3. アルゴリズムの実行
本アルゴリズムは、beams.sh を実行することでコンパイルからモデル計算まですべて行われる。
解析期間や計算範囲、並列化数は、beams.sh に記述する。それぞれの設定名は下記のとおりである。
- BEAMS_C
実行ファイルへのパス- INIPATH_F
データ配置記述ファイルへのパス
- BYR
解析開始年
- EYR
解析終了年
- SLINE
解析開始位置 (北緯 90°から何ライン解析するのかを指定)- ELINE
解析終了位置- OMP_NUM_THREADS
並列化数
beams.sh を実行すると、次の手順で解析が進む。
1. モデルのコンパイル
2. インプットデータの読込
3. 解析開始年で spin-up
4. spin-up により計算された初期値を ini_pool/へ出力
5. 解析期間分の計算
6. 月毎に計算結果を出力

2.4. 出力データ
出力データは、入力データに従った領域で月毎の Raw Binary 形式で output/以下に出力される。
NPP 以外にも、GPP や NEP 等の炭素フラックスや炭素貯蔵量も出力される。
3. 結果・検証
結果・検証については、Sasai et al. (2005, 2007, 2011) に詳細を記す。
Reference
Farr, T. G., Rosen, P. A., Caro, E., Crippen,R.,Duren, R.,Hensley, S., et al. (2007). The shuttle
radar topography mission. Reviews of Geophysics, 45, RG2004,
doi:10.1029/2005RG000183.
Friedl, M. A., Sulla-Menashe, D., Tan, B., Schneider, A., Ramankutty, N., Sibley, A., et al.
(2010). MODIS Collection 5 global land cover: Algorithm refinements and characterizationof new datasets. Remote Sensing of Environment, 114, 168−182.
Hashimoto, H., Dungan, J. L., White, M. A., Yang, F., Michaelis, A. R., Running, S. W., et al.
(2008). Satellite-based estimation of surface vapor pressure deficits using MODIS land
surface temperature data. Remote Sensing of Environment, 112, 142−155.
Hijmans, R. J., Cameron, S. E., Parra, J. L., Jones, P. G., & Jarvis, A. (2005). Very highresolution interpolated climate surfaces for global land areas. International Journal of
Climatology, 25, 1965−1978.
Keeling,R. F., Piper, S. C., Bollenbacher, A. F.,&Walker, J. S. (2009). Atmospheric CO2
records from sites in the SIO air sampling network. Trends: A Compendium of Data on
Global Change. Oak Ridge, Tenn., U.S.A: Carbon Dioxide Information Analysis Center, OakRidge National Laboratory, U.S. Department of Energy, doi:10.3334/CDIAC/atg.035.
Keeling, C. D., Whorf, T. P., Wahlen, M., & van der Plicht, J. (1995). Interannual extremes in
the rate of rise of atmospheric carbon dioxide since 1980. Nature, 375, 666−670.
Liang, S., Fang, H., Chen, M., Shuey, C. J., Walthall, C., Daughtry, C., et al. (2002). Validating
MODIS land surface reflectance and albedo products: Methods and preliminary results.
Remote Sensing of Environment, 83, 149−162.
Lucht, W., & Lewis, P. (2000). Theoretical noise sensitivity of BRDF and albedo retrieval fromthe EOS-MODIS and MISR sensors with respect to angular sampling. International Journalof Remote Sensing, 21, 81−98.
Myneni, R. B., Keeling, C. D., Tucker, C. J., Asrar, G., & Nemani, R. R. (1997). Increased
plant growth in the northern high latitudes from 1981–1991. Nature, 386, 698−702.
Myneni, R. B., Knyazikhin, Y., Privette, J. L., & Glassy, J. (2002). Global products ofvegetation leaf area and fraction absorbed PAR from year one of modis data. Remote Sensingof Environment, 83, 214−231.
Nasahara, K. N. (2009). Simple algorithm for estimation of photosynthetically active radiation(PAR) using satellite data. SOLA (Science Online Letters on the Atmosphere), 5, 37−40,
doi:10.2151/sola.2009-010.
Sasai, T., K. Ichii, Y. Yamaguchi, and R.R. Nemani, Simulating terrestrial carbon fluxes using
the new biosphere model BEAMS: Biosphere model integrating Eco-physiological And
Mechanistic approaches using Satellite data, Journal of Geophysical Research, 110, G02014,
doi:10.1029/2005JG000045., 2005.12.
Sasai, T., K. Okamoto, T. Hiyama, and Y. Yamaguchi, Comparing terrestrial carbon fluxes fromthe scale of a flux tower to the global scale, Ecological Modelling, 208, 135-144,
doi:10.1016/j.ecolmodel.2007.05.014., 2007.5.
Sasai, T., N. Saigusa, K.N. Nasahara, A. Ito, H. Hashimoto, R.R. Nemani, R. Hirata, K. Ichii,
K. Takagi, T.M. Saitoh, T. Ohta, K. Murakami, Y. Yamaguchi, T. Oikawa, Satellite-driven
estimation of terrestrial carbon flux over Far East Asia with 1-km grid resolution, RemoteSensing of Environment, 115, 7, 1758-1771, doi:10.1016/j.rse.2011.03.007., 2011.6.
Strahler, A., Muchoney, D., Borak, J., Friedl, M., Gopal, S., Lambin, E., et al. (1999). MODISLand Cover Product: Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD) Version 5.0.
Wan, Z., Zhang, Y., Zhang, Y. Q., & Li, Z. -L. (2002). Validation of the land-surface
temperature products retrieved from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer data.
Remote Sensing of Environment, 83, 163−180.