REDD+

Reducing Emission from Deforestation
and Forest Degradation-plus

平成24年度基礎講習

第５章
森林炭素量の把握
ベトナム国DienBien省におけるバイオマス関連データの開発の事例

一般社団法人 日本森林技術協会
金森 匡彦
1

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平成24年度 基礎講習

REDD+CookBookより

2

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平成24年度 基礎講習

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各森林被覆タイプ

森林被覆の時系列変化

単位面積あたりの炭素蓄積の把握

リモートセンシングによる森林被覆の時系列変化の把握
次の講義で詳述

この時間の講習< 現地調査 >(a) 立木調査（プロット調査）(b) 破壊調査（伐倒調査）< 解析 >
単位面積あたりの森林バイオマスの把握
単位面積あたりの炭素蓄積

123

炭素蓄積変化の把握
3

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平成24年度 基礎講習

• バイオマス（Biomass）：生物量
一般的に生物の乾燥重量で表される
森林の場合、樹木・植物の乾燥重量• 森林炭素蓄積量（Carbon stock）は、森林バイオマスの約半分
植物体を構成するセルロースなどの組成による

4

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平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus(a)立木調査（プロット調査）• プロット設定※方形、円形など調査設計に沿って適宜選択• 樹種• 胸高直径• 樹高Tree ID

Species

DBH

heightA491

Quercus sp

16.5

15.0

A〇〇

□△sp

●●

▲▲

A800

Schima sp

31.2

28.5

バイオマス算出のための立木データの収集を行う

5

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平成24年度 基礎講習(b) 破壊調査（伐倒調査）

アロメトリー式の開発y = axb
6

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus• 個体の一部のサイズから、別の部位のサイズを推定する式• 正確な測定が容易な部位（例：胸高直径）のサイズから、個体の樹高やバイオマスなど測定の困難な情報を推定できる
パラメータ
DBHのみ式精度

データ収集の容易さ

低易高難DBH2と樹高
材密度DBH2
樹高yはバイオマス；DBHは胸高直径；hは樹高；ρは容積重；a、bは係数7

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平成24年度 基礎講習

• 地上部バイオマス（AGB：aboveground biomass）
については推定式が多く提案・報告されている
世界中の樹木のデータを用いて森林タイプごとに考案された推定式（汎用式：generic model, generic equation）から、個別の樹種や特定の地域に成立する林分のための推定式（species-specific model, localmodel）まで様々なものが提案されており、それぞれに長所と短所がある。
項目

汎用式

樹種や地域に特化した式式の基となるデータ

森林タイプ別に世界中から集められたデータ。

特定の地域や樹種から集められたデータ。

適用可能な地域

森林タイプが同じであれば適用可能。比較的広範囲な地域で適用できる。

式の基となるデータと同じ地域や樹種のみ適用可能。適用できる地域は限定的。

推定誤差

適用できる森林であれば、小～中程度の誤差が出る。

適用できる森林であれば、誤差は非常に小さい。そうでなければ誤差は大きい。

誤差が大きい場合の対処

個体サイズを反映する係数を増やすことで、ある程度の改善ができる（たとえば胸高直径と樹高を反映した式を使用する）

調査対象の地域に不適な場合は使用しない。

8

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平成24年度 基礎講習

• 汎用式：generic model, generic equation
世界中の樹木のデータを用いて森林タイプごとに考案された推定式

AGB：地上バイオマスAboveground biomass、DBH：胸高直径Diameter at brest height、WD：材密度Wood density（t/m3）• WDの値は、IPCC(2003, 2006)やさまざまな研究論文の中で、種レベル、あるいは属レベルの値が示されている。
• 種の同定が困難な場合は、熱帯ではアジア0.57、アメリカ0.60、アフリカ0.58といった基準値( Brown, 1997)を使うことができる。
REDD+CookBookより

9

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平成24年度 基礎講習

• 個別の樹種（species-specific） や特定の地域に成立する林分のための推定式（species-specificmodel, local model）

REDD+CookBookより

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推定式による地上バイオマス（AGB:aboveground biomass）の推定値の違い
REDD+CookBookより

平成24年度 基礎講習

• アロメトリ式は、森林タイプ（forest type、常緑林evergreen
forest や落葉林deciduous
forest など）や生育地の環境によって推定結果が異なる• 基本的に対象地域の森林タイプのものの中から選定する• 該当するアロメトリ式が複数ある
場合は、調査対象の森林での利用可能な既存文献などのバイオマス実測データや、樹木のサイズ（胸高直径、樹高）、優占樹種などの情報を推定式に当てはめ、推定誤差の大きさや傾向から判断して選定する。

11

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平成24年度 基礎講習

REDD+CookBookより

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立木調査データ（例えば0.1㌶プロットの調査データ）
Tree ID

SpeciesDBH

A491Quercus sp

16.5

A〇〇

□△sp

●●

A800

Schima sp

31.2

立木ごとにバイオマス
計算

その地域に適合したアロメトリー式汎用式（Brown式Wet model）の計算例
AGB = 21.297 - 6.953 x DBH + 0.740 x DBH 2
Tree ID

Species

DBH

AGB(kg)

A491

Quercus sp

16.5

108

A〇〇

□△sp

●●

△×△

A800

Schima sp

31.2

524.7

Total

仮に0.1㌶あたりのバイオマスが５ tであった場合ヘクタールあたりの地上バイオマスは“50 t”
炭素蓄積 = 50 x 0.5* = 25 t/ha
*0.5は炭素係数（Carbon Fraction；CF）
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• REDDプラス対象国・地域に合う適当な式が無い場合• Tier2、3レベルで炭素蓄積の把握を目指す場合– Tier：Tier1～3の3段階– 温室効果ガスの排出/吸収の分析のデータ要件が異なる
Tier1では要件が少なく、Tier2、3では要件が増える• Tier1；バイオマス計算に関して汎用式・値を使用、など• Tier2；国・地域に特化した計算式の使用、インベントリによるデータ収集、など• Tier3；国・地域に特化した計算式の使用、インベントリによるデータ収集が繰り返されていること、など– Tierごとにそれぞれ透明性、完全性、一貫性、比較可能性、正確性が求められる
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VN国のバイオマス計算式およびバイオマス調査の現状
バイオマス計算式に関して• アロメトリー式

汎用式・値使用•

R-S ratio：地下バイオマスを推定する係数•材積式（表）：樹種、人天、地域― 天然林は簡易な式のみ存在••

容積密度：300種のリストあり
バイオマス計算式の知見は、人工林では多いが、天然林では少ない調査手法に関して破壊調査の多くは、重機の使用を前提としている
× 国、地域によっては重機の使用が困難○ 反面、人力は豊富に活用できる可能性• より高いTierを目指した計算式の開発を求めている• かつ、条件の悪い調査地であっても、簡易・安全でなおかつ正確なデータを収集できる手法が必要
このような条件の下、VN国のバイオマス調査を行った。
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ベトナム国ディエンビエン省
ベトナム北西部、ラオス・中国と国境を接する省の面積9,563 km2
森林率39%（森林計画上は保全林が林地の約55%、生産林が約40%）• 省の91%が海抜500m～1,500m• 土地の54%が傾斜30%以上• 流域保全が重要な課題となっている
••
••

出典
ベトナム農村社会における社会経済開発のための地場産業振興に係る能力向上プロジェクト (JICA)
http://www.taybac.net.vn/taybac/dienbien_detail_jp.html
北西部水源地域における持続可能な森林管理プロジェクト (JICA)
http://www.jica.go.jp/project/vietnam/004/outline/index.html

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ハノイモンニェ郡

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調査地：
ディエンビエン省モンニェ郡、モンニェ森林保護区；MuongNhe Nature Reserve (MNNR)

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平成24年度 基礎講習

MNNRの林相

林分の遠景

Rich forestの林内• 総面積169,962 ㌶（MNNR内には、耕作地も存在）• 天然林82,200 ㌶（森林保護区の約48%）• 優占樹種はシイ、カシ、ヒメツバキなど常緑広葉樹
Bamboo（村落跡地にはBambooも生育）• 天然林は蓄積ごとにPoor forest (100m3/㌶未満)、Mediumforest (100～200m3/㌶)、Rich forest (200m3/㌶以上)に分けられている
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平成24年度 基礎講習

立木調査（プロット調査）
90プロット：3つの森林タイプ（Poor, Medium, Rich）にそれぞれ30
プロット設置
•
森林図上で候補地点を選点定し、現地の林相を確認して最終決定•
プロットサイズは50m×50m•
胸高直径5cm以上の立木の樹種名、胸高直径、樹高を測定

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平成24年度 基礎講習

• RichForestは奥山にあるため選定に慎重を期していた• GISも使用しているが現地では紙地図で作業

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平成24年度 基礎講習

• 現地でのプロット設定はオリエンテーリングコンパス、巻き尺などを使用• バーテックスなどの先進測定機器は、導入されていても数が少ない
ため、調査チームが持ち出せない場合もある

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平成24年度 基礎講習

• 胸高位置の幹周囲長を測定して、集計時に直径に変換• 板根を持つ樹種のDBHを正確に測定するには脚立なども必要• 樹高はクリノメーターなどを用いた方法で測定（日本人スタッフが滞在した期間はバーテックスを使用）

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• 車道から調査地まで最大８km離れている• 川を遡行などで到達に２時間程度要する• スタッフ（特に日本人技術者）の安全管理に留意
その他• 調査以前に、入林の許諾を得ることに時間を要することがある– FPD；Forest Protection Department、SubDOF；Department ofForestの地方事務所、さらに国境地帯の場合は軍との調整が必要であった。

• 紛争などで退去勧告が出ることも念頭に置いた準備が必要– カウンター機関に調査を任せることも必要となる– 信頼できる機関をカウンターパートにできるか（ベトナムでは、FSIV；
Forest Science Institute of VietnamをCPとすることができた）

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平成24年度 基礎講習

調査地選定
• GISはあっても最終的には紙地図での調査地選定作業となった• 日本側が調査地選定しても諸事情で実際には行けない場合もある
立木調査• MNNRでの調査は50×50mのプロットだったが、林相次第でプロット形状やサイズを変更する余地はある• 調査に高精度を期すならば、日本からの機材持ち込みが不可欠

25

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus平成24年度 基礎講習

破壊調査（伐倒調査）
供試木30本を選定：優占樹種3種×10本
Castanopsis indica (Roxb.) A. DC.
Dẻ：Chẹo Tía： Engelhardtia roxburghiana Lindl er Wall.
Vối Thuốc： Schima wallichii (DC.) Korth.
プロット調査結果を基に3樹種を決定。
•
各胸高直径階から満遍なく供試木を選定•
樹冠投影した範囲を深さ1mまで掘り、根を露出させたうえ引倒し、抜根•器官（根、幹、枝、葉）に分別し、器官別の生重量測定•
各器官の乾重測定用サンプル採取、サンプル生重量測定

26

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平成24年度 基礎講習

根の掘り出し• 供試木は、概ね樹冠の範囲の根を掘り出したうえ、ロープをかけて引き倒した• 地中に残った根については、可能な限り掘り出した• 掘り出せない根は切断面の直径を計測し、完全に掘り出した根の直径と重量の回帰式から生重量を推定した

27

REDD+

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平成24年度 基礎講習

供試木を倒した後の作業

樹幹長の測定と切断位置決定

各器官の切断写真は樹幹と根28

REDD+

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平成24年度 基礎講習

各器官の生重量測定

樹幹

根29

REDD+

平成24年度 基礎講習

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各器官の生重量測定

2

枝の生重量測定
葉と枝の分別作業

30

REDD+

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平成24年度 基礎講習

樹幹のサンプル採取

サンプル採取後、サンプル生重量測定

31

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus平成24年度 基礎講習

枝および葉のサンプル採取

サンプル採取後、サンプル生重量測定

32

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

根のサンプル採取

サンプル採取後、サンプル生重量測定

33

REDD+

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供試木データの取りまとめシート
ID123456789101112151314161718
192021222324252627282930

Sample tree size
Scientific name of sampletrees
DBH (cm) H (m)Schima wallichii

6.5

8.4

Sample Coordinates of sample trees
plot No.
LatitudeLongitude58230639

2469436

Fresh biomass of sample trees by tree organs (kg)
Stem
18.6

BranchLeave

10.1

2.5

Root
6.5

Total
37.7

Castanopsis indica

Engelhardtia roxburghiana

34

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平成24年度 基礎講習

調査実施上の問題点３－ 伐倒調査 －• 調査地の立地条件次第で調査の難易度が大きく変わる• 現地作業員を確保できるか、重機搬入できるかなど確認が必要– 作業員の日当支払いも予算に織り込む（チェーンソー技術者などは日当が高い）• 調査地が車道から遠いとサンプルの運び出しが困難• 伐倒調査においても精度を期すならば日本からの測定機材の持ち込みが必要• 解析で外れ値発生を防ぐためにも、樹木の形状のチェックは不可欠

35

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平成24年度 基礎講習

ラボ作業
サンプルは順次FSIV (Forest Science Institute of Vietnam)
本部に送り、ラボで乾燥処理、乾重量測定•
ラボでサンプル生重量を再測定•105℃で72～168時間乾燥し、乾重量を測定

36

REDD+

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平成24年度 基礎講習

調査実施上の問題点４－ ラボ作業 －• 乾燥作業ができるラボ（研究所や大学）などがREDDプラス対象国にあるかどうかの事前確認が必要
37

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平成24年度 基礎講習

解析：供試木の全乾重量計算• 全乾重量の計算

SDW
TDW = TFW *SFW

TDW：各器官の全乾重量
TFW：各器官の全生重量
SDW：各器官のサンプル乾重量
SFW：各器官のサンプル生重量

全乾重量 ＝ バイオマス
38

REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

供試木乾重量の取りまとめシート
Sample tree size
ID

Name of sample trees

1Schima wallichii

Dried mass by tree organs (kg/tree)

DBH (cm)

H (m)StemBranch

Leave

RootTotal

6.5

8.4

9.01

4.67

0.88

2.81

17.37

234567891011

Castanopsis indica

1215
13
14
16
1718
192021Engelhardtia roxburghiana

2223242526
2728
2930

39

REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus• 供試木の胸高直径と各器官のバイオマスの関係を散布図に表す– 左の図は胸高直径をx軸に、地上バイオマスをｙ軸に取った場合のイメージ– DBH；胸高直径– AGB；地上バイオマス• 散布図の近似線の式 y = a Xb
対数を取った場合 Ln(y) = a Ln(X) + bなどの回帰式が得られる– y：各器官のバイオマス– X：変数（DBH、DBH2、D2H など）– a、b：係数40

REDD+1,500
R² = 0.983
1,000500

100400

Leaves Biomass (kg)

Branch Biomass (kg)500
R² = 0.921

300
200
10000102030
DBH

405080R² = 0.93660
402000102030
DBH

40

1,500

500102030
DBH

4050500
Root Biomass (kg)0Above ground Biomass (kg)

Stem Biomass (kg)

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

R² = 0.982
1,0005000400R² = 0.973

30020010000102030
DBH40500102030
DBH4050

これらの散布図から、器官別にアロメトリー式を作成することができる
41REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

調査プロットのDBHデータから各式で推定した地上部バイオマス

1,800
1,600

IPCCデフォルト式は、大径木ほど過大推定になる

IPCCデフォルト式によるAGB

1,400

今回得られた式によるAGB

1,200
AGB

1,000
800
600
400
20000102030
胸高直径

4050

IPCCの式：Y = exp[–2.289 + 2.649 * ln (DBH) – 0.021 * (ln(DBH))2]
Tropical moist hardwoods

Y= aboveground dry matter, kg (tree)-1, DBH =diameter at breast height (cm), ln = natural logarithm, exp = “e raised to the power of”

42REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus• プロットごとに全立木の地上バイオマス、地下バイオマスを計算・集計し、ヘクタールあたりバイオマスに換算• さらに炭素量を算出
プロットごとの計算結果の例
Plot No.

Wood volumem3/ha

Forest
TypeAGBt/ha

BGB
t/ha

Carbonin AGB

Carbonin BGB・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

22

195

medium

169

32

84.5

16.0

23

123

medium

132

25

66.0

12.5

24225

rich

200

40

100.0

20.0

25205

rich

182

35

91.0

17.5

2637poor

54

1127.0

5.5

27391

rich

351

70

175.5

35.0

2853

poor

65

1332.5

6.5

2929

poor

46

923.0

4.5・・・・・・・・・・・・・・

43

REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

地上炭素 地下炭素 炭素貯留量
貯留量 貯留量 (地上+地下)
t/hat/hat/ha

森林 プロット 蓄積
AGBタイプ
数m3/ha t/ha

BGBt/ha

Poor

29

75.5

18.1

46.0

9.1

55.1

Medium31

156.0 164.1 32.5

82.0

16.3

98.3

Rich

30

254.6 205.1 39.6 102.5

19.8

122.3

92.1

※各森林タイプの平均値を示した

44

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

• 高い精度でバイオマス推定を行いたいならば、REDDプラス対象国・地域に特化したアロメトリー式を破壊調査によって得ることが必須• REDDプラス対象国・地域の周辺国・周辺地域に、似たような森林タイプがあるならば、開発したアロメトリー式を適用できる可能性がある– e.g.

ベトナムおよびインドシナ半島の常緑広葉樹林• REDDプラス対象国・地域内であっても全く異なる森林タイプについては、別にアロメトリー式を開発する必要がある– e.g.

Re-Growthフォレスト、バンブー45