REDD+

Reducing Emission from Deforestation
and Forest Degradation-plus

平成24年度応用講習②

第１章
地上調査の設計

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 応用講習②

目次
1. REDD+における地上調査
2. 標本調査の基礎
3. 標本数と標本の形状・大きさ
4. 地上調査の設計・計画・実施
5. 実習

2

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REDD+における地上調査

3

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森林を計測する様々な方法
上空からの間接的な計測

衛星や空中写真(リモートセンシング)
地上調査 (プロット調査等）

樹幹解析(1本の木を正確に計測する）→破壊的調査
地上における直接計測 (樹木やその他生物）

4

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基本の式：活動量データ×排出係数＝炭素量

Forest area change（unit：ha）

Mean carbon stock（unit：Ct/ha）

引用：Referrence Emission Levels Indonesia - Ruandha Sugardiman、MRV Meeting Mexico.
5

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus【Emission factor】【Activity data】

【1】

2010

【３】

2000

【２】

【４】
【５】

1990

1. Above ground biomass(AGB)
2. Dead wood
3. Litter
4. Belowground biomass

Satellite Imageries
Developing National forest
Inventory System

5. Soil Organic Carbon

Classification
Sampling

Sampling

Forest Type maps
Partitioned for branch,leaf, steam individually

Measurement of dead woods

Digs up root using
shovel car

Forest Area Change Detection

y = -191.2ln(x) + 465.71
R² = 0.993

500

400

Measurement of weight

Measurement of weight300

Laboratory experiment200

Measurement of tree high and DBH• Merchantable Volume
by forest types

Measurement of litter• Average stock by each
forest types

Taking samples of Soiland Organic matter

100

0

1990

2000

2010

2020

Development of Biomass conversion
and expansion parameter(BCEF)

2030

Laboratory experiment

Laboratory experiment

2. Dead Wood
3. Litter

5. Soil Organic
Carbon(AGB=Merchantable volume×BCEF)【Activity data】
Forest types
change in the past

【Emission factor】

×

1. Above Ground Biomass
4. Below Ground Biomass

6

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固定調査地における地上調査• 固定調査地における調査– 森林を直接地上で計測する方法– 成立する樹木の樹種、大きさ（胸高直径や樹高）、個体数を記録– 標本調査として行われる場合が多い• 固定調査地の特徴– 同じ調査地を繰り返し調査する→時系列的な変化を正確に知ることができる– 「暫定調査」は1回限りの調査プロット（調査のたびにサン
プリングをし直す）– 固定調査地であることを明確化することにより、森林管理にバイアスが生じる可能性→「隠しプロット」にする場合も
7

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樹木をモデル化して蓄積やバイオマスを把握する• 計測値を材積、バイオマス、炭素量に変換するために必要な
様々な情報
樹幹材積

BEF

総バイオマス＜幹材積からの変換＞
樹幹のモデル化：既存の材積式、材積表を利用（胸高直径、樹高を調べることにより計算）
バイオマスへの拡張：幹材積を基準として、幹以外の部分（枝・葉・根）の構成比を調べることによりバイオマス量に換算する＜計測値からの直接変換＞
アロメトリー式（相対生長式）
胸高直径等から直接バイオマス量や炭素量に変換する

樹
高
胸高直径

R
8

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計測結果のバイオマス・炭素量への変換•幹材積から変換するアプローチ–立木幹材積•現実の立木を単純な幾何学的なモデルで近似し、材積を計算する。
•材積=ｆ(直径,樹高,幹形)–材積表（材積式）•（地域、樹種別に）胸高直径、樹高等と立木材積の関係を示した表（式）。
•一変数（胸高直径のみ）、二変数（胸高直径と樹高）–バイオマス拡大係数（BEF）•幹重量とそれ以外の地上部分（枝、葉）を含めた全体のバイオマス重量との比（樹種別、成育段階別）•例：スギ1.23、ヒノキ1.24、アカマツ1.23、ブナ1.32（いずれも林齢20年以上）–容積密度•幹の比重（単位材積当たりの重さ）。
•例：スギ0.314、ヒノキ0.407、アカマツ0.416、ブナ0.573–地下／地上バイオマス比（R）•地下部（根）の総バイオマスと地上の総バイオマスの比•例：スギ0.25、ヒノキ0.26、アカマツ0.27、ブナ0.25
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調査結果のバイオマス・炭素量への変換•アロメトリ式による直接推定–生物の個体の部分の大きさと他の部分の大きさの間には関係がある。
相対生長関係（アロメトリ）–個体の計測しやすい一部（胸高直径など）を調べることにより、実測が困難な部分（樹木全体のバイオマスなど）を推定することができる–汎用式と個別の樹種・森林タイプ別に調整された式

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標本調査の基礎

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標本調査とは？
統計調査の目的
調べたい対象全体（母集団）に関する情報（知識）を得ること母集団を構成する要素（個体：unit）を調べて観測値を取得する

全数調査（センサス）
母集団を構成するすべての要素から観測値を得る調査
費用や実務上の問題から、一般的には実施困難
国勢調査は代表的な全数調査

標本調査（サンプリング）
母集団から、一部の要素を抽出して調査・観測値を得て、その情報をもとに母集団の傾向を「推測」する

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標本調査に基づく統計的推測
母集団から標本を取り出し観測値を得て、標本の情報から母集団の傾向を推測することを統計的推測という
母集団

統計的推測
標本

標本抽出

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標本調査と誤差• 正確度（accuracy）と精度（precision）– 正確度は、真の値からどの程度離れているか、精度はどれほど標本が集中しているかを示す• 偏り（bias）とランダム誤差（random error）– 偏りは調査方法の誤りなどにより系統的に発生する誤差（この値が小さいほど正確性が高い）、ランダム誤差は標本抽出において確率的に発生する誤差（この値が小さいほど精度が高い）
正確度：高
精度：低

正確度：低
精度：高

正確度：高
精度：高

GOFC-GOLD Source Bookより
GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/

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森林を対象としたサンプリング調査
森林調査におけるサンプリング調査の適用
標本調査の目的は、最小の費用（コスト）で最良の推定結果を得ること測定対象として見た場合の森林の特徴①形状が複雑で正確に計測するのが難しい→モデル化して考える必要②大量に存在する→統計的方法の必要③山に生えており動かすことができない→測定に労力が必要④時間と共に成長する→変化を知るためには繰り返し計測する必要⑤高価なものではない→測定に掛けられるコストに制限
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標本調査の基礎
単純無作為抽出
最も基本的な標本抽出法。実務上はランダムに標本を得ることは困難な場合が多い

基本的な定理（有限母集団・非復元抽出）
1 N
θi = θ
母平均 µ =∑
N i =1

1 n
標本平均 x = ∑ xi
n i =1N
1
2
母分散 σ 2 =
−
(
θ
θ
)
∑
i
N i =1n
122
標本分散 s =
(
x
x
)
−
∑
i
n − 1 i =1

N ：母集団の大きさ

θ i ：母集団のi番目の値

n

：標本数

xi ：標本のi番目の値
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標本平均と標本分散
標本平均の期待値は、母平均に一致する（不偏推定量）。標本平均の分散は、非復元抽出の場合(N-n)/(N-1)という因子（有限母集団修正）が掛かるが、一般にはnに対してNが十分大きいので、これを1とみなして無視しても問題ない。
標本平均の期待値 E (x ) = µ2

標本平均の分散 V ( x) = E ( x ) − E ( x )

区間推定

2

=

σ2  N −n

σ2

≒

n  N −1 n標本平均、標本数、標準分散の値から、母平均を一定の信頼区間で推定することができる。

x −t

σ2
n

≦µ ≦x +tσ2n17

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系統抽出法（Systematic sampling）
無作為抽出法の課題
無作為に標本を取り出すのは、実際は大変森林調査など空間的な広がりのある対象からサンプリングする場
合、地域的な偏りが生じる可能性もある
標本を一定の間隔で取り出すことにすれば、上記の問題を解決できる
N個の要素からなる母集団に1～Nの番号を付けておき、n個の標本を取り出すことを考える。
（ここでd=N/nを抽出間隔、f=n/Nを抽出率という）1～dまでの番号の中からランダムに番号を選び、その番号を開始
位置として、d個ごとに標本を取り出していくと、n個の標本が抽出される。
系統抽出法の課題
厳密には無作為抽出に比べて精度が下がるとされている。
母集団の値に空間的な規則性がある場合、標本の取り方によって偏りのある推定結果が得られる可能性がある

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系統抽出法の実施

面積Aの対象地域において、n個の標本を取り出す場合、 d = A nとなるように格子点を設定する。
（dが端数になる場合は、切りのいい値に切り下げる）
対象地域内にランダムに任意の1点を抽出し、そこを原点としてXY方向に間隔dの方眼を描き、その交点を抽出プロットとする。
より簡易には、切りのいい経緯度等を基準として設定する。
FAOのNFMAマニュアルでは、少なくとも経緯度1度の間隔で格子点を設定することを推奨。
実際には層化多段抽出法との組合せが多い。
抽出間隔
標本抽出区域
国
層区分
分（緯度×経 km（緯度×経（トラクト）の数
度）
度）
レバノン
なし
226
4'×4'
約7×6kmフィリピン
なし
389
15'×15'
約25×25km
カメルーン
1
167
30'×15'
約50×25km2
69
30'×30'
約50×50km
計
236
グァテマラ
1
28
15'×30'
約28×54km2
71
15'×15'
約28×28km3
915'×30'
約28×54km
計
108（FAO,NFMA Working paper No.37/E, 2008）

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層化抽出法（Stratified sampling）
母集団が、相異なる部分集団（部分集団内は同質）で構成されていることが事前にわかっている場合、それぞれの部分集団を基準として標本抽出を行うことで、より少ないサンプル数で推定精度を上げることができる。これを層化抽出法という。
層1

n1

N2

層2

n2

N3

層3

n3

NL

層L

nL

サンプル

母集団

N1

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FAO ホームページ http://www.fao.org/docrep/016/ap152e/ap152e.pdf

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層化抽出法におけるサンプルの割当（比例配分）
層化抽出法では、より少ないサンプル数で精度の高い推計結果を得る
ために、層ごとに適切にサンプル数を割り当てる必要がある。
各層の母集団に対する比率（ウェイト）がわかっている場合、これに標本総数を掛けることにより、各層に標本数を割り当てることができる。これを比例配分という。
LN = ∑ N i = N1 + N 2 +  + N L
i =1

wi = N i N（層iのウェイト）全体でnの標本を抽出する場合、層iからサイズniの標本を抽出するものとすると、下記のとおり、層ごとのウェイトを掛けて比例配分する。

ni = nNi
N層iから観測値xを得るものとするとその平均は、

x i = ∑ xi ni
22

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母集団の平均μは、各層の標本平均にウェイトを掛けた和 µ̂ により推定されるµ̂ の分散は下記で与えられる。
L

1 L
V ( µˆ ) = ∑ wiσ i2
n i =1µ̂ = ∑ wi x i
i =1

層化抽出法におけるサンプルの割当（ネイマン配分）
あらかじめ予備調査等により、各層のばらつき（分散）がわかっている
場合、それも考慮に入れて全体の分散を最小にするようにサンプルの割当数を決定する方法をネイマン配分といい、下記の式により割当を行う。このときの分散を V ( µˆ ′) とすると、

wiσ i

ni = n L

∑ wσ
i =1

i

i

2

L
1
1

V ( µˆ ′) =  ∑ wiσ i2  − ∑ wiσ i2n  i =1
 N i =1
L

23

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平成24年度 応用講習②

比例配分とネイマン配分の比較
ここで、母分散と各層の分散との間には下記の関係が成り立つことがわかっている
L

L

i =1

i =1

σ 2 = ∑ wiσ i2 + ∑ wi (θ i − µ ) 2

σ 2 ：母分散µ ：母平均θ i ：各層の平均上式で、第2項は0以上であることが明らかであるので、第2項を無視すれば、

σ2

1 L≧ ∑ wiσ i2 = V ( µˆ )nn i =1となり、単純無作為抽出法より比例配分の方が分散が小さくなる（精度が高い）
また、比例配分の分散とネイマン配分の分散を比較すると、以下の関係が成り立つ（各層が十分に大きく、かつ各層のサンプル数が小さい場合）

N L
V ( µˆ ) − V ( µˆ ′) ≒ ∑ N i (σ i − σ ) 2
n i =1σ ：各層の標準偏差の加重平均

よって、一般的に下記のような関係が成り立ち、また層間のばらつきが大きいほど、
比例配分よりネイマン配分の方が精度が高くなる

単純無作為抽出法の分散≧比例配分の分散≧ネイマン配分の分散
24

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比例配分とネイマン配分の比較
層化抽出法による層別抽出個数の計算（ネイマン配分）
各層の全 各層の標面積に対 準偏差Si
比例配分
階層
面積（ha）
Wi×Si 抽出個数の場合する比率 （予備調
Wi
査による）
Ⅰ
192.88
0.181
1.581
0.286
7.3
16.9
Ⅱ
212.49
0.200
2.684
0.536
13.7
18.7
Ⅲ
96.64
0.091
3.587
0.326
8.3
8.5
Ⅳ
129.11
0.121
2.655
0.322
8.2
11.3
Ⅴ
246.84
0.232
4.252
0.986
25.2
21.7
Ⅵ
186.84
0.175
6.838
1.200
30.7
16.4
計
1,064.80
1.000
3.655
93.5
93.5
条件１：95％信頼係数を2、誤差率10%とする
条件２：予備調査時のプロット当たり平均材積を7.559とする（山田・村松,1971を参考）
n
抽出率93.52188
25.58717
25

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus• コストを考慮した層化抽出の例– 全体の必要プロット数n L
t  Ln =   ∑ Wh sh Ch  ∑ Wh sh E   h =1
  h =12

層hの大きさ N h

母集団全体の大きさ N
層の数

L

95%信頼度係数 t


Ch 


層hのウェイト Wh = N h

層hの標準偏差 shN

目標誤差率 E

層hのプロットあたりの調査コスト Ch– 層ごとのサンプル数

Wh S hChnh = n L

∑W S
h =1

h

h

Ch

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平成24年度 応用講習②• 適切な層化– 層化サンプリングの目的：①推定精度を高めること、②サンプル数を少なくして調査コストを低減させること– 効率的な層化のためには、森林タイプと森林の状態の２軸で構成された「層化マトリックス」を利用することが有効と考えられる（事前の情報収集、予備調査が非常に重要）

REDD+CookBook

27

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平成24年度 応用講習②

多段抽出法（multi-stage sampling, cluster sampling）
全国規模の調査など、母集団が非常に大きく、無作為抽出法や単純な系統抽出法による調査の実施に多大なコストが掛かることが想定される場合等に、多段抽出法が行われる。
多段抽出法は、母集団からの標本抽出を段階的に行うものである。
多段抽出法の実施
母集団をいくつかのサブ集団（第1次抽出単位。集落ともいう）に分け（例：全国を都道府県に分割する場合等）、分割された集団から標本抽出する。さらに、抽出された第1次抽出
単位を母集団として標本抽出を行う（第2次抽出単位）。第1次抽出単位のことを集落（クラスターcluster）ともいう。
多段抽出法に系統抽出法と層化抽出法を効果的に組み合わせることにより、調査に係る労力を大幅に軽減することが可能である。
28

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平成24年度 応用講習②

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus•多段抽出法のイメージ（ここでは2段抽出）•第1段階の集落の選び方は、等確率抽出の場合と集落の大きさの違いを考慮した比例抽出の2通りがある•2段階の標本抽出場合、同一の標本数とする場合と、集落の大きさによってサンプリング数を変える場合がある
第1次抽出単位（集落）

第2次抽出単位（標本）母集団
29

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平成24年度 応用講習②

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

多段抽出法における不偏推定量と分散• 母集団がM個の集落で構成され、そこからm個の集落を抽出して調査したとする。
• a番目の集落からna個のサンプルを取り出したときの観測値
を X ii とする（i：抽出された集落の番号、j:iから取り出したサン
プルの番号）。
• 母平均をμとしたときμの不偏推定量 µ̂ は、各集落毎の標本
平均を X i•とし、各集落のサイズを N i すれば、n

1 j
M m Ni
ここで、 X i • = ∑ X ij
X i•
母平均の不偏推定量 µ̂ =∑ni j =1m i =1 N
2 2
2
M
σ
N
M
M
2
a a
• 分散は、 V ( µˆ ) =+σ∑emN 2 a =1 na N
mN 2
2

2

1 N
1 M
2
2
ここで、 θ a• = ∑ θ ab σ a =(θ ab − θ a• N a ) σ e = ∑ (θ a• − Nµ M )∑N a a =1
M a =1b =1Na

30

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平成24年度 応用講習②

FAOのNFMA（2008）における層化多段抽出法の適用例•地域内を2層に区分•1km四方の第1次抽出単位（SU）から、4個の帯状プロッ
ト（20×250m）、12個の長方形サブプロット（10×20m）、12個の円形サブプロット（半径3.99m）をそれぞれ抽出する。

FAO ホームページ http://www.fao.org/docrep/016/ap152e/ap152e.pdf

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平成24年度 応用講習②

標本数、標本の形状、大きさ

32

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平成24年度 応用講習②

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

標本数
標本調査を行う場合、どの程度の標本数を抽出すればよいかについては、慎重に検討される必要がある。
許容すべき誤差が定まった場合、標本数、標本平均、
標本標準偏差の間には以下の関係が成り立つ。
2s∆x
 t0.05Cν ，Cν =N0 ≧ 
 ，e =xx
 e 

N 0 ：必要な標本数
x ：標本平均t0.05 ：95%信頼度係数（=2）∆x ：許容誤差

e ：目標誤差率

Cv ：変動係数s ：標本標準偏差33

REDD+

平成24年度 応用講習②

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

標本数（つづき）
前記の式において、注目すべき点としては、変動係数（標準偏差／標本平均）と目標誤差率が決まれば、対象面積の大きさに依存せず、標本数が自動的に定まることにある。
すなわち、対象面積が広くても狭くても、（変動係数が等しければ）必要な標本数は変わらないということを意味する。
必要な標本の数は同じ

大きさは異なるが変動係数は等しいと仮定した２つの母集団
34

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平成24年度 応用講習②

標本数（つづき）
1961年に日本で実施された、全国森林資源標本調査においては、許容誤差率Eを3%、95%信頼度係数を2、層材積の変動係数を過去の調査結果より150%として、以下のとおり必要なプロット数を10,000と定めた。
 2 ×1.5 
N0 ≧ 
 = 10,000
 0.03 
2

材積の変動係数に関しては、事前の予備調査や過去の経験に基づき事前に得ておく必要がある。

35

REDD+

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平成24年度 応用講習②

標本（プロット）の大きさ
一般にプロット面積が大きいほど、測定値のばらつきは少なくなる。一方、プロット面積が大きいほど、調査に要する経費は多くなるので、両者を考慮して決定する。
少なくともプロットあたり20～30本の立木が含まれるようにする。

森林を対象とした場合の問題
等確率抽出の原則から、抽出するプロットの大きさは同一サイズにするのが原則である。すなわち水平投影面積が同じになることを考慮したプ
ロット設定が必要
森林は、大小様々な立木で構成されていることから、例えば胸高直径の測定に着目すると、同一サイズプロットでは、小径木林では測定対象木が大量に発生し、大径木林では測定本数が少なくなるおそれがある。
このような場合、例えば直径階をグループ分けして、直径階グループごとにプロットサイズを変えるといったことが行われる。
これは一種の集落サンプリングを行っているとも考えられる。
36

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平成24年度 応用講習②

0.10ha大円

0.04ha中円

0.01ha小円

測定対象に応じて、プ
ロットの大きさを変える
例（日本の森林生態系
多様性基礎調査）
r1
r2

調査項目

小円

中円

大円

立木(DBH)

1.0cm
以上

5.0cm
以上

18.0c
m以上

r3
伐根 (直径)θ

倒木 (中央径、長さ)5.0cm以上
5.0cm
以上

18.0c
m以上

計測しない

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平成24年度 応用講習②

標本（=プロット）の形状
プロットの形状には、円形、方形、長方形等がある。長方形の特殊な場合としては帯状プロットもある。
林縁効果の問題小さいプロットでは、林縁部分の1本の木が入るか否かが大きな影響を及ぼす（例：0.01haのプロットで1m3の立木が入るか否かは1ha当たりでは100m3の差となる）。大きなプロッ
トでは、相対的に林縁木の影響は少なくなる。
林縁効果を少なくするためには、・プロットを大きくする・林縁長ができるだけ短かくなるようにする
ことが望ましい。すなわち、同じ面積であれば、長方形よりは方形が望ましい。円形のプロットが設定できるのであれ
ば、上記の条件を最も満足する。
38

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平成24年度 応用講習②

円形プロット長所：・理論上は林縁効果を最も少なくできる。
・周囲測量をする必要がない・すなわち、中心位置が定まれば周囲に一定長の竿などを用いてプロット内に入る立木であるか否かを簡単に特定できる。
（バーテックスを用いれば、効率的にin/outを確認することができる）
・傾斜によりプロット半径を変えることにより、水平投影面積を一定の大きさにできる
短所：
・外周部は曲線（円弧）となるため、上記のように1本ごとにin/outの確認を行わない
場合は、林縁木の見落としが生じやすい：プロット原点：設定方向

39

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平成24年度 応用講習②

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方形プロットa長所：・外周部は直線となり、目視での林縁木のin/outの判断がしやすい
・左図のaタイプについては、プロット設
定の効率は円形プロットに勝る（あまり大きなプロットは設定できない）
短所：
・bタイプのプロットでは、周囲測量をする必要があり、初回調査時のプロット設
定の効率は下がる
・円形プロットに比べ、理論上は林縁効
果が大きい

c

b

：プロット原点：設定方向
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平成24年度 応用講習②

地上調査の設計

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平成24年度 応用講習②①調査の企画調査の対象地域を決める
サンプルを抽出する対象を明確にすることが重要である。森林面積の変化をモニターするのであれば、森林以外の部分も対象として考慮する必要がある。

・基礎資料を収集・整理する
対象地域の地形図、空中写真、衛星画像等を準備する。既存の森林分
布図や資源調査結果の有無も確認する。蓄積量やバイオマス量を推定するのに必要なパラメータ（材積式等）の状況も確認しておく。

・予備調査の実施
対象地域の森林の状態について得られる事前情報が少ない場合には、予備的調査を行うことにより、調査設計の参考資料とする。

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平成24年度 応用講習②②調査の設計調査方法の決定
事前情報と予備調査の結果により、サンプリング手法（系統抽出、層化抽出、多段抽出）を決定する。また、暫定調査地とするか、固定調査地の継続調査とするか、モニタリングの時間間隔についても検討する。

プロットの設計目標とする調査精度、予算等を考慮し、プロットの大きさ、抽出個
数、サンプルの配置、プロットの形状等を決定する。

調査項目の決定
目標精度と予備調査結果に基づき、必要な調査項目を決定する。
具体的には、樹種区分をどの程度細分するか、計測対象範囲をどのようにするか（最小胸高直径等）を明確にしておく必要がある。

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平成24年度 応用講習②②調査の設計（つづき）
調査野帳、調査マニュアルの作成決定した調査項目に基づいて、調査野帳と調査マニュアルを作成する。適切な野帳とマニュアルの作成は、調査の効率化するとともに調査漏れを軽減し、調査精度を高精度かつ一定のレベルに保つ
ことにつながることから、非常に重要である。

実行体制の検討、整備
調査精度は、調査員の資質に大きく依存する。調査精度を高いレベルに保つためには、訓練された専従の調査員による調査チームを組織することが望ましい。

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平成24年度 応用講習②

森林生態系多様性基礎調査野帳（林野庁）より45

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平成24年度 応用講習②

森林生態系多様性基礎調査簡易マニュアル（林野庁）より46

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平成24年度 応用講習②

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平成24年度 応用講習②

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus③現地調査の準備
プロット位置情報の整理
地図上に抽出した格子点の位置と番号を記載し、プロット原図を作成する。
可能であれば、衛星画像や空中写真にプロット位置を記載したものも準備する。

調査計画の作成
調査行程（プロットまでの到達時間、プロット設定に掛かる時間、計測に掛かる時間及び必要人員）を検討し、調査計画を立てる。
工程
徒歩移動（駐車場所からプロ
ットまで）

時間

備考

90 分 杭の探索時間も見込む

プロット設営

60 分 必要に応じ杭の交換

立木調査
立木調査総括表

120 分 人工林、調査対象立木本数 120 本

下層植生調査（30 分） 立木調査と並行して実施、終了次

土壌侵食調査第、立木調査を実施

伐根調査、倒木調査

30 分 調査対象伐根、倒木の有無による

撤収

20 分 巻尺、すずらんテープ回収。

プロットから駐車場所まで

50 分 必要に応じマーキングしながら

合計

370 分

日本の森林生態系
多様性基礎調査で想定している標準的な調査行程48

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平成24年度 応用講習②③現地調査の準備（つづき）
調査器材の準備調査目的に応じ、必要な器材を準備する
資材の例：
・地図、空中写真
・野帳（耐水紙が望ましい）・GPS・杭（中心杭の他、必要に応じ準備）
・ポケットコンパス
・斜距離換算表・巻尺・輪尺もしくは直径巻尺
・測高器（ブルーメライス、バーテックス）・チョーク・ナンバーテープ
・測量用ポール

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平成24年度 応用講習②

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d
m

v
u n

p

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b

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b

j
w

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f

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r

x

e

e

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平成24年度 応用講習②

現地到達情報（プロットへの到達経路図）– 次回調査のためにもっとも重要な情報– 計画上の位置と実際の位置（GPS 情報。事情により計画位置に設定できない場合がある）– ルート上のGPS情報（車を降りた位置からプロットまで）– ルート上の写真– ルート上の情報（歩道の有無、路面の情報、目印となる地物、分岐点）– スケッチの方がわかりやすい場合もある– もし調査チームが前回の調査地を発見できなかったら、元の計画上の位置にプロットを再設定する

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平成24年度 応用講習②

プロットの設定– 効率的な設定方法を工夫する必要– 円形プロットの場合は、傾斜により半径の補正を行う
ので、正確な傾斜測定を行う必要がある（バーテック
スを使用すれば、効率的に設定可能）– 方形のプロットの場合はコンパス等により測量して設定する（林縁木のin/outは、測量時に決定できる）– 帯状プロットの場合は、中心線を測量– 通常は中心杭を設置（固定調査地とする場合は、次回調査までの耐久性を考慮）、必要に応じ周辺杭、調査の効率性を確保するための暫定杭を設置

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平成24年度 応用講習②

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

立木調査• 胸高直径– 必ず赤白ポール等で毎木胸高位置を確認すること
基本は山側地際から、
1.3m
1.2m
(1.3m)-平坦地では、例えば中心杭に向かった方向に立って測るというよ 1.2m
(1.3m)
うに、ルールを決めておく

斜立している場合は、幹軸に沿わせる

1.2m(1.3m)-基本は直径巻尺で測定
森林生態系多様性基礎調査マニュアル（林野庁）より

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平成24年度 応用講習②

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

立木調査• 様々なケースでの胸高直径の測定
こぶ

二股木

板根

タケ

合体木

0.2m
1.2m
(1.3m)

1.2m(1.3m)

1.2m(1.3m)

マーキング

1.3m

板
根

つる巻き
根上がり

1.2m
(1.3m)

個々の樹幹の測定困難な場合（ガジュマルなど）
は、樹種の記録のみで計測の必要なし

1.2m(1.3m)
1.2m(1.3m)
マーキング

ツル

1.2m
(1.3m)

根

森林生態系多様性基礎調査マニュアル（林野庁）より

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平成24年度 応用講習②

立木調査
樹高– 毎木もしくは標準木を何本か選択して実測（樹高未測定
木は測定木の値より回帰推定）– 樹幹長を計測（垂直高ではないことに留意）– 測定機器：バーテックス、ブルーメライスを使用
梢端– 低い樹木は測かんも使用可– 機器の誤使用に注意
垂直高トランスポンダー
1.2ｍ（1.3ｍ）【最適な手法】
斜立木の傾きを真横から見通す位置に立ち、バーテック

h

斜面下部から見上
げてはならない。
樹高以上の水平距離をとるスで梢端を見通す。トランス
ポンダーは山側地際位置の1.2m（1.3m）高さに設置。

森林生態系多様性基礎調査マニュアル（林野庁）より

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平成24年度 応用講習②

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

林分情報の記載
必要に応じて作成
立木位置図
林相写真• 中心杭からの方位別• 天空写真地況・林分構造等• 斜面傾斜• 局所地形• 林分構造• 優占樹種（相観）• 人為の影響程度• 病虫害等の有無• 災害の歴史57

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平成24年度 応用講習②

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

品質管理を考慮に入れたインベントリー調査の設計
PDCAサイクルの中で品質管理を考える
情報に基づく
改善策

PLAN
森林情報に基づく計画

ACT
改善に必要な情報

目標：持続可能な森林管理の実
現

CHECK
DO

森林管理に必要な情報

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平成24年度 応用講習②

QA/QCのための調査
目的
PDCAサイクルによる精度の向上 (QA/QC)
計測誤差や傾向を確認する
客観的にデータの精度を確認する
データの透明性、信頼性の確保

設計（森林生態系多様性基礎調査の場合）
再測定 : 3% の点を抽出 (110点/年)。本体調査チームが調査終了後速やかに（1月以内）コントロールチームが同一プロットを再測定。エラーの修正は行わない。
立会 : 本体調査チームとコントロールチームがともに同じ調査プロットに行き、コントロール調査チームは、本体調査チームの実施状況を確認する (正しい機器の使い方等)。 問題があれば、その場で指摘、エラーの修正も行う。→研修的意味合い

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

調査員の育成・研修
目的
調査精度（データの信頼性）の向上
チーム間の情報交換
調査チームの技術レベルを平準化

設計
講義 : 調査の目的を理解させ、データ分析結果を説明することにより、調査員のモチベーションを維持、各調査項目の意味と重要性の説明（測定値の少しの誤差が全体に大きく影響する場合等）、マニュアルの理解、野帳の正しい使い方等
現地研修 : 調査道具の適切な使い方、プロット設定等効率的な実施方法のノウハウ

精度確保の面では、できるだけ少ない数の専門技術者が継続的に計測する体制が構築されることが望ましい
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