Institute of Industrial Science, The University of Tokyo, Japan

Remote sensing of environment and disaster laboratory

モンゴル草地におけるMODISデータを用いたバイオマス推定およびバイオマスの降雨応答性関山 絢子1)，竹内 渉1)
1)東京大学 生産技術研究所
Abstract: In this study, based on a correlation of LAI from MODIS and biomass value by ground survey in Mongolian grasslands, has made estimations on the biomass from MODIS.
Next, it was investigated that biomass changes from MODIS imagery response to precipitation for each vegetation class in Mongolian grasslands on summer (from July to September).
As results, it is shown that the significant correlation between biomass and precipitation in rich vegetation class and poor vegetation class. It is found that annual precipitation isincreasing trend and biomass is almost constant from2003 to 2012.
研究の背景
近年モンゴルでは，冬季に異常寒波が頻発し（2001-2002年，2009-2010年），これによる家畜の大量死が問題となっている1)．異常寒波前の夏季の牧草不足は，越冬のための体力を蓄えることができなくなるため家畜大量死の助長要因であると指摘されている．したがって，衛星リモートセンシングを用いて広域なバイオマス分布図を作成し，家畜大量死の危険性を予期することは重要である．また牧草の生長は降雨量に依存していると考えられるが，降雨に対する応答性は定量的に把握することが必要である．
研究の流れと使用データ

目的• 現地調査によるバイオマス量とTerra/MODISから得られるLAIとの関係を基にバイオマス推定式を求める．
• 2003年から2012年のバイオマス変動と降雨に対する応答性を調査する．

気象観測所は全9カ所．
各調査地の降雨量は，最も近い観測所の値を利用（図1参照）．

モンゴル草地の特徴的な景観

結果1

結果2
表1. 植生タイプと年間降雨量による現地調査地の分類および地表面の状況

現地調査
モンゴルの首都ウランバートル近郊
において，坪刈りによるバイオマス測定を行った（図1）．植物の同定も行い，調査地を植生タイプと年間降雨量にしたがって3のタイプに分類した（表1）．

Vegetation classRich
Medium Rich
Poor (Poaceae and(High species diversity) (Poaceae grass dominants ) Altemisia grass dominants)
10sites
15sites3sitesQ, R, S, T,U,
E,F,L,M,N,O,P,V,Y,Survey site
G, H, W1, 2, 3, 4, 6
Z,10,13,16,17,19
AnnualPrecipitation
250-300
200-250150-2003)(mm)

つぼ刈りによるバイオマス測定の様子
50 m

50 m

1 m2

Land surface

各調査地に50m方形区を設置．内部に3か所の1m2方形区をランダムに設置

図1．バイオマス測定のための現地調査地（全28カ所）および気象観測所（全9カ所）の位置

結果と考察
結果1
• 現地測定したバイオマスとMODIS LAIと有意な相関が認められ(Biomass = 48.697e0.819LAI R2 = 0.38
RMSE = 39.5g/cm2)，バイオマス分布図を作成した（図2）• 2009年は他の年と比較して南部の裸地域が大きく拡大している．2009年の冬季に深刻な家畜大量死の被害が起きていることから，この年の夏季の牧草量不足
図2．2003年から2012年の夏季におけるMODIS LAIを用いたバイオマス分布図．
が被害の助長要因であるという報告を裏付ける結果
黒枠は調査対象地．森林域と裸地域を除外するため，植生指数を用いた閾値により白色でマスクした（NDVI≧0.75,と言える．
NDVI≦0.15 LAI≧7）
結果２ab• 各植生タイプにおいて，バイオマスの年変動は同 Rich vegetation class (High species diversity) , Survey site: Q, R, S, T,U,1, 2, 3, 4, 6
様のパターンであった（図3a）．
• 過去10年間において，夏季の降水量はわずかに上昇していた（図3b）．しかしバイオマスの上昇は認められないため，一定以上の降水量に達すれば，バイオマスはそれ以上増加しないと考えられる．
• Rich vegetationクラスとPoor vegetationクラスにおいて降水量との間に相関が認められた（図4）． Medium rich vegetation class (Poaceae grass dominants ), Survey site: E, F,L,M,N,O,P,V,Y, Z,10,13,16,17,19
各植生タイプで，降雨の応答性が異なることが示された．

Poor vegetation class (Poaceae and Altemisia grass dominants), Survey site: G, H, W

図4．夏季（6月-9月）における各植生タイプのバイオマスと降雨量の関係 図3．2003年から2012年における各植生タイプのバイオマスと降水量の季節変化パターン(a)．夏季（6月-9月）におけるバイオマスと降水量の変化(b)エラーバーは標準偏差．バイオマスの値は，各植生タイプに含まれる調査地のバイオマス平均値使用した．
引用文献
1) Saatchi, S. S., Houghton, R. A., Alvala, R. C. D. S., Soares,J. V., and Yu, Y.: Distribution of aboveground live biomass in the Amazon basin, Global Change Biol., 13, 816–837, doi:10.1111/j.1365-2486.2007.01323.x, 2007.
2) Kondoh, A., Kaihotsu, I., Hirata, M., Dorgorsuren, A., 2005. Interannual variation of biomass in mongolian herbaceous vegetation. J. Arid Land Stud. 14-4, pp. 209-218. (In Japanese with English abstract).
3) Sugita, M., Relationship with ecosystem processes and water cycle, Science Journal KAGAKU. 2003, 73 (5), 559-562.

謝辞
本研究は，文部科学省グリーン・ネットワーク・オブ・エクセレンス（GRENE-ei）および，日本学術振興会科学技術研究費（若手研究 (B)・課題番号 24780249）の助成を受けたものですFor further details, contact: Ayako Sekiyama, Ce-505, 6-1, Komaba 4-chome, Meguro, Tokyo 153-8505 JAPAN (URL: http://wtlab.iis.u-tokyo.ac.jp/E-mail: sekiyama@iis.u-tokyo.ac.jp)