学術変革A
デジタルバイオスフェア：地球環境を守るための統合生物圏科学
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ホームページ https://digital-biosphere.jp
公募研究説明会 2021年12月15日 16:00〜17:00予定
Zoom webinar形式○ 表示名はイニシャルやニックネームに変更いただいても構いません○ 質問は Q&A に記入お願いします （匿名での送信も可能です）○ 審査の公平性にかかわらない範囲でお答えします学術変革領域とその構成
目的
多様な研究者の共創と融合により提案された研究領域において、これまでの学術の体系や方向を大きく変革・転換させることを先導するとともに、我が国の学術水準の向上・強化や若手研究者の育成につながる研究領域の創成を目指し、共同研究や設備の共用化等の取組を通じて提案研究領域を発展させる研究。

2021年度 科学研究費補助金 学術変革(A) キックオフ会合

DigitalBiosphere

デジタルバイオスフェア
地球環境を守るための統合生物圏科学領域代表者

伊藤 昭彦（国立環境研究所、C01担当）

3

研究の背景と動機
地球環境激変の防止 に 残された時間は少ない人為的CO2排出（Gt CO2 / 年）

(Fuss et al. 2014)

早期対策が重要現在RCP8.5

対策不十分

・気候危機 — 極端気象の頻発
・不可逆的変化の連鎖 — Hothouse Earth(+3.2-5.4℃)

RCP2.6

ネガティブエミッション●既往の再生可能エネなどを積み上げた削減目標（NDC）では不十分●バイオ燃料＋炭素隔離（BECCS）： 広大な土地→食料、水の競合●気候工学： 速効しかし高リスク・コスト●その他（DACなど）： 技術・コスト障壁

・脱炭素化： パリ協定1.5/2.0℃目標
ゼロ → ネガティブ エミッションが必要
・持続可能な社会へ： SDGsへの貢献

生物圏 の機能を活用した対策は？
【地球上の生物活動域、陸域・海洋の生態系の総体】

4

生物圏（バイオスフェア）機能の活用
大気CO2へのフィードバック（CO2フローは年間値）

特性• 地球環境を形成→ 生物圏機能の規模
光合成CO2固定は人為起源排出の20倍以上• 氷期など激変期を生残→ 進化・適応能力• 火災などダメージから回復 → レジリエンス

生物圏の循環人為排出30 Gt CO2光合成 >700 Gt CO2

都市

炭素貯留 >10000 Gt CO2

海洋緩和

農地陸域

CO2吸収
植物（植生）→気候変動緩和動物

バイオマス→資源、貯留土壌・微生物

防災・浄化など対策としての優位性
Nature-based Solution [NbS]• 自律性・恒常性 → 長期にわたり機能を維持• コベネフィット → 環境調節、生産、防災 [EcoDRR]• 低リスク、低コスト、地域性
科学的な課題• IBP (’70s)、IGBP (’90s) → ブレークスルーの期待• 生物圏の複雑・多様さ→ モデル不確実性• メカニズム理解不足→ 予測・制御の困難さ
土地の競合、波及影響（ネクサス）

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研究の着想・目的
新学術（植物高CO2応答）の実績から新展開へ

本課題の目的1. 生物圏機能活用の科学的基盤となる新しい研究領域を構築
2. 生物圏モデルを開発し、地球環境を激変から守る対策を提示

学際的研究による突破 → 複合領域 [IV]

計算機内に生物圏を再現
デジタルバイオスフェア

統合化

技術革新を活用し問題点を克服
・ ビッグデータの活用
・ 潜在的な因果関係を発見
・ データ駆動型モデル
・ 最新の地上〜衛星観測・ 大規模計算 など

環境科学、生態学、生理学、ゲノム科学、土壌学、農学、森林科学、観測工学、気象学、海洋学、計算・デー
タ科学、社会科学 など→ 統合生物圏科学

本課題が答えを与える問い対策に直結する問題

データ
知見

実際の生物圏・ CO2吸収量 - 気候変動緩和
・ バイオマス – 資源[燃料など]、貯留など
・ 土地利用 [農地との競合など]
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研究の構成C デジタルバイオスフェアによる生物圏機能最適化

C02 地球システムモデル（加藤班：北大）

適応

予

測

デジタルバイオスフェア

気候-生態系間の相互作用、人間活動による影響予測

B 変化する生物圏機能の把握と最適化の検討

モデル
検証
広域化

B01 生態系フィールド観測・実験（熊谷班：東大）
野外での生態系機能測定、最適化のための操作実験

（若手）
統合

把握

B02 生態系リモセン（小林班：JAMSTEC）
全球モニタリング、生態系変化の検出

生物圏機能の活用＜最大化、頑健性、回復力など＞

A 生物圏機能と環境応答に関するメカニズム解明

解

明

観測連携
機能特定データ共有

A01 生態系の機能解明（彦坂班：東北大）
生態系機能の進化的側面、理論的解析、土壌炭素

（若手）

土地利用

CO2固定
バイオマス

A02 植物の機能解明（小野田班: 京大）
機能を決定する形質の測定、データベース、統計数理モデル

A03 土壌・微生物の機能解明（近藤班：東北大）
微生物群集と機能、地下部、ゲノム分析、データ駆動型モデル

ミクロ

幅広い分野からの 公募研究 ー 補完・連携

緩和

特定トピック：横断ワーキング 短期集中：タスクフォース

影響リスク

生態系機能の大規模計算、データ統合化、最適化実験（若手）

総括班 による支援： 調整、技術支援、広報、人材育成、国際活動 など

C01 全球生物圏モデル（伊藤班：国環研）

人間活動による地球環境激変
GHG排出森林破壊マクロ

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A01

生物圏機能と環境応答のメカニズム解明
CO2吸収と炭素貯留を最大にする最適な森林の予測

彦坂（東北大）生態学会賞

光合成から炭素隔離への各プロセスを解析し炭素貯留速度の決定要因を解明 → B、C分野へ

同位体（13C、14C）
利用・環境（気候・土壌）・植物形質・土壌微生物組成

説明変数

・総一次生産速度
・材生産速度・リター生産速度
・リター分解速度・炭素隔離速度

目的変数

プロセス速度
環境要因
植物要因
微生物要因

安定炭素同位体を用いた観測

機械学習手法・要因間相互作用・非線形性の自動学習

炭素貯留予測モデ
ルの自動作成

速度
要因

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A02
小野田（京大）生物圏[森林]機能のメカニズム解明と最大化
機能最大化のためのゲノム・形質・生態の革新的な統合アプローチ
樹冠形質
葉・材形質

森林機能

生態-宮地賞

① 葉形質 x 樹冠形質→ 森林機能・形質DBでミクロとマクロを繋ぐ・葉や材の形質DB （すでに構築）
・樹冠レベルの形質 （研究要素）
A01、B分野と協力

x

現存量成⻑速度
⽣物多様性
物質循環

→最大化

②ゲノムによる温暖化適応の評価 温暖・温暖化に対する長期的な適応
・緯度と標高の勾配を利用
・網羅的ゲノム解読を実施
・メカニズム（適応的進行交雑など）解明
・例：日本の代表種（コナラ属など）
環境応答 → C分野へ

•••
•

寒冷種A

交雑

種Aに由来する温暖化適応能力

McVay et al.
2013

種B
種の分布と適応能力の不一致

比較ゲノム解析で能力を評価・予測
Mace et al. 2013

9

Ôê-,

A03

土壌微生物の群集構造と機能、操作®ĥ©ŌŖšŗŖĬýŗśŖ'(ŗŒČ*/īÛèüG
近藤（東北大）土壌微生物機能発揮の鍵となる群集・メタゲノム構造の特定­ȃĂȒɕȊ˿±PU
環境DNA学会長

土壌微生物群集機能の予測モデルと操作の方策Ŕ˹kŔƸB-ìñ

課題４ 土壌微生物群集機能予測モデルの構築【近藤G】

ĝ.ŉ?=Ģjçĝçxñčņ/đ×©˲̄UʏǑTÓDh?

ƀȤȘɩ˨QBO-ǳB-ĽȽ®

Uʩś¢;Ê$ďĢĚ̅©§z®PĵŃ̂,7eY̅̈,ŪUļ˶kʁ5.ļ˶ǉ

フィードバックと精密化

課題３ 実験系での検証（培養系・マイクロコズム）【永田G】
鍵となる群集・メタゲノム構造・環境要因
課題２ 種間・機能遺伝子間の相互作用の同定【近藤G】
経時的メタゲノムデータ
課題１ 実験培養系での解析【永田G】
炭素源分解資化能と固定能
土壌微生物集団A)

培養実験 と時系列解析により、群集ネットワーク構造解明

B)

炭素源分解資化能に強い効果をもつ各微生物・機能遺伝子(ブースト菌叢)探索

C)

生化学・分子生物学・遺伝学的手法により相互作用の分子機構を解明

観測データ

土壌環境QTʗƴkƟĘB-DNA˖kŒ˖DhQê① 微生物・機能遺伝子群ネットワーク構造および炭素源分解資化能との関係の解明② ブースト菌叢を利用した土壌微生物集団の機能操作手法の開発
A)

ブースト菌叢の機能をデータ解析および再構成培養系・マイクロコズムにより検証

B)

ブースト菌叢／機能遺伝子（セット）の集団への接種による、機能改変を培養系とマイクロコズムで検討

C)

土壌微生物の機能予測モデルを構築

#'(/%

統合的アプローチ： 培養・マイクロコズ
ム実験系と生化学・分子生物学・遺伝ºßŔ˹PV-ğCȇůPU©§z®PVÌˁLIťɘƌUŅ
学的手法、データ駆動型モデリングを?Q8f-?Uɩ˨ąƊ9ǷŒʣȰSĀŎɔQBOȢʏP:-ˬɢ組み合わせるɂ97% OTU: Operational Taxonomical Unit@QUōĶ˖kʖÕB

Q9ȾĪAiI.S7?UºßŔ˹PV-ȇůUˊ4Tehťɘƌ→ C分野モデルへ

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B01

広域観測による生物圏機能と環境応答

東ユーラシア低～高緯度域を縦断した大気－生態系の熊谷（東大）+13名 物質交換機能解明「デジタルバイオスフェア」完成のために

森林学会賞

微気象学的観測（CO2交換）

・広域フラックスデータと環境因子の時間変化→ 生物圏機能パラメータの時系列（＝環境応答）→ C分野へCOVID-19影響→国内で実施可能
高山苫小牧

丹沢
相模湾

→ 機能関係パラメータ

A分野との共同・ 野外操作実験： 降水量、温度、樹冠などを操作
・ サイト観測データ x データ駆動型モデルで広域展開

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B02
小林（JAMSTEC）

リモートセンシング技術による生物圏観測
リモートセンシング技術による生態系構造、機能及び多様性の高精度観測

FLiESモデル開発

デジタルバイオスフェアのための新たな生物圏地理空間データの創出① 航空機観測により重点サイト周辺の詳細なモニタリング- 光合成機能情報や森林構造を取得- 海洋生態系： プランクトン種組成など→ ブルーカーボン、赤潮の検出

レーザースキャナー
データ

ハイパースペクトル分光
イメージングデータ

広域化② 次世代衛星を本格活用した森林、海洋生態系の機能情報の広域推定- C01&02-生物圏モデルの改良、検証に貢献

ハイパースペクトル：HISUI, PACE
ライダー：GEDI など
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C01
伊藤（環境研）デジタルバイオスフェア開発と対策検討
高精度な生物圏モデル（デジタルバイオスフェア）を開発
地球環境を激変から守る対策を検討

VISITモデル開発① 陸域モデル（VISIT）と海洋モデル（ROMS-PISCES）をベースに、観測データ・知見を用いてパラメータや応答関数を改良し精度を向上させる② 全球を1〜数kmメッシュでカバーする高分解能モデルに統合し、形質・構造最適化などの対策を設定し生物圏機能シミュレーションを実施する
生物圏機能メカニズム

CO2、CH4、N2O

A01, 02, 03

観測データ

協力：八代・安立

B01, 02
分担：中岡、協力：高尾

C02（開発協力・入出力データ共有）

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C02
加藤（北大）

グローバルな生物圏-気候相互作用解明
地球システムモデルによる生物圏環境応答が気候へ与えるフィードバックの解明18,)
(-$
4:)•観測とモデル融合① MIROC-ES2L実験- パラメータ・モジュールon/off実験→ 環境適応力を全球で直接的定量② CMIP6マルチモデル比較“MIROC-ES2”
“CHASER”





CO2.
N2ODMS2-$

- 短期的順化 （光合成・呼吸の温度・CO2・養分への感受性低下等）- 長期的適応 (CO2吸収量の変化等)

CO2<
@32=%


“MIROC-AGCM”
  “SPRINTARS”

“COCO”•

5>2
+(*

“OECO”•'9$7
4CO2:4 :
0?0••!
@3;

••
•

CO2 .
N2O2-$CO2<@32=%
“MATSIRO”
LAI26

"/&#“VISIT”

地球システムモデル
MIROC-ES2L（JAMSTEC/NIES/東大）

空間分解能T42（約280kmメッシュ）- CMIP6の各国地球システムモデル- 野外/衛星観測・単体モデル等と比較- 構造・組成・形態的特徴の再現性→ 環境適応力推定の不確実性解明
C01モデルとの比較検証、パラメータや環境応答関数の共通化

陸・海生態系一次生産14

本領域のカバー範囲と連携
全球（グローバル）ゲ
陸 海 植 動 土 人野 衛 気ノ域 洋 物 物 壌 間外 星 候ム

領域内連携

C02 ○ ○ ○ – ○ ○ – – ○ ◎
アジア地域

日本域

C01 ○ ○ ○ – ○ ◎ – – ○ ○B02 ○ ◎ ○ – – ○ – ○ ◎ ○国内外連携
モデル開発・比較
IPCC貢献プロ
CMIP6, ISIMIP
観測ネットワーク
FLUXNET, LTER
iLEAPS など

B01 ○ – ○ ○ ○ – – ◎ ○ ◎A01 ◎ – ○ – ◎ ○ ○ ◎ – ○A02 ○ – ◎ – – ○ ○ ◎ ○ –各空間スケールでの回答：
CO2吸収、バイオマス供給、土地利用

A03 ○ – – ○ ◎ – ◎ ○ – –
公募班 [10+若手15] により分野・地域を広くカバー

形質データベース
TRY, GlopNet など
共同研究
米国：シラキュース大学、オークリッジ国立研究所、NASAGSFC、独：マックスプランク研
究所、中：東北林業大学など

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研究領域のマネジメントと人材育成
評価委員
領域アドバイザー（東大・寺島、NIES・三枝ら）

柔軟な運営○タスクフォース的対応 （例：COVID-19影響など）○共通問題ワーキンググループ○国際学会○シンポジウム○IPCC報告書など
人材育成
・大学院生・PD・女性研究者
・公募研究枠[15件x2]
・若手研究会・国際学会派遣
・国際プロ参加 など

領域代表者
ガバナンス
コンプライアンス→複数の常勤研究者輩出を目標に！
クラウド○ニュースレター、HP、SNS○プレスリリース、記者レク○講演会・サイエンスカフェ○一般向書籍○成果展示（3D表示） など

研究力強化

さらに次の世代○勉強会・ウェビナー○観測キャンペーン○モデル講習会など○一般公開・体験○出前授業など

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公募研究の位置づけ
今回は 2022〜2023年度実施の公募研究を募集→ 2024〜2025年度実施分は2023年度中に公募予定○ 計画研究でカバーしきれない分野を補完する内容○ 領域目的に合致する重要課題や領域の統合化・連携に資する提案○ 領域に関係する分野での発展的な提案、独創的・萌芽的な提案○ 観測サイトの維持・長期観測をサポートする提案○ 若手研究者・女性研究者の育成に寄与する提案※ 研究項目ごとの採択目安件数は定めていません
応募上限額は研究内容に応じてお選び下さい

公募研究の位置づけ
計画研究

公募研究
C03：モデル化・緩和策
・データ駆動型モデル
・社会経済要因、緩和策
・計算効率・精度向上 など
B03：観測による現状把握
・広域をカバー
・集中観測（キャンペーン）
・長期データ など※複数分野にまたがる場合は、どちらかを選択するだけでなく、分野間連携を促進する内容もありえます

A04：メカニズム解明
・動物の影響・ブルーカーボン
・長期的応答・多様性-機能 など

通常の課題との違い、メリット
n領域の全体会合（年2回：成果報告） →交流の場
n若手研究者交流会、セミナー、講習会への参加
n領域シンポジウム（研究期間で2回を予定） →成果アピール
nホームページ掲載、ニュースレター寄稿など
n領域内での議論、技術的問い合わせ →研究の活発化
n観測サイト/ネットワークでの実験・観測、機器の融通など

有機的連携へ： 観測キャンペーン
主要サイトで全計画班＋公募班参加
2021

準備期間2022

丹沢

観測-モデルを一気通貫に！

2023

苫小牧

東京湾・相模湾
技術・備品の共有
多分野の協働2024

丹沢2025

和歌山陸域

瀬戸内

海洋

総括班による支援
観測データを検証・改良に活用

デジタルバイオスフェア（生物圏モデル）

若手研究者：研鑽と交流

p 短期集中：数日〜1週間
p 観測＆トレーニング
p データペーパー＆公開
p クラウド → 共同分析
p SNSなどによる配信
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事務的な注意事項○ 公募研究の実施期間は2年間です（公募を2回実施）○ 代表者のみで構成 （分担者は設定できません、協力者は可）○ 研究領域ごとの専門委員会において2段階書面審査を実施○ 重複制限、件数制限にご注意下さい○ 前半2年間に続き、後半2年間に応募することは妨げません○ 「審査区分表」の選択には領域として指定はありません○ 実績報告書（毎年）の提出
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スケジュール

ご所属機関の内部〆切りにご注意下さいスケジュール

交付決定後に領域の全体会合を開催予定→ 研究計画の発表をお願いします重複制限
分担など様々なケースがありますので、応募要領を必ずご確認下さい