環境傾度バイオームチャンバーにおける植生動態に関する研究
Modeling of vegetation dynamics in GRADIENT BIOME
東京大学大学院新領域創成科学研究科 環境学専攻
環境システムコース 地球環境工学研究室 修士２年46756

寺田一美

１．背景

内の植生については、対流の抵抗としての扱いの2005 年 2 月に京都議定書が発効され、地球温暖みで留まっており、どのような植生を導入するの化防止に向けた国際的な取り組みがますます注目か、それによりどのような現象が引き起こされるされている。温暖化により、21 世紀末には地球全のかといった検討は行われていない。

体の平均気温が 1.4℃〜5.8℃も上昇すると言われチャンバー内に生きた植生があると、植物の蒸ており、このような地球規模で起こる環境変化は、発散、光合成、呼吸、リター（落葉枝）、土壌分解降水量の変化などといった気候だけでなく、動植によるＣＯ２放射、土壌含水量の変化とそれに伴う物にも多大な影響を及ぼすと考えられている。

アルベドの変化などを通じて、チャンバー内の気温暖化は等温線の移動速度で 1.5〜5.0km/year

候環境に影響を与える[2]。従ってチャンバー内環境に相当すると試算されているが、一方で木本植物の解析には植生の影響を加味した検討が不可欠での移動可能速度は比較的に寿命が短い種でも 0.1あり、導入植生の考察が必要とされている。

〜2.0km/year 程度で、植生の移動は実際の温暖化だが、環境傾度バイオームチャンバーは世界でに追いつけず多くの種が死滅すると考えられていも例を見ない特殊な空間であるため、そのサイズる。だが現在のところ、植物がこの急速な環境変や空間構成すらもいまだ確立していない。またそ化に対してどのように応答し、植生帯の分布や生の特殊性により、内部植生の変化、環境からの影物種の構成などがどのような影響を受けるかにつ響などを、既存の観測結果等から推測することはいては、ほとんど明らかになっていない。

難しく、植生の生理過程・動態過程などを詳細にモデル化したシミュレーションが適している。

２．環境傾度バイオーム
地球温暖化による植物への影響、特に温暖化による等温線移動に対する植物の移動等の応答、および生態系の持続性・多様性等への影響を解明するために、東京大学大学院新領域創成科学研究科が計画している大型環境制御実験施設が「環境傾度バイオーム」である。この施設ではチャンバー

Fig.１ ： バイオームチャンバー計画図

内に熱帯、温帯、冷帯、寒帯の各気候帯を間仕切りすることなく連続的に再現し、各気候帯におけ４．研究目的る生態系をそのままチャンバー内に収め、主に温本研究では植生を詳細に扱った環境傾度バイオ

暖化に伴う植生帯の移動や生物種構成の変化などームモデルを PC 上に仮想構築し、バイオームといについて調べる計画である。そして地球上で 100う特殊空間中での植物生態系の動態を解析する。

年スケールで起こる環境変化に対して、バイオーさらに、それらの植物生態系が地球温暖化に対すム内で加速させて環境変化を起こし、将来の地球る応答をシミュレーション実験し、環境傾度バイ環境を予測する研究が行われる予定である。

オームの実現と利用に向けて、チャンバー内の植物生態系の動向を推測することを目的とする。

３．バイオームに関する研究課題
既往の研究 [1]によりバイオームチャンバー内の５．研究方法

熱・水分環境については、対流や熱移動を計算す

研究方法はすべて Fortran90 を用いた数値計算ることによって検討されている。だがチャンバーによる。

1/4

植物生態系の構造・機能に関しては、樹木一本一である。そこでまず、植生動態が区画の大きさに本についての成長を追える個体ベースモデルに基よってどのような制限を受けるのかの検討を行っ

づ い た 森 林 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン SEIB-DGVM

た。

(Spatial-Explicit

Individual-Base

Dynamic

Global Vegetation Model）[佐藤永氏（地球環境フロンティア研究センター）開発]モデルを採用した。
このモデルはある気象情報を入力すると、その気候に適した植生を三次元構築し、光をめぐって樹木同士が競争し、それに伴う植生の変遷を再現できる。
⑧モデル全体の入出力を Fig.2 に示す。各地域の温⑦⑥⑤④③②①度、降水量、緯度などの気象データを入力し、物亜寒帯

理・生理・生態モジュールを経て、その気候帯にFig.3 ：チャンバー内の植生区画想定図

特徴的な森林の様子を解析した。また本研究では具体的には植生を導入する区画の大きさを、樹木を Table1 に示すような 8 種類の生活系ごとに10m、20m、30m 四方に変えた 5 ケースで、それ扱った。

ぞれ 5 回ずつ計 25 回、100 年間の森林の変遷を計
入力

出力

標高、緯度、傾度、温度、降水、雲量、比湿、風速、CO2濃度
各種土壌パラメーター

植生状態
炭素収支
水収支
放射収支

冷温帯

暖温帯

熱帯算した。そのバイオマス量の結果を Fig.4 に示す。
この結果を比較してみると、区画が大きいほどバラツキが小さくなることがわかる。これは区画があまりに小さいと一本の樹木が倒れる際のイベント的な影響が大きく出てしまうことを反映している。この結果から、安定した環境でバイオーム

SEIB-DGVM
物理モジュール生理モジュール

光合成有効放射
日長、気圧、飽差
陸面水循環

光合成、呼吸成長、繁殖
生物季節、分解実験を行うためには、区画の大きさは少なくとも生態モジュール
定着、競争死亡、撹乱一辺 20ｍ以上必要であることが示唆された。
300
250

Fig.2 ： モデル入出力 （元図佐藤永氏作成）

10m

200
150
100

Table1 ： 本研究での樹木の扱い（上に同じ）

500

１．熱帯性 広葉 常緑樹（Tropical broad-leaved evergreen）

３．温帯性 針葉 常緑樹（Temperate needle-leaved evergreen）
４．温帯性 広葉 常緑樹（Temperate broad-leaved evergreen）
５．温帯性 広葉 夏緑樹（Temperate broad-leaved summergreen）
６．寒帯性 針葉 常緑樹（Boreal needle-leaved evergreen）
７．寒帯性 針葉 夏緑樹（Boreal needle-leaved summergreen）
８．寒帯性 広葉 夏緑樹（Boreal broad-leaved summergreen）

Biomass [tC/ha]

２．熱帯性 広葉 雨緑樹（Tropical broad-leaved raingreen）

300
250
20020m150
100500300
250
20030m150

６．環境傾度バイオーム内の空間設定
環境傾度バイオームは Fig.3 のように、森林を導入する区画と通路とを分けて建設する予定である。
だが生きた植生を再現するためには、森林区画をどの程度の大きさに設定すれば実際の森林の傾向

100
50002550year

75

100

Fig.4 ： 各区画におけるバイオマス量の経年変化を適切に再現できるのか、このような閉鎖空間に多様な植物生態系を導入することがどれほど森林

７．環境傾度バイオームチャンバー内の植生動態に影響を与えるか、といった問題はいまだ未解決

環境傾度バイオームチャンバー内に設ける植物2/4

Table2 ： バイオマスと NPP の文献値[3]生態系の選定を、全気候帯を網羅できるよう世界中から選び出した 20 地点について、シミュレーシ

大生態系群ョンを行い、検討した。さらに、連続した環境傾バイオマス

NPP

平均[t/ha]

平均[t/ha/year]

度のもとでの植物生態系の分布が再現できるよう、熱帯多雨林

210.99.5

バイオームチャンバー内での植物生態系の配置も熱帯季節林

169.17.125

検討した。Fig.5 に、ピックアップした地点の一部

温帯常緑林

169.16.175を示す。これに加え日本列島から 8 地点選んだ。

温帯落葉林

142.55.7

亜寒帯林

953.8⑬ ⑩⑳⑰⑲⑭ ⑮
GPP & NPP @Oasa (ID=11)③①②④25[tC/ha/year]⑱20151050: total biomass

以上の 20 地点における森林の変遷を 200 年間シ
献値と比較した。その結果、ほとんどの地域で GPP（総生産量）や NPP（純生産量）、バイオマス蓄積量のシミュレーション結果が文献値と比較して妥

Biomass [tC/ha]

ミュレーションし、その結果を実際の観測値や文

200150200

100

1005000

しここでは Oasa
（広島県）地域の計算結果を GPP、NPP の時系列変化とバイオマス蓄積量、PFT(樹種)の組成率で表す。PFT 組成率は各年の区画内の総本数あたりの各 PFT 樹木の本数を％表示で示し

PFT Composition @Oasa (ID = 11)

PFT Composition [%]バイオマスと NPP の文献値を Table2 に示す。ただ100%75%50%25%0%050

100150たものであり、この結果からその年でどのようなyear樹種がどのくらい生育しているかを判別すること

Fig.6 ： Oasa での計算結果ができる。

300250300

当な範囲におさまっていたことが判明した。計算結果の一例を Fig.6 に、既往の研究で得られている: tree numberBiomass & Tree number @ Oasa (ID = 11)400tree number

Fig.5 ： 植生ピックアップ地点

200

次に以上の結果を参考に、バイオームチャンバー内での植物生態系の配置を検討し、仮想環境傾[4]りOasa 地域の実際の植生は常緑広葉樹林帯であ、Fig.6 のシミュレーション結果を見ると、度バイオームモデルを２つ構築した。ここではそPFT=3 の温帯性針葉常緑樹や PFT=4 の温帯性広のひとつを紹介する。環境傾度バイオームチャン

葉常緑樹が多く生えていること、その GPP は約

バー内での植生配置は Fig.3 のような区画を想定し、18[tC/ha/year]、NPP は約 8[tC/ha/year]前後で安図中の番号と対応する形で Table3 に示す植生で仮定していること、またバイオマス蓄積量は 200 年

想バイオームⅠを提示する。

目で約 170[tC/ha]に達していることがわかる。こ仮想バイオームⅠの森林変遷の様子をシミュレの値と Table2 に示した文献値とを比較するとほぼーションし、その 200 年目のバイオマス結果と、等しい値となっていた。

IPCC の第三次評価報告書で作成された SRES シ

この検証を残り 19 地域でも行ったところ、全体ナリオをもとに、CCSR/NIES にて計算された温暖的にバイオマス蓄積量を多く見積もる傾向は見ら化予測の結果を用いて、温暖化させた場合の結果れたものの、それでいてもオーダーをはずれるほ（うち 200 年目の結果）とを Fig.7 に示す。
さらに、どの大きな差はなく、ほとんどの地域で実際の値温暖化を加速して生じさせた場合の計算結果（うと一致、またはその傾向を再現できていた。

ち 140 年目の結果）も示す。ここでは横軸が Fig.3

3/4

で示した配置番号を表し、縦軸がバイオマス量を答の予測実験を行うことができる可能性も示唆で表す。

きた。

Table3：仮想バイオームモデルⅠの植生配置図
BIOME
location

forestIDPlace nameLatLon600

11PhnomPenh

11.95

104.9

500

23

HongKong

23.16

114.11400

311Oasa

34.77

132.465300

49Kashiwa

35.87

139.97

516

Wakkanai

47.415

142.678614

Siberia larch area 261128.5

717

Rossia Evergreen forest area

6445819Siberia larch area 169122

Biomass transect for 200 year
ノーマルver.

2001000600

Biomass [tC/ha]

500

Figure8 に熱帯から温帯、冷帯までの植生帯の分布に沿って樹木のバイオマス量を東ネパールで調査された結果[5]を示す。この図は横軸方向が気候区

Biomass transect for 200 year
温暖化を通常速度で400
300
200100分を表しⅠ：熱帯、〜Ⅲ：温帯、〜Ⅳ：冷温帯、6000〜Ⅵ：高山帯、と移行するに連れてバイオマス量500

Biomass transect for 140 year
温暖化を二倍に加速して400が変化する様子を表す。

300

この観測結果と Fig.7 のシミュレーション結果の200

通常の気候で 200 年後の計算結果を比較すると、1000Fig.8 で示されるバイオマスカーブを再現している

1

こと、そしてその値もほぼ定量的な一致が見られ2345678

BIOME location

ることがわかった。すなわちこの仮想モデルⅠでFig.7 : 通常の気象（上図）、温暖化（中央図）、温暖化は、実際の一連の植生分布とその傾向を反映できを加速（下図）の条件で計算したていることが確認された。

モデルⅠのバイオマス量変化

ま た 、 温 暖 化 し た 結 果 を み る と 、 BIOME
location6〜8 の冷温帯、寒帯の植生が脆弱であり、全体的にそのバイオマス量が減ることがわかった。
また温暖化した場合でも、BIOME location1 のPhnomPenh での大幅なバイオマス量減少を除けば、Fig.8 に示すカーブを保っている。さらに、温tC/ha

285

190

暖化を加速した場合の計算結果と通常の速度で温暖化させた場合の結果を比較すると、バイオマス95

量は多少増減するものの、気温上昇率を 2 倍に加速した結果、通常の半分の期間で、各 BIOMElocation での PFT 組成や BIOME location 間の相対比較（バイオマスカーブ）などの傾向が再現できることがわかった。

Fig.8 植生帯の分布とバイオマス量の変化[2] Foley[1] 矢野順也（2004）東京大学修士論文

J.A., M.H.Costa.,et al（2003）Green surprise? How８．まとめ
本研究では、現存する森林に基づいたシミュレ

terrestrial ecosystems could affect earth’s climate,
Frontier Ecological Environment, 1(1),38-44[3]ーションを行い、チャンバー内の空間設計を検討

吉良竜夫（1976）、陸上生態系、共立出版[4] 宮脇し、仮想環境傾度バイオームモデルを構築した。

昭 編 （ 1977 ）、 日 本 の 植 生 、 学 研[5] Kiyoji

それを用いてバイオーム内の各植生帯が気候変動

YODA,Apreliminaryに対してどのような応答を行うかを検証した。さVegetation of Eastern Nepal,(1968),Journal of theらに、温暖化の加速実験を行い、環境傾度バイオ

College of Arts and Sciences, Chiba University ,ームが実際に地球温暖化に対する植物生態系の応Vol.5, No.2, November, 1968,Page.277-301

SurveyoftheForest

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