マラウイ国における森林資源マッピングプロジェクト
志水信雄*1・冨村俊介*2・古谷透*3・カムソコ カレジ*4

1． はじめに

2． マラウイの位置

近年，国際的な課題である地球温暖化に関して，マラウイは南アフリカ地域に位置し，タンザニ温室効果ガス（GHGs）排出量の 18% を占める土地

ア，モザンビーク，およびザンビアに囲まれる内陸利用変化に起因する GHGs 排出量を削減するため

国 で あ る（ 図 1）
。 国 土 面 積（118,484 km2） の 約に，REDD プラス（途上国における森林減少・劣80% が陸域であり，その他の大部分はマラウイ湖化に由来する排出の削減，森林保全，持続可能な森が占めている。また，地形的な特徴としてマラウイ

林経営，森林炭素蓄積量の強化）を始めとする開発

湖やシレ川渓谷に沿って南北に渡るアフリカ大地溝

途上国を対象とした森林保全プログラムが注目され帯の一部を構成している。ている。

3． マラウイの森林の概況

日本政府は 2008 年の第 4 回アフリカ開発会議（TICAD IV）でのアフリカ諸国の気候変動対策等

マラウイは，タンザニアからアンゴラまで東西方における取り組み強化の表明に基づき，マラウイに向に広域に分布するミオンボ林帯に位置している。

おいて環境プログラム無償資金協力「森林保全計

ミオンボ林（写真 1）はマメ科ジャケツイバラ亜科画」を実施している。の，，各属がその森林保全計画のサブプロジェクトである森林優占する疎開林である。農村人口の 96% がミオン資源マッピングプロジェクトを，マラウイ森林局をボ林から得られる薪炭材や木材，非木材林産物に依カウンターパート機関として，2011 年 5 月〜2012

存して生活を営んでいる1）。国土の約 1 割を占める

年 11 月 に 実 施 し， ① 森 林 資 源 情 報 の 整 備， ②森林保護区（88 か所，約 920 万 ha）が設置されてGIS・衛星画像処理の機材供与，③それらの機材をいるが，電力不足による薪炭材の過剰生産や農地拡利用した GIS データ構築技術の能力向上を目的と大により，森林保護区内の森林が違法伐採され森林した取り組みを実施した。

減少の一途をたどっている。

それらの活動および成果報告を紹介するとともに，今後のマラウイ国の森林保全・管理への取り組

4． 森林資源マッピングプロジェクトの概要

みに対してさらなる推進の必要性および課題等を記

4．1． プロジェクト目標

す。

本事業のプロジェクト目標は，次のとおりである。

Nobuo Shimizu, Shunsuke Tomimura, Toru Furuya, Kamusoko Courage : Forest Resource Mapping Project under theJapanese Grant for the Forest Preservation Programme to the Republic of Malawi
アジア航測株式会社 海外事業部，プロジェクト担当 *1 チームリーダー，*2 森林インベントリ，*3 画像処理，*4 GIS・デー
タベース
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図 1

マラウイの位置図（Data and Maps for ArcGISを編集）

写真 1

表 1

1． マラウイ全土を対象とした 3 時期（1990 年，2000 年，2010 年）の土地利用・被覆図の作成および時系列的な土地利用・被覆変化の評価
2． 森林減少リスク地域の抽出および将来の森林ミオンボ林

衛星画像分類に使用した衛星画像

時期

衛星画像

地上解像度

1990 年

Landsat TM

30 m

2000 年

Landsat ETM+

30 m

2010 年

ALOS AVNIR-210 m

被覆変化の予測3． マラウイ全土を対象とした森林分類現況図estry）に係るグッドプラクティスガイダンス（IPCC-（2010 年）の作成
4． 17 か所の森林保護区の森林バイオマス量とGPG（2003）」に定められた 6 つの土地利用カテゴ

森林炭素蓄積量の測定および森林図（縮尺リー（森林，農地，草地，湿地，開発地，その他の1:50,000）の作成土地）による 3 時期（1990 年，2000 年，2010 年）

5．森林局の職員を対象とした森林インベントリ
や GIS・衛星画像処理に関する能力開発の実
施の LULUCF 図を作成した。
さらに 2010 年については，森林炭素蓄積量の算定に向けて，LULUCF 図（2010 年）の森林域を対4．2． 全国レベルの土地利用・被覆図と森林分類図の作成

象としてマラウイの代表的な 9 つの森林カテゴリー（常緑林，ミオンボ林，ユーカリ植林，マツ植林，本事業では効果的な森林保全・管理活動の実施にグメリナ植林，ゴム植林，アブラギリ植林，その他

向けて，地域的な森林減少の傾向や特性を把握する植林，伐採地）で森林域を層化し，森林分類図を作ため，1990 年から現在までのマラウイ全土の土地成した。

利用・被覆図を整備した。土地利用・被覆図の作成

4．2．1． LULUCF 図の作成

では，将来の土地利用・被覆起源の温室効果ガス排3 時期（1990 年，2000 年，2010 年）の LULUCF出・吸収量の算定を見据え，「IPCC ガイドライン

図の作成では，表 1 に示す衛星画像を用いて画像分（2006）」および「土地利用・土地利用変化及び林業類した。分類手法については既存の土地利用・被覆（LULUCF＝Land Use, Land-Use Change and For-

データや地上検証（グランドトゥルス）データの整10

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表 2

LULUCF 図の作成に使用した衛星画像分類手法

時期

画像分類手法既存の土地利用・被覆データ

地上検証データ

1990 年

既存の土地利用・被覆データの LULUCF
カテゴリーへの再分類○×2000 年

1990 年と 2000 年の Landsat 画像の目視判読，及び両時期の NDVI（正規化植生指 数 ） 画 像 の 比 較 を 用 い た 1990 年
LULUCF 図の更新

××

ALOS AVNIR-2 画像のスペクトル分類
及び目視判読×○（874 点）2010 年

図 23 時期（1990 年，2000 年，2010 年）の LULUCF 図

備状況に応じて，表 2 に示す異なる分類手法を用いまた 3 時期の LULUCF 図の比較から，1990 年からた。また，本事業では全国的な地上検証調査を実施

2000 年にかけて農地の拡大に伴う森林減少がみらし，異なる土地利用・被覆区分や森林区分から合計れた。1990 年において「農地」と「森林」はそれ874 点の地上検証データを取得し，衛星画像分類をぞれ 48.8%，22.3% を占めていた。続く 2000 年では，行った。

「農地」は 49.5% まで拡大し，「森林」は 21.9% まで作成された LULUCF 図によると，「農地」，「湿微減した。さらに，2010 年においては「農地」は地」，「森林」が国土の大部分を占めていた（図 2）。

52.2% まで拡大し，「森林」は 20.4% まで減少した。

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4．3． 森林被覆変化トレンド解析作成した 3 時期（1990 年，2000 年，2010 年）のLULUCF 図および標高，土壌，道路網，人口密度，天水農地といった土地利用・被覆の誘因変数を用いて森林減少リスク解析を実施した。さらに，BAU（Business As Usual）シナリオ（現状維持で現在の森林変化傾向が将来まで継続すると仮定）のもとで，森林被覆変化の将来予測をした。本解析ではMCA（Markov-cellular automata）モデルを空間的なシミュレーションのために用いた。
森林減少リスク解析の結果，北部では，Nkhata
写真 2

ミオンボ林内の火災跡地

Bay，Rumphi，Mzimba 郡，中部では，Kasungu 郡の Kasungu 国立公園や Chimaliro 森林保護区およびNkhotakota，Dzalanyama 森林保護区，Dedza 郡や土地利用・被覆変化解析の結果，「森林→農地」，

Ntcheu 郡の西部域，南部では，Mangochi，Machinga，「農地→森林」，「湿地→農地」，「森林→湿地」，「湿Zomba，Neno，Mulanje，Chikwava，Nsanje 郡 に地→森林」が優勢な土地利用・被覆変化パターンでおいて森林減少リスクが高いことが分かった。

あった。また，「1990〜2000 年」には緩やかな森林
2減 少（50 km /年 ） で あ っ た が，
「2000〜2010 年 」
2

全国的な特徴として森林減少リスクは「道路からの距離」や「森林減少域からの距離」と関連性が強においては高い森林減少（179 km /年）へと加速しく，幹線道路や森林減少域に近いほど森林減少リスた。「2000〜2010 年」の森林減少は，農地や居住地クが高いことが分かった。さらに，都市（リロングの拡大，木炭や木材生産などの非持続的な森林利用

ウェ，ブランタイア）近郊においては，人口密度とおよび森林火災（写真 2）への不適切な管理に起因森林減少リスクに強い関連性がみられた。これは都する。

市部の 42% の住民が日常的に木炭を使用しており1），4．2．2． 森林分類図の作成

都市近郊の森林からの薪炭材の違法伐採によるもの

森林分類図の作成では，まず 2010 年の ALOS 画と推察される。

像を用いて 2.5 m 解像度のパンシャープン画像（多BAU シナリオ下で森林被覆変化の将来予測をしバンドのマルチスペクトル画像（ALOS AVNIR-2）た結果，マラウイ全体で将来的に森林域は減少傾向と高解像度のパンクロマチック画像（ALOS PRISM）にあり，非森林域は増加傾向にあるという結果とを組み合わせた多バンドの高解像度画像）を作成なった（図 3）。

し , 全国から取得した地上検証データと比較し，パンシャープン画像の画像判読を行い，2010 年の森

4．4． 17 の森林保護区を対象とした森林バイオマ
ス調査および森林図の作成

林域を 9 つの森林カテゴリーに分類した。森林分類

森林局の要請により，88 か所ある森林保護区のの結果，森林域の大部分（92.4%）がミオンボ林でうち優先度の高い 9 県 17 か所（北部 5 か所，中部あり，その他は常緑林 : 2.6%，マツ植林 : 3.4%，ユー5 か所，南部 7 か所）の森林保護区の森林バイオマ

カリ植林 : 1.1% が占めていた。なお，ミオンボ林

ス調査を実施した。調査に先立ち，森林バイオマス

総面積の 57% は森林保護区内に分布することが明調査ならびに森林生体バイオマス（地上部（AGB）らかになった。

＋推定地下部（BGB））・炭素蓄積量推定マニュア
ルを作成し，これに基づき各県の森林管理官ならび

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図 3

森林減少リスクマップと森林被覆変化の将来予測結果（a : 森林減少リスクマップ，b : 将来予測（2015 年），c : 将来予測（2020 年））に本調査の協力機関であるムズズ大学，ブンダ大学

ミオンボ林である残り 16 か所は Tropical Dry forestおよびマラウイ森林研究所（FRIM）の 47 名に，式を適用した。マツ，ユーカリ造林地は IPCC-GPG

調査手法の共有化を目的としたワークショップを開（2003）の一般式を，BGB の推定値については，催した。

Cairns（1997）モデルを適用した。

森林バイオマス調査は，2011 年 9 月から 11 月に森林バイオマス量の推定結果，バイオマス密度かけて実施し，合計 278 地点に設置した二重円形プは，北部地域の Kaningʼina ならび Nkuwazi 森林保ロット（小円 : 面積 0.01 ha 内の DBH5-20 cm の全護区で 227 t/ha，310 t/ha と高く，他の保護区は 50木，大円 : 面積 0.1 ha 内の DBH20 cm 以上の全木）〜100 t/ha を示した。図 4 は森林炭素蓄積総量であ内で測定した 3,999 本の樹種名を特定し，DBH，樹る。中部の Dzalanyama 保護区，南部の Namizimu

高，枝下高，樹冠径の測定を行うことで，森林バイ保護区では 300 万 t C に及ぶ炭素蓄積量があり，一オマス量，森林炭素蓄積量ならびに CO2 吸収（排方北部の Chisasira，Kawiya 保護区や中部の Ngara，出）量を推定した。

Kongwe 保護区では 6 万 t C に満たない蓄積量で森林炭素蓄積量の推定に当り，2 種の一般アロメあった。

トリー式と 3 種のミオンボ林を対象とした地域固有

最後に分子比を用いて CO2 排出量を推計した。

式の適用可能性について検討した結果，一般アロメ人為的要因による森林減少が上記 4.2.1 で算出したトリー式から Chave.（2005）モデルを採用しペースで進行すると，急速に森林減少が進む Ruvuoた。現地調査の結果，Nkuwazi 森林保護区は常緑（3,043 t CO2/年），Ngara（2,805 t CO2/年），Malosa林（主要優占樹種 :（5,446 t CO2/年）等の森林保護区で毎年カッコ内の，）であるため，年間降雨量を考慮し，同モデルの Tropical moist forest 式を，また，海外の森林と林業

数 量 の CO2 が 大 気 に 放 出 し て い る と い う 結 果 となった。
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図 4

森林 9 区分ごとの森林炭素蓄積総量（Mt C）とミオンボ・常緑林の炭素蓄積密度（t/ha）

林図（縮尺 1 : 50,000）を作成した（図 5）。

5． おわりに森林局は，本事業で実施した能力開発プログラムに参加したカウンターパートを中心として局内にGIS ユニットという新しい組織を創設した。将来のREDD プラス活動に向けて今後 5 年から 10 年後に同様の調査を彼らが中心となって実施しデータ更新することが責務となるとともに，各利用機関からの要望に対して森林局の連絡窓口となることが期待される。また移転された技術をもとに，データの有効
図 5

森林図な利活用および今後必要とされる森林保護区の持続的な管理に寄与することを期待する。

上記の森林資源量推定作業と並行して，持続的な森林管理と将来の森林資源モニタリングのための森

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海外の森林と林業〔参考文献〕

1） Government of Malawi (2010) Malawi

State of Environment and Outlook Report.

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