広域評価特集
解 説109
Lectures., March 2013, Vol. 123, 109 ‒ 116

陸域プロセスモデルによる広域の土壌ガス交換推定：現状と課題
伊藤昭彦 1
Broad-scale evaluation of soil gas exchange with process-based models: current status and problems
Akihiko ITO1

（2002）， 土 壌 炭 素 モ デ ル に 関 す る 解 説 と し て 横 沢 ら

1. はじめに（2005）などを参照されたい．例えば，土壌における炭土壌と大気との間の微量ガス交換は，グローバルな物

素動態（および大気との CO2 交換）の最も基礎的なプ

質循環の中で重要な役割を果たしており，現在進行しつ

ロセスモデルとして，下記のようなものを挙げることがつある地球環境変動にも深く関係している．特に温室効できる：

果ガス（GHG : CO2，CH4，N2O）収支において，土壌は量的寄与の大きい放出源となっており，将来の大気中温=

室効果ガス濃度および気候変動の予測において無視でき

− ・

（1）

ない要素となっている．気候変動に関する政府間パネル（IPCC）は各種土地利用からの温室効果ガスエミッショ

ここでは土壌（有機）炭素量， は枯死物供給量，ン／リムーバルを推定する際のガイドラインを提示しては分解率， は時間を表す．つまり，土壌という系のいるが，最も簡便な概算法（Tier 1）として単位面積か

時間変化を，植物からの供給と微生物による分解というらの放出量に関するデフォルト値を使用するものを挙げ２つのプロセスの結果として表現しており， ・ている．そして，より高度な評価法（Tier 3）として，機物分解から発生する CO2 フラックスにあたる．とこ

空間的に詳細なデータに基づくモデルやインベント

ろで，プロセスモデルでないモデルももちろん存在してリー・地理情報システム（GIS）を使用し，経時変化をおり，それには経験的（統計的）モデルや現象論的モデ

追跡可能で，品質管理や検証を経たより信頼性の高い方ルといったものがある．例えば，土壌炭素量を温度や降法を挙げている．このような微量ガス収支の現状把握，

雨量との回帰式で表せばそれは経験的モデルであり，土さらに適切なシナリオに基づく将来予測を行うには，物壌炭素蓄積過程を生物の成長曲線に用いられるロジス

質動態に関する各種の生物地球化学的プロセスを考慮しティック式で表せばそれは現象論的モデルとみなせる．

たモデルを構築し使用する必要がある．本稿では，土壌

プロセスモデルは，扱う諸項が基本的には物理化学的・のガス交換（フラックス）を推定するプロセスモデルの生物的に規定されたプロセス（物質の移動や化学反応な基礎を解説した後，広域スケール評価における現状と問ど）であり，環境要因に対する応答がプロセス毎に設定

題点を議論する．

されており，モデル中で使用するパラメータ（プロセスを特徴づける媒介変数，式 1 では

2. プロセスモデルが有がそれにあたる）に意味付けがある，といった特徴がある．そのため，系

一般にはプロセスモデル（process-based model，または mechanistic model）とは，対象となる系の挙動をの中で進行している現象を理解しやすく，現在と異なる条件下での予測性が高いという利点がある．

個別の過程（プロセス）に分解し，それぞれを決定する

現在開発されている多くの陸域プロセスモデルは，式諸要因や相互の関係性を取り入れた数式で記述したもの

１とは比べものになら無いほど複雑化している．すでにである．生態系のプロセスモデルと言った場合は，水や式１で明らかなように，土壌炭素量そして CO2 フラッ

炭素・窒素といった物質・元素について，生態系中でのクスは，土壌単体で決定されるわけではなく植生からの移動や質的変化を記述したモデルを指す場合が多い．生枯死物供給（ ）を考慮する必要がある．多くの場合で態系プロセスモデルに関する解説として小松・橋本
1

National Institute for Environmental Studies,
Onogawa 16 ‒ 2, Tsukuba, Ibaraki 305 ‒ 8506
Corresponding author ： 伊藤昭彦，1 国立環境研究所
究センター
2012 年 12 月 10 日受稿，2013 年 2 月 19 日受理
土壌の物理性 123 号，109 ‒ 116（2013）の時間変化も同時に考慮する必要があるため，土壌ガ
ス交換の推定が目的だとしても，植生のコンポーネントを含めた「生態系モデル」の形をとることになる．プロ

地球環境研

セスモデルの草分けの一つである Century モデル（例えば Parton et al., 1988）も，土壌モデルから出発し，後に植生部分を追加して生態系モデルに発展した．
また，

土壌の物理性 第 123 号（2013）

110

式１では土壌全体を単一のプールとして扱っているが，かし，現在の陸域プロセスモデルは，土壌呼吸を高精度

そのような扱いが可能な土壌は稀で，ほとんどの場合はに再現するには至っていない．これは，式１から分かる

分解率や温度・水分条件が異なる複数のプールから構成

ように土壌炭素量されている．そこで，し，分解率を細分化して式１を連立方程を再現できていないことでもあるを正しく設定できていないことが原因の式とし，それぞれ流入と分解のプロセスを計算すること一つである．多くのモデルにおいて分解率になる．例えば２つの成分に分ける場合，土壌上部のリとなる条件下での値

ター層（
1

と

時に

1

率

1
2

）と腐植層（2）に分割し，それぞれ分解

で分解が進み，枯死物は先ずの一部が腐植化して

2

1

0

は，基準

を，諸要因による影響を考慮して増減させることで求めている．例えば：に入り，同に移動する，といった

=

0

・（ ）
・（ ）

（2）

改変が考えられる．加えて，分解の速い・遅い腐植や化学組成，倒木などの粗大有機物，土壌微生物を分けて扱のようになり，（ ）と （ ）はそれぞれ温度，水分条

うことなど，どんどん細分化することもできる．しかし件に応じた増減率を示す応答関数である（その他にも窒現在のところ，土壌をいくつのプールに細分化すべきか，

素濃度による基質の影響などを設定するモデルもある）．

またプール間の物質移動をどう表現すべきか，についてこれらの環境応答を示す関数の設定は，モデル開発者のモデル研究者で共通の見解は得られていない（伊藤 ,判断に委ねられており，研究要素である一方で，実用的

2002 など参照）．不均質系である土壌中に混在する各には推定不確実性の原因ともなる．

プールの存在量や分解率を決定することは非常に困

微生物および根呼吸は，実測的には温度上昇に対して難であり，細分化したからといって一概に推定の信頼性

加速度的に増加することが観察されているため，（ ）が高まるわけではない．またここでは，土壌学者と生物には指数関数（10 ℃の上昇に対する増加率 Q10 をパラ

地球化学的モデル研究者とで，土壌に対する見解の相違

メータに設定）や Arrhenius 型関数（無機化反応の活があるように思われる．土壌学では土壌層位は最も重要

性 化 エ ネ ル ギ ー を 設 定， 例 え ば Lloyd and Taylor,

な項目の一つであるが，プロセスモデルの場合，ごく詳

1994）が使用される場合が多い．しかし，パラメータ値

細なものでも A 層や B 層といった層位を考慮する，あの設定によって推定結果が大幅に変わることが問題とるいは予測することはほとんど無い．まして，土壌タイなっている．Q10 値は 2. 0 が典型的な値とされ多くのモプを特徴付ける集積層や洗脱層を考慮することは皆無に

デルで採用されているが，広域的に得られた情報に基づ近い．このように土壌学的研究で得られている膨大な知

く推定では Q10 ＜ 2. 0 の結果が多く得られている．前述

見のうち，モデル研究に活かされているのはごく一部にの Bond-Lamberty and Thomson（2010）による研究で止まっている．また，系への理解が深まるほどに様々なは，過去の全陸域の温度変化と土壌呼吸の上昇率に基づ

要素や関係性を取り入れられることは，プロセスモデルの長所でもあるが，同時に止めどなくモデルが複雑化す

い て，Q10=1. 5 が 示 唆 さ れ て い る． ま た，Mahecha etal.（2010）は，渦相関法による大気 ‒ 陸域間のフラックる危険性や，理解不十分なプロセスの導入が大きな不確

ス観測（FLUXNET）から得られたデータを解析し，実要因となり得ることを，常に念頭に置いておくべきだ

Q10=1. 4 ± 0. 1 を得ている（ただし生態系全体の呼吸についてであることに注意）．グローバルな陸域モデルやろう．

3. プロセスモデルを用いた GHG 評価

大気 CO2 濃度などのデータから Q10 値を逆推定した研究もいくつかある．例えば Ise and Moorcroft（2006）

陸域プロセスモデルは，近年の地球環境問題への注目，

は土壌炭素分布を再現するようモデルの温度依存性を最生態系に対する理解の深化，膨大な計算を可能にするコ

適化した結果，全陸域の Q10=1. 37 を得ている．Zhou et

ンピュータの発展，などの要因により飛躍的に進化しつal.（2009）も同様な手法により平均的 Q10=1. 72 と推定

つある．ここでは主に広域スケールでの土壌 GHG 交換している．大気 CO2 濃度変動からの逆推定では，Knorrに焦点を当てて，プロセスモデル研究における近年の注

and Heimann（1995）や Kaminski et al.（2002）は生態

目すべき進展をいくつか挙げてみる．

系全体の呼吸について Q10=1. 5 を最も適合性が高い値と3. 1 二酸化炭素（CO2）している．このような広域推定の結果と対照的に，現地

土壌表面からの CO2 放出（土壌呼吸）は長年にわた観測ではしばしば Q10 ＞ 2. 0 の値が得られている．例える測定データが蓄積されており，フラックスにおける植ば Raich and Schlesinger（1992）は各地の観測から得物の根呼吸と微生物呼吸の寄与を分離する試みも多数行られた 46 件の頻度分布を示し，中央値として Q10=2. 4

われている．世界各地の観測データを集計した Bond-を得ている．また，Wang et al.（2010）は主に森林にLamberty and Thomson（2010）の研究によると，陸域‒おける実測データから 185 件の Q10 値を分析し，最頻値

全体の土壌呼吸量（2008 年）は 98 ± 12 Pg C y 1 に達として 2. 5 〜 3. 0，算術平均値として 2. 67 を得ている．

するという．これは工業活動など非生物起源排出量の約

これらの頻度分布からは，1. 5 程度の Q10 値が得られる

10 倍の規模である．しかも，彼らの分析によると最近ことはむしろ比較的少ないことが見て取れる．Q10 を 1. 5

20 年ほどの間に，陸域における土壌呼吸総量は平均しと設定するか 2. 5 と設定するかで，例えば + 3 ℃（21 世‒て年間 0.1 Pg C y 1 の割合で増加しつつあるらしい．し

紀中の典型的な気温上昇幅）に対する分解速度の応答は

広域評価特集

解説：陸域プロセスモデルによる広域の土壌ガス交換推定：現状と課題

111

それぞれ + 13 %，+ 32 % と顕著に異なるため，プロセ

プ的に示される Q10 値（2. 5 前後）で差が生じる原因をスモデルによる推定にとって大きな問題と言えるだろ

考えてみたい．ここで考慮に入れるべきもう一つの要素

う．

は，土壌から大気への CO2 フラックスの空間的な分布

このような Q10 値に関する不確定性を理解する一つのである．土壌呼吸（根＋微生物の呼吸）は全陸域で 68

鍵は，土壌分解の温度依存性に関するもう一つの議論に〜 98 Pg C y 1（ 例 え ば Raich and Schlesinger, 1992；あると思われる．土壌有機物には植物から枯死物として

Bond-Lamberty and Thomson, 2010）の規模に達する供給されたばかりの新しいものから，腐植として地下部と考えられるが，量的には熱帯地域の寄与が大きい．特に長期間留まっている古いものがある．このように土壌に熱帯多雨林は，通年，植生の生産力が高いため土壌へ中での古さが異なる土壌有機物は，温度変化に対する感の有機物供給が多く，高温多湿で分解が速やかに行われ度も異なっている可能性が指摘されていた．近年の議論るため，単位面積あたりの CO2 フラックスは非常に大の発端として，Liski et al.（1999）は古い土壌有機炭素

きい（例えば Saigusa et al., 2008）．一方で，メタ分析の分解速度は温度変化に対して感度が低いことを主張で示された Q10 の頻度分布は観測件数を基にしており，

し，また Giardina and Ryan（2000）は世界 82 地点のデー

フラックスで量的に重み付けされたものではない．過去

タを解析して各地の土壌炭素分解速度が温度条件にかかの実測研究は，中高緯度の先進地域で行われたものが多‒わらず一定に近いことを示した．これらは，将来の温度

く，従って頻度分布は Q10 値が比較的高い温帯・亜寒帯

上昇に対して，土壌炭素の大部分を占める腐植の応答がの傾向を反映しがちだった可能性がある．反面，グロー予想より鈍い可能性があることを示唆するものであっバルモデルや大気 CO2 濃度からの逆推定では，量的寄た．一方，Knorr et al.（2005）は土壌インキュベーショ

与は大きいが Q10 値の低い熱帯の傾向を反映しがちにな

ン実験のデータを簡単なプロセスモデルを用いて解析るだろう．つまり，現地観測と広域研究からは見かけ上し，難分解性の土壌有機物ほど高い温度依存性を示すとは異なる代表的 Q10 値が得られているが，必ずしも相矛いう結果を得た．しかし，それに対して Reichstein et

盾するものでは無く，現象のスケールの違いを注意深く

al.（2005a）はデータの選択や解析法に問題があるとし考慮することでかなりの程度まで整合的な理解が可能にて異議を唱えた．また Reichstein et al.（2005b）は，温なる．またこれは，従来のプロセスモデルで行われてい度依存性パラメータ（Q10）は測定を行った土壌深度・たように Q10 あるいは活性化エネルギー値に一律の値を期間・水分条件に対しては比較的安定（トウヒ林土壌で設定するのではなく，基質や環境条件の違いを考慮する

Q10 = 2. 7）であり，土壌表層にある（つまりより新しい）必要があることも示唆している．ただし，前出の Mahe-

易分解性の有機物の温度応答が量的に卓越することを主cha et al.（2010）のように，フラックス変動における短張している．さらに Fang et al （2005）は，森林・草地・

周期成分については Q10 値が温度条件やサイト間で有意耕作地で採取した土壌のインキュベーション実験によな差がなく，植物からの光合成産物（呼吸基質）供給がり，易分解性と難分解性の土壌有機物では温度応答性に強い変動要因となっていることを示す研究もあり，今後差はないという結果を得た．このように土壌有機物におの更なる検討が必要であろう．

ける温度応答性について，異なるデータに基づいて矛盾

次に水分依存性（式２の （ ））について簡単に説明

す る 主 張 が な さ れ て い た が，Davidson and Janssens

する．というのは，温度依存性以上にモデル間の表現法（2006）は化学反応の基礎に立ち返って整理を行った．

が異なっており，パラメータだけでなく用いる数式が異彼らは Arrhenius の化学反応式に基づいて，基質の活なっている場合が多いからである（例えば Reichstein

性化エネルギーと温度環境が異なった場合，分解におけand Beer, 2008）．一般的な傾向として，（他の条件が同る（見かけの）Q10 がどう変わるかを示した（Davidson

一であれば）ある適潤域で分解速度は最高を示し，それand Janssens（2006）の Box 1 Figure）．そこでは，活より乾燥しても過湿になっても分解は抑制される．この性化エネルギーが高い（難分解性，主に古い）有機物ほような土壌水分に対する応答特性を表すため，上に凸のどそして低い温度条件であるほど高い Q10 値が得られ，二次曲線や領域で区切った直線の組み合わせなどが用い

逆に活性化エネルギーが低い（易分解性，主に新しい）られてきた．Fallon et al.（2011）は 5 種類の生態系プ

有機物ほどそして高い温度条件にあるほど低い Q10 値がロセスモデルで使用されている水分依存性の応答曲線を得られることが示されている．これは，高緯度の低温で比較しているが，実測データのばらつきが大きいことも土壌有機物貯留量が多いサイトにおいて高い Q10 値が示あり，明確な結論は示されていない．土壌有機物の分解される（例えば Zhou et al., 2009）ことと矛盾しない．

速度が水分条件に依存するのは，微生物活性が影響を受逆に熱帯ではしばしば土壌呼吸の温度依存性が観測されけるためという説明もあるが，基質の利用可能性が影響にくい場合があるが（例えば Adachi et al., 2006），これされることが重要であろう．前出の Davidson and Jans-は温度の変動幅が小さく傾向が読み取りにくいだけでな

sens（2006）が指摘したもう一つの重要な点は，土壌分

く，高温条件下では分解反応の温度感度が低いことも理解の推定に基質制限をより直接的に考慮することの必要

由に含まれることが示唆される．

性であった．実際，これまでのプロセスモデルでは，式以上の議論を踏まえて，広域の情報からトップダウン

１に示されるように有機物プール（W）サイズに比例し的に推定される Q10 値（1. 5 前後）と実測からボトムアッて分解が進むという極めて簡単な仮定が置かれていた．

土壌の物理性 第 123 号（2013）112

Davidson et al.（2012）は，土壌中で微生物活動の直接や Potter（1997）によって，比較的簡便な（土壌深さ）について，方向の濃度勾配を考えない）モデルによって推定が行わ

Michaelis-Menten 式に基づく制限要因を考慮した定式

れていた．最近の陸域プロセスモデルでは地下水位と土化を提示している．

壌中での生成・消費を考慮したよりメカニスティックなの基質となる可溶性有機炭素（ ）と酸素（

2

推定法が採用されている．その代表的なものの一つに
・

=

+

2

・
2

+

（3）
2

Walter and Heimann（2000）の CH4 発生モデルがある．
基本的には，以下の式を解くことによって CH4 収支が
得られる．

ここで

max

は最大分解率，とはそれぞれ可溶性有機炭素および酸素に対する Michaelis-Menten 定数を表す
（ただし
濃度

max

と

は温度依存）．ここで土壌水分は，基質

∂
∂

（
=
4 , ）

∂
∂

∂

［ （） ∂4（4 , ）+ （ , ）+ （ , ）+ （ , ）+ （ , ）］に影響を与えることで分解速度を

と酸素濃度

（5）

変化させる．このように，従来の観察に基づく経験式よりもメカニズムに踏み込んだ定式化が模索されている．

ここでは物理的な拡散，は気泡による輸送，

3. 2 メタン（CH4）は植物の通気組織を介した輸送， はメタン生成，

土壌における CH4 フラックスは，大きく分けて湿地・

メタン酸化を表す．ここでは土壌深さ方向の次元（z）

水田におけるメタン生成からの放出と，森林・草原土壌を持つ多層モデルが使用され，各層について上式を数値におけるメタン酸化による吸収から成る．陸域全体では，的に解くことになる．地下水位は動物からの放出，火災起源の放出，あるいは植物体からよび拡散係数を変化させることでの放出が加わるが，依然として土壌は大きな寄与を果た

このようなメカニスティックなモデルを構築する試みはしている．プロセスモデルにおいては，湛水して嫌気的

いくつかあり，例えば Zhang et al.（2002）は酸化還元条件になる湿地・水田部分とその他の酸化的条件にある電位の影響を明示的に考慮するモデル（Wetland-DNDC）

土壌を分けて扱うことが多い．CH4 の酸化吸収フラックを提示しており，Wania et al.（2010）は凍結・融解を）は濃度勾配に沿ったガス拡散を示す以下の式

考慮した湿原の水収支とメタン生成を扱うモデル（LPJ-ス（

で表される．

および

は

の分布お

に影響を与える．

WHyMe）を開発している．これらのモデルを通じて，土壌中の CH4 動態に関する物理的プロセスはかなり精

4

=

4

（4）

4

緻化されてきたが，依然として生物的プロセスに関する不確実性は大きいと考えられる．例えば植物の通気組織を介した輸送について，植物の種類や根の分布をモデル

ここでは拡散係数， は土壌中での深度を表す．
と濃度勾配

そこで，拡散係数/の実用的な 推 定 法 が い く つ か 提 案 さ れ て い る．Ridgwell etal.（1999）は，に取り入れることはなお難しく，大幅に簡単化された経験的な方法で考慮されている．
広域スケールの CH4 収支を推定する研究は，近年盛について土壌水分（空隙率）と温度

んに行われるようになっており，モデル間の相互比較研の影響を考慮した経験式を提示している．また，濃度勾究（例えば WETCHIMP，Melton et al., 2013）も実施

配に影響を与える土壌の CH4 酸化能についても，土壌されている．例えば Ringeval et al.（2010）は，植生動

水分・温度・窒素要因を考慮した推定式を提示している．

態モデル（ORCHIDEE）に湿原からの CH4 放出に関す

しかし，彼らの方法で推定すると，沙漠などの乾燥地でるスキームを導入し，季節変化や経年変化の再現を試み

非常に CH4 酸化吸収速度が高く推定されるという問題ている．また，Patra et al.（2011）は大気輸送拡散モデがあった．Curry（2007）はその点を改良し，新たな土ルに，陸域プロセスモデルによる CH4 フラックスを入壌水分への応答関数を与えることで，より観測事実と整力し，大気 CH4 濃度変動の再現性について検討を行っ合的な推定法を提示している．Del Grosso et al.（2000）ている．広域評価を行う上では，CH4 発生源となる湿地も広域の CH4 酸化フラックス推定法を提案しているが，や水田など氾濫原の分布を正しく与えることが重要であ

その構造はより簡便で，大まかな植生タイプと土壌水分・る．2000 年代までは，土地被覆図に基づく平均的なマッ

温度条件の経験式から正味フラックスを求めるものであプ（例えば Matthews and Fung, 1987）が用いられてきる．Ito and Inatomi（2012）は陸域プロセスモデルに 4たが，近年では人工衛星によるマイクロ波観測により，種類の CH4 酸化フラックス推定法を組み込み，グロー

地表の湛水部分を時系列的に把握できるようになった．

バルな結果を比較したところ空間分布には手法間で大きそのデータを用いたプロセスモデルによる CH4 放出推な差が生じていたが，合計量としてはいずれも 25 〜 35

定が行われている（例えば Ringeval et al , 2010, 2012）．

‒1

Tg CH4 y であった．

広域の CH4 収支に関して特に興味深いのは，大気プロセスモデルによる湿地・水田からの CH4 放出量

CH4 濃 度 に 見 ら れ る 顕 著 な 経 年 変 動 で あ る（ 例 え ば

推定は，近年盛んに行われるようになっている．2000

Dlugokencky et al., 2003）．大気中の CH4 は，人為起源

年代までは研究例はわずかであり，Cao et al.（1996）

放出の増加などにより 1980 年代初頭まで着実に増加し広域評価特集 解説：陸域プロセスモデルによる広域の土壌ガス交換推定：現状と課題113ていたが，それ以降は顕著な鈍化を示し，そして 2008

れを用いた N2O フラックスの推定誤差につながるため，年前後から再度上昇する傾向を示している．陸域は，湿各プロセスに関する理解をより深化させてモデルに反映‒‒

地が 100 〜 230 Tg CH4 y 1，水田が 30 〜 60 Tg CH4 y 1と大きな放出源になっていることから，陸域放出量の増
減による寄与について研究が行われている（例えばRingeval et al , 2010； Kai et al., 2011）．このような傾させていくことが必要であろう．

4. 広域評価における課題
4. 1 基礎データの拡充

向を正しく再現できるかどうかが，プロセスモデルの試

土壌あるいは生態系のプロセスモデルを用いた広域評金石となるであろう．しかし総じて，陸域の広域的な価を行うには，適切な入力データを整備することが先ず

CH4 収支に関する研究は歴史が浅く，モデル検証も十分重要である．入力データには，気象要素，土地被覆，地では無い．最近まで，実測データは主にチャンバーを用

形・土壌特性といった基礎的なものに加え，大気中の微いた少数地点・短期間のものに限られていたが，新しく

量ガス濃度，窒素沈着量，耕作地における肥料・有機物

渦相関法を用いた計測機器が開発されており，今後はモ

投入量といった情報が必要な場合もある．このようなデル検証に使用できる連続観測データが飛躍的に増加すデータは，近年の地球環境問題に対応するモデル研究のることが期待される．

必要性を受けて，徐々に整備が進められているが，依然3. 3 亜酸化窒素（N2O）として高分解能・高信頼性なデータセットが確立される生態系における窒素循環を扱うプロセスモデルがこれには至っていない．例えば気象条件についても，測候所まで開発されてきたが，植物にとっての窒素制限や，河や人工衛星のデータと気象モデルを用いて再解析データ

川流出水における硝酸態窒素濃度の予報に主眼を置くモと呼ばれる全球データが作成されているが，分解能が粗デルも多かった．その場合，硝化・脱窒・揮散による大く（緯度経度 1 度以上）
，データセット間の差異も大き

気への窒素放出をまとめて総量さえ推定すれば十分なたいのが現状である．土壌に関しては，国際連合食糧農業

め，N2O フラックスを取り出して推定することはでき

機関（FAO）や国際応用システム分析研究所（IIASA）

ない．一方，温室効果ガス収支に焦点を当てるモデルもなどにより，Harmonized World Soil Database（HWSD）

開発されており，そこでは硝化と脱窒による N2O 放出が作成された．これは，世界各地の土壌プロファイルデー

を

と呼ばれる

タを基に，FAO 土壌マップと組み合わせることで，全leaky-pipe

またはhole-in-the-pipe

概念（例えば Davidson et al., 2000）に基づいて推定し球 1 km メッシュで土壌の各種特性値（砂 / 粘土組成，ている．つまり，土壌中の有機窒素がアンモニア態へとテクスチャー，炭素含有率など）を得ることができる．

無機化され，硝化，脱窒と一連のプロセスを経る間に，基礎となる土壌データの質や量にまだ不足があるとは言一部が N2O，NO，N2 として大気に漏れ出ていくと考え

え，このようなグローバルかつ高分解能なデータが利用る．そこでは土壌の温度，水分，pH などの条件に応じ可能になったことは，陸域プロセスモデルの利用にとったガス組成の変化が（多くの場合は経験的な方法で）考て大きなプラス材料である．実際に，HWSD の土壌炭

慮されている．例えば Potter et al.（1996）は CASA モ

素データは，陸域プロセスモデルのベンチマーキング・

デルを用いて陸域からの N2O 発生量を推定しているが，検証に利用されるようになっている．

ここでは硝化と脱窒を区別せず，土壌水分条件に応じて

4. 2 詳細さとシンプルさのトレードオフ

総 N ガス発生量における N2O・NO・N2 組成を変化さ

土壌は不均質かつ複雑な系であり，プロセスモデルはせる方法をとっている．また，窒素循環プロセスにより諸要素を漏れなく組み込もうとすれば，際限なく詳細化

踏 み 込 ん で， 土 壌 中 で の 嫌 気 的 領 域（anaerobic

していく宿命にある．その反面，現象のメカニズム理解

balloon）における諸反応を明示的に扱う DNDC（Li etには，多少厳密さを犠牲にしてもシンプルな（中身が理al., 1992）のようなモデルもある．概して，N2O に関す解できる）モデルが好まれる．また，現代の計算機パる広域評価例は CO2 や CH4 に比べ少なかったが，温室

フォーマンスを以てしても，広域評価においては必要部

効果ガス収支の全体量を考慮することが重視されてきた分を抽出して計算量を節約したモデルを用いることが現ことや，N2O は温暖化だけでなくオゾン層破壊にも関実的な場合も多々ある．プロセスモデルは，空間分解能，

係する物質であることが指摘されたことにより，今後よ

時間分解能，扱う物質・元素の数が増えるほど詳細化すり研究が盛んになることが予想される．広域推定の例とるが，CO2 モデルの項で述べたように，どの程度の細分

して，Werner et al.（2007）は DNDC モデルを用いて化が必要十分かについてはコンセンサスが得られていな

熱帯多雨林（アマゾン，赤道アフリカ，東南アジア）かい．詳細なモデルはより多くのパラメータを含むが，特‒らの N2O 放出量を 0. 88 〜 2. 37 Tg N y 1 と見積もってに広域評価において，パラメータ値を適切に決定するこいる．ただし窒素循環モデルには，プロセスとしての理とは重要かつ困難を伴う（代表的パラメータの一つであ解が依然として不十分な要素が多い．例えば，生物的窒る Q10 の例については前述した）．近年では，観測デー

素固定の量は，非常に簡単な経験式（Cleveland et al.,タの更に高度なモデル利用法について各分野で模索され1999）で推定される場合が多いが，熱帯では大幅に過大ているが，陸域および土壌のプロセスモデルにおいても，評価している可能性が指摘されている（Cleveland et

各種のデータ同化手法を用いたパラメータ最適化など新al., 2012）．このような窒素循環モデルの不確定性は，そしい試みが始まっている（例えば Vargas et al., 2011）．

土壌の物理性 第 123 号（2013）114

深度方向の細分化については，湿地における CH4 放など様々な分野の知識を統合する必要がある，というこ

出のモデル推定においては地下水位変動が大きな影響をとであった．本稿では，現在のプロセスモデル研究の一及ぼすことから，多層モデルの使用が一般的になりつつ端を紹介したが，まだこの分野の歴史は浅く，克服すべある．一方，森林・草原・耕作地における CO2 発生にき課題が多く残されていることがお分かりになったと思

ついては，表層部の土壌有機物が大きな寄与を持つという．特に，モデル推定の不確実性の問題は深刻で，そのう解析結果（Reichstein et al., 2005b）もあり，深部ま一因がモデル開発者の知識の不足・偏りにあることは否で含めた多層モデルの使用は一般的ではないが，いくつめない．この点は，モデル開発者と土壌肥料学を含む各か の 試 み は 行 わ れ て い る（ 例 え ば Braakhekke et al.,

分野の研究者がさらに緊密に連携し共同研究を進めるこ2011）．土壌多層モデルの利点としては，地表から土壌とで，克服できる部分が多いのではないかと考えている．

深部までの温度・水分環境の勾配を直接考慮できること

その一方，プロセスモデル研究を行う過程で得たものもや，炭素含有量（場合によっては同位対比）などの鉛直多かった．それはモデル開発を進める上で必然的に各分勾配を実測データと比較検証可能な点が挙げられる．

野の勉強をすることになったことはもちろんであるが，計算を行う時間の刻み幅（ステップ）はどれくらいが

例えば気候モデルとの結合を通じて地球システムの視点適切であろうか．土壌の多層モデル，特に CH4 など土が拓けたことや，生態系サービス評価への応用を通じて

壌中でのガス拡散を扱うものは，層の厚さや拡散係数に

人間社会とのつながりを再認識させられたことも含まれもよるが，数値計算を安定的に行うために数分以下の短ている．本稿が，プロセスモデルに関する理解と研究促

時間ステップをとることになる．一方，森林や草原にお進に役立つことがあれば幸いである．

ける土壌炭素の蓄積過程をシミュレートする場合は，1日以上の時間ステップで十分だと考えられている．ただし前述した土壌分解の温度依存性は，非線形の（指数関数的な）応答を示すため，日平均気温を用いて計算した
場合と，日内の温度変化を考慮して逐一計算した場合では若干結果が異なる．また，計算時間ステップを短くとることで，降雨・凍結・融解といった不連続な現象の影響（例えば Kim et al., 2012）をより適切に考慮することができると期待される．ただし，入力する気象データの精度や計算負荷の問題も同時に考慮すべきである．
4. 3 特殊な土壌への対応
広域を対象とすることで，いわゆる通常の土壌とは異なった性質を持つ，特殊な土壌が範囲に含まれる場合がある．例えば永久凍土や泥炭の物質動態は，一般的な土壌のプロセスモデルでは表現することが困難である．従来の陸域プロセスモデルでは，そのような土壌は分布面積が限られていることもあり，特別な扱いはしてこなかった．しかし，地球環境問題に関して研究が進み，永久凍土や泥炭地が大きな GHG 放出源になる可能性が指摘されると，それらを表現するモデルが必要とされるようになった．例えば，前出の LPJ-WHyMe は，永久凍土を含む土壌多層モデルによって夏季の活動層の出現とそこからの CH4 放出をシミュレートしている．一般に凍土や泥炭地では，土壌物理プロセスについて他の土壌より精緻な扱いが必要とされるが，それは計算量の増大を伴うものである．そのため，森林・草原や耕作地には
従来のモデルを適用し，凍土・泥炭地については対象となる領域のみを切り分けて専用モデルを適用する方法がとられる．

5. おわりに
私は 10 年以上にわたって生態学の観点から，陸域プ
ロセスモデル研究に携わってきた．そこで実感として得たのは，生態系のプロセスモデルを開発するには生態学の世界に閉じていてはだめで，土壌学・植物学・気象学

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旨陸域プロセスモデルを用いた広域スケールでの大気−土壌間フラックスの評価に関して，温室効果ガス（CO2，CH4，N2O）を中心に解説した．地域〜全球スケールで用いられるプロセスモデルの概要を説明し，土壌呼吸，CH4 酸化吸収，CH4 生成放出，N2O 放出について推定法の概略を示した．現在の広域スケー
ル評価における問題点として，基礎データの拡充，モデルの詳細さとシンプルさのトレードオフ，特殊な土壌への対応を挙げ，考察を行った．
キーワード：温室効果ガス，炭素循環，窒素循環，大気−陸域相互作用