広域評価特集
解 説93
Lectures., March 2013, Vol. 123, 93 ‒ 99

森林における土壌炭素動態のモデルを用いた全国評価
橋本昌司 1
Regional modelling of carbon dynamics in Japanese forest soils
Shoji HASHIMOTO1

さらに，京都議定書にあるように現在各国は自国の炭素

1. はじめに放出・吸収量を定量することが求められており，また森

地球温暖化に代表される気候変動が人類の重要な問題

林（樹木と土壌）の吸収量を自国の炭素放出量から差し引になって以降，森林における炭素動態研究が盛んに行わくことができるため，国家・地域スケールでの広域評価れてきた．気候変動は全球的な現象であるため，サイトが求められている．日本は国土の約 7 割を森林が占めるスケールでの炭素動態研究に加え全球スケールでの評価

ため，森林土壌の炭素を広域評価することは重要である．

が必要である．さらに炭素の放出が国際的な報告対象となったため国家スケールでの評価も重要となっている．

3. モデリング

森林土壌は森林における炭素ストックの最大のコンポー

広域で土壌炭素動態をトレースするために，モデリン

ネントである．ここでは，日本の森林土壌を例に土壌炭グが必要となる．ここではモデルの種類と構造の概要と，

素動態の広域モデリングについて解説を行う．

広域への適用について解説する．
3. 1 モデルの種類とモデルの構造

2. なぜ森林土壌炭素が重要なのか

土壌炭素を取り扱うモデルとして，大きく分けて「植地球上には大気，陸面，海洋など様々な所に炭素が蓄物体の炭素循環を含んでいるモデル」（Fig. 1（a））と，「土

積 し て お り， そ れ ら の 炭 素 が 循 環 し て い る（IPCC,

壌部分だけのモデル」（Fig. 1（b））に分けられる．前

152001）．大気中にはおよそ 700 Pg（ペタグラム =10 グ

者の代表的なモデルとしては CENTURY モデル（Partonラム）の炭素が蓄積していると推定されているが，地球et al., 1987）（Fig. 2（a）），DNDC モ デ ル（Li et al.,上の植生にはおよそ 500 Pg の炭素が蓄積しており，一1992），Biome-BGC（Running, 1994），Sim-Cycle（Ito

方土壌にはおよそ 1500 Pg の炭素が蓄積していると推定

and Oikawa, 2002），CBM-CFS3（Kurz et al., 2009）なされている（Post et al., 1982； IPCC, 2001）．この土壌どがある．また後者の代表的なものとしては RothC モ

中の炭素は，植物遺体が起源であり，蓄積している炭素

デル（Coleman et al., 1997）（Fig. 2（b）），Yasso モデル・の一部は徐々に分解されている．落葉落枝などを通じて

Yasso07 モデル（Liski et al., 2005； Tuomi et al., 2009）

土壌に入ってくる炭素と，分解によって出て行く炭素の（Fig. 2（c））などがある．土壌炭素は，植物からの植物バランスで土壌炭素の量が決まっている．この土壌の巨

遺体供給量と分解による炭素放出量のバランスで成り大な炭素プールの動態は，地球の炭素循環に大きな影響立っている．後者のモデルは，何らかの形で植物によるを与えるため，植物による炭素固定と同じように重要視

土壌への植物遺体供給量を推定する必要がある．両者そされている（伊藤 , 2002）．加えて，土壌の有機物分解

れぞれ，長所と短所がある．植物体も含むモデルは，細は温度に対して指数関数的に増加することが知られておかいプロセスがトレースできるメリットもあるが，必要り，今後の温暖化により現在蓄積している土壌炭素が大な入力データやパラメータ数が多いなど，取り扱いが煩気へ放出してしまうかもしれないという危険性が指摘さ雑となる傾向がある．一方，土壌モデルはシンプルであれ て い る（Jenkinson et al., 1991； Trumbore et al.,

るがゆえに，取り扱いが比較的容易で入力データやパラ

1996； Kirschbaum, 2000； Bellamy et al., 2005； Bond-

メータ数が少ない．また土壌モデルは，他の様々な物質

Lamberty and Thomson, 2010； Hashimoto et al.,

循環モデルや全球陸面モデルに移植されることもある．

2011a）．土壌炭素が，地球規模の炭素循環にどのような

CENTURY モデルのように，土壌部分だけ抜き出して他影響を与えるのかを調べるためには，メカニズム研究だのモデルに移植されることもある（Potter et al., 1996）．

けでなく，広域での炭素循環モデリングが必要になる．

次に土壌炭素モデルの構造について解説する．様々な
土壌炭素モデルが提案されているが，構造という点で大1Forestry and Forest Products Research Institute（FFPRI）
1 Matsunosato, Tsukuba, Ibaraki, 305 ‒ 8687, Japan.
Corresponding author ： 橋本昌司，1 独立行政法人森林総合研究所
2012 年 12 月 12 日受稿，2013 年 1 月 29 日受理
土壌の物理性 123 号，93 ‒ 99（2013）

きな共通点がある．それは，土壌炭素の動態を異なる分
解しやすさ（分解定数）をもつ複数のプールを接続して表現する点である（伊藤 , 2002； Smith, 2002）（Fig. 2）．
いわゆるボックスモデルまたはコンパートメントモデル

土壌の物理性 第 123 号（2013）94と呼ばれるものである．このプールの数や質，プール間

out

=

t

の接続，また温度や水分などの影響の表現，時間ステッ
プなどがモデルによって異なってくる．また，ほぼすべと表現される．この式は，ある単位時間でそのプールかての土壌炭素モデルにおいては，深さ方向の分布は考慮

ら出ていく量はそのプールの存在量の 倍（たとえば 0. 2に入っていない．単位時間あたりの分解量（ out： プー

であれば 2 割が出て行く）という事を意味している．他

ルの減少量）は，そのプールの炭素量をのプールから入ってくる炭素量を in とすると，次の時−1分解定数 （y ）を用いて

t

とすると，

間ステップにおけるそのプールの炭素蓄積量はFig. 1 植物体を含む土壌炭素動態モデル（a）と，植物体を含まない土壌炭素動態モデル（b）の概念図．破線（環境）は気温や降水量の環境の影響を意味している．

Fig. 2 様々な土壌炭素動態モデルの概念図．
（a）CENTURY モデル，（b）RothC モデル，（c）Yasso07 モデル．

広域評価特集 解説：森林における土壌炭素動態のモデルを用いた全国評価
t+1

t

in

out

95

データで構築 / 検証されるにもかかわらず，広域に適用される場合は 1 キロメートル〜数十キロメートル四方をと表現される．温度や水分の影響は，基準分解定数（ 0）

代表する出力をするものとして取り扱われる．取り扱うにそれぞれの影響関数（ （温度）, （水分））を掛け合わスケールが異なれば，重要なプロセスやパラメータ値がせることで組み込まれることが多い．

変わってくる可能性もあるので注意が必要である（Kimura et al., 2009）．また一般にメッシュの中は均質=

0× （温度）× （水分）として（たとえば単一の植生）として取り扱われることが多い．

またその他，モデルによって有機物の C/N 比や粘土含

ここまで，メッシュ単位でモデルを適用する方法を説有量などが影響を与える．さらに，C だけでなく，N や明したが，国家スケールの森林土壌炭素をモデリングすP の動態も組み込んだモデルもある．

るのは，この方法だけではない．たとえば，国家の森林

3. 2 広域にモデルを適用するとはを一つ（または少数）の森林ととらえ，平均的な気候やこのような土壌炭素モデルを広域に適用して全国ス

林業統計と組み合わせて，国家スケールの炭素蓄積をシ

ケールの炭素蓄積量を評価する方法を具体的に説明すミュレートする手法もある（Liski et al., 2002； Liski etる．通常，あるモデルをサイトに適用する場合は，そのal., 2006； de Wit et al., 2006）．たとえばフィンランドは，

サイトの気象条件などモデルに必要なデータをモデルに

各 国 の 温 室 効 果 ガ ス の 吸 排 出 量 を 報 告 し た National

入力し，モデルの結果を出力する（Fig. 3（a））．広域のInventory Report で，国土を北と南の二つに分割しそれ場合は，まず，対象とする広域をメッシュ（グリッド）

ぞれの区分にモデルを適用し国土の森林土壌における炭で区切る．たとえば，1 km メッシュや，0. 5°メッシュ

素吸排出量を推定している（Statistics Finland, 2011）．

である．そしてそのメッシュそれぞれで，入力データ（気3. 3 日本の森林土壌炭素の広域評価に適した代表的候や土壌条件）・シナリオ（土地利用）などをモデルになデータセット

与え，モデルを適用する．各メッシュで出力された値を日本には，標準地域メッシュという規格があり，その空間的にマッピングしたり，積算してその対象とする地

中の第 3 次地域区画（3 次メッシュコード）が 1 km メッ

域の総量とする（Fig. 3（b））．

シュで全国をカバーしている．様々なデータセットがそ対象とする広域を区切るメッシュの大きさは，実際に は， 対 象 と す る 地 域 の 大 き さ と 入 力 デ ー タ のAvailability で決まることが多い．対象とする地域に対してあまりに細かいメッシュを採用してしまうと，計算の 3 次メッシュコードで構築されている．以下に，便利なデータセットを紹介する．
ア）植生①国土数値情報（http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/）：土地

回数が膨大になり，時には計算ができないこともある．

利用の区分として森林か森林でないかが区別可能．

また一方で，モデルを適用するためには入力データが必② 生 物 多 様 性 情 報 シ ス テ ム（http://www.biodic.

要であり（たとえば気候），どのような空間解像度（メッgo.jp/J-IBIS.html）：元々生物多様性の調査としシュサイズ）の入力データセットが存在するのかに依存て行われているので，細かい樹種がわかるが，そする．この両方のバランスを鑑みて，メッシュの大きさが決まる．ここで注意が必要なのは，一般にモデルはサイトスケール（たとえば数十メートル四方）を代表する

Fig. 3の反面利用の際には植生を集約する必要がある．
イ）気候① メ ッ シ ュ 気 候 値 2000（CD-ROM）：1971 年 か らサイトスケール（a），広域スケール（b）のモデリングの概念図．

土壌の物理性 第 123 号（2013）

96

2000 年の 30 年間の観測値にもとづいた平年値．

仮定した場合の炭素蓄積量も推定された．その結果，植気象要素は平均気温・日最高気温・日最低気温・物による炭素固定の増加を上回る勢いで，土壌中の炭素

降水量・最深積雪・日照時間・全天日射量がある．

が分解・放出され，土壌炭素蓄積量が 5 % 程度減少す②アメダスメッシュ化データ（http://www.niaes.

る可能性が示唆された．

aﬀrc.go.jp/topics/amedas/meshdata.html）：農業

また，林野庁の「森林吸収源インベントリ情報整備事

環境技術研究所がアメダスデータをメッシュ化し業」では，全国の森林で 20 km メッシュごとに土壌炭て日別値を 1 km メッシュで作成している．1979

素蓄積量調査が行われている（http://www.ﬀpri.aﬀrc.

年からのデータがある．

go.jp/labs/fsinvent/index.html）．第一期の調査が平成ウ）土壌タイプ

18 年度から 22 年度にかけて行われ，現在第 2 期の調査

国 土 数 値 情 報（http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/）：細かが行われている．これらの調査は，日本の森林土壌におい土壌タイプがわかるが，利用の際には集約する必

ける炭素蓄積量の初めての全国的システマティック・サ

要がある．

ンプリングである．現在第一期データの解析が行われてエ）標高おり，今後日本の森林土壌炭素蓄積の実態を明らかにし

国 土 数 値 情 報（http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/）（標高てくれるものと期待される（Ugawa et al., 2012）．また，に関しては，数値標高モデルというより細かい解像

将来データが公開されれば，モデリングによるアプロー

度のデータが存在する）

チとのデータ比較や，モデルの精度向上に使われていく

また，1km よりも荒い 0. 5°メッシュなどの解像度になるが，全球の陸面を対象に気候や植生，土壌の物理化
学性などのグローバルデータセットが存在する（たとえば Climate Research Unit; http://www.cru.uea.ac.uk/）．

4. 日本の森林土壌炭素の広域評価に関する
これまでの研究ことが期待される．

5. なぜ森林土壌炭素の評価が難しいのか
冒頭で，いかに土壌炭素（森林土壌炭素）が重要であるかを説明した．しかし，実は植物の炭素蓄積研究よりも，わからないことが多い．それは土壌炭素特有の理由がある．まず，土壌炭素蓄積は測定に手間がかかること

日本の森林土壌の広域評価に関する既往研究は，必ずである．土壌炭素蓄積量を測る方法は，唯一，穴を掘っしも数は多くない．もっとも有名な研究は森貞らの研究て土壌を採取しサンプルを分析するほかない．たとえばである（Morisada et al., 2004）．森貞らは，過去に植林

森林の地表にセンサーを置いて非破壊で土壌炭素量を推の適地判定や土壌図を作るために行われた膨大な土壌調定する手法や，樹木の調査のように上空からのリモート査の結果を再解析し，土壌タイプごとの平均的な土壌炭

センシングで炭素蓄積量を推定する手法などは現在のと素蓄積量を求め，国土数値情報の土壌タイプの分布面積

ころ開発されていない．広域で多点調査を行うことは，と掛け合わせることで，日本の森林土壌炭素蓄積量を全多くの時間・労力・資金が必要となる．そのため，外挿・国評価した．その結果，日本の森林土壌には 1m までの内挿を得意とするモデルが土壌炭素蓄積量の広域評価に

深さに 4570 Tg ± 500 TgC（テラグラム =1012 グラム；はよく使われる（Peltoniemi et al., 2007）．また土壌炭± 95% 信頼区間）の蓄積があると推定した．

素の蓄積量は，植物からの有機物供給と分解とのバラン

また，国際的な枠組みでの日本の森林土壌における温スで成り立っている事も，土壌炭素蓄積のモデリングが室効果ガス吸排出量算定のため，森林総合研究所と林野

難しい一因である．供給と分解の両方のプロセスが正し庁は CENTURY モデルをベースにした CENTURY-jfos

く評価できないと，正しく土壌炭素動態が評価できない．

を構築し，森林土壌部分による炭素吸排出量算定を行っ

また，土壌炭素蓄積量の変化は数十年，数百年，千年のている（温室効果ガスインベントリオフィス ,2012）

時間スケールの現象である．そのため，変化量がトレー

Takahashi et al.,（2010）では，日本の森林におけるスしにくい．またこの「長い時間スケールの現象」であリター（森林の地表面にある有機物層），枯死木，土壌る，ということは，現在の土壌炭素蓄積が，過去の長いの炭素蓄積量に関する既存の文献が整理されており，土履歴（土地利用，植生）に影響を受けていることを意味

壌だけでなくリターや枯死木の炭素蓄積量についても現し，モデリングを難しくしている．現在の気候や植生の時点での蓄積量の推定値が明らかとなった．また土壌炭データは存在しても，数十年から数百年にわたる土地の素蓄積量は農耕地との比較が行われ，単位面積あたりの履歴は，特に広域では手に入りにくい．また，土壌は様々

土壌炭素蓄積量は農耕地土壌のほうが森林より 20% 程な性質の有機物の混合体である点（たとえば難分解性〜度小さいことが明らかとなった．

易分解性）も，モデリングが難しい理由の一つである．

最近，橋本らにより（Hashimoto et al., 2012），CEN-

上述のような土壌モデリングの一般的な難しさの他

TURY モデルを 1 km メッシュで全国の森林に適用するに，日本特有の難しさもある．一つは，森林の土壌分類試みが行われた．またその研究の中で，気候変動下でので「黒色土」と呼ばれる土壌の取り扱いである．黒色土

シミュレーションも行われ，IPCC（Intergovernmental

は，日本の森林の多くを占める土壌である褐色森林土よ

Panel on Climate Change）の東アジア地域の平均的なりも炭素蓄積量が大きい．黒色土の中には火山灰土が含予測である約 3 ℃の気温上昇と 9 % の降水量の増加をまれるが，火山灰土は火山灰に影響を受けており火山灰広域評価特集 解説：森林における土壌炭素動態のモデルを用いた全国評価97に含まれる鉄やアルミなどの金属が腐植物質と結合し，デルのパラメータ決定は主にリターの分解データを用いより安定的な腐植を形成することによる有機物分解抑制て 行 わ れ て い る（Palosuo et al., 2005； Tuomi et al.,メカニズムがある（Hiradate et al., 2004）．火山灰土は2009）．モデルを構築するのに欠かせないデータについ世界的には分布が大きくないため，欧米で開発された既ても，農耕地と森林では違いがある．たとえばモデルの存の土壌炭素モデルでは火山灰土は一般に考慮されてお構築や検証には長期の土壌炭素データが有利であるが，らず，そのまま日本の火山灰土に適用してもうまく適用

残念ながら森林には農耕地ほど土壌炭素の長期データができないことが報告されている（Shirato et al., 2004）．

存在しない．そのほか，森林土壌は空間不均一生が高い

ただし，農耕地ではピロリン酸塩可溶 Al 含量に応じてことや，日本の場合，森林は傾斜地に分布しているので，腐植画分の分解率を変えるなどして，火山灰土にも適用

土壌や表層有機物の水平方向の移動がある点なども，農ができることが確認されている（Shirato et al., 2004）．

耕地との違いである．

また，黒色土の中には過去の茅などの草原と人為的火入

6. 土壌炭素モデルの最前線れの影響により高い炭素蓄積量になっている場合がある．草原植生では森林植生よりも土壌への植物遺体の供今後の研究の展開について述べる．まず第一に，土壌給量が多く土壌炭素蓄積量が大きくなる．またその草原

モ デ ル の Conceptual な プ ー ル を 土 壌 分 析 に よ っ て

植生を維持するために火入れをすることで，分解に強い

Measurable にする，または Measurable なプールをベー

抵抗性を持つ炭化物が土壌に蓄積する（岡本 2009）．もスにしたモデル化，という流れがある（Skjemstad et

う一つモデリングの難しさをあげるとするなら，過去のal., 2004； Zimmermann et al., 2007； Ludwig et al.,

森林利用の履歴がわからないことである．1960 年代頃

2010）．先にも述べたように，現時点では，ほぼすべて

まで日本の森林は木材生産の場として活発に利用されての土壌モデルは複数の Conceptual な土壌炭素プールをいた．また，樹木の利用だけでなく，地域によっては肥接続して土壌炭素を表現しているが，現実のメカニズム料に利用するため地表のリター層の持ち出しなどが行わをくんでいるかどうかはっきりしないところがある．一れていた．森林利用の歴史は地域によって異なり，また方で，土壌分析の世界では，様々な手法を用いて土壌有

そもそもの土壌の受食性の違いもあり，土壌炭素蓄積に機物を複数の画分に分ける研究が行われており（Six et

残る過去の森林利用の影響は地域によって異なることがal., 2002； von Lützow et al., 2007），少しずつであるが，推測される．たとえば，関西域はかなり古くから森林の経験的に構築された土壌モデルが，分析とリンクし始め利用が盛んであり，また花崗岩質土壌が多いため浸食をている．

受けやすいこともあり，現在でも土壌炭素蓄積量が少な

第二に，一つのモデルだけでなく複数のモデルでシミュい．このような長い履歴を広域でモデリングに組み込ん

レ ー シ ョ ン を 行 う と い う 流 れ で あ る（Palosuo et al.,でいくのは難しい．

2012）．特に，将来予測などのモデルを用いた「外挿」の最後に，農耕地土壌と森林土壌の違いを述べる．同じ場合，モデルによって結果が異なるのは普通である．わ

土壌炭素ではあるが，農耕地土壌と森林土壌では炭素動かりやすい例としては，IPCC の報告書で将来の温度上昇

態モデリングの観点からいくつか大きな違いがある．一の予測が複数の気候モデルで行われ，それぞれが異なる

点目は，土壌への有機物供給量の推定が，森林は農耕地

結果を出力している．その例のように，複数のモデルシ

土壌に比べて難しい．農耕地土壌では，農作物からの土

ミュレーションの結果を示すことで，モデルの構造によ壌への有機物供給量に加え，人為的な有機肥料の投入なる差（不確実性）が評価できる（Refsgaard et al., 2006）．

ど，土壌への有機物投入量が比較的明確である．一方，第三に，初期値問題の克服である．これまでの多くの森林においては，どれぐらいの炭素を森林が固定し，どシミュレーション研究では，目的とするシミュレーショ

れぐらいの有機物が土壌へ供給されているのかを正確にン期間の前に，何千年〜 1 万年程度モデルを適用し，生見積もるのは難しく，それだけで最先端の研究テーマで態系の炭素循環が平衡になった状態でシミュレーション

ある．二点目は，リター層が存在するかどうかである．

を行っている．これは，過去の長期にわたるその土地のリター層とは，落葉落枝やその分解途中の有機物で構成

土地利用や植生状態を知ることは現実にはほぼ不可能だ

される地表面の有機物層である．農耕地にはリター層がからである．しかし平衡状態の森林土壌というのはあま存在しないが，森林では，樹木から土壌へ有機物が供給り現実的ではなく（Wutzler and Reichstein, 2007），結される際の最大のインターフェイスであり，リター分解

果的にシミュレーションしている炭素循環のどこかに歪だけで一つの研究分野が存在する．リター層の有無はモみを生むことがある（Carvalhais et al., 2008）．たとえば，

デルにも大きな違いを生んでおり，世界で最も広く使わ

シミュレーションを行おうとするある一時点の土壌炭素れる土壌モデルの一つである RothC モデルは農耕地で量は，現在の有機物供給量だけでなく，それ以前の数十開発されたため，リター層のプールを持たない（Fig. 2

年から数百年の有機物供給量の影響を受けている．その（b））．一方で，森林に特に着目して作られた Yasso モ

ため，現時点での有機物供給量で初期化を行った場合，

デルはリター分解にかなり重きを置いて設計されている

現在の土壌炭素蓄積量よりも大きい値または小さい値に（Liski et al., 2005； Palosuo et al., 2005； Tuomi et al.,なる場合がある．まだ決定的な手法が提案されているわ

2009）（Fig. 2（c））．たとえば，Yasso モデルの場合モけではないが，現在の土壌炭素を利用して，平衡状態の土壌の物理性 第 123 号（2013）98

初期値という単純化された初期化から，非平衡状態の初期状態からシミュレーションを開始するというより柔軟
で現実の状態に近い初期化を試みる動きがある（Carvalhais et al., 2008； Yeluripati et al., 2009； Hashimoto etal., 2011b）．
第四に，大規模データセットを用いたパラメタリゼー
ションの動きである．これまでは，いくつかのサイトス
ケールでのデータを用いてモデルのパラメータを推定し，そのモデルを外挿の形で用いて広域評価を行うのが一般的であったが，たとえば世界中で観測されたデータを用いてモデルのパラメータを推定し，そのモデルを用いて広域評価が行われはじめている（Bond-Lamberty
and Thomson, 2010）．これは，少数の観測サイトのデー
タに偏ることなく，対象とする広域内で観測されたより
多くのサイトのデータに基づいた広域推定が可能になる．また，広域の推定を目的としたモデリングにおいてパラメータ推定や重要なプロセスの探索自体もより広域（多点）で取得されたデータに基づいて行われるため，少数のサイトスケールの観測データを基に構築されたモデルを広域スケールに適用するというスケールのミスマッチの問題を克服した推定値を出すことができる可能性がある．この際，ベイジアンキャリブレーション（ベイジアンアプローチ）が用いられることもある（Tuomi
et al., 2009； Hashimoto et al., 2011a）．ベイジアンキャ
リブレーションとは，データ同化技法の一種であり，ベイズの定理とマルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）という乱数を用いる技法を用いて，モデルの最適なパラメータとそのパラメータの不確実性をデータから推定する技法である．
最後に日本に関しては，全国調査のデータ公開が研究の進展に大きな影響を与えるものと考えられる．初めての全国的システマティック・サンプリングによる土壌調査の結果が，いずれ公開されるものと思われる．モデル
は，時空間的な内挿・外挿を得意とするが，モデルのパラメータや構造，モデルの出力を検証することのできるデータがあることで，より精度が高い予測が可能となる．
本報では，モデルを用いた土壌炭素の広域評価について，その概要に加え，特に日本の森林を例に解説を行った．気候変動問題によって土壌炭素が注目されて以降，様々なアプローチで土壌炭素の研究が行われてきた．今後も，土壌炭素の研究はますます重要性を増すであろう．
多様なアプローチと研究者間のコミュニケーションが，今後の森林土壌炭素研究には欠かせない．

引用文献
Bellamy, P. H., Loveland, P. J., Bradley, R. I., Lark, R. M. andKirk, G. J. D.（2005）： Carbon losses from all soils acrossEngland and Wales 1978‒2003. Nature, 437： 245‒248.
Bond-Lamberty, B. and Thomson, A.（2010）： Temperatureassociated increases in the global soil respiration record.
Nature, 464： 579‒582.
Carvalhais, N., Reichstein, M., Seixas, J., Collatz, G. J., Pereira, J.
S., Berbigier, P., Carrara, A., Granier, A., Montagnani, L.,
Papale, D., Rambal, S. and Sanz, M. J.（2008）： Implica-

tions of the carbon cycle steady state assumption forbiogeochemical modeling performance and inverse parameter retrieval. Global Biogeochemical Cycles, 22：
GB2007, doi：101029/2007GB003033.
Coleman, K., Jenkinson, D. S., Crocker, G. J., Grace, P. R., Klír,
J., Körschens, M., Poultion, P. R. and Richter, D. D.
（1997）： Simulating trends in soil organic carbon in longterm experiments using RothC-26.3. Geoderma, 81： 29‒
44.
de Wit, H. A., Palosuo, T., Hylen, G. and Liski, J.（2006）： A
carbon budget of biomass and soils in southeast Norway
calculated using a widely applicable method. Forest Ecology and Management, 225： 15‒26.
Hashimoto, S., Morishita, T., Sakata, T. and Ishizuka, S.
（2011a）： Increasing trends of soil greenhouse gas ﬂuxes
in Japanese forests from 1980 to 2009. Scientiﬁc Reports,
1： 116, doi：10.1038/srep00116.
Hashimoto, S., Wattenbach, M. and Smith, P.（2011b）： A new
scheme for initializing process-based ecosystem models
by scaling soil carbon pools. Ecological Modelling, 222：
3598‒3602.
Hashimoto, S., Ugawa, S., Morisada, K., Wattenbach, M., Smith,P. and Matsuura, Y.（2012）： Potential carbon stock inJapanese forest soils ‒ simulated impact of forest management and climate change using the CENTURY model. Soil Use and Management, 28： 45‒53.
Hiradate, S., Nakadai, T., Shindo, H. and Yoneyama, T.（2004）：
Carbon source of humic substances in some Japanese
volcanic ash soils determined by carbon stable isotopic
ratio, delta C-13. Geoderma, 119： 133‒141.
IPCC（2001）： Climate change 2001： The scientific basis.
Cambridge University Press, Cambridge.
Ito, A. and Oikawa, T.（2002）： A simulation model of the carbon cycle in land ecosystems（Sim-CYCLE）： a description based on dry-matter production theory and plotscale validation. Ecological Modelling, 151： 143‒176.
伊藤昭彦（2002）： 陸上生体機能としての土壌有機炭素貯留とグローバル炭素循環 . 日本生態学会誌 , 52： 189‒227.
Jenkinson, D. S., Adams, D. E. and Wild, A.（1991）： Model estimates of CO2 emissions from soil in response to global
warming. Nature, 351： 304‒306.
Kimura, S. D., Hatano, R. and Okazaki, M.（2009）Characteristics and issues related to regional-scale modeling of nitrogen ﬂows. Soil Science and Plant Nutrition, 55： 1‒12.
Kirschbaum, M. U. F.（2000）： Will changes in soil organiccarbon act as a positive or negative feedback on global
warming? Biogeochemistry, 48： 21‒51.
Kurz, W. A., Dymond, C. C., White, T. M., Stinson, G., Shaw, C.
H., Rampley, G. J., Smyth, C., Simpson, B. N., Neilson, E.
T., Trofymow, J. A., Metsaranta, J. and Apps, M. J.
（2009）： CBM-CFS3： A model of carbon-dynamics inforestry and land-use change implementing IPCC standards. Ecological Modelling, 220： 480‒504.
Li, C., Frolking, S. and Froloking, T. A.（1992）： A model ofnitrous oxide evolution from soil driven by rainfall
events： 1. Model structure and sensitivity. Journal ofGeophysical Research, 97： 9759‒9776.
Liski, J., Lehtonen, A., Palosuo, T., Peltoniemi, M., Eggers, T.,
Muukkonen, P. and Mäkipää, R.（2006）： Carbon accumulation in Finland's forests 1922‒2004 and estimate obtained by combination of forest inventory data withmodelling of biomass, litter and soil. Annals of Forest
Science, 63： 687‒697.
Liski, J., Palosuo, T., Peltoniemi, M. and Sievänen, R.（2005）：
Carbon and decomposition model Yasso for forest soils.
Ecological Modelling, 189： 168‒182.
Liski, J., Perruchoud, D. and Karjalainen, T.（2002）： Increasing carbon stocks in the forest soils of western Europe.
Forest Ecology and Management, 169： 159‒175.
Ludwig, B., Hu, K., Niu, L. and Liu, X.（2010）： Modelling the
dynamics of organic carbon in fertilization and tillage experiments in the North China Plain using the Rothamst-

広域評価特集 解説：森林における土壌炭素動態のモデルを用いた全国評価
ed Carbon Model̶initialization and calculation of C inputs. Plant and Soil, 332： 193‒206.
岡本透（2009）：森林土壌に残された火の痕跡 . 森林科学 55：
18‒23.
温室効果ガスインベントリオフィス（2012）： 日本国温室効果
ガスインベントリ報告書 . Available at http://www-gio.
nies.go.jp/aboutghg/nir/nir-j.html.（2013.01.21）.
Morisada, K., Ono, K. and Kanomata, H.（2004）： Organic carbon stock in forest soils in Japan. Geoderma, 119： 21‒32.
Palosuo, T., Foereid, B., Svensson, M., Shurpali, N., Lehtonen,
A., Herbst, M., Linkosalo, T., Ortiz, C., Rampazzo Todorovic, G., Marcinkonis, S., Li, C. and Jandl, R.（2012）： A
multi-model comparison of soil carbon assessment of aconiferous forest stand. Environmental Modelling & Software, 35： 38‒49.
Palosuo, T., Liski, J., Trofymow, J. A. and Titus, B. D.（2005）：
Litter decomposition aﬀected by climate and litter quality ̶ Testing the Yasso model with litterbag data fromthe Canadian intersite decomposition experiment. Ecological Modelling, 189： 183‒198.
Parton, W. J., Schimel, D. S., Cole, C. V. and Ojima, D. S.
（1987）： Analysis of factors controlling soil organic matter levels in great plains grasslands. Soil Science Societyof America Journal, 51： 1173‒1179.
Peltoniemi, M., Thurig, E., Ogle, S., Palosuo, T., Schrumpf, M.,
Wutzler, T., Butterbach-Bahl, K., Chertov, O., Komarov,
A., Mikhailov, A., Gardenas, A., Perry, C., Liski, J., Smith,P. and Mäkipää, R.（2007）： Models in country scale carbon accounting of forest soils. Silva Fennica, 41： 575‒
602.
Post, W. M., Emanuel, W. R., Zinke, P. J. and Stangenberger, A.
G.（1982）： Soil carbon pools and world life zones. Nature, 298： 156‒159.
Potter, C. S., Matson, P. A., Vitousek, P. M. and Davidson, E. A.
（1996）： Process modeling of controls on nitrogen trace
gas emissions from soils worldwide. Journal of Geophysical Research, 101： 1361‒1377.
Refsgaard, J. C., van der Sluijs, J. P., Brown, J. and van derKeur, P.（2006）： A framework for dealing with uncertainty due to model structure error. Advances in Water
Resources, 29： 1586‒1597.
Running, S. W.（1994）： Testing Forest-BGC ecosystem process simulations across a climatic gradient in Oregon.
Ecological Applications, 4： 238‒247.
Shirato, Y., Hakamata, T. and Taniyama, I.（2004）： Modiﬁed
Rothamsted carbon model for Andosols and its validation： Changing humus decomposition rate constant with
Pyrophosphate-extractable Al. Soil Science and Plant
Nutrition, 50： 149‒158.
Six, J., Conant, R. T., Paul, E. A. and Paustian, K.（2002）： Stabilization mechanisms of soil organic matter： Implications for C-saturation of soils. Plant and Soil, 241： 155‒

要

176.
Skjemstad, J. O., Spouncer, L. R., Cowie, B. and Swift, R. S.
（2004）： Calibration of the Rothamsted organic carbon
turnover model（RothC ver. 26.3）, using measurable soilorganic carbon pools. Australian Journal of Soil Research,
42： 79‒88.
Smith, P.（2002）： Soil organic matter modeling. In： Lal, R.
（Ed.）, Encyclopedia of soil science. Marcel Dekker Inc.,New York.
Statistics Finland（2011）： Greenhouse gas emissions in Finland 1990-2009. Available at http：//www.stat.ﬁ/tup/khkinv/ﬁn̲nir̲20110415.pdf.（2012.01.21）.
Takahashi, M., Ishizuka, S., Ugawa, S., Sakai, Y., Sakai, H., Ono,
K., Hashimoto, S., Matsuura, Y. and Morisada, K.（2010）：
Carbon stock in litter, deadwood and soil in Japan's forest sector and its comparison with carbon stock in agricultural soils. Soil Science & Plant Nutrition, 56： 19‒30.
Trumbore, S. E., Chadwick, O. A. and Amundson, R.（1996）：
Rapid exchange between soil carbon and atmosphericcarbon dioxide driven by temperature change. Science,
272： 393‒396.
Tuomi, M., Thum, T., Järvinen, H., Fronzek, S., Berg, B., Harmon, M., Trofymow, J. A., Sevanto, S. and Liski, J.
（2009）： Leaf litter decomposition̶Estimates of global
variability based on Yasso07 model. Ecological Modelling,
220： 3362‒3371.
Ugawa, S., Takahashi, M., Morisada, K., Takeuchi, M., Matsuura, Y., Yoshinaga, S., Araki, M., Tanaka, N., Ikeda, S., Miura, S., Ishizuka, S., Kobayashi, M., Inagaki, M., Imaya, A.,
Nanko, K., Hashimoto, S., Aizawa, S., Hirai, K., Okamoto,T., Mizoguchi, T., Torii, A., Sakai, H., Ohnuki, Y. andKaneko, S.（2012）： Carbon stocks of dead wood, litter,and soil in the forest sector of Japan： general description of the National Forest Soil Carbon Inventory. Bulletin of FFPRI, 11：207‒221.
von Lützow, M., Kögel-Knabner, I., Ekschmitt, K., Flessa, H.,
Guggenberger, G., Matzner, E. and Marschner, B.
（2007）： SOM fractionation methods： Relevance to functional pools and to stabilization mechanisms. Soil Biology& Biochemistry, 39： 2183‒2207.
Wutzler, T. and Reichstein, M.（2007）： Soils apart from equilibrium ̶ consequences for soil carbon balance modelling. Biogeosciences, 4： 125‒136.
Yeluripati, J. B., van Oijen, M., Wattenbach, M., Neftel, A.,
Ammann, A., Parton, W. J. and Smith, P.（2009）： Bayesian calibration as a tool for initialising the carbon pools ofdynamic soil models. Soil Biology & Biochemistry, 41：2579‒2583.
Zimmermann, M., Leifeld, J., Schmidt, M. W. I., Smith, P. andFuhrer, J.（2007）： Measured soil organic matter fractions can be related to pools in the RothC model. European Journal of Soil Science, 58： 658‒667.

旨本報では，日本の森林土壌を例に土壌炭素動態の広域モデリングについて解説を行った．なぜ森林土壌
炭素が重要なのかを簡単に解説した後，モデルの種類と構造，広域にモデルを適用すること，日本の広域評価に適した代表的なデータセットの紹介などを行った．また，日本の森林土壌炭素の広域評価についての既存の研究をレビューするとともに，なぜ森林土壌炭素の評価が難しいかを解説した．最後に今後の研究展開について述べた．
キーワード：森林土壌，炭素，モデル，広域評価99