論関東森林研究 69-1(2018)

文

山岳域の冷温帯落葉広葉樹林における熱収支と風向の関連性
The relationship between wind direction and energy balance
at a cool-temperate deciduous broadleaf forest in a mountainous region
両川光流＊1・小坂泉＊1・大越亮介＊1・黒澤理沙＊1・鎌田真友＊1・
高田名津海＊1・村田真純＊1・瀧澤英紀＊1・阿部和時＊1
Hikaru MOROKAWA＊1 , Izumi KOSAKA＊1 , Ryosuke OKOSHI＊1 , Risa KUROSAWA＊1 , Mayu KAMATA＊1 ,Natsumi TAKADA＊1 , Masumi MURATA＊1 , Hideki TAKIZAWA＊1 and Kazutoki ABE＊1＊１ 日本大学生物資源科学部
College of Bioresource Sciences, Nihon University, Fujisawa, Kanagawa 252-0880
要旨：ブナ(Fagus crenata)が優占する冷温帯落葉広葉樹林において，熱収支と風向の関連性を明らかにするため，日本大学水上演習林内の山頂(標高 985m)に設置された観測塔において，2017 年 1 月 1 日から 9 月 29 日の期間でフラックスの連続観測を実施した。加えて，2 高度の気温差および水蒸気圧差より算定されるボーエン比(βtemp)と，渦相関法で求められた顕熱および潜熱クラックス(H および λE)より算定されるボーエン比(βeddy)を比較した。その結果，熱の渦フラックス(H+λE)と有効エネルギーのデータを回帰した直線の傾き(closure ratio; CR)は，風向によって異なり，風向が南西方向および北方向の CR の値は，それぞれ 1.24 および 0.84 となった。風向が南西方向の H および λE は，風向が北方向のものよりも若干大きくなる傾向を示した。βtemp と βeddy を比較したところ，風向による違いは見られず，概ね一致した。これらのことから，本試験地において渦相関法で求められた H および λE は，比較的高い精度で測定されたことが示唆された。
キーワード：熱収支，インバランス，渦相関法，渦フラックス，ボーエン比
Abstract: We investigated the relationship between wind direction and energy balance closure determined by the eddy covariancemethod at a cool-temperate deciduous broadleaf forest dominated by Fagus crenata. Continuous flux measurements wereconducted from a tower on the summit (985 m a.s.l.) of Mt. Takahira in Nihon University Forest in the Minakami region of Tone,Gunma Prefecture, Japan. Data were collected between January 1, 2017, and September 29, 2017. Additionally, we compared twoBowen ratios for this time period: βtemp, the ratio of air temperature differences to vapor pressure differences; and βeddy, the ratio ofsensible heat flux (H) to latent heat flux (λE) determined by the eddy covariance method. The slope of the regression line
describing the relationship of eddy fluxes (H + λE) to available energy (closure ratio, CR) was dependent on wind direction. TheCR values for southwesterly and northerly winds were 1.24 and 0.84, respectively. H and λE were slightly greater forsouthwesterly winds than for northerly winds. βtemp and βeddy were similar, with no significant difference in wind direction. These
results suggest that H and λE determined by the eddy covariance method were measured with relatively high accuracy at this site.
Keywords: Energy balance, Imbalance, Eddy covariance method, Eddy fluxes, Bowen ratio

Ⅰ はじめに未だ解明されていない(2)。

現在，大気－森林間の熱・水・二酸化炭素などの交換

本研究対象地である群馬県北部の日本大学水上演習林

量を精度高く測定できる渦相関法が広く用いられている内において，ブナが優占する冷温帯落葉広葉樹林の山頂(5)。但し，熱収支の視点では，渦相関法によって求めら(標高 985ｍ)に設置された 6m のタワーを用いて渦相関法

れる顕熱フラックス(H)と潜熱フラックス(λE)の和と，純によるフラックスの連続観測が実施されている(3)。浅香

放射量(Rn)と貯熱量(G)の差で表される有効エネルギー

ら(1)の先行研究では，有効エネルギーと H と λE の和のが釣り合わない熱収支インバランス問題が，多くの試験関係における両者の回帰直線の傾きは，風向が北方向の地で発生しているが(6)，詳細なメカニズム等についてはデータよりも南西方向のもので大きくなることを示して－63 －(受理日 2017 年 12 月 28 日)

関東森林研究 69-1(2018)

論文

いる。

Ⅲ 結果および考察

そこで本研究では，風向の違いが熱収支インバランス

１．熱収支インバランス 表－１は，2016 年およびの大きさに与える影響を明らかにすることを念頭におき，2017 年の 1～9 月における熱の渦フラックス(H+λE)と有渦相関法により新たに取得したフラックスデータを用い効エネルギー(Rn-G)の関係について，全方位，風向を北て，風向別の H および λE にどのような違いがあるかを方向および南西方向に限定したものを示す。CR(Closure

検討しながら，それらの測定精度について考察する。

ratio)は熱の渦フラックスと有効エネルギーのデータを回帰した直線の傾きであり，本研究では熱収支の充足率(CR)とし，Intercept および R² は，その直線の切片およびⅡ 方法
測定は，群馬県利根郡みなかみ町に位置する日本大学決定係数である。
本研究における CR は，全方位では 1.09，水上演習林内の高平山山頂(36°48′N，139°02′E，標高北方向(風向 330~30°)では 0.86，南西方向(風向 195~255°)985m)に設置された高さ 6m の観測塔で行われた。優占樹

では 1.24 となり，全方位では H+λE は Rn-G の約 9%大き

種はブナ(F. crenata)であり，その他の樹種としてミズナくなり，南西方向に限定した場合の CR は，北方向のもラ(Quercus crispula)などの落葉広葉樹が混在する平均樹のより 1.4 倍程度大きい結果となった。この傾向は，浅高 15m の二次林であるが，山頂周辺の地形は斜面勾配が香ら(１)とほぼ同様であった。このことから，本試験地急な円錐形を呈し，山頂付近の樹高は 2m 程度と低いたにおける CR は風向によって系統的に異なることが示さ

め，観測塔の上端での高さは山頂周辺にある樹木の樹高れた。

よりも高くなる。この観測塔の先端に Open-path 型ガス

２．熱の渦フラックスの経時変化 図－１は，H およアナライザー(EC150, Campbell)および超音波風速温度計

び λE の経時変化を示す。各点は，30 分平均のフラック(CSAT3, Campbell)を水平・東向きに設置し，10Hz で出力スデータを日中平均(10~14 時)し，月ごとに設定した Rn

される３次元風速，気温，H2O 濃度のデータをデータロの閾値で選別したものである。
Rn の閾値は，4月では400，ガー(CR1000, Campbell)に記録させ，渦相関法により H

5 月では 450，6 月では 500，7 月では 400，8 月では 400，および λE を算出した。各フラックスの平均化時間は 30

9 月では 350(W m-2)とし(4)，これらを上回る Rn が測定さ分とした。詳細なフラックスの算定や解析方法についてれた日時のみを解析対象とした。H は白点で，λE は黒点は小坂ら(3)を参照されたい。観測塔の頂上に放射収支計で示し，5 日平均した H および λE は，それぞれ白色お(NR01, Hukseflux)を設置し，上向き・下向きの短波放射よび黒色の菱形で示す。図－１において，展葉期(5 月下量および長波放射量の４成分の測定値を用いて Rn を算旬頃)を境に H と λE の大小関係が逆転し，それ以降では出した。熱流計(PHF-01, REBS)を深度 5cm に設置し，GλE が H を上回る傾向を示した。このことから，H と λEを計測した。解析期間は 2017 年 1 月 1 日から 2017 年 9の季節変化は地表面の変化を反映していることが示され月 29 日である。

た。

本研究では，測定された熱の渦フラックスの精度を検討するため，以下の(1)式および(2)式より算定されるボーエン比(β)を用いた。観測塔の 6m および 3m の高さに温湿度センサー(HMP155, Vaisala)を設置し，各高度で測定された気温(T2，T1)および水蒸気圧(e2，e1)の差を用いて，(1)式よりボーエン比を算出した。
βtemp = γ (T1 －T2) / (e1 － e2)

表－1. 風向別の熱収支の充足率(CR)
Table 1 Closure ratio (CR; slope of the regression line of eddy
fluxes against available energy), intercept of linear
regression and its determination coefficient (R2)
Measurement
Wind direction
period2016.1/1～9/23 All(1)

ここで，βtemp は気温差および水蒸気圧差から求めたボーエン比，γ は乾湿計定数(0.667 hPa K-1)，T1 および T2 は３North
Southwest

６m 地点の水蒸気圧(hPa)を表す。また，渦フラックスを用いたボーエン比(βeddy)は(2)式より算出した。
βedd = H /λEIntercept

R²Reference

1.18（W m-2）
25.69

0.74

浅香ら（2017）

0.91

12.39

0.71

1.35

49.58

0.80

1.09

10.42

0.76

North0.86

3.05

0.74

Southwest

1.24

16.530.80

2017.1/1～9/29 All

m および６m 地点の気温(K)，e1 および e2 は３m およびCR

This study

All: wind directions from 0–360°; North: wind directions from330–30° from the north; Southwest: wind directions from 195–255°
from the north(2)βtemp と βeddy を用いた解析では，温湿度センサーを 2017年 4 月に設置したため，解析期間を 2017 年 4 月 6 日から2017 年 9 月 29 日とした。

－64 －(受理日 2017 年 12 月 28 日)

関東森林研究 69-1(2018)

1400

1200

1.2

1

λE/（H+λE）

1000

H, λE（W m-2）

1.4

H:Daytime mean
λE:Daytime mean
H:5 days mean
λE:5 days mean

800

600

0.80.6

400

0.4

200

0.2

00

4/5

4/25

5/15

6/4

6/24

7/14

8/3

8/23

9/12

4/510/2

図－１. 顕熱フラックス(H)および潜熱フラックス(λE)の経時変化
Fig. 1 Time series of sensible heat flux (H) and latent heatflux (λE).

NorthSouthwest
4/25

5/15

6/4

6/24

7/14

North
Southwesta）

1200

8/23

9/1210/2

図－３. 熱の渦フラックス(H+λE)に対する λE の比率(λE/(H+λE))の経時変化
Fig. 3 Time series of the ratio of latent heat flux (λE) to thesum of sensible heat flux (H) and latent heat flux(λE).
71400

8/3γ(T₁-T₂)/(e ₁-e₂)
H/λE

65βtemp ,βeddy

H（W m-2）

1000

800

600

432400120004/504/5

4/25

5/15

6/46/24

7/148/3

1400

9/1210/2NorthSouthwestb）

1200

8/23

5/15

6/4

6/24

7/14

8/3

8/23

9/1210/2

図－４. ２種類のボーエン比(βtemp, βeddy)の経時変化
Fig. 4 Time series of two Bowen ratios, βtemp and βeddy.

1000

λE（W m-2）4/25

考えられる。山頂の観測塔において水平に設置した放射800

収支計で計測された Rn に比べ，南西斜面と北側斜面が600

受ける Rn は局所的にそれぞれ，大きくあるいは小さく400なった可能性がある。その影響を受けた H と λE が，南西斜面と北側斜面をそれぞれフットプリントとする値と200して山頂で計測され，一方 Rn は山頂で計測された値を

04/5

4/25

5/15

6/46/24

7/14

8/3

8/23

9/1210/2

図－２. 風向別の a)顕熱フラックス(H)および b)潜熱フラックス(λE)の経時変化
Fig. 2 Time series of a) sensible heat flux (H) and b) latent
heat flux (λE).

用いて CR を算出したため，表－１で示した風向によるCR の違いも計算上生じたと考えられる。斜面方向に起因する Rn のばらつきの検証は，今後の課題とする。
図－３は，熱の渦フラックス(H+λE)に対する λE の比率(λE/(H+λE))を示す。風向を北方向に限定したデータを

図－２a)および b)は，H および λE の経時変化を風向別に×印で，風向を南西方向に限定したデータを白丸で示し

凡例を変えて示し，風向を北方向および南西方向に限定ている。前日や当日の降雨によって遮断蒸発による影響したデータは，それぞれ×印および白丸で示す。図－２が想定されるデータは灰色で示している。図－３においa) および b) において，風向別の H と λE の季節変化にて，風向別の λE/(H+λE)の季節変化に違いはあまり見ら違いはあまり見られなかったが，南西方向の H と λE は，れず，その比率は概ね同程度であった。図－２a)および北方向のものに比べ若干大きくなる傾向が見てとれる。

b)において，H と λE の大きさは風向によって異なること

その要因として，斜面方向に起因する Rn のばらつきがを示したが，H と λE への分配比率に関しては，風向に－65 －よる違いは少ないことが示された。

図－５は，βtemp と βeddy の比較を示す。図中の実線，回３．2 種類のボーエン比の比較 図－４は，2 種類のボ帰式および決定係数(R2)は両者を回帰したものであり，ーエン比の経時変化を示す。βtemp を黒丸で，βeddy を白色

点線は 1:1 ラインを示す。βtemp と βeddy のデータは 1:1 ラの菱形で示している。図－４において，βtemp および βeddy

イン付近に比較的多く分布し，回帰直線の傾きは 1.0267

は，4 月初旬から 4 月下旬にかけて増加し，その後展葉であり，両者の関係においてもやや高い相関が見られる。

が終了する５月下旬にかけて減少し，それ以降では多少

βtemp と βeddy に多少ばらつきは見られるが，両者ともにタばらつきは見られるが 0.4 前後を示し，2 種類のボーエンワー周辺の熱環境を比較的高い精度で測定していると考比は概ね同様の季節変化を示した。

えられる。図－６は，図－４と同様のものであるが，風1：1 Line

7y = 1.0267x
R² = 0.7726

6

南西方向に限定したものを図－６b) に示す。図－６a)および b)の βtemp と βeddy は，風向による違いは見られず，概ね一致した。

5βeddy向で場合分けをし，北方向に限定したものを図－６a) ，これらの結果をまとめると，本試験地において渦相関法

4で求められた H および λE は，比較的高い精度で測定さ3れていると考えられる。

2

引用文献
1(1) 浅香渉・小坂泉・野中翔平・瀬戸萌子・髙松美月・瀧澤英紀・阿部和時 (2017) 山岳域の冷温帯落葉性広葉001234567

樹林における熱収支インバランスについて．関東森林研

βtemp

図－５. 2 種類のボーエン比(βtemp, βeddy)の比較
Fig. 5Comparison of βtemp and βeddy.

(2) FOKEN, T. (2008) The energy balance clouser problem:
an overview. Ecol. Appl. 18: 1351-13677a）North6(3) 小坂泉・野中翔平・大塚羽純・関崎良美・田口裕也・
清水伸大・瀧澤英紀・阿部和時 (2016) 冷温帯落葉広葉γ(T₁-T₂)/(e₁-e₂)
H/λE

5βtemp ,βeddy

究 68: 193-196

樹林における渦相関法によるフラックスの連続観測．関4

東森林研究 67: 77-80

3(4) 小栗秀之・檜山哲哉(2002)都市二次林における CO₂・2

熱フラックスの季節変化．水文・水資源学会誌: 264-278(5) SAIGUSA, N., YAMAMOTO, S., HIRATA, R.,

1

OHTANI, Y., IDE, R., ASANUMA, J., GAMO, M.,
04/5

4/25

5/15

6/4

6/24

7/14

78/23

9/1210/2b）Southwest

6HIRANO, T., KONDO, H., KOSUGI, Y., LI, S. G., NAKAI,Y., TAKAGI, K., TANI, M., WANG, H. (2008) Temporaland spatial variations in the seasonal patterns of CO2 flux inγ(T₁-T₂)/(e₁-e₂)H/λE

5βtemp ,βeddy

8/3

boreal, temperate, and tropical forests in East Asia. Agric. For.

4Meteorol. 148: 700-713

3(6) WILSON, K., ALLEN, G., FALGE, E., AUBINET, M.,
BALDOCCHI, D., BERBIGIER, P., BERNHOFER, C.,

2

CEULEMANS, R., DOLMAN, H., CHRIS, F., GRELLE, A.,
1

IBROM, A., LAW, B. E., KOWALSKI, A., MEYERS, T.,

0
4/5

4/25

5/15

6/4

6/24

7/14

8/3

8/23

9/12

10/2

図－６. 風向別のボーエン比(βtemp, βeddy)の経時変化
Fig. 6 Time series of βtemp and βeddy for a) wind directions
from 330–30° from the north and b) wind directions
from 195–255° from the north.

－MONCRIEFF,J.,MONSON,R.,

OECHEL,W.,

TENHUNEN, J., VALENTINI, R., VERMA, S. (2002)
Energy balance closure at FLUXNET sites. Agric. For.
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66 －