関東森林研究論 文70-2(2020)

ブナが優占する冷温帯落葉広葉樹林における春季から夏季の CO2 フラックスの変動特性－2017 年と 2018 年の比較－
朝倉健介 1・小坂泉 1・島田悠暉 1・宮浦琴美 1・古旗果波 1・瀧澤英紀 1・阿部和時 1
１ 日本大学生物資源科学部
要旨：ブナが優占する冷温帯落葉広葉樹林において，2018 年１~７月の CO2 フラックスと 2017 年のものを比較することで，2018 年の高温と乾燥が CO2 フラックスの変動に与える影響を評価するため，日本大学水上演習林で渦相関相によるフラックス観測を実施した。その結果，2018 年３月の平均気温は 2017 年のものより高く，2018 年の下向き CO2フラックスが増加する時期は，2017 年のものに比べ３週間程度早かった。2018 年６~７月の CO2 フラックスの変動幅は，2017 年のものに比べ大きく，2018 年７月中旬から下旬にかけて上向き CO2 フラックスが増加した。2018 年６~７月の CO2 フラックスの変動は，土壌含水率が 0.1~0.15 m3 m-3 に限定された乾燥条件では，飽差の影響を強く受けることが示唆された。
キーワード：CO2 フラックス，飽差，土壌含水率，渦相関法，ブナ

Variability in CO2 flux from spring to summer in a cool-temperate deciduous broadleaf forest
dominated by Fagus crenata -A comparison between 2017 and 2018Kensuke ASAKURA1 , Izumi KOSAKA1 , Yuuki SHIMADA 1, Kotomi MIYAURA 1,Kamami FURUHATA 1, Hideki TAKIZAWA1 and Kazutoki ABE1
College of Bioresource Sciences, Nihon University, Fujisawa, Kanagawa 252-0880
Abstract: To investigate the variability in CO2 flux in January–July in 2017 and 2018 from a cool-temperate deciduous broadleaf
forest dominated by Fagus crenata, the flux was measured continuously at a tower located on the summit of Mt. Takahira (985 ma.s.l.), in Nihon University Forest, Gunma Prefecture, Japan. The mean temperature was higher in March 2018 than in 2017. An
increase in the downward CO2 flux occurred 3 weeks earlier in 2018 than it did in 2017. The range in the variation of CO2 flux
from June to July was larger in 2018 than in 2017, and the positive values of daytime CO2 flux increased from the middle to theend of July in 2018. Variability in the CO2 flux was closely related to the volumetric soil water content (θ) during the dry year of2018, and it was strongly influenced by the vapor pressure deficit under dry (0.1 ≤ θ < 0.15) and light-saturated(photosynthetically active radiation > 1000 µmol m-2 s-1) conditions at this site.
Key-word: CO2 flux, Vapor pressure deficit, Volumetric soil water content, eddy covariance method, Fagus crenata

Ⅰ はじめにm)に建設された観測塔を用いて渦相関法による CO2 フ

温暖化などの気候変動が陸域生態系に与える影響を評

ラックスの連続観測を実施している(３)。

価する上で，陸地の３割を占める森林と大気間の CO₂交2018 年７月において，太平洋高気圧と上層のチベット換量を把握することは重要であり，空間の平均的な CO2高気圧が日本付近に張り出し続けたため，埼玉県熊谷市

フラックス(単位時間・単位面積あたりの CO2 吸収・放出において７月 23 日の気温が 41.1℃を記録する等，日本各量)を精度高く測定できる渦相関法による連続測定が，世地で 40℃を超える気温が観測された(２)。このような気界各地で普及している(例えば，１)。筆者らは，将来分象条件下において本試験地での CO2 フラックスの変動特布確率が低下することが報告されている(４)ブナが優占性を評価することは，ブナが優占する冷温帯落葉広葉樹する冷温帯落葉広葉樹林を対象として，群馬県北部に位林が気候変動等による環境変化に対してどのように応答置する日本大学水上演習林内の最高標高地点(標高 985するかを検討する際に，有益な情報になると考える。

－17 －（受理日 2019 年 7 月 27 日）

そこで本研究では， 本試験地における 2018 年の CO2

２．調査項目 山頂の観測塔の先端に Open-path 型ガフラックスの変動特性を明らかにするため，2018 年の１スアナライザー(EC150, Campbell)および超音波風速温度

月から７月において実施した渦相関法による CO2 フラッ計(CSAT3, Campbell)を水平・東向きに設置し，10Hz で出クスの測定データを前年度の 2017 年のものと比較した。

力される３次元風速，気温，H2O および CO2 濃度のデー
タをデータロガー(CR1000, Campbell)に記録させ，渦相関Ⅱ 材料と方法

法により CO2 フラックスを算出した。フラックスの平均

１．調査地 観測地は群馬県利根郡みなかみ町の日本化時間は 30 分とした。
詳細なフラックスの算定や解析方法については小坂ら(３)を参照されたい。

大学水上演習林(36°48′N, 139°02′E, 標高 650-985m)で，優占樹種はブナ(F. crenata)であり，その他の樹種

観 測塔 の６ m の 高 さに温 湿度 セン サー (HMP155,としてミズナラ(Quercus crispula)などの落葉広葉樹が混Vaisala)を用いて気温と湿度を計測し，観測塔の頂上に光在した平均樹高 15 m 程度の 50~60 年生の二次林である量子センサー(PQS-1, Kipp & Zonen)を設置し，全天光合が，山頂周辺の地形は斜面勾配が急な円錐形を呈し，山成有効放射量(PARi)を計測し，10 秒毎に出力されるデー

頂付近の樹高は２m 程度であるため，６m の観測塔の上タを 10 分平均した値をデータロガー(CR1000, Campbell）

端での高さは山頂周辺にある樹木の樹高よりも高くなる。に記録させた。土壌含水率および地温の計測では TDR

Jan. Feb. Mar. Apr.

MayJun.

Jul.

Jan. Feb. Mar. Apr.

MayJun.

Jul.

200.40.3θ3θ
DOY1 12

DOY1 25a1)

0.1a2)b1)-30.2602 5000b2)

2 000
1500
1000500035c1)

c2)

25Ta(℃ )

0.5

θ

4080

PAR-2 -1
( μ m ol m s )PP(m m )P-1(m m day )

0Ta

Ta30

520-5Ts-15
30

10Tsd1)

Ts(℃ )

150d2)

VPD(hP a)

25
20
15105

C O 2 flux
-2 -1
( μ m ol m s )

e1)

25e2)

● :NLR PA R
● :CO 2 flux

6

● :NLR PA R
● :CO 2 flux

300

R elative le afarea (N L R P A R )050-25-50
153

10 615 9212 1

Day of 201753

10 6159

21 2

Day of 2018

図-１. 1)2017 年および 2)2018 年の１月から７月における a)日降水量(P)および日平均土壌含水率(θ)，日中（10 時～14 時）平均した b)光合成有効放射量(PAR)，c)気温(Ta)および地温(Ts)，d)飽差(VPD)，e)CO2 フラックスおよび相対的な葉面積(NLRPAR)の季節変化
Fig.1 Seasonal changes in (a) daily precipitation (P; bars, left scale) and daily mean volumetric soil water content at a depth of
10 cm (θ; lines, right scale), midday (1000–1400 h) averaged (b) photosynthetically active radiation (PAR), (c) air temperature(Ta; solid lines, left scale), and soil temperature (Ts; dashed lines, right scale), (d) vapor pressure deficit (VPD), and (e) CO2fluxes (gray circles are midday mean values and white circles are the mean values over 5 days, left scale) and daily negative
端での高さは山頂周辺にある樹木の樹高よりも高くな
logarithmic values of the ratio of PAR on the forest floor to that above the canopy [–ln(PARt/PARi); NLRPAR] (black circles, rightる。
scale).

－18 －関東森林研究70-2(2020)

土壌水分センサー(CS616, Campbell)を深度 10 cm に設置図-１d1) および d2)における飽差の変動は，両年ともし，30 分毎の瞬間値をデータロガー(CR1000, Campbell)

１月から３月では小さいが，４月以降では大きくなった。に記録させた。山頂の観測塔から水平距離で南西へ 200

６月以降の飽差については，2017 年よりも 2018 年でm 程度離れた地点に，高さ１m 程度の L 字アングルの先15hPa 以上を示す場合が多く，特に７月ではその傾向が端に光量子センサー（PAR02N, Prede）を設置し，林床光顕著にみられ，2017 年よりも 2018 年で大気がやや乾燥合成有効放射量（PARt）を計測した。10 秒毎に出力されしていたと考えられる。

るデータを 10 分平均した値をデータロガー(LR5041,

図-１e1) および e2)において，黒色丸印は NLRPAR，灰Hioki)に記録させた。林床に設置した光量子センサーに色丸印は日中 CO2 フラックス，白色丸印は日中 CO2 フラついては，積雪による影響を受けるため，展葉前に再設ックスの５日平均値を示す。NLRPAR については，2017 年置した。本研究では，PARi に対する PARt の比である負のでは DOY 125，2018 年では DOY 112 から増加する傾向対数値(NLRPAR)を相対的な葉面積と定義し，次式で算定がみられ，このタイミングで開葉したことを示す。大気した。

から森林への CO2 吸収量を示す下向き CO2 フラックスは，

𝑃𝐴𝑅𝑡
𝑁𝐿𝑅𝑃𝐴𝑅 = −ln ()𝑃𝐴𝑅𝑖(１)2017 年では DOY 143，2018 年では DOY 123 以降で増加する傾向がみられた。開葉と CO2 フラックスのタイミン

降水量は高平山山頂から北へ直線距離でおよそ６km

グの差は，2018 年よりも 2017 年で大きい。この要因と離れた藤原 AMeDAS (36°52′N, 139°04′E, 標高 700

して，開葉直後の θ が 2018 年よりも 2017 年で低いことm)のデータを使用した。
解析期間は，2017 年および 2018

から，乾燥条件の違いを反映した可能性があると考えら年の１月１日から７月 31 日である。

れる。展葉終了後の６月以降の CO2 フラックスの変動幅は，2017 年よりも 2018 年で大きい傾向がみられ，特にⅢ 結果と考察

2018 年７月下旬において CO2 フラックスは正値を示し，

１．一般気象および CO2 フラックスの季節変化 図-

森林から大気へ CO2 を放出していることが示された。

１は，2017 年および 2018 年の１月から７月における a)

２．CO2 フラックスと PAR の関係 展葉後の CO2 フ

日積算降水量(P)および日平均土壌含水率(θ)，日中(10 時

ラックスの変動要因について解析するため，
図-２に 2017～14 時)平均した b)光合成有効放射量(PAR)，c)気温(Ta)50

20 17および地温(Ts)，d)飽差(VPD)，e)CO2 フラックスおよび

25

CO 2 flux ( μ mol m - 2 s - 1 )相対的な葉面積(NLRPAR)の季節変化を示す。
図-１a1)および a2) において， 積雪期である 2017 年
および 2018 年の１月から２月の積算降水量は，それぞれ576 mm および 273 mm であり，2017 年において 2018 年の２倍以上の積雪があったと考えられる。2017 年において θ は 0.2～0.3 m3 m-3 の範囲で変動し，土壌は比較的湿潤であるが，2018 年では７月 13 日から７月 27 日まで無降雨となり，θ が 0.1 m3 m-3 以下まで低下し，土壌が乾燥

0-2 5a)-550

20 18250-2 5していたことを示す (図-１a2)参照)。

b)

図-１b1)および b2)では，両年における PAR の最大値は-5 0050 010 00

15 00

20 00

25 00

PA R ( μ mol m - 2 s - 1 )

１月から４月にかけて緩やかに増加し，５月以降では2,000 µmol m-2 s-1 程度となった。2018 年７月の PAR は図-２. a) 2017 年および b) 2018 年の６月から７月

1,500～2,000 µmol m-2 s-1 である場合が多く，2017 年に比における CO2 フラックスと光合成有効放射量 (PAR)

べて高い日が多かった。の関係

図-１c1) および c2)において，実線は気温，点線は地

Fig.2

RelationshipbetweenCO2

fluxand温を示す。2018 年３月の気温は，2017 年に比べ５℃以上

photosynthetically active radiation (PAR). Gray circlesになる場合が多かった。地温が０℃付近から急激に上昇

are half-hourly data for June–July in (a) 2017 and (b)

する日を消雪日と仮定すると，2017 年では４月 16 日，2018. White circles are the mean values divided into the2018 年では３月 25 日となり，2018 年は 2017 年より積雪

PAR values every 200 µmol m-2 s-1, and vertical barsが少なく，消雪日が早かったと考えられる。

represent the standard deviation.

－19 －年および 2018 年の６月から７月における CO2 フラック

３．CO2 フラックスと飽差の関係 図-３は，2017 年スと PAR の関係を示す。図-２における黒丸は，PAR がおよび 2018 年の６月から７月における CO2 フラックス

100~2,100 µmol m-2 s-1 の範囲で 200 µmol m-2 s-1 毎に区分と飽差の関係を示し，θ によって分類されたものであり，けした場合の CO2 フラックスの平均値を示し，エラーバ

灰色丸印は2017年，
白色丸印は2018 年のデータを示す。

ーはその標準偏差を示す。図-２a)および b)において，両PAR が CO2 フラックスに与える影響を除くため，PAR が年とも PAR が 0~1,000 µmol m-2 s-1 の範囲では，下向き CO21,000 µmol m-2 s-1 以上のデータを用いた。

フラックスは緩やかに増加する傾向がみられるが， PAR

図-３a)では θ が 0.2 m3 m-3 以上で，土壌が比較的湿潤が 1,000 µmol m-2 s-1 以上では，その傾向があまりみられであるため，2017 年および 2018 年の CO2 フラックスはない。このことから，PAR が 1,000 µmol m-2 s-1 以上の場概ね負値を示し，その割合は両年ともに図-３a)で示され合では，光環境が CO2 フラックスの変動に与える影響はたデータの 93％を占めた。θ を 0.15~0.2 m3 m-3 に限定し少ないと考えられる。しかし図-２b)において，PAR がた図-３b)では，図-３a)と同様に飽差によらず CO2 フラッ

1,000 µmol m-2 s-1 以上の場合で，CO2 フラックスに大きなクスは０ µmol m-2 s-1 以下に多くみられた。θ を 0.1~0.15

ばらつきがみられる。

m3 m-3 に限定した図-３c)に関しては，飽差が 5.0~22.5 hPaの範囲で 2.5 hPa 毎に区分けした場合の CO2 フラックス

50a)● ： 201 7○： 201 825の平均値を黒色丸印で示し，エラーバーはその標準偏差を示す。図-３c)で示されたデータにばらつきが認められるが，飽差が 10~20 hPa の範囲において，下向き CO2 フ0ラックスから上向き CO2 フラックスへ変化するように見-2 5てとれる。このことは，本試験地における CO2 フラック

θ >0.2-5 050スの変動は，PAR が 1,000 µmol m-2 s-1 以上で，比較的土b)

壌が乾燥している θ が 0.1~0.15 m3 m-3 の条件では，飽差CO 2 flux ( μ mol m - 2 s - 1 )25の影響を比較的強く受けることが示唆される。
θ を 0.1 m30m-3 未満に限定した図-３d)では，図中で示されたデータの 89％の CO2 フラックスが正値を示した。土壌が極度に-2 50.15< θ <0.2-5 050

乾燥した状態では，飽差の CO2 フラックスに対する影響は小さくなった。但し，図-３c)および d)で示されたデーc)

タは 2018 年のみ生じているため，今後もデータを蓄積し，25飽差が CO2 フラックスの変動に与える影響を検証する必0要があると考えている。
-2 50.1< θ <0.15-5 050

引用文献d)(１) Baldocchi, D. D. (2003) Assessing the eddy covariance

25technique for evaluating carbon dioxide exchange rates of0ecosystems: past, present and future. Global Change Bio. 9:479-492-2 5(２) 気象庁．オンライン

θ <0.1-5 00510152025

http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/view/rankall

30

VPD (hPa)(2018 年 10 月 31 日参照)

図-３. 2017 年および 2018 年の６月から７月にお(３) 小坂泉・野中翔平・大塚羽純・関崎良美・田口裕也・

ける CO2 フラックスと飽差 (VPD)の関係

清水伸大・瀧澤英紀・阿部和時 (2016) 冷温帯落葉広葉Fig.3 Relationship between CO2 flux and vapor pressure

樹林における渦相関法によるフラックスの連続観測．関deficit (VPD) under light-saturated conditions (PAR >東森林研究 67(1) : 77-80

1000 µmol m-2 s-1) in June–July 2017 (gray circles) and(４) 松井哲哉・田中信行・八木橋勉・小南裕志・津山幾2018 (white circles). Data are classified according to the太郎・高橋潔 (2009) 温暖化にともなうブナ林の適域のvolumetric soil water content (θ).

変化予測と影響評価．地球科学 14(2) : 165-174－20 －