広域評価特集
解 説89Lectures., March 2013, Vol. 123, 89 ‒ 92

農地への有機物由来炭素投入量の推定と農地土壌炭素蓄積量のモデリング古賀伸久 1
Estimating annual plant carbon inputs to the soil and modelling futurechanges in soil carbon stocks in croplands
Nobuhisa KOGA1

1. はじめに

1. 3 本稿の目的
Koga et al.（2011）は，RothC を用いて，北海道・十1. 1 地球温暖化対策としての農地管理技術への期待

勝地方の畑土壌中の炭素蓄積量が土壌への有機物（作物農業分野が貢献できる地球温暖化対策として，大気中残さや堆肥）投入量に関するシナリオによって将来どのの温室効果ガス濃度の低減につながる農地の管理技術にように変化するか予測し，その際に，モデルの入力値で大きな期待が寄せられている（Smith et al., 2007）．日

ある作物残さ由来の炭素投入量を市町村単位で推計する本においても，農地の適切な管理による大気中二酸化炭方法の検討を行ったので，その手順や結果について紹介

素（CO2）濃度の低減は，農業分野における温室効果ガしたい．

ス排出削減目標において重要な位置を占める．土壌中の2. 市町村別炭素投入量の推定方法

炭素蓄積量の減少を抑制する不耕起や省耕起などの保全型耕起法のほか，土壌中の炭素蓄積量を増加させる堆肥

十勝地方には 19 の市町村があり，全畑地面積約 14 万

施用，緑肥作物や作物残さ発生量が大きな作物の輪作体

3 千 ha の 96 ％が，秋まき小麦，テンサイ，バレイショ，系への新規導入など，これらの農地管理技術に大気中の大豆，小豆，菜豆，スイートコーン，サイレージコーン

CO2 濃度を低下させる効果があるとされている（古賀 ,の 8 作物によって占められる．本研究では，これらの８2007）．

作物を対象とし，植物由来の炭素投入量を推計した．

1. 2 RothC モデルと入力データの課題

農地での植物由来の炭素投入量とは，作物残さや緑肥

土壌への有機物投入量が土壌中の炭素蓄積量に及ぼす作物由来炭素の土壌への投入量のことである．作物残さ影響を予測する方法としては，土壌炭素動態モデルの一からの炭素投入量は，作物の種類のほか，品種，栽培地つであるローザムステッドカーボンモデル（RothC；の土壌条件，栽培期間中の気象条件や栽培方法等によっColeman et al., 1997； 白戸 , 2007）を用いる方法などがて左右される．また，小麦の例のように，収穫機械の設ある．しかし，RothC には，このモデルを走らせるた定によって，作物体を刈り取る高さが変わると，その結めに必要な入力値である植物由来の炭素投入量（作物残果として，土壌にすき込まれる有機物の量が変化する（本さや緑肥作物からの炭素投入量）を計算する機能がなく，研究では，小麦体を地面から 30 cm の高さで刈り取り，研究者自身が何らかの方法でそれを用意し，RothC に30 cm 以上の位置にあるわらを搬出，それ以下の位置に導入してやらなければならない．しかも，RothC によある部位は刈り株として土壌にすき込むこととして計るシミュレーションを現実的なパラメータを用いて高解算）．

像度で実行するためには，作付される作物や品種，栽培作物残さ中に存在する炭素は，純一次生産量（NPP）

地の土壌や気象条件，小麦の例のようにわらを刈り取るの一部であるが，NPP をリモートセンシングや植生モ時の高さの設定など現場の状況を可能な限り正確かつ細デル等で予測できるとしても，作物残さ由来の炭素投入かに反映した作物残さ由来の炭素投入量のデータを用意量を推定するには，地域固有の条件が関与する以上，そしなければならない．のことを十分に考慮しなければならない．そこで，より現状に即した作物残さからの炭素投入量を把握するため，アロメトリー（生体内のある部分と別の部分の間に1

Agriculture, Forestry and Fisheries Research Council
Corresponding author ： 古賀伸久，1 農林水産省農林水産技術会議事務局
2013 年 1 月 7 日受稿，2013 年 2 月 4 日受理
土壌の物理性 123 号，89 ‒ 92（2013）

成立する量的な関係）を利用した方法で作物残さからの炭素投入量を推計した．すなわち，収穫部位の重量，いわゆる収量に対するほかの地上部や地下部の重量の比を用いて，作物残さの発生量を把握することである．収穫部 位 の 重 量 は， 作 物 統 計（ 北 海 道 十 勝 総 合 振 興 局 ,土壌の物理性 第 123 号（2013）

902011）など市町村単位で公表される統計値を用い，さらをすべて持ち出し，緑肥栽培や堆肥施用がないシナリオに乾物重ベースに換算したものを計算に用いた．作物ご（最小投入シナリオ）である．との収量に対する地上部や地下部バイオマスの乾物重量

3. 3 有機物投入に関する前提条件比は，あらかじめ栽培試験や文献調査によって求めた．

十勝地方の農業の現状では，堆肥としては，主に麦わ収量と乾物重量の比のほか，各部位の乾物率と炭素含有ら牛糞堆肥が用いられ，作物の種類によって，施用面積率を用いて，市町村単位で作物別に作物残さ由来の炭素の割合や施用量が異なる（十勝管内土壌診断事業推進協

投入量を計算した．収穫部位と作物残さとなる部位の乾議会 , 2002）．また，緑肥は主に秋まき小麦収穫後の休物重量の比，各部位の乾物率と炭素含有率は，北海道農閑期間に作付される．秋まき小麦収穫後の 75 ％が休閑，業研究センター・芽室研究拠点で実施された長期連用試

その休閑地の 80 ％に後作緑肥としてえん麦が栽培され験の結果や一部の作物については文献調査の結果をもと（十勝管内土壌診断事業推進協議会 , 2002），すなわち秋に求めた．以上のパラメータを用いて，市町村単位で作

まき小麦収穫後の農地の 60 ％で緑肥用えん麦が栽培さ物ごとに作物残さ由来の炭素投入量を算出した．

れるとした．また，堆肥および最小投入シナリオでは，

3. 有機物投入シナリオ
3. 1 市町村単位での有機物投入量の計算
すべての農地について，一筆にどの作物が栽培されて堆肥の連用および作物残さの持ち出しによって，それぞれ作物の収量が増加および減少すると仮定している．

4. 土壌への炭素投入量の推定結果

いるか特定することは容易ではない．そこで，８作物のアロメトリーと各部位の乾物率や炭素含有率を用いる

作物残さ由来の炭素投入量と栽培面積から，８作物につ方法の利点は，１）統計収量値は市町村単位で公表されいて平均した作物残さ由来の炭素投入量を市町村単位でるので，ある程度の空間的解像度をもつこと，２）アロ計算した．この投入量は，その市町村の収量水準や作物メトリーと各部位の乾物率と炭素含有率のデータさえあの栽培面積を反映した作物残さ由来の炭素投入量となれば，どんな作物にも応用できること，３）現地で用いる．

られる品種や栽培方法の影響が反映されること，４）

3 .2 ３つの有機物投入シナリオ

NPP や作物残さ由来の炭素投入量を比較的容易に計算

この投入量を用いて，作物残さや堆肥の有機物管理にできることなどである．

関する３つのシナリオについて，2011 年にこれらのシ

１ha あたりの NPP と作物残さ由来の炭素投入量をナリオに基づく農地管理を開始した場合，2050 年までFig. 1 に示した．NPP は，サイレージコーン，テンサイ，の土壌炭素蓄積量（0−30 cm）がどのように変化する

秋まき小麦で大きく，マメ科の作物で小さかった．また，か RothC による予測を行った．その３つのシナリオと作物残さ由来の炭素投入量はサイレージコーン，テンサは，１）現状の作物残さ，緑肥作物や堆肥からの炭素投

イ，秋まき小麦で大きく，バレイショで小さいことがわ

入が持続するシナリオ（現状シナリオ），２）堆肥をすかった．Fig. 1 の不確実性の範囲は標準偏差を示してい

べての畑地に年間 20 t/ha 投入するシナリオ（堆肥シナる．これは，1995 年から 2006 年までの各市町村の収量リオ），３）すべての作物について，地上部の作物残さの年次変動と収量に対する地上部や地下部バイオマスのFig. 1 NPP または植物（作物残さ、緑肥作物）および牛糞堆肥由来の土壌への炭素投入量．
Crop NPP and annual C inputs from plants（crop residues and green manure）and composted
cattle manure to the soil.（Koga et al., 2011）

広域評価特集

解説：農地への有機物由来炭素投入量の推定と農地土壌炭素蓄積量のモデリング

91Fig. 2 十勝地方の畑地における NPP および作物残さ，緑肥，牛糞堆肥からの炭素投入量．
バー上の数値は，１ha あたりの炭素投入量を示す．
Regional cropland NPP and annual C inputs from crop residues, green manure and composted
cattle manure under diﬀerent management scenarios. The number on each bar indicates area‒‒based NPP and C input（Mg C ha 1 yr 1）．（Koga et al., 2011）

乾物重量比，各部位の乾物率と炭素含有の不確実性に由ついて，1960 年代を中心に実施された地力保全基本調

来する．先述したように，アロメトリーや各部位の乾物査（北海道立中央農業試験場 ,1993）から引用した．また，率と炭素含有率に関するほとんどのデータは，北海道農気象データは，士幌町と清水町を除き，市町村に一つあ業研究センター・芽室研究拠点での耕起法や堆肥施用にるアメダス観測点の 1995 年から 2006 年の平均値を用い関する長期連用試験に由来する．したがって，年次によた．したがって，RothC によるシミュレーションは，土る気象条件や栽培方法の違いに起因する不確実性はアロ壌区単位で行い，炭素投入量と気象データは，その土壌メトリーや各部位の炭素含有率に反映される一方，これ区が属する市町村のデータを用いることになる．

らの長期連用試験では品種は統一され，また同一地点（同じ土壌）でのデータであるため，品種や土壌条件の違いに起因する不確実性は反映されていない．

6. 土壌炭素蓄積量の将来予測
Fig. 3 は，3 つのシナリオについて，土壌炭素蓄積量Fig. 2 は，十勝地方の畑地における NPP と作物残さ（緑のシミュレーションを行った結果である．現状シナリオ

肥を含む）および麦わら牛糞堆肥由来の炭素投入量をシでは，土壌炭素蓄積量は徐々に減少し，2050 年の土壌ナリオ別にまとめたものである．現状では，952 Gg C

炭素蓄積量は 2011 年のそれと比べて，3 ％減少となる．

‒1‒1‒1yr （6. 66 Mg C ha yr ）の NPP の 38 ％（2. 52 Mg C‒

‒ha 1 yr 1）が作物残さとして土壌にすき込まれているこ堆肥シナリオでは，2050 年の土壌炭素蓄積量は，2011年比で 7 ％増加となる．一方，最小投入シナリオの場合，とになる．堆肥由来の炭素投入量は，年間 0. 63 Mg C‒

ha 1 であり，作物残さと堆肥に由来する全炭素投入量‒‒（3. 15 Mg C ha 1 yr 1）の 20 ％に相当する．堆肥シナリ
オでは，すべての作物への堆肥の施用とそれによる増収効果で，現状シナリオと比べ，炭素投入量は 36 ％増加する．その一方，最小投入シナリオでは，土壌へすき込まれる有機物は，根などの地下部バイオマスだけとなり，残さ持ち出しによる減収効果もあって，炭素投入量は80 ％減少する．

5. 土壌特性・気象に関する入力項目とその空間スケール
RothC による土壌炭素蓄積量のシミュレーションには，作物残さや堆肥由来の炭素投入量のほか，シミュレーションの起点となる最初期の土壌炭素蓄積量，粘土含有率等の土壌特性値，月平均気温等の気象データが必要である．最初期の土壌炭素蓄積量や土壌特性値は，十勝地方にある 368 の土壌区（１市町村あたり約 20 の土壌区があり，１土壌区の平均面積は，約 400 ha である）にFig. 3 十勝地方の畑地における土壌炭素蓄積量の将来予測．
Projected changes in soil C stock（0−30 cm horizon）underdiﬀerent management scenarios.（Koga et al., 2011）

土壌の物理性 第 123 号（2013）92

土壌炭素蓄積量は急激に減少し，2050 年の土壌炭素蓄など他の物質についても，農地での動態の把握や予測を積量は，2011 年のそれと比べて 21 ％減少となる．最小行う上で今後大きく活用されるのではないかと考えてい投入シナリオを想定すると，現状シナリオとの差は，40る．

‒

年間で 2. 31 Tg C となり，これは年間 0. 445 M g C ha 1

引用文献‒（=1. 63 Mg CO2 ha 1）の速度で大気中に CO2 を放出することになる．Fig. 3 には，作物残さ堆肥からの炭素投入量，気象データ等の入力値のばらつきが正規分布に従うと仮定して，モンテカルロシミュレーションを行った結果も示されている．図中の網掛け部分は，不確実性（標準偏差）の範囲を示す．現状シナリオと最小投入シナリオの間に不確実性の範囲に重なりがないことから，最小投入シナリオに示した農地管理を行うことで，土壌炭素蓄積量は高い確率で減少することが推定される．

7. おわりに作物残さの土壌へのすき込み，緑肥の導入や堆肥の施用は，農地の炭素循環を特徴付けるといっても過言ではないほど，重要な位置づけにある．著者は，作物のアロメトリーや市町村単位で公表される収量統計値を用いて，作物残さに由来する炭素投入量の推計を試みたが，その解像度という点では今後も改善の余地があると考えている．GIS 技術の進展により，農協や普及センターの取り組みとして，栽培した作物の種類や品種，施肥管理等の農地管理履歴，収量や土壌診断結果等のほ場特性値ほか，様々な情報がほ場単位で記録されるようになってきた．今回の特集のテーマは広域評価であるが，このようなほ場単位での詳細な情報は，炭素のみならず，窒素Coleman, K., Jenkinson, D. S., Crocker, G. J., Grace, P. R., Klír,J., Körschens, M., Poulton, P. R. and Richter, D. D.（1997）：
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要旨

モデルによる農地の土壌炭素蓄積量の広域評価には，作物の種類や品種，栽培時の土壌や気象などの環境条件，小麦の例のようにわらを刈り取る高さなどの現場の状況を反映させた作物残さ由来の炭素投入量のデータが必要である．今のところ高解像度とはいかないが，植物のアロメトリーの関係を用いて，作物残由来の残さ投入量を市町村単位で求めることができた．今後は，農協や普及センターが管理するほ場単位での情報などより空間解像度の高い情報を活用すれば，ほ場単位での作物残さ由来炭素投入量の推定や土壌炭素蓄積量の予測が可能になるだろう．また，土壌炭素蓄積量の増減に対しては，作物残さの持ち出しによる影響が大きいことを明らかにした．
キーワード：アロメトリー，土壌炭素蓄積量，炭素投入量，RothC，モデリング