農地からの温室効果ガス発生量の推定—プロセスモデルによるアプローチ—
麓

多門 1 · 柳原哲司 2 · 齋藤隆 3 · 八木一行 1

Process-modeling approach toward estimation of greenhouse gas emissions from crop lands
Tamon FUMOTO1 , Tetsuji YANAGIHARA2 , Takashi SAITO3 and Kazuyuki YAGI1

ここで，Wi = 第 i 層の土壌水分（m），ETi = 第 i 層か

1. はじめにらの蒸発散速度（m h−1 ），FW HCi = 第 i 層の圃場容水量（m），a = 浸透速度を表す係数（0.4 h−1 ）である．すメタン（CH4 ）と一酸化二窒素（N2 O）は人為起源のなわち，単位時間毎に，ある層の圃場容水量を超えた水温室効果ガスとして CO2 に次ぐ排出量があるが，産業分分（余剰水）の一定割合が直下の層に移動する．a = 0.4

野別では農業分野が最大の排出源とされている（IPCC，2007）．ただし，現在の排出インベントリは限られた観

h−1 とすると，蒸発散を考えない場合，飽和状態から 44時間で第 10 層（ほぼ作土に相当する深さ）までの余剰測データから導出した排出係数によって推定されている水がほぼ完全に排除される計算になる．

ため不確実性が大きい．この課題を克服するものが，作物の生育や土壌内の物質循環を明示的に記述 · 計算するプロセスモデルだと考えている．筆者らは，特に水田の温室効果ガス排出量を推定するプロセスモデルの開発と，それを用いた温室効果ガス排出量の広域評価を行っている．本稿では，現時点での成果および課題などにつ土壌 O2 濃度：大気中での O2 の拡散係数 Da （0.201

cm2 sec−1 ）と各土層の気相率 αi （m3 m−3 ）から次式で土層内の O2 の拡散係数 Di（cm2 sec−1 ）を求め，鉛直 1次元の O2 拡散速度を計算する．なお，次式の関係は，不撹乱土壌コアの気相率と拡散係数のデータ（遅沢，1987）から推定した．

いて紹介したい．

2. モデルの概要

Di = αi 2.7 Da

筆者らのモデルは，Li らが 1990 年代初めに開発した

土壌有機物の分解と酸化還元：土壌有機物の分解速度

DNDC（e.g.，Li et al.，1992）を基にしている．当初の
DNDC は，畑や草地からの CO2 と N2 O の排出量を推定は土壌の温度，水分および酸素濃度に依存する．嫌気的することを主目的としていた．筆者らは，水稲から土壌発生し，これらを電子供与体として土壌中の Fe，Mn なへの有機物供給，土壌有機物の分解，土壌の酸化還元などの酸化物が還元されるとともに CH4 が生成される．

どのプロセスについて改良を加え，水田からの CH4 排

逆に落水時などの好気的環境では O2 によってこれらが出量を推定できるモデル DNDC-Rice とした（Fumoto et

酸化される．

al.，2008）．Fig．1 にその概念図を示す．また，必要な入力データを Table 1 に示し, 土壌内の各プロセスのモデルについて以下に簡単に説明する．

(2)

環境では有機物の分解によって H2 と溶存有機態炭素が3. 圃場実験によるモデルの検証
モデルの予測能力を検証するため，1 道 2 県の水田（比土壌水分：50 cm までの土壌の物理性を均一と仮定し布，郡山および龍ヶ崎）で水管理や有機物施用法を変えたうえ，厚さ約 1.5 cm の土層に分割し，次式の一種のタて CH4 と N2 O の排出量を実測したデータ（Yagi et al.，ンクモデルにより 1 時間毎の水分変化を計算する．

1996；後藤ら，2004；齋藤ら，2006）と比較した（Fumotoet al.，2009）．その結果，CH4 については日別排出量および栽培期間排出量について概ね良好な予測を得た（Figs．
2，3）． これに対し N2 O 排出量の予測値は，栽培期間のdW= a[(Wi−1 − FW HCi−1 ) − (Wi − FW HCi )] − ETi (1)dt
1 National Institute for Agro-Environmental Sciences, Kannondai 3-1-3,Tsukuba, Ibaraki 305-8604, Japan. Corresponding author: 麓 多門，農業環境技術研究所
2 Hokkaido Kamikawa Agricultural Experiment Station, Pippu, Hokkaido

078-0397, Japan
3 Fukushima Agricultural Technology Centre, Koriyama, Fukushima 9630531, Japan
2010 年 1 月 16 日受稿 2010 年 1 月 24 日受理
土壌の物理性 114 号, 49–52 (2010)

排出量の水準は実測と同程度だったものの，水管理による変動を予測できなかった（Fig．4）．しかしながら，これらのデータおよび他の報告（Nishimura et al.，2004）
を見る限り，日本の水田では CH4 に比べ N2 O の排出量は少なく，また水管理から受ける影響も比較的小さい．
そのため，N2 O の予測が温室効果ガス排出量の推定に与える影響は小さいと考えられる．

50

第 114 号

土壌の物理性(2010)

Table 1 DNDC-Rice モデルの入力データ．
Input data used by the DNDC-Rice model.
Category

Data
Latitude.
Yearly averages for: atmospheric CO2 , N concentration in precipitation.
Daily data for: maximum and minimum air temperatures, precipitation,and solar radiation or hours of daylight.
Clay content, bulk density, pH, organic C, reducible Fe content,
field water-holding capacity.
Crop: planting date, harvest date.
Tillage: date, tilling depth.
Fertilization: date, fertilizer type, amount of N
Manure application: date, manure type, C/N ratio, amount of manure C.
Water regime: flooding period, floodwater pH.

ClimateSoil

Farming management

CO 2O2

Photosynthesis,
C allocation
N & water uptake

CH 4Transport

Diffusion

Litter fall

NH3, N2 ,N2O, NONO3
Nitrifi .
Denitrifi.

Transport

O2
CO2
Fe3+, Mn4+

DOC

Decom- Methanogenesis
position
Reduction

NH4+

Oxidation

Fe 2+, Mn2+
CH4

H2CO286410MSD (6/16-7/13)
DataModel
ModelDrainage2MSD (6/23-7/13)
FCH4 (kg C ha-1 d-1 )10842001086MSD (6/30-7/13)
Data
Model
Model

420125175225
Day of Year

Data
Model
Model

610Continuous Flooding
FCH4 (kg C ha-1 d-1 )CHCH4 Flux (kg C ha-1-1 dd-1-1))

Fig. 1 DNDC-Rice モデルの概念図．
Schematic description of the DNDC-Rice model.

275

86DataModel
Model420125175225
Day of Year275

Fig. 2 水田の中干し日数を変えた場合の日別 CH4 排出量の予測値と実測値の比較（2005 年，郡山）．
Comparison between the predicted and observed daily CH4 fluxes from rice fields in Koriyama under different durations of midseason
drainage (dates represent month/day of 2005 for midseason drainage).

シンポジウム特集

資料：農地からの温室効果ガス発生量の推定—プロセスモデルによるアプローチ—-1-1
PredictedPredictedCH))
CH4 Emission (kg C ha

40051の結果，慣行の水管理（6 月下旬または 7 月下旬に 5 日
RMSE = 37 kg C ha-1
r2 = 0.82程度の中干しを行う）から中干し日数を増やすことで，

300
Pippu
Koriyama
Koriyama
Ryugasaki
Ryugasaki

200

100

CH4 排出量を約 40 % 削減できると推定した（Table 2）．
中干し日数を増加した場合に CO2 と N2 O の排出量が若干増えるが，温室効果ガス排出削減可能量は 2.6 Mg CO2Eq. ha−1 yr−1 となった．これを単純に日本の全水田面積（約 170 万 ha）に拡大すると，日本の全温室効果ガス排出量（1340 Tg CO2 Eq. y−1 ）の 0.3 % に相当し，水田の水管理が有効な温室効果ガス排出削減策であることが示唆される．ただし, 言うまでもなく水田の気象，土壌00100

200300400

条件および栽培管理は地域によって大きく異なる．した-1-1

Observed
ObservedCH
CH4 Emission (kg C ha ) )がって，正確な評価のためには，全国の水田についてこFig. 3 水稲栽培期間の CH4 排出量の予測値と実測値の比較．
Comparison between the predicted and observed seasonal CH4emissions from rice paddy fields.

れらの入力データを整備しシミュレーションを行う必要がある．

-1-1
Seasonal
SeasonalNN
2O Emission (g N ha ) )5. おわりに700600Koriyama (2004-2005)

Data
ModelModel

以上で述べたように，DNDC-Rice モデルによって水500田からの温室効果ガス排出量を広域的に推定することが400300可能である．しかし，現状では N2 O 排出量の推定精度200が低いため，畑や草地に適用することが難しい．N2 O の100発生機構が CH4 より複雑であるうえ，それに強く影響

0CF

MSD
(8/109/5)

MSD(7/188/10)

MSD(6/247/18)

CFMSD(6/307/13)

MSD(6/237/13)

MSD(6/167/13)を評価した（Fumoto et al.，2009）．そのためには, モデ

Table 2 北海道の水田において，慣行あるいは改善水管理を行った場合の平均 CH4 発生量推定値．
Estimated average seasonal CH4 emissions (kg C ha−1 ) from the
Hokkaido rice fields in the conventional and four alternative water regimes.
Straw application regime
Water regime∗Total
SpringAutumn
None
Conventional
344
267
38249
7D- 7D
293
212
27207
14D- 0D245
181
24174
14D- 7D
223
159
21157
14D-14D
212
148
19147

ルに入力する気象，土壌および栽培管理のデータを広域∗ 7D-7D, drained for 7 days in both June and July; 14D-0D, drained for

スケールで揃える必要がある．ここでは，地力保全基本

14 days in June; 14D-7D, drained for 14 days in June and 7 days in July;
14D-14D, drained for 14 days in both June and July.

---------------- 2004 --------------------------------- 2005 ---------------

Fig. 4 中干しの時期や日数を変えた水田からの栽培期間 N2 O
排出量の予測値と実測値（2004–2005 年，郡山）．
Predicted and observed seasonal N2 O emissions from rice paddy
fields in Koriyama with different midseason drainage.

4. 広域スケールでのモデルの適用
DNDC-Rice を用い，北海道の水田について水管理による温室効果ガス（CO2 ，CH4 ，N2 O）排出削減可能量

調査データ，上川農試による土壌分析データ（後藤ら，2003）および北海道米の広域調査データ（柳原，2002）
から，3 次メッシュ毎に土壌データと 2000 年の栽培管理情報を抽出して統合した．北海道において水田を含む 3次メッシュはおよそ 2000 あるが, 栽培管理情報が得られたメッシュは 61（水田面積として道内全水田の 3.2 %）に限られた．しかし，これらは北海道の水稲栽培地域にほぼ偏りなく分布しており（Fig．5），一定の代表性があると考えられる．また，土壌の圃場容水量（孔隙飽和率）は，農業改良普及員の観察による排水性の区分「良」「並」「不良」に従い，それぞれ 75，85 および 95 % と仮定した．これらの圃場容水量を 1 式の水移動モデルに代入すると，例えば孔隙率が 65 % ならば，最大排水量がそれぞれ約 23，14 および 5 mm day−1 となる．
続いて，各メッシュの 2000 年の気象データを加えてDNDC-Rice に入力し，2000 年時点の温室効果ガス排出量，さらに水管理を変えた場合の排出量を推定した。そFig. 5 水田からの温室効果ガス排出量を推定した 3 次メッシュの分布．影を付けた部分が水田の分布を表す．

Location of the 61 cells used in the regional assessment of farming management on Hokkaido. Shaded area represents the distribution of rice fields.

52

土壌の物理性第 114 号

(2010)する土壌水分をかなり単純なモデル（1）式で予測していIPCC (2007): Summary for Policymakers. In: Climate Change

ることが一因だと考えている．また，気候変動を想定し2007: Mitigation. Contribution of Working Group III to the

た水田の高 CO2 · 温暖化実験で得たデータと比較すると，

Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on

高 CO2 · 温暖化による CH4 排出量の増加を過小評価する

Climate Change [B. Metz, O.R. Davidson, P.R. Bosch, R.

ことがわかった（未発表）．こちらは，高 CO2 · 温暖化環

Dave, L.A. Meyer (eds)], Cambridge University Press, Cam-

境での水稲の生育モデルに問題があると考えられ，これbridge, UK and New York, NY, USA.
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trous oxide evolution from soil driven by rainfall events: 1.
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要旨

水田土壌の酸化還元過程などについて DNDC モデルを改良し，水田からの温室効果ガス（CO2 ，CH4 ，N2 O）排出量を推定するモデル（DNDC-Rice）を開発した．これを北海道の水田に適用して，水管理による温室効果ガス排出削減可能量を評価した．その結果，中干し日数を増やすことで CH4 排出量が大幅に減少し，温室効果ガス排出量を平均で 2.6 Mg CO2 Eq. ha−1 yr−1 削減できると推定した．この削減量を日本の全水田面積に拡大すると，日本の全温室効果ガス排出量の 0.3 % に相当する．水田の水管理が有効な温室効果ガス排出削減策であることが示唆された．
キーワード：温室効果ガス，メタン，プロセスモデル，水田，水管理