広域評価特集
解 説101
Lectures., March 2013, Vol. 123, 101 ‒ 108

実測値に基づく農林地生態系ガス交換量の広域評価
片柳薫子 1Feature series： Regional scale evaluation of soil gas exchange at forest and agricultural ecosystems basedon ﬁeld monitoring results
Nobuko KATAYANAGI1

1. 背景から対象とする期間の交換量を求める（図 1（ii））．チャ
ンバーは簡単に作れ，チャンバーが設置できる場所であ

農林地生態系における大気−土壌間の温室効果ガス交ればどこでも測定でき，コストも安く済ませることが可

換量が全球のガス排出量に占める割合は小さくない．農能であるため，世界中で幅広く利用されている（たとえ林地生態系で放出・吸収されている主な温室効果ガスはば Bouwman et al., 2002）．

二酸化炭素（CO2），メタン（CH4）および亜酸化窒素（N2O）

ところで，チャンバー法を「ある程度」確立した手法があり，N2O はオゾン層破壊物質でもあるが，これらであると述べたが，これは実際にはチャンバー内のガスのガスのうち CH4 は水田を，N2O は畑地を主要排出源

濃度変化を観測してフラックスを計算するという点以としている．水田由来 CH4 は人為的な CH4 排出量の外，明確なルールがないためである．つまり，
チャンバー

12 %，畑地由来の N2O 排出は人為的な N2O 排出量のの形状や材質，反復，採取時間帯，採取頻度，採取場所

36 % と見積もられている（Olivier et al., 2005）．

等について注意深く検討するかどうかは観測者の裁量に近年，これらのガスの大気−土壌間の交換量を定量す委ねられている．チャンバーの形状と材質の多様性につるための観測が世界各地で盛んにおこなわれ，データのいての一例として，本解説記事において引用した論文に蓄積も進んできた．これは，ある程度確立した測定法と関連するチャンバーの仕様を表 1 に示した．形状は円筒してクローズドチャンバー法（Rolston, 1986）が広く採形と長方形の 2 種だが，体積は 1. 6 × 10 3 〜 2. 2 m3 と用されてきたことによる．しかし，チャンバー法による大きな幅があり，最大のものは最小のものの 1, 375 倍に

測定値はある圃場のある時点におけるガス交換量を定量もなる．材質は不透明の塩化ビニル，ステンレス，透明するのには適しているが，その測定値を一般化し，地域のアクリル，ポリカーボネートと多様である．採取時間

あるいは国スケールの交換量を定量する際には大きな不帯と採取頻度については Minamikawa et al.（2012）が確実性を含むことになる．

詳述している．

‒以上の背景に基づき，本報告ではまずチャンバー法に採取場所と反復については，現在は一処理区あるいはよる温室効果ガス交換量測定値自体の持つ不確実性につ一圃場内の地形，水位，植生などの情報とアクセスの良いて説明する．次に温室効果ガス交換量の広域評価手法

さを考慮しながら 2 〜 5 点程度のサンプル採取地点を設とその結果の持つ不確実性について述べる．その上で，定することが一般的と思われる．N2O 観測を例にとれば，ガス交換量の広域評価の持つ問題点とその解決策につい

この値は対象地域において多くの地点で測定した N2Oての提言をおこなう．

フラックス値を用いて解析した結果によって裏付けられ

2. チャンバー法による温室効果ガス交換量
測定値の不確実性ているといえる．この裏付けとなる研究結果を以下に紹

チャンバー法（Rolston, 1986）は現在最も広く採用さ

農耕地における N2O 交換量測定値の時間的・空間的介する．

れている大気−土壌ガス交換量定量手法のひとつであなばらつきが大きいことは観測初期から確認されておりる．この手法では土壌表面を容積 100cm3 〜 1m3 程度の（たとえば Duxbury et al., 1982），妥当な「代表値」をチャンバーで覆い，そのチャンバー内のガス濃度の上昇得るための検討がなされてきた．時間的なばらつきにつあるいは低下を経時的に観測することによって単位時間

いては自動測定装置などを用いて測定頻度を上げることあたりのガスフラックス（流束）を得（図 1（i）），その値によって解決が試みられてきた．チャンバー法において

1

手動で長期間観測を実施する場合，1 回 / 週かそれ以下

National Institute for Agro ‒ Environmental Sciences, 3 ‒ 1 ‒ 3
Kannondai, Tsukuba, Ibaraki 305 ‒ 8604, Japan.
Corresponding author ： 片柳薫子，1 独立行政法人 農業環境技術研究所
2012 年 12 月 10 日受稿，2013 年 2 月 28 日受理
土壌の物理性 123 号，101 ‒ 108（2013）の頻度でサンプリングがおこなわれる場合が多い．しかし，たとえば Butterbach-Bahl et al.（1997）や Akiyama
et al.（2000）は自動開閉式のチャンバーを用いることによって 2 時間あるいは 4 時間毎の観測を可能にした．一

土壌の物理性 第 123 号（2013）

102

Fig. 1 農林地生態系における大気−土壌間の温室効果ガス交換量の観測とそれに基づく広域評
価のスキーム．

縦軸にこのセミバリアンスγ（ ）を，横軸にラグをとり， そ れ ら の 関 係 を 表 す セ ミ バ リ オ グ ラ ム（Semivariogram）を描くことによって空間依存性は解析される．セミバリオグラムは様々な形状を採るが，一例として図 2 を示す．図 2 のようにあるラグ

でセミバリアンスγ（ ）が最大値を示す場合，そのときのラグをレンジ（range），最大値をシル（Sill）という．

より詳しい解説については矢内・小崎（2000）を参照さ
れたい．さて，もし測定値が図 2 のようになり，シルとレンジが得られるならば，空間依存性を示しているといFig. 2

える．つまりレンジより短いラグにおいてデータは連続

セミバリオグラムの模式図．

的に変化しており内挿が可能であるということを意味する．そしてこのレンジの範囲内の距離間隔で観測することによって少ないサンプルでより精度の高い圃場代表値

方，空間的な代表性の評価については，空間統計学的なを得ることが可能になる．この仮説に基づき，前述の手法（Webster and Oliver, 2001）を用いたばらつきの評

Folorunso and Rolston（1984）は無植栽の堆肥施与およ

価が試みられた．ここでいう空間統計学的手法とはセミび無施与の圃場に 3 × 30 m（1981 年）および 3 × 36 m

バリアンス（semivariance, γ（ ））という統計値を用い（1982 年）の細長い区画をとり，区画の長辺と平行な直て値の空間的な分布・不均一性を評価する手法である．

線上に 2 m（1981 年）あるいは 1 m（1982 年）間隔でチャだけ離れた測定値 （ ）ンバーをおいて N2O フラックスを測定し，空間分布を）の全ての組み合わせ （ ）の差の二乗平均評価した．その結果，たとえ 1 m の測定間隔でもレンセミバリアンスγ（ ）は距離と （であり，その距離での値のばらつき程度を表す．セミバリアンスγ（ ）は以下の式で表される：

ジが得られないことが明らかとなった．また，Velthof
et al.（1996）は採草地および放牧地（各 80 × 96 m）を各々 8 等分し，その中に設置した 3 × 6 m のサブプロッ

γ（ ）=

1
2（ ）

（ ）

Σ［ （ ）− （ + ）］2

=1

トにおいて 1 m 間隔で N2O フラックスを測定し，空間分布を評価した．彼らの結果では採草地は 6 m 以下のレンジを示し，放牧地ではレンジが得られないことが明らかとなった．以上の 2 報は単一の土地利用を持つ圃場

このときγ（ ）はセミバリアンス， はラグ， （ ）は距離だけ離れた値の全ての組み合わせ数である．

を対象として調査がおこなわれたが，筆者らはこのセミ
バリオグラムを用いた空間依存性の解析をより広い範囲

広域評価特集

解説：実測値に基づく農林地生態系ガス交換量の広域評価

103に適用した．畑地・採草地・放牧地・森林からなる約
500 ha の流域において土地利用を区別せずに 2000 m の‒2

3. 8 × 10‒
1. 5 × 10 1‒
4. 9 × 10 1
2. 2

体積
m3

‒

1. 6 × 10 3
‒3
4. 1 × 10‒
2. 2 × 10 3‒2
1. 3 × 10‒2
2. 1 × 10‒
1. 0 × 10 1

ライントランセクトを設定してガスフラックス（CH4,
N2O, CO2）を 測 定 し， セ ミ バ リ オ グ ラ ム を 作 成 し た（Katayanagi and Hatano, 2005）．ここで前述の文献と異なり，土地利用を区別せずに 2000 m という長い距離での観測をおこなったのは，複数の土地利用を含んでい‒2. 5 × 10 1‒
1. 5 × 10 1‒
8. 1 × 10 1
1. 4

‒2

面積
m2

1. 1 × 10‒
3. 1 × 10 3‒2
4. 3 × 10‒
1. 3 × 10 1‒2
7. 1 × 10‒
6. 1 × 10 1てもなおレンジが得られるなら，土地利用毎に代表値を得るよりも少ないサンプル数でより正確に広域評価をおこなうことが可能であるという仮説に基づいている．しかし，2 回の測定をおこなった結果，1 回目は N2O が

0. 15
1. 00
0. 60

0. 14
0. 15
0. 25
0. 15
0. 35
0. 17

高さ
m

173 m，CO2 が 778 m のレンジを示したが，CH4 ではレンジを得られず，2 回目はいずれのガスもレンジが得られなかった．以上の結果より，時期によってはガスフラッ

0. 50
0. 30
0. 90

短辺
m

クスが空間依存性を示さないことが明らかとなり，「妥
当な」年間値を得る上で，空間依存性の考慮は効果を持たないことが明らかとなった．

0. 50
0. 50
0. 90

長辺
m

空間依存性の考慮が簡易で正確な代表値の算出に貢献しないことが明らかになったため，空間依存性評価に用いたデータに基づき，ガスフラックスの代表値を同定す

0. 12
0. 20
0. 24
0. 40
0. 30
0. 88

直径
m

る 上 で 最 低 限 必 要 な 測 定 反 復 数 も ま た 試 算 さ れ た．
Folorunso and Rolston（1984）の結果では 95 % の確率

塩化ビニル
塩化ビニル
塩化ビニル
ステンレス
ステンレス
ステンレス

アクリル
アクリル
ポリカーボネート
ポリカーボネート

無植栽
採草地・放牧地
サトウキビ
森林
森林・草地・畑地−

森林
水稲
野菜（にんじん）水稲の直線上において堆肥施与区で 356 点，無施与区で 320
点のサンプルが必要であると試算された．Velthof et al.
（1996）の結果では同じ確率で同じ誤差範囲内に平均値が入るためには 375 〜 1240 点のサンプルが必要であると試算された．筆者らも同様に試算をおこなった結果，
N2O については同じ確率および誤差範囲では 1 ヘクター
ルあたり 1907 点（1 回目）あるいは 2784 点（2 回目）のサンプルが必要であると試算された（Katayanagi and
Hatano 2005）．これほど大量のサンプルをチャンバー法
によって測定することは事実上不可能と考えられる．
以上の必要最低サンプル数の追求に併せ，従来おこな−
イギリス
オーストラリア
日本
日本
−

ドイツ
インド
日本
日本
Butterbach-Bahl et al. 1997
Pathak et al. 2005
Akiyama et al. 2000
Minamikawa et al. 2012

われてきたサンプリング地点を数カ所とした評価法の持Folorunso and Rolston 1984
Velthof et al. 1996
Huang et al. 2011
Nishina et al. 2009
Katayanagi and Hatano 2005
Rolston 1986

つ誤差範囲の程度も試算された．Folorunso and Rolston（1984）の試算では，3 点のサンプリングの場合，堆肥区

長方形チャンバー

国
文献

円筒形チャンバー

Table 1

チャンバーの形状および材質の例．

植生

材質

で± 10 % の誤差範囲内に平均値が入るためには 36 m

では± 110 %，堆肥無施与区では± 100 %，Velthof etal.（1996）の試算では 7 〜 30 点で± 50 %，Katayanagi
and Hatano（2005）で報告されている観測値を用いて試（土壌水分率によっ算した結果では CH4 は 5 点で± 60 %て区別できるホットスポットを除いた場合），N2O は 5点で± 80 % であった．
以上の結果より，空間依存性の考慮はガス交換量の見積もり精度を改善せず，サンプリングを容易にせず，サンプル数を可能な限り増やしても誤差範囲は狭くならないことが明らかとなった．そして，現状の数反復から反復を増やす根拠はなく，数反復でサンプリングをおこない得られた代表値は広い誤差範囲を持っているという認識を持っておくことが重要と結論すべきと考えられた．
温室効果ガスの空間分布に関する近年の研究では，階層ベイズモデルを条件付き自己相関（conditional autore-

土壌の物理性 第 123 号（2013）

104

gressive; CAR）モデルと共に用い，マルコフ連鎖モン‒‒

F： 施肥窒素量（kg N ha 1 yr 1）

テカルロ（Markov Chain Monte Carlo; MCMC）法を用いて事後分布を推定している．たとえば，Nishina etが根拠となっている．この関係式はマメ科作物栽培圃場

al.（2009）が傾斜のあるスギ林に設定したライントラン

を除く畑地あるいは草地における N2O フラックスの通セクト（65 m）において 5 m 間隔で N2O を測定した事例，

年観測値（＝積算ガス交換量 ; 図 （1 ii））20 点に対してそあるいは Huang et al.（2011）がサトウキビ圃場においの圃場への施肥量を説明変数とした回帰式であり，このて 5 m × 5 m の格子点 25 点で通年観測した事例などが式における 0. 0125 が排出係数にあたる．排出量算出の挙げられる．いずれの論文においても，当該手法を用い必要を持ちながら独自の排出量算定方法を持たない国やることによって，N2O フラックスに影響を与える土壌

地域は，現在もこの排出係数を利用している．この関係

水分率と地温の時空間的な不確実性を定量的に反映した式を発展させたものとして対象地域独自の排出係数を算

ガス交換量の推定を実現している．

出し，広域評価をおこなう方法がある．この方法におい

しかし，簡易かつ精度の高い「広域評価」への試みとても Bouwman（1996）と同様，対象地域においてガス

しては，次に述べるデータベースとプロセスベースモデ

フラックスを観測し，ガス交換量と施肥量との関係式かルを用いた広域評価が現在は主流であるといえる．

ら排出係数を算出し，その排出係数を用いて総ガス交換

3. ガス交換量の広域評価
ガスフラックスの広域評価では，以上に述べたチャン

量を計算する．当該方法も広く用いられており，我が国の総 N2O 交換量算出にも用いられている（Akiyama etal., 2006）．

バー法によってガスフラックス（図 1（i））の経時変化を

以上の 2 つが代表的な広域評価手法であるが，これら観測し，栽培期間あるいは年間のガス交換量積算値（図に対してより簡易かつ正確に排出量を見積もるツールと

1（ii））を求め，その得られた積算値（＝代表値）を基にしてプロセスベースモデル（図 1（c））に期待が集まってして対象地域全体の総ガス交換量（図 1（iii））が計算さいる．プロセスベースモデルは生態系を構成する様々なれる．代表値を用いた広域評価手法は大きく分けると 2

物質動態機構に関する研究事例を基に，物質動態機構のつある．ひとつは Schimel and Potter（1995）が Mea-

数学モデルを多数組み合わせることにより記述されたモ

sure and Multiply method と命名した方法であり，こデルである．水田における CH4 交換量および畑地におこ で は 代 表 値 法 と 呼 ぶ こ と に す る（ 図 1（a））．こ のける N2O 交換量の予測については近年 DeNitiriﬁcation-

Schimel and Potter（1995）の方法における広域評価手順
は概ね（1）地表タイプ （ は植生，土壌，生態系，あるDeComposition（DNDC）モデル（Li et al., 1992; 1994）と呼ばれる作物 ‒ 土壌系の炭素窒素動態を予測するプロ

いは生物群系に基づく類型番号）の範囲内でガスフラッ

セスベースモデルが広く利用されている．DNDC モデ

クス

を測定し，
（2）得られた

表面積に地表タイプ の持つ

ルは土壌・植生・気象・圃場管理情報をインプットデー

を乗じたうえで，（3）（2）を に関して総和す

タとしてまず土壌の理化学性，土壌中の炭素窒素動態，

る，の 3 段階からなる．

作物生育を計算し，その計算によって得られた地温・土‒この方法を用いた総ガス交換量定量の一例として，我壌水分・pH・Eh・溶質（NH4+, NO3 , 溶存有機態炭素なが国の水田由来 CH4 排出量算定方法について示す．水ど）量を用いて，脱窒・硝化・発酵（≒メタン生成）を田由来 CH4 の見積もりにおいて，対象地域（= 日本全体）計算する．当該モデルと地理情報システムとの組み合わは圃場の水管理（常時湛水・間欠灌漑）・土壌タイプ・

せは土壌・気象に関する地理情報も考慮したより精度の有機物施与（稲わら施与・堆肥施与・無施与）によって高い温室効果ガスの排出量予測法になると期待され，世分類される．間欠灌漑水田における有機物タイプと土壌界各国で同モデルを用いた見積もりが試みられている．

タイプの組み合わせ別の代表値（＝栽培期間中の積算

たとえばインドにおいては Pathak et al.（2005）が稲作

CH4 放出量）があるため，この値に日本全体の水田面積，

地域からの CH4, N2O, CO2 放出量を DNDC モデルで予全水田面積に占める間欠灌漑水田の割合，土壌種別面積

測 し， 地 球 温 暖 化 指 数（Globa l Warming Potential;

割合，有機物の種類別施与実施面積割合を乗じて，各組GWP）の見積もりを評価した．インプットデータとして，

み合わせからの CH4 排出量を算出し，全ての組み合わ

県単位の土壌データ（有機態炭素，pH，粘土含量，乾せにおける放出量を合計して総排出量を算出する（温室燥密度），アメリカの国立気候データセンター（National

効果ガスインベントリオフィス（GIO），2012）．

Climatic Data Center; NCDC）から得た気象データ，イ

も う 一 つ の 手 法 は 排 出 係 数 法（Emission Factor

ンドの農業統計・FAO のデータベース・既往の報告か

method; 図 1（b）
）である．この方法において，N2O 交

ら得た土地利用データが用いられている．中国では Li

換量は施肥量と N2O フラックス代表値の関係に基づき

et al.（2005）および Zhang et al.（2009）が広域評価を見積もられる．この方法は Bouwman（1996）が示したおこなった．Li et al.（2005）は中国全土の水田における炭素蓄積量と CO2, CH4, N2O 排出量に対する水管理の関係式：

影響程度の試算をおこなった．インプットデータとしてE = 1 + 0. 0125 × F

はアメリカ大気研究センター（National Center for At‒‒

E： N2O 放出量（kg N2O−N ha 1 yr 1）mospheric Research; NCAR）から得た気象データ，中広域評価特集 解説：実測値に基づく農林地生態系ガス交換量の広域評価

105

国のデジタル土壌図，Frolking（2002）がリモートセンに必要なだけのプロセス群を構成主体としている．そのシングデータから作成した 0. 5°の解像度の土地利用図

ため実際には存在するプロセスがモデルには組み込まれを用いた．Zhang et al.（2009）は 1982 〜 2000 年の中ていない場合があり，実証されていない仮説が組み込ま

国太湖地域における CO2, CH4, N2O 排出量と GWP を試れている場合もある．モデルを開発する，あるいは改良算した．試算は地域の 13 の気象観測所における観測値，する研究者は実測値や文献から情報を集めてモデル改良

1：50, 000 デジタル土壌図，中国科学院地理科学資源研に取り組んでいる．

究所所有の土地利用情報を用いておこなわれた．Lugato

もう一つの不確実性はモデルによる広域評価値の検証

et al.（2010） は 衛 星 デ ー タ MeteoSat 2 nd Generation

過程において生じる．前章において，DNDC モデルに（MSG）に基づく気象データ，1 km メッシュのデジタ

よる広域評価の報告例を示したが，多くの事例はガスフ

ル土壌図（SPACE-2），1 km メッシュの土地利用と圃場

ラックスの日変化レベルでの予測の正確さについて言及

管理データ（CAPRI データベース）を用いてイタリア全していない．多くの場合，一地点あるいは数地点から得土の農耕地由来 CO2, CH4, N2O を見積もり，耕起方法をた，誤差範囲の不明確な観測結果を用いて検証しており，

慣 行 法 か ら 省 耕 起 に 変 え た 場 合 の 影 響 を 評 価 し た．

これに相応して，国・地域規模の放出量評価の予測精度

Butterbach-Bahl et al.（2004）はドイツの Saxony 地方

もまた，未確定である．例えば Li et al.（2005）は中国の農耕地と森林からの N2O および一酸化窒素の放出量

全土の水田における CO2, CH4, N2O 放出量に水管理が及を地域の 18 の気象観測所における観測値，4 km メッ

ぼす影響を評価しているが，単一地点における単年の誤

シュのデジタル土壌図，統計データ（COR-INE データ

差範囲の定かでない観測データを用いて検証をおこなベース）と DNDC モデルおよび森林生態系用に開発さい，経時変化パターンの類似性のみを根拠に，予測精度れた PnET-N-DNDC モデルを用いて定量した．

は十分であったとみなし，中国全土の見積もりをおこ

4. 広域評価の問題点と解決策
ここでは以上に挙げた広域評価の問題点を述べた上で筆者が考える解決策を提案する．

なっている．Yu et al.（2011）も Li et al.（2005）における検証結果を引用して DNDC モデルは十分な予測精度を持つとして広域評価をおこなっている．Pathak etal.（2005）は日単位の経時変化を示さず，通年の結果のまず，代表値法および排出係数法を用いた広域評価手

精度のみを議論した上で広域評価をおこなっている．無法について，これらは簡易に排出量を推定するのに極め論，広域評価値について，年間での放出量の推定値が目て有効な方法と考えられる．一方，2 章で述べたとおり，的であるならば，放出挙動の日変化の不考慮に由来する

多様なチャンバーで，観測条件の同一性の確保がなされ問題は少ないと考えられる．しかし，前述したようなガていない状況で測定された瞬時値を基に地点毎の代表値

ス交換量自体の不確実性を考えると一地点で得た誤差範を評価し，これを以て広域評価を実施している．よって，

囲の不確かな観測値を基準としてモデルを検証すること

地点毎の代表値の誤差に由来する不確実性（ここでは真は，モデルによる計算値に大きな不確実性が伝播するこ

値が不明な状況における値のばらつきであると定義）がとになるといえる．

大きい．それに加えて N2O や CH4 の交換量は地域ごと

以上，モデルを用いた広域評価の不確実性二点を挙げに異なる気象条件や土壌タイプ，作物種・品種・圃場管たが，これらの不確実性を含むとしても，プロセスベー

理の違いなどにより変化するが，実際に代表値法で用いスモデルを用いたガス交換量の広域評価は他の手法に比られるガス交換量あるいは排出係数を求める際に用いらべて予測精度の確実な向上を期待できると考えられ，プ

れるガス交換量は，観測対象となる地域も地点数も共にロセスベースモデルによる広域評価手法の発展が，ガス限定される．よって，観測対象地域・地点数の限界によ

交換量予測における今後の不確実性低減に向け，最も有り，導かれる広域評価値の空間代表性が大きな不確実性

望と考えられる．プロセスベースモデルを用いたガス交を伴うこととなる．これらの不確実性を低減するための換量の広域評価にあたり，まずは前述のような報告例を方法として，観測頻度を増やす，あるいはガスフラック

原型とみなすのがよいのではないだろうか．そもそも，スの誤差の要因によって対象地域をより詳細に分類し，モデルを用いた広域評価をおこなう際，モデルを動かす

分類された各地域について代表値を求め，広域評価に反ために必要なデータを含むデータベースの探索・入手，

映する，等の解決策が挙げられる．しかし，時間・労力・およびデータベースとモデルとを結合するためのシステ

費用の実際的な投入可能量に対し，期待できる精度改善

ム開発をおこなう必要があり，場合によってはデータの度合いが小さくなる懸念がある．

ベース構築に関わる研究者に情報の整備を促す必要があ一方のプロセスベースモデルによる広域評価は，代表る．しかし，一度，計算の原型が構築できれば，その結値法や排出係数法に比べると少ない観測値で定量精度を果を参考にした対象地域区分法の再検討や，観測地点の改善できる可能性があるといえる．現段階で残る不確実

新規追加による既存評価値の検証を通じ，当該広域評価性として，以下の二つが考えられる．まず，モデル自体の精度改善が可能となる．つまり，原型を構築し，このの不確実性がある．生態系の物質動態を予測するプロセ

原型を元にしてさらなる検証を実施して改版していくとスベースモデルは，生態系に含まれる全てのプロセスをいう考え方が広域評価の不確実性を低減するにあたって記述したものではなく，モデル制作者の当面の目的達成有効であると考える．

土壌の物理性 第 123 号（2013）106

改版をおこなうにあたっての提案を，以下に三点述べは時間・労力・出費を伴い，また精度改善程度の評価がる．第一に，モデルを改良するにあたって，モデルを扱困難である．それに対して，プロセスベースモデルを用う研究者は観測で得られた物質動態メカニズムをよく理いた方法は現状では不確実性が高いながらもデータ提供

解した上で慎重にモデルに取り入れていく必要がある．

者と連携しながら改良を進めることによって予測精度向モデル研究者は，現地観測研究者に対し，自分の必要と上の可能性があり，かつベイズ推定をとりいれることにする種類の実測データや既往事例に見られない実測デー

よって観測値とモデル両方の不確実性評価が可能になる

タの取得と提供を要望する場合がある．しかし，モデルことから，今後は更にプロセスベースモデルとデータ

研究者−現地観測研究者間の信頼醸成の観点から，モデ

ベース，ベイズ推定を組み合わせた広域評価と不確実性

ル研究者は要望に偏るばかりではなく，現場観測への参の評価が広く浸透していくであろう．

加が推奨される．モデル研究者による現場観測への参加

謝辞

は，また，モデル研究者がモデルの実際性向上に必要な情報を収集する観点からも，有意義と考えられる．

本稿の執筆にあたりご意見を頂いた櫻井玄博士（農環第二に，検証後は，提供データの解析結果やモデルの研）および仁科和哉博士（国環研）に深く御礼を申し上

予測結果から考えられる仮説のデータ提供者への積極的げます．また，査読者の方には原稿の改訂において多くなフィードバックが研究加速の上で重要である．フィーのご尽力を頂きました．この場を借りて厚く御礼申し上

ドバックに関し，具体性・実践性の高い事例として De

げます．

Bruijn et al.（2009） が 挙 げ ら れ る．De Bruijn et al.
（2009）は土壌が凍結融解する際に観測される土壌からの N2O 放出について，CO2, N2O および NO フラックス
測定値と土壌中の硝酸態窒素濃度，アンモニウム態窒素
濃度でモデルを校正した後，3 つの仮説（1）土壌凍結あるいは積雪がガス拡散を抑制し，土壌中の嫌気的な環境（2）凍結にを作り，脱窒による N2O 生成を増加させる，よる微生物の死滅によって易分解性有機態炭素と窒素が土壌に供給され，その炭素窒素が微生物の成長と凍結融（3）脱窒において解時の活発な N2O 生成を引き起こす，
N2O を N2 に還元する酵素が他の酵素より低温に敏感に反応する（活性が低下する）ため，低温条件下では（N2O
N2O が脱窒の最終生成物となる，から N2 への還元が遅れ）を立ててモデルに組み込み，N2O フラックスの予測精度の改善程度を比較している．彼らの結果においては 3 つ
のうち
（1）
と
（2）
の 2 つの仮説の組み合わせが N2O フラッ
クス予測精度を改善することが明らかとなったが，この仮説をさらなるモニタリングによって検証できればモデルのさらなる精度改善が望めると期待される．
第三に，モデルを用いた広域評価においても，用いるモデルの検証においても，ガスフラックス観測値の含む不確実性を踏まえる必要がある．その不確実性の定量においては前述のベイズ統計を用いた評価が有効である．
Wang and Chen（2012）はそのレビューにおいて温室効果ガスのモデリングにおけるモデルパラメーター，モデル構造，インプットデータの不確実性の分析のための枠組みを提示している．彼らの提案する枠組みではベイズ推定によってモデルのパラメーターとインプット変数に変動を明示的に組み込み，MCMC 法を用いて事後分布を求め，パラメーター自体と目的とする値の不確実性を推定することを提案している．

5. おわりに代表値法（ Measure and Multiply method）と排出係数法（Emission Factor method）は簡易で現在最も広く利用されている広域評価手法であるが，精度改善に

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旨

農耕地由来の微量温室効果ガスであるメタン（CH4）および亜酸化窒素（N2O）の圃場スケールにおける測定方法として，チャンバー法とその測定値の持つ不確実性について解説した．さらにその測定値から広域における年間放出量を求める手法である代表値法（ Measure and Multiply method）および排出係数法（Emission Factor method）を用いた計算方法，およびプロセスベースモデルを用いた計算方法について説明した．そして，評価値の広域化の際に含まれる不確実性について言及し，より簡易かつ
正確に排出量を見積もるツールとして期待されるプロセスベースモデルとそのガス交換量予測値の持つ不確実性について言及し，その不確実性を改善するためのアプローチについて述べた．