Eco-Engineering, 22（4）,141-146, 2010

原著論文

Water deficit index (WDI) を用いた丹沢山地におけるブナ群落の衰退状況の評価
Estimation of Beech Forest Decline in Tanzawa Mountains
using Water Deficit Index (WDI)
石村彰大、清水庸、Parinaz Rahimzadeh Bajgiran、大政謙次＊

Akihiro Ishimura, Yo Shimizu, Parinaz Rahimzadeh Bajgiran and Kenji Omasa＊
東京大学 大学院農学生命科学研究科〒113‑8657 東京都文京区弥生1-1-1

Department of Biological and Environmental Engineering, Graduate School of Agricultural and Life Sciences,
The University of Tokyo
1-1-1 Yayoi, Bunkyo-ku, Tokyo, 113-8657, Japan（2010年6月11日受付、2010年8月23日受理）ABSTRACT
We have estimated natural beech forest decline at Tanzawa mountains spreading over Kanagawa, Yamanashi andShizuoka prefectures, in which the decline has become a serious problem since 1980s, using multi-temporal 8daycomposite data obtained from MODIS aboard the Terra satellite, AMeDAS data in 2007 and GDEM (Global Digital ElevationModel) obtained from ASTER aboard Terra. The NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and WDI (Water DeficitIndex) maps, which indicate vegetation density and the difference of transpiration rates between similar vegetation density
areas, were derived from these data and compared with an existing mortality-map of beech forests at the study area in orderto verify their accuracy. To produce WDI-map, we calculated maps of air temperature using AMeDAS data and GDEM.
The interpolation method using the environmental lapse rate calibrated air temperature maps with the good accuracy ofRMSE = 0.49K. The WDI-map could detect the mortality more accurately than NDVI-map in summer although both maps
were effective in spring. Considering the characteristic of WDI, the index detects forest decline inducing the reduction oftranspiration rates caused by air pollution and water deficit. Therefore WDI could be expected as an index for monitoring
vegetation decline.

Key words : Beech decline, MODIS, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Tanzawa mountains, Water Deficit
Index (WDI)

丹沢山地のような山岳地において、広域を対象に定

1 ．緒

言

期的かつ高頻度に現地調査を行うことは困難であり、効

丹沢山地は神奈川県北西部に位置し、山梨・静岡両県果的な植生モニタリング手法の確立が必要とされる。広にまたがる山地である。ブナやモミの原生林など豊かな域を対象としたモニタリング手法には、航空機や衛星に自然が残っており、国定公園にも指定されている。しか搭載されたセンサにより取得されるリモートセンシング

し、1980 年代よりブナやモミの立ち枯れが深刻化してデータの利用が有用である。例えば、丹沢山地を対象とおり、森林の衰退は現在も進行中である。衰退要因として、して、衛星データを用いてモニタリングを行った研究とオゾンに代表される光化学オキシダントによる大気汚染やして、2 時期の LANDSAT データを使用して、土地被覆水分ストレス、病虫害などが挙げられるが、衰退要因の絞分類を行い、変化域を抽出することで裸地や崩壊地の検り込みや衰退機構の解明には至っていないのが現状である出を行った例がある（鎌形・原、2007）。また、他の地（丸田・臼井、1997a; 丸田・臼井、1997b; 山根ら、2007a）。

域を対象に航空機や衛星を用いて植生のモニタリングを*Corresponding author : Phone: +81-3-5841-5340, Fax: +81-3-5841-8175, E-mail: aomasa@mail.ecc.u-tokyo.ac.jp© The Society of Eco-Engineering（13）141

行った例として、都市近郊の大気汚染地域を対象とし、のデータを使用した。研究対象域におけるピクセル数は、森林温度の違いから気孔や蒸散速度への影響を調査し空間分解能 500 m で 24820 ピクセルである。データにた例（Omasa et al., 1993, 2002）や半乾燥地域の干ばつ調はあらかじめ地上基準点による幾何補正が施されており、査（Rahimzadeh et al., 2009）などの例がある。このうちピクセルの位置情報について深刻なずれはないとする。

Rahimzadeh et al.（2009）では衛星データとして MODIS対象域の気温分布図を作成するため、対象域に分布データを使用している。MODIS データは、空間分解能する 10 点のアメダス観測点（神流、秩父、鳩山、所は中程度（250 m、500 m、1000 m）だが、日単位の高沢、小河内、八王子、野辺山、勝浦、大月、山中）に頻度観測が可能であり、広域を対象として時系列変化おける日単位気温データと各観測点の高度情報を取得しを解析する場合に有効である。また、植生の生理生態た。また、気温の標高補正を行うため Terra に搭載され的な情報である植生密度を評価する NDVI（Normalizedたセンサ、ASTER より取得した対象域の Global Digital

Difference Vegetation Index） や 蒸 発 散 速 度 を 評 価 す る

Elevation Model（GDEM）データ（空間分解能 30m）をWDI（Water Deficit Index, Moran et al., 1994）の算出が可使用した。
森林の枯死状況の現地調査データとして、ブナ林の衰能である。
そ こで、 本 研 究 では高頻度にデータ取得が可能な退実態調査（山根ら、2007b）における、ブナ林の枯死MODIS データ、ASTER より取得した標高データ、アメ状況調査図を利用した。手法として、1977 年と 2004 年

ダス観測点のデータを使用して、植生密度と相関のあるの空中写真（分解能 25 cm）を利用したテクスチャ解析

NDVI と蒸発散速度を評価する WDI について空間分布により、2 時期の樹冠粗密度の変動を計算することで枯図を作成し、現地調査により得られたブナ林の枯死状況死木の検出を行っている。枯死状況はそれぞれ、1 km2図（山根ら、2007b）と比較する。そして MODIS データ
により丹沢山地におけるブナ群落の枯死状況や、さらに、気孔閉鎖に関係する蒸散速度などの生理生態的変化を検出できる可能性について検討することを目的とする。

2 ．研究対象域
対象域は丹沢山地を含む約 6300 km2（東経 138.62〜139.40 度、北緯 35.33〜36.00 度）の領域である。本研究の対象域を Fig. 1 に示す。Fig. 1 下図の点線で囲まれた領域は丹沢大山国定公園と県立丹沢大山自然公園を合わせた領域で、ブナ林の衰退はこの領域内にて報告されており、特に衰退の深刻化している区域は国定公園特別保護区域内にある。

3 ．解析手法
3.1．使用データ
衛星 Terra に搭載されたセンサ、MODIS より取得されたデータを用いた。MODIS は波長 0.40〜14.4μm の範囲に 36 バンドの観測波長帯を有し、利用目的に応じた様々なデータプロダクトを提供している。本研究では、各ピクセルに分光反射率の情報を持つ MOD09A1 データ（空間分解能 500 m）と、地表面温度の情報をもつ
MOD11A2 データ（空間分解能 1000 m）の 2 種類の規格のデータを利用した。いずれのデータも観測は日単位で行われるが、雲やノイズの影響を除去するため 8 日間のコンポジット処理が施されている。2007 年の 46 シーン

142（14）

Fig. 1 Location of the study area. The dotted line in the lower
figure indicates Tanzawa-Oyama Quasi-National Park whereserious beech forests decline is reported.

Eco-Engineering

のグリッド内に存在する枯死木の本数に応じて Low,の計算式は以下の通りであり、これより各ピクセルにMid., High の 3 段階に分けられており、Low は 1 km2 あNDVI の値をもたせた。NDVI は -1 から +1 の値をとり、た り 200 本 以 下、Mid. は 201 本 か ら 400 本、High は植生密度が高いと赤色波長帯（Band1）の反射率が低下401 本以上である。

するため、1 に近い値をとる。
NDVI =

3.2．解析手法

Band2−Band1
Band2＋Band1（1）Fig. 2 に解析の手順を示す。図中の平行四辺形は使用データを、長方形は処理を示す。Ts は地表面温度、Ta3.2.2．Ts-Ta

は 気 温 を 示 す。 本 研 究 で は NDVI と WDI に つ い て そ

WDI の値を計算するためには各ピクセルにおけるれぞれ空間分布図を作成し、現地調査データ（山根ら、

NDVI と Ts-Ta の値が必要である。そのため Ts-Ta の空2007b）との比較を行い、各指標値と枯死状況との対応間分布図を作成する。まず Ta の空間分布図の作成方法関係を検証した。データは全て緯度・経度の情報を持つを示す。対象域における 10 点のアメダス観測点より各画像データとして処理を行う。MODIS データの前処理観測点における日単位気温データを取得し、10 点のうとして MOD09A1, MOD11A2 の各データについて、投ち各ピクセルと最も近い 4 点の観測点における気温につ影変換を行い、雲やノイズの影響を除くためにマスク処いて距離の重み付けを行い、各ピクセルの距離の重み付理を行った。

き平均気温を計算した。その後、平均気温について標高データを用いて高度補正を行った。気温減率は国際標準

3.2.1．NDVI

大気で定義された 6.49（K/1000 m）を使用した。Ts のNDVI は赤色波長帯をよく吸収し、近赤外波長帯をよ値は MODIS データより取得されるが、本研究で用いたく反射するという植生の分光反射特性を利用した植生指MOD11A2 データは日単位で取得されたデータに対して標であり、近赤外波長帯の反射率と赤色波長帯の反射率8 日間のうち信頼性の高い（雲やエアロゾル、センサのの差分を正規化することで計算される。MODIS の観測ノイズの影響の少ない）値の平均値を各ピクセルにもた

波長帯では赤色波長帯として Band1（620〜670nm）、近せるというコンポジット処理が施されており、Ta の値

赤外波長帯として Band2（841〜876nm）の分光反射率もこれと同期させるため 8 日間の平均気温に計算した値を取得できる。MODIS の観測波長帯を利用した NDVIを各ピクセルにもたせ、2007 年の 46 シーンの Ta 分布図を作成した。Ts の分布図は MOD11A2 データより取MOD09A1

MOD11A2

AMeDAS data

GDEM得可能であり、Ta の分布図と差分値を計算し、Ts-Ta の分布図を作成した。

Interpolation andcorrection of airtemperature using
the environmental
lapse rate

Reprojection

Masking

Ts-Ta の値は一般に蒸発散速度に対応する値として用いられる。蒸発散速度が大きいと Ts は潜熱の影響により、低い値となり Ts-Ta は小さくなる。逆に蒸発散速度が小さいと Ts-Ta は大きくなる。日射や気流が一定といTs-map

Ta-mapう条件下において、Ts-Ta は蒸発散速度の程度を示す指標として比較できる。

NDVI-map(Ts-Ta)-map

3.2.3．WDI
WDI-map

Ground truth data

WDI は NDVI と Ts-Ta の値から計算される、葉量に応じた蒸発散速度の違いを評価できる指標である。ある葉Forest declining

Fig. 2 Flow chart of the image processing. MOD09A1 andMOD11A2 are MODIS data. AMeDAS data have daily
temperature values and their altitudes. GDEM is Global
Digital Elevation Model obtained by ASTER. Ts is surface(soil and canopy) temperature, Ta is air temperature. Groundtruth data is GIS-data of beech forest s mortality in Tanzawa
mountains (Yamane et al., 2007b).

Eco-Engineering量の条件下において潜在的に可能な最大の蒸発散速度をLEp、実際の蒸発散速度を LE とすると WDI は Eq.（2）より計算される。蒸発散速度が相対的に小さいと WDIは 1 に近い値をとることになる。
LE
WDI = 1 −（2）LEp（15）143

実際に衛星データと気象データを用いて WDI を計算

も、相対的に蒸発散速度の低下している状況を検出すする方法を説明する。縦軸 NDVI、横軸 Ts-Ta の特徴空ることが可能と考えられる。なお、十分に植生で被覆さ間上に対象域のピクセルのもつ値をプロットしていき、れ、また、葉表面が濡れていない場合には、WDI は気プロットを含むように台形を設定する（Fig. 3）。台形の孔を介した蒸散速度の指標とみなせる。

各頂点は特徴的な環境条件にあることを示し、1 ）湿潤で植生密度が高い、2 ）乾燥しており植生密度が高い、3 ）4 ．結果および考察

湿潤な裸地、4 ）乾燥した裸地となる。WDI は NDVI 一

作成した 46 の気温分布図のうち 2007 年 7 月 28 日か定の直線上の各ピクセルについて、Ts-Ta の相対的な位ら 8 月 4 日までの 8 日間の平均気温の分布図を Fig. 4 に置を示す指標である。Fig. 3 において点 C にプロットさ示す。精度を検証するため、解析に使用した 10 ヶ所のれたピクセルについて WDI の値は線分 BC, AB の長さ

アメダス観測点のうち大月における気温データを除いを用いて Eq.
（3）より計算される。て同様の手法により気温分布図を作成し、推定時に外した大月における実測値と推定値を比較した。その結果

WDI = 1−LE
LEp= 1−(Ts−Ta)−(Ts−Ta)dry(Ts−Ta)wet−(Ts−Ta)dry= 1−

BC
AB

（3）

RMSE = 0.49K と高い精度で推定できた。
落葉樹が葉をつけ始める春季（2007/05/01〜2007/05/

Moran et al.（1994）において台形の 4 頂点はそれぞれ08）と植生密度が最大化し、健全な植生と被害を受けて実測値に基づいて決められている。本研究においては、いる植生間の葉量および蒸発散速度の差が最大となるとNDVI と Ts-Ta の実測値は取得出来ないため、森林や裸考えられる夏季（2007/07/28〜2007/08/04）のデータに地、畑地など多くの環境条件を含むように対象域を設ついて解析を行った。

定し（Fig. 1 下図全域）、NDVI の 0.1 刻みのプロットに夏季の NDVI 空間分布図、WDI 空間分布図を Fig. 5

おける 95% 信頼区間に相当する、平均値± 2 標準偏差に示す。白いピクセルはマスク処理により除去されたピの点を線形回帰することで線分 1）-3）, 2）-4）を設定したクセルである。NDVI の値は全体的に 0.8 以上という高（Fig. 3）。

い値をとっており、空間的な値の差もほとんどみられな

WDI の 値 は 0 か ら +1 の 値 を と り、1 に 近 い ほ ど 相い。これは全体的に植生密度が高く、枯死木の存在を検対的に蒸発散速度が低下していることを示す。WDI は出できていないといえる。一方、WDI は空間的に値のNDVI 一定、すなわち植生密度が同じピクセル間での蒸差が見られ、値の高い領域と低い領域がまとまっている。

発散速度の違いを評価しており、葉がついていながらNDVI が一様に高い値をとり、植生で十分被覆されていたことより、葉量は同程度だが蒸発散速度に差のある領域がまとまって存在しているといえる。
春季と夏季のデータについて、山根ら（2007b）の現地調査データにおいて枯死状況が Low, Mid., High に分Fig. 3 Definition of WDI. The plots are calculated from the dataof May 1 to 9 in 2007. This trapezoidal shape shows
the difference in potential evapotranspiration under eachvegetation density. The WDI at point C is given by 1-BC/AB,
as shown in Eq.(3).

144（16）

Fig. 4 Ta-map (the average of July 28 to August 4 in 2007)
calculated by AMeDAS data and GDEM data.

Eco-EngineeringFig. 5 NDVI and WDI-map calculated from MODIS composite data obtained from July 28 to August 4, 2007. White pixels are
no data area deleted by the cloud masking.

類されたピクセルにおける NDVI と WDI の値について対応関係を示したものを Fig. 6 に示す。有意差の検定に

Low

0.90

は分散分析の後、LSD 法（最小有意差検定）を使用し0.80
NDVIの NDVI の値は 0.9 に近い高い値をとっており、枯死状況を反映しているとはいえない。また、春季と夏季で0.70

AB0.60

比較して、枯死状況と強い対応関係をもっていることがC

0.50
Springわかる。
MODIS データより計算された 2 つの指標について、

0.70

NDVI は春季においては枯死状況を反映していたものの価する WDI の導出過程の性質上、夏季の結果は、葉のWDI

0.60cLowab

CHigh0.50

B0.40

A

ついていない枯死木というよりは、葉がついていながらも通常より蒸発散速度の低下している状態にある植生をSummerMid.

夏季は枯死状況を反映しておらず、一方、WDI は春季・植生密度が等しいピクセル間での蒸発散速度の差を評

b

High

WDI の値を比較すると春季の WDI の方が夏季のものと夏季ともに枯死状況をよく反映していた。

aMid.

た。春季、夏季のどちらのデータにおいても WDI の方が NDVI に比べて枯死状況を反映している。特に夏季

a0.30

SpringSummer

検出しているといえる。WDI は蒸発散速度が低下している領域を検出することで、枯死状況の検出に繋がったといえる。蒸発散速度を低下させる要因としては大気汚染や水分ストレスによる気孔閉鎖が考えられる。

Eco-Engineering

Fig. 6 Values of NDVI and WDI in areas classified as low, mid. andhigh by the ground truth data in spring and summer. Columns
marked by different letters are significantly different at p <0.05 according to LSD, one-way ANOVA. Error bars show
the standard error of the mean (SEM).

（17）145

一方、春季においては、葉の展開との関係で、植生

Maruta, E. and Usui, N., 1997b: Acid rain and fog. (ed. by The

密度（葉量）の指標である NDVI にも影響が見られた。

society for parks of Kanagawa pref. and Institution of investigation

丹沢山地においては局所的に高濃度のオゾンが分布し

on Tanzawa-Oyama). Department for Envir. of Kanagawa pref.,ていることが報告されており（河野ら、2007）、春季のKanagawa, 81-88.（丸田恵美子・臼井直美，1997a: 酸性雨・NDVI の違いは、枯死状況の直接的な検出に加えて、オ霧．丹沢大山自然環境総合調査報告書（神奈川県公園協会・ゾンによる葉の展開への影響の可能性を示唆している。

丹沢大山自然環境総合調査団企画委員会 編）．神奈川県環境

また、WDI により、オゾンによる気孔閉鎖を蒸発散速部，神奈川県，81-88.）度低下として検出している可能性も考えられる。

Moran, M. S., Clarke, T. R., Inoue, Y. and Vidal, A., 1994: Estimating

以上より、MODIS データより算出された指標、特にcrop water deficit using the relation between surface-air

WDI を用いて、春季、夏季にかかわらず丹沢山地のブ

temperature and spectral vegetation index. Remote Sens. Environ.,

ナ林の枯死状況を評価できることが分かった。しかしな49, 246-263.

がら、WDI はその特性上、直接枯死木を検出している

Omasa, K., 2002: Diagnosis of stomatal response and gas exchange

わけではなく、大気汚染や水ストレスなどの衰退要因がof trees by thermal remote sensing. In Air Pollution and Plant

深刻化し、蒸散速度の低下や枯死に至る可能性の高い地Biotechnology (ed. by Omasa, K., Saji, H., Youssefian, S. and域を検出しているといえる。WDI は植生の衰退進行度

Kondo, N.). Springer. pp. 343-359.の評価に有用であると期待される。

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裕史・越池

山自然環境総合調査報告書（神奈川県公園協会・丹沢大山況 −林分構造と衰退状況−．丹沢大山総合調査学術報告書

自然環境総合調査団企画委員会 編）．神奈川県環境部，神奈（丹沢大山総合調査団 編）．（財）平岡環境科学研究所，神奈

川県，78-80.）

川，479-484.）

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透・笹川裕史・原淳・内山佳美・笹川正・斉藤央嗣，2007b: 丹沢山地のブナ林の現Eco-Engineering