「デジタル観測手法を統合した里山の GIS 解析」

空間情報科学研究センターシンポジウム

デジタル観測手法を統合した森林成長のモデル化－森林計測学の視点から－
山本 一清 （名古屋大学大学院生命農学研究科）

里山の森林は，燃料革命以後多様に変化してきた．多くはスギやヒノキなどの針葉樹人工林や宅地などへの転用が行われ，残された里山の森林も近年では遷移が急速に進んでいる．また，一般に里山は都市域と近接しているため，環境ストレスがその一因と考えられる樹木の集団枯損や森林衰退の問題も指摘されている．このような短いタイムスケールでの急激な森林の変化を検討するためには，森林内の樹種構成およびその空間的構造，樹木ごとの挙動等を把握することが重要となり，従来よりもはるかに高解像度のデジタル観測技術と地上調査とを組み合わせることが必要になると考えられる．

1．はじめに．はじめにて植生の NPP を推定するモデル

里山の森林は，かつて薪炭林であったものが多い．薪炭林とは，薪炭を得るための雑木林で，樹木を伐採し，そこから再生してくる

これら 3 タイプのモデルのうち，Process Models は生物学的プロ萌芽を成長させ，数十年の周期で伐採を繰り返すことで維持されセスに基づくモデルであると同時に，我々が森林生態系というもてきた．そのため，これらの雑木林は植生遷移段階でいえば中期のをどのように理解しているかを反映したモデルである．したがっの段階であり，伐採により初期と中期を繰り返していたと考えられて，それにより予測される森林成長の予測結果を評価することは，る．また，この遷移初期から中期の段階にある雑木林は，植生の同時に森林生態系に対する我々の理解を評価することになる．こ

種組成も多様であり，日本の里山的自然の多様性を支えてきたもれらのことから，Process Models はバイオマスの生産機構および植のと考えられる（樋口, 1996）．しかし，近年では燃料革命のため薪生と外部環境の相互関係，さらに気候変動などに対する生態系の炭林の価値は失われ，多くはスギやヒノキなどの針葉樹人工林，反応を検討する上で，より有効なモデルであると考えられる（Liu etまたはゴルフ場，住宅地，工場用地などに転用されるとともに，残al.，1997）．

された里山の雑木林も遷移が進み，徐々に多様性がそこなわれ近年の森林成長，特に森林およびランドスケープを単位とするつつあるのが現実である（田畑, 1999）．本論では，これら里山のマクロ・スケールでの NPP や地上部バイオマス量の推定において現状を踏まえ，今後里山解析の目指すべき方向性を議論する．

も，マクロ・スケールでの衛星データと生物学的プロセスをベースとした Process Model の統合による推定システムの開発が行われ2．ミクロ・スケールでの森林成長予測の重要性．ミクロ・スケールでの森林成長予測の重要性ている（e.g., Liu et al.，1997；Coops，1999）．しかし，このようなマク植生の純一次生産力（Net Primary Productivity: NPP）は，植生

ロ・スケールでの森林成長の予測手法では，森林内における種構の光合成の総量である純生産量と植生自体の呼吸量の差であり，成の変化は無視されてしまう．また，里山は地理的にも周辺の都気候変動に影響を与える CO2 収支の主要な構成要素である．植市区域からの影響を受けやすい条件下にあり，都市区域からの生における NPP の推定においては，一般的に以下の 3 タイプの様々な大気汚染物質による環境ストレスがその一因と考えられるモデルが利用されている（Ruimy et al.，1994）．

樹木の集団枯損や森林衰退などの問題も指摘されており，これら単木を生起とする様々な森林構造の変化をマクロ・スケールでの

1） Statistical Models：回帰分析により植生の NPP を気象学的観測結果のみから予測することは困難である．

なパラメータや蒸発散量，またはその両方と関連づけたモ

したがって，里山の森林の長期的な成長予測のためには，マクデル

ロ・スケールでの観測だけではなく，樹木個体を単位とするミクロ・スケールでのデジタル観測手法を組み合わせることにより，従来

2） Parametric Models：太陽光とキャノピーにおける吸光係数から行われてきた様々な分野の地上調査から得られているミクロ・から植生の NPP を推定するモデルスケールでの知見を応用した成長予測システムの構築が可能と

3） Process Models：光合成・呼吸・蒸散などの植生の成長に影なるであろう．

響を与える生物学的プロセスをシミュレートすることによっ- 47 -3．ミクロ・スケールでの森林成長予測システム試案．ミクロ・スケールでの森林成長予測システム試案

Landsat MSS imagery combined with a forest growth process

樹木レベルでの成長量を決定する要因としては，樹木の純生

model （3-PGS）. PE & R., 65, 1149-1156.

産量に関連する葉における光合成能・樹冠葉量，樹木根系におLiu, J., Chen, J.M., Cihlar, J., and Park, W.M. （1997）: A process-

ける水分バランスなどの要因，呼吸量に関連する樹冠葉量・樹幹

based boreal ecosystem productivity simulator using remote

内の辺材量などの樹木の要因，また外部的な日射量・気温・降水sensing inputs. Romote Sens. Environ., 62, 158-175.

量などの要因が考えられる．また，長期的な森林の動態を決定す

Nelson, R. （1997）: Modelling forest canopy heights: the effects ofる要因としては，植生遷移に関連する森林内の樹種構成や林冠

canopy shape. Remote Sens. Environ., 60, 327-334.

ギャップなどの要因，森林内の樹木間の競争・枯死過程に関連す

Ruimy, A. Saugier, B. and Dedieu, G. （1994）: Methodology for theる森林内の階層構造や空間分布特性などの要因，および樹木枯

estimation of terrestrial net primary production from remotely

損や衰退に関連する気候変動や周辺の都市区域からの環境スト

sensed data. J. Geophys. Res., 99, 5263-5383.

レスなどの要因が考えられる．

Valentine, H.T. （1999）: Estimation of the net primary production of

これら様々な要因を含む里山の森林における成長予測システ

eaven-aged stands with a carbon-allocation model. Ecol. Model.,ムの構成を考える場合，その中核として以下の 2 点が必要と考え

122, 139-149.

られる．
1） 航空機からのレーザ観測・高解像度カラー航空写真画像・高解像度 MSS データなどのミクロスケールのデジタル観測デー
タから，樹木レベルでの森林空間構造および樹冠部における化学的特性を推定する手法についての検討
2） 大気環境データおよび生態学的・水文気象学的・環境化学的アプローチによる地上調査から得られているベースデータを基礎とした樹木レベルでの Forest Growth Process Model の構築
これまで，ミクロ・スケールの森林成長予測においても，1）および 2）それぞれのモデルについて個別の報告例はみられるが，1）と 2）を統合したシステムについての報告例は見られない．また，個別の報告例についても，多くは比較的単純な林相や人工林における解析例がほとんどである（e.g., Nelson，1997; Brandtberg,1999; Valentine，1999）．したがって，従来よりも高精度のデジタル観測手法を従来のミクロ・スケールでの地上調査と組み合わせることによって，マクロ・スケールでは得られなかった，新たな知見が得られる可能があり，今後里山の森林における成長予測だけでなく，その多様性の維持・管理における重要な知見が得られるものと考えられる．
【 文献 】
田端英雄（1999）： 里山利用で自然の保全を．随想森林，No.41，9-11．
樋口広芳（1996）： 『保全生物学』．東京大学出版会，253p．
Brandtberg, T. （1999）: Automatic individual tree based analysis ofhigh spatial resolution aerial images on naturally regenerated borealforests. Can. J. For. Res.，29, 1464-1478.
Coops, N. （1999）: Improvement in predicting stand growth of Pinus
radiata （D. Don） across landscapes using NOAA AVHRR and- 48 -