富山県森林研報 16（2024）
富山森林研報 16（2024）【論文】

富山県を対象とした位置・地形因子による雪起こし施業量の広域推定
図子 光太郎Spatial estimation of the operational quantity to prevent bending due to snow pressure in Toyama, Japan.

Kotaro ZUSHI

富山県におけるスギ人工林の雪起こしの施業履歴をもとに，雪起こし施業量と位置・地形因子との関係を解析し，雪起こし施業量の県域レベルでの空間推定を試みた。雪起こしの施業履
歴として社団法人富山県農林水産公社が分収造林事業により造成した 346 事業地の記録を用いた。各事業地の面積に対する雪起こし延べ実施面積の比を雪起こし面積比施業量とした。市町別に雪起こし面積比施業量の平均値を比較すると，最小は氷見市の 1.32，最大は上市町の7.22 となり，顕著な地域差が認められた。雪起こし面積比施業量と位置・地形因子との関係を一般化線形混合モデル（GLMM）により解析した結果，最適モデルには説明変数として標高，
緯度，経度，谷深度，谷高度および相対斜面位置が採用された。これらの位置・地形因子は積
雪深と樹高成長速度の影響をとおして雪起こし施業量の空間分布を説明していると考えられた。さらに，推定モデルをもとに県内スギ人工林の雪起こし施業量分布図を作成し，再造林地としての適性について検討を行った。
キーワード：雪起こし・スギ・地理因子・地形因子・施業量空間分布1. は じ め に
戦後の拡大造林期に植栽された針葉樹人工向上に寄与することは確かであるが（山本ら林の多くが収穫期を迎え，この 10 年ほどをみ1979；佐藤 1980；平 1982；矢野 1987；野表

れば，国内の伐採面積や素材生産量はともに増1989），この作業に要する労力や経費は他の保加傾向を示している（林野庁 2022a）。その一育作業に比べても大きく（野表 1984），一度実方で，人工林伐採後の再造林率は 3～4 割程度

施するとその効果を維持するために長期にわに留まっており（林野庁 2022b），森林所有者

たる施業を余儀なくされることも少なくない。

の再造林意欲が依然として低調であることをこうした豪多雪地特有の保育のための経費を示している。これは育林に要する経費が山元立

木材販売価格に上乗せすることは困難である

木価格を上回っていることが根本的原因であうえに，さらなる初期保育経費の縮減が求めら

り，この解消には育林経費の 6 割を占めるとされるなか，今後の再造林においては雪起こしをれる初期保育経費を縮減することが特に重要廃した，あるいはその実施を最小限に留めた森とされている（林野庁 2022b）。

林造成を検討せざるを得ない。このためには既一方，富山県をはじめとする日本海側の豪多存の人工林の中から過度の雪起こしを実施す

雪地帯では，雪圧による幹折れ，根返り，根元

ることなく，根元曲がりの少ない健全な林分が曲がりなどの発生を防ぎ，植栽木の健全性と成成立した箇所を再造林の対象とするのが妥当

林率の向上，成長の停滞を抑制することを目的であろう。しかし，雪起こしの回数や期間などに雪起こしが初期保育として広く実施されての実施状況を広域的に調べた例は少なく（野表きた。雪起こしが根元曲がりの軽減や成林率の1973；矢野 1985），雪起こし施業量の地域や場
7

所による違いを広域的かつ定量的に明らかに

ha であるが，最小は 1.2 ha，最大は 117.6 ha

するような試みはなされていない。

となり，事業地の規模は大きく異なる。植栽に

雪起こし期間の終了の目安は，植栽木の樹高要した期間も事業地の規模などによって異なが積雪深の 2～2.5 倍に達するまでとされており，単年度で域内全ての植栽が行われる場合もり（佐藤 1984；小野寺 1990；野表 1992），

あるが，20 年以上にわたり 10 数回に分けて植雪起こしの回数や実施期間は造林地の積雪深栽が行われる場合もある。

と樹高成長速度との相互関係によって概ね決まると考えてよい。これまでに積雪深や降雪量については積雪観測地点の位置・地形因子などを説明変数とする数理モデルを作成し，対象域における分布を空間推定する試みが行われ，良好な結果が得られている（中峠・北川 1975；佐藤1987 ； López-Moreno and Nogués-Bravo

2006；Grünewald et al 2013）。同様に樹高成
長速度を規定する地位指数や林地生産力についても位置・地形因子を説明変数とする数理モ
デルによる空間推定が試みられ，これについても比較的良好な結果が得られている（Mitsuda

図-1 富山県農林水産公社事業地の分布

2001；Zushi 2006；Zushi 2007；Farrelly et
al. 2011）。そこで，本研究では，富山県内の使用した雪起こしの履歴に関するデータは，

スギ人工林の雪起こしの施業履歴をもとに，雪公社の施業台帳（一部，造林台帳）をもとに調起こし施業量と位置・地形因子との関係を解析整した。施業台帳には，それぞれの事業地におし，雪起こし施業量の県域レベルでの空間推定

いて実施された植栽を含めた全ての施業の実を試みた。さらに推定された雪起こし施業量に施面積が施業種別および年度別に記載されて基づき再造林地としての適性について議論をいる。なお，雪起こしについては施業対象林分行った。

の面積に雪起こし対象立木の本数割合を乗じた値が実施面積として記載されている。また，

2. 方法

施業台帳には施業対象となった林・小班名も記

2.1 対象地と使用データ載されているが，多くの場合，同一年度に実施

本研究は社団法人富山県農林水産公社（以下，された複数林・小班の実施面積の合計値のみが公社）が分収造林事業により造成したスギ人工記載されており，林・小班別に施業量を把握す林（以下，公社営林）の雪起こしの履歴を解析ることはできない。このため，本研究では事業対象とした。公社による植栽は 1966 年から始

地毎の雪起こし実施面積の総数を解析の対象

まり，最盛期の 1970 年代には年間 300～400 haとし，事業地の雪起こし施業量を表すために次に達し，
その後徐々に数を減らしながら2004 年式で表される面積比施業量を用いた。
𝐴𝐴���
𝑅𝑅��� �𝐴𝐴���まで続いた。2023 年時点において，公社営林の面積は 7406 ha となっており，これは富山県の民有林人工林面積の約 15%を占める。

Rope : 面積比施業量
Aope : 雪起こし延べ実施面積（ha）
Aprj : 事業地面積（ha）

公社では公社営林の最大の経営単位を事業地としており，これをさらに林・小班に細分し，管理を行っている。事業地は 346 箇所あり，富山県内のスギ人工林分布域に大きく偏ること

各事業地の位置および地形に関するデータなく分布する（図-1）。事業地面積は平均 21.9を取得するため，公社造林施業図をもとに各事

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業地の境界を表すポリゴンを作成した。公社造

た地形因子の算出方法や特性など詳細につい林施業図は森林基本図（縮尺：1/5000）に各事ては既往の文献を参考にされたい（Wilson and

業地の林・小班境界を記した紙地図である。こGallant 2000；Böhner and McCloy 2006；Henglの公社造林施業図をスキャニングした上で，and Reuter 2008；図子 2010）。

GIS（Geographic Information System）に取り

2.2 解析方法

込み，各事業地の林・小班境界のポリゴンを手

図-2 に富山地方気象台（北緯36°42′30″，

作業により作成し，これらを事業地毎に結合し

東経 137°12′6″，標高 9 m）における 1965～て事業地ポリゴンとした。

2023 年における冬期降雪量（11～4 月の間の降各事業地の地理的位置を表す因子として緯雪量）の推移を示した。冬期降雪量が 4000 mm

度，経度および隔海度を用いた。隔海度は海岸を超えるような多雪年となる頻度は 1990 年以

線からの陸域任意地点までの最短距離（km）で前と以降では明らかに異なる。雪起こし施業量あり（草薙 2014），日本海側積雪地域の積雪深は降雪量や積雪量の空間変動だけではなくこ

分布との間に高い相関が認められている（中うした年変動の影響も受けることから，位置・峠・北川 1975；佐藤 1987，1992）。なお，そ地形因子の影響を適正に評価するには降雪量

れぞれの事業地の位置因子は事業地ポリゴンの年変動の影響も考慮する必要がある。そこで，の重心における値とした。

各事業地の植栽年度を基準に「1966～1970 年」，

本研究では富山県内民有林域の航空機 LiDAR「1971～1975 年」，「1976～1980 年」，「1981による計測結果から作成した 0.5×0.5 m セル

～1985 年」，「1986～1990 年」，「1991～1995

サイズの DEM（Digital Elevation Model）を 10年」および「1996 年以降」の 7 つの植栽年度に×10 m セルサイズに再調整した DEM をもとに区分し，解析において影響因子として加えた。

各種地形因子のラスタデータを作成した。各事

なお，多くの場合，各事業地の植栽は複数年度

業地の地形因子の値は事業地ポリゴン内に含にわたることから，年度毎の植栽面積を重みとまれる地形因子ラスタのセル値の平均とした。

した植栽年度の加重平均を求め，これを事業地

地形因子ラスタの作成にはGIS ソフトSAGA Ver.

の植栽年度の代表値とした。

9.1.1 の地形解析機能を用いた。Basic Terrain
Analysis モジュールにより斜面傾斜（slope,radian），斜面向き（aspect, radian），横断曲率（plan curvature），縦断曲率（profile
curvature），相対斜面位置（relative slope
position ） ， 地 形 湿 潤 指 数 （ topographic
wetness index），谷深度（valley depth, m）
および谷高度（channel network distance, m）
を算出した。ただし，斜面向きは北からの偏差をとるよう変換し，北方度（northing, radian）とした（Grünewald et al. 2013）。また，
Topographic Openness モジュールにより開度

図-2 富山地方気象台における冬期
積雪量の年次推移（positive openness, radian）を算出した。

雪起こし施業量に対する位置・地形因子の関以上の地形因子はいずれも山地における林地係を一般化線形混合モデル（GLMM）により解析

生産力や積雪深および積雪水当量の空間変動した。雪起こし面積比施業量を応答変数とし，との関連性について多くの言及がなされてい上述の緯度，経度，隔海度，標高，斜面傾斜，る（例えば，Chang and Li 2000；Mitsuda et

北方度，横断曲率，縦断曲率，相対斜面位置，

al. 2001；Zushi 2007；Grünewald et al. 2013；

地形湿潤指数，谷深度，谷高度および開度を固Biagi and Carey 2020）。また，ここで使用し定効果の説明変数として投入した。さらに，植9

栽年度区分をランダム効果としてモデルに加市町内の公社営林は標高面積加重平均が 559 m

えた。誤差構造には正規分布を仮定し，リンク（全体平均 380 m）となっており，他の市町に関数には恒等関数を使用した。また，フルモデ

比べ著しく高かった。一方，平均面積比施業量

ルについて VIF（Variance Inflation Factor）

が最も少なかったのは氷見市の 1.32 であり，を用いて多重共線性について検証し，VIF が 10

次いで小矢部市（1.54），高岡市（2.51），射を超える説明変数を除き，さらに AIC（Akaike’

水市（2.68）の順となり，いずれも県北西部にs Information Criterion）を基準とする変数ある高岡管内の市町となった。また，雪起こし

増減法によるステップワイズにより変数選択が全く行われなかったのは氷見市の5 事業地とを行い，AIC 最小となる変数組み合わせを最適

小矢部市の 1 事業地であった。一方，面積比施モデルとして採用した。なお，以上の統計処理

業量が 10 を超えた事業地は上市町の 3 事業地，は統計解析ソフト R Ver. 4.2.2（R Core Team

富山市の 2 事業地，
南砺市の 2 事業地であった。

2022）により行った。

雪起こしの面積比施業量を応答変数とし，位表-1 市町別の雪起こし延べ実施面積，
事業地面積，面積比施業量

3. 結果
図-3 に公社営林における雪起こし実施面積の年度別推移を示した。1978～1987 年の 10 年
間は他の期間に比べ実施面積が特に多く，ほとんどの年度で実施面積が 1000 ha を超え，全延べ実施面積（24927 ha）の 40 %以上をこの 10年間が占めた。この期間は降雪量も比較的多く（図-2），いわゆる昭和 56 年豪雪（1981 年）
や昭和 59 年豪雪（1984 年）なども発生しており，昭和 59 年豪雪の後の 1985 年の実施面積は2000 ha を超えた。

置・地形因子を固定効果，植栽年度区分をラン
ダム効果とする一般化線形混合モデルによる図-3 公社営林における雪起こし実
施面積の年次推移解析を行った。フルモデルについて，VIF を用
いて多重共線性について検証したところ，海隔表-1 に市町別の雪起こし延べ実施面積，事業度の VIF が 18.2 と著しく高かったことから，

地面積，面積比施業量を示した。全事業地の雪説明変数から海隔度を除いて解析を再度行っ起こし面積比施業量の平均は 3.36 であるが，た。ステップワイズ法による変数選択の結果，市町によってかなりの違いが認められた。最も最適モデルとしてランダム効果である植栽年

平均面積比施業量が大きかったのは上市町の度区分および固定効果として緯度，経度，標高，

7.22 であり，次いで黒部市（4.40），
富山市（3.90）

相対斜面位置，谷深度および谷高度が採用されおよび南砺市（3.85）の順となった。なお，上た（表-2）。作成されたモデルの二乗平方平均

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誤差（RMSE）は 1.635 であり，決定係数は 0.518の係数はこのことと一致する。また，富山県ととなった（表-3）。p 値などから判断した説明同じ日本海側の多雪地帯である山形県におけ

変数のモデルに対する影響は，谷深度，標高，

る積雪深分布を広域的に予測した事例では（佐緯度，相対斜面位置および経度が特に高かった。

藤 1987），緯度，経度，陸度（海隔度），標高，

説明変数の係数から谷深度が増加するに従っ

隔度（主稜線からの最短距離）および１月と２て施業量は増加，標高が増加するに従って施業

月の平均気温を説明変数に用いて高精度な積量は増加，緯度が増加するに従って施業量は減

雪深分布推定モデルの作成に成功している。さ少，相対斜面位置が増加する（斜面下部から上らに，中峠・北川（1975）は福井県を対象に標部になるに従って）に従って施業量が増加，経高と日本海岸線からの距離（海隔度）だけを用度が増加するに従って施業量が増加する傾向

いて県内の積雪深分布を概ね予測できるとしがそれぞれ認められた。

ている。なお，本論では海隔度は多重共線性の問題からモデルに投入されてないが，今回のデータセットでは海隔度と緯度の相関が極めて

表-2 一般化線形混合モデルによる雪起こし面積比施業量と位置・地形因子との関係解析結果

高く（R = -0.945），緯度は海隔度の影響も併せて表している可能性がある。
標高は，対象とする空間スケールにかかわらず，積雪深分布の説明変数として最もよく利用される地形因子である（中峠・北川 1975；佐藤1987；中島ら 1993；野村ら 1999；López-Moreno
and Nogués-Bravo 2006 ；Grünewald et al2013）。上述したように標高は積雪分布への影
響をとおして雪起こし施業量に作用していると考えられる。一方で富山県西部域のスギ人工

表-3 雪起こし施業量推定モデルの精度指標

林を対象とした林地生産力と地形因子との関係に関する調査において，標高が気温や生育期間への影響をとおしスギ林の林地生産力の分布に支配的に作用することが指摘されている（図子 2010）。したがって，標高と雪起こし施

3. 考察

業量との関係には，林地生産力や成長速度に対作成された雪起こし施業量推定モデルは，雪する標高の影響も含まれていると考えるのが妥当であろう。

起こしの施業量が積雪深と樹高成長速度とによって決定されるとする本論の仮定と矛盾し作成した雪起こし施業量の分布推定モデルない。作成された最適モデルには，ランダム効

では標高以外にも相対斜面位置，谷深度および果として用いた植栽年度区分のほか，固定効果

谷高度といった地形因子が採用された。山地でとして緯度，経度，標高，相対斜面位置，谷高の降雪は風や重力などにより地域スケールよ度および谷深度が採用された。このうち緯度，

り小さなランドスケープスケール（landscape

経度および標高は比較的大きな地域スケール

scale）で各種地形要因の影響を受けながら再（regional scale）での積雪深の変化とそれに配分され（Grünewald et al 2013），その結果伴う雪起こし施業量の増減を表していると考生じる積雪分布の不均一により雪起こし施業えられる。富山県の降雪量や積雪深を概観する

量に増減が生じる可能性がある。谷高度は近傍と北西部低標高域や海沿いで少なく，南東部高渓流からの鉛直距離を表し，谷深度は近傍尾根

標高域で多くなる傾向があり（初鹿ら 2008），

からの鉛直距離を表すが，谷高度が小さい場所

作成したモデルにおける緯度，経度および標高

あるいは谷深度が大きい場所ほど施業量が増11加する傾向があった。尾根や斜面上部付近の積て多く，下部において少なくなったのは斜面位

雪が風や重力の作用によって渓流沿いの相対置による植栽木の樹高成長速度の違いを反映

的に低い場所に集積し，こうした場所での雪起していると考えられる。

こし作業量が増加したと考えられる。新潟県の雪起こしが雪圧害の防除対策として高い効

山地斜面において航空機LiDAR を使用して詳細果を有することは確かであるが（山本ら 1979；に積雪深分布を調べた事例においても積雪深

佐藤 1980；平 1982；矢野 1987；野表 1989），は尾根部で減少し，谷部で増加する傾向があっ

同時に労力や経費の大きさがこの施業の問題たとしている（岡本 2004）。また，笹ら（1989）

点として常に指摘されている（野表 1984）。野は森林域における積雪深調査から，尾根部では表（1989）は，平均最深積雪深が 2 m を超える

強風によって積雪が飛ばされるため積雪深は地域では保育期間をとおして雪起こし作業に減少し，風速の弱まる山腹斜面から谷部にかけ要する労力は 200 人/ha 前後になると推定してて積雪深が増大することを指摘している。

いる。今回対象とした公社営林においても高標

一方，相対斜面位置については相対斜面位置

高域では面積比施業量の平均が7 を超える場合が高い場所（斜面上部）ほど雪起こし作業量がもあり，こうした地域での雪起こしに要する経増加する傾向があった。斜面位置は出現する土費は少なく見積もっても（単位面積当たり単価

壌型や水分環境をとおして林地生産力と密接を 25 万円/ha と仮定，富山県森林政策課 2022），に関連することがよく知られており（丹下

国内の一般的な造林地における造林・初期保育

1987；河田 1989；和口ら 2011），一般的に同費用とされる 150 万/ha（林野庁 2010）を上回

一斜面であれば斜面の上部よりも下部においると推定される。このような過度な雪起こしのて植栽木は良好な生育を示す。今回の解析結果

実施は投下された労力や経費とそれによってにおいて雪起こし施業量が斜面の上部におい改善される根元曲がりや成林率との関係から

図-4 富山県内スギ民有林における雪起こし施業量区分の分布12富山森林研報

16（2024）

し，かつ労働負荷の高い雪起こし作業を恒常的に必要とする地域に再造林を行うことは保育
管理上の大きなリスクとなり得る。
富山県において雪起こしの実施を極力抑えた省力的林業あるいは低コスト林業を実現するためには，雪圧による倒伏や斜立が発生しにくい林地，すなわち雪起こし施業量が少ない林
地を再造林対象とすることが合理的である。そこで，本論において作成した統計モデルから富
樹幹形状級

定義

山県スギ民有林全域の雪起こし面積比施業量

1級

根元曲がりが認められないか、あるいはおよそ地
上50cmより下で根元曲がりが収束しているほぼ通直な幹を有する立木を推定し，その分布図を作成した（図-4）。な

2級

およそ胸高（地上高1.2m）より下で根元曲がりが収束している立木

3級

およそ地上高4mより下で根元曲がりが収束している立木

4級

根元曲がりがほぼ全幹に及んでおり、強いS字状
あるいは弓なりの幹を有する立木た林齢 40 年生以上の公社営林を対象とする資5級

極端に歪曲した幹を有する立木および折損木

源量調査（623 調査区）の際に実施された樹幹

お，ここでは面積比施業量を 1 未満，1～2，2～3，3 以上の 4 段階に区分（雪起こし施業量区分）して示した。また，2015～2017 年に実施し形状級基準（図-5，図子・嘉戸 2015）を用いた

図-5 樹幹形状級基準の模式図と定義

幹曲がりの評価結果をもとに（富山県農林水産

みて合理的な施業とは言いがたい。さらに，今公社 2017），雪起こし施業量区分別の樹幹形回使用した施業履歴データにおける雪起こし

状級構成比率を比較した（図-6）。そして，こ

面積比施業量の平均は 3.36 となり，これに要れらの情報をもとに雪起こし施業量に応じたする経費は保育期間全体をとおして必要な下

再造林適性について検討した。

刈経費とほぼ同等と推定される。近年，再造林

雪起こし施業量区分1 未満に該当する林地で経費が収穫による素材販売収益を上回るとさは，雪起こしの必要性は総じて小さく，記録的れる状況を改善するため，初期保育経費の低減

な大雪が発生した年にのみ本格的な雪起こしに向けた様々な取り組みが行われているが（森が行われる。多雪年に倒伏や斜立が低い頻度で

林総合研究所東北支所 2016；林野庁 2022c），

発生することもあるが，多くの場合，雪起こし

雪起こしが保育施業としてこれまで通り行わを実施せずとも樹幹の自然な立ち直りによりれるということであれば，多雪地域において収回復し，深刻な根元曲がりや成長低下につなが益と経費がバランスする林業の実現はほとん

る可能性は小さい。この区分に該当する既存林

ど不可能と言ってよい。また，現状においても分の樹幹形状級構成比率は通直木である樹幹

林業労働力の不足は深刻であり，今後さらなる形状 1 級の本数割合中央値が 5 割を超え，元玉

労働力の減少が予想される中，多くの労力を要も含め通直性の高い製材用丸太を中心とする

図-6 雪起こし施業量区分別の樹幹形状級構成比率の比較

13

生産が通常伐期（40～50 年）で可能である。本だけではなく，条件によっては生育不良や成林

県における再造林の最適地と考えられ，雪起こ

率の大幅な低下を招く恐れがある。この施業区しを実施することなく，収益性の高い林分を造分に該当する既存林分の樹幹形状級構成比率

成することが十分に期待できる。

は，1 級木が著しく少ないか全くない林分が多

施業量区分 1～2 に該当する林地では，長期

く，中央値の比較では3 級木の割合が最も高く，にわたる恒常的な雪起こしは必要ないものの，全幹に曲がりが及んでいる 4・5 級木の割合も多雪年に比較的高い割合で倒伏や斜立が発生

総じて 1 級木の割合を上回った。ここでは雪起することがあり，その際には自然回復も可能でこしに要する労力や経費は非常に大きいが，そあるが，雪起こしを行った方が有利となる場合

れに見合った形質の優れた林分が成立するこもある。この区分に該当する既存林分の樹幹形とはまれである。また，ここでの再造林は推奨

状級構成比率は施業量区分1 未満とほぼ同様でされないが，何らかの理由により再造林を検討あり，ここでも製材用丸太を中心とする生産がする場合には，収穫前の林況を確認したうえで，

通常伐期で可能である。再造林適地であるが，生育状況や立木形質が十分に優れ，その他の保雪起こしを行わなかった場合には通直性の高育や生産に関わる諸条件が良好である場合のい 1 級木の割合は減少し，2 級木や 3 級木の割み実施するべきであろう。

合が増加すると予想される。言い換えれば，雪起こしによる立木の通直性を高める効果が現4．謝辞

れやすい林地である。ここでは雪起こしの実施

本研究の実施に当たり，富山県森林政策課のを最小限に留めても，ある程度高い収益性を有

松井伸彦課長および滝口明信班長，富山県農林する林分を造成することは可能である。

水産公社の洲崎吉昭部長および渡部智仁課長

施業量区分 2～3 に該当する林地では，年間には事業地位置図，施業台帳，造林台帳の提供

降雪量の多少にかかわらず長期とならないまに当たり便宜を図っていただいた。富山県森林でも一定期間の雪起こしが必要となる。また，研究所の浜田和子氏には小班ポリゴンの作成

この施業量区分に該当する既存林分の樹幹形や施業台帳データの調整に尽力いただいた。こ状級構成比率は施業量区分1 未満や施業量区分

こに記して感謝の意を示します。

1～2 に比べ，1 級木の割合が大きく減少し，2
級木，3 級木，4 級木の割合がそれぞれ増加す

引用文献る。このことは，この施業量区分において雪起

Biagi KM, Carey SK (2020) The role of snow

こしを実施しても通直木を生産することが困

processes

andhillslopesonrunoff

難であることを示している。ここも再造林の候

generationinpresent

andfuture

補となり得るが，雪起こし開始時期を遅らせる

climatesarecently

constructed

ことや作業対象木を早期に限定するなどの雪

watershed in the Athabasca oil sands

起こし作業の省力手法（野表 1988；小谷 1993）

region. Hydrol Process 34：3635-3655

を積極的に取り入れ，雪起こし経費の縮減に務

Böhner J, McCloy KR (2006) SAGA-analysis

める必要がある。また，通常伐期では全体に占and modelling applications. Collection

める小曲がり材や曲がり材の割合が高くなり，

Göttinger

十分な収益を確保することが困難なことから，

115：130pp

in

Geographische

Abhandlungen

Chang K, Li Z (2000) Modelling snow

長伐期とし（80 年以上），肥大成長による幹曲がりの緩和を図りつつ，収量や形質の向上を目

accumulation

with

a

geographic

指すといったことを検討すべきである。

information system. Int J Geogr Inf Sci
14：693-707

施業量区分3 以上に該当する林地では長期間にわたる恒常的な雪起こしが必要となる。雪起

Farrelly N, Ní Dhubháin Á, Nieuwenhuis M

こしを実施しなかった場合，根元曲がりの悪化(2011) Site index of Sitka spruce (Picea

14富山森林研報

16（2024）sitchensis) in relation to different

試研報 16：47-69

measures of site quality in Ireland. Can

野表昌夫（1984）豪多雪地帯の造林技術（VII）

J For Res 41：265-278－雪起こしの作業方法と効果について－．新Grünewald T, Stötter J, Pomeroy JW, Dadic

潟県林試研報 26：31-41

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報 76：177-196

Summary
Based on historical records of practices aimed at preventing bending due to snow
in sugi (Cryptomeria japonica) forests in Toyama Prefecture, an analysis was conducted to examine the relationship between the operational quantity required forprevention and various positional and topographical factors. The objective was toestimate the spatial distribution of the operational quantity needed to prevent
bending at the prefectural level. The historical records were derived from 346 sites
established through reforestation projects by the Toyama Prefectural Agriculture,
Forestry, and Fisheries Public Corporation. The ratio of the area under practices to16

富山森林研報

16（2024）prevent bending to the total area of each site was defined as the area ratio operational quantity required for prevention. When comparing the area ratio operational
quantity required for prevention across municipalities, the minimum was found to be
1.32 in Himi City, while the maximum was 7.22 in Kamiichi Town, indicating significant
regional disparities. The relationship between the area ratio operational quantity
required for prevention and various positional and topographical factors was analyzed
using a generalized linear mixed model (GLMM). The optimal model incorporated explanatory variables such as elevation, latitude, longitude, valley depth, valley
height, and relative slope position. It was hypothesized that these positional andtopographical factors could elucidate the spatial distribution of the operational
quantity required for prevention by influencing factors such as snow depth and treeheight growth rate. Furthermore, based on the estimated model, a distribution map of
the operational quantity required for prevention in sugi forests across the prefecture was generated, and the suitability of these areas for reforestation was assessed.
Keywords: preventing bending due to snow, sugi, positional factors, topographicalfactors, spatial distribution of operational quantity17