出�にあたって
人類が大気中に放出している二酸化炭素などの温室効果気体は、地球温暖化をはじめとする気候変化を引き起こし、今世紀中にも私たちの社会基盤に深刻な影響をもたらす可能性があると予測されています。私たちはいま、気候変化の影響が今後どのようにあらわれるか、
その影響を最小限に抑えるためにどのような対策を施す必要があるかを、できるだけ早く正確に予測しなければなりません。そのためには、人類が大気中に放出した二酸化炭素が地球上でどのように循環し、どれだけの量が陸域や海洋に吸収（または放出）されているか、そしてそれがどのような要因に支配されているかを正確に把握することが必要です。
このような背景のもと、国立環境研究所地球環境研究センターでは、知的研究基盤の整備事業の一環として、地球の大気、海洋、および陸域において、温室効果気体の濃度変動や吸収・放出量の空間分布を精緻に捉えることを目的とした戦略的なモニタリングを行っています。特に、1997 年 12 月に策定された京都議定書（気候変動に関する国際連合枠組条約の京都議定書）において、温室効果気体の削減目標達成に森林による二酸化炭素の吸収を勘案することになったことから、森林による二酸化炭素吸収（放出）量を計測する手法を確立する
ことが国際的な緊急課題となりました。
そこで、わが国の森林による二酸化炭素吸収（放出）量の観測手法を確立すること、また、ユーラシア大陸北東部を広く覆うカラマツ林の二酸化炭素吸収（放出）のメカニズムを解明することなどを目的として、1999 年に北海道苫小牧市郊外のカラマツ林に「苫小牧フラック
スリサーチサイト」と呼ばれる観測サイトを整備し、森林の二酸化炭素収支に関する総合的なモニタリングを開始しました。特に 2000 年から 2004 年の間に、苫小牧フラックスリサー
チサイトには気象学、生態学、林学、土壌学、リモートセンシングなどのさまざまな専門分
野の研究者が集まり、各種の観測手法を結集して精力的なモニタリングが行われました。2004
年 9 月に苫小牧フラックスリサーチサイトは台風の直撃に遭い、森林と観測施設は甚大な被害を受けて惜しくも当初の目的にそった総合的なモニタリングを中止せざるを得ませんでしたが、それまでに蓄積されたデータは膨大な量にのぼり、今後の森林炭素収支に関わる研究を進展させる上で十分な価値をもっています。
本データブックは、苫小牧フラックスリサーチサイトにおいて収集された貴重なモニタリ
ングデータをとりまとめたものです。本書に掲載されたデータと情報が数多くの研究者、教育者、技術者、学生のみなさんの手にわたり、新たな時代の科学を創り出すきっかけになることを期待します。
平成 22 年 3 月

独立行政法人国立環境研究所
地球環境研究センター長
笹 野 泰 弘-i-

はじめに
苫小牧フラックスリサーチサイトは、国立環境研究所地球環境研究センターが北海道森林管理局との共同事業体制を基盤として 1999 年に整備した観測サイトです。このサイトは約100ha という広大な面積を持つカラマツ林（苫小牧国有林）の中にあり、わが国の森林としてはきわめて珍しい、起伏のない平坦な地形の上にあります。この地形条件は、微気象学的な理論に基づいて温室効果気体のフラックス（単位時間・単位面積当たりの移動量）を精緻に測定し、精度検証を行い、観測手法の理論的技術的な検証をする上でたいへん有利なものでした。また、苫小牧フラックスリサーチサイトには 2 基の観測塔が建設され、1 基はできるだけ人の影響を入れずに重要な項目を長期モニタリングするため、もう 1 基は観測塔と樹木を活用してさまざまな観測と研究を行うために使われました。このサイトでは、国立環境研究所、北海道大学、北海道庁（環境科学研究センター）、資源環境技術総合研究所（現：
産業技術総合研究所）、農業環境技術研究所をはじめ、全国の大学や研究機関の研究者が、それぞれの専門分野で開発された手法を持ち寄り、協力して観測を行いました。こうした有利な地形条件、整備された観測施設、加えて数多くの研究者からの積極的な協力を得て、苫小牧フラックスリサーチサイトは観測開始直後からアジア随一の森林炭素収支の総合的観測サイトとして発展しました。
2004 年 9 月に台風の来襲を受け、2 基の観測タワーとほとんどのカラマツが倒壊してしまい、苫小牧フラックスリサーチサイトで総合的なモニタリングを続けることは残念ながらできなくなりました。しかし、観測開始からわずか 4 年間であったにもかかわらず、その間に収集された膨大かつ良質なデータは、その後の数年間で数十編を超える原著論文を生み出しました。そして今も、このサイトのデータは、新たな解析やモデル検証のために国内外の研究者らに利用されています。
本データブックは、苫小牧フラックスリサーチサイトの貴重なデータをさらに多くの方に利用してもらうことを目的として、観測に参加した主要なメンバーの協力によって編纂されました。観測データはメンバーの論文発表のたびに精査され、データ取得直後に比べてさらに磨きのかかったものになりました。本データブックに掲載された情報とデータが、将来の大気・森林相互作用の科学の発展に大きく貢献することを心から期待します。最後に、苫小牧フラックスリサーチサイトの設計と建設、観測機器整備と保守、データ整備と公開、各種
調査研究等の活動を推進された皆様、および活動を支援された皆様へ、現在の陸域モニタリ
ング推進室担当者から深く尊敬と感謝の意を表します。

平成 22 年 3 月（編集幹事）

独立行政法人国立環境研究所
地球環境研究センター
陸域モニタリング推進室
三 枝 信 子
鳥取環境大学環境情報学部
環境マネジメント学科
藤 沼 康 実- ii -

���一�
家田曜世

ゲステル株式会社

植山雅仁

大阪府立大学大学院生命環境科学研究所

河村公隆

北海道大学低温科学研究所

北岡哲

北海道大学大学院農学研究科

岸原由加子

大阪府立大学大学院生命環境科学研究所

北森康之

北海道大学大学院環境科学研究院

小池孝良

北海道大学北方生物圏フィールド科学センター

小林菜花子

総合地球環境学研究所

笹

北海道大学北方生物圏フィールド科学センター

賀一郎

武田

知己

資源・環境観測解析センター

野口泉

北海道環境科学研究センター

鱧谷憲

大阪府立大学大学院生命環境科学研究所

檜山

哲哉

名古屋大学地球水循環研究センター

平田竜一

北海道大学大学院農学研究院

平野高司

北海道大学大学院農学研究院

藤沼康実

鳥取環境大学環境情報学部

持田陸宏

名古屋大学高等研究院

文字

信貴

大阪府立大学大学院生命環境科学研究科

米康充

島根大学生物資源科学部

M. Larry Lopez C 岩手大学大学院連合農学研究科
井手玲子

国立環境研究所地球環境研究センター

伊藤昭彦

国立環境研究所地球環境研究センター

大場

真

小熊

宏之

国立環境研究所地球環境研究センター

三枝信子

国立環境研究所地球環境研究センター

高橋厚裕

国立環境研究所地球環境研究センター

高橋善幸

国立環境研究所地球環境研究センター

梁乃申

国立環境研究所地球環境研究センター

国立環境研究所アジア自然共生研究グループ- iii -

- iv -

目 次
出版にあたって ··········································································································································· i
はじめに ······················································································································································ ii
執筆者一覧 ················································································································································· iii
目次 ····························································································································································· v

1. 苫小牧フラックスリサーチサイトにおける炭素収支��タリン�の概要 ················ 1
1.1 苫小牧フラックスリサーチサイトの観測体制 ................................................................................ 1
1.2 苫小牧フラックスリサーチサイトの観測概要 ................................................................................ 2
1.3 2004 年 9 月の台風被災以降の苫小牧フラックスリサーチサイト ................................................. 4

2. 気象・微気象観測 ················································································································ 7
2.1 林内気象・微気象 ............................................................................................................................. 7
2.1.1 放射関係2.1.2 放射関係以外の気象要素の観測
2.2 渦相関法による各種フラックス観測 ............................................................................................. 17
2.2.1 CO2 フラックス
2.2.2 オープンパス法とクローズドパス法の比較
2.2.3 フットプリント
2.2.4 高度別の NEE の検証
2.3 群落内での二酸化炭素濃度の高度分布の測定 .............................................................................. 28
2.4 熱収支 .............................................................................................................................................. 33
2.4.1 タワーの影響とエネルギー収支クロージャ
2.5 大気降下物....................................................................................................................................... 37
2.5.1 観測期間
2.5.2 観測方法
2.5.3 乾性沈着成分濃度および沈着量
2.5.4 乾性沈着成分沈着量
2.5.5 湿性沈着成分濃度および沈着量
2.5.6 湿性沈着量と乾性沈着量の比較
2.5.7 まとめ

3. 土壌・��観測およびリ�ート�ン�ン� ·································································· 49
3.1 土壌における炭素及び水分動態 .................................................................................................... 49
3.1.1 苫小牧カラマツ林における土壌呼吸の年々変動
3.1.2 火山灰地カラマツ人工林における降水動態と炭素フロー観測
3.2 バイオマスデータについて ............................................................................................................ 79-v-

3.3 森林植生の生理機能 ....................................................................................................................... 91
3.3.1 北日本のカラマツ植林地（Larix kaempferi）における蒸散流、キャノピー蒸散

およびキャノピーコンダクタンス
3.3.2 カラマツ針葉の生理生態
3.4 フェノロジー ................................................................................................................................. 116
3.4.1 観測方法
3.4.2 観測結果
3.5 リモートセンシング ..................................................................................................................... 121
3.5.1 森林バイオマス変化の観測
3.5.2 森林構造解析

4. データベースの�� ········································································································ 129
4.1 データベースの内容 ..................................................................................................................... 129
4.2 データの品質管理と統計処理方法 ............................................................................................... 131
4.3 データの発信 ................................................................................................................................. 133

5. ��研究 ···························································································································· 135
5.1 カラマツ林におけるフラックスの鉛直分布 ............................................................................... 135
5.1.1 はじめに
5.1.2 研究方法
5.1.3 結果と考察
5.1.4 まとめ5.2 カラマツ林における夜間蒸発散量の定量化と発生機構の解明 ................................................. 148
5.2.1 はじめに
5.2.2 観測概要およびデータ処理
5.2.3 結果
5.2.4 考察5.2.5 結論
5.3 ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムを応用した欠測補間法 .................................. 156
5.3.1 はじめに
5.3.2 データセットと欠測補間モデル
5.3.3 結果と考察
5.3.4 謝辞
5.4 北方カラマツ林における大気中生物起源有機化合物の採取と測定の概要 .............................. 166
5.4.1 大気観測の背景と目的
5.4.2 苫小牧フラックスリサーチサイトにおける検討・試料採取
5.4.3 これまでに得られた成果
5.4.4 おわりに

- vi -

5.5 苫小牧カラマツ林の炭素循環に関するモデル解析 .................................................................... 172
5.5.1 はじめに
5.5.2 陸域生態系モデルの概要
5.5.3 苫小牧カラマツ林への適用
5.5.4 おわりに

6. 関��� ···························································································································· 177
6.1 台風襲来後の苫小牧サイト .......................................................................................................... 177
6.2 天塩 CC-LaG サイト...................................................................................................................... 186
6.3 富士北麓フラックス観測サイト .................................................................................................. 189

7. �� ···································································································································· 191
7.1 データ編 ........................................................................................................................................ 191
7.2 研究成果一覧 ................................................................................................................................. 197- vii -

苫小牧フラックスリサーチサイトにおける森林生態系環境の総合的観測-モニタリングデータブックCGER-M020-2010, CGER/NIES

1. 苫小牧フラックスリサーチサイトにおける炭素��モニタリングの�要
国立環境研究所・地球環境研究センターの実施する地球環境モニタリング事業において、温室効果ガス観測をはじめとする森林生態系の総合的観測研究を行う拠点を北海道苫小牧市郊外のカ
ラマツ林内に整備し、同サイトを利用した観測研究と連携・協力して、森林生態系の炭素循環機能に関する総合観測を行った。苫小牧フラックスリサーチサイトの設置にあたっては、国内外の試験研究機関や大学による共同利用を通じて国内及び東アジアでの観測技術の確立を目指した基幹的な取り組みを進めるとともに、このサイトの設置を契機に活動が開始された東アジア地域における観測研究ネットワークである AsiaFlux の中核拠点的役割を担うことが期待された。
このモニタリング事業においては、森林の二酸化炭素フラックスをはじめとする森林生態系の物質循環機能の観測研究の拠点として、北海道に 2 地点：苫小牧フラックスリサーチサイト（林野庁国有林；苫小牧市丸山）、天塩 CC-LaG サイト（北大北方生物圏フィールド科学センター天塩研究林；天塩郡幌延町問寒別）で、それぞれ 2000 年夏、2001 年夏より観測を開始した。なお、
苫小牧フラックスリサーチサイトのカラマツ林は 2004 年秋に来襲した台風により全壊し、観測が継続できなくなったため、苫小牧に代わる観測拠点を、富士山北麓に広がるカラマツ林に整備し、観測を 2006 年より開始した（富士北麓）。

1.1 苫小牧フラックスリサーチサイトの観測体制
苫小牧フラックスリサーチサイトでの観測は、国立環境研究所・地球環境研究センターが北海
道森林管理局との共同事業体制を基盤として、北海道大学（北方生物圏フィールド科学センター・
大学院農学研究科）、北海道庁（環境科学研究センター）などの協力を得て観測事業を実施するとともに、産業技術総合研究所や大阪府立大学などの他省庁試験研究機関と連携・協力して、森林生態系の二酸化炭素交換と関連する物質循環プロセスに関する総合観測研究を行った。定常的な観測の実施については国立環境研究所の実施する地球環境モニタリング事業の一部として位置づけ、研究要素の強い観測調査については主として環境省・地球環境研究総合推進費などの競争的研究資金により実施された。また、外部の研究グループに対しても積極的な研究公募を行い、苫小牧フラックスリサーチサイトをプラットフォームとして関連分野の学際的な研究交流が促進されることとなった。

Table 1.1.1 Originally scheduled science plan of Tomakomai Flux Research site.
表 1.1.1 苫小牧フラックスリサーチサイトの設置��の�用��。

1999年度
2000年度
2001年度～

観測施設の選定、整備･実施体制づくり
試験観測
定常観測

2004 年 1 月
2004年度～1197､1198 林班において 20％間伐を実施
間伐（森林施業）による森林生態系機能の変化を観測台風18号により壊滅的被害を受け観測停止

2004年9月-1-

第Ⅰフェーズ第Ⅱフェーズ

1. 苫小牧フラックスリサーチサイトにおける炭素収支モニタリングの概要

Fig.1.1.1 Schematic diagram of administration of Tomakomai Flux Research site.
図 1.1.1 苫小牧フラックスリサーチサイトの��体�。

1.2 苫小牧フラックスリサーチサイトの観測概要（2004 年 9 月台風被災以前）(1)観測サイトの特徴
苫小牧フラックスリサーチサイトは以下のような特徴を有する。
・ 平坦地に所在し、かつ広大な面積を有するカラマツ人工林として、わが国で有数である。地形的に単純であるため微気象学的観測手法の技術検証に好適な条件である。
・ 当該林地は造林地であり、均質な林分の単純系であるため、解析が容易である。
・ 育林過程についての詳細な管理履歴が明らかであり、また森林施業と連携をはかることによって、施業による森林の諸機能の変化過程を検証できる。（観測を実施するカラマツ林は造林地であり、一部については 2004 年 1 月に間伐を行った。）(2) 全体のプロフィール
所在地：北海道苫小牧市苫小牧国有林 1196~1198 林班（胆振東部森林管理所苫小牧森林事務所管内）
北緯 42 度 44 分、東経 141 度 31 分
標高：115～140 m、傾斜度：1～2 度
太平洋の海岸線からの距離：約 14 km
面積：117 ha（内カラマツ林 98 ha）
土質：火山性 regosol
樹木：カラマツ、樹高約 15 m、樹齢約 40 年、2004 年 1 月 20％間伐（1197 林班）
群落構造：カラマツの人工林にハルニレ、カンバ、エゾマツなどが混ざる
立木密度（胸高直径 5 cm 以上、単位：stem ha-1）：カラマツ 673 本、広葉樹 459 本、エゾマツ 18 本、全種合計 1150 本-2-

CGER-M020-2010, CGER/NIES

胸高断面積（単位 m ha-1）：カラマツ 19.1、広葉樹 4.1、エゾマツ 0.4
林床植生：オシダ、フッキソウ(3)観測期間2000 年 7 月～2004 年 9 月(4)観測施設
苫小牧フラックスリサーチサイトを多様な研究ニーズに対応する中核的観測拠点とするため、サイトを構成する 3 つの林班（1196、1197、1198 林班）についてそれぞれの林班ごとに異なる研究用途を想定して運営を行った。以下では「苫小牧フラックスリサーチサイト」と言った場合、3つの林班全体をさすこととする。
○ 1196 林班…地下水採水地点
林内の地下水中の可溶性炭素、窒素などの挙動を観測する。
○ 1197 林班…ガスフラックスモニタリングサイト
CO2/H2O フラックスの微気象的観測、気象観測に関連した研究に対応するため、41 m のアルミ合金製の観測タワーを仮設し高度毎に各種観測センサーを設置した。またタワー下に、約 10 m2程度の可搬型観測室（モービルラボ）2 基を設置し、ここの観測機器制御用機材とデータ収録
処理装置を収納した。観測タワーのフットプリント内については生態系の撹乱を抑制するために、生態系や土壌の改変を伴う調査を制限した。
○ 1198 林班…エコロジカルリサーチサイト
ガスフラックスモニタリングサイトと同質の林内に植物生態学的調査が継続的に実施できる調査地点を設定した。中心部に 25 m のアルミ合金製の観測タワーを仮設し、各種観測センサ
ーを設置した。また、観測タワーの近傍にカラマツ個体にアクセスし生理生態学的調査を行う
ことを目的とした仮設足場を設置した。林床部には土壌呼吸測定を集中的に行う区域を設けた。
また林道から観測タワーへ向かう作業道の途中に観測資材などを収納するための、作業・休憩舎を仮設した。

Fig. 1.2.1 An airscape around Tomakomai Flux Research site.
図 1.2.1 苫小牧フラックスリサーチサイトの����。

-3-

1. 苫小牧フラックスリサーチサイトにおける炭素収支モニタリングの概要

Fig. 1.2.2 Layout of research facilities of Tomakomai Flux Research site.
図 1.2.2 苫小牧フラックスリサーチサイトの観測施�の�置。

1.3 2004 年 9 月の台風被災以降の苫小牧フラックスリサーチサイト
2004 年 9 月の台風による被災以降、苫小牧フラックスリサーチサイトでは当初の目的に沿った
総合的観測が不可能となったため、研究目的を見直した上で観測研究を再開した。この観測研究については北海道大学・国立環境研究所・北海道環境科学研究センターが共同で実施する文部科
学省科学研究費補助金による研究「台風 18 号による自然撹乱が北方森林の炭素交換量および蓄積量に与える影響の評価」、並びに国立環境研究所と宇宙航空研究開発機構の共同研究「高次リモートセンシング情報による森林パラメータ推定手法の研究」が中心となっている。それらの観測研究は、原則として北海道森林管理局との合意期間（～2008 年度まで）の間を現時点における計画期間として実施した。実施内容は以下の通り。
(1) 森林生態系の炭素収支に及ぼす森林構造変化の影響調査
台風被害後の地上残置有機物を除去し、渦相関法による炭素収支（フラックス）観測、およびチャンバー法による土壌呼吸観測を行い、台風被害前の観測値と比較することによって、森林生態系の森林植生の炭素収支に係わる機能を評価した。
(2) 自然攪乱を受けた森林生態系の炭素収支に係わる動態調査
台風という自然攪乱による破壊した森林生態系の植生の再生・遷移過程を、植生生態学手法に-4-

CGER-M020-2010, CGER/NIES

より評価している。
(3) 渦相関法による炭素収支観測技術の検証
残置有機物を除去した裸地条件で渦相関法の技術的要素を検証し、補正パラメータの精度を確認した。
(4) 衛星リモートセンシングによる森林の構造と機能の解明
苫小牧フラックスリサーチサイトは、人為的な障害物がなく、かつ、平坦であるため、人工衛星によるリモートセンシングの検証にとって、最適な地区である。同時に、炭素フラックス観測、
森林の構造・バイオマス・機能に関して豊富な観測データの蓄積がある。この衛星リモートセン
シングデータと森林観測データとを統合し、衛星リモートセンシングの森林観測への適用化技術を開発した。

Fig. 1.3.1 Aeroscapes of Tomakomai Flux Research site. (Left: Summer of 1999; Right: September
2004 after typhoon)
図 1.3.1 苫小牧 FRS ��(����)。左；1999 年夏Fig. 1.3.2 (Left) Forest after removal of fallentrees in the 1198th forest area.
図 1.3.2 ��を除去した森林(1198 林�)。

執筆者：藤沼右；2004 年 9 月(台風 18 号被災後)

Fig.1.3.3 Carbon budget observation using

eddy-covariance method in the 1198th forestarea.

図 1.3.3 1198 林�での渦相関法による炭素収支観測。

康実（鳥取環境大学）、高橋

-5-

善幸、三枝

信子（国立環境研究所）

苫小牧フラックスリサーチサイトにおける森林生態系環境の総合的観測-モニタリングデータブックCGER-M020-2010, CGER/NIES

2. 気象��気象観測
2.1 林内気象��気象
苫小牧フラックスリサーチサイトは南側に 10 数キロで太平洋に近接した起伏の少ない非常に平坦な森林に設置されている。海抜は 115-140 m で、平均的な傾斜は 1-2°程度である。このサイトから近い苫小牧市内には気象庁の苫小牧特別地域気象観測所があり、長期に渡る気象データが蓄積されている。それによれば、この気象観測所での 1971 年から 2000 年の間の 30 年間の年間平均降水量は 1229 mm であり、年平均気温は 7.5℃となっている。また 30 年平均の月平均温度は 8
月が 20.3℃で最高であり、最低は 1 月の-4.1℃となっている。このサイトでは冬期は積雪により林床部が覆われるため、気温が氷点下であっても土壌の深い深度まで凍結することは無く、このことは、同じくカラマツが優占種として存在する北東ユーラシアの内陸部の森林と比較すると植物の生育条件としてはかなりの差異が存在すると考えられ、カラマツ林生態系としての苫小牧フ
ラックスリサーチサイトの一つの特徴であるととらえることも出来る。降水は国内においては本州以南に比べて梅雨の影響がそれほど顕著とは言えないが、東アジアモンスーン域に多く見られるように基本的には植物の成長期にあたる 7−9 月に多い傾向を持つ。しかしながら、その月別のパターンは年によってかなり異なる傾向を持つ。
この地域の気象的な特徴として、植物の CO2 収支に関して注目するべきなのは、夏期に日射量が不足する条件が現れやすいことがある。植物の CO2 交換を考える場合には、温度と水、光の条件が重要な情報となる。
この地域には夏には太平洋から水蒸気を多く含んだ南からの風が卓越し、これにより雲量が多く雨が降りやすい状況が多く生じる。苫小牧サイトでは海も近いことから、1日の気温差も小さい。そのため、1 日を通して飽差（飽和水蒸気量に対する大気中の水蒸気量の差、VPD-Vapor Pressure Deficit：この値が大きくなると植物の気孔の内外の水蒸気圧の差が大きくなり蒸散が促進されるため、植物は生理的に気孔開度を絞り込んで水蒸気の損失を防ごうとし、これに従って気孔外部から取り込まれる CO2 の量も減少し、結果として CO2 の吸収量が低下する）
が小さいので、気孔の開度が大きくなるため水分条件の観点から見れば植物の CO2 吸収には好適な条件になりやすいと予想される。しかしながら、実際にはこのような状況下で日中であっても光合成有効放射（PPFD: photosynthetically active photon flux density）が飽和値に満たない日も多い
ため、水分は十分にあっても日射量の不足が植物の CO2 吸収を制約するような条件がしばしば発生する。フラックス観測研究で先行する北米などの森林では、基本的には夏期には好天が多く植物の光合成に対して十分な光があるが、水分の不足により植物の活性が制約されるケースが多く発生することが多く報告されている。苫小牧ではこのようなシチュエーションとは根本的に異なる状況で植物の CO2 交換量が制約されていると考えられる。したがって、苫小牧フラックスリサ
ーチサイトでの植物の CO2 交換量の解析に関しては、北米などでの先行研究例とは異なる観点でデータを精査する必要があると考えられる。
また、成長期に南からの海風が卓越することから、好天日であっても午前中の早い時間帯は霧が発生することが多く、太陽からの直達光量が低下するとともに散乱光の影響が強く生じる条件-7-

2. 気象・微気象観測が発生しやすい。成長期であっても、大陸側の高気圧の勢力が発達した場合には、乾燥した北風が吹くケースがしばしば発生するが、こうした条件では霧は発生せず、日中の飽差（VPD）が明
らかに大きくなることが観察されている。苫小牧では風向の違いにより、空気中の水分条件が植物の気孔コンダクタンスの違いに影響を与えるほど大きく異なる場合があるので、植物の CO2 交
換に気象条件が与える影響を考察するうえでは、卓越する空気塊の特性を把握しておいた方が良いであろう。

-8-

Monthly Mean Air Temperature (deg C)

CGER-M020-2010, CGER/NIES

20

(a)

30-yrs mean (1975-2004)
2000
2001
2002
2003
2004

15
10
5
0
-5
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

7

8

9

10

11

12

Month

250

(b)

30-yrs Mean(1975-2004)
2000
2001
2002
2003
2004

Monthly Precipitation (mm)

200

150

100

50

0

1

2

3

4

5

6
Month

Fig.2.1.1 (a) 30-year mean value of monthly mean air temperature observed at Tomakomai
meteorological station from 1975 to 2004 (thick black hashed line) and monthly mean air
temperature observed at 27-m height on main tower of gas flux monitoring site from 2000 to 2004.
(b) 30-year mean value of monthly precipitation observed at Tomakomai meteorological stationfrom 1975 to 2004 (thick black hashed line) and monthly precipitation observed at 27-m height on
main tower of gas flux monitoring site from 2000 to 2004.
図.2.1.1 (a)苫小牧������観測�で観測�れ�月����の 1975 ��� 2004 �の 30 ���値（���）と苫小牧フラックスリサーチサイトの�スフラックス���リ��サイトの�観測��ーに�いて�� 27 m で 2000 ��� 2004 �に観測�れ�月����。(b) 苫小牧������観測�で観測
�れ�月間降水量の 1975 ��� 2004 �の 30 ���値（���）と苫小牧フラックスリサーチサイ
トの�スフラックス���リ��サイトの�観測��ーに�いて�� 40 m で 2000 ��� 2004 �に観測�れ�月間降水量。（苫小牧フラックスリサーチサイトでの月間降水量の観測値には欠測が含まれていることに注意。）-9-

2. 気象・微気象観測

2.1.1 放射関係
苫小牧フラックスリサーチサイトの優先樹種であるカラマツは落葉針葉樹であり、展葉・落葉
により、季節的に樹冠の遮蔽度が変化する。
このため群落内の光環境には著しい季節性が生じる。
そこで、各放射関係パラメータの測定においては、樹冠上での測定に加えて、群落内の複数の高度での測定を行った。また、森林の林床部では入射光量に顕著な空間的な不均一が生じるため、林床での測定に関しては、可能な限り多点での測定を行うように測器類を配置した。これらの測器の校正については、毎年、展葉期の前に使用中センサを一時的にタワーの頂部に並べ、これを基準となるセンサと同時に測定することで行い、センサの出力の変化などを補正した。
日射量（短波放射）の測定に用いられるセンサについては、機種毎に若干の測定波長帯の違いが存在するものの長期的にみれば感度は安定している。これに比べて光合成有効放射量（PAR:Photosynthetically Active Radiation）の測定に用いられるセンサは長期的には著しい感度の低下が発生することが知られており、苫小牧においても、年間あたり数％から 10％程度の感度低下があることが分かっている。感度の低下については、毎年の校正データを元に時間的に直線内挿することで補正を行っている。
(1) 全天日射
地表面に到達する太陽の放射（日射）はその波長特性から短波放射とも呼ばれ、おおよそ 0.3−3 ㎛の波長範囲に分布する。地表付近での日射は直達日射と散乱日射に分けられ、それらの総和を全天日射と呼ぶ。
ガスフラックスモニタリングサイトにおいては、全天日射量を主観測タワーの 4 高度（40 m, 18
m, 14 m, 5 m）と周辺林床部のサテライトステーション 6 地点で熱電堆型センサ EKO MS-601 を用
いて測定を行った。エコロジカルリサーチサイトでは観測タワーの 2 高度（24 m および 1 m）でサーモパイル（熱電堆）型センサ Kipp & Zonen PCM-03 を用いて測定を行った。また、エコロジ
カルリサーチサイトにおいては同じ PCM-03 を用いて反射日射量も測定した。
(2) 全天分光放射
日射の波長成分の分布を計測することで、熱収支や植物活動など様々なプロセス毎に異なる寄与を持つ日射成分の変動を把握できる。このために、分光放射計を使用する。
ガスフラックスモニタリングサイトにおいてタワー頂部（40 m）においてフィルタ型の分光日
射計 EKO MS-131WP を上下 2 方向に設置し観測を行うと共に、林床の 1 点でも同じセンサを用いて測定を行った。2003 年 4 月からはより精密な観測を目的として可視分光放射計 EKO MS-700に変更した。これについては「3.4 フェノロジー」の章で観測方法として詳述する。
(3) 長波放射
大気や地表面が射出する日射に比べて長い波長成分の放射（およそ 3−100 ㎛）を長波放射または赤外放射と呼ぶ。

- 10 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

ガスフラックスモニタリングサイトにおいては、短波・長波それぞれの成分を上下両方向について個別に測定ができる 4 成分放射計 EKO MR-40 を主タワーの頂部（40 m）と樹冠周辺（18 m）に設置すると共に、林床部の 1 点にも設置し、各高度の上下 2 方向の長波放射量を測定した。
(4) 純放射（正味放射）
日射を波長で区別せず、全ての波長を含めたものを全波放射と呼び、下向きと上向きの全波放射の差を純放射（正味放射）と呼ぶ。
ガスフラックスモニタリングサイトでの観測においては上述した 4 成分放射収支計 EKO
MR-40 の測定値（上向きおよび下向きの短波・長波放射合計量の差）から正味放射量を算出することとした。エコロジカルリサーチサイトではタワー頂部（24 m）において正味放射を直接出力するタイプのセンサである放射収支計 Campbell Scientific REPS Q*7 を用いて正味放射量を観測した。
(5) 光合成有効放射
光合成有効放射（PAR:Photosynthetically active radiation あるいは PPFD）はクロロフィルが吸収することの出来る 400-700 nm の波長帯の放射である。この測定には上述した波長別に放射量を測定できる分光放射計を用いるか、あるいは 400-700 nm の波長帯の放射を選択的に測定する光量子計を用いる。苫小牧においては、ガスフラックスモニタリングサイトのタワー頂部に上述した分光放射計を設置しているが、これと平行して光量子計 LI-COR LI-190s を用いて光合成有効放射の測定を行った。光量子計はタワーの 3 高度（40 m, 18 m, 5 m）と林床の 3 地点に設置した。エコロジカルリサーチサイトではタワーの頂部 24 m と 1 m の高度において LI-190s を設置して測定を行った。

2.1.2 放射���外の気���の観測
苫小牧フラックスリサーチサイトのカラマツ林は展葉・落葉の季節性により群落の空力特性や熱収支の鉛直構造が季節的に大きく変化するため、生態系と大気の間の物質・エネルギーの輸送にもこの群落の立体構造の季節変化の影響による特徴が現れる。成長期には、太陽からの放射の多くの部分が樹冠部に吸収され、その熱が顕熱、潜熱となって群落内の各光度の大気を加熱した
り、葉内の水を蒸発させたり（蒸散）する。従って、気温・湿度・風向風速の測定についても、タワーの複数の高度にセンサを設置し、空間分布を詳細に把握することを狙った観測が行われた。
(1) 気温気温は放射の影響を強く受けるため、気温の変動を正確に測定するためには、温度センサへの放射の影響を避けるための遮光用の筒の中に温度センサを固定し、ここに一定の流速で外気を通風導入するためのファンを設置するのが一般的である。苫小牧での観測においては、PREDE 製（非市販品）の L 字型の通風筒の内部に Pt100Ω測温抵抗体を受感部に持つ温湿度センサ VAISALA- 11 -

2. 気象・微気象観測

HMP45D を用いた。ガスフラックスモニタリングサイトではタワーの頂部から基部の間の 8 高度
（41.3 m, 27.4 m, 21.7 m, 18.1 m, 14.1 m, 8.3 m, 4.5 m, 1.5 m）にセンサを設置し、エコロジカルリサーチサイトではタワーの 4 高度（25.5 m, 18.0 m, 8.0 m, 1.5 m）にセンサを設置した。
(2) 湿度湿度については、気温の測定で用いた HMP45D により気温と同時に測定された。湿度の鉛直分
布については器差（センサ個体間の差）による誤差が生じやすいため、定期的に同一高度にセンサを並べ校正を行った。
(3) 風向風速
フラックス観測に用いるタワーは接地境界層内にあり、この接地境界層内の樹冠より高い高度の空間においては水平方向の風速は基本的には対数分布し、鉛直方向の各種の輸送量は高さ方向に近似的に一定と見なすことができる。樹冠より低い高度の群落内部においては、物質やエネル
ギーが生態系の各種構成物と直接交換されており、風速の分布も複雑である。群落内での空気の動きは、CO2 の輸送の重要な要素の一つである移流に直接関係している。従って、ガスフラック
スモニタリングサイトでは群落内外での風向風速の鉛直分布を正確に把握するために、タワー最上部の 42.3 m と 27.4 m（2001/5/30 以降は 21.7 m に移設）においては 3 次元超音波風向風速計 Kaijo
DA-600-3TV を用いた観測を行い、21.7 m（2001/5/30 以降は 27.4 m に移設）, 18.1 m, 14.1 m, 8.3 m,
4.5 m, 1.5 m の 6 高度で 2 次元超音波風向風速計 EKO MA-130 を用いた観測を行った。エコロジ
カルリサーチサイトにおいてはタワー頂部 25.5 m に EKO MA-130 を設置し観測を行った。機械的な動作部を持たない超音波風速計を用いることで、低温下や樹冠内の微弱な風速においても安定して精度の高い観測を行うことが可能であった。
(4) 降水量
苫小牧においては、ガスフラックスモニタリングサイトおよびエコロジカルリサーチサイトの両方で、タワーの頂部に設置した転倒マス型雨量計 CLIMATEC CYG-52202 を用いた観測を行った。このセンサはヒータによる融雪機構を持っており、積雪の多い苫小牧サイトにおいても信頼性の高いデータを取得することが出来た。
(5) データの収録
気温・湿度・風向風速・降水量のセンサ出力は 1 秒のサンプリング周期でデータロガーCampbell
Scientific CR-23X にアナログ伝送され、10 分平均値として収録された。

- 12 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

Fig. 2.1.2 Measuring parameters and locations on Gas Flux Monitoring Site.
図 2.1.2 �ス�ラ��ス��タ�ン��イ��の観測���観測��の�置。図中、緑点はカラマツ、
青点はエゾマツ、赤点は広葉樹を示した。中心の緑の丸は主観測タワー、紫の丸は林床の観測点を示し、黒い実線は観測タワーのワイヤーステーの位置を示している。

Table 2.1.1 Measuring parameters and locations on Gas Flux Monitoring Site. Symbols
represent; I: global radiation, P: atmospheric pressure, Q: photosynthetically active photon flux
density (PPFD or PAR), Rn: net radiation, Rn_S_d: reflected shortwave radiation, Wd: wind direction,
Ws: wind speed, T: air temperature, y: water vapor density, Rain: precipitation, TG: soil temperature,
TDR: soil moisture, and SHF: soil heat flux, respectively.
表 2.1.1 �ス�ラ��ス��タ�ン��イ��の観測���観測��の�置。シンボルの意味は以下の通り; I: 全天日射、P: 大気圧、Q: 光合成有効光量子束密度(PPFD あるいは PAR)、Rn: 正味放射、
Rn_S_d: 短波放射の反射成分、Wd: 風向、Ws: 風速、T: 気温、 y: 水蒸気密。

- 13 -

2. 気象・微気象観測

Fig. 2.1.3 Measurement height and CO2 sampling height on main tower of gas flux monitoringsite.
図 2.1.3 ������������������観測������観測������ CO2 ��観測������- 14 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

Table. 2.1.2 Measuring parameters and locations on main tower of Gas Flux Monitoring Site.
Symbols represent; Wd: wind direction, Ws: wind speed, T: air temperature, y: water vapor density, I:
global radiation, Q: photosynthetically active photon flux density (PPFD or PAR), Qd: reflected
photosynthetically active photo flux density, Rn: net radiation, Rn_S_d: reflected shortwave radiation,
UVA: ultraviolet-A, UVB: ultraviolet-B, Su: band-pass solar radiation, Sd: reflected band-pass solar
radiation, P: atmospheric pressure, Rain: precipitation, respectively.
表 2.1.2 �����������ン����の������の���������の����。図中のシンボルの意味は以下の通り; Wd: 風向、Ws: 風速、T: 気温、y: 水蒸気密度、I: 全天日射、Q: 光
合成有効光量子束密度(PPFD あるいは PAR)、Qd: 光合成有効光量子束密度の反射成分、Rn: 正味放射、Rn_S_d: 短波放射の反射成分、UVA: 紫外線 A、UVB: 紫外線 B、Su: 全天分光放射、Sd: 分光放射の反射成分、P: 大気圧、Rain: 降水量。

- 15 -

2. 気象・微気象観測

Fig. 2.1.4 Measuring height on main tower of Ecological Research Site.
図 2.1.4 �����ル�������の観測���の観測高度。

Table 2.1.3 Measuring parameters and locations on main tower of Ecological Research Site.
Symbols represent; eWd: wind direction, eWs: wind speed, eT: air temperature, ey: water vapor
density, eI_u: global radiation, eI_d: reflected global radiation, eQ: photosynthetically active photon
flux density (PPFD or PAR), eRn: net radiation, eRain: precipitation, respectively.
表 2.1.3 �����ル�������の観測���の測����������。シンボルの意味は以下の通り; eWd: 風向、eWs: 風速、eT: 気温、ey: 水蒸気密度、eI_u: 全天日射、eI_d: 全天日射の反射成分、eQ: 光合成有効光量子束密度(PPFD あるいは PAR)、eRn: 正味放射、eRain: 降水量。

執筆者：藤沼康実（鳥取環境大学）、高橋- 16 -善幸、井手玲子（国立環境研究所）

CGER-M020-2010, CGER/NIES

2.2 渦相関法による各種フラックス観測
2.2.1 CO2 フラックス
渦相関法は陸域生態系の群落上部に設置した観測システムにより大気の動きとそれに伴う
CO2/H2O の変動を高い時間分解能で観察しこれにより渦拡散により輸送される CO2/H2O の交換量を計算する手法である。この手法の普及により、広い空間を代表する CO2/H2O の交換量を長期間にわたり無人で連続観測することが可能となると共に、
詳細な時間的変動が観察出来ることから、陸域生態系のフラックス成分の変動と各種の環境因子の対応についての解析を高度化することが可能となった。これにより従来のバイオマス調査によるアプローチでは得られなかった多くの有用な情報の集積が可能となった。
しかしながら、渦相関法は設置環境に要求する条件が多く、計算過程で様々な仮定を要することから、この手法をタワー観測による陸域生態系の炭素収支観測の基盤情報として利用とする上では、手法自体の技術的検証が重要である。苫小牧フラックスリサーチサイトでは渦相関法の技
術的な検証を重点的な課題として設定し、フラックスタワーの 2 高度においてそれぞれ異なる複数の機材を用いたアプローチを用いた観測を行った。
一般的に渦相関法に用いられる CO2 分析計は CO2 の赤外域の吸収を利用する IRGA（Infrared gas
analyzer）と呼ばれるもので、赤外吸収を検出するセルの構造により大きく 2 種類のものに分けられる。一つは、密閉構造のセルに試料大気を通気することで分析を行うクローズドパス型分析計
であり、もうひとつはセルの赤外吸収光路が外気に対して解放されているオープンパス型分析計である。オープンパス型はポンプなどが必要なく省電力であるとともに、試料大気をチューブを通じて吸入する必要がないため濃度変動情報の高周波成分の損失が少ないというメリットがある。
一方で、セルや光源、受光部周辺が外気に晒されているため、温度・圧力などの変化により空気の密度が変動した場合に空気密度変動補正(WPL 補正とも呼ばれる: Webb et al., 1980)とよばれる補正計算が必要となる。クローズドパス型分析計はシステム自体が大がかりになり、高周波成分の損失が大きくその補正が必要となるというデメリットがあるが、セル内の温度・圧力環境が一定に保たれるために、こうした要因に対する補正を必要としないというメリットがある。
苫小牧ではオープンパス型とクローズドパス型の両システムを長期間併用し、同じ環境条件化
でそれぞれどのような特性があるかという点について解析するための多くのデータを集積してきた。クローズドパス型では LI-COR LI-6262 を分析計として用い、オープンパス型では LI-COR
LI-7500 と DATA DESIGN 社 OP-2 を用いた。3 次元超音波風速計は Kaijo DA-600-3TV を用いた。
観測値のサンプリング間隔は 10Hz であり、データは TEAC

DRM-3 データレコーダに収録された。
渦相関法で直接観測される CO2 交換量は NEE(正味の生態系交換量)と呼ばれる。NEE は陸域
生態系が正味で吸収する炭素である NEP(純生態系生産量)と等しいが、陸域生態系が正味の吸収となっている場合に NEE はマイナス、NEP はプラスの値として表現される。NEP は GPP（光合成による炭素吸収量）と RE（生態系呼吸による炭素放出量）の差である。実際の計算において- 17 -

2. 気象・微気象観測

は、光合成活動の起こらない夜間に観測された NEE の値を経験的な温度関数として回帰し、この回帰式を用いて日中と夜間の RE を温度の関数として計算する。日中に関しては観測された NEEに温度関数として計算された RE を加えた数値を GPP とする。NEP の構成要素である GPP と REはそれぞれ異なる気象要因の影響を受け、季節変化や年次変動を示す（Fig. 2.2.1）。
(1) 季節変化
カラマツ林の CO2 フラックスの季節変化は気象条件の季節的変化だけでなく、展葉・落葉の季
節サイクルが顕著なカラマツの生理学的特徴にも強く影響されている。カラマツ林は冬季の間落葉しており、林床には積雪が見られる。このような期間でも微生物による土壌有機物の分解と植物の地下部の呼吸により林床からわずかながらに CO2 が放出されている。また、わずかながらに植物は呼吸をしており幹の表面から CO2 が発散されている。その結果、森林生態系はわずかにCO2 を放出する。
4 月になり、温度が高くなり、雪が解けると展葉が始まる。それとともに GPP と RE は次第に大きくなる。5 月になり、さらに温度が高くなると、LAI（Leaf Area Index: 葉面積指数。地表の単位面積に対して、その上方に存在する植物の葉の片側の総面積の比率で示される。）の増大とともに GPP, RE は急激に大きくなるが、RE に比べて GPP の値の方が大きくなると、森林は CO2を吸収し始める。
6 月には GPP は最大となり、森林が最も多く CO2 を吸収する時期となる。6 月の 1 ヶ月だけで年間の CO2 吸収量の大部分を占める。
8 月ごろになると温度の上昇とともに RE も増加するのに対し、GPP は次第に減少していく。
その結果、NEP は急激に減少し、日によっては CO2 の放出が見られる。苫小牧ではこの時期は低気圧や前線の通過が頻繁におこり光合成有効放射が制限されることで光合成量が制約されていることも影響していると考えられる。
秋になると温度の低下にともなって RE も減少するので、NEP が少し上昇するが、秋から冬にかけて GPP, RE ともに減少して行き、落葉後の 11 月には森林は再び CO2 の放出源となる。
(2) 年次変動
日射、温度、湿度などの気象要素の季節パターンの特徴は毎年異なっており、それにともなって、GPP, RE, NEP にも年ごとに違う特徴が観察されている。長期連続観測の大きな目的は、このような年々変動を検出し、森林が気候変動に対して、どのように応答するか調べることにある。
この 3 年間の観測では次のような特徴が見られた。2002 年の春の高温は展葉（芽がふくらんで、葉が開き始めること）の時期を早め、成長期間が長くなることで年間の CO2 吸収量を増大させた。
2003 年の夏季は温度が低いため、生態系呼吸による CO2 の放出量が小さくなり、一方で光合成による CO2 の吸収は温度の直接の影響をあまり受けなかったため、結果として森林の正味の CO2
吸収量が増大した。アジアモンスーンの影響化にあり、成長期間に十分な降水量があるものの日照が不足しやすいという気象的特徴のある苫小牧の夏季の CO2 吸収量は日照の多寡の影響を受けた。また、気象要因だけでなく、最大光合成能力や温度に対する呼吸速度の応答などの森林の生- 18 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

理学的機能も年々変化をしており、森林の CO2 吸収量の年々変動に影響を与えていたと推定される。

�考��Webb, E.K., Pearman, G.I., and Leuning, R. (1980) Correction of flux measurement for density effects due toheat and water vapour transfer. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 106, 85-100.

Table 2.2.1 List of sensors used in micrometeorological measurements of CO2/H2O fluxes.
表 2.2.1 �気�学的��による CO2/H2O ���クス観測に使用した機材。
観測項目

観測機材

モデル・製造元

測定範囲

CO2/H2O 濃度*

非分散赤外吸収分析計

LI-6262, LI-COR

300 to 620ppm(CO2)（クローズドパス型）
CO2/H2O 密度*

非分散赤外吸収分析計

非分散赤外吸収分析計

備考

0 to 40mmol mol-1(H2O)
OP-2,DATA DESIGN（オープンパス型）
CO2/H2O 密度*

解像度

LI-7500, LI-COR（オープンパス型）

250 to 500ppm(CO2)0.011ppm (CO2)

4 to 15g m-3(H2O)

0.61mg m-3(H2O)

10 to 40mmol m-3(CO2)
0 to 1500mmol m-3(H2O)

温度

三次元超音波風速計

DA-600-3TV,-10 to 40 ℃

0.025 ℃

2001年10月12日

風向風速

三次元超音波風速計

TR-61C, Kaijo

0 to 30 m s-1

0.005 m s-1

以前はTR-62AX
プローブを使用*クローズドパス型分析計では一定温度一定圧力のセル内の吸収により計測するので CO2/H2O は濃度で出力されるが、オープンパス型分析計では光路が大気に解放されているため出力される量は光路間の空間に存在する
CO2/H2O の量（慣用的に密度と表現される）として表現される。

- 19 -

2. 気象・微気象観測

Fig. 2.2.1 History of CO2/H2O analyzers used on flux tower in the Gas Flux Monitoring Site.

Carbon flux (gC m-2 d-1)

図 2.2.1 �����������������観測��������� CO2/H2O �������

20
NEP
GPP
RE

15
10
5
0
-5

2001

2002

Year

2003

Fig. 2.2.2 Seasonal variation in NEP, GPP, RE for three years.
図 2.2.2 2001～2003 �� NEP, GPP, RE �����・�����15 ���平���

執筆者：平田竜一（北海道大学大学院）、高橋- 20 -

善幸（国立環境研究所）

CGER-M020-2010, CGER/NIES

2.2.2 オープンパス法とクローズドパス法の比較
Fig.2.2.3 に 2003 年の生長期間（5～10 月）にガスフラックスモニタリングサイトの主観測タワ
ーに設置されたオープンパス型システム（NEEOP：使用分析計は LI-COR LI-7500）とクローズド
パス型システム（NEECP）で測定された NEE の 30 分値の比較を示す。以後、それぞれのシステ
ムを用いた計測手法をオープンパス法、クローズドパス法と表現することにする。日変化及び季節変化のパターンを比較すると両手法による NEE の間には大きな差異はないことがわかる。
Fig.2.2.4 に(a)1 月、(b)5 月、(c)6 月、(d)9 月の NEE の平均の日変化の図を示す。両者を詳細に比較すると、30 分値の NEEOP は NEECP よりわずかに小さい傾向があり、NEEOP と NEECP の差（⊿
NEEOP-CP）はほとんど負となった。Fig.2.2.5 に NEE、昼間の NEE、夜間の NEE の季節変化および積算を示す。
昼間の年間 NEE はオープンパス法の方がクローズドパス法より 25-28%大きかった。
夜間の年間 NEE はクローズドパス法の方がオープンパス法より 22-24%大きかった。その結果、年間の NEE はクローズドパス法の方がオープンパス法より 260-290%大きく、両手法の年間のNEE の差は 390-430gC m-2 y-1 であった。
まとめると、オープンパス法とクローズドパス法で測定された NEE は、30 分値で比較した時はよく一致するように見えるが、両手法の系統的なわずかな差により、年間の積算値では非常に大きな差が生じた。
このような CO2 フラックス観測におけるオープンパス法とクローズドパス法の系統的な差は、様々な観測システムが混在する観測ネットワークにおいてサイト間の比較解析を行う際に非常に大きな問題となる。先に述べたように、それぞれの手法にはメリット・デメリットがあり、サイトの特性に応じてより適合性の高いシステムの選択がなされているという点を考えると、今後もこの状況は続くものと予想される。そこで苫小牧フラックスリサーチサイトにおいては研究活動の一つの重点的課題として、異なる手法によって得られた観測データの流通性を検証することを目的とした長期的な比較観測実験を推進してきた。以下に、この問題の原因について考察を行なう。これまでの研究により、両手法の差は顕熱フラックスとともに大きくなる傾向があることが分かっている。これは CO2 フラックスを算出する際に温度や圧力の影響による分析計の光路に存在する空気塊の膨張収縮の寄与を補正する空気密度変動補正（WPL 補正）に原因の一つがあることを示唆している。すなわち、オープンパス型分析計と超音波風速計の間の顕熱フラックスに違いがあることが原因の一つであると考えられる（通常、WPL 補正で用いられる顕熱フラックスは
超音波風速計で測定された値が用いられる）。この原因の一つとして、オープンパス型分析計の表面から発せられた熱が分析計の光路の間を通過し、WPL 補正のために超音波風速計で測定された顕熱フラックスと差が発生することが考えられている（Burba et al., 2006; Ono et al., 2007; Burbaet al., 2009）。最近は細線熱電対を用いてパス間の温度の測定を行なったり（Grelle et al., 2007）、
オープンパス型分析計の表面からの発熱を実験と熱収支式から推定するなどして発熱量を推定し、WPL 補正に組み込む方法（Burba et al., 2009）が提案されているが、まだ長期観測実用的な観測改良や補正方法は確定しておらず、今後の研究の発展が待たれる。

- 21 -

2. 気象・微気象観測

Closed-path (μmol m-2 s-1)

40
20
0
-20
-40
-60
-60

-40

-20

0

20

40

Open-path (μmol m-2 s-1)

Fig. 2.2.3 Relationship between half-hourly mean NEE measured with open- and closed-path
systems from 1 May to 31 October 2003 (y = 0.96x + 0.65). (Hirata et al., 2007)
図 2.2.3 �����������������観測��� NEE の 30 ��の���(Hirata et al., 2007)

10
0
-10
-20

Open-path
Closed-path
ΔNEEOP-CP

-30
-40

0

6

12

Time (h)

24

0
-10
-20
-30
-40

0

6

12

Time (h)1824

May 2003

0
-10
-20
-30
-40

0

20

Jun. 2003

(c)

10

18

(b)

10

NEE (μmol m-2 s-1)

NEE (μmol m-2 s-1)

20

20Jan. 2003(a)

NEE (μmol m-2 s-1)

NEE (μmol m-2 s-1)

20

6

12

Time (h)

(d)

10

18

24

Sep. 2003

0
-10
-20
-30
-40

0

6

12

Time (h)1824

Fig.2.2.4 Mean diurnal variations in half-hourly mean NEE measured with open- andclosed-path systems along with the subtraction of NEE by the open-path from that by theclosed-path system (⊿NEEOP-CP) in (a) January, (b) May, (c) June and (d) September with u*screening, for which data were not gap filled. (Hirata et al., 2007)
図 2.2.4 �����������������観測��� 30 ��の NEE ������の�(⊿
NEEOP-CP)の��������(Hirata et al., 2007)- 22 -200

00NEE (gC m-2)

50

-50
-100
-150
-200
-250
50

OP
CP

(a)

Daytime NEE (gC m-2)

-50
-100
-150
-200
-300
150

(b)

-400

0

50

2002

Time

OP (2002)
OP (2003)
CP (2002)
CP (2003)

(e)

-200
-400
-600
-800
-1000
-1200
800

(c)

100

0

-200

-800
200

0

-250

(d)

-600

Nighttime NEE (gC m-2)

Nighttime NEE (gC m-2 month-1) Daytime NEE (gC m-2 month-1)

NEE (gC m-2 month-1)

CGER-M020-2010, CGER/NIES

(f)

600
400
200
0

2003

J F M A M J J A S O N D
Time

Fig.2.2.5 Seasonal variations in monthly (a) NEE, (b) daytime NEE, and (c) nighttime NEE, andcumulative (d) NEE, (e) daytime NEE, and (f)nighttime NEE measured using open-path (OP)and closed-path (CP) systems for 2002 and 2003. (Hirata et al., 2007)
図 2.2.5 �������(OP)���������(CP)��������� NEE ��� NEE����
NEE ��������������(Hirata et al., 2007)- 23 -

2. 気象・微気象観測

2.2.3 フットプリント
渦相関法により観測されたフラックスは、風上方向のある広がりをもつ（生態系を含んだ）地
表面の応答の代表値である。しかし、観測結果からは風上の地表面のどこからどれだけ吸収・放出された値なのかは直接知ることはできない。条件によっては、対象とする森林の外のフラックスを測定している可能性がある。フットプリントの解析は乱流フラックスに対する風上の地表面の寄与を解析する方法である。
（Korman and Mexiner, 2001）のフットプリント解析モデルを用い、ガスフラックスモニタリングサイトの主タワーの高度 27 m と 42 m における昼間と夜間のフラックスの寄与率を調べた（Fig.2.2.6）。昼間における乱流フラックスの 80％に寄与している範囲（80％エリア）は、27 m がタワーから 200 m, 42 m が 250 m だった。夜間は 27 m が 500 m, 42 m が 2500m だった。それゆえ、27 m, 42 m とも昼間は対象とするカラマツ林を起源とするフラックスを測定することができていた。しかし、夜間は、特に 42 m において、一部、対象とするカラマツ林の外の広葉樹や常緑針葉樹林を起源とする部分が入っていることがわかった。

0

250m

250

500m

タワー

Fig.2.2.6 Example of footprint at 27 and 42 m during daytime.
図 2.2.6 高度 27 m と 42 m における昼間のフットプリントの�。（北大・岡田氏提供）- 24 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

2.2.4 高度�の NEE の��
Fig.2.2.7 に 2002 年 5 月 29 日から 8 月 7 日までの期間におけるガスフラックスモニタリングサ
イトの主観測タワーの 27 m と 42 m の 2 高度に設置した LI-COR

LI-7500 分析計を使用したオープンパス型システムで観測した NEE の比較を示す。データは 30 分値である。タワーの影響を除去するため、データは南西方向から吹く風の時だけを選んだ。42 m のフラックスは 27 m のフラックスに比べて絶対値が小さい傾向があり、平均で顕熱(H)が 87%、潜熱(IE)が 80%、CO2（昼間）が 85%となった。2 高度でのフラックスの違いはエネルギー収支のインバランスに影響した。
27 m ではエネルギー収支がほぼ閉じていたのに対し、42 m では乱流エネルギー（H+lE）が有効
エネルギー（Rn-G）の約 85%となり、42 m の熱収支のインバランスが大きくなった。FC のコス
ペクトルを Fig.2.2.8 に示す。これは夏季晴天日の昼間の例である。無次元化した周波数が 0.07 以
上の範囲において、27 m のコスペクトルが 42 m より大きくなっており、この違いが 2 高度のフラックスの差となっていた。また、42 m のコスペクトルのピークが 27 m に比べて若干低周波側にシフトしていた。これは 42 m では大きな渦による物質輸送が卓越したためと思われる。
（Yi et al., 2000）は 30 m, 122 m, 396 m と非常に高い高度において、渦相関法による CO2 フラックス観測を行ない、各高度の CO2 フラックスの差を水平移流量として見積もっているが、本観測ではわずか 15 m の間で（Yi et al., 2000）と同程度の差が得られた。フットプリント解析により、
昼間は 42 m と 27 m のフラックスはほぼ対象としているカラマツ林からのものであることが確認されているため、移流が原因とは考えにくい。（Watanabe and Kanda, 2002）は LES(Large
Eddy-Simulation)モデルを用いたシミュレーションにより、渦相関法ではとらえられない鉛直風によるフラックスの真のフラックスに占める割合が、高度が高くなるにしたがい大きくなることを示しており、そのことが 42 m のフラックスが 27 m より小さかったことの原因の 1 つと考えられる。
渦相関法による乱流フラックス測定の前程条件として高度によって鉛直フラックスが変化しない、ということがある。（文字, 2003）は本サイトにおいて高さ 23 m, 30 m, 37 m において乱流フラックスを測定し、それぞれの間に大きな差はなく、高さ方向に一定であることを確認している（「5.1 カラマツ林におけるフラックスの鉛直分布」を参照）。すなわち、27～37 m の乱流フラックスは高さ方向にフラックスは一定だったが、42 m 以上になると、乱流フラックスの絶対値が低下したということになる。
Schmid and Su (2003）は樹高 22 m の広葉樹林（hard wood forest）上において、クローズドパス
法による 2 高度の乱流フラックスの観測を行なった。観測高度は 46 m と 34 m である。本報告と同様に、彼らも 46 m より 34 m の乱流フラックスの方が大きいという結果を得ている。30 分値では 2 高度間の差は小さかったが、年積算の NEE の差は 60 gCm-2y-1 に達した。彼らは、下の高度の方がクローズドパス型システムに試料大気を吸入する際のチューブの減衰効果による高周波欠
損と空気力学的撹乱が大きいと述べている。そのため、低い高度より高い高度のデータの方が確からしいとした。また、クローズドパス法の場合は、エネルギー収支のクロージャは FC の観測の質に直接的は関係しないと指摘した。これは、時間変動に対するチューブの減衰効果は CO2 と水蒸気でチューブ内壁への吸脱着特性が異なるためとしている。ここではオープンパス法の結果を- 25 -

2. 気象・微気象観測示しているので、エネルギー収支のクロージャは FC の観測の品質を反映していると考えられる。
本報告では 42 m より 27 m の方がエネルギー収支が閉じているため、27 m で測定した FC を用いて 2001～2003 年の 3 年間の炭素収支を評価することとした。（Fig.2.2.7 参照）

参考文�
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Burba, G.G., Anderson, D.J., Xu, L., McDermitt, D.K. (2006) Correctingapparent off-season CO2 uptake due tosurface heating of an open path gas analyzer: progress report of an ongoing study. In Proceeding of 27th
Conference on Agricultural and Forest Meteorology.
Burba G.G, Mcdermitt, D.K, Grelle, A., Anderson, D.J., Xu, L. (2009) Addressing the influence of instrument
surface heat exchange on the measurements of CO2 flux from open-path gas analyzers, Global Change
Biology, 14, 1854-1876.
Grell, A., Burba, G. (2007) Fine-wire thermometer to correct CO2 fluxes by open-path analyzers for artificial
density fluctuations, Agricultural and Forest Meteorology, 147, 48-57.
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covariance over a non-vegetated surface. Theoretical Applied Climatology, 92, 195-208.
Kormann, R. and Mexiner, F.X. (2001) An analytical footprint model for non-neutral stratification.
Bound.-Layer Meteorol., 99, 207–224.
Schmid, H.P. and Su, H.-B. (2003) Ecosystem-atmosphere exchange of carbon dioxide over a mixed hardwood
forest in northern lower Michigan. J. Geophys. Res., 108 (D14), 4417–4436.
Yi, C., Davis, K.J., Bakwin, P.S., Berger, B.W., and Marr, L.C. (2000) Influence of advection on measurementsof the net ecosystem-atmosphere exchange of CO2 from a very tall tower, J. Geophys. Res, 105 (D8),9991–9999.
文字信貴 (2003) 植物と微気象. 大阪公立大学共同出版会, 15pp

- 26 -CGER-M020-2010, CGER/NIES20

NEE at 42 m (μmol m-2 s-1)

100

Slope=0.85
Intercept=0.14
r2 =0.90

-10
-20
-30
-40
-50
-50

-40

-30 -20 -10
010
NEE at 27 m (μmol m-2 s-1)

20

Fig.2.2.7 Relationship of half-hourly mean NEE measured by open-path system between 42 and27 m from June through August 2002.
図 2.2.7 �� 42 m と 27 m ���� NEE30 �平均�の���（2002 年 6～8 月）

0.4
27m
42m

f S(w'c')/w'c'

0.3

0.2

0.1

0
0.0001

0.001

0.01

0.1

1

10

100

f (z-d)/U
Fig. 2.2.8 Normalized co-spectrum of vertical wind velocity (w’) and CO2 density (c’) observed
at 27m and 42m height. (Averaged values between 14:00 and 16:00 of June 27th, 2002)
図 2.2.8 �� 27 �と 42 m ��������(w')と CO2 ��(c')の�������������(2002
年 6 月 27 日 14-16 時の平均)

執筆者：平田- 27 -

竜一（北海道大学大学院）

2. 気象・微気象観測

2.3 群落内での��化��濃度の高度分布の測定
森林群落でのタワーを用いた CO2 フラックス観測においては、タワー頂部に設置された 3 次元
超音波風速計と CO2 分析計を使用した渦相関法が標準的な手法として用いられている。大気と陸域生態系の CO2 の交換において、群落内で陸域生態系との交換により生じた CO2 の交換量は(1)
乱流により群落上部に拡散していく(2)群落内にとどまりその場の CO2 濃度場を変化させる（貯留）(3)媒体である空気の移動にともなって輸送される（移流）の 3 つの効果の総和として発現することになる。群落上部の風速が十分大きく、乱流により生じる渦拡散としての輸送が卓越する条件においては、生態系全体のフラックスに占める貯留と移流の寄与は小さくなる。このような状況では、群落上で渦相関法により観察された CO2 交換量を生態系の CO2 交換の総量と近似的にみなすことができる。しかしながら、夜間に放射冷却により地表付近の温度が低くなるような条件においては、大気に安定な温度構造が生じることになり、乱流による輸送が相対的に弱まり、生態系の呼吸により放出された CO2 は群落周辺の低高度にとどまりやすくなる。また傾斜地や複雑地形においては、下層に貯まった低温で密度の高い空気が移流により水平方向に輸送されやすい状況が生じる。このような条件においては、生態系全体の CO2 交換量の総量を見積もるためには渦相関法で観察された CO2 交換量だけでなく貯留および移流の効果を適切に評価することが重要となる。
苫小牧フラックスリサーチサイトは国内の森林の観測サイトの中にあっては地形的に極めて平坦であり傾斜も小さい。そのため、他のサイトに比べると移流の効果が CO2 交換量の観測に与える影響は小さいものと推測される。しかしながら、貯留の効果については無視できないと考えられた。
CO2 フラックスに関する貯留の寄与は一般的に渦相関法の観測機器の設置高度と地表の間のCO2 濃度の高度分布の観測から計算された CO2 貯留量の時間変化を用いて評価する。CO2 濃度の高度分布の測定は、通常は複数の高度に設置した取り入れ口から吸引された空気を切り替えバル
ブを介して順に CO2 分析計に導入することにより行われる。この方法では、1 台の CO2 分析計で複数の高度の測定値が得られることと、測定高度間の CO2 濃度の整合性が高いことにメリットがある。一方、デメリットとして、各高度の測定値の間に時間的なズレが生じることと、各高度で実際に測定が行われる有効な時間が短く時間的な代表性が低くなることがある。複数の CO2 分析
計を用いて、各高度で平行して測定を行うというアプローチもあるが、その場合には、各高度で連続した測定値が得られるのと引き替えに、分析計導入のイニシャルコストが高くなることと、濃度の整合性を確保するための校正作業が繁雑になるというデメリットが発生する。
苫小牧フラックスサイトでは、ガスフラックスモニタリングサイトにおいてタワー頂部の渦相
関測定システムを設置した高度から林床に近い高度 2 m までの 10 高度（1 m, 3 m, 6 m, 12 m, 16 m,
22 m, 26 m, 32 m, 38 m, 41 m）に空気取り込み口を設置し、ここから吸引した空気を 3 方バルブを
10 個並列に連ねたバルブマニホールドに導入し、流路を順番に切り替えながら、除湿し流量を調節した後に非分散赤外吸収分析計 LI-COR 社 LI-6262 に導入し、この出力を PC で 1 秒のサンプリ
ングレートで記録する方法をとっている（Fig.2.3.1）。観測開始時は、1 時間に 3 サイクルの頻度- 28 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

で観測を行った。標準ガスは 320 ppm から 400 ppm の間の 4 濃度のものを用い、1 時間に一度キャリブレーションを行っている。標準ガスの濃度スケールは国立環境研究所において校正を行っており、これはバックグラウンド大気の長期モニタリング等で用いられている基準ガスの濃度をもとに管理されたものである。観測値はサンプリングポート切り替えの直前 20 秒を平均化したものとしている。苫小牧フラックスサイトのカラマツ林は比較的樹冠が発達しているため、群落内の輸送構造が複雑になりやすいと考えて、樹冠より下の高度にも多くの測定高度を設置している。
高度毎の CO2 濃度、温位、風速の時間変化の一例を Fig.2.3.2 に示した。温井のプロファイルはタワーに設置された温湿度センサーと、タワー頂部に設置されたマイクロ波温度プロファイラー
Kipp & Zonen MTP-5 により観測された値から計算したものである。昼間は地表面が熱せられることで鉛直混合が活発になり、高い高度まで温位がほぼ一定になっている。これに伴い、CO2 の濃度も地表付近からタワー最上部までほぼ均一な濃度となっている。この季節、森林生態系内では
日中には光合成による CO2 の吸収が呼吸による放出に卓越しているが、CO2 の吸収による濃度低下のシグナルは高い高度までの鉛直混合により希釈されるため、地表付近で観測される CO2 濃度
はバックグラウンド濃度（およそ 370 ppm）に近いものとなる。一方、夜間には強い温位の上下勾配が生じていることが温位の時間変化から分かる。
このように大気の構造が安定した状態では、呼吸により放出された CO2 が上空にあまり拡散することなく低い高度に蓄積するため、地表面付
近の CO2 濃度はバックグラウンド濃度に比べて著しく高くなる。
次に同じ観測日（2001 年 9 月 5 日）の温位と CO2 濃度の鉛直プロファイルの 4 時間毎の変化を
Fig.2.3.3 に示した。夜間に森林内の地表に近い高さで高濃度の CO2 が蓄積している様子が顕著であるが、これは温位に強い鉛直勾配があることと林内での風速が小さいことにより大気の鉛直構
造が強く安定化しているためである。午前 4 時から午前 8 時にかけて温位の上昇による鉛直混合の活発化に伴い森林キャノピーの上部では急激に CO2 濃度が低下しているが、キャノピー内の地
表近くでは温度勾配が解消されないため CO2 が高濃度で残っている様子が分かる。12 時にはキャ
ノピー上部高度 400 m 近くまで温位が逆転（下のほうが温位が高いため低い高度の空気隗の浮力が大きい状態）しており、森林上空の活発な鉛直混合により大気・森林間の CO2 交換のシグナルが上空に拡散していることが分かる。この時間帯の CO2 濃度の鉛直プロファイルには樹木の葉の密度の高い 3～12 m の高さに極小が見られ、光合成による CO2 吸収の影響が明瞭に見て取れる。
森林生態系は CO2 の吸収源・放出源が複雑な立体構造を持っていることから CO2 の鉛直プロファ
イルから観察される鉛直構造の変化は群落内の CO2 吸収源・放出源の強度の変化を考察する上で非常に有用な情報を提供すると考えられる。

- 29 -

2. 気象・微気象観測

5VCPFCTF)CU
(TQO 5 CORNKPI RQTVUQP(NWZ6QYGT
5VCPFCTF)CU
(KNVGTWO
2QTV8CNXG

5VCPFCTF)CU

/CPKHQNF
01UKFG/CPKHQNF
0%UKFG

4GHGTGPEG )CU &TKGF#KT

5VCPFCTF)CU

2QTV
4QVCT[8CNXG$CEM2TGUUWTG 4GIWNCVQTMIEO/KUV6TCR

0&+4%1*1 C PCN[\GT .+
/I %N1 &T[GT
8GPV(KNVGTWO/CUU(NQY%QPVTQNGT

8GPV

8GPV

8GPV

/I %N1 &T[GT

2GTOC2WTG&T[GT/&575KPEJ(NQYOGVGT#KT%QORTGUUQT

8GPV

0GGFNG8CNXG/CUU(NQY%QPVTQNGT/GODTCPG&T[GT#KT(KNGVGT7PKV(KNVGT
WO#KT%QORTGUUQT#KT%QORTGUUQT

8GPV

8GPV

Fig. 2.3.1 Schematic diagram of measurement system for vertical profile of CO2 in Tomakomai
Flux Research site.
図 2.3.1 ����������������������������� CO2 ��������測�����������

- 30 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

Fig. 2.3.2 Temporal variations in CO2 mixing ratio, potential temperature, and wind speed
observed at different measurement heights.
図 2.3.2 ������������� CO2 ��������������

- 31 -

2. 気象・微気象観測

Fig. 2.3.3 Temporal variations in vertical profile of (a), (b) Potential temperature and (c) CO2
mixing ratio at intevals of four hour. (September 5th, 2001)
図 2.3.3 観測����a)�b)����c)CO2 ���������� 4 �������（観測日 2001 年 9
月 5 日）

執筆者：高橋- 32 -

善幸（国立環境研究所）

CGER-M020-2010, CGER/NIES

2.4 熱収支
2.4.1 タワーの影響とエネルギー収支クロージャ
乱流フラックスの妥当性を検証する上で、エネルギー収支のクロージャ（充足率）（Energybalance closure）の評価は有用である（Aubinet et al., 2000）。森林のエネルギー収支は次式であらわされる。

Rn - G - S = H + lE

(1)

ここで、Rn は純放射量（W m-2）、G は地中熱流量（W m-2）、H は顕熱フラックス（W m-2）、lE
は潜熱フラックス（W m-2）である。S はフラックス観測高度以下の貯熱変化量（W m-2）で、測定方法は（Miura et al., 2003）に述べている。理想的にはこの式の左辺の有効エネルギーフラックス（Rn – G - S）と渦相関で観測された乱流エネルギーフラックス（H + lE）は等しくなるはずである。しかし、これらは等しくならないことが、多くのサイトから報告されている（Wilson et al.,2002）。これをエネルギーインバランスの問題といい、重要な問題であるが、まだ解決されていない。そこで、ここでは、風向・風速や、フェノロジーによってエネルギークロージャがどのような影響を受けるか調べた。
(1) エネルギー収支クロージャの評価
エネルギー収支クロージャの評価には 2 つの方法を用いた。解析にはガスフラックスモニタリ
ングサワーの主タワーで観測された 2002 年 7～12 月のデータを使用した。最初の方法（回帰法）
は、30 分データを用い、有効エネルギー（Rn – G – S：x 軸）と乱流エネルギーフラックス（H +lE ：y 軸）の間で直線回帰を行い，その傾きで熱収支の閉じ具合(クロージャ)を評価した。理想
的には、傾きが 1、切片が 0 となる。2 番目の方法は、有効エネルギーと乱流エネルギーフラック
スの積算値の比（Energy balance ratio: EBR）を用いて評価した。

EBR = ( H + lE)
 (R − G − S )(2)n

EBR 法はより長い期間で平均することで 30 分観測値のランダムエラーを相殺し、エネルギー収
支クロージャを評価することができる。ただし、絶対値が小さいときは正確に評価できない。ここでは回帰法を中心に用いて解析する。
(2) 風向の影響（タワーの影響）
Fig.2.4.1 に有効エネルギーが 200 Wm-2 以上のときの、EBR の風向分布図を示す。19°～63°のタ
ワー方向からの風向と、その両隣 30°を除くと（Kaimal and Finnigan, 1994）、EBR は 0.80～1.20- 33 -

2. 気象・微気象観測だった。10°～90°の風向では、EBR は 0.8 を下回り、他の風向に比べて小さかった。これは、タワーの影響により、乱流フラックスが正確に測定されなかったためと考えられる。そこで、この風向からのフラックスは除外したが、これは取得されたデータの 9.8％を占めていた。
(3) エネルギー収支クロージャの季節変化
2002 年 7～12 月の全てのデータを用いたエネルギー収支の直線回帰は、傾きが 0.94、切片が6.3 W m-2 で、決定係数 r2 は 0.93 だった（Fig.2.4.2）。昼間 (Rn – G – S > 50 W m-2) のエネルギー
収支のクロージャは、傾きが 0.98、切片が-6.6 W m-2、夜間 (Rn – G – S < -20 W m-2) は傾きが 0.97、切片が 14.2 W m-2 だった。FLUXNET の平均的な値は傾きが 0.53～0.99 の範囲で平均 0.79±0.01、切片が-32.9～36.9 W m-2 の範囲平均 3.7±2.0 W m-2 だった （Wilson et al., 2002）。一方、全日のデータから算出した EBR は、0.62 で、FLUXNET の平均的な値である 0.84 より小さかったが、その振れ幅である 0.34～1.69 の範囲には入っていた。昼間の EBR は 0.93 で、夜間は 0.57 だった。本
観測値の EBR が小さかったのは、有効エネルギーが小さいときの EBR に大きな誤差が含まれているためと考えられる。昼間に関しては、エネルギー収支はよく閉じていたといえる。
Fig.2.4.2 に切片を 0 にして算出した傾きの季節変化を示す。これは月ごとのエネルギー収支のクロージャを表わしている。夏期（7～8 月）のエネルギー収支はよく閉じていた。しかし、11
月から 12 月にかけて、落葉が進むにつれ、エネルギー収支のクロージャは低くなっていった。この原因のひとつとして、乱流フラックスと Rn のソースエリアの違いが考えられる。落葉期間は、森林の樹冠部周辺は、葉がまばらになるため、空間的なばらつきが大きくなる。さらに、エネル
ギー交換において、林床の寄与が大きくなるが、この林床の放射環境は、樹冠部周辺よりも空間的なばらつきが大きい。これらのことは、落葉期の Rn の空間的な変動が大きいことを示唆している。
12 月後半から林床は積雪に覆われていたが、凍結・融雪にともなう潜熱は無視した。これらの値は小さいと考えられる（Kodama, 2001）が、エネルギークロージャの傾きが小さかった原因のひとつとして考えられる。

�考��
Aubinet, M., Grelle, A., Ibrom, A., Rannik, U., Moncrieff, J., Foken, T., Kowalski, A.S., Martin, P.H., BerbigierP., Bernhofer, Ch., Clement, R., Elbers, J., Granier, A., Grunwald, T., Morgenstern, K., Pilegaard, K.,
Rebmann, C., Snijders, W., Valentini, R. and Vesala, T. (2000) Estimates of the annual net carbon andwater exchange of forests: the EUROFLUX methodology. Advances in Ecological Research, 30, 113-175.
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Field, C., Valentini, R. and Verma, S. (2002) Energy balance closure at FLUXNET sites. Agric Forest
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Kaimal, J.C., and Finnigan, J.J. (1994): Atmospheric Boundary Layer Flows, Their Structure and Measurement.
Oxford University Press, 289 pp.

- 34 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

三浦昌孝, 平野高司, 平田竜一, 最上純一, 犬飼孔, 藤沼康実 (2003) カラマツ林の熱収支に与える貯熱変化量の影響. 農業気象. 59(3), 245-250.
Kodama, Y. (2001) An application of flux measurements in snow ice field, In Research Note of Meteorol., 199,
193-200.

1.4
1.2
1.0

EBR

0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

Wind directions through the tower

0

90

180

270

360

Fig.2.4.1 Wind-directional distribution of EBR. Data were divided into direction classes of 10°
from July through the first half of November under the condition of available energy being above 200
W m-2. Vertical bars denote standard variation.
図 2.4.1 EBR の����図�10°�の平��。6 月から 11 月上旬で、有効エネルギーが 200 W m-2 以上のデータを使用している。鉛直の直線は標準偏差を示す。

- 35 -

2. 気象・微気象観測

1.2
1.1

Slope

1.0
0.9
0.8
0.7
0.6

Jul.

Aug.

Sep.

Oct.

Nov.

Dec.

Month
Fig.2.4.2 Seasonal variation in the slope of the linear regression between eddy energy fluxes andavailable energy with zero intercept.
図 2.4.2 ��������������������（������ 0 ���）���������

執筆者：平田- 36 -

竜一（北海道大学大学院）

CGER-M020-2010, CGER/NIES

2.5 大気降�物
苫小牧では過去に高濃度の SO2 およびそれに伴う酸性霧による森林被害の可能性が報告されている（吉武ら, 1986）。オゾンは植物が CO2 を交換する入り口である気孔に影響を及ぼし，欧米ではオゾンによる影響を受けた森林地域も報告されている（EPA, 2002 など）。このように大気汚染物質は森林に悪影響を及ぼすことが知られている。このような、大気汚染物質の影響は濃度だけではなく、沈着量として、また土壌を介しての影響も無視できない。例えば窒素沈着の増加
は植物生産の増加（Solberg et al., 2004）や森林による二酸化炭素吸収の促進（Oren et al., 2001）をもたらすと報告されている。一方、過剰な窒素は植生の構成種の減少（Stevens et al., 2004）や河川などへの窒素流出（Oorui et al., 1997 など）、いわゆる nitrogen saturation を引き起こす可能性がある。さらに、オゾンの場合においても沈着量が植物影響の指標として用いられる。しかしながら、ガス・粒子成分を含んだ沈着量評価の報告はまだ多くはない。本サイトでは、炭素収支を調べるための観測タワーが設置されており、高度別の気象データも得られている。すなわち、乾性沈着を含む大気汚染物質の沈着量評価を行う上で有効な多くの情報が得られる条件にある。以上のことから、森林生態系による炭素循環現象に対する大気汚染物質の影響を検討する基礎資料を得ること、またまだ研究途上である乾性沈着量を含む大気汚染物質の沈着量評価を行うことを目的とし、森林における大気−植物・土壌系で生じる物質交換現象の観測を行った。

2.5.1 観測期間
観測期間は 2000 年 7 月～2004 年 8 月である。なお、乾性沈着成分（ガス・粒子成分）の観測
は予備調査期間があり、有効データが得られた期間は 2000 年 9 月～2004 年 8 月である。また湿性沈着成分では採取装置が設置された 2001 年 3 月～2004 年 8 月が有効データ期間となる。なお、
2004 年 9 月以降は台風 18 号により苫小牧フラックスリサーチサイトが倒壊し、調査継続が困難となった。

2.5.2 観測方法
(1) 乾性沈着成分
乾性沈着成分の観測はガスフラックスモニタリングサイトの主観測タワーにて行われた。乾性
沈着成分濃度の測定は、高度別に自動測定装置（NO, NO2 および O3）と拡散デニューダ法（他のガス成分と粒子成分）にて測定された。自動測定装置による測定は北大農学部により行われたが、装置の故障などでデータは得られていないことから、ここでは省略する。
用いた拡散デニューダ法（AD 法）は、高度 40 m 及び 22 m（2001 年 10 月 17 日までは 25 m）
にて採気し、テフロンチューブ（外径 22 mm, 内径 18 mm）を通して、計測室内に設置されたデニューダ管およびフィルターパックに目的成分を捕集する方法で、1 週間単位である。AD 法は先にガスを捕集し、後に粒子成分を捕集するためアーティファクトが小さく、成分の同定に優れた方法で、しばしば自動測定装置の開発時に比較対象とされる精度の高い方法である。なお、 デニ
ューダ管では大粒径の粒子は通り抜けにくいため、 採気口には大粒径の粒子を除去するため、サイクロン（URG-2000-30EN）を設置し、さらにデニューダ管の直前にインパクター（NILU）を設置することによって 2.5 ㎛より大きい粒子を除去している。
拡散デニューダ装置の構成を Fig.2.5.1に示す。

- 37 -

2. 気象・微気象観測

AD 法は先にガス成分を捕集するデニューダ管と粒子状成分を捕集する粒子捕集部から構成されているシステムであり、粒子捕集部は揮散する成分も捕まえるため、フィルターパック法と同様の構成になっている。デニューダ管は目的成分に応じたガスを捕集する試薬が塗布される。本システムにおいては、3 段のデニューダ管（URG-2000-30x150-3CSS）の後部に 3 段のフィルター
パックシステム（URG-2000-30FG）を用いた。D1 および D2 は 1％Na2CO3 溶液+1％グリセリン塗
布デニューダ管であり、SO2, HCl, HNO3 が捕集される。ここで、D1 および D2 は HONO も捕集
され、捕集された HONO の一部は O3 との反応などにより、NO3-として抽出されるため、HNO3は過大評価となる傾向にあることが判明しており、注意が必要である（野口ら, 2007a）。そのため、ここでは HONO の一部を含む HNO3 を HNO3*と標記する。また D3 は 1％クエン酸+1％グリ
セリン溶液塗布デニューダ管であり、ここでは NH3 が捕集される。デニューダの後段にはフィル
ターパックが装着される。DF1 は粒子成分捕集用のテフロンろ紙（ADVANTEC, T080A047A）、
DF2 はガス化する粒子成分の内の酸性ガス（HCl, HNO3）捕集用アルカリ含浸ろ紙（ADVANTEC,
No.51A に 6％K2CO3+2％グリセリン）、DF3 はガス化する粒子成分の内の NH3 捕集用酸含浸ろ紙（ADVANTEC,No.51A に 5％リン酸+2％グリセリン）である。本方法による測定項目は、SO2,HNO3*, NH3, HCl ガス及び PM2.5 の SO42-, NO3-, Cl-, NH4+, Na+, Ca2+, Mg2+及び K+成分濃度である。
これらガス・粒子成分濃度は各デニューダ管およびフィルターから得られた分析結果を用いて算出されるが、採取効率、妨害物質の影響などをどのように考慮するかによって方法が異なる。本
調査においては Table 2.5.1 に示したように各デニューダおよびフィルターから得られた分析結果
を用いて算出している。算出法の決定に当たっては、本調査の採取装置が EPA の公定法として用いられていることから、原則として EPA の算出法を基本としたが、調査地域の特性に合わせ、SO2,HNO3*, HCl, Cl-, NH4+では一部異なる算出法を用いている。
乾性沈着成分量を評価する方法としては、バジェット法（林内雨 + 樹幹流と林外雨を比較し、その差を乾性沈着量とする方法）や代理表面法（降水が入らないように設置されたバケットなどに沈着した量を乾性沈着量、またその代表値とする方法）と大気中の成分濃度から沈着量を評価する方法がある。大気中の成分濃度から沈着量を評価する方法としては、渦相関法、渦集積法、濃度勾配法およびインファ
レンシャル法などがある。
本サイトでは、大気汚染物質濃度の測定に時間がかかること（特に粒子成分）、フラックスタワーの利用が可能なことなどから、複数高度での成分濃度の測定を行う濃度勾配法を用いて乾性沈着成分量の評価を行った（沈着量=2 高度の濃度差/高度差×拡散係数）。なお、拡散係数 K は 42 m で渦相関法によって求めた潜熱フラックスの日平均値を 2 高度（41.2 m と 27.4 m）の水蒸気密度差の平均値で割って求めており、算出は北海道大学農学部（平野ら）による。沈着量及び沈着速度の算出は、濃度勾配法により、以下の式から求めている。なお、拡散係数 K は 30 分毎に得られているが、欠側があり、データの完全度が 50％以上の場合においてのみ、その 1 週間平均値を有効とし、乾性沈着量を算出した。
Ｆ＝K＊ｄＣ／ｄＺ＝ＶｄZ＊ＣZ
Ｆ：フラックスは正の値が沈着を、負の値が森林からの放出を示す。
Ｋ：拡散係数- 38 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

ｄＣ／ｄＺ：濃度勾配
ＶｄZ：高度 Z における沈着速度
ＣZ：高度 Z における大気汚染物質濃度(2) 湿性沈着成分
湿性沈着成分の観測はエコロジカルリサーチサイトにて行われ、開放空間が大きい作業小屋近傍に Wet-only 降水捕集装置（大昌エンジニアリング, DCRS-300）を設置した。Wet-only 降水捕集装置の概要を Fig.2.5.2 に示す。試料採取は 1 週間単位である。測定項目は pH 電気伝導率、SO42-,
NO3-, Cl-, NH4+, Na+, Ca2+, Mg2+及び K+成分濃度である。

2.5.3 �性沈着成分濃度および沈着量
本調査における各大気汚染物質濃度の最高値、最低値および平均値を札幌（北海道環境科学研究センター屋上、週単位の AD 法による）とともに Table 2.5.2 に示す。概ね都市部の札幌における濃度が高く、粒子成分では 12～40％の範囲であった。またガス状成分は SO2 は 20％強、NH3
は 15％程度であったが、HNO3*は 90％前後、HCl は 150％前後と森林地域としては高かった。
(1) HCl 高濃度の原因
HCl 濃度が苫小牧フラックスリサーチサイトで高かった原因としては海霧の影響が考えられる。
札幌では夏に HCl 濃度が高い傾向にあるのに対し、苫小牧フラックスリサーチサイトの HCl 濃度
は 2 月頃から濃度が高くなり、夏に減少し再び秋にやや増加する傾向にあった。すなわち、霧の発生する夏場には霧水に取り込まれているため大気中濃度は減少しており、薄い霧が発生する時
期には水分の蒸発とともに HCl ガスが存在していたと考えられる。苫小牧の海霧は pH も低く、海塩の他に NO3-および SO42-イオンも高濃度で存在している（野口ら, 1998）。霧散するときには、
水素イオンは Cl-とともに HCl として、一方 SO42-は塩として存在形態を変え、NO3-については
HNO3 または NO3-塩としてその時の成分バランスに応じて存在形態を変えていたと判断される。
このことは、HNO3*濃度もあまり気温の高くない春先に高い場合が多く見られたこととも合致する。
(2) 硫黄酸化物、窒素酸化物およびアンモニア由来成分の挙動
硫黄酸化物、窒素酸化物およびアンモニア由来成分は酸性雨の原因物質、土壌の酸性化に寄与する成分および栄養塩過多あるいは不足に関わる成分であり、その濃度および沈着量の挙動は重要である。
SO42-および SO2 は、それぞれ夏および冬に濃度が高く、平均濃度では SO2 は SO42-の 2 倍以上であった。両者の和（SOy）では冬に濃度が高かった。SO2 がより濃度が高かったのは、都市郊外であることが原因と考えられた。
NO3-および HNO3*は、それぞれ冬～春、春～夏に濃度が高く、平均濃度では HNO3*は NO3-の10 倍以上であった。両者の和（NOy）では春に濃度が高かった。HNO3*がより濃度が高かったのは、都市郊外であること、前述した HCl と同様に海霧が侵入する地域であり、霧の霧散による影- 39 -

2. 気象・微気象観測

響などが原因と考えられた。なお、2001 年 11 月～2004 年 8 月までの札幌における結果では HNO3*
中の HONO の割合は平均で 80％弱、冬に 90％程度と高く、夏は 60％前後であった。都市部以外の地域では HONO の割合がより低くなる傾向にあるが（野口ら, 2007b），苫小牧 FRS においてもその寄与は無視できないと考えられる。
NH4+および NH3 ではそれぞれ初春～夏、春～初秋に濃度が高く、平均濃度では NH4+は NH3 の
1.7 倍程度と粒子成分の濃度が高かった。両者の和（NHy）では春に濃度が高かった。NH4+がより濃度が高かったのは、都市郊外であること、前述した HCl と同様に海霧が侵入する地域であり、霧の霧散による影響（SO42-塩のカウンターカチオンとなる）の他、後述するように森林生態系から大気への放出の影響が考えられた。

2.5.4 �性沈着成分沈着量
森林へ影響する沈着成分として重要となるのは前述したように硫黄酸化物、窒素酸化物およびアンモニア由来成分である。他に海塩成分の挙動も重要となる場合があるが、ここでは除外する。
拡散係数および SO42-, SO2, NO3-, HNO3*, NH4+および NH3 の沈着量を Fig.2.5.3 に示す。なお、濃度勾配による沈着または放出量は NET の量であり、これらの成分では放出および沈着現象の両方が寄与していると考えられ、その差が正味のフラックスとして評価されることとなる。
拡散係数は夏に大きく、冬に小さく、明確な季節変動が見られた。
SO42-沈着量は 2001 年春に大きな正の沈着が見られたが、他は概ね負の値を示し、放出傾向となっていた。放出傾向は夏に大きかった。夏はガス→粒子化しやすい時期であり、森林を場とす
る SO2 と NH3 による硫酸塩の生成などの影響が考えられた。
また SO2 沈着量は概ね正の値を示し、SO42-沈着量と同様に 2001 年春に大きな正の沈着が見られ、春および秋に沈着量が多い傾向が見られた。2001 年秋の大きな負の値は、機材の再設置などの調整を行なった影響が可能性として考えられた。
NO3-沈着量は顕著な沈着および放出傾向は見られないが、春に放出傾向がややみられ、全体としては放出傾向にあった。この原因としては SO42-沈着量と同様にガス→粒子化による影響が考えられた。HNO3*沈着量は概ね正の値を示し、春および夏に沈着量が多かった。
NH4+沈着量は、SO42-沈着量と同様に 2001 年春に大きな正の沈着が見られたが、春から秋にかけては放出傾向の場合が多くみられた。NH3 では 2001 年春に大きな正の沈着が見られた場合があったが、春に放出傾向が見られた。春は粒子およびガスとも放出傾向であり、森林生態系からのNH3 の放出が発生しているものと考えられた。森林生態系からの NH3 の放出については、天塩
CC-LaG サイトで観測された報告がある（Hayashi et al., 2009）。

2.5.5 湿性沈着成分濃度および沈着量
湿性沈着成分濃度および沈着量の概要を Table 2.5.3 に示す。
本調査結果による 7 日当たりの降水量は 24.2 mm であり、降雨期（4-10 月）の降水量（30.5 mm）
が降雪期（11-3 月）の降水量（14.0 mm）より多かった。
降水試料の pH の範囲は 3.60～6.45 であり、降水量の重み付けによる平均（以下平均）は 4.71

- 40 -CGER-M020-2010, CGER/NIESであり、降雨期（4.69）が降雪期（4.76）より低かった。
主な非海塩由来成分の濃度では、H+：19.7（降雨期：20.4, 降雪期：17.3）μmol L-1、非海塩由
来 SO42-（nss-SO42-）：17.2（降雨期：15.3，降雪期：23.7）μmol L-1, NO3-：15.4（降雨期：12.7, 降
雪期：24.8 ）μmol L-1, NH4+：21.6（降雨期：17.7, 降雪期：35.1）μmol L-1 及び非海塩由来 Ca2+
（nss-Ca2+）：3.4（降雨期：2.2, 降雪期：7.7）μmol L-1 と、H+濃度以外は降雪期の濃度が高かった。なお、非海塩由来成分は Na+を基準に海塩組成比（日本海洋指針）から、それぞれの海塩由
来成分を算出し、その残りを非海塩由来としている。
主な非海塩由来成分の 7 日当たりの湿性沈着量では、H+：0.47（降雨期：0.61、 降雪期：0.24）
mmol m-2, nss-SO42-：0.42（降雨期：0.46, 降雪期：0.34）mmol m-2, NO3-：0.37（降雨期：0.38, 降
雪期：0.36）mmol m-2, NH4+：0.53（降雨期：0.53, 降雪期：0.53）mmol m-2 及び nss-Ca2+：0.08（降雨期：0.07, 降雪期：0.11）mmol m-2 と、H+濃度以外は降雨期と降雪期の差は小さく、降水量が少ないにも関わらず、降雪期は成分濃度が高く、沈着量は降雨期と同程度であると考えられた。

2.5.6 湿性沈着量と乾性沈着量の比較
湿性沈着量及び乾性沈着量の比較を行うには、乾性沈着における拡散係数の有効値が得られていない期間が多いこと、また NOy 成分に関しては寄与が大きいと考えられる NO2 濃度が得られていないこと、また HNO3*には HONO の一部が含まれていることなどから、厳密な意味での定量的な評価は困難である。
ここでは得られた平均値を比較し、全体的な寄与を考察することとした。
乾性沈着量の平均値を Table 2.5.4 に示す。
粒子成分および NH3 は平均で放出傾向にあり、SO2 および HNO3*は沈着傾向であり、NHy は放出傾向であるが、SOy, NOy は沈着傾向となった。なお、SO2 および HNO3*の沈着量は湿性のそれ
ぞれ 1/3 以下、1/4 以下であり（Table 2.5.3 参照）、湿性沈着の寄与の方が大きかった。また NHy（NH4++NH3）の放出量は湿性沈着の 1/3 程度であり、湿性沈着を合わせた全体では沈着傾向と判断された。また NOy の沈着には NO2 及び HONO の寄与が無視できないが、最も大きい寄与を示
すのは HNO3 の場合が多い（野口ら, 2007b）。このことから考えると、いずれにしても苫小牧 FRS
においては、乾性沈着量より湿性沈着の寄与が大きく、全体としてはいずれも沈着傾向であると判断された。なお、前述の HCl の挙動を例にとってみても、本サイトにおいては海霧による霧の影響が無視できない。乾性沈着に対する影響だけでなく、霧水の沈着（Cloud deposition）の影響も無視できない。（小林ら, 1999）は六甲山の森林にて NH4+, H+, NO3-及び SO42-の霧水沈着量は全
湿性沈着量（降水 + 霧水）の 85-92％をも占めることを報告している。以上のことから、苫小牧
においては、Cloud deposition を把握しなければ大気汚染物質の沈着量全体は把握できないものと考えられ、霧の乾性沈着および放出に与える影響も評価は難しい。

2.5.7 まとめ苫小牧フラックスリサーチサイトにおける大気汚染物質の沈着量の測定を行なった結果、乾性沈着では粒子成分および NH3 は放出傾向にあり、SO2 および HNO3（HONO の一部を含む）は沈
着傾向にあった。粒子成分については沈着する量よりガス成分同士が反応して粒子が生成する量- 41 -

2. 気象・微気象観測が多いことから放出傾向となったと考えられた。また NH3 については他の供給が考えられないことなどから土壌を含む森林生態系からの放出があったと考えられた。なお、いずれの成分も湿性
沈着量が多く、全体では沈着傾向にあった。
以上の大気汚染物質の挙動と森林生態系の炭素収支についてはまだ十分な比較評価は行っておらず、今後の課題となる。また大気汚染物質の沈着量評価に関わる今後の課題としては、霧の発生する地域においては、その影響が最も重要である。本サイトは海霧が侵入する地域であり、沈着量全体に対する霧水沈着量の割合、霧水の霧散（蒸発）による粒子の生成、ガスの発散など、
大気汚染物質の沈着量を評価するには多くの課題が得られた。これらは雲（霧）に覆われる機会が多い山間部でのモニタリングにおいても重要となる。湿性、乾性および雲沈着評価を合わせた沈着量評価は極めて少なく、今後はさらに多くの研究が進められるものと考えられる。
また、HNO3の評価に際しては HONO との分取を行うこと、NOy 成分の評価に際しては NO, NO2 濃度の観測が必要であり、さらに、これら NOy 成分の挙動を考察するには O3 濃度の観測も必要と考えられた。2005 年度から始められた天塩 CC-LaG サイトでの大気汚染物質の沈着量観測では、これらの課題については対応済みであり、現在その観測結果を用いて解析が進められているところである。

�考��
Hayashi, K., Takagi, K., Noguchi, I., Fukuzawa, K., Takahashi, H., Fukazawa, T., Shibata, H., Fujinuma, Y.
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in northernmost Japan. Water, Air and Soil Pollution, 200, 33-46.
EPA (2002) Ozone injury to forest plants in the U.S. by EPA Region
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野口泉, 恵花孝昭, 佐藤紳 (1998) 北海道における酸性霧. 第 13 回全国環境・公害研究所交流シンポジ
ウム予稿集, 1-4.
野口泉, 大塚英幸, 加藤拓紀, 秋山雅行 (2007a) フィルターパック法による亜硝酸ガス濃度の測定. 大気環境学会誌, 42, 162-174.
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Solberg, S., Andreassen, K., Clarke, N., Torseth, K., Tveito, O.E., Strand, G.H., Tomter, S. (2004) The possible
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Stevens, C.J., Dise, N.B., Mountford, J.O., Gowing, D.J. (2004) Impact of nitrogen deposition on the species
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吉武孝, 増田久夫 (1986) 苫小牧地域におけるストローブマツ等の異常落葉に関する考察、林業試験場
研究報告, 337, 1-28.

- 42 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

Fig.2.5.1 Annular denuter method.
図 2.5.1 �������������

- 43 -

2. 気象・微気象観測

Fig.2.5.2 Wet-only sampler.
図 2.5.2 ����������

- 44 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

Fig.2.5.3 Diffusion coefficient (K) and depositions of atmospheric components by gradientmethod.
図 2.5.3 ����������������������

- 45 -

2. 気象・微気象観測

Table.2.5.1 Appropriated measurements of components in each denuder or filter forconcentrations of atmospheric components.
表 2.5.1 �気�������������������������������

Table.2.5.2 Statistics of concentrations of atmospheric components at Tomakomai(22m/25m, 40m) and Sapporo.
表 2.5.2 ���(22m/25m, 40m)����������気���������

- 46 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

Table.2.5.3 Statistics of wet deposition components at Tomakomai.
表 2.5.3 ������������������

Table.2.5.4 Statistics of dry deposition components at Tomakomai.
表 2.5.4 ������������������

執筆者：野口- 47 -

泉（北海道環境科学研究センター）

苫小牧フラックスリサーチサイトにおける森林生態系環境の総合的観測-モニタリングデータブックCGER-M020-2010, CGER/NIES

3. 土壌・植生およびリモートセンシング
3.1 土壌における炭素および水分動態
3.1.1 苫小牧カラマツ林における土壌呼吸の年次変動
陸域生態系における CO2 の交換において、土壌呼吸は最も重要なソースの一つである。本研究では、ユーラシア大陸に広く分布するカラマツ林生態系での炭素収支の気候変動に対する応答メ
カニズムを明らかにすることを目的として、地球環境研究センター（CGER）で開発されたマル
チチャンネル大型自動開閉チャンバー式システムを用いて、苫小牧のカラマツ林における土壌呼吸、微生物呼吸および林床植生の光合成・呼吸の自動連続測定を行ってきた。2003 年を例に挙げ
ると、年間土壌呼吸量は 9.7 tC/ha/年、微生物呼吸量は 5.7 tC/ha/年と推定された。なお、この微生物呼吸量は土壌呼吸全体の約 57%を占めることが示唆された。一方、林床植物の炭素収支により土壌に約 0.34 tC/ha/年の炭素が蓄積された。また、気温の年次変化に応じて、2000 から 2004 年までの 4 年間に土壌呼吸量は 9.7 tC/ha/年から 11.6 tC/ha/年の間を変動していることが分かった。
(1) はじめに現在、全球規模では約 1,550 Gt の炭素が有機物として土壌中に蓄積されている。この有機炭素は大気中に CO2 として存在する炭素（760 Gt C）の 2 倍におよび、さらに全陸域植物バイオマス（560 Gt C）の 2.8 倍にも相当する(Lal, 2004)。一方、土壌は土壌微生物や小動物による有機物分
解（微生物呼吸）と植物根の呼吸（根呼吸）によって多量の CO2 を大気中に放出している。この微生物呼吸と根呼吸を合わせて、“土壌呼吸”と呼ぶ。光合成、植物の呼吸、土壌微生物による有機物の分解はそれぞれ環境因子の変動に対する応答特性が異なるため、陸域生態系における炭素収支の、気候変動に対する応答を明らかにするためには、これらのフラックス成分を分離評価した上でモデル化することが重要となる。土壌中小動物の呼吸に関しては、土壌呼吸の 10%以下とする報告があるが、定量的な評価は困難であるため、これまでは無視され、根呼吸もしくは微生
物呼吸の一部として見なされてきた。陸域生態系の炭素収支において、土壌呼吸は光合成の次に大きいコンポーネントであり、また、生態系呼吸においては最も大きいコンポーネントである。
そのため、生態系炭素収支を解析する上で土壌呼吸は最も重要なソースの一つと考えられる。土壌呼吸は、植物のフェノロジーや土壌温度、土壌水分などの変動にともなって顕著な時間変動を示す。また、植物根の空間分布や地形による土壌有機物や土壌水分の不均一性によって、空間的に大きく変動することが報告されている。一方、北方生態系から熱帯生態系まで気候帯の違いや植生タイプの違い、撹乱の履歴などにより土壌炭素の存在量や存在状態が異なるため、地球温暖化が生態系の土壌呼吸に及ぼす影響も生態系により異なると考えられる。したがって、地球温暖化にともなう土壌炭素蓄積量の変動、ひいては全球的な炭素循環を正確に将来予測する上で土壌呼吸の定量的な評価は非常に重要である。
そこで、本研究では、苫小牧のカラマツ林における、土壌呼吸と微生物呼吸を多地点において自動で連続測定し、土壌炭素収支における各種プロセスの相互作用と時空間変動、および土壌呼吸に対する微生物呼吸と根呼吸の寄与を分離評価することを目的とした。

-49-

3. 土壌・植生およびリモートセンシング(2) 研究方法
1) 土壌呼吸の自動連続測定
渦相関法（Eddy covariance method）に代表される微気象学的方法は、測定代表の環境条件を乱すことなく、非接触で CO2 フラックスを測定する方法であり、自動での連続測定に最も適している。また、得られる CO2 フラックスは風上側の広い面積の平均値であるため、測定対象となる生態系の群落スケールでの空間代表値を求めるのに都合がよい。しかし、測定される CO2 フラック
スは群落上部で観察される群落としての積算値であり、群落内部の CO2 の吸収・放出源が立体的な構造を持つ場合、それぞれの吸収・放出源の個別の情報を抽出することができない。特に森林生態系は複雑な立体構造を持っており、渦相関観測システムと地表面の間に植物が存在し、植物の昼間の光合成と夜間の呼吸によって、土壌呼吸速度を昼間に過小評価され、夜間に過大評価されることになる。また、土壌呼吸の観測については古くから様々な方法で実施されてきたが、観測に伴う人的労力が大きく、長期的な観測例はあまりない。比較的新しい手法である渦相関法については測器のコストが高く、データの取得や解析する際、専門の技術や知識が必要であるため、普及してきたのは最近である。これらのことから、同じ観測サイトにおいて渦相関法による群落
スケールの CO2 フラックスと平衡して土壌呼吸を長期に渡り平行して連続観測した例はほとんどない。
土壌呼吸速度の代表的測定法は、地面に設置したチャンバーを用いて土壌から拡散した CO2を測定するチャンバー法である。チャンバー法は、空気の循環方式形態によって、大きく開放チャンバー（open chamber）法と密閉チャンバー（closed chamber）法に分かれる。解放チャ
ンバー法は、チャンバー内を一定流量の外気で通気させる。赤外線分析計（IRGA）を用いてチャンバーの入口と出口の CO2 濃度を測定し、定常状態（steady state）に達した後の濃度差か
ら土壌呼吸速度を求める。しかし、開放チャンバー法では、入口と出口に通過した空気の流量によって、チャンバー内が加圧、あるいは減圧になるのを回避することが困難である。チャンバー内部の圧力異常は大気・土壌界面の定常状態を壊し空気のマスフロー（移流によるガスの移動）を引き起こすため、測定値に大きな誤差を与える。条件によっては 0.5Pa（1 大気圧＝101,325Pa）程度の圧力差であっても、土壌呼吸の測定結果に数十%の影響を与えることが知られている(Fang and Moncrieff, 1998)。また、上流と下流側の CO2 濃度差が小さいため、使用される CO2 分析計には高い精度が要求される。一方、密閉チャンバー法では、小さいエアーポンプを用いてチャンバーと IRGA の間で空気を循環させる。この場合には、非定常状態（non-steady state）でチャンバー内の CO2 濃度の上昇速度を測定することで土壌からの CO2
放出量を計算するため、この方法ではチャンバー内の圧力差圧力異常によるマスフローの発生を避けることが容易である。また、IRGA の精度の要求も低く、システムのコストも低い。
したがって、近年の土壌呼吸速度の測定では、密閉チャンバー法は最も一般的な方法であるといえる(梁ら, 2006)。
筆者らは、土壌炭素収支におけるプロセスの相互作用と時空間変動、および土壌に対する根呼吸と微生物呼吸の寄与を明らかにすることを目的として、土壌呼吸を多地点で連続測定できる「マルチチャンネル自動開閉チャンバー式土壌呼吸測定システム」の開発を進めてきた。チャン
バーは、透明な塩化ビニール（PVC）板を用いて制作された、大型で自動開閉できるものである。
チャンバーの天蓋と側窓の開閉には、約 2 気圧の圧縮空気を利用している。このシステムの特徴- 50 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

は、以下に示すとおり。
①チャンバーが大型である（標準タイプ：縦 90 cm × 横 90 cm × 高さ 50 cm）ため、小さなスケールでの土壌環境の不均一性の影響を受けにくいとともに、チャンバー被覆面の地下部で測定時に生じる水平方向の濃度勾配によって生じる拡散の影響を小さく抑えることが出来る点に既往研究で用いられたシステムに対して優位性がある。(Liang et al., 2003)②チャンバーが透明である（土壌および植物周辺の環境に影響を与えない、草本や幼樹の光合成速度の測定も可能である）。
③赤外線 CO2 分析計（IRGA）はシーケンス制御され、一台の IRGA で多数のチャンバーの測定が出来る（標準システムは 8 基、16 基、または 24 基のチャンバーを駆動することが可能である）。これにより、無人で長期連続観測が可能である。また多点観測を可能としているため、空間的な不均一性の高い森林生態系の土壌においてはより代表性の高い値が得られる。
④測定方式は密閉循環法であるため、測定時間が短い。これにより、長時間の密閉が必要なシステムに比べるとチャンバーによって被覆された土壌面に与える温度上昇などの撹乱の影響を低く抑えることが可能であり、測定値の信頼性の向上に寄与する。
本チャンバーシステムは、世界のフラックス観測ネットワーク（FLUXNET）に高く評価され、
現在ユーラシア大陸に広く分布するカラマツ林を始め、アラスカや西シベリアの北方生態系から、日本や韓国、中国の冷温帯林と温帯林、または東南アジアの熱帯季節林と熱帯雨林において、標準的な手法として土壌呼吸の連続観測を展開し続けている(梁ら, 2008)。
2) 調査方法
2000 年の夏に、16 基のチャンバー（縦 90 cm × 横 90 cm × 高さ 50 cm）を苫小牧のカラマツ林（エコロジカルリサーチサイト）に設置し、土壌呼吸の自動連続測定を開始した。土壌微生物呼吸を測定するため、16 基のチャンバーのうち、8 基のチャンバーについては、根切りチェーンソーを用いて底面の 1 m 四方に沿って、深さ 40 cm の根切り区（トレンチ処理）を作った。新しい
細根をトレンチ処理区に侵入させない（根呼吸の影響を排除する）ために、掘った溝に厚さ 4 mmの塩ビ板を深さ 25 cm まで埋め込み、土壌に仕切りをした。サイト内に上述した処理に従って、無処理区（土壌呼吸）と根切り区（微生物呼吸）の 2 処理区を 8 反復設定した。
土壌呼吸の測定は、16 基あるチャンバーのうちの 1 基の上部開閉蓋が順に閉じて、チャンバー
中の CO2・水蒸気濃度変化を IRGA（LI-840, LI-COR 社）で測定する仕組みになっている。これを一定時間ずつ行うことで、16 基のチャンバーを順次測定する。
一つのチャンバーで測定が行われる間、他のチャンバーの開閉蓋は開放され土壌条件を自然状態にした。1 基のチャンバーの測定時間は 225 秒間に設定し、16 基チャンバーの測定周期は 1 時間である。土壌呼吸の測定とともに、熱電対を用いて各チャンバー内の気温と深さ 5 cm の土壌温度をモニタリングした。また、TDR 型土壌水分センサー（CS610, Campbell Scientific Inc）を用いて半数のチャンバー内の深さ 5～30 cm での土壌体積含水量の測定も行った。
また、2002 年の夏に、更に 8 基のオシダなどのサイトで代表的な林床植物を覆うことが可能な
大型チャンバー（縦 100 cm × 横 100 cm × 高さ 100 cm）を増設し、林床植物の光合成（昼間）と呼吸（夜間）の測定も行ってきた（Fig.3.1.1）。チャンバーの増設にともない、1 基のチャンバーの測定時間を 150 秒間に設定しなおしたため、24 基チャンバーの測定周期は 1 時間である。

- 51 -

3. 土壌・植生およびリモートセンシング

Fig. 3.1.1 Continuous measurement of soil CO2 efflux using automated multi-channellarge-volume dynamic chamber system.
図 3.1.1 マ�����動����ン�ーシ���を���土壌呼吸の����。

Fig. 3.1.2 Seasonal and year-to-year variations in soil temperature, volumetric soil water content,
soil CO2 efflux and heterotrophic respiration.
図 3.1.2 地温や土壌体積含水率、土壌呼吸および微生物呼吸の季節および年々変化。

(3) 結果・考察
1) カラマツ林における土壌呼吸の季節変化と年々変動
Fig.3.1.2 は、2000 から 2004 年まで 4 年間の地温や土壌体積含水率、土壌呼吸および微生物呼吸の結果を示したものである。土壌呼吸速度と微生物呼吸は両方とも顕著な季節変化および日変- 52 -CGER-M020-2010, CGER/NIES化を示し、深さ 5 cm での土壌温度の変化とよく一致した。雪解けした後の 4 月中旬から 7 月上旬
までに、土壌温度の上昇に伴って土壌呼吸は指数的に上昇していた。7 月から 9 月中旬までの間に土壌温度は最も高い値（16°C 前後）を維持し、土壌呼吸速度も高い値を示した。そして 9 月下旬から土壌温度が徐々に下がり、土壌呼吸速度も指数的に低下した。測定した結果を基づいて、苫小牧のカラマツ林における 2001、2002 と 2003 年の年間土壌呼吸量はそれぞれ 1045、999 と 972
gC m-2 を推定した。土壌呼吸速度の年々変動は大きく、土壌呼吸の長期連続測定の必要性が示唆された。
2）カラマツ林における土壌呼吸の空間変動
植物根の空間分布や地形によって、土壌呼吸は空間的に大きく変動する。本研究における土壌
呼吸の空間的不均一性を評価するために、各処理 8 プロットから得られた結果を用いて本サイトの土壌呼吸速度の変動係数（CV）を求めると、対照区では 16 ± 4%、根切り区では 12 ± 3%であった。今回得られた変動係数は、これまで森林生態系において報告されている土壌呼吸の空間変動（CV ≅ 40%）よりも小さかった(Liang et al., 2004)。この理由の 1 つには、従来使われている土壌呼吸チャンバーよりも本研究に用いたチャンバーのサイズが大きかったことが考えられる。従来、土壌呼吸チャンバーは直径 10～20 cm の円筒状のものが主流であるのに対して、本研究では、
縦 90 cm × 横 90 cm × 高さ 50 cm のチャンバーを使用している。土壌呼吸チャンバーのサイズを大きくしたことで、空間的に不均一性の高い森林土壌において空間代表性を高めることが出来た
ことがバラツキの小ささに貢献していると考えられる。また、被覆面積の大きなチャンバーを用いることでチャンバー自身の影響（edge effect）などが改善されていることも推測される（Liang etal., 2003）。

6

Soil Efflux
Heterotrophic respiration
Contribution of understorey-2-1

Soil respiration (g-C m d )

8

4
2
0
-2
0

50

100

150

200

250

300

350

Day of year 2003

Fig. 3.1.3 Seasonal variations in soil CO2 efflux, heterotrophic respiration and contribution ofunderstory vegetation observed in 2003.
図 3.1.3 2003 年における土壌呼吸、�生物呼吸およ�林�植生��の��変化。

- 53 -

3. 土壌・植生およびリモートセンシング

3) カラマツ林林床炭素収支における土壌呼吸、微生物呼吸および林床植生の寄与
2003 年（Fig.3.1.3）を例として、年間土壌呼吸量は 9.7 tC/ha/年であり、微生物呼吸量を 5.7 tC/ha/
年と推定した。なお、この微生物呼吸量は土壌呼吸全体の約 57%を示すことが示唆された。一方、林床植物の炭素交換により土壌に約 0.34 tC/ha/年の炭素が蓄積された。

Soil CO2 efflux (μmol m-2 s-1)

8
7

Soil Efflux

6

Heterotrophic respiration

5
4
3
2
1
0
0

5

10

15

20

Soil temperature at 5-cm depth ( C)oFig. 3.1.4 Temperature relationship of soil efflux and heterotrphic respiration in the Larchforest of Tomakomai.
図 3.1.4 ���カラマツ林における土壌呼吸と微生物呼吸速度の温度�応。

4) カラマツ林における土壌呼吸の温度・水分応答特性
土壌呼吸と地温との指数関数モデルを用いて、深さ 5 cm の地温（Ts）に対する土壌呼吸速度（Rs）と微生物呼吸速度（Rh）の温度依存性（Q10）を算出した（Fig 3.1.4）。土壌呼吸と地温の関係は、

土壌呼吸：

Rs = 0.8319 × e ( 0.1168×Ts ) ; (r2 = 0.8939)(1)

微生物呼吸：

Rh = 0.4852 × e ( 0.1165×Ts ) ; (r2 = 0.9387)(2)の指数関数で表され、土壌呼吸と微生物呼吸の Q10 値はそれぞれ 3.22 と 3.21 であった。

- 54 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

Normalized soil efflux (Rs / Rs(T))

2

1.5

1

0.5
(b)
0
20

25

30

35

40

45

50

55

Volumetric soil moisture at 0-20 cm depth (%)

Fig. 3.1.5 Relationship between soil CO2 efflux and volumetric soil moisture content in the
Larch forest of Tomakomai.
図 3.1.5 ��������に��る土壌呼吸速度に���土壌水分の��。

一方、降水と土壌呼吸の関係を見ると、降雨イベントに伴い土壌呼吸速度は一時的に著しく上昇した。しかし長期間には、土壌呼吸速度と土壌水分の間には明瞭な関係は認められず（Fig 3.1.5）、
土壌水分が土壌呼吸速度を制限している可能性は低いと考えられた。

�考��
Fang, C. and Moncrieff, J.B. (1998) An open-top chamber for measuring soil respiration and the influenceof pressure difference on CO2 efflux measurement. Functional Ecology, 12(2), 319-325.
Lal, R. (2004) Soil carbon sequestration impacts on global climate change and food security. Science,
304(5677), 1623-1627.
Liang, N., Inoue, G. and Fujinuma, Y. (2003) A multichannel automated chamber system for continuous
measurement of forest soil CO2 efflux. Tree Physiology, 23(12), 825-832.
Liang, N. et al. (2004) In situ comparison of four approaches to estimating soil CO2 efflux in a northernlarch (Larix kaempferi Sarg.) forest. Agricultural and Forest Meteorology, 123(1-2), 97-117.
梁 乃 申 , 井 上 元 , 藤 沼 康 実 (2006) 土 壌 呼 吸 測 定 法 の 現 状 と 今 後 の 展 望 . CGER-REPORT,
CGER-I065-2006, 83-86.
梁 乃 申 ら (2008) チ ャ ン バ ー 法 に よ る 土 壌 か ら の 炭 素 放 出 観 測 の 展 開 . CGER-REPORT,
CGER-M019-2008, 33-36.

執筆者：梁- 55 -

乃申（国立環境研究所）

3. 土壌・植生およびリモートセンシング

3.1.2 火山灰地�ラマツ人工林における降水動態と炭素フロー観測
1. はじめにカラマツ人工林を対象に、降水時の水分動態と、それにともなう炭素フローの観測をおこなった。本観測は、カラマツ林の蓄輯畳や生長畳の把握・CO2 フラックス観測・土壌呼吸などの観測成果と統合されることにより、カラマツ林における炭素動態の総体的把握に貢献しようとするものである。本報告は、平成 16 年度（2004 年度）における観測データの整理と、2002 年から 2004
年までの 3 シーズンにおける観測結果をとりまとめたものである。
(1) 観測サイトの概要と観測項目・観測方法
1) カラマツ林の状況
観測サイトは、Fig.3.1.6, Fig.3.1.7 に示したように、苫小牧国有林（北海道森林管理局・胆振東部森林管理署）のカラマツ人工林である。北緯 42 度 44 分・東経 141 度 31 分に位置し、総面積117 ha のカラマツ人工林を主体とした森林である。本観測サイトは、3 つの林班からなっているが、ここに述べる観測は、「地下水採取地」の 196 林班とエコロジカルリサーチサイトの 198 林
班でおこなった。
196 林班においては、平坦地から渓流にかけての炭素動態を把握するために、平坦面に 1 地点
（Site 1）・渓岸斜面に 1 地点（Site 2）・渓床に 1 地点（Site 3）の、3 地点においておこなっている。また、平坦面における複数サンプルの採取と Site 1～Site 3 との比較をおこなう目的で、198
林班の「エコロジカルリサーチサイト」にも 1 観測地（Site 4）を設け、合計 4 地点で観測をおこなった。
本観測サイトのカラマツ林は、支笏・恵庭・樽前の火山噴出物による傾斜 1～2 度の平坦な台地上に位置している。火山噴出物は、地表から地表下約 3 m までが樽前火山灰層（約 8,500～4,500
年前・約 3,200～1,500 年前・1669 年-樽前 b:Ta-b-, 1739 年-樽前 a:Ta-a-）であり、地表下 3 m～4 mの約 1 m の厚さをもつ恵庭火山灰層（約 13,000 年前）、約 4 m より下部が支笏軽石流堆積物（約30,000 年前）となっている。
カラマツ人工林の面積は、総面積 117 ha のうちの 98 ha であり、リサーチサイトの約 84%を占める。カラマツの樹齢は約 40 年であり、樹高は 18～20 m で、立木密度は約 1000 本/ha となっている。カラマツ人工林内には、ハルニレやイタヤカエデ・キハダなどの広葉樹林が侵入しており、カラマツ植裁木の密度は約 60%である。林冠は、ほぼ閉鎖した状態にある。
2) 観測項目と観測方法
本観測の範囲は、Fig.3.1.8 に示したように、土壌中もふくめた降雨時の水分動態把握と、それにともなう溶存炭素のフローである。観測項目は、Fig.3.1.9 に主な観測機器の配置を示したように、林外雨（降水）・林内雨・樹幹流・土壌水であり、あわせて地温と土壌水分吸引圧の観を実施している。主な観測器機は、Fig.3.1.10～13 に示した。
林外雨の観測は、エコロジカルリサーチサイト（198 林班）の林冠上（仮足場の上部）とリサーチサイトに最も近い開放地（造林地）とでおこなった。観測とサンプルの採取は、直径 30 cm- 56 -CGER-M020-2010, CGER/NIESのポリエチレン漏斗で受け、ポリタンクに貯留する方法によった。
林内雨の観測は、Site 1～Site 4 の各観測サイト 1 箇所ずつの、合計 4 箇所でおこなった。観測とサンプルの採取は、林外雨と同様に、直径 30 cm のポリエチレン漏斗で受け、ポリタンクに貯留する方法によった。
樹幹流の観測は、4 観測サイトにおいて、Site 1～Site 3 の各一本ずつと、Site 4 の観測サイトで
2 本の、合計 5 本のカラマツでおこなった。観測およびサンプルの採取方法は、ウレタンラバー
巻き付け方式によった。観測年ごとに、一部の観測木を変更しながら実施している。
土壌水の観測およびサンプルの採取は、テンションフリー・ライシメータとテンション・ライ
シメータの 2 方法によった。テンションフリー・ライシメータによる土壌水の観測とサンプルの採取は、O 層の下部において、4 観測サイトについて各 2 反復でおこなった。テンション・ライ
シメータによる土壌水の採集は、4 観測サイトの O 層下部と A 層下部を対象に、各観測サイトごとに 2 反復でおこなった。とくに、平成 16 年度（2004 年度）においては、A 層下部における重力水の採集も実施し、土壌中における炭素の移動・貯留の実態をより詳しく把握しようとした。
A 層重力水の観測は、エコロジカルリサーチサイト（198 林班）の S4 観測地点において、2 サイトについて各 2 反復でおこなった。
土壌水分観測はテンシオメータによっておこない、各観測サイトに 10 cm, 20 cm, 40 cm, 60 cmの 4 深度にテンシオメータを設置した。また、Site 1 と Site 4 には、自動記録による土壌水分計を設置した。
観測およびサンプルの採取は、2 週間に一回程度を基準とし、降雨終了後できるだけ早期におこなうようにした。また、平成 16 年度（2004 年度）においては、土壌中における炭素貯留量の把握も実施した。
なお、本観測サイトにおいては、平成 16 年（2004 年）9 月 8 日の台風 18 号により、ほとんどのカラマツが倒壊した。したがって、平成 16 年度（2004 年度）の観測は、Table 3.1.1～8 にとりまとめたように、5 月 14 日の観測機器の設置のほか、7 月 7 日・7 月 16 日・8 月 24 日と、被害後の観測機器回収時の 9 月 27 日と、実質的には 3 回の観測となった。
(2) 降水時の水分動態
2002 年から 2004 年までの 3 シーズンにおける降水時の水分動態について、観測結果をとりまとめると以下のようになる。表は、これまでの観測データのうち、総降雨量の少ない事例と中間的な事例・比較的多い場合の事例を対象に、林内雨割合（%）・樹幹流割合（%）・樹幹遮断蒸発量（%）について整理したものである。林内雨割合（%）と樹幹流割合（%）は、それぞれの実測
値の林外雨（降水）実測値にたいする割合に換算した。樹幹遮断蒸発量（%）については、林外
雨量から総林内雨量と総樹幹流量を差し引いて算出した。
降水時におけるカラマツ林内の水分動態は、総雨量 14.9 mm と 36.1 mm, 52.0 mm, 141 mm の比
較的少ない降雨から大きい降雨までの 4 イベントを取り上げると、Table 3.1.1 のようになる。14.9mm の降雨では、林内雨割合が 91%で、樹幹流割合が 1.1%となり、遮断蒸発畳は 7.9%と算定される。36.1 mm の降雨では、林内雨割合が 91%で、樹幹流割合が 0.5%となり、遮断蒸発量は 8.5%と算定される。52.0 mm の降雨では、林内雨割合が 85%で、樹幹流割合が 2.4%となり、遮断蒸発畳は 12.6%と算定される。141.0 mm の降雨では、林内雨割合が 77%で、樹幹流割合が 1.7%となり、- 57 -

3. 土壌・植生およびリモートセンシング

遮断蒸発量は 21.3%と算定される。カラマツ林内の降雨時水分動態は、Table 3.1.1 および Fig.3.1.13に示したように、全降水量に対して林内雨割合が 77～91%・樹幹流割合 0.5%～1.7%となり、遮断蒸発畳は 7.9%～21.3%と算定される。降雨量が大きくなるほど林内雨割合が小さくなり、遮断蒸
発量割合が大きくなる傾向が認められた。
土壌水分については、表層部が比較的乾燥傾向にあるものの、土層全体が常に湿潤な状態にあることが把握された。表層部を中心に、春先（5 月）が相対的に乾燥した状態にあり、夏の 7 月, 9
月に最も湿った状態になり、秋（10 月以降）には再び乾燥状態が強まる傾向が把握された。また、下層部ほど湿潤な状態にあり、季節的な変化も少なくなる傾向が観察された。
なお、渓岸斜面においても地表流発生の痕跡は認められず、地表面に供給された水分はそのま
ま土壌中に浸透しているものと判断された。
(3) 溶存炭素の動態
カラマツ林における降雨時の溶存有機炭素量（DOC）変化については、林内雨濃度に比較して、
O 層で急激に増加し、A 層にいたると減少する傾向が把握された。すなわち、林外雨の濃度は 2（mgCL-1）程度であり、林内雨は 6（mgCL-1）・樹幹流は 36（mgCL-1）と急激に増加する。土壌中においては、O 層重力水が 15（mgCL-1）・O 層毛管水 50（mgCL-1）・A 層毛管水 16（mgCL-1）と比較的高い値になっている。したがって、カラマツ林内においては、林内雨や樹幹流をつうじてのカラマツ樹体からと、地表面 O 層からの炭素供給が存在する状況が把握される。
また、土壌水の平均 DOC 濃度は、平坦面（Site l, Site 4）の値に対して渓岸斜面（Site 2）が低
く・渓床（Site 3）が高くなる傾向が認められた。このことは、斜面での移動と渓床部での蓄税という、炭素動態の相対的な相違を表していると考えられた。
Fig.3.1.13 は、2002 年（H14 年）から 2004 年（H16 年）の 5 月から 10 月までの観測データをもとに、カラマツ林内における降雨時の炭素フローを模式的に表したものである。11 月から翌年の4 月までは降雪期間となるため、降水のほとんどはこの 5 月から 10 月の期間に含まれることになる。林外雨による炭素の供給は 0.6（gCm-2・period-1）であり、林内雨からは 2.0（gCm-2・period-1）、樹幹流からは 0.4（gCm-2・Period-1）が供給されている。樹幹流の炭素濃度は著しく高い値を示しているが、量的には少ないことから、地表部への供給量としては比較的少ない値とはなっている。
土壌中においては、O 層下部から A 暦への移動量が 9.0（gCm-2・period-1）と比較的大きな値を示していた。カラマツ林内における降雨時の炭素フローについては、林内雨や樹幹流といったカラマツ樹体からの直接的な供給よりも、リター等として地表部にいったん堆積した有機物からの供給量がまさっている状況が把握された。
また、2004 年（平成 16 年）における A 層下部での観測から、A 層から C 層への移動量が極端に少なくなっており、溶存炭素の多くは A 層内に蓄積されるものと判断された。
(4) 土壌中の炭素貯留量
土壌断面の観察と炭素貯留畳の把握は、Table 3.1.8 に示したように、エコロジカルリサーチサ
イト（198 林斑）の 2 地点においておこなった。
最地表部に位置する樽前 a 層（Ta-a）の堆積厚は約 14 cm であり、それより下層は樽前 b（Ta-b）の火山礫の堆積物となる。O 層の厚さは、6 cm から 8 cm であり、平均 7 cm 程度となる。A 層は- 58 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

約 6 cm ほどであり、O 層と A 層のほとんどは樽前 a 層（Ta-a）に形成されていることになる。それより下部の樽前 b 層（Ta-b）においては、ほとんど腐食層は形成されておらず、C 層と位置づけることにした。A 層における炭素貯留量は、1860 gcm3 であり、B 層においては 2570 gcm3、C層では 300 gcm3 となっていた。C 層における炭素貯留量が極端に少なくなっており、A 層から C層への炭素移動畳が少ないという降雨時の溶存炭素動態の観測結果とも一致することになった。
本カラマツ林における溶存炭素の多くは O 層において生産され、そのほとんどが A 層内に蓄積され、それより下部の C 層内にはほとんど流下していないと判断される。
なお、これらの観測結果から、本カラマツ林における 1 m2 当たりの土壌中炭素貯留量は、約 600
g と算定される。樽前 a 層（Ta-a）の堆積が 1739 年であることから、カラマツ植裁以前の天然林
状態もふくめて、約 260 年間に 1 m2 当たり約 600 g の炭素の蓄積がなされたことになる。

����
藤原裏樹（1979）苫小牧周辺の第四紀の地史について. 北海道における道路計画と森林環境の保全に関する調査研究（その 3）, 北海道大学農学部演習林.
北海道火山灰命名委員会（1979）北海道の火山灰分布図.

- 59 -

3. 土壌・植生およびリモートセンシング

Fig. 3.1.6 An airscape of larch forest around our research field.
図3.1.6 ����������

1500m

Fig. 3.1.7 Locations of main research facilities in this study site.
図 3.1.7 ��������

- 60 -CGER-M020-2010, CGER/NIES（ほかに降雨サンプラー・土壌水分計・地温計）

Fig. 3.1.8. Locations of measurement devices.
図 3.1.8 ��������

- 61 -

3. 土壌・植生およびリモートセンシング

Fig. 3.1.9 Measurement of rainfall over forest canopy.
図3.1.9 �������

Fig. 3.1.10 Measurement of rainfall inside forest canopy.
図3.1.10 �������

- 62 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

Fig. 3.1.11 Collection of throughfall stem flow.
図3.1.11 �������

Fig. 3.1.12 Installation of a Lysimeter.
図3.1.12 �����������

- 63 -

3. 土壌・植生およびリモートセンシング

Fig. 3.1.13 Flow of water and dissolved carbon.
図3.1.13 �����������ー�- 64 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

Table 3.1.1 Water movement during rainfall events. (year 2003)
表 3.1.1 ��時の��動��（2003年）

総雨量
（mm）

月/日

林内雨（%）

14.9

6/17

36.1

樹幹流（%）

遮断蒸発量（%）

91

1.1

（7.9）

8/5

91

0.5

（8.5）

52.0

6/3

85

2.4

（12.6）

141.0

8/12

77

1.7

（21.3）

Table 3.1.2 Rainfall amount inside forest canopy (TF). Tare weight of polyethylene container was
1.3kg.
表 3.1.2 林内雨（TF）�ポリタンク風袋重量：1.3kg

採取年月日
2004/6/11
2004/6/11
2004/6/11
2004/6/11
2004/7/7
2004/7/7
2004/7/7
2004/7/7
2004/7/16
2004/7/16
2004/7/16
2004/7/16
2004/8/24
2004/8/24
2004/8/24
2004/8/24
2004/9/27
2004/9/27
2004/9/27
2004/9/24

サイト№
1
2
3
4
1
2
3
4
1
2
3
4
1
2
3
4
1
2
3
4

回収時間
11:00
11:00
11:00
11:00
10:40
11:00
11:10
12:40
10:40
10:55
11:10
13:00
10:20
10:55
11:10
11:45
11:00
11:30
11:50
11:45

採取量（kg）
備考
フタが空いていた
5.4
4.2
4.4
3.7
6.5
6.2
6.2
5.7
3.3
2.2
2.8
2.0
9.7
10.7
動物によりホースはずされる（クマのようである）
2.7
8.9
13.4
11.9
13.9
3.9

- 65 -

3. 土壌・植生およびリモートセンシング

Table 3.1.3 Amount of throughfall stem flow (SF). Tare weight of sampling buckets were 3.0kg to
4.6kg (4C,4D)
表 3.1.3 ���（SF）�バケツ風袋重畳：3.0 kg

採取年月日

サイトNo．

2004/6/11
2004/6/11
2004/6/11
2004/6/11
2004/6/11
2004/7/7
2004/7/7
2004/7/7
2004/7/7
2004/7/7
2004/7/7
2004/7/7
2004/7/16
2004/7/16
2004/7/16
2004/7/16
2004/7/16
2004/7/16
2004/7/16
2004/8/24
2004/8/24
2004/8/24
2004/8/24
2004/8/24
2004/8/24
2004/8/24
2004/9/27
2004/9/27
2004/9/27
2004/9/24
2004/9/24
2004/9/24
2004/9/24

1A
1B
1C
4A
4B
1A
1B
1C
4A
4B
4C
4D
1A
1B
1C
4A
4B
4C
4D
1A
1B
1C
4A
4B
4C
4D
1A
1B
1C
4A
4B
4C
4D

回収時間

11:00
11:00
11:00
13:00
13:00
10:40
10:40
10:40
12:40
12:40
12:40
12:40
10:40
10:40
10:40
13:00
13:00
13:00
13:00
10:20
10:20
10:20
11:45
11:45
11:45
11:45
11:00
11:00
11:00
11:45
11:45
11:45
11:45

採取量（kg）

4.6 kg（4C, 4D）
備考

12.8
40.1
16.4
11.2
15.1
21.2
55.6
21.4
14.8
19.2
4.8 （シラカバ風袋4.6kg）
6.2 （シラカバ風袋4.6kg）
11.8
22.9
8.3
3.7
8.2
5.7
4.7
16.9
58.4
22.5
16.1
20.9
10.8
7.1
立木 水がオーバー
観測木風倒被害 バケツ倒れ
立木 水がオーバー
観測木風倒被害 バケツ倒れ
観測木風倒被害 バケツ倒れ
観測木風倒被害 バケツ倒れ
観測未風倒被害 バケツ倒れ- 66 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

Table 3.1.3 Amount of soil gravitational water (SL). Tare weight of polyethylene container was
1.3kg.
表 3.1.3 ��重��（SL）�ポリタンク風袋重量：1.3kg

採取年月日

サイト№

回収時間

採取量（kg）

2004/6/11

1

11:00

0.3 共洗いなし

2004/6/11

2

11:30

2.85

2004/6/11

3

11:50

1.8

2004/6/11

4

13:00

2.7

2004/7/7

1

10:40

1.25

2004/7/7

2

11:00

4.7

2004/7/7

3

11:10

4.7

2004/7/7

4A

12:40

0.3

2004/7/7

4B

12:40

1.3 （今回から）2004/7/7

4C

12:40

2.35 （今回から）2004/7/7

4D

12:40

2.9 （今回から）2004/7/16

1

10:40

0.6

2004/7/16

2

10:55

1.5

2004/7/16

3

11:10

0.5

2004/7/16

4A

13:00

1.15

2004/7/16

4B

13:00

0.65

2004/7/16

4C

13:00

0.9

2004/7/16

4D

13:00

1.05

2004/8/24

1

10:20

0.1

2004/8/24

2

10:55

6.8

2004/8/24

3

11:10

11.6

2004/8/24

4A

11:45

2.9

2004/8/24

4B

11:45

4.5

2004/8/24

4C

11:45

4.5

2004/8/24

4D

11:45

4.1

2004/9/27

1

11:00

0.5

2004/9/27

2

11:30

11.2

2004/9/27

3

11:50

5.9 ライシメータが1枚縦になっていた

2004/9/24

4A

11:45

5.5

2004/9/24

4B

11:45

9.5 容器に葉が入っている

2004/9/24

4C

11:45

4.9

2004/9/24

4D

11:45

10.5

- 67 -

備考

3. 土壌・植生およびリモートセンシング

Table 3.1.4 Amount of soil capillary water (SSA, SSO).
表 3.1.4 土壌����SSA、SSO�。

2004/6/11

サイト
N0．
1

2004/6/11

2

11:30

11

0

50

49

2004/6/11

3

11:50

25

＊

48

49

2004/6/11

4

13:00

2

24

18

＊

A2.01は共洗い無し

2004/7/7

1

10:40

2

26

45

13

Al.02は共洗い無し

2004/7/7

2

11:00

23

0

49

50

2004/7/7

3

11:10

39

＊

49

50

2004/7/7

4

12:40

5

30

15

26

2004/7/16

1

10:40

8

11

36

5

2004/7/16

2

10:55

22

＊

58

58

2004/7/16

3

11:10

31

＊

46

42

2004/7/16

4

13:00

4

28

18

42

2004/3/24

1

10:20

＊

2

＊

＊

2004/8/24

2

10:55

22

＊

44

46

2004/8/24

3

11:10

＊

＊

46

49

Al動物に、ちぎられている。A2セットしていない。

2004/8/24

4

11:45

1

＊

＊

＊

Alは共洗い無し

2004/9/27

1

11:00

測定出来ず

2004/9/27

2

11:30

測定出来ず

2004/9/27

3

11:50

測定出来ず

2004/9/24

4

11:45

測定出来ず

採取年月日

回収時間

SSAl

SSA2

SSOl

SSO2

11:00

0

6

50

18

A2.02は共洗い無し
A1は共洗い無し- 68 -

備考

Alは共洗い無し

A2は共洗い無し

CGER-M020-2010, CGER/NIES

Table 3.1.5 Soil moisture ™.

表 3.1.5 ��水��（TM）�

採取年月日

回収時間 サイト№ 深度（cm）

mv

水の充填（cm）

地面から水面までの長さ（cm）

2004/6/11

11:00

Site 1

10

33.0

少量

2004/6/11

11:00

Site 120−24.5

完全に水が抜けた

2004/6/11

11:00

Site 1

40

9.0

14.7

2004/6/11

11:00

Site 1

60

2.0

8.0

2004/6/11

11:30

Site 210

44

2004/6/11

11:30

Site 220

53

2004/6/11

11:30

Site 240

57

2004/6/11

11:30

Site 260

7

2004/6/11

11:50

Site 310

21

2004/6/11

11:50

Site 320

11

2004/6/11

11:50

Site 340

10

2004/6/11

11:50

Site 360

3

2004/6/11

13:00

Site 410

11

2004/6/11

13:00

Site 420

30

2004/6/11

13:00

Site 440

62

2004/6/11

13:00

Site 460

31

2004/6/11

10:40

Site 110

22

2004/7/7

10:40

Site 120

2004/7/7

10:40

Site 1

40

8

14.0

2004/7/7

10:40

Site 1

60

−2

3.5

2004/7/7

11:00

Site 210

45

2004/7/7

11:00

Site 220

84

2004/7/7

11:00

Site 240

57

2004/7/7

11:00

Site 260

4

2004/7/7

11:10

Site 310

24

2004/7/7

11:10

Site 320

9

2004/7/7

11:10

Site 340−62

2004/7/7

11:10

Site 360

4

2004/7/7

12:40

Site 410

14

2004/7/7

12:40

Site 420

29

2004/7/7

12:40

Site 4

40

62

＊

傭考

14.0
15.0
少量
14.3
14.3
14.0
少量

完全に水が抜けた
完全に水が抜けた

14.0

14.5
完全に水が抜けた

完全に水が抜けた

（地際？）
13.7

2004/7/7

12:40

Site 460

75

2004/7/16

10:40

Site 110

40

2004/7/16

10:40

Site 120

2004/7/16

10:40

Site 140

2004/7/16

10:40

Site 160

4

2004/7/16

10:55

Site 2

10

64

2004/7/16

10:55

Site 220

52

2004/7/16

10:55

Site 240

53

2004/7/16

10:55

Site 260

3

2004/7/16

11:10

Site 31048

2004/7/16

11:10

Site 320

7

2004/7/16

11:10

Site 340

7

2004/7/16

11:10

Site 360

3

2004/7/16

13:00

Site 4

10

29

14.4

2004/7/16

1300

Site 4

20

46

11.0

2004/7/16

13:00

Site 440

65

2004/7/16

13:00

Site 460

78

2004/8/24

10:20

Site 110−2

完全に水が抜けた

2004/8/24

10:20

Site 120−244

完全に水が抜けた

2004/8/24

10:20

Site 140

7

2004/8/24

10:20

Site 1

60

4

10.7

2004/8/24

10:55

Site 2

10

186

10.0

2004/8/24

10:55

Site 2

20

151

12.6

2004/8/24

10:55

Site 240

55

2004/8/24

10:55

Site 260

1

2004/8/24

11:10

Site 310

183

2004/8/24

11:10

Site 320

11

2004/8/24

11:10

Site 3

40

10

14.5

2004/8/24

11:10

Site 3

60

0

12.5

＊

少量
完全に水が抜けた

7
12.5

14.2

14.0

14.6

14.7
完全に水が抜けた
14.0

2004/8/244

11:45

Site 410

6

2004/8/24

11:45

Site 4

20

42

6.0

2004/8/24

11:45

Site 4

40

63

14.3

2004/8/24

11:45

Site 4

60

79

14.3

2004/9/27

11:00

Site 1

10

−41

11.5

2004/9/27

11:00

Site 120−244

2004/9/27

11:00

Site 140

4

2004/9/27

11:00

Site 160

5

2004/9/27

11:30

Site 2

10

2004/9/27

11:30

Site 220

2004/9/27

11:30

Site 240

完全に水が抜けた蓋を取った後に測定

完全に水が抜けた

壊れている
壊れている
53

2004/9/27

11:30

Site 260

壊れている

2004/9/27

11:50

Site 310

風倒木の影響で抜けている

2004/9/27

11:50

Site 320

風倒木の影響で抜けている

2004/9/27

11:50

Site 340

風倒木の影響で抜けている

2004/9/27

11:50

Site 360

2004/9/24

11:45

Site 410

14

2004/9/24

11:45

Site 420

43

2004/9/24

11:45

Site 440

62

2004/9/24

11:45

Site 460

71

風倒木の影響で抜けている- 69 -

3. 土壌・植生およびリモートセンシング

Table 3.1.6 Amount of rainfall over forest canopy. Tare weight of polyethylene container was
1.35kg.
表 3.1.6 林��（RF）�ポリタンク風袋重畳：1.35kg

採取年月日

回収時間 採取量（kg）

2004/6/11

A

2004/7/7
2004/7/7

備考

13:00

5.85

A

13:00

5.95 （造林地）

B

12:40

5.85 （タワー）今月より回収始める

2004/7/16

A

11:45

2.95 今回で終了（撤去済み）

2004/7/16

B

13:00

3.15 タワー2004/8/24

B

12:50

9.85 タワー2004/9/24

B

12:30

12.65 タワー- 70 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

Table 3.1.7 Electrical conductivity (EC) and pH.
表 3.1.7 EC���pH���

採取年月日

分析年月日

サイト名

サンプル名

2004/6/11
2004/6/11
2004/6/11
2004/6/11
2004/6/11

2004/6/14
2004/6/14
2004/6/14
2004/6/14
2004/6/14

Site 1Site 1Site 1Site 1Site 1TF
SL

2004/6/11

2004/6/14

2004/6/11

2004/6/14

2004/6/11

EC

pH

SF（A）
SF（B）
SF（C）

46.30
86.20
196.40136.90158.20

4.44
7.02
3.79
3.96
3.89

Site 2

TF

35.00

4.86

Site 2

SL

38.60

5.68

2004/6/14

Site 3

TF

45.90

4.44

2004/6/11

2004/6/14

Site 3

SL

35.00

4.74

2004/6/11
2004/6/11
2004/6/11
2004/6/11
2004/6/11

2004/6/14
2004/6/14
2004/6/14
2004/6/14
2004/6/14

Site 4Site 4Site 4Site 4

TF
SL
SF（A）
SF（B）

5.34
6.42
3.90
4.03
4.21

2004/7/7
2004/7/7
2004/7/7
2004/7/7
2004/7/7

2004/7/8
2004/7/8
2004/7/8
2004/7/8
2004/7/8

林外雨
Site lSite lSite lSite lSite l34.20
59.60
162.20124.90
48.00
22.50
42.20
83.00
59.90
66.70

4.87
5.74
4.07
4.16
4.12

2004/7/7

2004/7/8

Site 2

TF
SL
SF（A）
SF（B）
SF（C）
TF

22.50

5.56

2004/7/7
2004/7/7

2004/7/8
2004/7/8

Site 2Site 3

SL
TF

27.60
19.73

5.75
4.85

2004/7/7
2004/7/7
2004/7/7
2004/7/7
2004/7/7
2004/7/7

2004/7/8
2004/7/8
2004/7/8
2004/7/8
2004/7/8
2004/7/8

Site 3Site 4Site 4Site 4Site 4Site 4

SL
TF
SL（A）
SL（B）
SL（C）
SL（D）

31.30
23.90
372.00
49.40
45.90
41.00

4.77
4.93
7.74
6.24
5.99
5.69

2004/7/7

2004/7/8

Site 4

SF（A）

64.70

4.38

2004/7/7
2004/7/7

2004/7/8
2004/7/8

Site 4Site 4

SF（B）
SF（C）

57.20
26.40

4.38
4.86

2004/7/7

2004/7/8

Site 4

SF（D）

26.00

5.37

2004/7/7

2004/7/8

林外雨

RF（A）

18.82

4.74

2004/7/7

2004/7/8

林外雨

RF（B）

23.70

4.66

2004/7/16
2004/7/16
2004/7/16

2004/7/20
2004/7/20
2004/7/20

Site lSite lSite l

TF
SL

5.23
5.98
3.92

2004/7/16

2004/7/20

Site l

SF（A）
SF（B）

17.23
25.00
122.8059.70

4.24

2004/7/16
2004/7/16
2004/7/16

2004/7/20
2004/7/20
2004/7/20

Site lSite 2Site 2

SF（C）
TF
SL

100.20
26.90
31.00

4.02
6.05
5.67

2004/7/16

2004/7/20

Site 3

TF

18.71

5.35

2004/7/16

2004/7/20

Site 3

SL

36.50

4.83

2004/7/16

2004/7/20

Site 4

TF

25.60

5.11

2004/7/16
2004/7/16
2004/7/16
2004/7/16

2004/7/20
2004/7/20
2004/7/20
2004/7/20

Site 4Site 4Site 4Site 4

SL（A）
SL（B）
SL（C）
SL（D）

41.00
53.20
44.70
44.00

6.60
5.78
5.79
6.09

2004/7/16

2004/7/20

Site 4

SF（A）

132.703.97

2004/7/16
2004/7/16
2004/7/16

2004/7/20
2004/7/20
2004/7/20

Site 4Site 4Site 4

SF（B）
SF（C）
SF（D）

74.70
33.90
33.20

4.19
4.83
4.93

2004/7/16

2004/7/20

林外雨

RF（A）

22.50

4.55

2004/7/16

2004/7/20

林外雨

RF（B）

32.30

4.32

Continued to next page

- 71 -

3. 土壌・植生およびリモートセンシング

採取年月日

分析年月日

2004/3/24

2004/8/26

サイト
サンプル名
名
Site 1 TF

2004/8/24
2004/8/24
2084/8/24
2004/8/24

2004/8/26
2004/8/26
2004/8/26
2004/8/26

Site lSite lSite 1Site l2004/8/24

2004/8/26

2004/8/24

2004/8/26

2004/8/24
2004/8/24

EC

pH

25.00

5.53

39.40
8670
55.60
82.20

6.27
4.28
4.41
4.18

Site 2 TF

32.00

5.59

Site 2 SL

51.20

5.62

2004/8/26
2004/8/26

Site 3 TF
Site 3 SL

30.90
29.60

5.43
5.75

2004/8/24

2004/8/26

Site 4 TF

21.70

5.77

2004/8/24
2004/8/24
2004/8/24
2004/3/24

2004/8/26
2004/8/26
2004/8/26
2004/8/26

Site 4Site 4Site 4Site 4

SL（A）
SL（B）
SL（C）
SL（D）

34.00
37.00
19.70
24.30

6.15
5.71
5.77
5.81

2004/8/24

2004/3/26
2004/8/26
2004/8/26
2004/8/26
2004/8/26
2004/10/4
2004/10/4
2004/10/4
2004/10/4
2004/10/4
2004/10/4
2004/10/4
2004/10/4

Site 4 SF（A）
Site 4 SF（B）
Site 4 SF（c）
Site 4 SF（D）
林外雨 RF（B）
Site 1 TF
Site l SL
Site l SF（A）
Site l SF（B）
Site l SF（C）
Site 2 TF
Site 2 SL
Site 3 TF

66.50

2004/8/24
2004/8/24
2004/8/24
2004/8/24
2004/9/27
2004/9/27
2004/9/27
2004/9/27
2004/9/27
2004/9/27
2004/9/27
2004/9/27

4.42
4.34
5.37
6.04
4.42
5.69

2004/9/27

2004/10/5

Site 3 SL

50.80

2004/9/24

2004/10/5

Site 4 TF

47.50

2004/9/24
2004/9/24
2004/9/24
2004/9/24

2004/10/5
2004/10/5
2004/10/5
2004/10/5

Site 4Site 4Site 4Site 448.70
127.9048.00
70.30

2004/9/24

2004/10/5

2004/9/24
2004/9/24
2004/9/24

2004/10/5
2004/10/5
2004/10/5

Site 4 SF（A）
Site 4 SF（B）
Site 4 SF（C）
Site 4 SF（D）

2004/9/24

2004/10/5

林外雨 RF（B）

SL
SF（A）
SF（B）
SF（C）

SL（A）
SL（B）
SL（C）
SL（D）

- 72 -

60.70
32.20
32.90
21.10
31.80
45.30
75.30

5.67
4.17

96.60

4.03

48.00
63.50
20.90

6.07
5.93

23.00

5.88
4.83
6.25
5.79
5.69
5.79
6.13

5.17

CGER-M020-2010, CGER/NIES

Table 3.1.8 Contents of dissolved organic carbon in sample water.
表 3.1.8 ��������
Plot

種類

DOC濃度

採取年月日

ラベル種類

2004/6/11

RF

RF

1.9

2004/7/7

RF

RF

1.6

2004/7/16

RF-A

RF

1.0

2004/7/16

RF-B

RF

1.3

2004/8/24

RF-A

RF

0.9

2004/9/24

RF-B

RF

0.9

2003/11/7

RF

RF

0.6

2004/6/11

SSA-2

SSA

S1

20.2

2004/6/11

SSA-1

SSA

S2

18.3

2004/6/11

SSA-1

SSA

S3

7.3

2004/6/11

SSA-2

SSA

S4

14.2

2004/6/11

SSA-1

SSA

S4

62.7

2004/7/7

SSA-2

SSA

S1

8.2

2004/7/7

SSA-1

SSA

S2

17.3

2004/7/7

SSA-1

SSA

S3

5.2

2004/7/7

SSA-1

SSA

S4

11.3

2004/7/7

SSA-1

SSA

S4

13.6

2004/7/16

SSA-1

SSA

S2

19.4

2004/7/16

SSA-1

SSA

S3

7.1

2004/7/16

SSA-1

SSA

S1

11.3

2004/7/16

SSA-2

SSA

S1

11.2

2004/7/16

SSA-1

SSA

S4

11.4

2004/7/16

SSA-2

SSA

S4

17.0

2004/8/24

SSA-1

SSA

S2

9.7

2003/11/7

SSA-1

SSA

S1

8.8

2003/11/7

SSA-2

SSA

S1

8.8

2003/11/7

SSA-1

SSA

S2

11.1

2003/11/7

SSA-1

SSA

S3

6.6

2003/11/7

SSA-2

SSA’

S3

4.4

2004/7/7

SSA-1

SSA

S1

10.8

2004/8/24

SSA-2

SSA

S1

18.4

2004/8/24

SSA-1

SSA

S4

13.1

Continued to next page

- 73 -

3. 土壌・植生およびリモートセンシング

Plot

種類

DOC濃度

採取年月日

ラベル種類

2004/6/11

SS0-1

SSO

S1

63.4

2004/6/11

SS0-2

SSO

S1

84.8

2004/6/11

SS0-1

SSO

S2

43.3

2004/6/11

SS0-2

SSO

S2

15.5

2004/6/11

SS0-1

SSO

S3

92.3

2004/6/11

SS0-2

SSO

S3

49.3

2004/6/11

SS0-1

SSO

S4

92.4

2003/11/7

SS0-2

SSO

S4

5.2

2004/7/7

SS0-1

SSO

S1

61.1

2004/7/7

SS0-2

SSO

S1

101.4

2004/7/7

SS0-1

SSO

S2

41.5

2004/7/7

SS0-2

SSO

S2

13.8

2004/7/7

SS0-1

SSO

S3

102.0

2004/7/7

SS0-2

SSO

S3

42.8

2004/7/7

SS0-1

SSO

S4

121.8

2004/7/7

SS0-2

SSO

S4

37.2

2004/7/16

SS0-1

SSO

S1

56.2

2004/7/16

SS0-2

SSO

S1

97.2

2004/7/16

SS0-1

SSO

S2

43.6

2004/7/16

SS0-2

SSO

S2

16.5

2004/7/16

SS0-1

SSO

S3

94.0

2004/7/16

SS0-2

SSO

S3

47.5

2004/7/16

SS0-1

SSO

S4

116.5

2004′7/16

SS0-2

SSO

S4

36.9

2004/8/24

SS0-1

SSO

S2

29.9

2004/8/24

SS0-2

SSO

S2

22.1

2004/8/24

SS0-1

SSO

S3

119.0

2004/8/24

SS0-2

SSO

S3

43.1

2003/11/7

SS0-2

SSO

S2

27.9

2003/11/7

SS0-1

SSO

S3

18.8

2003/11/7

SS0-2

SSO

S3

38.0

2003/11/7

SS0-1

SSO

S4

5.4

2003/11/7

SS0-2

SSO

S4

10.2

Continued to next page

- 74 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

Plot

種類

DOC濃度

採取年月日

ラベル種類

2004/6/11

SF-A

SF

S1

93.3

2004/6/11

SF-B

SF

S1

55.7

2004/6/11

SF-C

SF

S1

76.1

2004/6/11

SF-A

SF

S4

77.3

2004/6/11

SF-B

SF

S4

52.1

2004/7/7

SF-A

SF

S1

47.0

2004/7/7

SF-B

SF

S1

28.7

2004/7/7

SF-C

SF

S1

37.8

2004/7/7

SF-A

SF

S4

37.0

2004/7/7

SF-B

SF

S4

29.1

2004/7/7

SF-C

SF

S4

12.0

2004/7/7

SF-D

SF

S4

13.7

2004/7/16

SF-A

SF

S1

77.7

2004/7/16

SF-B

SF

S1

39.2

2004/7/16

SF-C

SF

S1

67.9

2004/7/16

SF-A

SF

S4

91.6

2004/7/16

SF-B

SF

S4

51.9

2004/7/16

SF-C

SF

S4

27.9

2004/7/16

SF-D

SF

S4

24.1

2004/8/24

SF-B

SF

S1

22.7

2004/8/24

SF-C

SF

S1

35.8

2004′8/24

SF-A

SF

S4

31.5

2004/8/24

SF-B

SF

S4

25.6

2004′8/24

SF-C

SF

S4

11.3

2004/9/24

SF-C

SF

S1

22.4

2003/11/7

SF-A

SF

S1

15.2

2003/11/7

SF-B

SF

S1

11.2

2003/11/7

SF-C

SF

S1

13.5

2003/11/7

SF-A

SF

S4

13.4

2003/11/7

SF-B

SF

S4

12.9

2004/8/24

SF-A

SF

S1

38.1

2004/8/24

SF-D

SF

S4

13.3

2004/9/24

SF-A

SF

S1

26.1

Continued to next page- 75 -

3. 土壌・植生およびリモートセンシング

Plot

種類

DOC濃度

採取年月日

ラベル種類

2004/6/11

TF

TF

S1

7.0

2004/6/11

TF

TF

S2

5.5

2004/6/11

TF

TF

S3

7.1

2004/6/11

TF

TF

S4

10.5

2004/7/7

TF

TF

S1

4.3

2004/7/7

TF

TF

S2

4.3

2004/7/7

TF

TF

S3

4.7

2004/7/7

TF

TF

S4

5.6

2004/7/16

TF

TF

S1

5.1

2004/7/16

TF

TF

S2

7.9

2004/7/16

TF

TF

S3

5.5

2004/7/16

TF

TF

S4

7.9

2004/8/24

TF

TF

S1

3.9

2004/8/24

TF

TF

S2

3.7

2004/8/24

TF

TF

S3

5.8

2004/8/24

TF

TF

S4

4.2

2004/9/24

TF

TF

S1

3.3

2004/9/24

TF

TF

S2

5.7

2004/9/24

TF

TF

S3

2.3

2004/9/24

TF

TF

S4

5.7

2003/11/7

TF

TF

S1

6.0

2003/11/7

TF

TF

S2

8.8

2003/11/7

TF

TF

S3

6.1

2003/11/7

TF

TF

S4

8.8

Continued to next page

- 76 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

Plot

種類

DOC濃度

採取年月日

ラベル種類

2004/6/11

SL

SL

Sl

7.9

2004/6/11

SL

SL

S2

13.7

2004/6/11

SL

SL

S3

14.2

2004/6/11

SL

SL

S4

11.6

2004/7/7

SL

SL

Sl

7.3

2004/7/7

SL

SL

S2

13.4

2004/7/7

SL

SL

S3

19.5

2004/7/7

SL-A

SL

S4

16.9

2004/7/7

SL-B

SL

S4

16.0

2004/7/7

SL-C

SL

S4

8.4

2004/7/7

SL-D

SL

S4

17.7

2004/7/16

SL

SL

Sl

5.5

2004/7/16

SL

SL

S2

15.5

2004/7/16

SL

SL

S3

31.8

2004/7/16

SL-A

SL

S4

10.7

2004/7/16

SL-B

SL

S4

14.9

2004/7/16

SL-C

SL

S4

8.8

2004/7/16

SL-D

SL

S4

21.2

2004/8/24

SL

SL

Sl

18.3

2004/8/24

SL

SL

S2

15.8

2004/8/24

SL

SL

S3

11.7

2004/8/24

SL-A

SL

S4

7.1

2004/8/24

SL-B

SL

S4

14.3

2004/8/24

SL-C

SL

S4

12.2

2004/8/24

SL-D

SL

S4

11.5

2004/9/24

SL

SL

Sl

26.4

2004/9/24

SL

SL

S2

16.1

2004/9/24

SL

SL

S3

22.5

2004/9/24

SL-A

SL

S4

21.6

2004/9/24

SL-B

SL

S4

24.4

2004/9/24

SL-C

SL

S4

8.9

2004/9/24

SL-D

SL

S4

22.6

2003/11/7

SL

SL

Sl

7.5

2003/11/7

SL

SL

S2

7.0

2003/11/7

SL

SL

S3

11.8

2003/11/7

SL

SL

S4

9.6

- 77 -

- 78 -

7.4

TF

総計

6
14

A

C

0.6
1.0

334.4

446.7

苫小牧O層-2

苫小牧C層

781.9

697.6

534.9

689.4

苫小牧B層-2

A層平均

521.3

683.6

苫小牧A層-1

O層平均

338.3

455.4

苫小牧O層-1

26.9

2.4

4.7

65.2

11.1

14.2

29.3

1.6

2004/7/16

32.4

6.6

63.5

12.9

15.5

54.3

1.1

gm

141960.034942.5

4135

292

296.1

294.2

298.6

293.4

g cm-2- 78 -

執筆者：笹

1.0

0.6

232.9
405.6

0.6

0.6

0.1

0.1

238.8

227.1

41.3

37.8

44.9

0.4

0.4

0.4

14.1

17.9

0.21検出限界以下

7.35

7.13

7.57

45.00

44.86

45.15

C

C/N

0.52

0.50

0.54

2.54

2.79

2.30

298.1

2568.31860.9gC m-2

20.9

4.4

53.5

13.7

13.1

25.5

0.9

14.9

4.3

20.3

24.3

0.9

C/N

14.1

14.3

14.0

17.9

16.1

19.6

総計

CN-ID

050116-3

050116-2

050116-1

050116-28

5.6

4.7

4.3

PH（H2O）

050116-27

検出限界以下

181.7

105.2

gN m-2

2004/9/24

37.4

1.2

25.4

2.4

5.8

54.2

13.9

14.6

賀一郎（北海道大学北方圏フィールド科学センター）

0.52

2.545

N（%）

検出限界以下g cm-30.21

7.35

45.005C（%）

表3.1.10 土壌���C・N����-2

N

2004/8/24

Table 3.1.10 Soil profile and C.N Storage capacity.

38.4

7.5

63.0

24.5

11.9

70.9

1.9

2004/7/7

採 取 日

表3.1.9 平均/DOC���

Table 3.1.9 Average/DOC Concentration.

総生重（g） 総乾重（g） 風袋重（g） 乾重（g）

7

サンプル名

-3

2004/6/11

厚さ（cm） BD（g cm ）

O

桔前A層

17.6

SSO

備考

7.9

SSA

層位

9.0

SL

11.1

13.2

SF

林内雨

0.6

2003/11/7

RF

種類

3. 土壌・植生およびリモートセンシング

CGER-M020-2010, CGER/NIES

3.2 バイオマス�ータについて(1) 調査実施機関
国立環境研究所のモニタリング事業の一環として、1999 年から 2004 年にかけて（株）エコニ
クスが調査を行った。
(2) 調査を行った場所
調査場所は国有林苫小牧 1196・1197・1198 林班のカラマツ人工林（1958 年植栽）である。1197
林班はフラックスサイト、1198 林班はエコロジカルサイトである。
(3) 調査期間、調査項目、調査対象地
調査期間と調査項目、調査対象地について Table.3.2.1 に示した。
(4) 間伐の実施
2003 年 12 月～2004 年 1 月の期間に 1196・1197 林班において間伐を行った。これに先立ち、2003
年に 1197 林班の調査区 9 ha 内に生育する間伐木を特定し、各間伐木について胸高直径を計測した。その結果、1588 本の間伐木が特定され、胸高直径の平均は 18.5 cm であった。間伐木の直径
階別の本数を Fig.3.2.1 に示す。
(5) バイオマス調査の結果
1) 1999 年における立木調査の結果
1197 林班の観測塔を中心とした 9 ha（300 m×300 m）の区域において合計 10,346 本の立木が確認され、そのうちカラマツ 6,054 本、エゾマツ 163 本、広葉樹 4,129 本が確認された。
「北海道立木幹材表」（中島, 1948）を用いて単材積を見積もったところ、調査区域の現存量としては、全体
で約 1350 ton で、このうちカラマツは約 1109 ton、エゾマツは約 21 ton、広葉樹は約 220 ton であった。
1198 林班の 1 ha (100 m×100 m) の区域において合計 1,024 本の立木が確認され、そのうちカラマツ 601 本、エゾマツ 16 本、広葉樹 407 本が確認された。「北海道立木幹材表」（中島, 1948）
を用いて単材積を見積もったところ、調査区域の現存量としては、全体で約 140 ton で、このう
ちカラマツは約 113 ton、エゾマツは約 2 ton、広葉樹は約 25 ton であった。
2) リタートラップによる枯死脱落量1197 林班内の 32 m×32 m の区域に 25 個のリタートラップ（網目が 0.7mm の寒冷紗を使用し、開口部の直径 0.8 m,面積約 0.5 m2）を設置し、1198 林班内の 40 m×40 m の区域に 25 個のリター
トラップを設置した。リタートラップ調査区内の本数を Table.3.2.2 と Table.3.2.3 に示す。リター
量の季節変化を Fig.3.2.2 に示す。

- 79 -

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング

3) カラマツの伐倒調査によるアロメトリー式
1197 林班においては 2000 年と 2001 年にそれぞれ 10 本と 7 本の個体の伐倒調査を行った。1198
林班においては 2002 年に 211 本の個体について毎木調査を行った。1196 林班においては 2003 年に 10 本の個体の伐倒調査を行った。これらの調査から得られた胸高直径と樹高の関係を示したものを Fig.3.2.3 に示す。計測した胸高直径（DBH）と樹高（H）から以下に示す拡張相対成長関係
を用いて H の推定式を作成した。ここで、Hmax は調査木の最大樹高を示す。

1
1
1
=
+
ｂ
H aDBH
H max(1)

この結果、1196 林班及び 1197 林班のカラマツ林は、以下の相対成長関係が得られた。

1
1
1
=
+
1.93
18.6
H 0.21DBH(2)4) 2002 年における毎木調査の結果
1198 林班の観測塔周辺において、20 m×20 m の方形区を 5 箇所について毎木調査を行った結果、計 18 種 211 本の樹木が確認された。出現樹種の頻度を Fig.3.2.4 に示す。カラマツ及び広葉
樹の直径階別本数を Fig.3.2.5 に示す。
5) 低層木の現存量調査
2003 年に、胸高直径 5 cm 未満かつ樹高 1 m 以上の全樹木を対象に伐倒調査を実施した。調査を行った 5 m×5 m の方形区 5 箇所を合計した面積は 125 m2 となり、この中に調査対象となる低
木は、67 個体であった。低層木の出現種の割合を Fig.3.2.6 に示す。
地上部現存量は、幹・枝及び葉の 2 つに区分し、それぞれの乾燥重量を測定した。各種別の地上部現存量について、相対成長関係適用して DBH2H と各現存量との関係を調べたがいずれの種も明瞭な関係は見出されなかった。伐倒調査区全体の幹・枝の現存量は、56.3 kg、葉の現存量は 4.6
kg であり、1 ha 当たりの低層木の現存量は、幹・枝は 4.51 ton ha-1、葉は 0.37 ton ha-1、地上部全体では 4.88 ton ha-1 となる。
また、2002 年に行った 1198 林班の 500 m2 区域内に生育するオシダのサイズ別個体数を Fig.3.2.7に示した。
(6) バイオマスの平面分布の推定
1) 間伐前後におけるバイオマスの平面分布の推定方法
2004 年春の植物が成長する前の時期に、1197 林班の約 1 ha の区域においてフィールド調査を行い、2003 年のデータと仮定した。このデータと近接林分で過去に行った伐倒調査によるカラマ
ツ 27 個体についての幹・根・葉の乾重量のデータを基に 10 m グリッド毎のバイオマスデータ（間- 80 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

伐前）を作成した。
林班全体におけるバイオマス分布の推定には、2003 年に行った航空機搭載型レーザによる計測
データを用いた。樹冠面標高と地盤標高の差として求められた Digital Canopy Height Model(DCHM) を抽出し、林班全体における 10 m グリッド毎の推定樹高分布データを作成した。これに上記の 1 ha 区域における 10 m グリッド毎のバイオマスデータ（間伐前）を用いて、DCHM からバイオマス(W)を推定する変換式 (W=1.0559*DCHM、Fig.3.2.8 参照) を作成した。
2004 年（間伐後）におけるバイオマスの推定では、2004 年春の 1 ha 区域におけるフィールド
データを基に、同区域内で 10 m グリッド毎に間伐前と間伐後のバイオマスの変換式を作成した。
森林計画図から 1196・1197 林班の範囲を抽出し、変換式（y = 0.6859x + 136.38、x = 間伐前のバイオマス、y = 間伐後のバイオマス、Fig.3.2.9 参照）を用いて、2003 年のバイオマスから推定減
少させて間伐後のバイオマスとした。推定された間伐前後のバイオマスの平面分布を Fig.3.2.10の上・中段に示した。
2) 台風後におけるバイオマスの平面分布の推定方法
残存木の推定には LiDAR の DCHM 高と QuickBird（高解像度で地面の画像を撮影することのできる人工衛星）で取得された画像データから算出した NDVI（正規化植生指数：Normalized
Difference Vegetation Index. 計算式については「3.4 フェノロジー」の章を参照）を用い、DCHM
が 3 m 未満のクラスであれば倒木と判断し、DCHM が 6 m 以上のクラスであれば残存木と判断した。また DCHM が 3 m から 6 m のクラスにあり、NDVI が標準偏差を超えて小さい場合も倒木と判断した。求めた残存木について、2003 年と同じ方法を用いて DCHM からバイオマスを推定した。推定された台風襲来後のバイオマスの平面分布を Fig.3.2.10 の下段に示した。

参���
中島広吉 (1948) 北海道立木幹材積表. 興林会北海道支部叢書第一輯. 46p.

- 81 -

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング

Table 3.2.1 Items of the field investigation that has been conducted from 1999 to 2004.
表 3.2.1

1999 ��� 2004 �に���調査���

1196 林班
1999

1197 林班

1198 林班

立木調査

立木調査

立木分布調査

立木分布調査

林床植物調査

林床植物調査

下層植生調査2000

下層植物現存量の調査手法の検討調査
樹木の現存量サンプル調査

2001

上層木の現存量調査

下層植物の現存量調査
広葉樹の現存量調査

2002

オシダの現存量調査
毎木調査
低層木の現存量調査
間伐予定木の把握

2003

上層木の現存量調査

植物調査に係る測量

間伐前の下層植生の把握

リタートラップによる枯死脱落量の把握

植物調査に係る測量
リタートラップによる枯死脱落量の把握

デンドロメータによる樹木成長量の把握

デンドロメータによる樹木成長量の把握
2004

毎木調査

Table 3.2.2 Species and numbers of plants
in the investigation area including thelitter-trap(No. 1197: Flux site)
Table 3.2.2 system.
リタートラップ調査��の��

Table 3.2.3 Species and numbers of plants
in the investigation area including thelitter-trap system. (No. 1198: Ecological
Table 3.2.3 リタートラップ調査��の��site)

表 3.2.2 リタートラップ調査��の���（1197 林班：フラックスサイト）（1197 林班：フラックスサイト）
和 名
カラマツ
ホオノキ
キハダ
イタヤカエデ
ハルニレ
ヤチダモ
ウダイカンバエゾヤマザクラ
ハリギリ
ミズキ
ミズナラ
シナノキ
シラカバ
ヤマグワ
アズキナシ
エゾマツ
カツラ
合 計

毎木調査

リタ
ー トラ ップ 調 査� �の � � �
表 3.2.3（1198
林班：エコロジカルサイト）（1198 林班：エコロジカルサイト）

本数
114
17
13
6
6
6
4
4
3
3
3
2
2
2
1
1
1
188

和 名
カラマツ
ダケカンバ
ハルニレ
エゾヤマザクラアズキナシ
キハダ
イタヤカエデ
キタコブシ
ミズナラ
ウダイカンバ
イヌエンジュ
ヤチダモ
シナノキ
ホオノキ
ヤマモミジ
エゾマツ
コシアブラ
シウリザクラハリギリ
合 計- 82 -

本数
131
18
18
14
11
11
10
10
7
6
3
3
2
2
2
1
1
1
1
252

CGER-M020-2010, CGER/NIES

Table 3.2.4 Parameters in the relative growth relationship (Y=aXb) and coefficients ofdetermination (r2). (DBH: stem diameter at breast height, Wb: dry weight of branch, Ws: dry weightof stem, Wl: dry weight of leaf, Db: stem diameter at lowest living branch)

表 3.2.4 �����������（Y=aXb）������������（r2）�
（DBH：胸高直径、Wb：
枝、Ws：幹、Wl：葉、Db：生枝下直径）

H12a
DBH 2 -Ws
DBH 2 -Wb
DBH 2 -Wl
Db 2 -Ws
Db 2 -Wb
Db 2 -Wl
DBH 2 -Ws
DBH 2 -Wb
DBH 2 -Wl
Db 2 -Ws
Db 2 -Wb
Db 2 -Wl
DBH 2 -Ws
DBH 2 -Wb
DBH 2 -Wl
Db 2 -Ws
Db 2 -Wb
Db 2 -Wl
DBH 2 -Ws
DBH 2 -Wb
DBH 2 -Wl
Db 2 -Ws
Db 2 -Wb
Db 2 -Wl

0.699
0.001
1.16E-05
6.455
0.296
2.609
H13
0.757
3.817
4.15E-06
5.800
4.218
0.023
H15
0.446
1.20E-05
6.75E-05
1.757
0.002
0.002
全体
0.558
0.558
1.19E-05
11.4505.003
0.056- 83 -

b

r2

0.386
1.183
1.388
0.226
0.822
0.017

0.965
0.580
0.682
0.846
0.715
0.831

0.375
0.148
1.510
0.233
0.239
0.848

0.948
0.018
0.691
0.914
0.118
0.545

0.436
1.644
1.260
0.448
1.739
1.429

0.992
0.954
0.885
0.890
0.909
0.969

0.412
0.412
1.414
0.105
0.264
0.765

0.974
0.974
0.676
0.100
0.709
0.310

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング

350
300

本数

250
200
150
100
50
0
8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

34

36

DBH (cm)
Fig. 3.2.1 Frequency distribution of the thinned trees by diameter at breast height (DBH).
図 3.2.1 ������������

- 84 -

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング

20
18
16
樹高（m）

14
12
10
8
6
4
2
0
0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

DBH（cm）
Fig. 3.2.3 Relationship between diameter at breast height (DBH) and the height of trees thatwere cut in 2000, 2001, 2003.
図 3.2.3

2000 年, 2001 年, 2003 年���������������DBH��������

- 86 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

その他
ヤチダモ
シラカンバ
キハダ

カラマツ
エゾイタヤ
ハルニレ
キタコブシ
キハダ
シラカンバ
ヤチダモ
その他

キタコブシ
ハルニレ

カラマツ

エゾイタヤ

Fig. 3.2.4 Circle graph depicting numbers of tree species in the area around the observation
tower at No. 1198.
図 3.2.4

1198 ��������������������2002 ��
。

25
カラマツ
広葉樹

20

本数

15

10

5

0
4～

6

6～

8

8～

10

10

～

12
12

～

14
14

～

16
16

～

18
18

～

20
20

～

22
22

～

24
24

～

26
26

～

28
28

～

30
30

～

32
32

～

34
34

～

36

DBH（cm）

Fig. 3.2.5 Frequency distributions of larch and broad trees by diameter at breast height (DBH)in the area around the observation tower at No. 1198.
図 3.2.5

1198 �����������������������������2002 ��。

- 87 -

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング

コシアブラ

エゾニワトコナナカマド

ミヤマザクラハウチワカエデ
ミズナラ
ノリウツギ
エゾイタヤ
アズキナシ
アオダモ
イヌエンジュ
オオモミジ
ヤマモミジ
ミヤマザクラ
エゾニワトコ
コシアブラ
ナナカマド

ヤマモミジ
オオモミジ
ハウチワカエデ

イヌエンジュ
アオダモ

ミズナラ

アズキナシ
エゾイタヤ
ノリウツギ

Fig. 3.2.6 Circle graph depicting ratio of numbers of tree species in the lower vegetation layer at
No. 1197.
図 3.2.6

1197 ���お�������������2003 ��
。

90
80
70

個体数

60
50
40
30
20
10
0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14 15 16

個体サイズ（葉の枚数）

Fig. 3.2.7 Frequency distribution of Dryopteris, which distributed in the area of 500 m2 at No.
1198, by the size of individual plant.
図 3.2.7

1198 ��� 500 m2 ����生����シ����������2002 ��。

- 88 -CGER-M020-2010, CGER/NIESOven Dry Weight(kg)

2500
2000

y = 1.0559x

1500
1000
500
0
0

500
1000
1500
DCHM Volume (m3)2000

Fig. 3.2.8 Relationship between DCHM measured by the airborne laser and the above-groundbiomass.
図 3.2.8 ��������������� DCHM �����������

Oven Dry Weight
After Thinning (kg)2500
y = 0.6859x + 136.38

2000
1500
1000
500
0
0

500

1000 1500 2000
Oven
WeightOven Dry
Dri Weight
Before Thinning (kg)2500

Fig. 3.2.9 Relationship between the above-ground biomass before the thinning (horizontal axis)
and after the thinning (vertical axis).
図 3.2.9 �������������������������

- 89 -

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング

Fig. 3.2.10 Distribution maps of the above-ground biomass before the thinning (upper figure)and after the thinning (middle figure). Lower figure shows the above-ground biomass after thetyphoon.

図 3.2.10 2003 年 12 ��2004 年 1 �����お�����（��）����（��）������
�����図��び 2004 年 9 �������������（���������）�����図（��）。
執筆者：高橋 厚裕（国立環境研究所）- 90 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

3.3 森林植生の生理機能
3.3.1 北�本のカラマツ植林地（Larix kaempferi）における蒸散流、キャノピー蒸散

およびキャノピーコンダクタンス(1) はじめに落葉針葉樹であるニホンカラマツ（Larix kaempferi）は、北海道の広い面積に植林されている。
カラマツは、通常は常緑樹が優占する環境で生き残り、成長し、さらには繁殖することが可能な落葉樹林としての生理的、形態的な特徴を有している（Gower and Richards, 1990）。カラマツ林のエネルギーフラックスについては、蒸散やキャノピーコンダクタンス（Benecke et al., 1981; Arneth
et al., 1996; Lopez et al., 2007）、蒸発散（Kelliher et al., 1997; Ohta et al., 2001; Dolman et al., 2004;
Lopez et al., 2008）と同様に解析されてきたが、それらはヨーロッパや東シベリアに分布する Larix
deciduas Mill, Larix gmelini および Lalix cajanderi を対象にしたものであり、温帯に存在する Larix
kaempferi を扱った研究はほとんどない。落葉針葉樹であるカラマツ林が地球規模での気候変化に果たす役割を評価するには、異なる環境におけるカラマツ林の水蒸気、エネルギーおよび CO2 フ
ラックスの動態を理解することが不可欠である。
サップフロー（蒸散流）法は個木の水蒸気損失を精度良く測定するのに最も適した方法であり、適当な手法を用いてスケールアップすることにより、キャノピースケールでの蒸散量の推定に適用できる（Granier, 1987）。この方法により、得られた蒸発散量における高木層と林床植生の寄与を評価することもできる。また、森林キャノピー（Granier et al., 1996; Sommer et al., 2002）や森林全体（Ohta et al., 2001）のコンダクタンスを推定することも可能である。針葉樹林のキャンノピ
ーコンダクタンスは空気力学的コンダクタンスに比べて小さいため、針葉樹林ではキャノピーコ
ンダクタンスが蒸散に与える影響が大きい（Wulschlleger et al., 2000）。
温室効果気体による地球規模での気候変化に与える森林の影響を評価するための研究の一環として、国立環境研究所地球環境研究センターは 2000 年に北海道苫小牧市のカラマツ植林地において学際的な研究プロジェクトを開始した。この研究プロジェクトにより、ニホンカラマツの森林における蒸散量に与える環境要因の影響を研究するための絶好の機会が得られた。本研究の目的
は、(a) キャノピースケールの蒸散に与える環境要因の影響を解析する、(b) キャノピーを構成する高木と林床の低木の蒸散を分離評価する、ことである。
(2) 材料と方法
1) 研究サイトと林分
研究は、北海道苫小牧市の標高 115～140 m に位置する面積 117 ha の苫小牧フラックスリサー
チサイト（42º 44´N, 141º 31´E）のニホンカラマツ（Larix kaempferi）植林地で行った。カラマツ
林の樹齢は約 45 年で、面積は 98 ha であった。植林地には落葉広葉樹林や常緑針葉樹林も混在していた。土壌は未熟な火山灰土壌であり、貧栄養で高い透水性を有していた。最上部の有機質土
壌（A 層）の厚さは約 10 cm であった。平均キャノピー高は 15 m で、立木密度と胸高断面積密度- 91 -

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング

は、それぞれ 673 stems ha-1、6 m2 ha-1 であった。キャノピーは比較的開放しており、カラマツのみの最大 LAI は 3.1 m2 m-2 であり、下層植生も含めた森林全体の最大 LAI の約 1/3 を占めた（Hirata
et al., 2007）。
蒸散流の測定は 2002 年 7～10 月に行った。測定期間の総降水量は 659 mm であった。林分内での胸高直径（DBH）の分布を考慮して、4 本の試供個体を選んだ（Table 3.3.1）。解析には、近くの高さ 25 m の観測タワーで測定された気象データを用いた。
2) 蒸散流の測定
蒸散流速度（U, m3 m-2 s-1）は、幹の高さ 1.3 m に設置した長さ 30 mm のセンサー（TDP-30,
Dynamax Inc., USA）を用いて熱消散法（Granier 1985; 1987）により測定した。各供試個体あたり3 個のセンサーが異なる方位に設置された。センサーの出力は 10 秒ごとに測定され、10 分間の平均値がデータロガー（CR10X, Campbell Scientific Co. Ltd., USA）に記録された。蒸散流量（Fs）は、
3 個のセンサーで得られた U の平均値に辺材断面積を乗じることによって求めた。各供試個体の辺材断面積は、幹の円盤試料から求めた関係式を用いて胸高直径から推定した。なお、センサーの長さと辺材の厚さの違いを考慮して、蒸散流量を補正した（Clearwater et al., 1999）。林分内での辺材断面積の分布をもとに、求められた蒸散流量から林分スケールでの蒸散速度（Ec, mm d-1）を推定した（式 1）。

E c = S T  p iU i

（1）

ここで、ST（m2 m-2）は単位地表面積あたりの辺材面積、pi は辺材面積クラス（i）の割合、Ui はクラス i の平均 U である。蒸散流量と蒸散速度の時間差を除くために、Ec の計算は 1 日単位で行った。
キャノピーコンダクタンス（gc）は、Ec を入力として Penman-Monteith 式（2 式）から求めた。

λE c =s ( Rn − G ) + ρC p Dg a

（2）

s + γ (1 + g a g c )ここで、λは水の蒸発潜熱（J kg-1）, Rn は純放射量（W m-2）, G は土壌熱フラックス(W m-2）, ρ
は乾燥空気密度（kg m-3）, Cp は空気の定圧比熱（J kg-1 K-1）, D は大気飽差（kPa）, s は温度に対する飽和水蒸気圧の変化割合（kPa K-1）, γは乾湿計定数（kPa K-1）, ga は空気力学的コンダクタン
スである。ga は次式から計算した。

ga =

k 2u

（3）

ln[( z − d ) z o ]2- 92 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

ここで、z0 は粗度（= 0.1h）, h はキャノピー高（=15 m）, d は地面修正量（=0.75h）, k はカルマ
ン定数, u は高さ z（=27 m）における風速（m s-1）である。
サイト内 4 ヶ所の深さ 5，10 cm で TDR センサーによって測定された土壌水分を解析に用いた。
また、相対湿度が 90％以下で Rn が 50 W m-2 以上の条件を日中と定義し、日射量（Rs）、気温（Ta）、u, D, Rn の平均値を計算した。
(3) 結果と考察
1) 気象条件
観測期間（2002 年 7～10 月）のうち、7 月と 8 月には頻繁に降雨があった（Fig.3.3.1）。観測期間に 56 日の降雨日があり、総降水量は 657 mm であった。7 月に気温は最も高かったが、無降雨日であっても霧が発生したために、相対湿度が 90％以上になることが多く、また気温は 14～17℃と比較的低かった。晴天日には気温が上昇し、飽差（D）が上昇した。10 月にはまとまった降雨があった。また、10 月には Sr, Rn, Ta が低下した。
2) 蒸散流速と蒸散流量の季節変化
蒸散流量（Fs）は、土壌水分よりも気象条件の変化に大きな影響を受けて変化した（Fig.3.3.2）。
降雨により十分な水の供給があっため、土壌水分は大きく低下することはなかった（Fig.3.3.3）。
Fs 日積算値の最大は 27.3～86.4 kg d-1 であり、7 月 12 日に記録された。本研究では、辺材面積はDBH から求めている。C-185 と C-207 におけるピーク以降の差は、DBH の差に関係している。蒸散流量は、明らかに 7 月に大きかった。本研究で得られた最大の蒸散流量は、ヨーロッパの湿潤
温暖地域で得られた最大値（74.4 kg d-1）と同程度であった（Schulze et al., 1985）。しかし、年降
水量がわずか 250～300 mm の東シベリアのカラマツ林で得られたデータ（14.2～37.2 kg d-1（Arneth
et al., 1996）、11.2～42.2 kg d-1（Lopez et al., 2007）（Table 3.3.2）は、本研究における小径木の値と同程度であった。この差は辺材面積の違いによる。北方地域のカラマツに比べて、日本や南ヨー
ロッパの温暖な地域に分布する木が大きな辺材面積を有する。温帯地域と比較して北方地域では低温、乾燥、短い成長期間といった環境的な制限が大きいが、両地域のカラマツにおける辺材面積の違いは適応戦略と考えられる。例えば、同じ DBH に対して、本研究の Larix kaempferi とシベリアの Larix cajanderi では辺材面積はそれぞれ 154, 76.4 cm2 であった。また、両者の間には植林地と天然林という違いもある。対照的な気候条件と生息地に対する適応は、樹高が同じでも特徴が異なり、結果として水利用能力の違いを生じさせたと考えられる。日の出と蒸散流の始まりの時間差は、樹体に貯留された水が使われたことを示唆している（Schulze et al., 1985; Cermak,
1995）。同時に、日没後数時間続く蒸散流は、樹冠部への水の補給を意味する（Schulze et al., 1985,
Loustau et al., 1996）。
DBH が 23.5～30.5 cm の個体では、Fs はほぼ同時に始まったが、DBH が 19.2 cm の個体では 30～40 分程度遅れて始まった。これは、Rs に対する気孔の応答が遅れるためである。Rs と Fs の時
間差は、Rs が蒸散を引き起こす閾値（200 W m-2）があるため、日毎に変化する（Lopez et al., 2008）。

- 93 -

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング

このことは、（Schulze et al., 1985）によって観測された針葉の蒸散と蒸散流の停止の間の時間差と一致するが、シベリアでの観測結果（1.5～2 時間の遅れ）（Lopez et al., 2007）よりも長かった。
シベリアに比べて日中の水損失量が異なるため、本研究では、カラマツ上層部における水の補給
時間が長かったと考えられる。さらに、辺材面積が大きいため、水の補給に長い時間が必要になる。蒸散流は、成長期間の終わりまでの間、Ta と D の低下とともに減少した。D は 8 月末の 1.0 kPa
から 0.3 kPa まで低下した。
3) 蒸散速度とキャノピーコンダクタンス
カラマツの蒸散速度（Ec）は 7 月に最大となった（4 日：1.67 mm d-1; 9 日と 12 日：1.75 mm d-1）
（Fig.3.3.4）。その後 Ec は低下し、降雨後に再び上昇したが、7 月上旬のレベルには達しなかった。
7 月の晴天日の Ec は 0.9 mm d-1 程度であり、8 月以降では平均すると 0.6 mm d-1 であった。Ec が最大であった 7 月は湿潤で、観測期間（7～10 月）で D が最も低い月であったが、Ec の最大値が記録された日の相対湿度は 80％以下であった。北方域のカラマツ林と比較すると、7 月の最大値はシベリアで観測された値（1.5～1.8 mm d-1）
（Arneth et al., 1996; Lopez et al., 2007）よりもわずかに大きいようである。蒸散流量が大きかったにもかかわらず、本研究の Ec はシベリアで観測された値とそれほど違わなかった。このことはカラマツ林の樹木密度の違いによって説明できる。シベリアでは樹木密度は 1000 stems ha-1 であったが、本研究サイトでは 670 stems ha-1 であった。さらに、本研究サイトでは大径木の割合が少なく（Hirata et al., 2007），蒸散速度の低い個体が多いと考えられる。中央シベリアのマツ林における研究（Zimmermann et al., 2000）によると、個体から林分にスケールアップするときには樹木密度は重要である。晴天日において、Ec と渦相関法によって測定された蒸発散速度（Ea）との間には良好な相関が認められたが、傾きは 7 月に大きかった。観測期間全体では、Ec は Ea の 19％を占めたが、7 月では 23％であった。この割合は、他のカラマツ林で得られた値（50％）（Kelliher et al., 1997; Ohta et al., 2001; Lopez et al., 2007）に比べて小さい。
（Kelliher et al., 1997）は、LAI が 1.5 のシベリアのカラマツ林（Larix gmelinii）において、全蒸散量に占める下層植生の寄与が約 50％に達することを明らかにした。また（Ohta et al., 2001）
は、植物面積指数（PAI）が 3.7 のカラマツ林（Larix gmelinii）の蒸散量に対する下層植生の寄与
を 35％と評価した。本研究サイト（苫小牧）では下層植生が豊富であるため、水収支における下層植生の役割はさらに重要であると考えられる。なお下層植生の優占種は、東シベリアでは
Vaccinum と Arctostaphylos の仲間であるが、苫小牧では Dryopteris crassirhizoma, Pachysandra
terminalis, Rhus ambigua, Hydrangea petiolaris である。本研究と同様の結果が（Lafleur, 1992）によって報告されている。その報告によれば、亜北極圏の Larix laricina と Picea mariana の混交林において、高木の蒸散の割合は約 20％にすぎない。開放的なキャノピーを持つカラマツ林の特徴により、日射が林床まで到達し、下層植生の蒸散を促進する。しかし、全蒸散に対する上層木（カラマツ）と下層植生の割合が、7 月と他の月で異なったことは特筆すべきである。解析は無降雨日のみを対象としているが、前日に降雨があれば、かなりの量の蒸発（遮断蒸発）が濡れたキャノ
ピーで生じることが予測される。
日平均キャノピーコンダクタンス（gc）の最大値 5.8 mm s-1 は 7 月上旬に観測された。その後- 94 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

gc は低下し、7 月の平均値は 2.2 mm s-1 となった。8 月以降は 1.6 mm s-1 程度で安定して推移し、10 月中旬に再度低下した。gc は D によって制限されていた（Fig 3.3.5）。平均すると、7 月の D（0.44±0.16 kPa）は他の期間（0.61±0.22 kPa）よりも低かった。最大 gc（5.8 mm s-1）は（Cienciala et al.,1997）によって報告された Pinus sylvestris と Picea abies の値と同程度であった。これらの値は、樹木蒸散量（Ec）から計算されている。一方、蒸発散量（Ea）から計算された値（20 mm s-1：Larix
laricina, Picea mariana （Lafleur, 1992）；10 mm s-1：Larix gmelinii （Ohta et al., 2001)）よりも小さかった。このように、特に LAI が小さくて開放的な森林において、gc の計算に下層植生を含めると値が大きく異なってしまう。本研究で得られた gc の値は、その季節変化も含めて（Luostau et al.,1996）が Pinus pinaster について得た値と同様であった。7 月には、ある Rs と D の条件で高い gcが得られることがあった。8 月以降の期間では、降雨日の翌日においても、gc が顕著に変化する
ことはなかった。7 月から 10 月にかけて gc は徐々に低下したが、土壌水分の影響は無視できると考える。gc に対する D の影響は、Ec が最大となった 7 月の晴天日において顕著であった。D は他の期間に比べて 7 月に小さかったため、gc に大きな影響を与えたと考えられる。
(4) 結論1）ニホンカラマツ（Larix kaempferi）の蒸散は、森林全体の蒸発散量のわずかに 15％を占めるにすぎなかった（7 月には 23％）。これは、低い樹木密度、豊富な下層植生、高い相対湿度などによると考えられる。この結果は、水収支に占める下層植生の重要性を示している。
2）北日本のカラマツ林の水収支は、蒸散流量が多いという温帯林の特徴を示した。しかし、樹木密度が低いために、北方域のカラマツ林とは対照的に蒸散速度が低かった。
(5) 謝辞研究サイトを提供していただいた北海道森林管理局に感謝する。また、渦相関法によるフラックスデータは、平田竜一博士が計算したものである。本稿の執筆に際して Kamil Laska 博士と Adam
Cronin 博士のアドバイスを得た。合わせて謝意を表する。

�考��
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- 97 -

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング

Table 3.3.1 Characteristics of the four larch trees used for sapflow measurements in this study.
表 3.3.1

4 ����������

Height

DBH

SWtha

SWAb

(m)

(mm)

(cm)

(cm2)

C-207

15.6

305

2.2

194.6

C-185

15.1

294

1.8

154.0

C-192

13.6

235

1.6

110.1

C-193

13.6

192

1.3

73.1

Tree

a

b

SWth: sapwood thickness.

SWA: sapwood area.

Table 3.3.2 Comparison of the characteristics and related sapflow rates of different larch trees
in different locations.
表 3.3.2

������������測�������������

MethodShultze et al. (1985) Larix hybrid(L.leptolepis x decidua)
Arneth et al (1996)
Larix gmelinii
Lopez et al. (2007)
Larix cajanderi
This study
Larix kaempferiaHeight
(m)

THB
THBa
TDPb
TDP

Stem
diameter
(mm)

SWA
(cm2)

Daily sapflow
(kg d-1)

20

262

--

74.4

16.0

178

63

37.1

13.5

129

36

14.2

21.3

365

92

42.4

17.9

159

38

11.4

15.1

294

154

86.4

13.6

192

73

39.2

THB: Tissue heat balance. b TDP: Thermal Dissipation Probe- 98 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

Fig.3.3.1 Weather variables measured at Tomakomai Forest: (a) vapor pressure deficit (D) andsolar radiation (Rs), (b) air temperature (Ta) and wind velocity and (c) precipitation for the four month(July, August, September and October) study period in 2002.
図 3.3.1 �����2002 年 7～10 ������気��������。(a)日射量と大気飽差、(b)気温と風速、(c)降水量。

- 99 -

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング

Fig.3.3.2 Mean daily values of sapflow rate for four Japanese larch trees during the wholestudy period. Trees characteristics are described in Table 3.3.1.
図 3.3.2 観測��にお�る 4 �の��個体������の�������の����。各個体の特徴
は Table 3.3.1 に示されている。

Fig.3.3.3 Soil moisture of the 0-10 cm surface layer for the period July-October 2002.
図 3.3.3 観測��にお�る��土壌��さ 10 cm�の体����の����。

- 100 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

Fig.3.3.4 Daily course of up-scaled canopy transpiration (Ec) and forest evapotranspiration (Ea)for the period July-October 2002.
図 3.3.4 ������������ー����（Ec）������（Ea）������

Fig.3.3.5 Relationship between canopy conductance (gc) and vapor pressure vapor (D). Only
rainless clear days were considered.
図 3.3.5 ��������大���（D）�����ー������ス����

執筆者：ロペス・ラリー（岩手大学連合大学院農学研究科）、平野 高司（北海道大学大学院）、
小林

菜花子（地球総合研究所）、藤沼康実（国立環境研究所、現在：鳥取環境大学）- 101 -

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング

3.3.2 カラマツ針葉の生理生態(1) はじめに
苫小牧フラックスリサーチサイトにおいて、東アジア北方に広く分布する落葉針葉樹林である
カラマツ林を対象として森林生態系の総合的観測を実施した。この一環として、森林の生理生態学的機能を調査観測した。この研究は、スケーリングアップさせることで、全球的な炭素循環過程における森林生態系の吸収源としての機能を評価する手法の確立を意図している。
(2) 成熟林における生理生態学的機能に関する調査研究－特にカラマツ針葉の生理機能の解明について－ニホンカラマツ（Larix kaempferi）は北海道の代表的植林樹種である。異型葉性であるため春先に一斉に開葉する短枝葉と、短枝葉開葉の約 2 週間後から 7 月頃にかけて順次開葉する長枝葉とを持つ。長枝葉ではその展葉特性のため、根元から先端にかけて葉齢が低くなっていくという特徴がある。これまでニホンカラマツの長枝葉と短枝葉の形態学的な特徴は明らかにされてきたが、生理的機能については異なる二つの結果が報告されている。(倉地, 1989）は長枝葉の方がより高い光合成能力を持つとしているが、(北岡ら, 2001）は二つの間に大きな差は無いとしている。これらの異なる二つの結果が生まれた理由として、上記の研究は測定葉の位置により長枝葉の葉齢が異なるということを考慮していないことが挙げられる。一般に葉の構造及び生理的機能は加齢に伴い変化することが知られているが、同様のことがニホンカラマツ長枝葉にも当てはまるのであれば、長枝葉の根元部分と先端部分では葉の構造や生理的機能が異なるはずである。そこで本研究では、ニホンカラマツ長枝葉の開葉時期の違いによる葉齢の差に注目し、葉齢が最も高い部分である根元部と最も低い部分である先端部の構造と生理的特徴の違いを明らかにすることを目的とした。
1) 材料と方法
本研究は、北海道苫小牧市の国有林内と北海道大学札幌研究林実験苗畑内に植栽された、樹高約 12 m の 50 年生及び 53 年生ニホンカラマツ陽樹冠を対象とした。
測定はそれぞれ、Fig.3.3.6 に示したように長枝葉の先端部及び根元部について行った。光飽和時（2000 μmol m-2 s-1）の光合成速度は、開放系の同化箱法（LI-6400, LI-COR, USA）を用いて、林内に設置された仮設足場より手の届く範囲にある 3 個体の陽樹冠について測定した。測定の終わった針葉は保湿低温で実験室へ速やかに搬入し、葉面積を測定し面積あたりの光合成速度を算出した。また、針葉を DMSO（ジメチルスルフォキシド）により抽出し、分光光度計（UV mini 1240,
Shimadzu, Kyoto）で葉内のクロロフィル濃度を測定した（Barnes, J. D. et al., 1992）。残った針葉は60℃のオーブンで三日間乾燥させた後、N.C. Analyzer（NC-900, Shimadzu, Kyoto）を用いて乾重量当たりの全窒素含量の測定を行った。
また、測定を行った枝のすぐ近くの枝から針葉の内部構造観察用の解剖切片を作成するためのサンプルを採取した。採取した針葉は速やかにグルタールアルデヒド固定液で固定した。固定し- 102 -CGER-M020-2010, CGER/NIESた葉から凍結ステージを装着したスライディングミクロトームを用いて厚さ約 20 μm の横断面切片を作成し、光学顕微鏡で観察及び写真撮影を行った。撮影した写真を用い、以下の式から細胞間隙率を求めた。
細胞間隙率＝細胞間隙の面積/針葉の断面積
尚、光合成測定は植物の生理的活性が特に高いと思われる 6 月と 7 月に行い、クロロフィル濃度、全窒素量、細胞間隙率の測定は光合成速度を測定した月に加えて 5 月, 9 月, 10 月にも行った。

Fig.3.3.6 Japanese larch Shoot morphology.
図 3.3.6 ��ン�ラ��の��ートの��。

(3) 測定結果
1) 光飽和時の光合成速度（Psat）
光合成速度は 6 月, 7 月共に先端部に比べ根元部で高かった（Fig.3.3.7）。また、6 月と 7 月を比Psat (μmol m-2 s-1)

べると先端部のみ 7 月の方が高くなる変化が見られた。

6
5
4
3
2
1
0

根元部

6月

先端部

7月

Fig.3.3.7 Photosynthetic rate at light saturation (June, July).
図 3.3.7 光飽和時の光合成速度（6 月, 7 月）。

2) 葉内クロロフィル（a+b）量Fig.3.3.8 に根元部に対する先端部のクロロフィル（a+b）量の割合を示した。クロロフィル（a+b）
量の先端部と根元部の差は 7 月が最も大きく、その後、季節が進むにつれて小さくなる傾向があった。

- 103 -

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング

先端部 / 根元部

クロロフィル(a+b)量
1

0

5月

***

**

6月

7月

9月

10月

Fig.3.3.8 Proportion to the amount of chlorophyll(a + b) in the root tip.
図 3.3.8 根元部に対する先端部の������（a+b）量の��。

3) 葉内全窒素量
Fig.3.3.9 に根元部に対する先端部の葉内全窒素量（単位乾重量当たり）を示した。葉内全窒素
量は長枝葉と短枝葉の間で有意な差は見られなかった。また、先端部と根元部との関係に明瞭な季節変化も見られなかった。

先端部 / 根元部

全窒素量
1

0

*

5月

6月

7月

9月

10月

Fig.3.3.9 Total nitrogen in leaves to the root tip (per unit dry weight).
図 3.3.9 根元部に対する先端部の葉内全窒素量（単位乾重量当たり）。

4) 針葉の内部構造
6 月と 10 月の先端部及び根元部の解剖切片の写真を写真 3.3.1 に示した。先端部では 6 月と 10- 104 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

月で、断面積が大きく変化することがわかった。また、先端部では季節が進むにつれて細胞間隙率が増加した。

先端部 6 月先端部 10 月

根元部 6 月

根元部 10 月

Photo3.3.1 Anatomical section seen in the light microscope.
�� 3.3.1 �����で�た����。

根元部に対する先端部の細胞間隙率の割合（Fig.3.3.10）は 5 月から 10 月にかけて徐々に増加し

先端部 / 根元部

た。

細胞間隙率

1

0

5月

6月

7月

9月

10月

Fig.3.3.10. Porosity of the base cells of the basal length of branches.
図 3.3.10 ���根元部に対する根元部の細胞間隙率。

- 105 -

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング(3) 考察先端部の細胞間隙率は夏から秋にかけて徐々に増加し、根元部の値に近づいた。気孔から取り込まれた CO2 は液層より気層で拡散しやすいため、葉の内部に間隙が多く存在するほど効率よく拡散しやすい。このことから、先端部では内部構造が夏から秋にかけて、より光合成に適した形に変化することが示唆される。
先端部と根元部の葉内クロロフィル量の差は、夏から秋にかけて徐々に減少した。先端部と根元部の差は 7 月に最も大きかった。長枝葉の伸長成長は 7 月中旬まで続くことから、7 月は測定
期間中で先端部と根元部の葉齢の差が最も大きい時期であったと考えられる。発達途上にある葉では相対的にクロロフィル濃度が低い可能性がある。
一方、他の測定項目とは異なり葉内全窒素量は先端部と根元部で有意な差が見られず、その関係には季節変化も見られなかった。しかし一般には、葉内の窒素量とクロロフィル（a+b）量、光合成能力の間には正の相関があるといわれている（小池, 2004）。このことから針葉の内部構造が未発達な先端部では、葉内の窒素から光合成タンパク質へ投資する量が少ない可能性がある。
上記の考察をまとめると、長枝葉が伸長成長を続けている間は先端部の葉は開葉から間もない
ため、葉の構造が未発達であり、成長が停止した秋以降に徐々に根元部の構造に近づいていくといえる。先端部ではこれらのことが原因となって根元部に比べ光合成能力が低いことが考えられる。
(4) まとめ
ニホンカラマツ長枝葉の先端部と根元部では内部構造が異なる発達段階にあるために、生理機能に違いが見られることが考えられる。そのため、長枝葉の光合成機能を明らかにしようとする
場合は葉齢を考慮する必要がある。同じ発達段階にある短枝葉との比較を行う場合には、短枝葉と比較的葉齢の近い根元部分の測定を行うことが望ましい。しかし、同時に、新たに葉を展開し伸長成長していくことが長枝葉の大きな特徴であることから、長枝葉それ自体の光合成能力を明らかにするためには、根元部分のみならず他の伸長部位についても測定を行うべきであると考えられる。
今後は、葉齢を考慮した上での長枝葉と短枝葉の光合成能力の比較を行うことにより、光合成
におけるそれぞれの役割を明らかにしていくと同時に、様々な環境条件が長枝葉の発達過程にどのような影響を及ぼすのかを明らかにする必要があるだろう。

�考��
Barnes, J. D. et al. (1992) A reappraisal of the use of DMSO for the extraction and determination of chlorophylls
a and b in lichens and higher plants. Environmental and Experimental Botany, 32, 85-100.
Kitaoka, S. et al. (2001) Seasonal changes in the photosynthetic capacity of Japanese larch trees planted on the
Tomakomai National Forest, Northern Japan. Procd. AsiaFlux Net, 1, 109-112.

- 106 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

北岡哲ら (2001) カラマツ属の樹幹部における光合成特性－二酸化炭素－光合成関係の測定におけるカルボキシレーション効率の評価－. 日本林学会北海道支部会論文集, 48, 78-80.
小池孝良 (2004) 樹木生理生態学. 朝倉書店.
倉地奈保子 (1989) カラマツ人工林の生産構造. 名古屋大学博士論文:241.
寺島一郎 (2003) 光と水と植物のかたち. 種生物学会編. 文一総合出版.

Table 3.3.3 Effects of light and nutrient treatments on the dry mass allocation of seedlings (mg)of the Japanese larch and hybrid larch during the growth period (12 weeks). Values with thesame letter (a, b) within a row do not differ significantly from each other at P<0.05. All values shown
are means of ten replications.
表 3.3.3 成���12 ���における��ンカラマツと��種カラマツの�木の������に��る日�お���素����の���

Nitrogen

5mg

25mg

treatments
Light regimes

8%

16%

32%

100%

8%

16%

32%

100%

Japanese 4 week

14.8±1.7bc 17.0±0.5ab 17.0±3.7ab 19.1±2.3a 12.7±0.8b 13.1±1.1b 13.2±0.5b 21.1±3.2alarch
8 week

43.7±5.4bc 47.4±2.5bc 57.0±2.8b 108.3±10.1 19.1±2.4d 32.5±4.7bc 43.0±3.1b 95.5±9.3aa

12 week 60.7±5.6bc 69.4±6.1bc 83.8±8.3b 150.2±20.3 25.8±1.5c 54.7±6.2b 59.3±2.7b 241.2±24.7aHybrida4 week

13.7±3.7b 12.6±3.2bc 12.9±0.9bc 18.6±3.7a 12.5±1.1b 11.3±1.4b 9.5±3.2bc 22.1±0.8a

8 week

28.1±1.7bc 27.4±1.5bc 38.4±5.5b 46.1±6.3a 25.4±2.2bc 23.6±2.7c 29.4±2.0b 50.4±1.8a

larch

12 week 33.1±4.4c 32.5±6.7c 62.0±5.7ab 77.4±7.9a 35.4±3.5bc 32.6±6.0c 43.0±4.6b 83.6±8.5a- 107 -

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング

Table 3.3.4 Mean Values of the maximal rate of net photosynthesis at ambient CO2 (Amax, µmol
m-2s-1) and maximum rate of carboxylation (Vcmax, µmol m-2s-1) under various light conditions(8%, 16%, 32% and 100%) and various fertilizer levels (5mg and 25mg) for the Japanese andhybrid larch. Values with the same letter (a, b) do not differ significantly from each other at P<0.05.
All values are means of three replications.
表 3.3.4 �������8%, 16%, 32% and 100%�����������5mg and 25mg��������
ン�������������� CO2 �������������Amax, µmol m-2s-1��������
シ�����Vcmax, µmol m-2s-1������

Japanese larch

Hybrid larch

Nitrogen

Nitrogen

5mg

25mg

5mg

25mg

8%

5.23b

1.37b

2.37c

1.05c

16%

5.44b

1.36b

3.80bc2.59bc

32%

5.72b

1.87b

4.10b

3.19b

100%

6.76a

5.72a

6.44a

4.98a

8%

31.8b

21.7b

36.8b

25.1c

16%

34.2b

20.8b

24.8bc30.2bc

32%

39.1b

29.0b

41.8b

38.7b

100%

63.2a

45.6a

50.8a

42.8a

rPPFD
Amax

Vcmax

- 108 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

120

a

Number of needles

100
a

80

0.16

0.32

1

b

60
40

0.08

c

c

b
d

bc
d c

ab

a
c

ab ab

a

20
0
JL

JH

HL

HH

Fig.3.3.11 Numbers of needles of Japanese larch and hybrid larch seedlings grown under four
light regimes (8%, 16%, 32% and 100%) in combination with two nutrient regimes (5 mg and
25 mg). JL = Japanese larch seedlings grown under low nutrient treatment (5 mg); JH = Japaneselarch seedlings grown under high nutrient treatment (25 mg); HL = hybrid larch seedlings grownunder low nutrient treatment level (5 mg); HH = hybrid larch seedlings grown under high nutrient
treatment (25 mg). Vertical bars represent the standard error of the mean (n = 10). Values with thesame letter (a, b) do not differ significantly between light conditions at P<0.05.
図 3.3.11 2 ��の栄養添加��(5 mg and 25 mg)����た��の��の�����(8%, 16%, 32%
and 100%)のも�で生育したニホンカラマツ�交配カラマツの苗木の��の�。JL は低栄養添加処理(5 mg)で生育したニホンカラマツの苗木。JH は高栄養添加処理(25 mg)で生育したニホンカラマツの苗木。HL は低栄養添加処理(5 mg)で生育した交配カラマツの苗木。HH は高栄養添加処理(25 mg)で生育した交配カラマツの苗木。垂直のバーは平均値の標準誤差(n=10)。同じ文字(a, b)で示された値は光環境の差による顕著な違いが見られないもの（p<0.05）。

- 109 -

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング

Needle area (cm2)

20

a

a

15

10
b

b

16%

32%

100%

a

b
bc bc

5

8%

b

cd c

b

b ab ab

a

0
JL

JH

HL

HH

Fig.3.3.12 Needle area (cm2) of Japanese larch and hybrid larch seedlings grown under four
light regimes (8%, 16%, 32% and 100%) in combination with two nutrient regimes (5 mg and
25 mg). Treatment codes are shown in Fig.3.3.11 Vertical bars represent the standard error of themean (n = 10). Values with the same letter (a, b) do not differ significantly between light conditions at
P<0.05.
図 3.3.12 2 ��の������(5 mg and 25 mg)����た��の 4 �の�����(8%, 16%, 32%
and 100%)のもとで生��た��ン����と������の��の��の��(cm2)。処理に関する記号の意味は Fig.3.3.11 と同じ。垂直のバーは平均値の標準誤差(n=10)。同じ文字(a, b)で示された
値は光環境の差による顕著な違いが見られないもの（p<0.05）。

- 110 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

400

2

-1

SLA (cm . g )

300
200

a
a
ab
ab

a
b

b

8%
32%

bc bc

b b

c

a

16%
100%

ab

bc

c

100
0
JL

JH

HL

HH

Fig.3.3.13 Specific leaf area (SLA)(cm2 g-1) of Japanese larch and hybrid larch seedlings grownunder four light regimes (8%, 16%, 32% and 100%) in combination with two nutrient regimes(5 mg and 25 mg). Treatment codes are shown in Fig. 3.3.11 Vertical bars represent the standard errorof the mean (n = 10). Values with the same letter (a, b) do not differ significantly between light
conditions at P<0.05.
図 3.3.13 2 ��の������(5 mg and 25 mg)����た��の 4 �の�����(8%, 16%, 32%
and 100%)のもとで���た�������と������の��の��の����(cm2/g)。処理に関する記号の意味は Fig. 3.3.11 と同じ。垂直のバーは平均値の標準誤差(n=10)。同じ文字(a, b)で示された値は光環境の差による顕著な違いが見られないもの（p<0.05）。

- 111 -

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング

5abShoot / root ratio

4
3

0.08

0.16

0.32

1

a

a

c
a a ab

2

d
c

a

ab

b
bc

b
c

1
0
JL

JH

HL

HH

Fig.3.3.14 Shoot / root ratio of Japanese larch and hybrid larch seedlings grown under four light
regimes (8%, 16%, 32% and 100%) in combination with two nutrient regimes (5 mg and 25 mg).
Treatment codes are shown in Fig. 3.3.11 Vertical bars represent the standard error of the mean (n =10). Values with the same letter (a, b) do not differ significantly between light conditions at P<0.05.
図 3.3.14 2 ��の������(5 mg and 25 mg)����た��の��の�����(8%, 16%, 32%
and 100%)のもとで生��た��ン����と������の��の��の Shoot/Root �。処理に関する記号の意味は Fig. 3.3.11 と同じ。垂直のバーは平均値の標準誤差(n=10)。同じ文字(a, b)で示された値は光環境の差による顕著な違いが見られないもの（p<0.05）。

- 112 -CGER-M020-2010, CGER/NIES-2

Chlorophyll (a+b)(g cm )

0.5
a

a

0.4
bc

0.3

b

bc

b

bc

b

8%

16%

32%
a
bc bc

100%
c

d

b

a

bc

0.2
0.1
0
JL

JH

HL

6
a

Chlorophyll a/b ratio

5
4

cd c

b

bc

b bc

a

HH
a
b

c c b

b

a
c

3
2
1
0
JL

JH

HL

HH

Fig.3.3.15 Chlorophyll (a+b) (g cm-2) and chlorophyll a/b ratio of Japanese larch and hybrid
larch seedlings grown under four light regimes (8%, 16%, 32% and 100%) in combination with
two nutrient regimes (5 mg and 25 mg). Treatment codes are shown in Fig. 3.3.11 Vertical bars
represent the standard error of the mean (n = 10). Values with the same letter (a, b) ****CONFUSINGWITH CHLOROPHYLL a, b*** do not differ significantly between light conditions at P<0.05.
図 3.3.15 2 ��の������(5 mg and 25 mg)����た��の 4 �の�����(8%, 16%,
32% and 100%)のもとで���た�������と������の��の��のクロロフィル(a+b)。
処理に関する記号の意味は Fig. 3.3.11 と同じ。垂直のバーは平均値の標準誤差(n=10)。同じ文字(a, b)で示された値は光環境の差による顕著な違いが見られないもの（p<0.05）。クロロフィル a,b とは関係ないことに注意。

- 113 -

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング

8

6

5

5

4

4

2
1

100%

8%

16%

32%

3
2
1

0
-1 0

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

-2

-1 0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1400

1600

-2

8

8
Hybrid larch - Low nutrient

7

6

5

5

4

4

3

3

2

2

1

1

0
200

400

600

800

1000

Hybrid larch - High nutrient

7

6

-1 0

Japanese larch - High nutrient

7

6

3

CO2 assimilation rate (µmol m-2s-1)

8Japanese larch - High nutrient

7

1200

1400

1600

-2

0
-1 0

200

400

600

800

1000

1200

-2

Photosynthetic photo flux density (µmol m-2s-1)

Fig.3.3.16 Example of the relation between leaf CO2 assimilation rate and photosynthetic photo
flux density (PPFD) in Japanese larch and hybrid larch seedlings grown under four light
regimes (8%, 16%, 32% and 100%) in combination with two nutrient regimes (5 mg and 25mg).
図 3.3.16 2 ���������(5 mg and 25 mg��������� 4 �������(8%, 16%, 32%
and 100%�����生�����ン��������������������������
(PPFD���� CO2 ��������測���

- 114 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

4
ab

N content(%)

3
a

2

a

a ab

c c

c

8%

16%

32%

100%

a ab
bc b

bc

b

a ab

1
0
JL

JH

HL

HH

Fig.3.3.17 N content (%) in needles of seedlings of Japanese larch and hybrid larch in four light
regimes (8%, 16%, 32% and 100%) in combination with two nutrient regimes (5 mg and 25 mg).
Treatment codes are shown in Fig. 3.3.11 Vertical bars represent the standard error of the mean (n =10). Values with the same letter (a, b) do not differ significantly between light conditions at P<0.05.
図 3.3.17 2 ��の������(5 mg and 25 mg)����た��の 4 �の�����(8%, 16%, 32%
and 100%)のもとで���た�������と������の��の�����(%)。処理に関する記号の意味は Fig. 3.3.11 と同じ。垂直のバーは平均値の標準誤差(n=10)。同じ文字(a, b)で示された値
は光環境の差による顕著な違いが見られないもの（p<0.05）。クロロフィル a, b とは関係ないことに注意。

執筆者：小池- 115 -孝良、北岡哲（北海道大学）

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング

3.4 フェノロジー
植物の開芽から展葉、開花、結実、紅葉（黄葉）、落葉、休眠などの生物季節（フェノロジー）
は、生理生態上の重要なパラメータの一つである。フェノロジーは気温、水分、日射などさまざ
まな気象条件の影響を受け、落葉樹林では生態系の特性に大きな影響を与える。特に落葉針葉樹林であるカラマツ林においては樹木の生育期間（樹木が葉を付けている期間）は森林の二酸化炭
素収支を規定する重要な要因であり、フェノロジーの観測は必要不可欠である。
苫小牧フラックスサイトでは、分光放射計を用いた分光観測、および、デジタルカメラの定点
連続撮影画像によりカラマツ林樹冠と林床のフェノロジーの観察を行った。

3.4.1 観測��(1) 分光観測
波長別全天分光日射計 MS-131WP（英弘精機株式会社製）をガスフラックスモニタリングサ

イトの主タワー上 40 ｍに 2 台と林床に 1 台設置し（Fig.3.4.1）、下向き・上向き放射量（2000
年 9 月から 2002 年 12 月）、および林床下向き放射量（2002 年 1 月から 2002 年 12 月）を波長範
囲約 305 nm から 2800 nm までの 6 バンド（Table 3.4.1）で測定を行った。データはロガーで回収し、10 分平均値とした。

Table 3.4.1 Spectral bands and wavelength of each band for MS-131WP.
表 3.4.1 MS131 のバンドと波長範囲。

バンド

波長範囲

(nm)

1

305 ～ 3952

395 ～ 590

3

590 ～ 6954

695 ～ 8505

850 ～ 1200

61200 ～ 2800

- 116 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

Fig.3.4.1 Spectral observation at the larch forest by using band-pass global spectroradiometers.
図 3.4.1 波長�全天分光放射計 MS-131WP によるカラマツ林の分光観測。

さらに精密な連続分光観測を行うために、2003 年 4 月から測器を可視分光放射計 MS-700（英弘精機株式会社製、Fig.3.4.2）に変更して、約 305～1130 nm の波長範囲を中心波長 3.3 nm 間隔の
256 バンドで 1 分間隔の計測を行った。

Fig.3.4.2 Spectroradiometer MS-700.
図 3.4.2 可視分光放射計 MS-700。

(2) 回転式 CCD カメラによるフェノロジー観察
エコロジカルリサーチサイトのタワー頂上に全天候型 CCD カラーカメラ（横河電機株式会社
製、FIELDEYE FC13）を設置し（Fig.3.4.3）、1 時間に 1 回転させ、その間 4 分毎に 15 方位の連続撮影を行った。ガスフラックスモニタリングサイトの観測タワーを含むサイトの広角撮影から、望遠によるカラマツの拡大撮影まで様々な角度からカラマツ林のフェノロジーを捉えた（Fig.3.4.4）。
2001 年 5 月から 2004 年 9 月までの画像が蓄積され、積雪や融雪の状態、展葉から黄葉、落葉までカラマツ林の季節変化の様子が記録された。

Fig.3.4.3 All-weather CCD color camera.
図 3.4.3 全天候型 CCD カラーカメラ。

- 117 -

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

L

M

N

O

Fig.3.4.4 Examples of camera images. Alphabets (from A to O) indicate the 15 directions.
図 3.4.4 カメラ���。A から O は 15 方位の方角を表す。

(3) 樹冠・林床カメラ
カラマツのフェノロジーをさらに近接で詳細に観察するため、2003 年 5 月からエコロジカルリ
サーチサイトのタワー中段にデジタルカメラ（Nikon E995）を設置し、カラマツ樹冠下部および林床植物を毎日 2 時間おきに撮影した。また、林床にコドラートを設置してほぼ 1 週間に 1 回、下層植生の撮影を行った。さらに林床には魚眼レンズを取り付けたカメラを上向きに設置し、カ
ラマツの樹冠の観察も行った。

3.4.2.観測��
分光観測で得られた上向き・下向きの分光放射量の比から分光反射率を算出した。
分光反射率 R = 上向き放射量 (W m s )／下向き放射量 (W m s )
-2

-1

-2

-1

(1)

分光反射率から NDVI(Normalized difference vegetation index：正規化植生指数)などの分光植生指標を算出し、カラマツ林のフェノロジーを調べた。植物の葉に含まれるクロロフィルは可視赤色の波長帯（650 nm 付近）の光を強く吸収し、葉の細胞組織（細胞壁や細胞内空隙など）は近赤外の波長帯（860 nm 付近）の光を強く反射する。NDVI はこれらの反射率の差を使って算出され、植被率やバイオマス量の指標として、陸域生態系の炭素収支推定モデルに使われる（eg. Tucker,
1979; Gamon et al., 1995）。赤と近赤外の反射率をそれぞれ Rred、Rnir と表すと、
NDVI = ( Rnir－Rred )／( Rnir＋Rred )(2)により算出される。

- 118 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

苫小牧における 2000 年から 2004 年までの NDVI の変動を見ると（Fig.3.4.5）2003 年以降は測器の変更により NDVI の絶対値のレンジは異なるものの、カラマツ林の展葉から落葉までの毎年の季節変化が明らかに認められた。NDVI は、積雪期間中には低く、融雪による地表面の露出とともに上昇した。カラマツの展葉開始から再び急上昇して 6 月下旬から 7 月上旬に最大値に至った。その後緩やかな低下傾向を示すが 10 月の黄葉開始ごろから急激に低下し、落葉時には春の地
表面露出時よりも低い値まで下がる傾向がみられた。
0.8

1.0

MS-131MS-7000.8

NDVI_MS-700

NDVI_MS-131

0.6

0.4

0.6

0.4

0.2
0.2

0
2000/7

2001/1

2001/7

2002/10.0
2003/1

2002/7

2003/7

2004/1

2004/7

Fig.3.4.5 Seasonal variation in NDVI from 2000 to 2004.
図 3.4.5 2000 年から 2004 年の NDVI の季節変化。

NDVI の季節変動とカラマツ林のフェノロジーとの対応を写真によって確認できた（Fig.3.4.6）。

5/1

4/30

5/21

6/5

6/19

7/7

1
MS700
0.8

NDVI

0.6

0.4
0.2

0
2003/4

2003/6

2003/8

2003/10

10/15

2003/12

10/26

11/6

Fig.3.4.6 Seasonal change in NDVI and larch phenology.
図 3.4.6 NDVI の変動とカラマツのフェノロジー。

- 119 -

8/1

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング

NDVI の季節変動はカラマツ林のフェノロジーをよく反映しているが、6 月下旬から 7 月末までの長枝葉の伸長期に NDVI は飽和状態になってしまうという問題点も認められた。
それぞれの年の写真を比較して季節変化をみると、2002 年の春の融雪と展葉時期の早さが顕著であった（Fig.3.4.7）。エルニーニョの影響により、例年よりも雪解けが約 20 日、展葉開始も
15 日ほど早かった。
a) DOY=91 (4/1)の�子

2002 年

2003 年b) DOY=130 (5/10)の�子

2002 年

2003 年

2004 年

2004 年

Fig.3.4.7 Inter-annual phonological anomaly.
図 3.4.7 フェノロジーの年��。

����Gamon, J.A., Field, C.B., Goulden, M.L., Griffin, K.L., Hartley, A.E., Joel, G., Peñuelas, J., Valentini, R.
(1995) Relationships between NDVI, canopy structure, and photosynthesis in three Californian vegetation
types. Ecol. Appl., 5, 28–41.
Tucker, C.J. (1979) Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sens.
Environ., 8, 127-150.

執筆者：井手- 120 -

玲子（国立環境研究所）

CGER-M020-2010, CGER/NIES

3.5 ��ート�����
3.5.1 森林�イ��ス変化の観測(1) レーザープロファイラーによる森林観測データ
レーザ距離計の一種である LiDAR（Light Detection And Ranging）を用いた航空機観測により、面的な地表層標高（DEM: Digital Elevation Model）や樹冠層標高（DSM: Digital Surface Model）の計測が可能であるほか、同時に樹高を算出することも可能である。LiDAR 観測の原理を Fig.3.5.1
及び Fig.3.5.2 に示す。LiDAR から地表面に向けて発射されたレーザーパルスは、森林においては樹冠の表面と(First pulse)、樹冠を透過した地表面からの反射(Last pulse)が存在する。両者の反射
パルスの戻り時間から航空機との位置関係を求める。航空機には GPS をはじめ機体姿勢と加速度を計測する慣性記憶装置 IMU（Inertial Measurement Unit）を搭載しており、パルス発射時の絶対座標及び姿勢を記録することで、地上の反射点の水平位置 1 m 程度、高さ方向が 15 cm 程度の精度による測定を可能としている。苫小牧国有林では広域の樹高成長を把握するために LiDAR 観測
が複数回行われ、ここでは 1999 年、2003 年と、2004 年の台風 18 号の通過後に取得されたデータを紹介する。取得諸元を Table.3.5.1 にまとめた。1999 年は 1196 から 1198 林班全域を含むデータ
取得が行われ、2003 年はフラックスタワーを中心とした毎木調査実施場所を中心としたコースのみのデータ取得とした。1999 年取得のデータを用いてサイト全域の DTM を求め、DTM は変化が無いものとして 1999 年と 2003 年の DSM に適用し、それぞれ DCHM を算出した。双方の DCHMを比較することで、サイトの樹高成長の様子が分かる。
LiDAR データは平面直角座標の 12 系で表された x, y, z 座標値からなる点群で構成されている。
この点群データを GIS 上のラスターデータに変換を行った。変換にあたっては、樹冠層点群デー
タは密度が高いため、ラスターデータの値には、平面上約 1 m 範囲内の z 座標値の median を用いた。地表層点群データについては、密度が薄いため二次多項式で補間を行った。

Lidar： Light Detection And Ranging
GPS���������
����

����

�����
����

600～
3000m

ᤨ㑆

GPS���
�������

Fig.3.5.1 Principle of airborne LiDAR survey.
図 3.5.1 航空機搭載� LiDAR の観測原理。

- 121 -

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング

Fig.3.5.2 Filtered Lidar point clouds (Left) and interpolated image (Right).
図 3.5.2 フ�ルタリング�の LiDAR 測�点（�）と�間�の表面����（�）Table 3.5.1 LiDAR data acquisition parameters.
表 3.5.1 ライ�ー計測条件。

1999年

2003年

2004年

プラットフォーム

航空機

ヘリコプター

航空機

データ取得日1999年10月9日

2003年9月9日

2004年9月23日

飛行高度 (m)

600

400

500

地上パルス密度 (m-2) *

1.20

6.56

6.48

地上パルス直径 (m)

0.18

0.20

0.21

*

地上パルス密度には、ファースト・セカンド・サード・ラスト等の全てのパルスを含む

2) レーザープロファイラー及び航空機デジタル近赤外写真による台風被害の調査
2004 年 9 月 8 日に北海道の西側を台風 18 号が勢力の衰えないまま北北東方向に通過したことにより、台風の東側にあたる北海道各地の森林で強風による倒木被害が相次ぎ、苫小牧フラック
スリサーチサイトにおいても、大規模な被害が発生した。これに対し地球環境研究センターでは、
苫小牧フラックスリサーチサイトの台風被害把握のため、2004 年 9 月 23 日にレーザ計測・赤外
カラーの空中デジタル写真撮影を緊急に行った。航空機レーザ計測により観測されたデータは、
レーザ反射位置の 3 次元座標の点群データとして取得される。この点群から、立木等のノイズを除去したものを地表面標高データとし 0.5 m メッシュの DTM（Digital Terrain Model）データを作成した。また、すべての点群データから 0.5 m メッシュ内の最大標高値を抽出し、平滑化処理を行うことで樹冠表面の DSM（Digital Surface Model）を求め、1999 年の DTM を適用することにより、残存した樹木の DCHM を算出した。
更に、航空機搭載型デジタルカメラ（DSS: Airborne Digital Sensor System）によって 1196～1198
林班の近赤外撮影を行った。この DSS はフレーム撮影型のデジタルカメラであり、通常のデジタ
ルカメラと同様な R（赤）, G(緑), B（青）の撮影と、G（緑）, B（青）, Nir（近赤外）のモードが選択できる。LiDAR と同日に空間分解能が 15 cm 程度の条件で撮影を行った。1197 林班（ガス- 122 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

フラックスモニタリングサイト）の倒壊した観測タワー周辺の画像の一例を Fig.3.5.3 に示す。近赤外カラーは近赤外、赤色、緑色のカメラ出力を、それぞれ赤、緑、青に割り当ててカラー合成
するため、近赤外線を強く反射する緑葉は赤く発色し、裸地面等は青～緑色となる。

Fig.3.5.3 False color image of larch forest disturbed due to typhoon No.18 in 2004.
図 3.5.3 2004 �の�� 18 �に�り��を��たカラ���の赤外カラー��。

執筆者：小熊- 123 -

宏之（国立環境研究所）

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング

3.5.2 森林����
単位土地面積当たりの葉の面積である葉面積指数（LAI: Leaf Area Index）や単位体積当たりの葉の面積である葉面積密度（LAD: Leaf Area Density）は、森林に入射する日射の吸収・散乱過程を決定する要因の一つであり、森林の光合成量とも関係する重要なパラメータである。LAI や LADの測定方法の一つである Gap Fraction 法は、群落を非破壊かつ簡単に測定できる事から様々な応用方法が提案されており、Plant Canopy Analyzer（LAI-2000, LI-COR）や魚眼カメラによる全天空
写真はその代表的な例である。これに対して本研究では、レーザスキャナを用いて森林の Gap
Fraction の三次元分布を測定する方法を提案する。レーザスキャナを用いる事で、これまで測定が困難であった森林の LAD の三次元分布を測定する事が可能になる。以下では、レーザスキャ
ナを用いた LAD の三次元分布の測定原理、および、苫小牧フラックスリサーチサイト（以下、
苫小牧 FRS）において樹齢 40 年以上のカラマツ林を対象に LAD の三次元分布を測定した結果について報告する。
(1) 測定原理
Gap Fraction は、対象とする森林の葉がランダムに分布していると仮定すると次の式で表わすことができる。

P (θ ) = exp{− μhG (θ ) / cos θ }(1)

ここで、P (θ ) は天頂角 θ の方向から森林を見たときの Gap Fraction、μ は LAD、h は森林の高さ、G (θ ) は θ に対して垂直な平面への葉の単位面積の平均投影面積である。レーザスキャナを使って Gap Fraction を測定するには、レーザ光線の天頂角を変えながら樹冠に向けてレーザ光線を発射し、発射したレーザ光線の本数に対して、レーザ光線が樹冠を通過した本数の割合を求めれば良い。本研究では、森林を高さ方向と水平方向に分割してできるボリュームの三次元配列で表現
し、各ボリュームに対して Gap Fraction を測定することで LAD の三次元分布を推定する。
Fig.3.5.4 は、ボリュームにおけるレーザ光線の通過と遮断の過程を模式的に表わしている。なお、Fig.3.5.4 では話を簡単にするため、ボリュームの奥行きは無視して示している。Fig.3.5.4 のように、ボリュームの下面高さを h1 、上面高さを h2 とし、レーザ光線の天頂角を θ としたとき、

h1 と h2 の間の水平な層で葉や木部の分布が均一だと仮定すれば、Gap Fraction は次の式で表すことができる。

P(θ , h1 , h2 ) = exp{− μ (h2 − h1 )G (θ ) / cos θ }(2)次に、 h1 と h2 で挟まれた層を n 個の薄い層に分割したとき、もとの層の Gap Fraction は分割した各層の Gap Fraction の積和として次の式で表すことができる。

- 124 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

P(θ , h1 , h2 ) = i =1 exp{− μz i G (θ ) / cos θ } = i =1 Pi (θ , z i )
n

n

(3)

ただし、 z i は h1 と h2 で挟まれた層を分割してできる各層の厚さであり、次の式が成り立つ。

 z = h −hni =1 i1(4)2

この結果、レーザ光線の遮断がない層とある層で、Gap Fraction はそれぞれ次の式で与えられる。

1
遮断なし

Pi(θ , z i ) = (mi − 1) / mi 遮断あり

(5)

ただし、 mi は z i の層に入射した光線の本数である。Gap Fraction から、LAD を計算する方法は（Miller, 1967）、（Lang, 1986）、（Norman and Campbell, 1989）があるが、本研究では Norman andCampbell の方法を用いた。

Fig.3.5.4 Illustration of the pattern of penetration and interception of laser beams within agiven volume. h is the thickness of the volume between height h1 and h2 ( h1 < h2 ) and θ is thezenith angle of the laser beam. z is the thickness of a sublayer, and subscripts represent the specificsublayer number. Each arrow represents a laser beam that (a) enters the volume from the side andemerges from the top, (b) enters the volume from below and emerges from the top, (c) enters thevolume from below and is intercepted, or (d) enters the volume from below and emerges from theside.
図 3.5.4 物体中のレーザー光の��の�式図。h は h1 から h2 までの物体の厚さ、θは、ビームの天頂
角、Z はサブレイヤーの厚さ、各矢印はレーザー光を表す。(a)は側面から入射し上端からぬけるもの、(b)は下端から入って上端からぬけるもの、(c)は下端から入って中で止められるもの、(d)は下端から入って側面へぬけるもの。

- 125 -

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング(2) 材料と方法
1) 実験サイト
苫小牧フラックスリサーチサイトは 3 つの林班で構成されており、群落構造の測定は 1957 年に植林された 46 年生のカラマツ人工林（Site A）と、1958 年に植林された 45 年生のカラマツ人工林（Site B）の 2 つの林班で行った。Site B では 1990 年に 20%の間伐を行っている事から、Site A
よりも植栽密度が低かった。カラマツの割合は、Site A と Site B でそれぞれ 60.6%と 48.1%であり、間伐の影響で Site B の方がカラマツの割合が小さかった。群落構造の測定は、Site A に設定した
40 m×40 m の測定プロットと Site B に設定した 50 m×50 m の測定プロットで行った。
2) レーザスキャナによる測定手順
Site A と Site B に設定した測定プロットを 25 個のサブプロットに分割し、各サブプロット上の空間を 1m の層に分割して得られるボリュームに対して LAD を計算した。Site A は測定プロット
が 40 m×40 m なので、サブプロットのサイズを 8 m×8 m とし、Site B は測定プロットが 50 m×
50 m なので、サブプロットのサイズを 10 m×10 m とした。
測定プロットを格子状に 25 分割したときの 36 個の格子点をレーザスキャナの測定点とし、複数カ所からレーザ光線を発射するように実験をデザインした。格子点の座標は測量を行って決定し、レーザスキャナから発射されるレーザ光線の始点座標は、格子点座標からの距離と方位によって決定した。レーザ光線の発射角度は、天頂角について 10°から 70°まで 5°間隔で 13 段階、方位角について 0°から 360°まで 0.4°間隔で 900 段階となるように設定した。Site A に関しては、25 個のサブプロットの中央にもレーザスキャナの測定点を追加した。追加した 25 個の測定点におけるレーザ光線の発射角度は、天頂角 10°から 30°まで 5°間隔で 5 段階（方位角については同じ）とし、Site B よりも高密度の測定を行うようにした。全ての測定が終了後、各測定点から得られたレーザ遮断点の三次元座標を測定プロットの座標系に統一し、全てのレーザ光線を使って各ボリュームの Gap Fraction を計算した。
実験は、Site A については 2003 年 4 月、6 月、8 月、10 月、12 月に行い、Site B については 2003
年 6 月、8 月、9 月、10 月、12 月に行った。なお、4 月と 12 月の測定時には、Site 内の樹木は落葉しており、幹と枝の木部だけの状態だった。レーザスキャナの測定結果は、リターフォールおよび日射の減衰から推定した LAI と比較・検証した。なお、レーザスキャナと日射の減衰から推定した LAI や LAD には枝や幹の表面積も含まれるため、これ以降は PAI（Plant Area Index）と PAD（Plant Area Density）を用いる事とする。
3) 結果
Site A と Site B において、葉がもっとも繁茂する時期に、レーザスキャナで推定した PAI とリ
タートラップで測定した LAI を比較した結果を Table 3.5.2 に示す。Site A については、同時に日射の減衰から推定した 8 月の PAI も示す。リタートラップで測定した LAI は、Site A で 5.76、Site
B で 5.97 となり、両サイトでほとんど違いは見られなかった。リタートラップについてはカラマ
ツとそれ以外の樹種に分けて測定しており、カラマツの LAI は、Site A で 3.30（57.3%）、Site B- 126 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

で 2.84（47.5%）となり樹種構成を反映した結果となった。これに対して、レーザスキャナで測定した PAI は、Site A で 6.95、Site B で 5.57 となり、Site A の方が高い値を示した。

Table 3.5.2 Maximum PAI during the period with the most leaves estimated using the laser
scanner and the attenuation of solar radiation, and LAI estimated from litter traps.
表 3.5.2 ��ート�ップ、レーザスキャナ、���の��からそれぞれ�定�れた��展葉期の PAI（������）の��値。
Site A (unthinned site)
Litter traps

Site B (thinned site)

Larch

Broadleaf

Total

Larch

Broadleaf

Total

3.3

2.5

5.8

2.8

3.2

6.0

Laser scanner

--

--

6.8

--

--

5.6

Attenuation of solar radiation

--

--

3.8

--

--

--

Fig.3.5.5 の(a)と(b)に、6 月、8 月、10 月、12 月にレーザスキャナで測定した PAD の垂直分布の季節変化を、Site A と Site B についてそれぞれ示す。各サイトの PAD は、25 個のサブプロット
で求めた垂直分布を平均した PAD として示してある。Site A と Site B のどちらも、展葉期間中は群落上層（10 m～13 m）と群落下層（2 m～4 m）に 2 つのピークを持つ PAD プロファイルをしているが、12 月の落葉期には群落下層のピークは見られなかった。Site A と Site B を比べると、
Site A の方が各層で PAD が高かった。

(a)

DOY178, PAI=6.57
DOY299, PAI=5.40

DOY239, PAI=6.79
DOY335, PAI=4.45

(b)

15

15

DOY238, PAI=5.48
DOY338, PAI=3.82

Height (m)20Height (m)20

DOY174, PAI=5.11
DOY300, PAI=4.36

10

10

5

5

0

0
0

0.5

1
PAD (m2/m3)

1.5

0

0.5

1
PAD (m2/m3)

1.5

Fig.3.5.5 Vertical profile of PAD estimated using the laser scanner at (a) Site A and (b) Site B.
図 3.5.5 (a) Site A, (b) Site B に�いてレーザスキャナを�いて�定�れた PAD の�直分布。

- 127 -

3.土壌・植生観測およびリモートセンシング

Fig.3.5.6 に、Site B において 6 月、8 月、10 月、12 月に測定した PAD の垂直断面を示す。Fig.3.5.5
で見られたのと同様に、PAD の季節変化や垂直分布が各サブプロットにおいても確認された。
さらに、各サブプロット間で水平方向の不均一性もみられることが分かった。

20 m(a) DOY=174

10 m
0m
20 m

(b) DOY=238

10 m

PAD

2.0

0m
20 m

(c) DOY=300

10 m

0.0

0m
20 m

(d) DOY=338

10 m

A

B

C

D

E

F

0m

Fig.3.5.6 Vertical profile of PAD at Site B (thinned site) in (a) June, (b) August, (c) October, and(d) December.
図 3.5.6 Site B において�a)6 月、�b)8 月、�c)10 月、�d)12 月に測定した PAD の垂直断面。

����Lang, A.R.G. (1986) Leaf area and average leaf angle from transmission of direct sunlight. Aust. J. Bot., 34,
349-355.
Miller, J.B. (1967) A formula for average foliage density. Aust. J. Bot., 15, 141–144.
Norman, J.M., Campbell, G.S. (1989) Canopy structure. In Plant Physiological Ecology: Field methods andinstrumentation (ed. by Pearcy, R. W., Ehleringer, J. R., Mooney, H. A., Rudel, P. W.). Chapman and Hall,
London, 301–325.

執筆者：武田- 128 -

知己（資源・環境観測解析センター）

苫小牧フラックスリサーチサイトにおける森林生態系環境の総合的観測-モニタリングデータブックCGER-M020-2010, CGER/NIES

4. データベースの整備
これまで述べてきたように、当サイトにおいては CO2 フラックス、微気象、プロセス研究、バイオマス、リモートセンシングなどさまざまなデータが蓄積されてきた。これら多岐にわたる観
測は、フラックスの測定・解析手法の研究をはじめ、生態系内での炭素循環プロセスの解明、陸域生態系モデルの構築、リモートセンシング手法の解析や検証など多方面の分野における研究の発展に寄与することを目的としている。こうした多分野の観測データを当センター内においてデータベースとして整備することにより、データの散逸を防ぎ、一括管理が可能になる。データベース作成に際しては、データの品質管理を第一に重視した上で、利用者の利便性に配慮し、項目・単位・補完方法・フォーマットなどについては他のデータベースとの統一性も考慮した。
作成したデータベースは広く国内・国外研究者の利用に供するように、インターネットを通して当研究所のホームページ（http://db.cger.nies.go.jp/gem/warm/flux/index.html）から公開している。
最近は、他のフラックスサイトにおける観測データの集積に伴い、複数のサイトのデータを使用
した比較解析も多く行われるようになってきた。そこで、JapanFlux、AsiaFlux などフラックス関
係者の広域ネットワークにも積極的にデータを提供するとともに、JaLTER などの関連する研究分野に対しても情宣活動を行い相互利用の促進を図っている。

4.1 データベースの内�
データセットは、データの関連情報であるメタデータと、データファイル本体から構成される。
① メタデータはデータ利用の際には必ず参照されるものであり、以下のものが含まれる。
・ 観測詳細情報ファイル（観測地点の特徴、測定方法、測器情報、計算方法、統計処理方法な
どの詳細）
・ 管理情報（作業、故障、欠測などの記録）
・ キャリブレーション情報（毎年のキャリブレーションの結果と測器の補正係数）
・ データ更新履歴② データファイルは大別すると連続観測による時系列データと、定期非連続的な観測による非時
系列データがあり、それぞれに、数値、画像、文書、図面などのファイル形式が含まれる。
時系列データには、以下のものがある。
・ フラックスデータ
・ 気象データ（ガスフラックスモニタリングサイトの観測タワー、林床系、紫外線、エコロジ
カルリサーチサイトの観測タワー）
・ CO2 プロファイルと CO2 貯留変化量
・ 大気降下物*・ 土壌呼吸量*
・ 分光放射量と植生指標
・ フェノロジーカメラ画像（*印は、現時点においてホームページ上では未公開であるが、今後公開予定。）
フラックス、気象、CO2 プロファイル、分光関連の公開データ項目の詳細を、Table 4.1.1 に示す。
フラックス、気象、CO2 プロファイルと CO2 貯留変化量、植生指標は 30 分平均値を基本とし、気象データについては日統計値、月統計値も提供している。分光放射量は、10 分値（2000 年から
2002 年）および 1 分値（2003, 2004 年）を公開している。

- 129 -

4. データベースの整備

Table 4.1.1 List of dataset for flux, meteorology and spectral radiation (numeric data).
表 4.1.1 ����ス����������データ���データ������

- 130 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

フェノロジー画像のうち、タワーからの遠景と近景の 2 種類について 1 日 1 枚（正午撮影）をサムネイルとして公開している。
定期観測データには次のものがある。
・ 植物調査（毎木調査）*
・ 森林構造*4.2 データの品質管理と�計�理方法(1) フラックスデータ
潜熱、顕熱、CO2 フラックスデータは、Table 4.2.1 に示す各種の品質管理のためのデータ選別と補正を行って 30 分平均値とした。補正方法の違いにより、異なるバージョンとして管理している。
Table 4.2.1 Quality control and correction for flux data.
表 4.2.1 フラックスデータの品質管理と補正方法。
CO2 flux version2.0

CO2 flux version3.0

Quality control andsensiblelatentopen

closedsensibllatentopen

closeddata correction

heat

heat

path

path

e heat

heat

path

path

flux

flux

methodmethodflux

flux

methodmethodremoval of spiky noises

○

○

○

○

○

○

○

○

coordinate rotation

○

○

○

○

○

○

○

○

time lag correction○○

calculation of covariance○water vapor correction○○

crosswind speed correction○○

WPL correction

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

raw data test; spike test

○

○

○

○

○

○

○

○

raw data test; absolute limits

○

○

○

○

○

○

○

○

non steady state test○

integral turbulence characteristics○

correlation coefficient
wind direction

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

footprint test
absolute thresholds

CO2 フラックス（Fc）観測高度以下の CO2 貯留変化量（Fs）は CO2 濃度プロファイルから計算
し、Fc と Fs の和から生態系 CO2 正味交換量 NEE を算出した。当サイトにおいては夜間の u*=0.2（m s-1）を閾値としてデータを選別し(Hirata et al., 2007)、NEE の欠測値に対しては欠測補完（Falge
et al., 2001）を行った値も併記した。

- 131 -

4. データベースの整備(2) 気象、分光データ
気象データはロガーにより 5 秒サンプリングデータを 10 分平均値として回収した。最大値・最小値や日変化パターンの確認などにより異常値を除去した後、項目ごとに Table 4.2.2 に示す統計処理を行い 30 分値、日別値、月別値とした。
気温、湿度、全天日射量、PPFD については年 1 回、土壌水分量は初年度に 1 回、それぞれ準器との比較観測によりキャリブレーションを行った。誤差の大きい測器については必要に応じて補正を行った（Table 4.2.3）。

Table 4.2.2 Statistical data processing for meteorological data.
表 4.2.2 気象データの統計処理��。

Condition, Item

30-minute value

Daily value

Monthly value

Minimum number of data for

more than two

more than 12

more than 20

calculation

10-minute values

hourly values

daily values

mode

mode

mode

averaged

averaged

averaged

integrated

integrated

integrated

averaged

integrated

Wind direction
Wind speed, Air temperature,
Water vapor density, Soil moisture
Precipitation
Solar radiation, Net radiation,
PPFD,UV, Soil heat flux

averageddaily-integrated

Table 4.2.3 Calibration items and data correction.
表 4.2.3 気象データの較正項目と補正。

○: Calibrated, correction is noｔ necessary, ●: Calibrated, correction is necessary.
Item
Soil moisture

May, 2001

October, 2001 October, 2002 October, 2003 August, 2004●

Air temperature

○

○

○

○

Relative humidity

●

●

○

○

Short wave radiation

●

●

○

○

Net radiation

●

●

●

●

PPFD

●

●

●

●

●

○

○

Spectral radiation

分光放射量（出力値データ）に加え、上・下向きの 2 台の放射量から得られる分光反射率を基に算出した植生指標の NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)と EVI (Enhanced Vegetation
Index) 30 分平均値も公開している。これらの植生指標は緑被率や葉面積の指標として一般に利用されるものである。

- 132 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

4.3 データの発信
データ所有権の保護のため、公開に先行してデータ所有者による研究論文の発表を優先している。公開時には国立環境研究所へのデータの帰属についても明示し、公正な利用を促している。
ホームページからは研究者を対象としたデータ提供（Fig.4.3.1）とともに、一般の方々に環境問題への理解と関心を広めるため、観測内容の解説や観測結果の概要も発信している。

Fig.4.3.1 Example of CGER home page for data download.
図 4.3.1 ホームページ�のデータ����ー�ページの�。

- 133 -

4. データベースの整備����Falge E., Baldocchi D.D., Olson R, Anthoni P., Aubinet M., Bernhofer C., Burba G., Ceulemans R.,Clement R.,
Dolman H. (2001) Gap filling strategies for defensible annual sums of net ecosystem exchange. Agric. For.
Meteor., 107, 43–69.
Hirata R., Hirano T., Saigusa N., Fujinuma Y., Inukai K., Kitamori Y., Yamamoto S. (2007) Seasonal andinterannual variations in carbon dioxide exchange of a temperate larch forest. Agric. For. Meteorol., 147,
110–124.

執筆者：井手- 134 -

玲子（国立環境研究所）

苫小牧フラックスリサーチサイトにおける森林生態系環境の総合的観測-モニタリングデータブックCGER-M020-2010, CGER/NIES

5. 関�研究5.1 �ラ��林におけるフラックスの鉛直��
鱧谷憲・植山雅仁・岸原由加子・文字信貴
大阪府立大学大学院

生命環境科学研究科（〒599-8531 大阪府堺市）

Vertical distributions of turbulent flux within and above a larch forest
Ken Hamotani, Masahito Ueyama, Yukako Kishihara, and Nobutaka Monji
Life and Environmental Sciences, Osaka Prefecture University (599-8531 Sakai, Osaka, Japan)

Abstract
To understand the interaction between a forest and the atmosphere, we measured the vertical
distributions of sensible heat, latent heat, and CO2 fluxes at several heights within and above
a larch forest in Tomakomai flux research site. Latent heat and CO2 fluxes were measured bysonic anemometers and one closed path gas analyzer by changing the flow route. Sensible
heat and CO2 fluxes measured at several heights above the forest indicated that the constantflux layer could exist above the canopy, whereas measured latent heat flux varied with height.
According to our measurement inside the canopy, a considerable amount of CO2 wastransported toward the forest floor during the daytime. The multi layer model was applied toconfirm the role of the understory vegetation. Simulated results indicated that the understory
significantly contributed to the total CO2 flux during the summer; the CO2 absorption by thisforest may decrease approximately 20% during the daytime if the understory vegetation iseliminated.
Keywords : Larch, Understory, CO2 flux, Vertical distribution
�ー�ー���ラ��、��植生、CO2 Flux、鉛直��
5.1.1 は�めに
近年、渦相関法による二酸化炭素（CO2）の長期観測が様々な森林において実施されており（e.g.
Baldocchi et al., 2001）、様々な森林における CO2 交換量の変動と環境要因との関係、また、CO2
収支が明らかとなってきている （e.g. Hirata et al., 2008）。しかしながら、森林群落内外における物質交換プロセスの鉛直構造を評価するために、実際に複数高度において渦相関法を適用してフラックスを測定した研究はほとんど実施されておらず、CO2 の吸収源・放出源が立体的な構造を持つ森林生態系での CO2 交換の動態を評価するうえでの大きな不確定要因の一つとなっている。

- 135 -

5. 関連研究

本研究では、北海道苫小牧のカラマツ人工林における国立環境研究所の研究施設において顕熱、潜熱、CO2 フラックスを群落内外の複数高度において渦相関法により測定し、群落内外のフラックスの動態を評価した。また、数値モデルと組み合わせる事で群落上のフラックスに対する下層植生の寄与に関して評価を試みた。ここでの研究成果は、（植山, 2003）、（岸原, 2005）、（Kishihara
et al., 2006）による成果の一部である。

5.1.2 研究方法
(1) 観測測定は、苫小牧フラックスリサーチサイトで 2000～2003 年の間に複数回実施した。平均群落高は 16 m、プラントキャノピーアナライザー（LAI-2000, LI-COR）で測定された葉面積指数は 3.3 m2
m-2 であった。樹冠は主としてニホンカラマツ（Larix kaempferi）で構成されており、林床部には
オシダ、シラネワラビなどの下草が多く生育していた。
群落上のフラックスが鉛直方向に連続であるか、すなわち森林上で”Constant Flux Layer”が存在しているかを調べるために、2000 年 7 月 10 日～7 月 17 日の 8 日間の期間に、ガスフラックスモ
ニタリングサイトの 41 m の観測タワーにおいて測定を実施した。研究室で作成した一次元超音波風速計（Hamotani et al., 1999）、T 型細線熱電対温度計（直径 50 μm, Omega Engineering, Inc.）を設置し、鉛直風速と気温の変動を測定した。また、37.0 m と 23.0 m に空気の取り込み口を設置し、これよりサンプリングした空気をクローズドパス型の赤外線ガス分析計（LI-6262, LI-COR）に送り比湿、CO2 濃度の変動を測定した。各高度の空気は流量 4  m-1 で吸引され、15 分間隔で流路を切り替える事により 1 台のガス分析計により 2 高度の CO2 フラックスを測定した。
群落内外でのフラックスの分布と群落構造の関係を調べるために、2003 年 6 月 25 日～7 月 4日の期間に、エコロジカルリサーチサイトの 25 m の観測タワーにおいて測定を実施した。地上
24.1, 15.2, 11.0, 7.3, 3.5 m において潜熱、CO2 のフラックスを測定するために、多高度切り替えク
ローズドパス測定システムを開発した。多高度切り替えクローズドパスシステムでは、各高度に空気の取り込み口を設置し、クローズドパス型の赤外線ガス分析計（LI-6262, LI-COR）に流量 2 
min-1 で空気を吸引して比湿、CO2 濃度の変動を測定した。また、群落上の 24.1 m にはオープンパ
ス型の赤外線ガス分析計（LI-7500, LI-COR）を取り付け、連続的に潜熱、CO2 のフラックスを計測した。クローズドパス法に起因するフラックスの過小評価については、24.1 m におけるオープ
ンパスと多高度切り替えクローズドパスシステムによるフラックスを比較する事で補正係数を導いて補正した。フラックスの計算は 15 分毎に計算されるため、各高度のフラックスは 1 時間 15分毎に計測された。本研究では、フラックスを計測していない時間帯を内挿によって得られたフラックスで補完した。
(2) 微気象モデル
群落内外の CO2 フラックスの空間構造を評価するために、微気象モデル（植山ら, 2004a, b;
Kishihara et al., 2006）を適用した。微気象モデルは、2 次のクロージャーモデル（Wilson and Shaw,
1977; Watanabe, 1993）を基礎とする多層モデルに、放射伝達モデル（Kondo and Watanabe, 1992）、
光合成モデル（Farquhar et al., 1980）、気孔コンダクタンスモデル（Ball et al., 1987; Su et al., 1996）- 136 -CGER-M020-2010, CGER/NIESを結合させたモデルである。モデルの境界条件として、群落上で測定された気温、比湿、風速、
CO2 濃度、日射量、純放射量、また、土壌呼吸速度（Liang et al., 2004）、葉面積密度（Leaf Area Density;
LAD）の鉛直分布を入力とした。

5.1.3 結果と考�(1) 群落上のフラックスの高度分布
一般に水平方向に一様な接地層では、運動量や熱の鉛直方向の流れは高さによらず、ほぼ一定とみなすことができる。それゆえ、接地層は｢フラックス一定の気層（constant flux layer）｣と呼ばれることがある。この仮定は、モーニン・オブコフの相似則をはじめ渦相関法によるフラックス
測定の原理の根幹となっており、これまで水平方向に一様な裸地上においてフラックスの鉛直方向の均一性が証明されてきたが（e.g. Haugen et al., 1971）、森林などの大粗度群落上においてはまだ不明な点が多い。ここでは、森林上におけるフラックスの鉛直方向の均一性について議論する。
37 m, 30 m, 23 m の各高度においてどの程度フラックスが均一であるかを調べるために Fig.5.1.1にそれぞれ、顕熱、潜熱、CO2 フラックスの高度比較の結果を示す。顕熱フラックスは個々の値にはばらつきが見られるものの、平均的には高さ方向にフラックスは変化していなかった。潜熱
フラックスは、ばらつきが大きく高さ方向で一定であるとは言えなかった。図には示されていな
いが測定結果より、潜熱フラックスは日中不安定になるほど上（37 m）のフラックスが大きくなり、それ以外の場合は下（23 m）の高度が大きくなる傾向が示された。潜熱フラックスの高度変化に日変化が見られることは、メソスケールのシステムの影響、あるいは、対流活動がそれほど活発でない場合、群落付近が非一様になっている可能性があると考えられる。CO2 フラックスは、ばらつきが見られるものの日中はおおよそ高さ方向で一定であるとみなせる。しかしながら、夜間は下の高度に比べて上の高度のフラックスが小さな値をとっていることが分かった。
(2) 森林群落構造と二酸化炭素フラックスの高度分布
Fig 5.1.2a に苫小牧における晴天日（2003 年 6 月 28 日）に観測された CO2 フラックスのタイム
ハイト・クロスセクションを示す。図中において、フラックスは、上向き輸送を正としている。
フラックスの測定は 5 高度を 15 分毎に切り替えて測定を行ったので、各高度間のフラックスに関しては内挿して推定した。また断面図作成においては、群落上の CO2 フラックスについては鉛直方向の流れは高さによらずほぼ一定とみなすことができるので、高度 18 m（群落上 3 m）から上
では constant flux layer とすることにした。CO2 フラックスは日中、キャノピー付近において値の変化が大きく、光合成が盛んであると考えられるが、群落下層 7 m 以下まで下向き輸送になっていることに注目したい。一般的に樹冠部が発達した温帯の森林においては夏期には、土壌呼吸による CO2 の放出が群落内部の植物の光合成による CO2 の吸収に対して卓越するために、林床付近が上向き輸送になりやすいと予想される。今回の観測で林床に近い高度で下向き輸送が観測されたのは、樹冠部が比較的疎であり、太陽光が群落下層にも多く到達し、群落下層に植生が存在するために群落内でも光合成が盛んに行われていたことが要因の一つであると考えられる。その一方で、この時期は地温がそれほど高くないことから土壌呼吸量が大きくないため、光合成による
CO2 の吸収が土壌呼吸による CO2 の放出に対して卓越し、下層が正味の吸収を示したものと考え- 137 -

5. 関連研究られる。観測結果から判断すると、この森林では群落全体で観測される光合成による CO2 吸収に占める下層の植生の寄与は小さくないと考えられる。今回の観測事実はサイトのカラマツ林群落で観測された CO2 交換を正確に解釈する上では、カラマツだけでなく林床植生の寄与についても適切に配慮することが必要であることを示唆している。
Fig.5.1.3 において、晴天日（2003 年 6 月 28 日）の(a) CO2 濃度と(b) CO2 フラックスの鉛直プロ
ファイルを日中と夜間のそれぞれ、13:30 と 2:30 の時間帯について示す。日中の群落内の CO2 濃
度は高度 1.2 m 付近の濃度がその上の測定高度 3.5 m と同じ濃度で低い値のピークを示しているのに対して、CO2 フラックスの輸送の向きが測定高度 7.3 m と 3.5 m の間で変わっていた。日中における他の時間帯においても同様のことがしばしばあった。一般にフラックスは勾配にそって運ばれていると考えられるが、群落内のトランクスペースでは勾配とは逆向きの輸送が行われることがある。これは局所的な勾配ではなく、さらに大きな気流によって運ばれる現象であり、乱れのスキューネスによるものと考えられている（文字, 2003）。ただし、この森林の群落内におけるCO2 濃度差は値が小さく、また、測定高度 3.5 m でのフラックスはほとんどゼロに近かった。また、CO2 フラックスは複数高度を同時に測定していないので、実際に逆勾配の輸送が起こっていたかどうかさだかではない。
夜間は、CO2 濃度が下層ほど高く、高度が増すごとに濃度が下がっている（Fig.5.1.3 a2,）。フラックスに注目すると、群落上のフラックスに比べて群落付近のフラックスの方が大きな値をとっており、constant flux layer が成り立たない結果となった（Fig5.1.3 b2,）。これは、Fig.5.1.3(1) で観測されたのと同様の傾向であり、夜間は大気の状態が安定しているため乱流が弱まり、非定常になりやすいため、渦相関法に必要な前提条件が満たされず、測定値からのフラックス計算に大きな不確実性がもたらされた結果と推測された。また、群落内の渦相関法による測定は代表値として扱う際に、群落上よりも狭いフェッチによる代表空間の不整合などが問題となる（Wilson andMeyers, 2001）ため、夜間の安定時にはその傾向がより顕著になり、群落上のフラックスと結びつかない可能性がある。また、今回の測定は各高度のフラックス測定に時間差があるため、フラッ
クスの時間変動による評価誤差が影響している可能性もある。そこで、本研究では主に日中のデータを用いて、解析を進める。
この森林における CO2 フラックスの測定結果より、群落内においても植生が正味の吸収源として機能していることが示唆された。日中において、群落のどの部分がどの程度、光合成を行っていたか群落をいくつかの層に分けて評価した。層ごとによる CO2 の吸収・放出量( S c )は、以下の式で求められると考えられる。

∂ρ cdz
z −1 ∂t

S c = −( Fc ( z ) − Fc ( z − 1)) − z(1)

ここで S c は吸収を正としている。右辺第一項は層の上面と下面のフラックス( Fc )の差であり、右

辺第二項はその層での大気の単位カラム内にける CO2 貯留量の変化を示している。 ρ c は CO2 密度である。Fig.5.1.4 に日中における層毎の単位体積あたりの CO2 吸収･放出量の日中における時間変化を示す。これより、キャノピーの上部が最も光合成が盛んであったことがわかる。しかし、群落内の 10.3-7.0 m の層や 7.0-3.5 m の層も日中において葉の光合成による CO2 吸収量が呼吸量を上回っていた。また、3.5-0.0 m の層については土壌呼吸の値が分かれば、光合成量を把握するこ- 138 -CGER-M020-2010, CGER/NIESとができる。本研究では、土壌呼吸の測定を行っていないが、この森林で土壌呼吸の測定を行ったデータ（Liang et al., 2004）と国立環境研究所提供のデータより、観測期間中の日中における土壌呼吸量は約 0.12 mg m-2 s-1 と予測できる。その結果、高度 3.5 m 以下の層の日中における CO2の吸収・放出量はほとんどゼロとなると考えられる。
(3) 数値計算
森林における CO2 の輸送に影響する要素を検討するために、多層モデル（植山ら, 2004a, b;
Kishihara et al., 2006）を用いて、評価を行った。Fig.5.1.2b はモデルによって計算された CO2 フラックスのタイムハイト・クロスセクションを示す。モデルにより計算された CO2 フラックスは観測から評価されたフラックスと似た傾向を示した。実測と同様にモデルの計算結果にも日中群落下層まで、下向きのフラックスが存在していることが分かる。Fig.5.1.3 に(a)晴天日の日中(13:30),(b)夜間, (c)曇天日の日中の CO2 濃度と CO2 フラックスのプロファイルをモデルと実測で比較したものを示す。プロファイルの比較において、日中の値は、実測とモデルの輸送の傾向が似ている。群落下層まで下向き輸送となっている傾向は前にも述べたように、樹冠部の形態と群落内植生の存在によるものであると考えられ、下層植生が群落内の CO2 輸送に比較的大きな寄与をもつものと考察できる。また、CO2 フラックスのプロファイルにおいて、特に群落上の値が実測とモデルで相互に近い値をとっていることが分かる。Fig.5.1.5 に群落上（高度 26 m）の CO2 フラックスのモデルの計算結果と実測の比較を示す。図中の直線は 1：1 の線である。ばらつきはあるがモデルと実測の値は同程度であった。
実測において日中の CO2 の輸送が群落内部まで下向きであったことは、群落内部の植生の寄与によるものと考えられる。次に植生の分布が、群落内の CO2 輸送に影響していることを評価する
ために、モデルを用いて群落構造が異なる、つまり LAD 分布が異なる場合の CO2 輸送の評価を行った。Fig 5.1.2c において、Fig.5.1.2a と同日の気象データを用いて、LAD 分布を変えて計算したモデルによる CO2 フラックスの結果を実際の LAD 分布を用いたモデルの結果と比較した。新たに作成した LAD 分布では、高度 6 m 以下に植生が存在しない分布を適用した。この 2 つのタ
イムハイト・クロスセクションより（Fig.5.1.2b,c）、下層植生の有無で、群落内の輸送が大きく異なっていることが分かる。下層植生がない場合、キャノピーの LAD の最大値より少し下の高度10 m 以下は輸送が上向きに変わっていることが分かる。これは実測（Fig.5.1.2a）とも傾向が異なっている。Fig.5.1.6 は Fig.5.1.2c における 2 種類の LAD 分布に対する日中におけるプロファイルを比較したものである。2 つのモデルによるフラックスの正負が変わる位置が異なっていることがよく分かる。また、2 つのモデル結果は群落上のフラックスの値にも差があった。そこで、
Fig.5.1.5 に群落上の高度 26 m での CO2 フラックスに関して、2 つの計算結果を実測に対して比較した。下層植生のない LAD に対する計算の場合は日中の下向きのフラックスが小さくなっていることが分かる。日中の群落上のフラックスにおける下層植生の有無による影響は約 2 割である。
これにより、この森林では下層植生が群落内の CO2 輸送や群落上の CO2 フラックスに影響を与えており、森林の CO2 の固定に大きく影響している事を数値モデルから定量的に示すことができた。

- 139 -

5. 関連研究

5.1.4 まとめ苫小牧におけるカラマツ人工林の群落内外の複数高度において渦相関法によって顕熱・潜熱・CO2 フラックスの測定を行った。群落上の複数高度でフラックスを測定した結果、顕熱・CO2 フ
ラックスは高さ方向に一定であったのに対し、潜熱フラックスは下の高度において高くなる結果となった。群落内の複数高度において CO2 フラックスを測定した結果、日中は群落内の林床に近い高度まで CO2 が下向きに輸送されている事が明らかとなった。多層モデルを適用して検証した
結果、CO2 フラックスの鉛直分布について観測結果をほぼ再現することが出来たため、さらにこのモデルを用いて下層植生の役割について定量的に評価した。モデル計算から、観測を行った時期にサイトのカラマツ林では群落全体の光合成に対する下層植生の寄与は約 2 割を占めることが示唆された。

��文�
Baldocchi, D.D., Falge, E., Gu, L., Olson, R., Hollinger, D., Running, S., Anthoni, P., Nernhofer, C., Davis, K.,
Evans, R., Fuentes, J., Goldstein, A., Katul, G., Law, B., Lee, X., Malhi, Y., Meyers, T., Munger, W., Oechel,W., Paw U, K. T., Pilegaard, K., Schmid, H.P., Valentini, R., Verma, S., Vesala, T., Wilson, K. and Wofsy, S.
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- 141 -

5. 関連研究

図 5.1.1 ���フラックス�������の�ラ���の��の高度で観測された顕熱(a, b)、潜熱(c)、と CO2(d)のフラックスの比較。(a)高度 37 m と 30 m で観測された顕熱フラックスの比較、(b)は高度 37 m と 23 m で観測された顕熱フラックスの比較、(c)は高度 37 m と 23 m で観測された潜熱フ
ラックスの比較、(d)高度 37 m と 23 m で観測された CO2 フラックスの比較。

- 142 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

図 5.1.2 2003 年 6 月 28 �の������の CO2 �����の��������������。(a)観測結果、(b)多層モデルによる計算結果、(c)下層植生が存在しないと仮定した場合の多層モデルによる計算結果。葉面積密度(LAD)の高度分布は左側のパネルに示した。図中の破線は樹冠高度を示している。

- 143 -

5. 関連研究

図 5.1.3 �����に��る(a)CO2 ���(b)CO2 �����の����。(a1, b1)2003 年 6 月 28 日
13：00 の晴天の日中のもの、(a2, b2) 2003 年 6 月 28 日 2：30 の夜間のもの、(a3, b3) 2003 年 6 月 30
日 12：00 の曇天の日中のもの。赤い点は観測値、青い線は数値モデルによる計算結果。
（J. Agric. Meteol.;
Kishihara et al., 2006 より許可を得て再作成）- 144 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

図 5.1.4 ����の����������������� CO2 吸収�放出��の����。正の値はCO2 の吸収を示し、負の値は放出を示す。

- 145 -

5. 関連研究

図 5.1.5 ��実�により��された��上のフラックス。黒い○は下層植生を考慮に入れた場合の結果、赤い×は考慮に入れない場合の結果を示す。縦軸は下層植生の存在する実際の森林群落上で観測されたフラックス。
（J. Agric. Meteol.; Kishihara et al., 2006 より許可を得て再作成）- 146 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

図 5.1.6 ����により計算された CO2 �����の高度分布。��は下層植生を考慮に入れた�����は考慮に入れない��を示�。右側パネルの LAD（葉面積密度）の高度分布においては下層植生を考慮に入れない計算において除外された葉面積にあたる層は○シンボルで示した。
（J. Agric. Meteol.;
Kishihara et al., 2006 より許可を得て再作成）- 147 -

5. 関連研究5.2 �ラ��林に��る夜間����の定��と�生��の��
小林菜花子 1・檜山哲哉 2・M. Larry Lopez C3
1

総合地球環境学研究所（〒603-8047 京都市北区） 2 名古屋大学地球水循環研究センター（〒
464-8801 名古屋市千種区） 3 岩手大学大学院連合農学研究科（〒020-8550 岩手県盛岡市）

Quantification and Mechanism Elucidation of Nighttime
Evepotranspiration in a Larch Forest
Nakako Kobayashi1 Tetsuya Hiyama2, M. Larry Lopez C3
1

Research Institute for Humanity and Nature(603-8047 Kitaku, Kyoto, Japan),2

Hydrospheric

Atmospheric Research Center, Nagoya University(464-8801 Chikusaku, Nagoya, Japan), 3The United
Graduate School of Agricultural Sciences, Iwate University(020-8550 Morioka, Iwate, Japan）

Abstract
Nighttime evapotranspiration was investigated using concurrent measurements of the energy
budget below and above the canopy and sap flow rates. Upward latent heat flux (lE) above
the canopy was observed concurrently with downward sensible heat (H) on several warm
windy nights. Nighttime lE was ~7% of daily totals during the dry season (Sept - Oct) andaveraged ~3% over the entire growing season. Relatively low contribution of the understory
to lE (<30%) and strong synchronicity between larch sapflow rates and lE both suggest thatnighttime lE was largely due to transpiration from the larch overstory. Canopy conductanceon these nights was sufficiently high relative to reported maximum cuticular conductance,
and a strong correlation with air humidity was observed. The two facts indicate the stomata of
the larch trees did not close tightly at night.
Keywords : Evepotranspiration, Nighttime, Eddy covariance method, Sap flow rates
�ー�ー������、夜間、��関�、��流�
5.2.1 はじめに
夜間の熱フラックスは一般に小さく、あまり重要視されない傾向にある。風の弱い静穏な夜間には、放射冷却が卓越し大気下層は安定成層を形成するため、乱流輸送は非常に小さい。しかし風が強い場合、日中に大気へ蓄えられた熱が乱流輸送によって上空から地表にもたらされ、放射冷却を緩和する。夜間の熱収支は夜間の最低気温を決定することから、道路や土壌の凍結、大気
汚染物質の滞留といった観点から重要である。
通常の生態系モデルでは、夜間に気孔が閉じることを前提とし、最小気孔コンダクタンスを適- 148 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

用することによって、植物の蒸散量を小さく見積もっている。しかし以前から、数は限られるものの、農作物の水利用効率や大気汚染物質への暴露による植物の成長阻害を調べるため、夜間の蒸散に関する研究が行われてきた。その結果、夜間の蒸散は植物の種や水環境・葉齢に依存するという知見が得られている（Muchow et al., 1980; Rawson and Clarke, 1988; Boyer et al., 1997）。また、
夜間の蒸発散量が日蒸発散量に寄与する割合は、長期的に見れば 10％以下であるが、条件の揃った夜間に限ると 30％にも達することが観測されている。
従来の研究は、主に個葉や個体レベルで行われた観測に基づくものであり、森林のような背の高い植生上で、群落全体を対象に行われた観測はほとんどない。そこで本研究では、現在地表面
フラックス測定において最も主流で精度が良いと思われる渦相関法を用い、代表的な北方林であるカラマツ林の夜間蒸発散量を定量的に評価し、その発生機構を解明することを目的とした。

5.2.2 観測�要およ��ータ��
観測は 2002 年 6 月 1 日から 11 月 2 日まで行い、落葉が始まる直前の 10 月 25 日までを解析対象とした。プラントキャノピーアナライザーLAI-2000（LI-COR, Inc., USA）によって測定された
LAI は、解析期間を通して 1 以上で、7 月の終わりに最大の 2.3 を示した。Table.5.2.1 に観測項目や測定機器、測定場所をまとめた。ここでは重要な観測項目について述べる。

Table 5.2.1 Instrumentation for Continuous Micrometeorological Observations.
表 5.2.1 ��観測に用いた測器�。

a

The measurement height of 19 m was reduced to 17 m on 17th September.
b'Multiple sensors are indicated by their number such as × 2.

乱流観測は、エコロジカルリサーチサイトの観測タワーの地上 8.2, 19, 26 m の 3 高度で行い、それぞれの高度で乱流顕熱フラックス（Ht ）と乱流潜熱フラックス（lEt）を得た。以降、顕熱フ- 149 -

5. 関連研究

ラックス（H）は Ht に群落内の顕熱貯熱量を加えたもの、潜熱フラックス（lE）は lEt に群落内の潜熱貯熱量を加えたものとして区別する。またここでは、”群落上のフラックス”として 19 m、”群落内のフラックス”として 8.2 m での観測値を用いることとする。群落内の超音波風速計とオープンパス型の赤外線式ガス分析計は、タワーから 1.5 m 程度突き出したポールの上に、水平に
約 0.6 m 離して設置した。群落上では、短波放射量はガスフラックスモニタリングサイトの観測タワーの 41 m 部、長波放射量はエコロジカルリサーチサイトの観測タワーの 24 m 部で測定し、それらの上下 4 成分から正味放射量(Rn)を算出した。林床では、下向きの短波放射量を 8 地点の平均から求め、上向きの短波放射量を平均下向き短波放射量に 1 地点のアルベドを乗算することで求めた。上向き・下向きの長波放射量も 1 地点の観測値を用いた。地中熱流量(G)には、林床 5
cm 深に埋設された 10 個の熱流板の観測値を平均し、上部土壌の貯熱量を補正して用いた。更に、
フラックスタワーで測定された温度や水蒸気量のプロファイルを用いて、群落内の貯熱量（ST）を算出した。樹液流速は 4 本のカラマツの胸高部（地上から 1.3 m）で、グラニール法（熱消散法とも呼ばれる; Granier 1985, 1987）を用いて測定された。群落全体の蒸散量の代表値を見積もるには対象木の数が不十分であることから、本研究ではその変動のみを解析の対象とする。
乱流データは 10 Hz で収録し、30 分平均の乱流フラックスを算出した。施した処理や補正は、（1）風速軸回転（Wilczak et al., 2001）、（2）赤外線式ガス分析計の水蒸気量変動に対するダイナ
ミックキャリブレーション、（3）WPL 補正（Webb et al., 1980）、（4）周波数応答補正（Moore, 1986）である。また、非定常性（Foken and Wichura, 1996）を満たさない、あるいは吹走距離（Horst andWeil, 1994）がフェッチより大きくなる場合を解析から除外した。ただし時系列を示す、または日
積算量を算出する目的においては、これらの条件を適用しなかった。
本研究では、下向きの光合成有効放射量（PAR）が 50 μmol m-2 s-1 より小さい場合を夜間と定義する。以後、下付きの day は日中を、night は夜間を示す。また、地表面熱フラックス観測の妥
当性を示す指標となるエネルギーバランス率（D）を次のように定義する。

D=

 ( H + lE )
 (R − G − S )
t

n

t

(1)

T

ここで、∑は 30 分平均フラックスをある一定期間足し合わせることを意味する。地表面に（から）入射（放出）する全ての熱エネルギーを正しく測定できていれば D は 1 になるが、それ以外ではいずれかの要素を過大評価あるいは過小評価していることになる。世界各地の地表面熱フラック
ス観測における D の平均値は 0.82 であり（Wilson et al., 2002）、主に乱流エネルギー（Ht + lEt）の過小評価が疑われている。

5.2.3 ��(1) 熱収支バランス
Table 5.2.2 に 3 高度の D を示す。解析期間中の全データを日中と夜間に分け、それぞれ（1）の式を用いて計算を行った。樹冠上では、Dday は 0.8 前後を示した。これは、前述の地表面熱フラックス観測の問題が本観測においても存在することを示唆する反面、データが平均的な質を持っていることを意味する。Dnight は Dday より大きく、夜間の方が地表面熱収支をより正しく測定できていることが分かる。群落内では、Dday は 1 よりかなり大きく、Dnight は 1 よりかなり小さかった。
日中では、ばらつきの大きな群落内の放射量の代表値を正しく観測できなかったこと、夜間では、- 150 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

乱流強度が弱く乱流エネルギーを大きく過小評価したことが考えられる。実際、群落上の摩擦風
速が 0.4 m s-1 以上の条件下では、Dnight は約 0.7 と許容できる値を示した。

Table 5.2.2 Daytime and nighttime energy closure rate and linear regression coefficients of sumof turbulent fluxes against available energy during the whole experiment.
表 5.2.2 解析期間中の日中・夜間のエネルギー�ラ�ス�（D）と回帰係�（乱流フラックスの��－����量）。

a
D refers to the ratio of summed Ht + IEt and Rn － G － Sr (Ht, turbulent sensible heat flux; IEt, turbulent latent heat flux; Rn, net
radiation; G, soil heat flux; Sr, rate of change in heat storage in the canopy). The values of r2 and n represent the coefficient of determinationand the number of half- hourly data used in die regression, respectively. Z is the measurement height (m) above the ground and the second
level of 19 m was changed to 17 m on 17 th September.

(2) 群落上の潜熱フラックス
群落上では、解析期間中、約 20％の夜間で上向きの lE が観測された。30 分平均で最大 100 Wm-2に達する場合もあった。lEnight が日蒸発散量の何割を占めているかを調べるため、観測された lEと気象要素の日中・夜間積算値について関係式を作り、lE の欠測値を補間した。式を作るのに用いた、日中の lE と Rn の関係、夜間の lE と水蒸気圧飽差(VPD)の関係を Fig.5.2.1 に示す。この解析の結果、解析期間中の lEnight は日蒸発散量の 3％と小さな割合であることが分かった。しかしこの割合は、大気が乾燥する 9-10 月に限れば 6.6％となり、日単位では最も顕著な場合で 24％を示した。

Fig.5.2.1 Relationship between total daytime and nighttime lE just above the canopy andenvironmental factors: Rn for daytime (a) and VPD for nighttime (b). The fitting regression lines are
y = 0.251 x + 1.806 (r2 = 0.55; n = 49) for daytime and y = 0.022 x - 0.127 (r2 = 0.83; n = 33) fornighttime.
図 5.2.1 群落上で観測された lE と気象要素（Rn�����量、VPD�水蒸気圧の飽差）の関係。（a）
は日中積算値、（b）下図は夜間積算値の関係を示す。それぞれの一次回帰式は、日中で y = 0.251 x + 1.806(r2 = 0.55; n = 49)、夜間で y = 0.022 x - 0.127 (r2 = 0.83; n = 33) が得られた。

- 151 -

5. 関連研究(3) 群落内の潜熱フラックス
群落上で観測された lE は、林床からの蒸発散に起因する lE を含んでいる。その寄与率を見積もるため、群落上と群落内の lE の比較を行った（Fig 5.2.2）。ただし、群落内の 30 分平均フラッ
クスはばらつきが大きく、特に夜間は乱流観測の信頼性が非常に低いことから、比較には日中の積算値を用いた。その結果、群落内の lE は群落上の lE の 34％であった。より観測信頼性の高い
H に対する同様の解析でも、その割合は 12％にとどまることから、本林分では、樹冠部の熱交換が群落全体の熱交換の大部分を占めることが示唆された。これは日中に関する解析結果であるが、夜間には群落内の乱れが相対的により小さく湿度も高かったことから、この割合が日中の値以上になることはなかったと推測される。従って、群落上で観測された lEnight の 70％以上は樹冠部で生じていたと考えられる。

Fig.5.2.2 Comparison between daytime flux totals. (H: sensible heat flux, lE: latent heat flux) justabove the canopy and in the subcanopy during the whole experiment.
図 5.2.2 解析�間中、群落上��群落内で観測された熱フラックスの日中積算値の比較。
（H：顕熱フラックス、lE：潜熱フラックス）(4) 夜間の蒸散
この、樹冠部で生じていた lEnight が蒸散に起因するかどうかを調べるため、樹液流速（J）との関係を調べた（Fig.5.2.3）。ここでは、大きな lEnight が観測された夜間（9 日間）のデータのみを示す。J は 4 本の樹木の平均値であり、樹幹でのバッファー効果を考慮してデータを 30 分前にシフトさせた。また、日中の大きな水欠損を補償する流れの影響を無視するため、日没後 5 時間以
内のデータを除外した。両者の相関が非常に良いことから、lEnight は蒸散に起因することが確かめられた。
次に、夜間にどのような条件下で蒸散が生じたかを調べた。Fig.5.2.4 に最も顕著な lEnight と Jの相関が見られた日の時系列データを示す。日没後しばらくは正の J（吸水）が見られるが、これは日中の水欠損を補うもので、20:00 ごろに一旦ゼロ付近に落ち着いていることから、その後の変化は夜間の蒸散によるものであると考えることができる。この J の変化のトリガーは、風速の増大であったと考えられる。大規模な大気の乱れにより上空から地表面付近にもたらされた空気は、比較的暖かく乾燥していたことが、同時に生じた大きな下向きの H・気温の増加・比湿の減少から見てとれる。このことは、プロファイル観測において上空が相対的に暖かく、比湿が低かったことからも説明される。このような気温と比湿の変化から必然的に相対湿度は減少し、蒸- 152 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

発要求量が増加して、蒸散が生じたと考えられる。lE から計算される水蒸気の群落コンダクタン
スは、文献から得られるクチクラコンダクタンス（Körner, 1995）に比べて十分に大きく、VPD との相関が見られたことから、蒸散は気孔を介して生じていたと考えられる。

Fig.5.2.3 Half-hourly mean sapflow rate (J) versus latent heat flux (lE) measured just above thecanopy. The determination coefficient of the regression line is 0.63 (n = 100).
図 5.2.3 樹液流速（J）と群落上で測定された潜熱フラックス（lE）の関係。実線は一次回帰式で、決定係数は 0.63 (n=100)。

Fig.5.2.4 Time series of heat fluxes, sapflow rates of four larch trees, and environmental factors
observed from 12:00 to 12:00 through the night of 19 - 20 September. (a) Sapflow rates and theheat fluxes (H: sensible heat flux, lE: latent heat flux). (b) Air temperature (Ta: open circles) and themean wind speed (U: solid circles). (c) Specific humidity (q: open diamonds) and relative humidity(RH: solid diamonds). All values except sapflow rates were measured just above the canopy. Shaded
areas indicate nighttime.

図 5.2.4 9/19-20(12:00-12:00�の熱フラックス、樹液流速、��要�の�����。((a)4 本のカラマ
ツの樹液流速と顕熱・潜熱フラックス(H, lE)、(b) 気温(Ta)と平均風速(U)、(c)比湿（q）と相対湿度(RH))
樹液流速以外は群落上で測定された値で、網掛け部は夜間をあらわす。

- 153 -

5. 関連研究

5.2.4 考�
本研究では、カラマツ林で夜間に気孔を介した蒸散が起きていることを示した。Daley andPhillips(2006)は、植物が夜間に気孔を開く条件として、成長が早く、陽樹であること、土壌水分に制限を受けないことが挙げている。このような場合、植物が夜間に蒸散するメリットは、日の出、日没時に効率よく光合成が出来ること、土の中の栄養分をより多く吸収することができることが考えられる。一方、Benecke et al.(1981）はヨーロッパカラマツで、葉が古くなるにつれて気孔の閉度が鈍り、夜間でも高い気孔コンダクタンスを示すことを観測している。
これらのことから、夜間の蒸散は植物の戦略であるか、気孔開閉能力の低下によるものと考えられる。しかし苫小牧では、主要樹種のカラマツが成長の早い陽樹であること、土壌水分が蒸散
活動の制限要因とならないこと、大きな lEnight が観測されたのは葉が古くなる秋であったこと、など複数の条件が一致するため、夜間の蒸散の植物生理学的要因を特定することはできなかった。

5.2.5 結論
全解析期間を対象とした場合、夜間の蒸発散量の割合は日蒸発散量の 3％と小さかったが、大気が乾燥した秋季の風の強い夜間には、24％に達する場合もあった。このことから夜間の蒸発散は、長期的な熱収支には寄与が小さいものの、短期的な熱収支を対象とする場合には、無視できない要素であることが分かる。群落内で観測された潜熱フラックスが群落上で観測された潜熱フラックスに占める割合は、30％程度と見積もられた。また、群落上の潜熱フラックスは樹液流速と良い相関を示した。
これらのことから、夜間の蒸発散は主に樹木の蒸散に起因すると結論付けられる。このような現象は、気象要素との比較から、夜間の大気の乱れによる上空からの暖かく乾いた空気の流入により、樹冠部周辺の相対湿度が減少することによって引き起こされたと考えることができる。

�考��
Benecke U., Schulze E.-D., Matyseek R., Havranek W.M. (1981) Environmental control of CO2-assimilationand leaf conductance in Larix decidua Mill. I. A comparison of contrasting natural environments,
Oecologia, 50, 54-61.
Boyer J.S., Wong S.C., Farquhar G.D. (1997) CO2 and water vapor exchange across leaf cuticle (epidermis) atvarious water potentials. Plant Physiol., 114, 185-191.
Daley M.J., Phillips N.G. (2006) Interspecific variation in nighttime transpiration and stomatal conductance in amixed New England deciduous forest, Tree Phys., 26, 411-419.
Foken Th., Wichura B. (1996) Tools for quality assessment of surface-based flux measurements. Agric. Forest
Meteorol., 78, 83-105.
Granier A., (1985) Une nouvelle method pour la measure du flux de sève brute dans le tronc des arbes. Ann. Sci.
For. 42, 209-222.

- 154 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

Granier A., (1987) Evaluation of transpiration in a Douglas-fir stand by means of Sap flow measurements. Tree
Physiol. 3, 309-320.
Horst T.W., Weil J.C. (1994) How far is far enough?: The fetch requirements for micrometeorologicalmeasurement of surface fluxes. J. Atmos. Ocean. Tech., 11, 1018-1025.
Körner Ch. (1995) Leaf diffusive conductances in the major vegetation types of the globe, Schlze, E.-D. &Caldwell, M.M. (ed.). Springer Verlag, 463-490.
Moore C.J. (1986) Frequency response corrections for eddy correlation systems. Boundary-Layer Meteorol., 37,
17-35.
Muchow R.C., Ludlow M.M., Fisher M.J., Myers R.J.K. (1980) Stomatal behaviour of kenaf and sorghum in asemiarid tropical environment. I. During the night. Aust. J. Plant Physiol., 7, 609-619.
Rawson H.M., Clarke J.M. (1988) Nocturnal transpiration in wheat. Aust. J. Plant Physiol., 15, 397-406.
Webb E.K., Pearman G.I., Leuning R. (1980) Correction of flux measurements for density effects due to heat
and water vapour transfer. Quart. J. R. Met. Soc., 106, 85-100.
Wilczak J.M., Oncley S.P., Stage S.A. (2001) Sonic anemometer tilt correction algorithms. Boundary-Layer
Meteorol., 99, 127-150.
Wilson K., Goldstein A., Falge E., Aubinet M., Baldocchi D., Berbigier P., Bernhofer C., Ceulemans R., Dolman
H., Field C., Grelle A., Ibrom A., Law B. E., Kowalski A., Meyers T., Moncrieff J., Monson R., Lecgek W.,
Tenhunen J., Valentini R., Verma S. (2002) Energy balance closure at FLUXNET sites. Agric. Forest
Meteorol., 113, 223-243.

- 155 -

5. 関連研究5.3 ��ー�ル����ー�����アル��������������
大場 真 1・平野高司 2・平田竜一 2
国立環境研究所アジア自然共生研究グループ（〒305-8506 茨城県つくば市）、2 北海道大学大学
院農学研究院（〒060-8589 札幌市北区）

1

An Application of Artificial Neural Network and Genetic Algorithm toGap-filling for a Flux Dataset
Makoto Ooba1, Takashi Hirano2, Ryuichi Hirata2
1

Asian Environment Research Group, National Insutitute for Environmental Studies (305-8506 Tsukuba,

Ibaraki, Japan), 2Graduate School of Agriculture, Hokkaido University (060-5889 Kitaku, Sapporo, Japan)

Abstract
Accurate gap-filling methods are needed for interpolating missing data of net ecosystem CO2
exchange (NEE). This study evaluated the performance of interpolation models for
gap-filling of NEE dataset: a conventional method using nonlinear regression model (NR), an
artificial neural network (ANN), and a genetic neural network (GNN). In the GNN,
parameters of an ANN model were determined automatically using a genetic algorithm (GA).
A tested dataset was observed in Tomakomai flux research site for 5 months (May to
September) in 2002. The available dataset was divided into two subsets to train andevaluation the models for cross validations. Averaged coefficients of determination (r2) ofbest ANN models were almost identical to that of the NR method (r2 = 0.86). The
performance of the GNN model (averaged r2 = 0.88) was somewhat better than those of thetwo methods. Using the GNN method, the mean daily NEE was estimated at −0.29 mol m−2
d−1 for the 5-month period. From those results, it was concluded that the proposed GNN
model offers better performance for gap-filling and high availability without the knowledge
about ecological or physiological mechanisms.
Keywords: Gap-filling, Genetic Neural Network(GNN), Model selection, Understanding of
nature�ー�ー������、�����ー�ル����ー�、��ル��、自然�����

- 156 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

5.3.1 は�めに渦相関法で得られたフラックスデータセットから、長期にわたる物質循環を推定するには欠測
補間が欠かせない。このためのモデルは様々に提案され、またモデル間の比較も行われている(例
えば Moffat et al., 2007）。本研究は既に欠測補間へ応用されているニューラルネット（ANN:
Artificial Neural Network，例えば、Papale and Valentini, 2003）を、カラマツ人工林における生態系
CO2 交換量（NEE）データセットの補間に適用し、また、一般的な非線形回帰モデル（NR: Non-linear
regression model）と性能の比較をした。さらに、ニューラルネットにはその初期条件を決定する
困難があるので、最適化手法の一つである遺伝的アルゴリズム（GA: Genetic Algorithm）を適用す
ることによってこの解決を試みたモデル（GNN: Genetic Neural Network）を新たに提案した。本
研究における詳細の一部は（Ooba et al., 2006a）にも報告した。

5.3.2 データセットと欠測補間モデル(1) データセット
国立環境研究所地球環境研究センターが運営した苫小牧フラックスリサーチサイト（北海道苫小牧市、面積約 100 ha, キャノピー高約 15 m）のカラマツ人工林フラックスデータを用いた。同
サイトのガスフラックスモニタリングサイトの高さ 41 m の観測タワーの 27 m 高において渦相関法により二酸化炭素、水蒸気、熱フラックスを測定した。2002 年 5 月から 9 月までのデータセッ
トのうち、（Hirata et al,. 2007）が品質管理済み 30 分間値データを使用した。このデータセットにおいて有効な NEE が測定されている割合は全期間の約 6 割であった。本研究では、使用する環境
条件（15 要素）の全てが利用可能なデータ 2978 サンプルのみ使用した。使用した環境要素を Table
5.3.1 にまとめた。データセットを 2 分割し、片方を欠測補間モデルの学習用、残りを評価用とした。これはモデルの過適合を知るためのクロスバリデーションのためである。ANN へ入力するデータには前処理が必要であり、環境条件は正規変換し、NEE は正規変換後に[0, 1]区間へ変換した。

Table 5.3.1 Environmental factors, input conditions for ANN types, and selection rates by GNN
models.
表 5.3.1 環境要�、ANN モデルタイプ�との入力�定、GNN モデルでの���。
Name

SymbolDay of year
Time
PPFD
Vapor pressure deficit
Net radiation
Air temperaturedt
PPFD_40
VPD
Rn_40
T_27
T_14
Ws_27
Ca_27_C
Ca_27_O
SHF_s0_5
SHF_s1_5
SHF_s3_5
SHF_s4_5
lE

Wind speed
Mol fraction of CO2
Soil heat flux

Latent heat flux

ANN type
M0
M1
o
o
o
o
o
o

- 157 -

o
o

AL
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o

GNN selected rate （%）
75
13
100
100
50
50
50
25
25
25
63
63
75
63
75

5. 関連研究(2) 欠測補間法
1) 非線形回帰モデル（NR）
NEE は総一次植物生産 GPP と生態系呼吸 RE により構成されると仮定した（NEE = −GPP+RE）。
森林生態系であるので、GPP は主に光量に依存し、RE は温度に依存すると考えられる。夜間
NEE は、GPP = 0 を仮定して気温と NEE（=RE）の回帰を計算した。昼間 NEE は GPP と RE より構成されるが、夜間 RE 回帰式を利用して昼間 RE 値を推定し、残差から GPP を推定した。GPP
を光量の回帰を計算した。非回帰式の式としては、一般によく利用される以下の式を使った。
GPP = (aQ GPPmax) / (GPPmax + aQ),

(1)

RE = RE25 exp((T −298)E / 298RT).

(2)

Q と T は環境条件で、それぞれ光量子密度（PPFD, μmol m−2 s−1）と気温(K）である。
回帰計算から求められるパラメーターとして、GPPmax は最大の GPP の大きさ、a は回帰式曲線の初期勾配、RE25 は T = 25℃における RE の値である。E と R は定数で、それぞれ活性エネルギー（66.405 kJ mol−1）と気体定数（8.3145 J mol−1 K−1）である。
回帰式のパラメーターは一定期間毎に推定した。GPPmax と a は月ごと、RE25 は 2 ヶ月ごとである。ただし、5 月のみフェノロジーの変化が大きいことを考慮して、推定期間を通常の半分にした。推定にあたっては統計ソフト R（http://www.r-project.org/, ver.2.1.0）を使用し、非線形最小自乗法回帰関数である nls 関数を使用した。
2) ニューラルネットワーク（ANN）
本研究では、非線形関数の近似によく用いられる、単一中間層フィードフォワード ANN を用いた（Fig 5.3.1）。この ANN は 3 層からなっており、入力層には入力データ（環境条件）を受け取るためのノードがあり、これは中間層にあるデータ処理のノードにつながっている（エッジ、リンク）。ここから出力層の出力ノードへつながり、そこで結果（つまり NEE 推定値）が出力される。ANN の詳細については成書に詳しいので（例えば、Rumelhart et al., 1986）、ここでは概略のみ述べる。
入力ノードの値を xi（n 個ある）、中間ノード hj（l 個）、出力ノード y（単純化のため 1 個）とする。y は、数理的には以下のような行列式と指数関数による変換で計算される。
hj = f(h'j); h'j = Σ(w1)ji xi (i = 1, ..., n),y = f(y'); y' = Σ (w2)j hj (j = 1, ..., l),f(s) = 1 / (1+exp(−s)).

(3)
(4)
(5)

ここで h'j と y'は中間変数、w1, w2 はそれぞれ l 行 n 列, 1 行 l 列の行列で、ノード間のリンクの強さを表す（重み行列）、f（s）は閾値関数である。なお本研究では、常に値が 1 であるバイアスノードが入力・中間ノードにあるとしている（xn = hl = 1）。ANN が学習したい出力を y*とし、学習したい出力と実際の出力の誤差の評価を ep = （y−y*）2 とする（p はデータセットにおけるデータの位置）。すべての学習用データに対する誤差評価の和 e = Σep とすると、e がなるべく小さくなるように w1 と w2 を調節すれば、ANN はデータセットを学習（近似）したことになる。つまり- 158 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

ANN のデータセット学習は、重み行列を変数とした関数 e（w1, w2）において、関数が最小とな
る w1, w2 を見いだす問題へと還元される。この関数の最小化問題の数値解法として、一般的な最急降下勾配法を利用した。w1, w2 のある要素 w について誤差に基づく値の修正を Δw = −η de/dwとした; η は適当な正の数である（学習係数）。本研究では学習データ入力 1 回ごとに重みを修正するという方法をとった。これは厳密な実装ではないが、計算を容易にするための一般的な方法である。またこの修正式は収束が遅いので、前回の重み修正も参照するというモーメント法も取り入れた。修正についての反復回数を t とすると、Δwt = −η de/dw + αΔwt−1; α はモーメント係数。
本研究では η = 1.0、α = 0.8 とした。
データセット学習の手順としては、最初にまず ANN の重み行列をランダムに決定し、その後、上述の手順によってデータ提示と出力誤差による w の変更を反復した。1 データの学習の終了は、
誤差 ep がある許容レベル以下であるかで決定した。ただし w の初期値によっては、この誤差による終了条件が満たされないことがある。最大反復数をあらかじめ指定して、反復はこれを超えないものとした。本研究では許容誤差は 0.01, 最大反復回数は 100 とした。データセットにおけるデータ全てを順に与えるシーケンスをエピソードと呼ぶ。本研究では、エピソード数を設定して、その回数だけ反復してデータセット学習を行わせた（1000 回）。
本研究では ANN の入力を何パターンか設定した（Table 5.3.1）。タイプ M0 は非線形回帰モデ
ルと同じ環境要素のみを使い、M1 はそれに加えて主な環境要素を、AL は利用可能な全ての環境要素を入力した。また全てのタイプの中間ノード数は l = 6 に固定した。

Fig.5.3.1 Schematic diagram of artificial neural network (ANN).
図 5.3.1 ��ーラル�ット�ー�（ANN）の�式図。

3) 遺伝的アルゴリズムと ANN パラメーター決定への応用（GNN 法）
ANN を実際に利用するにあたっての一番の困難は、その構造（入力ノードの選択、重み行列の初期値）と学習パラメーター（前術の η と α，最大エピソード数）などの設計をどのように決めるかにある。
この設計によって ANN が効率的にデータセットを学習できるかどうかが決まるが、全ての設計を試す（探査する）ことは、その組み合わせが膨大なため困難である。
このような組み合わせ困難を伴う問題（最適化）を解決するための方法がさまざまに提案され- 159 -

5. 関連研究ている。本研究では遺伝的アルゴリズム（GA, 例えば Holland, 1992）を利用した。これは生物進化が染色体の突然変異・交叉、個体選択によって生じることを最適化計算に応用したものである。
本研究では、ANN 設計における求めたいパラメーターを二進数に符号化し、これを染色体とした（Table 5.3.2, 符号化の詳細は Ooba et al., 2006a を参照）。ランダムに生成された染色体のセット（染色体プール）を作成し、これを第 0 世代とする。プールの染色体ごとに ANN を生成し、学習用データセットでそれぞれの ANN を学習する。次に評価用学習データで ANN の欠測補間性能を評価し、比較的性能の良い ANN を生成した染色体をピックアップする。Fig.5.3.2 に示すような方法を使って、染色体の操作を行い、次の世代の染色体プールを生成する。これを何度も繰り返すことによって、最終的に性能のよい染色体とそこから生成する ANN を抽出した。
この GNN モデルにおいても、いくつかの方法（染色体の構造、次世代染色体抽出方法）とパ
ラメーター（交叉率、突然変異率、最大世代数）をあらかじめ決める必要がある。しかし、これらの初期条件は、ANN 設計ほど組み合わせの数が多くない。また非線形回帰モデル（NR）のよ
うに予測したいシステムについての事前知識とは関係がない。従って、もし予測したいデータセ
ットが適当であれば（つまり入力から出力が決定可能であるなら）、GNN は対象についての事前知識を必要としない、計算時間が実用的範囲内で済む万能な方法となる。
本研究では ANN の最大入力ノード数は与えられた環境要素全部（15）としたが、染色体に入力ノードに関するビットマスクを導入し、適切な入力要素を探索するようにした（Table 5.3.2 入力ノードに対応する要素の順は Table 5.3.1 の順序）。入力ノード数は可変となるが、重み行列は取りうる最大入力ノード数に対応した大きさとした。そのため染色体が比較的長いもの（約 700 bit）となった。次世代における染色体の抽出方法はエリート戦略を採用した（Fig.5.3.2）。これは完全最適を発見するのではなく、なるべく性能の良い ANN を各世代で残すようにしたいという考え方からである。この戦略は、性能の良い ANN を生成した染色体の一部を無修正で次世代に残存させる。残りの次世代は遺伝的操作と呼ばれる全世代の染色体を修正したもので決定される。染
色体プールの染色体数（30）、遺伝的操作のパラメーター（交叉確率 0.7, 突然変異確率 0.01）、最大の世代数（40）はあらかじめ与える必要があるが、感度実験をしながら妥当と思われる値を決めた（Ooba et al., 2006a）。ANN のパラメーターは染色体で決定しているもの以外はニューラルネ
ットワーク（ANN）で示したものと同じである。
上述の方法で独自に ANN, GNN を実装し（Microsoft Visual C# 2003）、モデルとして用いた。
(3) 欠測補間モデルの評価方法
各モデルをそれぞれ学習データセットで推定・学習した後、評価用のデータセットでモデルの性能を評価した。ANN と GNN は乱数を用いる確率的なメカニズムを持っているので、それぞれ
8 試行行い、その性能の平均を用いた。
性能評価は、モデルの予測値と NEE の観測値の誤差をベースとした指標を用いた: ピアソン相関係数の二乗（r2）、残差誤差（RER: Residual ERror, 予測値と推定値の差の平均）、平方平均自乗誤差（RMSE: Root Mean Square Error, 予測値と推定値の差の二乗平均を平方）。GNN は学習時に、ANN の性能指標を測定する必要がある。これに評価データにおける r2 を使用した。

- 160 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

Table 5.3.2 Design of chromosome and encoded parameters of ANN in the GNN model.
表 5.3.2 GNN モデルにお�る���の�計と���ー�された���ーター。
Name

Data type

Size （bit）

Iteration of episodeInteger

8

Data bit mask*

Array of Boolean value

15ηReal number

5αReal number

5

w1

String640**

w2

String48***

Training parameters
Initial weight matrixes*

A switch list of input nodes. The bit order corresponds to the row order of Table 1.
Real number 8 bit encode × （15 input nodes+1 bias node） × 5 middle nodes.
***
Real number 8 bit encode × （5 middle nodes+1 bias node） × 1 output node.
**Fig.5.3.2 Schematic diagram of genetic neural network (GNN).
図 5.3.2 ��的��ー�ル�ット�ー�（GNN）の��図。

5.3.3 結果と考�(1) 欠測補間モデルの性能の比較
Table 5.3.3 にモデルの欠測補間の性能を統計的にまとめた。結果は学習用データセットと評価
用データセットの 2 つに分かれる。同じモデルにおいて評価用データセットで著しく性能が劣る
場合は、このモデルは学習用データセットに過適合している（モデルは外挿可能なほど一般化されていない）と考えられる。本研究では、どのモデルも欠測補間に利用することが妥当と考えられた。
NR と ANN（タイプ AL）を比較すると、r2 については ANN が若干よい性能を示しているが、
RER, RMSE については NR の方が若干よい。瞬間値の補間については ANN の方が優れているが、- 161 -

5. 関連研究

長期間の収支などを計算すると ANN では NR よりバイアスが生じることを示している。なお入力条件の違いによる ANN の比較では、環境条件をより多く入力した方が性能がよいという傾向が見られた。同じ環境要素を使った推定という面からの比較では、ANN（M0）は NR より性能が劣っていた。評価用データにおける、ANN（M0）は NR と差が大きく、同じ環境についての情報量でも ANN（M0）は NR ほど NEE 予測の方法を見つけられなかったことを示していると考えられた。
NR と GNN を比較すると、r2, RMSE において GNN の方が良い結果を得た。RER についても両モデルにおける差は小さく、かつ値が 0 に近いので、両モデルとも長期間の収支などを計算でバイアスが生じないと考えられた。
GNN では、入力の環境要素が自動的に選ばれる（Table 5.3.1）。PPFD と水蒸気飽差が必ず入力要素に選ばれており、物質フラックスにおける植物制御に関わる環境因子が適切に GNN で選択されたと考えられた。他の因子については一貫した傾向は見られなかった。どのように ANN がNEE を予測しているのか、ANN 解釈手法などを用いた一層の解析の必要があるだろう。

Table 5.3.3 Comparison of performance among the gap-filling models.
表 5.3.3 欠測補間モデルの性能比較。
DatasetEvaluation

Training

Model type

r2

RER*

RMSE*

NR

0.86

−0.13

4.97

M0

0.68 ± 0.006−1.61 ± 0.24

7.62 ± 0.080

M1

0.84 ± 0.015−0.49 ± 1.78

6.26 ± 0.662

AL

0.84 ± 0.012

1.14 ± 1.06

5.55 ± 0.405

GNN

0.88 ± 0.005−0.18 ± 1.16

4.65 ± 0.277

NR

0.80

0.00

5.17

M0

0.59 ± 0.008−0.86 ± 0.23

7.41 ± 0.076

M1

0.78 ± 0.015−0.15 ± 1.87

5.66 ± 0.250

AL

0.82 ± 0.016

1.28 ± 1.12

5.18 ± 0.576

0.84 ± 0.019

0.02 ± 1.22

4.71 ± 0.352

ANN

ANN

GNN
Average ± standard deviation.
*
μmol CO2 m−2 s−1(2) 欠測補間モデルによる長期予測
NR は 1 種類のモデルしか生成しないが、GNN は確率的な過程があるので、試行によっては性能の低いモデルが発生する可能性がある。GNN は 32 回試行し、その中から性能のよいものを、
r2 を基準に 6ANN モデル選択した（平均 r2 は 0.89）。
NR と GNN による 6ANN モデルから、成長期 5 ヶ月間にわたる積算 NEE を計算した（Fig.5.3.3）。
GNN の予測は、−52.1 から−36.5 で、平均は−44.5 であった。これは日あたり NEE（mol m−2 d−1）に換算すると−0.29 であり、これは報告された 2001 年の成長期 5 ヶ月間の平均日あたりの NEEの−0.23 と近い（Hirano et al., 2003）NR モデルの日あたり NEE は−0.32 で、GNN とほぼ同じだった。最近の再解析（Hirata et al., 2007）ではこれより低い NEE が報告されている（2002 年 6 月から 9 月まで、−0.17 mol m−2 d−1）。

- 162 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

欠測補間モデルの性能に関する解析とは独立に、GNN に 2002 年における 1 年間分のデータセットを学習させた。性能は平均 r2 = 0.82, RMSE = 3.82 μmol m−2 d−1 であったが、非生長期の NEE
予測値が観測値とほとんど一致しなかった。1 年間のデータセットを 3 ヶ月ごと季節分割しそれぞれ GNN に学習させた場合は、冬季の予測性能は改善されないものの、全期間における性能が向上した（平均 r2 = 0.88, RMSE = 3.13）。冬季の観測データは誤差が大きく必ずしも教師データとして適切でない可能性がある。GNN 適用の際に、経験や知識に応じた処理を施すことによって、より予測性能が高まることが考えられる、この方向での研究がより必要であろう（Ooba et al.,2006b）。

Fig.5.3.3 Estimations of the cumulative NEE for the growing season in 2002 (May to
September).
図 5.3.3 2002 年生長期間（5 月から 9 月）における積算 NEE の推定。

(3) 適応的モデルの特徴と目的によるモデル種類の選択
ANN や GA など、コンピューターの計算能力を積極的に活用する手法は、モデルが問題に対して適応することで解を見いだす手法である。極端な問題－広大な離散的領域の中に最適解が少数しかない、完全にランダムな現象－などでない限り、問題の性質を完全に理解していなくても容易に答えを得ることができる手法である。
このように万能ではあるが、ブラックボックス問題と呼ばれるモデルが内部でどのような処理をしているのか、人間が解釈したり理解したりすることが困難であるという問題がある。ANN に
ついて、この問題を解決する方法がいくつか提案されているが、十分に解決されたとは言い難い。
加えてブラックボックス問題に起因する外挿問題もある。適応した領域の外において ANN が妥
当に予測を行うとは限らないことが指摘されている（Huntingford and Cox, 1997）。学習によってANN の汎化が適切に行われ、外挿推定が適当かどうかを判断する必要があるが、このための一般的基準はまだ開発されていない。本研究で用いたクロスバリデーションは過適合がないかを通じた間接的な一つの判断であり、評価用データセットより外の推定については保証ができない。
従来のモデルでもこの点は同様であり、外挿可能かは、モデルの予測性能に依存せず、モデルが表現しているプロセス表現が妥当であるかという人間の知的な判断に基づいて行われる。しかし、自然現象は必ずしも人間が完全に理解できるような関係性を持つわけではない。従来のプロ- 163 -

5. 関連研究

セスベースド（還元論的）モデルや統計モデルは、主な関係性を近似的に見出そうとするが、近似からの理解の能力には一定の限界があると言わざるを得ない。例えばカオス現象のような決定論的でありながら予測が困難である現象や、生態系のような生物が複雑なネットワークを通じて応答しあってゆく現象などでは、近似や平均からのずれがフィードバックによって増幅されて行く過程を含む場合が多く、しばしばそれが現象とシステムに重大な影響を与えることが多い。
ANN などは、データセットを理解ではなく、まる覚えすると言われる（佐野, 1996）。しかし既に記録されているデータセットを十分に活用し、現象の補間や予測をし（近似ではなく）、その情報をより上位スケールの問題へボトムアップするような場合に、ANN や GNN は妥当ではないだろうか。
将来的展望として、事前に存在する知識を、このような強力な適応的手法に組み込むことが挙げられるだろう。本研究についていえば、NEE に関係した大まかな物質循環の経路と環境要素への依存性は理解されているのだから（そのため NR モデルはシンプルで強力な手法であるわけだが）、これを活かし、かつ観測データから得られる関係性も組み込めるようなモデル開発である。

5.3.4 謝 辞本研究の一部は科学研究費補助金（研究課題番号 13480150 と 17310017）の成果の一部である。
国立環境研究所地球環境研究センターの苫小牧フラックスリサーチサイト運営スタッフの皆様、
特に藤沼康実先生にご支援いただいた。また執筆者（大場）が北海道大学農学研究科に在籍していた際は最上純一さんをはじめとして農業物理学講座メンバーとの議論、また、大阪大学工学研究科に在職していた際は、町村尚先生、小田知宏さんらとの議論が、フラックス観測や手法の理解をさらに深めてくれた。

����Hirano, T., Hirata, R., Fujinuma, Y., Saigusa, N., Yamamoto, S., Harazono, Y., Takada, M., Inukai, K., Inoue, G.
(2003) CO2 and water vapor exchange of a larch forest in northern Japan. Tellus, 55B, 244-257.
Hirata, R., Hirano, T., Saigusa, N., Fujinuma, Y., Inukai, K., Kitamori, Y., Takahashi, Y., Yamamoto, S. (2007)
Seasonal and interannual variations in carbon dioxide exchange of a temperate larch forest. Agric. Forest
Meteorol., 147, 110-124.
Holland, J.H. (1992) Adaptation in natural and artificial systems, 2nd ed. MIT Press, Cambridge, 211 pp. （遺伝アルゴリズムの理論－自然・人工システムにおける適応. 嘉数侑昇監訳, 森北出版, 1999 年）
Huntingford, C., Cox, P.M. (1997) Use of statistical and neural network techniques to detect how stomatal
conductance responds to changes in the local environment. Ecol. Model., 97, 217-246.
Moffat, A.M, Papale, D., Reichstein, M., et al. (2007) Comprehensive comparison of gap-filling techniques foreddy covariance net carbon fluxes. Agric. Forest Meteorol., 147, 209-232
Ooba, M., Hirano, T., Mogami, J., Hirata, R., Fujinuma, Y. (2006a) Comparisons of gap-filling methods forcarbon flux dataset: A combination of a genetic algorithm and an artificial neural network. Eco. Model.,198, 473-486.
Ooba, M., Oda, T., Machimura, T., Hirano T. (2006b) Semantic understanding of ecosystems by evaluating
SOM classification based on predictable performance of adaptive models. Proceedings of 5th International
Conference on Ecological Informatics (ISEI5).

- 164 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

Papale, D., Valentini, R. (2003) A new assessment of European forests carbon exchanges by eddy fluxes andartificial neural network spatialization. Global Change Biol., 9, 525-535.
Rumelhart, D.E., McClelland J.L., the PDP Research Group (1986) Parallel distributed processing: Explorationsin the microstructure of cognition. The MIT Press, Cambridge, 1208 pp. （PDP モデル－認知科学とニューロン回路網の探索. 甘利俊一監訳, 産業図書, 1989 年）
佐野千遥 (1996) 知的人工生命の学習進化. 森北出版, 東京, 239 pp.

- 165 -

5. 関連研究5.4 北����������大�������������取������
家田曜世 1・北森康之 2・持田陸宏 3・平田竜一 4・平野高司 4・藤沼康実 5・河村公隆 6
1

ゲステル株式会社（〒152-0031 東京都目黒区）、2 北海道大学大学院環境科学院（〒060-8589 札幌市北区）、3 名古屋大学高等研究院（〒464-8601 名古屋市千種区）、4 北海道大学大学院農学研究院（〒060-8589 札幌市北区）、5 鳥取環境大学（〒689-1111 鳥取県鳥取市）、6 北海道大学低温科学研究所（〒060-0819 札幌市北区）

Sample Collection and Determination of Biogenic Organic Compounds in
the Atmosphere of the Northern Larch Forest: a Brief Overview
Teruyo Ieda1, Yasuyuki Kitamori2, Michihiro Mochida3, Ryuichi Hirata4, Takashi Hirano4,
Yasumi Fujinuma5 and Kimitaka Kawamura6
Gerstel K.K (152-0031 Meguro-ku, Tokyo, Japan), 2Graduate School of Earth Environmental Science,
Hokkaido University (060-8589 Kita-ku, Sapporo, Japan), 3Institute for Advanced Research, Nagoya
University (464-8601 Chikusaku, Nagoya, Japan), 4Graduate School of Agriculture Hokkaido University(060-8589 Kita-ku, Sapporo, Japan), 5Tottori University of Environmental Studies (689-1111 Tottori,
Tottori, Japan), 6Institute of Low Temperature Science, Hokkaido University (060-0819 Kita-ku, Sapporo,
Japan)
1

Abstract
Biogenic organic compounds are involved with oxidative capability of the troposphere. They
also act as a source for the photochemical production of atmospheric particles. Here we
present a brief overview of organic gas and aerosol sampling at the Tomakomai Flux
Research Site and the subsequent chemical analysis in the laboratory to better understand theemissions of biogenic organic compounds and chemical processes in the atmosphere. Prior to
the intensive study, the sampling methods were assessed at the forest site (e.g., an assessmentof the collection efficiency during the sampling). Volatile (e.g., isoprene) and semivolatile(e.g., glyoxal) organic compounds were collected using a canister and annular denuder
sampling system, respectively. Their atmospheric concentrations were determined in thelaboratory using a gas chromatography. Bulk aerosol samples collected were analyzed for
major ions using an ion chromatography. Further, size-segregated aerosol samples werecollected using a Micro-Orifice Uniform Deposit Impactor, and their mass size distributions
were determined by the gravimetric analysis. A part of the results on biogenic volatile andsemi-volatile organic compounds from this campaign has been reported in Ieda et al. (2006).
Due to the advantageous facilities, Tomakomai Flux Research Site was proved as an ideal
station for the studies of biogenic organic compounds in the forest atmosphere. Further
investigations at forest sites with similar facilities are needed to better understand theatmosphere-biosphere interactions in terms of atmospheric chemistry.

- 166 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

Key words: Biogenic organic compounds, Isoprene, Glyoxal, Larch forest, Vertical gradient,
Flux, Gas chromatography
�ーワー��生物起源有機化合物、イ���ン、グリオ��ール、カラ��林、鉛直��、
フラックス、ガスクロ�トグラフ�ー
5.4.1 大気観測の��と目的
大気中の有機化合物は、有機エアロゾルの生成や大気の酸化能と関係しており、大気化学過程
において重要な役割を持つ。森林は、全球規模において生物起源の揮発性有機化合物（VOCs）の重要な放出源であるが（Guenther et al., 1995）、その放出・変質過程は十分に理解されていない。
特に、植物由来 VOCs の光化学反応による粒子化や、植物から直接放出される有機物の粒子への取り込みは、有機エアロゾルの成長に寄与する可能性があるが、その程度や機構には不明な部分が多い。エアロゾルは、雲の形成や地球の放射収支に重大な影響を与えるため、生物起源有機化
合物の大気放出による粒子生成は、気候システムを理解する上で重要な課題として残されている。
苫小牧フラックスリサーチサイトでは、植物起源 VOCs、植物の寄与が考えられるカルボニル、
大気中で二次生成が考えられるカルボン酸の測定を行った。また、人為起源物質の影響を見積もるために、エアロゾル中の水溶性無機イオン成分等を測定した。さらに、粒径別に採取されたエアロゾルの質量分布の測定も行った。有機物の鉛直フラックスの算出には、タワー上で得られた
乱流拡散係数を用いた。揮発性・半揮発性有機物に関する研究成果の一部は（Ieda et al., 2006）にまとめられており、詳細についてはそちらを参照されたい。ここでは観測項目・手法の概要に焦点を絞り紹介する。観測項目のうち未発表のものについては、今後、取得データの解析を更に進める予定である。

5.4.2 苫小牧フラックスリサーチサイトにお�る検討・試料採取
苫小牧フラックスリサーチサイトにおいて有機物の採取を行うにあたり、その手法の検討を目的としたいくつかの予備実験・試料採取を行った。2003 年 7 月 25 日に行った試験では、半揮発性有機化合物を採取する際の試料への汚染について問題点が示され、その後、汚染を低減させるための対策を施した。また、2003 年 8 月 19, 22, 25 日には、ガスフラックスモニタリングサイトの高さ 42 m の観測タワー（Fig.5.4.1）において、森林大気中のカルボニル、カルボン酸をデニューダー管（後述）に捕集する実験を行った。この実験では、デニューダー管上へのカルボニル、
カルボン酸の捕集効率を確認した。これらの検討を経て、有機化合物の大気濃度測定を目的とした集中観測を、2003 年 9 月 3～5 日に実施した（Ieda et al., 2006）。
観測タワーに隣接した観測小屋には作業スペースがあり、有機物の捕集効率や作業ブランクの検討時を含めて、試料採取に用いる器具、媒体の準備や、分析する有機化合物の回収作業に観測小屋を利用した。作業には AC100V 電源を必要とするものが含まれ、商用電源が供給された屋内
作業スペースを利用できる苫小牧フラックスリサーチサイトは本大気観測に好適であった。

- 167 -

5. 関連研究

Fig.5.4.1 Schematic of the sampling site in Tomakomai. Adapted from Ieda et al. (2006)
図 5.4.1 ���の�����イトの��。(Ieda et al., 2006）(1) 測定対象とした有機化合物
�生物�� VOCs：イソプレンおよびイソプレン骨格を持つテルペン類は、植物の体内で生成され、大気に放出されることが知られている。（Ieda et al., 2006）ではイソプレン、α-ピネン（Fig.5.4.2a, 2b）を定量した。イソプレンの酸化生成物であるメタクロレイン、メチルビニルケ
トンについても、観測に先立ち予備的な検討が行われたが、十分な測定精度が得られず、大気濃度の解析は行われていない。これは、今後の課題として残されている。
�カルボニル化合物：カルボニル基は、有機物が大気中で酸化する過程で生成する代表的な官能基である。また、植物から放出されるカルボニルも知られている。北海道母子里の針広混交林
において森林大気中の測定が行われており、（Matsunaga et al., 2003）や（Matsunaga et al., 2004）
では、カルボニル化合物の日変動パターンや、ガス／粒子の分配の可能性が報告されている。
（Ieda et al., 2006）では、グリコールアルデヒド、ヒドロキシアセトン、グリオギザール、メチ
ルグリオギザール、n-ノナナール、n-デカナール（Fig.5.4.2c-2h）を定量した。

Fig.5.4.2 Organic compounds in the forest atmosphere.
図 5.4.2 森林大気中の有機化合物。

- 168 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

・カルボン酸：シュウ酸、マロン酸、コハク酸、グルタル酸、アジピン酸（Fig.5.4.2i-2m）などのカルボン酸類が同定・定量された。カルボキシル基は有機物の酸化に伴い導入される極性官能基である。カルボキシル基を持つ有機化合物は、同じ炭素数を持つ有機物の中で比較的に蒸気圧が低く、化合物によってはエアロゾル粒子への寄与が考えられる。
（Kawamura and Ikushima,1993）などの報告があるように、汚染性の大気エアロゾルに含まれることが知られている。また、エアロゾルのエージングによって有機エアロゾル中の割合を増すことが指摘されている（Kawamura and Sakaguchi, 1999）。一方、植物起源の有機物からの生成経路については、よく理解されていない。
(2) 大気試料の捕集・分析、データ処理
・キャニスター試料：空気試料は 6 L キャニスターにて採取し、研究室に持ち帰った後 GC-MS
を用いて VOCs を測定した。高度 22, 38 m では一定の流速で空気を吸引し（Fig.5.4.3a）、キャノ
ピー内（高度 8 m）では流速を制御せずに試料を採取した（Ieda et al., 2006）。
･ADSS 試料：アニューラーデニューダーサンプラーシステム（ADSS, URG 社製）を用いて、高度 22, 38 m で気相・粒子相のカルボニル、カルボン酸の分別捕集を試みた（図 3b）。カルボニ
ル用の ADSS では、前段のデニューダー管の捕集剤、誘導体化試薬で気相のカルボニルを保持し、石英フィルタ、後段のデニューダー管で残りのカルボニルを捕集した。そして、オキシム
化、TMS 化された誘導体を GC-FID で同定・定量した（Matsunaga and Kawamura, 2000; Matsunaga
et al., 2004; Ieda et al., 2006）。一方、カルボン酸用の ADSS では、前段のデニューダー管に塗布された炭酸カリウムによって、気相のカルボン酸がカリウム塩として保持され、石英繊維フィルタおよび後段のデニューダー管により、残りのカルボン酸（粒子態）を捕集した。前段および後段のデニューダー管に捕集されたカルボン酸は、Milli-Q 水を用いて抽出した。抽出液と石英フィルタに含まれるジカルボン酸、オキソカルボン酸は 3 フッ化ホウ素/n-ブタノールによりブチルエステル化・アセタール化され、GC-FID で測定した（Kawamura and Ikushima, 1993）。有機物と反応する酸化剤を除去するため、ADSS による採取時には試料空気に微量の一酸化窒素が加えられた。

Fig.5.4.3 Schematics of the sampling systems for volatile and semivolatile organic compounds.
図 5.4.3 ��性・���性有機化合物の採取��の��図。

- 169 -

5. 関連研究

・バルクフィルター試料：地上から 22 m の高度にローボリュームエアサンプラー（NILU フィル
タホルダーを使用）を設置し、47 mmφ の石英繊維フィルタ上にエアロゾル粒子を捕集した。実験室においてフィルタから水抽出した試料が、イオンクロマトグラフ（DIONEX 500）で分析した。そして、森林外から流入する人為起源エアロゾルの影響の指標となる、非海塩性硫酸イオ
ン等の定量を行った。
・MOUDI 試料：高度 22 m に設置されたアルミニウム製のシェルターに、Micro-Orifice Uniform
Deposit Impactor（MOUDI, MSP Corp.）を装着し、11 段のアルミシートとバックアップフィルター（石英繊維）上にエアロゾルを捕集した。2 セットの MOUDI を日中および夜間に交互に専用のシェルターに設置して、エアロゾル試料を得た。十分な試料濃度を得るために、日中、夜間
ともに 2 日間捕集したものを 1 セットの MOUDI 試料とした。アルミシートおよびバックアッ
プフィルターに対して、実験室で重量の測定を行い、日中および夜間のエアロゾル質量の粒径分布を算出した。
・微気象要�：気温、光合成有効光量子密度（PPFD）のデータを有機物の日変動との比較に用いた。また、3 次元超音波風速計（高度 27 m）の測定値から渦拡散法で顕熱フラックスを計算し（Hirano et al., 2003）、その値と 2 高度（22 m, 32 m）の気温の勾配から得られた乱流拡散係数を、有機物の鉛直フラックスの導出に利用した（Ieda et al., 2006）。

5.4.3 これまでに得られた成果
VOCs、カルボニル化合物の日変動、鉛直分布、フラックスの解析結果の詳細は、（Ieda et al., 2006）に記載されている。（Ieda et al., 2006）では、VOCs に鉛直上向きフラックスが認められた一方、カルボニル化合物では、上向きのフラックスが認められるものと、認められないものが示された。
これは、植物からの一次放出と大気中における二次生成の相対的な重要性が、カルボニルの種類
により異なるためと解釈されている。
カルボン酸についても、ADSS により捕集された試料のガスクロマトグラフ分析により、同期
間の森林大気内の濃度が得られている。現在までに、時系列の濃度変動や、高度による濃度の違い、非海塩性硫酸イオンの濃度変動との関連などについて解析が行われた。森林大気における前駆体となる物質や生成過程の詳細については、さらなる解析が必要である。

5.4.4 おわりに
苫小牧フラックスリサーチサイトは電源供給の面で比較的恵まれており、作業スペースとなる
野外観測小屋が利用可能であったことから、大気中有機化合物の採取・分析、関連するエアロゾ
ル捕集・分析を実現することができた。現在注目を集めつつある大気圏―生物圏の相互作用などの研究領域において、森林と大気間の有機化合物の循環や化学的変質は、今後さらに重要となる課題である。有機化合物等を対象とした大気化学的な観測と、微気象場観測を組み合わせた研究を行えるサイトが今後も整備され、更に発展した野外観測が実現されることを期待したい。

- 170 -CGER-M020-2010, CGER/NIESෳ⠨ᢥ₂
Guenther A., C.N. Hewitt, D. Erickson, R. Fall., C. Geron, T. Graedel, P. Harley, L. Klinger, M. Lerdau, W.A.
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Hirano T., R. Hirata, Y. Fujinuma, N. Saigusa, S. Yamamoto, Y. Harazono, M. Takada, K. Inukai, G. Inoue(2003) CO2 and water vapor exchange of a larch forest in northern Japan. Tellus, 55(B), 244-257.
Ieda T., Y. Kitamori, M. Mochida, R. Hirata, T. Hirano, K. Inukai, Y. Fujinuma, K. Kawamura (2006) Diurnal
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Kawamura K., F. Sakaguchi (1999) Molecular distributions of water soluble dicarboxylic acids in marine
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Matsunaga S., K. Kawamura (2000) Determination of α- and β-hydroxycarbonyls and dicarbonyls in snow andrain samples by GC/FID and GC/MS employing benzyl hydroxyl oxime derivatization. Anal. Chem., 72,
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carbonyl compounds and their removal processes in the north forest at Moshiri, Hokkaido Island in Japan. J.
Geophys. Res., 109, D04302, doi:10.1029/2003JD004100.

- 171 -

5. 関連研究5. 5 苫小牧カラマツ林の炭素循環に関するモデル�析伊藤 昭彦
国立環境研究所地球環境研究センター（〒305-8506 茨城県つくば市）

Abstract
A process-based terrestrial ecosystem model, VISIT (Vegetation Integrative SImulator forTrace gases), was applied to a larch forest at Tomakomai, Japan. The model was driven bymeteorological data, including clear-cutting and afforestation in 1957. Simulated result was
validated using the flux measurement data in terms of daily net ecosystem CO2 exchange. We
obtained fair agreement between the simulation and observation, suggesting the applicabilityof the model to evaluation of carbon budget in larch forests.
Keywords: Ecosystem model, Global change, Simulation, VISIT model
�ー�ード: 生態系モデル、地球��、シミュレーション、VISIT モデル
5.5.1 は�めに
陸域生態系の炭素循環は、植生と土壌の構造・機能を表現するだけでなく、フィードバック効
果を介して気候システムとリンクしている。そのため、世界各地で生態系の CO2 収支が観測されており、その面的スケールアップが衛星観測やモデルを併用した統合的手法で試みられている。
炭素循環モデルは、(1)各種観測データの統合化、(2)感度分析による重要パラメータの特定、(3)
面的スケールアップ、(4)将来予測、などの使途に必要なツールとなっており、複数の研究グルー
プで開発が進められている。近年、フラックス観測網の充実によって広域・長期の CO2 交換デー
タが利用可能になり、モデルの高度化や検証が促進されている。
カラマツ林は、東シベリアから北東アジアに広く分布し（Gower and Richards, 1990）、全球規模の炭素循環においても重要な役割を果たしていると考えられている。苫小牧のカラマツ林は人工林であるが、高精度で総合的なフラックス観測が行われ、そのデータはモデル検証に有用である。
ここでは、陸域生態系モデル（VISIT）を苫小牧カラマツ林に適用したシミュレーション結果を紹介する。

5.5.2 陸域生態系モデルの�要
陸域生態系モデル VISIT（Vegetation Integrative SImulator for Trace gases）は、（独）国立環境研究所と（独）海洋研究開発機構によって開発されているプロセスベースの炭素・窒素循環モデル- 172 -CGER-M020-2010, CGER/NIESである。ベースとなったのはシンプルな炭素循環モデル Sim-CYCLE（Ito and Oikawa 2002）であり、個別フローの高度化や窒素循環を組み込み、各種微量ガス交換スキームを組み込んだものである。生態系構造は、炭素・窒素プールについて４セクター（高木層、下層植生、リター、鉱質土層）のコンパートメントで表現される。これらは植生バイオマスや土壌有機炭素貯留を示している。さらに、各セクターは機能やターンオーバーの違いに基づいてサブコンパートメント（例：
高木層は葉、幹枝、根）に分割される。それらの間の炭素・窒素の移動フローは、環境条件を加味し、生理生態学的な関係式で評価を行う。群落光合成（GPP）は（de Pury and Farquhar, 1997）
による、キャノピー内での直達光と散乱光の照射部分を別個に扱い、それぞれに生化学ベース光合成モデルを適用するモデルを用いる。生態系呼吸（RE）は、植物の独立栄養呼吸と土壌微生物の従属栄養呼吸の合計である。独立栄養呼吸は、さらに維持呼吸と成長呼吸から成り、維持呼吸
は温度に対して指数関数的に増加する。従属栄養呼吸は、地温に対する指数関数的応答と水分に対する応答関数を用いて評価する。この GPP と RE の差として準生態系生産（NEP）、すなわち正味の CO2 収支を得ることができる（正味生態系 CO2 交換（NEE）は符号を逆にしたもの）。これまで VISIT はフラックス観測サイトでの解析（Ito et al., 2005）、グローバルな陸域炭素収支変動のシミュレーション、さらにアジアの地域スケール炭素収支評価（Ito, 2008）に利用されてきた。

Fig.5.5.1 Schematic diagram of carbon cycle in terrestrial ecosystem model VISIT.
図 5.5.1 陸域生態系モデル VISIT に��る炭素循環部分の構造。

5.5.3 ����ラマ���の適用
シミュレーションは岐阜高山サイトでの適用例（Ito et al., 2005）に則り、以下の方法で実施した。①入力する気象データ（下向短波放射、気温、降水、比湿、地温、風速、雲量）は、NCEP/NCAR
再解析による 1948〜2007 年の時系列データを現地観測で補正したものを使用した。②2000 年間- 173 -

5. 関連研究の一定 CO2 濃度条件でのスピンアップ計算で炭素収支を定常状態に近づけた。③60 年間の時系列
気象＋観測された大気 CO2 濃度漸増により炭素収支の時間変化をシミュレートした。④カラマツ造林が行われた 1957 年にモデル内で伐採と植林をイベントとして与えた。なお、1954 年の洞爺丸台風および 2004 年の台風 18 号など、北海道のカラマツ林は台風による撹乱を受けていると考えられるが、今回のシミュレーションではその影響は考慮されていない。
苫小牧カラマツ林では国立環境研究所、北海道大学などにより渦相関法によるフラックス観測が実施されていた（Wang et al. 2004; Hirata et al. 2007）。また、土壌呼吸や林床植生に関する生理
生態学的調査も行われた（e.g., Liang et al. 2004; Tani and Kudo 2005）。今回は、2001～2003 年のgap-filling された日 NEE データを検証に用いた。
落葉針葉樹林のパラメータを用いて行われたシミュレーションは、苫小牧カラマツ林の CO2 収
支の季節変動や経年変動をよく捉えていた。2001〜2003 年の日 NEE について、観測値と推定値の線形回帰に対する決定係数（r2）は 0.548 であり、平均二乗平方誤差 RMSE は 1.3 g C m–2 day–1であった。カラマツの展葉と落葉に伴う CO2 収支の明瞭な変化が再現されたが、日々の変動はやや過小評価されていた（これは観測の不安定性が原因の可能性もある）。年間正味 CO2 吸収量は、観測とモデル推定とも 2003>2002>2001 となり、年々変化の傾向が捉えられた（ただしその年間差はモデルの方がやや小さい）。

Fig.5.5.2 Comparison of daily NEE between the observation and simulation at Tomakomai site.
図 5.5.2 苫小牧カラマツ林における日 NEE の観測値とモデル推定値の��。

- 174 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

5.5.4 お�りに
陸域生態系モデルは、観測の統合や時空間スケールアップにおいて必須の手法になっているが、個別スキームから生態系動態の表現について更なる高度化が必要である。フラックスサイトへ生
態系モデルを適用することで、日内変動から経年変動まで異なる環境要因やメカニズムによって生じた炭素収支変動についてモデルの検証を行うことができる。今回のシミュレーションには含
まれなかったが、苫小牧サイトは 2004 年に台風による壊滅的な被害を受け、既存のカラマツ林がほとんど倒壊して炭素循環にも劇的な影響が生じたと考えられる。これは観測実施の点からは大きな打撃であったが、撹乱影響をモデル的に評価するサンプルケースになり得る。その意味でも、
苫小牧サイトでのモデル研究、そしてその観測との連携を続けていく意義は大きい。

�考��
Gower, S.T. and J.H. Richards (1990) Larches: deciduous conifers in an evergreen world. BioScience. 40,
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Hirata, R., T. Hirano, N. Saigusa, Y. Fujinuma, K. Inukai, Y. Kitamori, Y. Takahashi and S. Yamamoto (2007)
Seasonal and interannual variations in carbon dioxide exchange of a temperate larch forest. Agr. For.
Meteorol. 147, 110-124.
Ito, A. (2008) The regional carbon budget of East Asia simulated with a terrestrial ecosystem model andvalidated using AsiaFlux data. Agr. For. Meteorol. 148, 738-747.
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Tani, M. and G. Kudo (2005) Overwintering leaves of a forest-floor fern, Dryopteris crassirhizoma(Dryopteridaceae): a small contribution to the resource storage and photosynthetic carbon gain. Ann. Bot.
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Wang, H., N. Saigusa, S. Yamamoto, H. Kondo, T. Hirano, A. Toriyama and Y. Fujinuma (2004) Net ecosystem
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- 175 -

苫小牧フラックスリサーチサイトにおける森林生態系環境の総合的観測-モニタリングデータブックCGER-M020-2010, CGER/NIES

6. 関��動
6.1 台風��後の苫小牧サイト(1) 自然攪乱後の苫小牧サイト
現在、苫小牧サイトでは、オープンパス型の渦相関観測システムと自動土壌チャンバーによる
CO2 フラックスに観測を集中し、スリムな観測体制で計測を継続している（冬期間は管理上の制
約により観測を停止）。
苫小牧サイトは、2004 年 9 月の台風による被災後、2005 年初夏までに有用材が搬出され、林地には有用材の切株、枝条、落葉が残置された。これらは有機炭素として 30.3t C ha-1 と算定されている。自然攪乱後の林地の植生は、今まで樹冠を構成したカラマツが消失した結果、林床の草本植物が主体となった。その林床植生も光・水環境の変化により、攪乱前に優先していたオシダに変わり、キイチゴやオオアワダチソウなどが優先するようになった。
自然攪乱後の CO2 フラックスは 9 月の正午の値で比較すると、NEE は攪乱前 -14.7μmol/m2/s であったのが、攪乱後には -5.3μmol/m2/s となり、攪乱後にも比較的大きな吸収を示し、林床の草本
植物の炭素吸収能力が予想外に高くなった。また、夜間 NEE は林床部の放射収支の変化による地温の上昇、残置有機物の分解のため風害後の方がわずかに大きい傾向が伺われた。

Fig 6.1.1 Changes in vegetation around natural forest disturbances Tomakomai Flux Researchsite.
図 6.1.1 苫小牧サイト林の自然攪乱前後の植生の変化。

GPP

0

ᵬᵣᵣ
10
5
-2

-10

NEE(μmolm

GPP(μmolm

-2 -1

s )

s -1 )

-5

-15
-20

風害後
風害前

0
-5
-10
風害後
風害前

-15

-25

-20
0

6

12

18

24

0

6

12

18

24

Fig 6.1.2 The natural forest disturbances around Tomakomai Flux Research site NEE, GPPchanges.
図 6.1.2 苫小牧サイト林の自然攪乱前後の NEE、GPP の変化。

- 177 -

6. 関連活動(2) 苫小牧カラマツ林の炭素収支の総括
台風による被災以前に苫小牧サイトで集積されたデータに関して、渦相関法による CO2 フラッ
クス観測、チャンバー法による、土壌呼吸、樹木幹の呼吸、樹木葉の光合成/呼吸の連続測定、ならびに森林のバイオマス調査などの結果を統合し、苫小牧サイトの炭素収支を総括した。

Fig 6.1.3 Summary of Tomakomai larch forest carbon balance. (Chamber method and compiled
the results of the eddy correlation method)

図 6.1.3 苫小牧カラマツ林の炭素収支の総括。(渦相関法とチャンバー法の結果をとりまとめた)

これらのデータを使用して、環境省地球環境研究総合推進費課題「21 世紀の炭素管理に向けた
アジア陸域生態系の総合的炭素収支研究」における総合解析において、生育環境の異なるカラマ
ツ林の比較解析が行われ、苫小牧サイトや他のカラマツ林サイトの特徴の違いが明確になった。
また、この総合解析の中で、苫小牧サイトの観測データは各観測拠点の測定・解析手法の比較を行うための参照用データとして提供され、各観測拠点の測定・解析手法の比較検証を進める上で重要な役割を果たした。
(3) 航空計測を用いた 2004 年台風 18 号による森林被害の把握
2004 年 9 月 23 日にレーザ計測・赤外カラーの空中デジタル写真撮影を緊急に行った。森林域のレーザ計測においては、樹冠の隙間を通過して地表に到達するレーザ光の情報から地面標高を計測することができる(米ら, 2002)が、台風被害のような大量の倒木下においては、レーザ光が地表に到達しない可能性が考えられる。そこで本研究では風倒木被害下における地面標高計測の可能性について検討することを一つ目の目的とし、また今後の風倒メカニズム解明に資するため樹高階別本数増減率の推定を二つ目の目的とした。
1) 調査地と使用データ
1-1) 調査地
調査は、苫小牧市内にある国有林苫小牧 1198 林班の中に 400 m×400 m のプロットを設定、16 haを対象とした（Fig 6.1.5）。調査地は 1958 年に植栽されたカラマツ(Larix kaempferi)人工林であり、
2004 年 9 月 8 日の強風により大規模な風倒被害が発生した。9 月 15 日・16 日に行った踏査では、
幹折れ木よりも根返り木が多く見られた。また、上層木の多くが被害にあっており中層木は比較的多く残っていると思われた。（Fig.6.1.6）- 178 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

Fig 6.1.4 Seasonal changes in gross primary productivity of forests at 11 sites in Asia.(A) central
Siberia, (b) Mongolia, (c) China, (d) Hokkaido (Tomakomai Flux Research site) data larch
fores(Saigusa et al., 2008 Fig.2 quote)(Saigusa)
図 6.1.4 アジア 11 地�の�林にお��������の����。このうち(a)は中央シベリア、(b)はモンゴル、(c)は中国、(d)は北海道（苫小牧フラックスリサーチサイト）のカラマツ林のデータ。(Saigusa
et al., 2008 の Fig.2 を引用)（三枝）

1-2) レーザ計測
調査地においては、2003 年 9 月 9 日にレーザ計測を行っており、このデータを被害前データとし、今回計測したものを被害後データとして取り扱った。レーザ計測の仕様を、Table 6.1.1 に示す。
1-3) 毎木調査
レーザ計測の被害前データ検証のために、2004 年 4 月 19 日に行った毎木調査データを用いた。
調査はエコロジカルリサーチサイトの観測タワー周辺の 100 m×100 m のプロット（Fig.6.1.5）を対象とし、胸高直径 5 cm 以上の個体に対して胸高直径・樹種の調査を行った。プロットの材積は163 m3/ha、本数は 1009 本/ha であった。

- 179 -

6. 関連活動

Fig 6.1.5 Research Scope. (Thin figures : group stands Thick : Research Scope Thick dotted line :tree census area Background: 2004/10/23 shooting QuickBird NDVI image created from
Concentration: NDVI Low, Light: NDVI High)

図 6.1.5 調査対象範囲。（数字・細線：林班 太線：研究対象範囲 太点線：毎木調査範囲
2004/10/23 撮影 QuickBird 画像から作成した NDVI、濃：NDVI 低、淡：NDVI 高）

背景：

Fig 6.1.6 Conditions in the study area. (Observation Ecological Research Site Tower Top right:
forest situation Lower. right: Status uprooted)

図 6.1.6 調査地の状況。
（左：倒壊したエコロジカルリサーチサイトの観測タワー
下：根返りの状況）

右上：林内状況 右

Table 6.1.1 LiDAR Specifications.
表 6.1.1 レーザ計測��。

Flight Name
Flight Date
Carrier Aircraft
Height from Ground Level (m)Footprint Diameter (m)2003
9 Sep 2003
Heliborne
400
0.2

2004
23 Sep 2004
Airborne
500
0.21

6.56

6.48

Measured Density (m-2)
First + Nth Pulse(4) 方法1) レーザ計測データの解析
航空機レーザ計測により観測されたデータは、レーザ反射位置の 3 次元座標の点群データとして取得される。この点群から、立木等のノイズを除去したものを地表面標高データとし 0.5 m メ
ッシュの DTM(Digital Terrain Model)データを作成した。また、すべての点群データから 0.5 m メ
ッシュ内の最大標高値を抽出し、平滑化処理を行うことで樹冠表面の DSM(Digital Surface Model)
データを作成した。

- 180 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

2) 風倒木地の地面標高抽出精度検証
風倒木地における地面標高抽出精度の検証を行うため、2003 年のレーザ計測標高が正しいと仮定し、風倒後の 2004 年のレーザ計測標高との差分を算出することで評価を行った。
3) 樹冠の抽出
レーザ計測により得られた、DSM データから、Watershed アルゴリズムを用い樹冠の抽出を行った(米ら, 2002)。Watershed アルゴリズムは以下の流れで実行される。
・樹高値勾配の極大値にマーカを設定する。
・樹高値勾配に沿ってマーカを成長させる。
・隣接する樹冠のマーカとぶつかったところまたは、樹高値勾配が閾値以下になった箇所に境界を生成する。
Watershed アルゴリズムにより生成された樹冠の領域をポリゴン化、樹冠ポリゴンとした(Fig.6.1.7)。
4) 樹高の計測
XY 平面上で樹冠ポリゴンに含まれるレーザの点群データの中で最も Z 座標（標高）値の高い
ものを樹冠梢端標高とし、その標高から DTM 標高を引いた値を樹高とした（Fig.6.1.7）。

樹冠抽出
樹冠外周の自動抽出

計測データ

抽出樹冠

抽出樹冠内の最高点

計測点データ

樹冠パルス
地盤パルス

計測樹高
補間地盤高

抽出樹冠内の
最低地盤高

Fig.6.1.7 Flow height measurement.
図 6.1.7 樹高計測の流れ。

5) 胸高直径および単木材積の算出
胸高直径は、1999 年に同プロットで調査された、カラマツの樹高階別代表木の胸高直径－樹高の関係式を用いて算出した(米ら, 2002)。
H = -4.481 + 6.117 log D、 R2 = 0.77
ここで、H は樹高(m)、D は胸高直径(cm)である。

- 181 -

(1)

6. 関連活動

単木材積は、中島式カラマツ材積式(中島, 1938)を用いて胸高直径と樹高から算出した。
なお、胸高直径・材積の算出にあたっては、すべてカラマツであると仮定して行った。
6) 下層木の推定
レーザ計測では、上層木は抽出可能であるが下層木の抽出が困難である(米ら, 2002)。そこで、大沢の手法(Osawa et al., 2001)を用いて下層木の推定を行った。大沢の手法は、同齢林に対して調査プロット内の一部のデータ（個体の大きなものから順に使用）のみ利用してプロット内の個体
サイズ構造やバイオマス量を推定する手法で、穂積の MNY 法を用いてベータ型分布密度関数で近似(Hozumi, 1971)する手法である。w をある個体の材積、wmax をそのプロットの最大個体の材積、φ(w)を分布関数とし、Y(w) と N(w)、M(w)をそれぞれ
wmax

Y ( w) = wφ(w)dw

(2)

w

wmax

N ( w) = φ(w)dw(3)

Y ( w)N ( w)(4)w

M ( w) =と定義する。ここで、Y(w)は、w より大きな個体の積算バイオマス、N(w)は積算本数、M(w)は平均個体バイオマスであり、Y(w)と M(w)の関係から分布関数を推定することになる。分布関数がベータ型分布密度関数であるとする場合、下記の関係式(5)

M ( w) = Aw + B

N ( w) (1− A) / A =CC ( A − 1) w +  A(1− A) / A
 A

(1− A) / A

B(6)から、パラメータ A、 B、 C を求めることで、下記の式を用いて分布関数が求まる。
φ( w) = C[( A − 1) w + B]( 2 A −1) /(1− A)(7)7) 樹高階別本数増減率の推定
風倒被害による樹高階別本数増減率 F を
F = i2004 / i2003 - 1(8)により求めた。ここで、i2003、 i2004 はそれぞれ、2003 年、2004 年のレーザ計測から抽出した樹高- 182 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

階別本数である。なお、風倒後は立木がまばらであるため、下層木もレーザ計測で補足可能であると仮定して、「6)下層木の推定」の処理は行わなかった。
(5) 結果と考察
1) 風倒木地の地面標高抽出精度
風倒前後でのレーザ計測を用いた地面標高の差は、+0.1±2.2(m±σ)となった。局所的には 2 m程度の誤差があるが、林分全体では、+0.1 m の確度に収まっている。このことから、風倒後のレーザ計測においても林分全体で評価する場合、地面標高の抽出には問題がないと考えられた。
2) 樹高階別被害率
抽出した樹冠および樹高を Fig.6.1.8 に示す。風倒後は標高値が低下しているが、倒れずに残っている個体も見られた。また、毎木調査を行った 100 m × 100 m の範囲について、「毎木調査」、「抽出した樹冠」、「下層木の推定を行った場合」の樹高階別本数を Fig.6.1.9 に示す。Fig.6.1.9によると、レーザ計測で抽出できた樹冠は上層木のみであるが、推定手法により下層木も抽出できていることがわかる。

Fig.6.1.8 Extraction canopy and tree height. (Top : Before wind disturbance
disturbance)
図 6.1.8 抽出樹冠および樹高。（上：風倒前 2003 年- 183 -

Under : After wind

下：風倒後 2004 年）

6. 関連活動-1

Number of Trees (ha )200
Predict

150

Laser
Plot

100
50
0
5

10
Height (m)15

Fig.6.1.9 Number of different floor heights. (100m × 100m plot)
図 6.1.9 樹高階別本数。(100 m×100 m プロット内)

Fig.6.1.10 に、風倒前後の樹高階別本数を示す。風倒後は上層木本数が大幅に減じ、約 6 m 以下の下層木が増加しているのがわかる。下層木の増加は、風倒木を検出していると考えられるが、風倒木部分では、カラマツ樹冠の円錐形が崩れているため、個体抽出が不可能な部分があり、正確
な倒木本数の推定は困難であった。Fig.6.1.11 に樹高階別本数増減率を示す。11 m 以上では、増減率が-90~-75%程度で大きな個体ほど増減率が高くなる傾向にあった。これは、対象プロット内では風倒被害を免れた個体が群状に存在している様子が観察できることから、比較的多く上層木が残存していることや、風倒後も上空から下層木が隠されていて検出できなかった可能性が考えられる。また、11 m 未満では、サイズが小さくなるほど急激に増減率が上昇し 0%を超え増加する傾向があった。これは、被害木と生木の区分ができていないためと考えられる。

-1

Number of Trees (ha )

200
2004

150

2003

100
50
0
0

5

10

15

20

Height (m)Fig.6.1.10 Number of different floor heights.
図 6.1.10 樹高階別本数。
200%
150%
Ratio

100%
50%
0%
-50%
-100%
0

5

10

15

20

Height (m)Fig.6.1.11 Fluctuations in number of different floor heights.
図 6.1.11 樹高階別本数増減率。

- 184 -CGER-M020-2010, CGER/NIES(6) まとめ本研究では、風倒前後のレーザ計測を用いて被害状況の抽出を試みた。
1) 風倒木被害林分においても地面標高の計測は可能であった。本研究では風倒被害把握に被害前後のレーザ計測を用いたが、被害前にレーザ計測が行われている例は稀である。しかし、被害後の計測であれば実現性は高いと考えられる。被害後のレーザ計測により DTM が計測できれば、被害前の DSM は定期的に撮影されている空中写真を用いて写真測量で代替することで樹高の変化から被害状況の把握は可能になると考えられる。
2) 個体の樹高サイズと増減率には明確な関係が見られなかった。プロット内には被害に空間的なばらつきが見られた。今後は空間的な解析や下層木の推定手法の適用方法を検討する必要がある。
3) 風倒後の樹高階別本数が抽出できたが、被害木と生木の区分が課題であった。同地区では、レーザ計測と同時にカラー赤外画像も撮影されているため、今後はこのデータを用いて、解析精度の向上を図ることとする。

�考��
Hozumi, K (1971) Studies on the frequency distribution of the weight of individual trees in a forest stand III. A
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犬飼

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米康充・小熊宏之・山形与志樹 (2002) 京都議定書に関わる吸収源計測システムの開発－航空機 Lidar
によるカラマツ林の樹冠計測と材積・炭素重量計測精度の検証－ . 日本リモセン学会誌 22(5),531-543.

執筆者：米康充（島根大学）、三枝- 185 -信子、小熊宏之（国立環境研究所）

6. 関連活動

6.2 天塩 CC-LaG サイト
森林生態系の炭素循環機能をはじめとする諸機能に対する育林過程や森林管理の影響を評価す
ることを目指した観測研究｢カラマツ林の炭素循環機能に関する観測研究｣（通称：CC-LaG（Carbon Cycle and Larch Growth）Experiment）を行っている。これについて紹介する。
(1) 運営体制
以下の三者が、産官学の共同研究「落葉針葉樹林における炭素循環機能に関する観測研究（CC-LaG
Experiment）」として実施している。
・独立行政法人 国立環境研究所地球環境研究センター
・北海道大学北方生物圏フィールド科学センター森林圏ステーション
・北海道電力株式会社総合研究所(2) 役割分担
三者の役割分担は以下のとおりであり、解析と評価は三者が共同で行い、成果は三者で等しく共有することとしている。
・国立環境研究所 ：CO2 フラックス観測、リモートセンシングによる観測
・北海道大学：植物の生理生態機能、流域の物質循環機能・北海道電力（株）：バイオマス量の調査、育林方法の違いによる調査(3) 観測場所・主要観測設備
観測林は、北海道天塩郡幌延町字問寒別に所在する北海道大学北方生物圏フィールド科学セン
ター森林圏ステーション北管理部天塩研究林 151 林班内の 13.7 ha である。当観測地域の年平均気温は 5.7℃、年最高値と最低値はそれぞれ約 30℃と－30℃に達する。年降水量は約 1000 mm で、2～4 月までは積雪に覆われる。林分はトドマツ・アカエゾマツやミズナラ・ダケカンバなどを主体とした第四紀段丘堆積層上にある針広混交林であり、林床はクマイザサ・チシマザサで覆われている。また、観測林は緩傾斜地であるとともに、周辺には二酸化炭素の人為的発生源が広範囲にわたって存在せず、渦相関法による二酸化炭素フラックス観測にとって好条件な立地環境である。また、林分が一つの小さな集水域となっており、大気－森林－土壌－渓流の一連の流れでの物質循環過程が解明できることが大きな特徴である。
林内にはアルミ製観測塔（30 m 高）を建設し、二酸化炭素／水蒸気フラックスや微気象因子の観測システム類を設置している。また、本観測林の特徴である集水域としての物質循環を観測する基本設備として流出水調査のための量水堰と自動採水装置、大気降下物採取装置などを設置するほか、観測制御・データ演算収録システムを収納する可搬式観測室を配置している。なお、本観測林には商用電源の供給が困難なために、当面は自動発電設備を観測に与える影響の少ない地点に配置して、電力供給を行っている。
(4) 観測計画と内容
本プロジェクトは、2001 年より開始した。まず、針広混交の天然林で、森林生態系としての諸機能を評価した後、2003 年 1～3 月に皆伐し、裸地状態で参照基準データを取得し、その後、サ- 186 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

サ類の筋刈り地拵えを行い、2003 年 10 月にカラマツ（グイマツ F1）の 2 年生苗木を 33,000 本植
林し、その後、長期継続的に育林過程における諸機能の変遷を追うこととしている。
本プロジェクトでは、1)二酸化炭素フラックス測定による森林生態系の炭素収支、2)観測林からの流出水量と水質の測定による集水域としての物質収支、3)森林生態系のバイオマス変化を基幹
観測項目としている。
これらの三つの基幹観測から、｢育林過程における森林生態系としての炭素収支などの物質収支の集水域レベルでの定量的評価｣を試みるものである。なお、二酸化炭素フラックスは、林内に設置した観測塔最上部において、オープンパス・クローズドパスの 2 つの手法で連続観測するとともに、林冠上と林内において各種気象要素を観測している。河川水量・水質は、直角三角堰の水位連続観測による河川水流量の評価、河川水の定期的採取による水質分析の他に、川を流下する
落葉落枝を回収して、流域からの物質流出量を観測している。加えて、バイオマス変化は、葉面積・落葉落枝量・樹幹の直径成長量などの計測を定期的に行っている。
加えて、1)針広混交林の炭素蓄積量評価、2)異なる育林方法における炭素固定機能の評価、3)
流域スケールの水・物質循環、4)リモートセンシングによる広域炭素収支の評価などのサブプロ
ジェクトを平行して開始している。
(5) 特徴本プロジェクトの特徴をまとめると、以下のようになる。
1) 東アジア北方に広範に分布するカラマツ林は、地球規模の炭素収支において大きな寄与を占めていると予想されるが、これまでの高緯度の森林生態系でのフラックス観測研究は北米やヨーロ
ッパ周辺に広く分布している常緑針葉樹林が中心となっており、落葉針葉樹林であるカラマツ林についての観測データの集積は不十分であるためカラマツ林での観測研究は世界的にも極めて重要な知見となる。
2) 育林過程での観測を行い、生態系の遷移状態についてのデータの集積を行うことにより、森林の炭素吸収能力に対する生態系の人為的撹乱の影響を定量的に評価するための知見を得ることが出来る。
3) 異なる森林管理方法による育林を比較することで、炭素吸収能力に注目した場合の有効な森林
施業のあり方を評価するための基礎的なデータが得られる。
4) 炭素、エネルギー、水の収支を流域単位で総合的に観測することで、森林生態系の炭素循環と
水収支・エネルギー収支を統合的に解析する一つのモデルになる。
5) 世界的にもまれな多雪地域における森林生態系の調査観測であることから、積雪による森林生態学的な観点での影響評価ができるとともに、炭素・エネルギー・水の交換プロセスに与える積- 187 -

6. 関連活動

雪の影響についての重要なデータ資産となる。
6) 産官学の研究機関が連携することで、三者が持つ専門的知見や人的・経済的・物的資源などを共有することができ、効率的な観測の推進が可能であるとともに、分野間の問題意識の共有がはかられる起点となることで、森林の炭素・エネルギー・水収支の観測の重要性に関して社会的な意識を高めることができる。
執筆者：藤沼- 188 -

康実（鳥取環境大学）

CGER-M020-2010, CGER/NIES

6.3 富士北麓フラックス観測サイト
森林の二酸化炭素フラックスをはじめとする森林生態系の物質循環機能の定量的評価、及び測定手法を確立すべく、国内の研究者を結集し効率的な観測体制のもと、北海道に 2 地点：苫小牧フラックスリサーチサイト（林野庁国有林；苫小牧市丸山）、天塩 CC-LaG サイト（北大北方生物圏フィールド科学センター天塩研究林；天塩郡幌延町問寒別）で、それぞれ、2000 年夏、2001
年夏より観測を開始した。
しかし、2004 年 9 月に北海道地方に来襲した台風により、苫小牧フラックスリサーチサイトが壊滅的打撃を受け、設立当初の目的に沿った観測の継続が不可能となったため、その機能を代替する観測サイトを山梨県富士吉田市の富士山北麓に広がるカラマツ人口林（富士北麓フラックス
観測サイト）に整備し、2006 年 1 月より、観測を開始した。
富士北麓フラックス観測サイトは国立環境研究所・地球環境研究センターが推進する「地球環境モニタリング」事業の陸域生態系観測の基盤的施設として位置づけられるとともに、アジア地域のフラックス関連研究ネットワークである AsiaFlux においてアジア地域における陸域生態系での観測研究を支援するための基幹観測拠点としての役割を担っている。
(1) 観測場所・主要観測設備
当該森林は、富士山の山梨県側に広がる標高 1100 m 前後の緩斜面に所在し、150 ha 規模で広がるカラマツ人工林である。当観測地域の年平均気温は 9.4℃、年降水量は約 1753 mm で、1 月～4月は積雪に覆われる場合が多い。林床はオシダなど広葉植物、中層にはフジザクラが自生している。森林は吉田口からの富士登山道と富士山五合目までの自動車道（スバルライン）に挟まれている。また、管理履歴がはっきりとした均質で平坦なカラマツが広がり、かつ近隣には人為的なCO2 発生源がなく、森林の CO2 収支に関して統合的な研究を実施するための基幹観測拠点として理想的な条件が整っている。
林内には、主要観測システムとして、大気−森林生態系間の炭素収支観測のために、観測拠点
中央部に整備した観測タワー（約 32 ｍ高）の塔頂部に設置した最大伸展高 3 m の可動型アルミポストの最上部に、2 種類の渦相関法（オープンパス式・クローズドパス式）による CO2 フラッ
クス観測システムを設置している。また、タワー最上階には分光放射計、4 成分放射収支計、光量子計、雨量計などの気象センサー類を設置している。森林生態系は複雑な空間構造をもつことから、複数の高度で温湿度、2 次元風向風速、CO2 濃度の連続観測を実施し、群落内部の複数の地点に設置したサテライトステーションにおいて、日射や光合成有効放射についての多点観測をおこなっている。これらと同時に、森林構造の精密測量や生理機能を反映する熱画像に関するリモートセンシングシステムを設置して観測データを集積している。また、森林生態系･土壌におけるCO2 収支のプロセス毎の機能（土壌呼吸、カラマツ樹幹呼吸、カラマツ葉の光合成･呼吸）を連続観測する自動開閉型チャンバーシステムなどを整備した。

- 189 -

6. 関連活動(2) 観測計画と内容
苫小牧サイトに引き続き、① ユーラシア大陸北東部の植生を代表し、かつ科学的解明の緊急度の高い北方落葉針葉樹林（カラマツ林）の炭素交換とその環境因子に対する応答特性を解明すること。② 陸域生態系の CO2 フラックス観測手法などを評価・確立すること。③ アジア地域の陸域生態系の炭素収支評価に係わる観測研究の推進を支援するための中核的観測拠点として機能を果たすことを目的として、モニタリングを行っている。
本サイトでの観測の特徴は、森林生態系の炭素固定量を、微気象学的手法による群落スケール
での CO2 フラックス観測、チャンバー法などによる森林植物・土壌の機能（光合成・呼吸）のプ
ロセス観測の積み上げ、林学的手法による樹木の生長量・落葉落枝量からの推定、および航空機を用いたリモートセンシングによる推定と、異なる手法で算出し、陸域生態系の炭素収支を多面的に評価・検証することができることにあり、これらの多分野の調査観測を統合的に実施し、森林生態系の炭素固定機能の定量的評価手法の高精度化、最適化、標準化を目指している。
なお、地球環境保全試験研究費（地球一括）課題「アジア陸域炭素循環観測のための長期生態系モニタリングとデータのネットワーク化促進に関する研究」(2007～2011 年度)と科学技術振興
調整費課題「次世代アジアフラックスへの先導」(2005～2007 年度)により、アジア地域への技術協力を目指した当該分野の観測技術の確立と AsiaFlux の中核的観測拠点として、当該分野の専門家の協力を得て、アジア諸国の若手研究者向けのフラックス観測のトレーニングや他機関との相互比較観測、技術交流のための現地検討会なども実施している。

執筆者：三枝- 190 -

信子、高橋善幸（国立環境研究所）

苫小牧フラックスリサーチサイトにおける森林生態系環境の総合的観測-モニタリングデータブックCGER-M020-2010, CGER/NIES

7.��
7.1 データ�
観測詳細情報、管理情報、キャリブレーション情報、フラックスデータ、気象情報は平成 22 年 3
月 3 日現在、以下の URL にて提供を行っている。
http://db.cger.nies.go.jp/gem/warm/flux/index.html（問い合わせは、地球環境研究センター

www-cger@nies.go.jp まで）- 191 -

7. 資料- 192 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

分光情報、植生指標データ- 193 -

7. 資料

フェノロジー画像

毎日の画像（例）- 194 -CGER-M020-2010, CGER/NIES- 195 -

7. 資料- 196 -CGER-M020-2010, CGER/NIES

7.2 ����一�
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and direction on eddy fluxes over a larch plantation. J. Agric. Meteorol, 60 (5), 741-744.
Hirata R., Hirano T., Saigusa N., Fujinuma Y., Inukai K., Kitamori Y., Yamamoto S. (2007) Seasonal andinterannual variations in carbon dioxide exchange of a temperate larch forest. Agr. Forest Meteorol., 147,
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Hirata R., Saigusa N., Yamamoto S., Ohtani Y., Ide R., Asanuma J., Gamo M., Hirano T., Kondo H., Kosugi Y.,
Li S.-G., Nakai Y., Takagi K., Tani M., Wang H. (2008) Spatial distribution of carbon balance in forest
ecosystems across East Asia. Agr. Forest Meteorol., 148, 761-775.
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- 197 -

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編集担当者：地球環境研究センター
三枝 信子
高橋 善幸
藤沼 康実
古谷 ますみ
小谷 馨子
海津 裕子
井坂 敦子

�小��ラ�ク�リサー�サイトにおける�����環境の�����
�モニタリング�ータ��ク�
Comprehensive field observation of forest ecosystem at Tomakomai Flux Research Site
-Data from long-term monitoring program陸域モニタリング推進室 編[CGER REPORT : ISSN 1341-4356 , CGER-M020-2010]2010 年 3 月発行
発行元
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