空間情報を用いた高山帯の植生変化と環境変動のセンサス
Census of vegetation and environmental change in alpine zones using spatial information
金子 正美

1＊

1＊

・星野 仏方 ・雨谷 教弘
1

1

2
2

Masami KANEKO , Buho HOSHINO and Yukihiro AMAGAI

酪農学園大学農食環境学群環境共生学類
2北海道大学大学院環境科学院
1
Department of Environmental Symbiotic, Rakuno Gakuen University
2
Graduate School of Environmental Science, Hokkaido University
1

摘

要

北海道大雪山系では融雪時期の早期化や土壌乾燥化などの影響で，乾燥化の指標種とされているチシマザサ（Sasa kurilensis，以下，ササ）やハイマツ（Pinus pumila）などの低木が分布域を拡大している。それと対応して，高山湿生植物群落の分布域が縮小し，高山植物の局所的な絶滅が危惧されている。本研究では北海道大雪山国立公園の五色ヶ原を解析モデル区とし，植生変動の定量化と変動のメカニズムを明らかにするために，現地調査，現地計測，航空機，及びマイクロ波衛星観測の手法を用いて，植生判別と植生変動地域の抽出，植生変動地域における地表面特性の抽出，植生変動
地域における土壌水分の分布と季節変動の抽出，及びササ侵入危険地域の予測などを行った。特に土壌水分の季節変動の推定の研究では，植生密生地域において植物の下層にある土壌水分の季節変動の推定に初めて成功した。研究対象地では，ササの拡大が最も顕著な木道周辺で，1977 年から 2009 年までの 31 年間で 30％拡大していた。
またハイマツも 14％増加し，樹高生長も見られた。ササの増加地域は，斜面方位が主として東斜面であり，傾斜度が 0－20度以下，日射量が高い（80－90 KWh/m2）場
所で選好性を示した。マイクロ波を用いた植生変動地域における土壌水分の季節変化
は，ササ分布域では土壌水分の減少（乾燥化）が顕著に現れた。GIS の解析により，アナログ空中写真とマイクロ波データを重ねあわせて解析することにより，植生変化と環境変動を詳細に把握することが可能となった。

キーワード：山岳生態系，GIS，チシマザサ，土壌水分，リモートセンシング
Key words：mountain ecosystems, GIS, Sasa kurilensis, soil moisture,
remote sensing

1．はじめに
気候変動に伴う地球温暖化の陸域生態系への影響
は，特に極地や高山帯で顕著であると予測されてい1）る 。寒冷圏の陸域生態系では，気温の温暖化や積雪期間の短縮に伴う低木植物の急速な分布拡大が各
2）－ 4）。近年，北海道の山岳地域
地で報告されているにおいても気温上昇と融雪時期の早期化が起きてい5）ることが明らかになっている 。融雪時期の早期化
が植物の生育期間を延長し，また土壌乾燥化を進行させることにより，チシマザサ（Sasa kurilensis，以下，ササ）のような低木植物の分布を拡大しやすい環境を作り，その結果，高山植生が急速に衰退して
6），7）。また，ハイマツ（Pinus
いる地域が見られる
pumila）は高山帯においてきわめて大きなバイオマスを有しており，ハイマツの動向は他の高山植生に
8），9）。過去 30 ～ 50 年間に北海も強い影響を及ぼす
道の山岳地域では，融雪時期の早期化や土壌乾燥化などの影響で，ササやハイマツなどの低木が分布域を拡大し，多くの高山植物の分布域が縮小し，更に6），10）。しかし，我高山植物の絶滅も危惧されているが国最大の山岳国立公園である大雪山系において，ササやハイマツがどのような場所でどの程度拡大しているのかについての定量的な情報はほとんどな
く，また，その引き金となっている環境要因の特定も未解明である。
植生の分布変化の定量的な把握と要因解析には，GIS 及びリモートセンシングによる解析とモニタリングが有効である。しかし，人工衛星画像を活用する場合，山岳地域では晴天日が少ないため，従来の受付；2013 年 12 月 9 日，受理：2014 年 3 月 7 日＊〒 069-8501 北海道江別市文京台緑町 582，e-mail：kaneko@rakuno.ac.jp
2014 AIRIES

13

金子ほか：空間情報を用いた高山帯の植生変化と環境変動のセンサス

地球観測衛星の光学センサーではデータの取得そのものが難しい。また，10 m 程度の空間解像度では植物の種類毎の分類が困難であり，成長の遅い植生変化を検出するには数十年間の比較が必要であるため，現在の衛星光学センサーのデータの比較のみで
11），12）。さら高山植生変化を解析することは難しいに，リモートセンシングによる土壌水分などの立地
環境の解析は，地表を覆っている植生に大きく影響を受けるため，特に地形の複雑な山岳地域での解析
例はこれまでに知られていない。
このような背景に基づき，著者らは異なる 2 つの時期に撮影された解像度の高い空中写真を精密に補正し，これを比較解析することにより，植生変動地域の抽出及び変動域の地形的特徴の解析を行った。
具体的には，ササ及びハイマツの分布拡大と移動を定量的に明らかにし，植生及び地表の表面高（DSM；
Digital Surface Model，数値表層モデル）から傾斜方
向，傾斜度を算出し，低木植生の分布拡大と地形との関係を明らかにすることを目的とした。
次に，植生密生域における，マイクロ波後方散乱係数を用いた広域土壌水分の季節変化を抽出する手法を開発した。ここでは，常緑性植物であるササとハイマツの葉群動態の季節変化が，土壌水分の季節変動よりはるかに小さいという特性を生かした，フェノロジー（生物季節）的な差分モデルを開発し，植生変動地域の土壌水分の季節変動を推定し，それらを地図化する手法研究を行った。本稿では，これま6），11），13），得られた研でに公表済みの研究も含めて究成果とその有効性について解説する。

東経 142 度，標高約 1,700 ～ 1,800 m）の比較的緩やかな高山草原に設定した（図 1）。調査区は，500 m
× 500 m の方形区を 2 か所設置し，それぞれ北方形区と南方形区とした。1977 年（9 月 25 日撮影）と2009 年（9 月 3 日撮影）に撮影された空中写真を用
い，デジタル化・幾何補正（オルソ補正）を行い，ESRI 社製 GIS ソフト ArcGIS 9.3 及び実体鏡による目視判読により，それぞれの年代のササとハイマツの分布域の抽出を行った。作成したデータの座標系
は，平面直角座標系（12 系）に統一した。
さらに，2009 年度の空中写真から 50 cm のメッシュで作成した DSMデータより，ササが拡大している地形の特徴を考察するために，ArcGIS を用いて，傾斜方向（8 方位），斜度（10 度ごと），地形情報による推定日射量（1 年のうち開始日を 120・終了日
を 270，日間隔を 15，時間間隔を 0.5）を作成した。
ササの分布拡大域と地形（傾斜方向，傾斜度，日射14）量）との関連は Manly の選択性指数 を用いて解析した。
14）
Manly の選択性指数 は，通常生息地選択や資源利用に対する選択性などの統計処理によく用いる指数であり，（1）式によって計算される。
wi = oi / πi…（1）2．研究方法

wi : 微地形のパラメータ （傾斜方向，傾斜度，及びi日射量）の選好性指数
oi : ササ増加範囲 i を各微地形のパラメータ毎に計算した面積の割合
πi : 調査地総面積における微地形パラメータ i の面
積の割合

2.1

標準誤差は以下のように推定した。

GIS を用いた空中写真判読によるササ及びハイマツの変動地域の抽出と環境要因分析
調査地は，大雪山国立公園五色ヶ原（北緯 43 度，

図1

14

SE
（wi）＝ o（1－ oi）/（u・π2i ）i

調査地（大雪山国立公園五色ヶ原）の位置図（左）と調査対象区の空中写真（右）．

…（2）

地球環境 Vol.19 No.1

u : 総面積の中でササ増加範囲毎に集計した面積の割合
95％信頼区間はボンフェローニ法 を用いて得られた。
15）95％ CI ＝ wi ± zα/2 SE(wi)…（3）

α: 0.05/ 微地形パラメータのカテゴリー数
z : 標準正規分布での正の値のα点
微地形パラメータ i が選択された場合，以下のように判断する。ただし，信頼区間が 1 を含むときは，
その微地形に対する有意な選好性はない。
下限値（Lower）≧ 1：有意に選好されている（＋と示す）
上限値（Upper）＜ 1：有意に避けられている（－と示す）
なお，ハイマツの分布拡大と地形との解析は，ハ
イマツ林分の地面高を推定することが困難であったため，行うことができなかった。
一方，ハイマツの垂直方向への伸長を解析するた
2
め，方形区中央部のハイマツ林分（図 1，面積 9,600 m ）において，1977 年と 2009 年のハイマツ林分の樹冠上に 260 点のポイントを発生させ，㈱フォテク社製の画像解析ソフト StereoViewer を使用して，各年代のハイマツ樹高を求めた。次に，個々のポイント
データから三角形群を発生させ，三角形内の樹高をTIN（Triangulated Irregular Network）法 に よ り 求め，さらに 10 m メッシュの格子を重ね，メッシュ
内の平均樹高を算出し，この樹高の差分を求めることにより樹高伸長量の推定を行った。
2.2 植生変動地域の土壌水分の季節変動
土壌の乾燥化は，高山湿生植物群落（湿生お花畑）の消失や，ササの分布拡大の直接的・間接的原因の
16）
1 つである 。しかし，人工衛星や航空機からのリ
モートセンシングによる土壌水分の推定は，植生密生域においては地上の植物層による多重散乱光の影
響で精度が低く，これまでほぼ不可能とされてき17）た 。そこで本研究では，マイクロ波 L-Band のデータを用いて，植物の葉群層の季節動態がマイクロ波のパルスに及ぼす透過性（permeability）と干渉性（interference）の違いを利用し，植物生育期における多時期のマイクロ波の後方散乱係数を算出して，後述する方法で地表面の植生（粗度：roughness）の影響を取り除くことにより，土壌水分の季節変動の推定に成功した。土の粒子の比誘電率と水の比誘電率には大きな差があるため，土壌に含まれる水分の量が多くなると，土壌全体の比誘電率は大きくなり，結果として，後方散乱強度は強くなる。この特徴を利用し，ALOS/PALSAR の L-Band マイクロ波

13−21（2014）

高分解能モードの多偏波（HH/HV），短偏波（HH）データを用いて後方散乱係数を算出し，同じ年の異なる季節のデータ間の差分を取り，植生の影響を取り除くことによって，観測した地域の土壌水分量を推定した。
合 成 開 口 レ ー ダ ー 衛 星 SAR（synthetic aperture0
radar）のトータル後方散乱係数（σ ）には，3 つの散0
乱が含まれている。植物層からの散乱（σ canopy），土
0
壌層からの散乱（σ soil），及び植物と土壌両方の多重
012）
散乱（σ int）であり ，以下の式（4）で求めることが可能である。
σ0dB ＝τ2 σ0soil ＋σ0canopy ＋σ0int…（4）

但し，σ canopy は植物層からの直接の後方散乱，σ int
0は植物と地表面からの多重散乱，σ soil は裸地におけ
2る土壌水分による後方散乱，τ は植物層による（双0方向の）後方散係数（σdB ）の減衰係数である。理論上，PALSAR（Phased-Array type L-band Synthetic
Aperture）の L-Band（波 長 23.6 cm， 中 心 周 波 数
1,270 MHz）は，波長が長いマイクロ波であり，樹冠を通過しやすい。PALSAR においては，後方散乱000係数（σdB ）は主にσ soil に依存し，σ soil は土壌水分と
地表面粗度（微地形や L-Band に干渉するその他の地物）に依存する。即ち，00

f R, ms）
σdB0 ＝ （…（5）

ここで，R は地表面の粗度（roughness）（植物層や微地形など）で，ms は土壌水分である。植物が生えていない裸地では，式（4）は下記の式（6）のように書くことができる。
σ0dB ＝σ0soil…（6）

後方散乱（σdB ）は直接土壌層からの散乱光からきており，土壌水分を表す。つまり，裸地では地表面に植物による多重散乱の影響はないため，土壌に含まれる水分の量が多くなると，土壌全体の比誘電率は大きくなり，後方散乱強度も強くなる。しかし，本研究の対象地である大雪山五色ヶ原は，高山植生が密集している地域であるため，マイクロ波が植物層に干渉し，多重散乱も起こり，正確な土壌水分の測定が困難である。そのため本研究では，植物層による L-Band マイクロ波の多重散乱を踏まえ，ハイ
マツ・ササと他の高山植物のフェノロジーを配慮し，下記のような仮説を立てる。常緑性のハイマツとササは密生して生えるため，マイクロ波のパルスのエネルギーを強く干渉し，植物層による多重散乱が起こる。但し，ハイマツとササの葉のバイオマスの季節変動は僅かであり，バイオマスの季節的な変化量がマイクロ波のパルスには，さほど大きな影響
015

金子ほか：空間情報を用いた高山帯の植生変化と環境変動のセンサスを及ぼさないであろう。
このことから，同じ季節（月），異なる 2 つの時期の後方散乱係数の差をとることで植生の影響（粗度：
roughness）を取り除き，土壌水分の季節変化を検出することができる。式（4）を用いて，2 つの時期の差分をとると，（σ0t2 －σ0t1）
Δσ0dB ＝＝︱
τ2σ0soil ＋σ0canopy ＋σ0int︱t2－︱
τ2σ0soil ＋σ0canopy ＋σ0int︱t1＝（σ0soil_t2 －σ0soil_t1）

表1

五色ヶ原調査区における 1977 年と 2009 年のササとハイマツの植被面積と増減率．
調査区

ササ

0

34613.5

10.921687.431980.2

47.5

全体66593.7

25.963959.873320.0

14.6

南方形区

24061.1

27408.5

13.9

全体88020.9

100728.4

14.4

表2

但し，Δ VSM は土壌水分の季節変化を示す；σ soil_t2 ，0
σ soil_t1 はそれぞれ t 2 時期と t 1 時期の土壌の後方散乱係数である。式（5）を用いて同じ季節の 2 つの時期のマイクロ波衛星の画像を入手すれば，植生密生
地域における土壌水分の変動の推定が可能となる。
本研究では，ALOS/PALSAR の L-Band マイクロ波衛星データ，2010 年の 6 月 19 日
（HH 単偏波），
7月6日（HH 単偏波），8 月 4 日（HH 単偏波），8 月
21 日（HH 単偏波），9 月 19 日（HH 単偏波）及び 10
月6日（HH 単偏波）の L-Band データを用い，解析を行った。PALSAR の撮影軌道は，いずれも北行軌
道（Asending orbit）である。

31217.4

南方形区

52904.8

…（7）

…（8）

北方形区

ハイマツ 北方形区

五色ヶ原調査区における 1977 年と 2009 年のハイマツの樹高の変化．

土壌水分の季節変化（Δ VSM）
は式（8）の通りである。
ΔVSM ＝（σ0soil_t2 －σ0soil_t1）

1977 年（m2） 2009 年（m2） 増減率
（％）

平均樹高
（m）*

標準偏差

最大樹高
（m）
**

1977 年

1.35

1.03

3.29

2009 年

1.59

1.04

3.59

注

*：1977 年と 2009 年の平均樹高の差（t 検定：P ＜ 0.001）**：最大樹高は調査区内抽出サンプルの最大樹高3．結果と考察3.1

GIS を用いた空中写真判読によるササとハイマツの変動地域の抽出と環境要因分析
1977 年と 2009 年のササの面積比較を行った結
2
果，調査区全体で分布面積は 25.9％（13,689 m ）増加していた（表 1，図 2）。また，方形区毎に面積の増加割合を見ると，北方形区では 10.9％，南方形区
では 47.5％であり，南方形区でより顕著に拡大していた。
次に，ハイマツの面積比較を行った結果，ハイマ
ツもササ同様に面積を拡大していた
（表 1）
。調査区
2
全体では 14.4％（12,707 m ）の増加であり，ササよ
り増加率は少ないが，増加した面積についてはササと大きな違いはなかった。方形区毎の面積の増加割合を見ると，北方形区では 14.6％，南方形区では13.9％の増加で，ササのように北方形区と南方形区で差は見られなかった。一方，方形区内の中央部に設置したハイマツ林分における平均樹高は，1977
年が 1.35 m，2009 年が 1.59 m と，約 24 cm の樹高生長が見られた（表 2）。また，最大樹高も 1977 年
が 3.29 m，2009 年 が 3.59 m と 伸 長 し て い た。 次に，解析対象地域のハイマツ樹高変化を 10 m メッ
16

図2

五色ヶ原調査区における 1977 年（a）と2009 年（b）の空中写真，及びササ（c）とハイマツ（d）の分布拡大の様子．
黄色：1977 年の分布，赤：2009 年の分布．

地球環境 Vol.19 No.1

図3

13−21
（2014）

五色ヶ原調査区における 1977 年から 2009 年までのハイマツ林分の樹高生長の変化．

シュで比較したところ，一部のメッシュで減少している場所が見られるものの，ほとんどのメッシュで樹高生長が確認された（図 3）。特に，南東側の林縁部での生長が著しい結果となったが，これはハイマ
ツの水平方向への伸長が一部含まれている可能性も考えられるため，今後，精査が必要である。このよ
うにハイマツは，水平方向，垂直方向のいずれにも伸長していることが確認されたことから，ハイマツそのものの水平的な分布拡大の原因を解析することのみならず，ハイマツの樹高生長が積雪の分布や土壌水分など周囲の環境に与える影響，また，ササや
高山植物の生態へ与える影響を詳細に解析する必要がある。
ササの分布拡大地域と地形及び日射量に対する選好性は，表 3 のとおりである。傾斜方向では，北東－南東で選好性が確認され，南西－北西を忌避していた。斜度は 0－20度で選好性が確認され，20度
2以上を忌避していた。日射量は 83 KWh/m 以上
2（但 し，91－1,000 KWh/m を 除 く ）で 選 好 さ れ，
2
81 KWh/m 以下を忌避していた。選好性の分析の結果，傾斜方向においてササは日当たりのよいと思
われる南－西斜面ではなく，日当たりの悪いと思われる北東－南東斜面を選好していた。多雪地帯ではササは越冬する際に雪の保護を受けて，厳冬期の凍18）
害や風，乾燥から守られる性質があるため ，風の影響で北東－南東斜面では雪が吹き溜まりササは保護されるが，南西－北西斜面では雪が飛ばされ，サ
サが積雪によって保護されない。そのために北東－南東斜面へ分布を拡大した可能性があると推定されるが，今後，積雪及び融雪に関する詳細なデータが13）必要である。また，星野ら ではササの分布拡大が南西－西側斜面に見られるとの結果であったが，空中写真の解像度が本研究より荒いため精度の誤差による違いか，同一の場所による解析ではないため，
風雪の条件が異なっていることが考えられる。日射2量においては，83－91 KWh/m で選好されたこと

Manly の選択性指数 14）により示されたササの環境要因に対する選択性．

表3
環

境

選択性＋（選好）選択性－（忌避）

傾斜方向

北東（ 22.5 － 67.5）

南（157.5 － 202.5）（度）

東（ 67.5 － 112.5） 南西（202.5 － 247.5）
南東（112.5 － 157.5）

西（247.5 － 292.5）
北西（292.5 － 337.5）
北（337.5 － 22.5）

傾斜度

0 － 1030 － 40（度）

10 － 2040 － 50
50 － 60
60 － 70
70 － 80
80 － 90

日射量（KWh/m ）2

83 － 85

0 － 5085 － 87

50 － 70

87 － 89

70 － 81

89 － 91から，強い日射量の場所を好んでいるといえる。し2
かし，91－1,000 KWh/m では有意な選択性がみられなかったことは，強い日射量のためササを保護している積雪が早く融雪し，その結果，凍害などを引き起こしてしまう可能性も考えられるが，検証が必要である。
3.2 広域における土壌水分の季節変動の推定
図 4 に，五色ヶ原地区におけるマイクロ波広報散
乱係数を用いた土壌水分の季節変化（Δ VSM）を示した。青色は土壌水分の増加傾向にあることを示し，黄色は土壌水分の減少傾向にあることを示している。図 4 からも分かるように，五色ヶ原全体では6 月から 10 月にかけて土壌水分は減少傾向にあり，
季節の進行に伴い土壌が乾燥している。月毎の変化を見ると，6 月中旬から 7 月中旬にかけて土壌水分が増加傾向（変化なしを含む）にある地域の面積は全体面積の 67％，減少傾向にある地域は 33％を占め
17

金子ほか：空間情報を用いた高山帯の植生変化と環境変動のセンサスる。これは，気温の上昇で雪解けが加速され，土壌水分が増加したためであると考えられる。一方，8月上旬から下旬にかけて，また 9 月から 10 月にかけての時期では，土壌水分が増加傾向にある地域は49％，減少傾向にある地域は 51％とほぼ同じであった。解析対象地域の土壌水分を全体的に見ると，
6 月から 7 月にかけては増加し，8 月から 10 月にか

図4

けてはほぼ同じ傾向にあるが，地域的に見ると，1
年を通じ土壌水分が増加している地域と，減少している地域がモザイク状に配置されていることがわかる。
調査地点（図 4 参照）において実際に土壌水分量（体積含水率）の定点計測を行った結果，図 5 に示したように，どの地点でも 7 月から 8 月にかけて土壌

五色ヶ原調査区におけるマイクロ波後方散乱係数を用いた土壌水分の季節変動の推定結果．
青色は各期間において土壌水分量が増加した部分，黄色は減少した部分を示す．
P1 ～ P8 は現地で土壌含水率を直接計測した測定地点を示す．

図5

現地調査による土壌水分量（体積含水率）の季節変化．

（a）計測地点の分布，（b）各地点における土壌水分の平均値（計測日；7 月 2 日，7 月 18 日，8 月 11 日）．

18

地球環境 Vol.19 No.1

水分は減少傾向にあった。この傾向は，2.2 で示した式（5）を用いた推定結果と一致した。地形・傾斜度などの影響によって雪解け水の流路となっている
場所や，ササの刈取りを行った場所（P2，P3，P7，
P8；ササの刈取り実験に関しては本特集，大雪山
国立公園における高山植生の変化と環境変動のセン
16）
サス（川合・工藤）を参照 ）では，土壌水分がほかの場所より高いことが明らかになった。ササ刈取り
区では，ササによる蒸発散が抑えられることによっ16）て土壌水分が高くなっていると推定される 。雪解
け水の流路は，季節を通して土壌水分量が比較的安定していることも分かった。
広域スケールでの土壌水分の季節変化は，雪解けが最も加速する 6 月～ 7 月にかけては土壌水分が高く，その後乾燥化に転じる傾向が認められた。8 月～ 10 月には場所によってばらつきがあるが，五色ヶ原全域で土壌の乾燥化が激しくなっていた。現地での計測結果を見ると（図 4），土壌水分の変化が最

13−21（2014）

も大きい地点は P2 と P7 であり，29％の減少が確認された。その次は P8 の地点で，24％の減少が確認された。P3，P4，P5，P6 の変化率は，12％～ 14％程度で，変動は小さかった。
土壌水分の季節変動に影響を及ぼす地形要因として，斜面方位と傾斜が考えられる。図 4 で示した土壌水分の季節的変動は，GIS を用いて抽出した斜面
方位を活用することによって，斜面方位，傾斜角度と の 関 係 を 解 析 す る こ と が 可 能 で あ る（図 6，
図 7）。例えば，融雪水の影響を受ける 6 月下旬～
7 月上旬では，どの斜面方位でも土壌水分が比較的高い傾向を示すが，特に積雪量の多い南～南東斜面
で土壌水分の増加割合が高い。8 月～ 10 月にかけては，土壌水分はどの斜面方位でも減少傾向を示し，特に日当りの良い南向き斜面で顕著な減少を示
した。

面積
（m2）
600000500000400000■300000■■土壌水分減少変化なし
土壌水分増加2000001000000

0-10度

11-20度

21-30度

31-40度

41-50度

51度以上

面積
（m2）
400000350000300000土壌水分減少変化なし■ 土壌水分増加■

250000■200000150000100000
50000
0

0-10度

11-20度

21-30度

31-40度

41-50度

51度以上

41-50度

51度以上

面積
（m2）
450000400000350000■300000■■250000土壌水分減少変化なし
土壌水分増加20000015000010000050000
0図6

土壌水分変動地域の斜面方位の分布の季節性．

（a）6 月 6 日～ 7 月 19 日，（b）8 月 4 日～ 8 月 21 日，（c）9 月 19 日～ 10 月 6 日．

図7

0-10度

11-20度

21-30度

31-40度

土壌水分変動地域の傾斜度の分布の季節性．

（a）
6 月 6 日～ 7 月 19 日，（b）
8 月 4 日～ 8 月 21 日，（c）
9 月 19 日～ 10 月 6 日．

19

金子ほか：空間情報を用いた高山帯の植生変化と環境変動のセンサス

また，傾斜度は雪解け水の流れを左右する微地形的要因の 1 つである。融雪期の 6 月下旬～ 7 月上旬
は，どの傾斜度でも土壌水分は増加傾向を示し，特に 0－20度 の 緩 斜 面 で 増 加 傾 向 が 強 か っ た（図 6（a））
。これは，融雪水がゆっくりと流れるためであろう。一方，8 月～ 10 月では，ほぼ全域で土壌水分が減少傾向にある場所の割合が大きくなっている
（図 6
（b）
，
（c））
。特に，8 月以降は傾斜 30 度以上の急斜面では土壌乾燥化の傾向が顕著に示された。
これは，急斜面では土壌水が急速に流れてしまうた
めと考えられる。

Pielke Sr., D. Baldocchi, S. E. Hobbie, N. Roulet, W.
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4．まとめ

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4）Tape, K., M. Sturm and C. Racine（2006）The

日本では，1940 年代に米軍によって全国の空中写真が白黒で撮影され，また，1970 年代に国土庁により，25,000 分の 1 の地形図を作成する目的で，カラーの空中写真が撮影されている。この 1970 年
代の空中写真をスキャンすると，飛行高度にもよる
が，50 cm 程度の高解像度の画像を得ることができる。 こ れ は， 現 在 の GeoEye-1（GeoEye 社）やWorldView-2（Digital Globe 社）といった高解像度衛
星の解像度と同程度である。この画像を現在の GIS
ソフトで処理すると，精密にオルソ補正された精度の高い GIS データとして利用することが可能となる。この画像を重ねあわせることにより，約 30 年
間の植生の長期変動を定量化し，斜面角度，斜面方位などの影響を解析できるようになった。さらに，最新の画像解析ソフトを利用し，コンピュータ上で実体視することにより，樹高情報を抽出することが可能となり，樹高変化を数十 cm の単位で解析することが可能となった。
また，土壌水分の季節変動の推定の研究では，初めて植生密生地域における植生の下層にある土壌水分の季節変動の推定に成功した。この手法は，マイクロ波の後方散乱係数の差分を算出する方法であり，大雪山のように天候が不安定で晴天日の少ない地域において大変有効な手法であると示唆された。
この手法により，ササの分布拡大域と土壌の乾燥化との関連性を解析することができた。このように，
過去のアナログデータとデジタルデータを組み合わせ，最先端の GIS・リモートセンシング技術で処理することにより，世界でも例を見ない解析結果を得ることが可能となった。
気候変動による生物多様性のモニタリング及び対策は，環境行政にとっても最も重要なテーマであるが，本研究で得られた成果は，今後の環境モニタリ
ングの方向を示すものと期待される。

evidence for shrub expansion in Northern Alaska
and the Pan-Arctic. Global Change Biology, 12, 686-702.
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正美

Masami KANEKO

1957 年北海道赤平市生まれ。学術修士（北海道大学）。1985 年より北海道生
活環境部において北海道環境白書，環境管理計画，環境情報システムを担当。
1993 年 よ り 北 海 道 環 境 科 学 研 究 セ ン
ターにおいて GIS を活用した自然環境情報システムの構築を手がける。2001 年より酪農学園大学教授。専門は，環境情報システムの構築，GIS を活用した自然環境評価。
現在，マレーシアボルネオ島サバ州において，自然環境と経済の調和を目指した「キナバタンガン川下流域の生物多様性保全のための住民参加型村おこしプロジェクト」
を実施中。

星野

仏方

Buho HOSHINO

1964 年中国内モンゴル生まれ。理学
博士（中国科学院）。1987 年内モンゴル
師範大学地理学部卒業後，中国科学院准教授，北海道大学（JSPS）特別研究員，
北海道環境科学研究センター特別研究員などを経て現在，酪農学園大学教授。専門分野はリモートセンシング・野生動物の衛星追跡及び資源保全学である。衛星画像を活用したモンゴルにおけるハタネズミの生態特性の解
明，チベット高原におけるチルーの GPS 追跡，スーダンにおける外来植物メスキートの分散過程の解析などに取り組ん
でいる。

雨谷

教弘

Yukihiro AMAGAI

1987 年茨城県出身。北海道大学大学
院環境科学院博士課程在学中。学術修士（北海道大学）。酪農学園大学在学中に山と GIS に興味を持っていたため，チシ
マザサとハイマツの分布を定量化する研究を開始。現在，北海道大学において「高山帯における植生変化の定量化とメカニズムの解明」というテーマに基づき，過去の植生データも利用した高山植物の分布変化の定量化，気候に対するハイマツの応答等，高山植物の分布変化と気候要因の関係について研究を行っている。

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