Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
本研究で構築されたPB-SDM v.2.0では、コケ類はその土地の植生による生産力に比例して一定の速度で成長し、コケ類の堆積に比例して死滅していくようにした。コケ類の成長と死滅の速度はCarrasco et al. $ ^{7} $ が用いたパラメーターを参考にした。森林火災が起こるとそれまで存在していたコケ類は全て消滅し、また地表からの成長になる。そのため森林火災の直後は急激に成長するが、十数年ほどで平衡状態に達する。

森林火災は定期的に発生させるかランダムに発生させるか選ぶことができるようにし、定期的に発生させた場合は200年に一度、ランダム発生の場合は200年を平均とした50年から350年の一様分布で発生するようにした $ ^{7,8} $ 。火災の発生時にはコケ類を全て消滅させ、3.66kgの土壌有機炭素を消滅させるようにした $ ^{9} $ 。また火災によるコケ類や土壌有機炭素の層の動態とその影響を反映させるため、LSMの層の変動をより融通の利くものに変えた。その数を最低でミネラルの4層のみの状態から、コケ類の1層と土壌有機炭素が25層を合わせた30層まで変動させ、土壌有機炭素の厚みは1層につき0cmから5cmまで対応し全体で0mから1.25mまで変動できるようにした。

コケ類と高緯度の土壌にある土壌有機炭素の性質は他の地域の土壌にある有機土壌と比べ非常に高い保水力と空隙率および非常に低い熱伝導率を有しており、Noah LSMには該当するパラメータ一が存在していなかった。これをより現実的なものにするため、O’Donnell et al. $ ^{10)} $ に記載されているデータやフィールドでの調査を元にパラメータ一を設定し、熱伝導率を計算するように変更した。本研究で用いた主要なパラメータ一は表(4)-1のとおりである。
表(4)-1 本研究で用いた主要なパラメーター。本文中に特に記載のないものについては、Ise et al. (2008)に基づく。

パラメータ一名	単位	値
リター供給量	kg C m^{-2} y^{-1}	0.358
土壌層の厚さ(初期値)	m	0.1, 0.3, 0.6, 1
土壌層の厚さ(最小値)	m	0.025
土壌層の厚さ(最大値)	m	0.1
土壌有機炭素分解率(metabolic画分)	y^{-1}	11
土壌有機炭素分解率(structural画分)	y^{-1}	4.5
土壌有機炭素分解率(humified画分)	y^{-1}	0.20
炭素含有率(fibrous層)	kg C kg Soil^{-1}	0.4
炭素含有率(humic層)	kg C kg Soil^{-1}	0.3
透水速度(fibrous層)	m s^{-1}	6.8
透水速度(humic層)	m s^{-1}	8.0

土壤有機炭素蓄積量の地域多様性を計算するために、排水性の性質が違う2種類を想定した $ ^{[11]} $ 。前述のKane et al. $ ^{[9]} $ に基づき、北向き斜面と低地を排水性の悪い土地、南向き斜面を排水性の良い土地とし、PB-SDM-v2.0へ入力される日光量を調整することで再現した。次に、アラスカの内陸北方樹林域を排水性で分類するにあたり、地理情報システム（GIS）を用いて植生と永久凍土の地図から、北方樹林であり永久凍土が少なくとも断続的の発生している地域を指定し、標高図から低地、北向きの斜面、南向きの斜面へと分類した(図(4)-6)。GISを用いて分類された排水性の良い土地と悪い土地の面積は、それぞれを排水性の良い土地の面積を106283.7km $ ^{2} $ 、排水性の悪い土地は394723.5km $ ^{2} $ と推定した。この面積比を用い、最終的なアラスカ北方林地帯における土壤炭素収支のダイナミクスの解明と将来予測を行った。
図(4)-6 排水性により分類されたアラスカ内陸域。山岳地帯、ツンドラ地帯、永久凍土の可能性が低い地域はモデルから除外されている。

## 4 ．結果及び考察

完成したPB-SDMを用い、アラスカ州フェアバンクス付近の北方林における気象データと土壌データを使用したシミュレーションを行った。モデルを定常状態にするための2000年間のシミュレーション（スピンアップ）の後、2003年から2010年までの気象データを用いたシミュレーションを行った。シミュレーション結果の検証により、PB-SDMは土壌の物理環境および土壌炭素の蓄積を適切に再現できることが分かった。

## （１）土壤炭素循環および土壌物理過程の再現性の検証

アラスカ州フェアバンクス付近の該当サイトにおける気象および地表面物理データ（気温・降水量・湿度・風向・風速・短波放射・長波放射）を入力データとしてPB-SDMの土壤物理モジュールによるスピンアップを行った結果、永久凍土の深さの推定値は29.4cmとなった。これは観測値である29cmにきわめて近かった。土壤炭素分解が盛んに行われる夏季の土壤温度の変化と、春先の雪解けのタイミングは観測結果とよく一致した(図(4)-7)。これにより、PB-SDMは該当サイトにおける地表面物理過程を的確に再現していることが分かった。先行研究では、永久凍土の存在の有無を再現すること自体が挑戦となるレベルの研究が多いなかで、本サブテーマによって構築されたシミュレーションモデルの精密性が浮き彫りとなった。また、永久凍土より上に存在する層に蓄積された土壤有機炭素量は観測によると25.06kgC m^{-2}と推定されたのに対し、PB-SDMは
28.470kgC m^{-2} であった。このことは、土壌有機炭素の蓄積と分解というダイナミクスを該当サイトの気象および地表面物理データから首尾よく推定できたことを意味し、ここで使用した土壌炭素循環モデルが気候変動下における土壌炭素動態を的確に推測できる可能性についての期待を抱かせることとなった。

図(4)-7 2009 年の春から夏にかけての土壌温度のシミュレーション結果(破線)と観測データ(実線)の比較。

## （２）土壌炭素循環－土壌物理過程結合モデルの理論的振る舞い

次に、土壤物理プロセスと土壌炭素動態の相互作用の大きさを定量化するため、本課題で開発されたPB-SDMをDynamicモデル（相互作用を含んだモデル）とし、これに対して、PB-SDMを改造し土壌物理プロセスと土壌炭素動態の相互作用を持たないようにしたモデルをStaticモデルとし、両者の举動を比較した。なお、Dynamicモデル内の有機土壤層の厚さはリター加入量と分解量のバランスによって決定され、環境の変化に応じて増減するのに対し、Staticモデルでは有機土壤層の厚さを初期条件として与える必要がある。そこで、有機土壤層の厚さを地表から10cmに固定したモデル(Static1)と、30cmに固定したモデル(Static2)の2種類を用いることにした。

比較の結果、DynamicモデルとStaticモデルでは土壌炭素動態に大きな違いがあることが分かった(図(4)-8)。Static1による土壌炭素蓄積量はDynamicの50%ほどであったのに対し、Static2の蓄積量は120%を超えていた。まったく同じ気象条件下での実験であったにもかかわらず、土壌の深さを初期条件として与える従来型のStaticモデルでは、シミュレーション結果は初期条件に大きく左右されることが分かった。これにより、従来型のモデルの問題点が明らかにされたとともに、有機土壌層の厚さを客観的かつダイナミックに決定するPB-SDMの優越性が強調されることとなった。
図(4)-8 DynamicモデルとStaticモデルによる土壌炭素蓄積動態の比較。Dynamicモデルは本サブテーマで開発したPB-SDMであり、有機土壌層の厚さが土壌炭素の蓄積と分解にリアルタイムで対応して変動する。Staticモデルは有機土壌層の厚さを変化させないモデルであり、これによりPB-SDMの理論的振る舞いを検証した。有機土壌層の厚さを有機土壌層の厚さを地表から10cmに固定したモデル(Static1)と、30cmに固定したモデル(Static2)の2種類がある。

## （３）土壌炭素循環－土壌物理過程結合モデルによる将来予測

北極高緯度土壌圏に特有な物理プロセス・物質循環プロセスを明示的に扱うことによって改良を施したPB-SDM v2.0を用いてシミュレーション実験を行い、またその結果を土地の排水性により分類して土壌有機炭素量を記録していたPing et al. $ ^{12} $ のデータを用いて検証した（図(4)-9）。その結果、PB-SDM-v2.0によるシミュレーションはPoorly drained及びWell drainedのふたつの排水性タイプを持つ地形それぞれにおける土壌有機炭素蓄積量の観測データを適切に再現していることが分かった。この検証結果からPB-SDM v2.0はアラスカ内陸北方樹林広域でのシミュレーションを行うのに充分な信頼性があると判断した。
Poorly Drained

Well Drained

図(4)-9 シミュレーション結果と観測の検証。アラスカ内陸北方樹林域を排水性により大きく2種類に分け、排水性の低い土地(Poorly Drained)と高い土地(Well Drained)それぞれでPing et al. 2010のデータ(平均値と上下1平均偏差値)と検証した。火災は200年周期で定期的に発生する。

温暖化の影響による土壤有機炭素の減少を予測するため、シミュレーションで2000年の土壤有機炭素蓄積期間の後に気温が3℃上昇するシミュレーションを行った。広域でのパターンをある程度再現するため、森林火災を乱数に基づく周期によって発生させ、排水性の高い土地と低い土地でそれぞれ5回のシミュレーションを実行した。合計10回分のシミュレーション結果を、GISモデルで計算された面積に当てはめた結果が図(4)-10である。シミュレーションの結果から算出すると、気候変動によってこの地域の気温が3℃上昇することにより、アラスカ内陸域だけで2×10¹² kg(2ギガトン)の炭素が放出され、地域の土壤有機炭素量が28.3%失われると推定されることとなった。
図(4)-10 温暖化による土壌有機炭素への影響を予測したシミュレーション。排水性の悪い土地のほうが温暖化の影響を強く受けたことにより、対象地域全域での炭素蓄積量は気候変動によって大きく減少することが分かった。

火災発生時期の不確実性について検証するためのシミュレーション実験を行った（図(4)-11）。5回の試行を行った結果、火災発生時期が異なるシミュレーション間には土壌有機炭素蓄積量の差異が見られたが、平衡状態における蓄積量はおおむね一定の範囲に収まることが確かめられた。このことから、本サブテーマによる将来予測結果の不確実性については、結果に大幅な影響を与える可能性は少ないことが示唆される。ただし、5試行のうち1試行においては、他の4試行とある程度異なる蓄積傾向も見られた。そのため、不確実性についての検証は今後も行う必要があることも示された。
図(4)-11 乱数を用いて火災を発生させた場合の有機質土壤の厚さ変化のシミュレーション結果。2000年分のシミュレーションを5回試行し、それぞれのばらつきを検討した。

さらに、コンピュータ内部で発生させた乱数を利用した火災発生を考慮した土壌有機炭素ダイナミクスシミュレーションにおいて、地形による排水性の違いも同時に考慮した一連のシミュレーション実験も実施した（図(4)-12）。この実験の結果から、排水性の高い地形では有機質土壌の厚さの平衡状態はどのシミュレーション試行でもほぼ一定となったが、排水性の低い地形における平衡状態はシミュレーション試行によって大きなばらつきを持つことが分かった。
図(4)-12 乱数を用いて火災を発生させた場合の有機質土壌の厚さ変化のシミュレーション結果。排水性の高い地形（well drained）と低い地形（poorly drained）それぞれでシミュレーションを5回試行し、乱数の使用によって生じるばらつきを検討した。シミュレーションは2500年分を実行したが、そのうち初期の2000年分は現在の気候データを用いたもので、その後500年分は温暖化の影響を仮想的に実験するために3℃の温度上昇を与えた。

この原因として以下の状況が考えられる。すなわち、アラスカ州中部フェアバンクス付近はdiscontinuous permafrost zone（非連続な永久凍土が分布した地域）に位置している。排水性の高い地形では永久凍土はあまりみられないが、泥炭地などの排水性の低い地形では永久凍土が広く分布している。PB-SDMはこの状況を的確に再現することができている。永久凍土のない排水性の高い地形では、火災によって土壌有機炭素が消失しても、比較的短期間（100年から200年ほど）で土壌有機炭素量が平衡状態に達する。これは、排水性の高い地形では土壌有機層が薄いため、土壌有機層の増加による土壌物理条件の変化というフィードバックが小さいためである。一方、排水性の低い地形では永久凍土が広く見られる。本実験では、火災による土壌有機層の厚さの低下により土壌物理条件が変化し永久凍土層が後退すること、その後数百年以上かけて永久凍土が徐々に形成され厚さを増していくことを適切に再現しているため、排水性の低い地形における火災後の回復にはばらつきが大きくなった。
## （４）土壌炭素循環－土壌物理過程結合モデルに関する考察

本研究によりアラスカ内陸での土壌有機炭素の広域シミュレーションの信頼性を向上させ、将来予測を行うことができるようになった。多くのフィールドデータを新たに取り入れ、排水性の良い土地、悪い土地でのフィールド観測との整合性もより良くなった。

また本研究により今後のフィールドでの調査の課題がより明らかになった。現在の地理情報システム（GIS）によるアラスカを分類するモデルはまだフィールドでの検証が必要であり、どのような要素が排水性や土壌有機炭素蓄積の違いを作っているのかを調べればより正確な広域予測が行えるようになるだろう。アラスカ内陸部のシミュレーションしか行っていないが、このモデルをツンドラ地域へと拡大することによりシミュレーション予測の結果は全球規模の気候変動研究にとってより重要なものになるだろう。

PB-SDM v2.0はコケ類や有機物の性質をより正確に取り入れることにより、有機層の蓄積による正のフィードバックの効果がより強く表れるようになった。そのためモデルの感度解析では非常に感度が高く、パラメーターの設定で予測される数値が大きく違う結果が出ている。例えば温度による土壤有機炭素の分解速度を決定するにあたって、低温でのQ_{10}値が高いという観測があるが、これを反映させると結果が大きく違った。少しの積雪量の違いにより永久凍土が形成されるかどうかに違いができ、結果土壤有機炭素の蓄積量に大きな影響を与えている結果も出ている。これらは、より正確な観測の必要性を示しており、さらなる調査が期待される。

## （５）土壌炭素循環－土壌物理過程結合モデルの感度実験に関する予備的考察

## 1 ） $ Q_{10} $

土壌炭素の温度による分解速度にはまだ不明な点が多い。土壌炭素の分解速度の計算には一般的には $ Q_{10} $ を2−3と設定することが多いが、低温の状態では $ Q_{10} $ 値が大きく変化するといった実験結果が報告されている。このモデルでは $ Q_{10} $ ではなくLloyd and Taylor (1994)の計算式を用いているが、 $ Q_{10} $ による計算式を用いたシミュレーション、また $ Q_{10} $ が低温で大きく上昇した場合でのシミュレーションを行った（図4-(13)）。

これらのシミュレーションを行った結果、低温での $ Q_{10} $ の数値設定はシミュレーション結果に大きく影響を与えることが分かった（図4-(14)）。正確な土壌炭素分解速度の解明は、今後シミュレーションの精度を上げるために必要になると考えられる。
図4-(13) 温度の変化に対する土壌炭素の相対的分解速度。点線がLloyd and Taylor (1994)を元にしたモデルのデフォルト、赤線が $ Q_{10} $ を2.5にしたもの。5℃以下で $ Q_{10} $ が5に変化する場合（緑線）と10に変化した場合（青線）。
図4-(14) Q_{10}によるシミュレーションの感度実験結果。低温においてQ_{10}が上昇すると、最終的に炭素の蓄積量が大きく変わる。点線がデフォルトの分解速度を用いたもの、赤線がQ_{10}を2.5にしてシミュレーションを行ったもの。緑線、青線はそれぞれをQ_{10}が5℃以下において5と10になるシミュレーション。

## 2 ）温暖化

温暖化によって上昇する気温を3度と設定し実験を行ったが、全球気候シミュレーションにおいてアラスカは上昇気温がより高く予測される。想定される上昇温度が上がった場合のシミュレーションを行い結果を比較してみた（図4-(15)）。やはり上昇する温度が高いほど消失する土壌炭素量は増えるが、3℃の上昇ではあまり土壌炭素の減少が見られなかった排水性の高い土地でも5℃7℃と気温が上昇する場合は炭素量に目立った違いが出ている。気候変動による上昇温度によって、単純な線形ではない反応が見られ、今後の予測の重要性が見られる。
図4-(15) 温暖化による上昇気温を3℃（黒線）、5℃（赤線）、7℃（緑線）と想定したシミュレーション結果。（1）排水性の低い土地。（2）排水性の高い土地。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

本サブテーマでは、土壌圏の炭素動態・蓄積・分解のメカニズムを解明するための観測研究と連動する生物地球化学的プロセスと気候へのフィードバックを含めた土壌炭素動態モデルの開発研究実施することにより、実態に即したシミュレーションモデルの開発を行うことが可能となった。その結果、アラスカ北方林地帯での土壌有機炭素の広域シミュレーションの信頼性を向上させ、将来予測を行うことができるようになった。多くのフィールドデータを新たに取り入れ、フィールド観測との整合性もより良くなった。コケ類や有機物の性質をより正確に取り入れることにより、有機層の蓄積による正のフィードバックの効果がより強く表れるようになった。

有機質土壤では土壤炭素が層状に蓄積されていくため、土壤深度によって層の形成時期や、その層の置かれている温度・水分環境、そしてその層に含まれる土壤有機炭素の量と質が大きく異なる
ることを定量的に表現した。これらの時間発展をコンピュータ上でシミュレーションすることにより、長い期間をかけて形成される有機質土壌のダイナミクスを再現することに成功した。アラスカ中部における非連続な永久凍土分布地帯における永久凍土の有無を物理的な熱・水収支からの積み上げで推定することも可能となった。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

特に記載すべき事項はない

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

本サブテーマでは、複雑な地表面プロセスが相互作用を起こしているため将来予測が困難であった北極高緯度地域の気候変動への影響・気候変動から受ける影響の双方を定量予測するための重要なステップとなるシミュレーション研究を行った。特に、土壌有機炭素蓄積を的確に再現するために欠かせない土壌の垂直構造の明示化と土壌物理条件と土壌炭素ダイナミクスの結合を行った。このシミュレーションモデルの性能は、アラスカ中部における非連続な永久凍土分布地帯における永久凍土の有無を物理的な熱・水収支からの積み上げで推定できたことからも見られるとおり、定量的な将来予測において世界的にも注目されるべきものである。

### 6. 国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はない

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) M. MORI, T. ISE, M. KONDO, Y. KIM, H. ENOMOTO, M. UCHIDA: Open J. Ecol. 2, 90-95 (2012)

“The effect of the feedback cycle between the soil organic carbon and the soil hydrologic and thermal dynamics”

## くその他誌上発表（査読なし）>

1) 月刊理科の探検（2012年2月号、株式会社文理、「地球温暖化—研究の最前線—分かってきたこと・まだ分かっていないこと」）

2) 月刊パリティ（2012年3月号、丸善出版株式会社、「地球温暖化は事実なのか？--よくある誤解と分かりやすい答え」）

3) 日本土壌肥料学雑誌（2012年12月号、日本土壌肥料学会、「セミナー報告 第5回 モニタリングと広域評価を考える会 広域評価を目指したモニタリングとモデリングの相互フィードバック」）
## （2） 口頭発表（学会等）

1) 伊勢武史：若手生態学者モデル勉強会（2010）

「泥炭地のシミュレーションと気候変動－生態学と物理学の接点」

2) T. ISE : Ecological Society of America Annual Meeting, Pittsburgh, U.S.A., 2010

"Construct a size- and age-structured dynamic global vegetation model: simulation of global carbon budget"

3) 伊勢武史：日本気象学会秋季大会（2010）

「陸域生態系モデルの今後の発展の方向性と応用の可能性」

4) 伊勢武史：GCOE公開講演会、横浜国立大学（2010）

「泥炭地のシミュレーションと気候変動－生態学と物理学の接点」

5) T. ISE : Second International Symposium on the Arctic Research, Tokyo, Japan, 2010

“A physics-based, depth structured simulation of soil organic carbon: Study in Alaska with 14C data”

6) T. ISE : American Geophysical Union Fall Meeting, San Francisco, U.S.A., 2010

“Constructing a depth-stratified model for soil organic carbon: dynamics of past, current, and future accumulation and decomposition”

7) 伊勢武史：国立極地研究所 平成22年度研究集会「北極環境研究の課題と展望」（2011）

「土壌階層モデルによる土壌物理と炭素循環のシステムシミュレーション：アラスカにおけるケーススタディ」

8) 伊勢武史：第58回 日本生態学会大会（2011）

「土壌炭素モデルの垂直構造化と放射性炭素データによる検証」

9) T. ISE, N. KATI, H. ENOMOTO, M. KONDO, M. UCHIDA : AMS-12 Conference, New Zealand, 2011

“Constructing a depth-stratified model for soil organic carbon: a brand-new, integrated ecosystem model with radiocarbon tracking”

10) 伊勢武史：日本生態学会近畿地区会（2011）

「泥炭地のシミュレーションと気候変動－生態学と地球環境」

11) T. ISE, N. KATO, H. ENOMOTO, M. KONDO, M. UCHIDA: The 4th East Asia AMS Symposium, Tokyo, Japan, 2011

“Constructing a depth-stratified model for soil organic carbon: dynamics of past, current, and future accumulation and decomposition”

12) 伊勢武史：第59回 日本生態学会大会（2012）

「物質循環シミュレーションモデルにおける土壌生態系：新たなフロンティアとその課題」

13) K. MORI, T. ISE, M. KONDO, Y. KIM, H. ENOMOTO, and M. UCHIDA : Third International Symposium on the Arctic Research, Tokyo, Japan, 2013

“The effect of the feedback cycle between the soil organic carbon and the soil hydrologic and thermal dynamics”

14) 伊勢武史：日本土壌肥料学会（2012）

「物質循環シミュレーションモデルにおける土壌生態系：新たなフロンティアとその課題」

15) 伊勢武史：第60回 日本生態学会大会（2013）

「気候変動下の土壌炭素モデルのあるべき姿--ここに気づけばもっと良くなる」
## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない

（４）シンポジウム、セミナー等の開催（主催のもの）

1）一緒に学ぼう！生態学のシミュレーション体験（2013年3月5日、第60回日本生態学会、静岡県コンベンションアーツセンター、参加者約120名）

2）地球規模の気候変動メカニズム（2012年3月5日、第20回自然史標本情報の発信に関する研究会、兵庫県立大学、参加者約30名）

3）サイエンスカフェ：陸域生態系とシミュレーション（2011年10月20日、兵庫県立大学、参加者約18名）

## （５）マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない

## (6) その他

1）学んでみると生態学はおもしろい（2013年1月17日、ベレ出版、単著、一般書籍出版）

### 8 \. 引用文献

1) S.A. ZIMOV, E.A.G. SCHUUR, F.S. CHAPIN III: Science 312, 1612-1613 (2006) "Permafrost and the global carbon budget"

2) D.M. LAWRENCE, A.G. SLATER: Geophys. Res. Lett 32(24) DOI:10.1029/2005GL025080 (2005)

“A projection of severe near-surface permafrost degradation during the 21st century”

3) P. CAMILL, J.S. CLARK: Ecosystems 3, 534-544 (2000)

“Long-term perspectives on lagged ecosystem responses to climate change: Permafrost in boreal peatlands and the Grassland/Woodland boundary”

4) T. ISE, A.L. DUNN, S.C. WOFSY, and P.R. MOORCROFY: Nature Geoscience 1, 763-766 (2008)

“High sensitivity of peat decomposition to climate change through water-table feedback”

5) T. ISE T, P.R. MOORCROFY: Biogeochemistry 80, 217–231 (2006)

“The global-scale temperature and moisture dependencies of soil organic carbon decomposition: an analysis using a mechanistic decomposition model”

6) B. LIVNEH, Y. XIA, K.E. MITCHELL, M.B. EK, D.P. LETTEBMAIER: J. Hydrometeor. 11, 721–738 (2010)

“Noah LSM Snow Model Diagnostics and Enhancements”

7) J.J. CARRASCO, J.C. NEFF, J.W. HARDEN: J. Geophys. Res. 111, G02004, doi:10.1029/2005JG000087 (2006)

“Modeling physical and biogeochemical control over carbon accumulation in a boreal forest soil”

8) K. YOSHIKAWA, W.R. BOLTON, V.E. ROMANOVSKY, M. FUKUDA, L.D. HINZMAN: J. Geophys. Res. 107(D1), 8148, doi:10.1029/2001JD000438 (2002)
“Impacts of wildfire on the permafrost in the boreal forests of Interior Alaska”

9) E.S. KANE, E.S. KASISCHKE, D.W. VALENTINE, M.R. TURETSKY, and A.D. MCGUIRE: J. Geophys. Res. 112, G03017, doi:10.1029/2007JG000458 (2007)

“Topographic influences on wildfire consumption of soil organic carbon in interior Alaska: Implications for black carbon accumulation”

10) J.A. O'DONNELL, V.E. ROMANOVSKY, J.W. HARDEN, A.D. MCGUIRE: Soil Sci. 174(12), 646-651 (2009)

“The effect of moisture content on the thermal conductivity of moss and organic soil horizons from black spruce ecosystems in Interior Alaska”

11) S. YI, K. MANIES, and J. HARDEN, and A.D. MCGUIRE: Geophys. Res. Lett. 36, L05501, doi:10.1029/2008GL037014 (2009)

“Characteristics of organic soil in black spruce forests: Implications for the application of land surface and ecosystem models in cold regions”

12) C.L. PING, G.J. MICHAELSON, E.S. KANE, E.C. PACKEE, C.A. STILES, D.K. SWANSON, and N.D. ZAMAN: Soil Sci. Soc. Am. J. 74, 969-978 (2010)

“Carbon stores and biogeochemical properties of: soils under black spruce forest, Alaska”
# Observational Arctic Terrestrial Soil Carbon Dynamics Research and Development of their Modeling for Predicting Arctic Climate Change Under Global Warming

Principal Investigator: Masao UCHIDA

Institution: National Institute for Environmental Studies (NIES)

16-2 Onogawa, Tsukuba, Ibaraki, 305-8506, Japan

Tel: +81-029-850-2877 / Fax: +81-29-850-2573

E-mail:uchidama@nies.go.jp

Cooperated by: National Institute of Polar Research, University of Tsukuba, University of Hyogo

## [Abstract]

Key Words: Arctic terrestrial ecosystem, Climate change, Soil carbon dynamics, Global warming, Alaska

Boreal forest and tundra in the Arctic are vulnerable to the Arctic climate change. Accompanying the shrinkage of sea ice in the Arctic, the water vapor and heat fluxes in the Arctic sea are increasing. Part of this heat flux does impact the terrestrial ecosystem and decomposition of the soil organic carbon of boreal forest and tundra in permafrost, releasing soil-originated $ CO_{2} $ to the atmosphere. Therefore, the Arctic system may contribute to the positive feedback. Accumulation and decomposition of soil organic carbon (SOC) have significant impacts on global carbon cycling. Especially, high-latitudinal regions, where a particularly strong warming is expected, currently store large amounts of SOC, and vulnerability against environmental changes are hotly discussed. To test this hypothesis, we investigated biogeochemical process in the permafrost environments using various geochemical and biological approaches, as well as meteorological observations and developed the simulation model for soil carbon dynamics under changing Arctic climate. This study was carried out in representative stations at three tundra sites, a tundra-boreal forest ecotone site, and four boreal forest sites along the Alaska pipeline (1000km long). In summer and winter seasons in 2010, 2011 and 2012, observations were carried out in stations for the distinct vegetation distribution. Soil physical and chemical properties, $ {}^{14}C $ of SOC, soil $ CO_{2} $ and methane flux, and meteorological observation were carried out. Obtained observational and analytical data was also used for simultaneous development of model for soil dynamics in this study. By using high precision analysis of $ {}^{14}C $ of SOC, we got the residence time in representative ecosystems in studied site. Additionally, we developed the incubation protocols soil to get the $ Q_{10} $ values of the permafrost soil. This provides useful information to test the developing model for soil carbon dynamics under changing Arctic
climate. In this study, an integrated simulation model Physical and Biogeochemical Soil Dynamics Model (PB-SDM) was constructed by coupling soil biogeochemical dynamics and land surface physical dynamics. This model has a depth structure, where soil organic carbon dynamics of certain depth are predicted by soil temperature and soil moisture of that depth. This may sound simple, but this was the first study that explicitly treated the depth structure of soil biogeochemistry and land surface physics simultaneously. By using this model, we successfully reproduced current observations taken around Fairbanks, Alaska. We also explicitly included wildfire, which can largely change terrestrial carbon balance, in the model by using random numbers generated during the simulation. We found that the interior Alaska region can be a significant carbon source under the climate change, and ca. 28% of soil organic carbon stored in this region can be lost due to warming.
## A-1003 北極高緯度土壌圏における近未来温暖化影響予測の高精度化に向けた観測及びモデル開発研究（独立行政法人国立環境研究所）

急激な温暖化の結果

アラスカ、地質時代から蓄積された易分解性有機炭素(fossil carbon)の宝庫

12-16 16-20 20-40 北極域：2071-2100 年

温暖化による気温上昇（〜6.5℃）

の影響最大、

永久凍土の融解

乾燥化により自然火災多頻度発生

→土壌有機炭素の分解・放出を加速？

→正の温暖化フィードバック

Zimov et al., Science

## ● 近未来温暖化により高い炭素循環フィードバック?→その予測精度は不十分

## 将来予測の高精度化に向けたモデル開発のための観測データの積み上げと検証可能なモデル開発が必要！ 200 km Site 22

## 目的·目標

北極高緯度土壌圏における土壌有機炭素動態を中長期的に予測するための観測とモデル開発

土壌圏の炭素動態・蓄積・分解のメカニズムを解明するためのデータ取得と生物地球化学的プロセスと気候へのフィードバックを含めた土壌炭素動態モデルの開発

観測地：米国アラスカ州、北緯60〜75度(南北約1000km)、タイガ・ツンドラ凍土帯、自然火災跡地観測協力：アラスカ大、北極圈研究センター(IARC)

## 【サブテーマ1,2,3】

北極域土壌圏における有機炭素動態の

実態解明のための陸域総合観測

## ①開発（基礎データ）

仮比重、炭素·窒素含有量、土壤呼吸速度测定、温度依存性 $ \left(Q_{10}\right) $ 、環境要因（地温·水分）、熱伝導率

## ②検証データ

土壤有機炭素の炭素蓄積量と分解率、滞留時間→土壤有機炭素の $ ^{14} $ C分析

## ③高精度化（プロセス解明データ）

・土壤呼吸 CO₂ の炭素源の特定

• Fossil carbon 分解の割合の定量化

→土壤 $ CO_{2} $ 、土壤呼吸、微生物脂質の $ ^{14}C $ 測定

## 【サプテーマ 4】

北極域における土壌有機炭素動態を中長期的に解析するためのモデル高度化

①北極土壌圏炭素動態モデルの開発 (ED2.0-peat をベース)

## ② 検証・改良

· 炭素動態(平均滞留時間、CO_{2}放出速度)を再現性確認

## ③ 高精度化

・北極圈特有の未解決プロセスを考慮

(永久凍土の融解と fossil carbon 分解の活性化、自然火災による有機炭素の消失 etc…)

## 北極生態系土壤圏における温暖化影響予測の高精度化

土壌物理との炭素循環のフィードバックにより、気候変動下にある高緯度北極土壌炭素の蓄積と分解を再現
# 平成29年度予算について

法務省

第 1 経費関係

1 一般会计

7,504億円

(平成28年度補正予算額 260億円)

2 東日本大震災復興特別会計 15 億円

第 2 定員関係

增員數 1，207人，定員合理化數 △971人

純增数 236人

第3 機構関係

大臣官房参事官(訟務担当)1人及び訟務局参事官2人の時限の撤廃
(单位：百万円，%)

区 分	平 成 28 年度当 初 予 算 额A	平 成 29 年度予 算 额B	对前年度增△减额
B-A	比较率
一 般 会 计	742,017	750,388	8,371	101.1
人 件 费	498,917	502,240	3,323	100.7
物 件 费	243,100	248,148	5,048	102.1
う ち 施 設 费	21,148	23,653	2,505	111.8
東日本大震災復興特別会計	1,357	1,451	94	106.9
人 件 费	466	452	△	97.0
物 件 费	891	999	108	112.1
う ち 施 設 费	107	228	120	213.1

注 東日本大震災復興特別会計については，復興庁所管であり，同庁において一括して計上する。

【参考】平成28年度補正予算（第2号）

(单位：百万円)

平成28年度補正予算(第2号)の概要	平成28年度補正予算額
Ⅰ 災害復旧・災害対応の強化法務省施設の防災・減災対策の強化うち施設費	19,49619,496
Ⅱ 円滑かつ厳格な出入国管理体制の整備観光先進国に向けた出入国審査体制の強化	4,098
Ⅲ 安全・安心な社会の実現治安確保に向けたテロ・保安対策等の強化	2,451
合計	26,045

注 百万円単位で四捨五入している関係から，一部整合しない場合がある。
## 事項別予算

## 一 般会计

(单位: 百万円)

(参考) (单位:百万円)

事項	平成28年度予算額	平成29年度予算額	増△減額	文物件費
うち物件費	補正予算(第2号)	対前年度増△減額
1 大臣官房関係経費	130,728	128,820	△ 1,908	16	164	181
2 日本司法支援センター関係経費	30,588	30,285	△ 304	△ 304	0	△ 304
3 施設整備関係経費	21,148	23,653	2,505	2,505	19,496	22,001
4 法務総合研究所関係経費	2,013	2,708	695	682	10	693
5 登記・戸籍等関係経費	124,479	124,788	309	52	114	166
6 検察関係経費	108,089	109,421	1,332	21	114	135
7 矯正関係経費	231,975	233,616	1,641	19	1,680	1,699
8 更生保護関係経費	26,057	26,618	561	52	0	52
9 人権擁護関係経費	3,341	3,383	42	42	0	42
10 訟務関係経費	1,856	1,909	53	53	0	53
11 出入国管理関係経費	47,404	50,455	3,051	1,602	4,098	5,700
12 公安審査委員会関係経費	66	66	0	0	0	0
13 公安調査庁関係経費	14,273	14,668	395	308	368	676
合計	742,017	750,388	8,371	5,048	26,045	31,093

※（参考）欄の対前年度増△減額欄は，物件費について，29年度予算額に28年度予算額を加えた合計額と28年度当初予算額との増△減額である。

## 東日本大震災復興特別会計

(单位: 百万円)

事項	平成28年度予算額	平成29年度予算額	増△減額	うち物件費
1 登記事務関係経費	654	634	△ 19	△ 6
2 民事法律扶助等関係経費	596	589	△ 6	△ 6
3 施設復旧関係経費	107	228	120	120
合計	1,357	1,451	94	108

（注）百万円単位で四捨五入している関係から，一部整合しない場合がある。
平成29年度組織別增員查定結果

区 分	平成28年度	平成29年度
定 員	要 求	增 員	減 員(合理化計画)	純增▲減数	定 員
法務本省	856	29	15	15	871
法務総合研究所	88	88
法務局	8,877	241	182	▲ 224	▲ 42	8,835
登 記 等	8,239	214	166	▲ 222	▲ 56	8,183
人 権	245	23	15	▲ 1	14	259
訟 務	393	4	1	▲ 1	393
檢察庁	11,799	281	240	▲ 233	7	11,806
檢事	1,855	37	25	▲ 15	10	1,865
副檢事	899	899
事務官 等	9,045	244	215	▲ 218	▲ 3	9,042
矯正官署	23,597	498	415	▲ 407	8	23,605
矯正研修所	55	▲ 2	▲ 2	53
矯正管区	233	233
刑事施設	19,643	415	344	▲ 332	12	19,655
少年院	2,465	54	47	▲ 48	▲ 1	2,464
少年鑑別所 等	1,201	29	24	▲ 25	▲ 1	1,200
更生保護官署	1,791	92	54	▲ 30	24	1,815
地方更生保護委員会	285	15	9	9	294
保護観察所	1,506	77	45	▲ 30	15	1,521
地方入国管理官署	4,270	267	254	▲ 50	204	4,474
入国者収容所	192	17	17	17	209
地方入国管理局	4,078	250	237	▲ 50	187	4,265
本省小計	51,278	1,408	1,160	▲ 944	216	51,494
公安審查委員会	4	4
公安調查庁	1,589	84	47	▲ 27	20	1,609
內部部局 等	362	4	4	4	366
公安調查局·事務所	1,227	80	43	▲ 27	16	1,243
合 計	52,871	1,492	1,207	▲ 971	236	53,107

※ 増員欄には, 時限査定を含む。
# 一般会計予算における重点事項の概要

平成28年度当初予算額(A)	平成29年度予算額(B)	(単位:百万円) 对前年度増△減額(B-A)
I 2020年東京オリンピック・パラリンピック競技大会開催に向けた取組
1 円滑かつ厳格な出入国管理体制の整備	12,709	14,599	1,890
このほか,平成28年度補正予算とこれを含む増△減額
〈施策の概要〉
2020年東京オリンピック・パラリンピック競技大会や観光先進国に向けて訪日外国人の増加に対応するために必要な出入国管理体制を強化。
〈骨太の方針との関連〉
・(観光を我が国の基幹産業へと成長させるため)革新的な出入国審査などのCIQの体制整備【骨太14頁】
・(「明日の日本を支える観光ビジョン」に位置づけられた,2020年(平成32年)に訪日外国人旅行者数を4000万人,…とする目標の達成等により観光先進国を目指すこととし,)「観光ビジョン実現プログラム2016」に基づき,政府一丸,官民を挙げて,その早期実現に向けて取り組む。【骨太24頁】・水際対策を含めたテロ対策や不法滞在対策等を引き続き講ずる。【骨太27頁】
〈経費関係〉
円滑かつ厳格な出入国管理体制の整備	12,709	14,599	1,890
2 治安・テロ対策の強化	2,699	3,057	359
このほか,平成28年度補正予算とこれを含む増△減額
〈施策の概要〉
東京五輪開催を見据え,我が国の良好な治安を確保することができるよう,公安調査活動によるオリンピック・パラリンピック関連動向調査及びテロ関連情報収集等の治安・テロ対策を強化。
〈骨太の方針との関連〉
・(我が国の安全保障や)テロ対策等に係る情報収集・分析機能の強化【骨太26頁】
・(良好な治安を確保するため,「『世界一安全な日本』創造戦略」に基づき,)サイバー犯罪・サイバー攻撃対策,水際対策を含めたテロ対策・カウンターインテリジェンス機能の強化【骨太27頁】
〈経費関係〉
①東京大会等に向けての関連動向調査及びテロ関連情報収集の強化	276	437	161
②サイバーセキュリティ対策の強化	50	100	51
平成28年度当初予算額(A)	平成29年度予算額(B)	(単位:百万円) 对前年度増△減額(B-A)
Ⅱ 刑務所出所者等の再犯防止対策の推進
1 再犯防止対策の推進	11,891	12,412	522
〈施策の概要〉
犯罪対策閣僚会議決定「再犯防止に向けた総合対策」(平成24年7月)及び「宣言:犯罪に戻らない,戻さない」(平成26年12月)に掲げられている対象者の特性に応じた処遇,住居の確保,就労支援等の再犯防止対策を推進。
〈骨太の方針との関連〉
・(良好な治安を確保するため,「『世界一安全な日本』創造戦略に基づき,…)保護観察実施体制や薬物依存症治療拠点の整備を含めた薬物対策,…を引き続き講ずる。また,受刑者等に対する教育・職業訓練の一層の充実やそれを支える矯正施設の環境整備,高齢受刑者等への配慮,保護司の活動支援,更生保護施設の環境整備や人的体制の強化,協力雇用主の支援を含む刑務所出所者等に対する就労支援等,矯正・保護・検察を連携させながら官民挙げて再犯防止対策を推進する。【骨太27頁】
〈経費関係〉
①雇用ニーズに応じた職業訓練の拡充等及び対象者の特性に応じた矯正処遇の充実強化	3,084	3,334	250
②刑の一部の執行猶予制度の実施及び改正更生保護法に基づく保護観察実施体制の充実	8,806	9,078	272
2 矯正施設の環境整備等	21,148	23,653	2,505
このほか,平成28年度補正予算とこれを含む増△減額
〈施策の概要〉
旧耐震基準により昭和56年以前に整備された法務省施設及び職員宿舍の建替え等の耐震対策を促進。再犯防止施策推進の土台となる矯正施設の環境整備を推進。
〈骨太の方針との関連〉
・(「国土強靭化基本計画」及び「国土強靭化アクションプラン2016」に基づき,PDCAサイクルを確実に機能させながら)国土強靭化の取組を着実に推進する。【骨太21頁】
・防災・減災の取組を推進…庁舎などの災害時における防災拠点や避難所となる公共施設の耐震化を推進する。【骨太21頁】
・(良好な治安を確保するため,「『世界一安全な日本』創造戦略に基づき,…)受刑者等に対する教育・職業訓練の一層の充実やそれを支える矯正施設の環境整備【骨太27頁】
〈経費関係〉
①矯正施設関係	5,784	14,677	8,893
②法務総合庁舎関係	15,364	8,975	△ 6,388
## Ⅲ 経済再生の加速化及び震災復興の推進

地図整備体制の強化及び相続登記の促進	3,428	4,596	1,168

従来型, 大都市型及び復興型登記所備付地図作成作業の推進

相続登記の促進に向けた制度の創設等の実施

〈骨太の方針との関連〉

・（不動産ストックのフロー化による投資の促進，地域経済の好循環を図るため…）地籍整備や登記所備付地図の整備等を含む情報基盤の充実等を行う。（また，空き家の活用や都市開発等の円滑化のため，）土地・建物の相続登記を促進する。【骨太24,25頁】

## Ⅳ 法の支配を実現するその他の諸施策の推進

1	検察活動の充実強化	754	784	30

## 〈施策の概要〉

捜査・公判に必要な人的・物的基盤を確保することにより検察活動を充実・強化。

〈骨太の方針との関連〉

・（良好な治安を確保するため，「『世界一安全な日本』創造戦略に基づき，…）サイバー犯罪…，組織犯罪対策，密輸対策，…人身取引対策，児童の性的搾取，児童虐待，ストーカー，配偶者暴力，性犯罪，特殊詐欺等への対策…を引き続き講ずる。…矯正・保護・検察を連携させながら官民挙げて再犯防止対策を推進する。【骨太27頁】

・ 犯罪被害者等支援のための施策の充実【骨太28頁】
2 2020年国連犯罪防止刑事司法会議(コングレス)の日本開催に向けた事前準備の推進	89	116	27

## 〈施策の概要〉

2020年に日本で開催される国連犯罪防止刑事司法会議(コングレス)の事前準備の推進

## 〈骨太の方針等との関連〉

日本型司法制度の強み等を重要なソフトパワーとし, コングレス2020に向けて, 「法の支配」や「基本的人権の尊重」といった普遍的価値を世界に普及させるための司法分野における多種多様な国際的取組を, 総合的・戦略的に推進する【骨太28頁】

・「法の支配」を基盤とする「日本型司法制度支援」～ソフトパワーとしての「司法外交」の展開～

## 〈経費関係〉

2020年に日本で開催される国連犯罪防止刑事司法会議(コングレス)の事前準備の推進	89	116	27

3 ISDSを始めとする国際紛争への対応を含む予防司法機能の強化等	1,856	1,909	53

## 〈施策の概要〉

法の支配の理念の下, ISDS(投資家と国との間の紛争解決)を始めとする国際紛争への対応を含む予防司法機能の強化等

## 〈骨太の方針等との関連〉

・ 法の支配の理念の下，投資家と国との間の紛争解決(ISDS)を含む国際紛争への対応・未然防止【骨太16頁】

・ 予防司法(紛争を未然に予防する法務)，国際的な法的紛争対応の充実【骨太28頁】

・ 「法の支配」を基盤とする「日本型司法制度支援」～ソフトパワーとしての「司法外交」の展開～

## 〈経費関係〉

国際紛争への対応を含む予防司法機能の強化 35 79 43