Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
東奥日報（青森県）（2015/1/3 16頁）解ける永久凍土

伊勢新聞（三重県）（2015/1/5　4頁）解ける永久凍土

京都新聞（2015/1/5 16頁）永久凍土が融解 モンゴル・ルポ

茨城新聞（2015/1/8 12頁）解ける永久凍土

## (6) その他

特に記載すべき事項はない。

### 8 \. 引用文献

1) UNDP (2007): Human Development Report 2007/2008. Published by the United Nations Development Programme (UNDP). 1 UN Plaza, New York, 10017, USA.

2) IPCC (2007): Climate Change 2007: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, Pachauri, R.K. and Reisinger, A. (Eds.)]. IPCC, Geneva, Switzerland, 104 pp.

3) IPCC (2013): Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Stocker, T.F., D. Qin, G.-K. Plattner, M. Tignor, S.K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex and P.M. Midgley (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 1535 pp.

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20) Nandintsetseg, B., M. Shinoda, R. Kimura, and Y. Ibaraki (2010): Relationship between soil moisture and vegetation activity in the Mongolian steppe. Science Online Letters on the Atmosphere, Vol. 6, 29–32.

21) Nandintsetseg, B. and M. Shinoda (2010): Seasonal Change of soil moisture in Mongolia: Its climatology and modeling. International Journal of Climatology. DOI:10.1002/joc.2134.
（２）気候変動に対する環境容量・適応策評価システムの開発と適応策の提言

慶應義塾大學環境情報學部 厳 網林・丹治 三則

慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科 渡邊 正孝・大場 章弘

平成24～26年度累計予算額：59,359千円（うち、平成26年度予算額：18,751千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

本研究では、気候変動による影響評価として、SHAWモデルによる凍土の融解解析を行った。解析結果から実証サイトにおいては、過去40年間（1970年～2010年）で凍土の融解が進んだ結果、2000年代半ば以降、凍土からの流出が無くなっている事が分かった。土壌からの水分供給不足は、植物の成長不良及び家畜の生育不良に関連していると考えられ、ゾド発生時には家畜被害を大きくする可能性が高い。草原の環境容量については、SimSAGSによる評価システムを開発した。解析結果から、家畜数が環境容量を大きく超え、過放牧状態であるが判明した。また、同モデルを用いてADBのプロジェクトで設置された水場の適応効果について評価を行った。水場を新設する事により、特定の牧草地への過剰な負荷を軽減する事が確かめられた。環境劣化と家畜被害の関係を評価するための牧畜社会の脆弱性評価については、干ばつ・ゾド指標に家畜の草摂餌量及び干し草収穫量の指標を加えた新しい脆弱性指標の開発を行った。開発した脆弱性指標と家畜減耗率の関係から、指標値が0.2を超えると家畜減耗率が増加する事を初めて見出した。適応策による経済的効果については、応用一般均衡モデルによる経済効果評価システムを開発した。経済効果の分析結果から、モンゴルにおける食肉産業においては、食肉処理と流通に関する技術の向上が早急に必要である事が分かった。家畜総量規制政策への提言としては、モンゴルにおける食肉価格の変動に着目した食肉売却よる経済的インセンティブを伴った放牧頭数の抑制及び個人所有の家畜数に対する累進課税、及び放牧地への水資源利用・整備計画について検討を行った。政策決定者に向けては、慶應義塾大学に設置されたUNEP-APAN慶應ノードや慶應義塾大学で開催されたAPAN北東アジア年次会議を通じて気候変動に対する脆弱性評価及び適応策の策定に関する情報配信を行った。

## [キーワード]

凍土融解、適正放牧頭数、気候変動、脆弱性指標、応用一般均衡モデル

### 1. はじめに

半乾燥地域であるモンゴルは、温暖化による水資源や草地生態系への影響が顕著であり、気候変動に対して脆弱な地域であると言える。モンゴルにおける気候変動の影響は、永久凍土層の融解及び土壌水分の喪失として顕在化しているが、(独)国立環境研究所がIPCC AR5のRCP8.5シナリオに基づきドイツのMPI-M-ECHAM6モデルの予測値を用いて作成した2090年代（気温が2000年代の10年間の平均より最大4.1℃上昇）の永久凍土分布においても北部の高い山頂以外、連続・
不連続的な永久凍土が僅かしか残らない結果となっている。永久凍土層の融解に伴う土壌水分の喪失は、草原植生の成長及びその草を餌とする家畜の生育にも影響するため、放牧を主要産業とするモンゴルにおいては、社会、経済に深刻な問題を生じさせる事になる。一方、モンゴルでは市場経済の導入以後、放牧する家畜の急増によって過放牧の状態となっている。増加が著しいのは、羊ではなくヤギであるが、これは、付加価値の高いカシミヤの生産を目的としたものである。カシミヤの生産は、牧童に多くの収入をもたらす反面、草の根まで食べてしまうため草原植生にとっての負荷は羊よりも遥かに大きい。このため、ヤギの飼育によって牧童の収入が一時的に増えたとしても、草原の荒廃が進行すれば牧童達は生産手段を失う事になる。特に、モンゴル特有のブド（雪害）の発生時には、増えすぎた家畜が大量に死亡する事態となっており、大切な資産である家畜を失った牧童達は、損失を取り返そうと更に過放牧を行うため、草原の劣化が加速度的に進行する事になる。

モンゴルにおける気候変動に対する適応策の策定においては、まず、モンゴルにおける気候変動の影響及び草原がどの程度家畜を養う事ができるのかを定量的に把握した上で、適正な飼育頭数に導くための方法を考える必要がある。また、考案された適応策については、その効果を評価する方法も必要である。

## 2 ．研究開発目的

本研究では、設定された観測サイト及び実証サイトにおいて気候変動要因及び社会・経済要因が環境容量に与える影響評価を行う。また、地域レベルでの環境容量に基づく適正放牧頭数の推定を行うとともに、適正放牧頭数へ誘導するための適応策（家畜数制御、放牧地域の拡大・移動等）、適応技術（放牧地の水資源利用・整備計画等）の適応効果（環境容量維持効果及び経済効果）を評価するための適応策評価システムを開発する。また、家畜総量規制政策への提言を行うと共に、気候変動や適応策に関してUNEPのアジア太平洋地域適応ネットワーク（APAN）等を通じた政策決定者への情報を行う。

### 3. 研究開発方法

本研究では、気候変動に対する環境容量・適応策評価システムの開発を行った。本システムは、気候変動が草原環境に与える影響を評価するための気候変動影響評価、社会・経済的要因が環境容量に与える影響を評価するための環境容量評価、ゾド発生予測に必要な草原の脆弱性を評価するための脆弱性評価、及び適応策の経済評価を行うための経済効果評価による4つの評価システムから構成されている。

まず、気候変動影響評価に関しては、地球温暖化の永久凍土層への影響を明らかにするため、SHAW（Simultaneous Heat and Water）モデルを用いた評価システムの開発を行い、検証を（独）国立環境研究所とモンゴル科学院地理研究所が共同で設置したNalaikh試験ステーション対象に実施した。凍土融解解析では、土壌からの流出量変化が草原植生へ及ぼす影響を評価する事が可能になる。

環境容量評価では、過放牧等の社会・経済要因が環境容量に与える影響を評価するため、SimSAGS モデルを用いた評価システムの開発を行った。本研究では、羊とヤギの頭数と移動面積から家畜の育成にどの程度の牧草地が必要であるのかを調べた。また、本モデルでは、気象以外の要因に
上る家畜頭数や移動パターンの変化を求める事ができるため、適応策の効果についても推定を行う事が可能である。本研究では、ADBが実施した水場の新設による効果について評価を行った。

環境劣化と家畜被害の関係を評価するための牧畜社会の脆弱性評価では、従来からの気温と降水量に基づいたゾド発生予測に代わる新しい脆弱性指標の開発を行った。モンゴルにおけるゾドは、古くからある気象現象であるが、気候変動や過放牧によって草原環境の劣化が進んだ現在、ゾドの発生時には数百万頭にも上る家畜の大量死が発生する。このような家畜の大量死を防ぐためには、家畜の移動、資料の備蓄または早期の売却や食肉化が有効であると考えられているが、ゾドによる家畜の大量死は、毎年発生する訳ではなく、また被害の程度も地域によって異なっているため、正確なゾド発生予測が求められている。しかしながら、従来からの気象予報に基づくゾドの発生予測精度は高くない。このため、本研究では、気象、摂餌量、飼料による新しい脆弱性指標の作成を行い、家畜の消耗率との関係を明らかにした。

経済効果評価では、適応策の経済的効果を評価するため、応用一般均衡モデルを用いた評価システムの開発を行った。本研究では、草原劣化と気候変動による家畜の大量死（ゾド）が牧畜業への経済的影響を表すものとして、食肉の生産性にマイナスのショックが生じるシナリオ、及び放牧頭数管理と環境容量維持によってゾドの影響が生じないケースについて評価を行った。また、食肉の輸出振興策が実施された場合の影響についてもシミュレーション計算を行った。

本研究では、牧畜社会への適応策の提言として、モンゴルにおける食肉価格の変動に着目した食肉売却する経済的インセンティブを伴った放牧頭数の抑制及び個人所有の家畜数に対する課税について提言を行った。また、放牧地への水資源利用・整備計画として多くの援助機関で行われている水場新設の効果的な配置・選定についての提言を行った。

モンゴルにおける主要産業である牧畜を持続するためには、科学的な知見や有用な情報を政策決定者に対して発信し、政策に反映させる必要がある。本研究では、モンゴル政策決定者への情報発信をUNEP-APAN KEIO-Nodeやシンポジウム等を通じて行った。

## 4 ．結果及び考察

## (1) 気候変動に対する環境容量・適応策評価システムの開発

## 1 ）気候変動影響評価システム

気候変動が草原環境に与える影響を明らかにするため、SHAW(Simultaneous Heat and Water)モデルによる凍土融解解析を行った。モデルの特徴としては、a)熱・水・溶存物質フラックスを連立して解く、b)土壌の凍結・融解のための詳細な条件を規定、c)複数種類の植物のキャノピーを通して蒸発散と水蒸気移動を計算、d)モデルからの計算結果を用いて、苗木発芽、植物の集合体、昆虫個体群、凍土、浸透、表面流出と地下水浸透を含めて、環境管理と気候変動が生物学的・水文学的過程に与える影響の評価が可能、といった点が挙げられる。

本研究では、モデルの検証を(独)国立環境研究所とモンゴル科学院地理研究所が設置したNalaikh試験ステーション（緯度：47°41′37″、経度：107°29′21.7″、標高：1,536m）を対象に行った（図(2)-1）。対象の地表面被覆はsteppeであり、地下に凍土層が広がっている。永久凍土分布では不連続的な永久凍土と分類されている。
図(2)-1 実証サイト (Nalaikh、Davaat)

計算においては、土壌層を31層（表層付近：地下0m、0.05m及び0.2m、地下0.5mから8m：50cm間隔、地下8mから14m：1m間隔、地下14mから30mまで：2m間隔）に設定した。土壌密度、砂・シルト・粘土割合、有機物割合等は、Nalaikhサイトにおけるボーリング調査から得られた鉛直分布測定値を用いている。

モデル計算では、有機層を1層、積雪総数を0層と設定した。植物パラメータとしては、植物数を1種類とし、1970年から2012年までのTexas A&M大学GLEWSデータの日平均値（牧草高、葉長、乾燥重量、葉面積指数、根の深さ）を与えた。計算ステップ（△t）は1時間である。土壤温度の初期鉛直分布は、2008年にNalaikhで観測した土壤温度から0.5℃差し引いた値を設定した。土壤含水量は全層0.3（m³/m³）を初期鉛直分布に設定した。モデル内の雪密度については、自動計算とし、入力データは与えていない。表(2)-1に使用した気象データを示す。また、Nalaikhにおける地温と含水量の観測値と計算値を図(2)-2、図(2)-3にNalaikhにおける地温と土壤含水量の観測値と計算値を示す。

表 $ (2) $ -1 気象データ

気 温	1970年から2005年は、TexasA&M大学のGLEWSデータの日別の最高気温、最低気温を1時間毎に補完、2006年から2012年までは観測値を使用
風 速	2009年から2012年までの現地観測データを使用
相対湿度	2009年から2012年までの現地観測データを使用
日 射 量	1970年から2012年までGLEWSデータの日積算日射量を1時間毎に補完
降 水 量	1970年から2012年までGLEWSデータの日積算日射量を1時間毎に補完
図(2)-2 Nalaikhにおける地温（2009/1/1～2012/12/31）

図(2)-3 Nalaikhにおける土壌含水量（2009/1/1～2012/12/31）

図(2)-2に示す地温については、地下3mまで夏季に地温が上昇する様子等、地温の温度変化パターンを良く再現している事が分かる。また、図(2)-3に示す土壌含水量についても表層から1.5mまでの乾燥状態や2m層の含水層等、観測結果を良好に再現している。この2m層における水は、凍土層よりも下に移動できない水が表層と凍土層との間に貯留されたものと考えられる。

図(2)-4に示す過去40年間の地温と土壌含水量の計算結果からは、夏季における地温の上昇深度が1970年代では2m程度であったものが、2000年以降は4m程度にまで達しており、気候変動による気温上昇の影響が地下に波及している事が分かった。また、土壌含水量については、年々減少しており、乾燥化が進行している事が分かった。図(2)-5に示す凍土割合分布からは、過去40年間で凍土の活動層が地下1m程度から地下6m程度まで増加しており、気候変動の影響が凍土の融解として顕在化している事が示された。
図(2)-4 Nalaikhにおける地温と土壌含水量の計算結果（1970/8/10～2012/12/31）

図(2)-5 Nalaikhにおける凍土割合分布

本研究では、Nalaikhにおける凍土融解解析結果を踏まえ、図(2)-1に示すDavaat（モンゴル科学院地理研究所試験ステーション）の2か所を追加し、凍土からの流出量を求めた。Davaatテストサイトは、Davaat-forest（緯度：48°7'58.44"、経度：107°18'21.996"、標高：1,630m）及びDavaat-steppe（緯度：48°8'4.31"、経度：107°18'5.33"、標高：1,643m）の2地点である。過去40年間の流出量計算結果を図(2)-6に示す。

図(2)-6 流出量（左：Nalaikh、中央：Davaat Forest、右：Davaat Steppe）
凍土融解解析の結果、3つの実証サイトの全てにおいて2005年前後から流出量が無くなっている事が分かった。これらのサイトは、ウランバートル中央を流れるトール河の中上流域に属しているため、凍土層からの流出量が減少すれば、河川流量にも影響すると考えられる。図(2)-7のトール河ウランバートル観測所における河川流量では、2000年頃から減少している事が分かる。

図(2)-7 トール河の河川流量（ウランバートル観測所）

降雨の少ないモンゴルでは、凍土から流出した水分が側物の成長に欠かせない。通常、モンゴルにおける牧草の成長開始期は、4月下旬～5月初旬であるが、近年、牧草の成長開始期が遅れる傾向にあると指摘されている。2月中旬～4月下旬は、羊やヤギの出産・授乳期間であるため、多くの牧草が必要となるが、牧草の成長開始期の遅れは、家畜（特に仔）の生育を阻害する事になる。このため、本研究では、凍土からの流出量の減少が牧草の成長に与える影響について衛星観測データを用いた調査を行った。ここでは、通算日の97日から224日まで16日毎にNDVI（植生指標）画像を合成して作成した8枚の画像を用い、図(2)-8の様にNDVIの値が最も急激に増加した期間を植物の成長開始期として求めた。期間は、2000年から2012年であり、求めた成長開始期を色分け表示したものを図(2)-9a～dに示す。また、Nalaikhにおける成長開始期の変化の傾向について2000年を基準として調べた結果を表(2)-2に示す。

図(2)-8 NDVI値の変化による成長期の判定
図(2)-9a MODIS NDVI画像から求めた植物の成長開始期（2000年～2003年）
図(2)-9b MODIS NDVI画像から求めた植物の成長開始期（2004年～2007年）
図(2)-9c MODIS NDVI画像から求めた植物の成長開始期（2008年～2011年）
図(2)-9d MODIS NDVI画像から求めた植物の成長開始期（2012年）

表(2)-2 2000年を基準とした成長開始期の変化（Nalaikh）

年	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012
成長開始期	遅い	同じ	遅い	遅い	遅い	遅い	遅い	遅い	遅い	同じ	遅い	遅い

表(2)-2の結果から、Nalaikhにおける植物の成長開始期は、2000年と比較して遅れる傾向にある事が分かった。この表から成長開始期が基準とした2000年と同時期であったのは、2002年と2010年だけであり、2000年よりも早い年はなかった。ここで、2002年と2010年だけ成長開始期が遅れなかった理由について考える。まず2002年については、図(2)-6から未だ土壌からの水分供給が機能しており、また、2010年においては、5月に纏まった雨があった事が図(2)-10に示す気象観測データから分かっている。このため、春から初夏にかけて降雨や土壌からの水分供給が無ければ、植物の成長開始期が遅れる事は確かな様である。

このような植物の成長開始期の遅れは、植物の成長不良及び草を食する家畜の生育に影響する。特に、モンゴル特有の気象現象であるゾド（雪害）が発生した際には、家畜の生育不足によって大量の家畜が失われる可能性が高くなる。

図2-10 Nalaikh近郊での降雨量
## 2 ）環境容量評価システム

モンゴルでは、市場経済移行後、所得の増加を求めた牧童によって過放牧が進み、草原環境の劣化が急速に進んでいる。このような社会・経済的要因が環境容量に与える影響について、本研究では、FAOで開発されたSimSAGS(Simulation of a Semi-arid Grazing System)を用いた草原の環境容量を評価するシステムを開発した。

SimSAGモデルは、植生種組成毎のバイオマスと家畜種毎の頭数を土壌データや気候・降水量データ、水場の位置情報等を元に計算を行う事ができる。空間的な不均質性については、グリッド内のセル数の選択により表現し、対象地域を格子状に分割し各格子に地形、気象、植生及び土壌の情報を与える事により空間分布を表現する。隣接する格子への土壌水分の流出や家畜がより摂餌に適した格子に移動する等の格子間で生じる現象を解く事により、家畜の餌探索行動や、水域からの距離に応じた土壌水分や植生の違いを解析に反映する事ができる。本モデルでは、家畜の売却・購入といったマネージメント要素も組み込まれているため、気候条件や空間情報（例えば水場の位置情報等）等の環境変化が家畜システムに与える影響評価や飼料供給の季節変化等を定量化する事ができる。図(2)-11にSimSAGSの構造を示す。本研究では、SimSAGSモデルに解析対象地域の気象観測データや植生データを入力して得られた家畜数、家畜分布から家畜1頭の生育に必要な牧草地面積を算出する。

図(2)-11 SimSAGSモデルの構造

## a 環境容量の推定

環境容量の計算をNalaikhサイトに近いTov県Bayanソム（図(2)-12）を対象に1991年4月と2005年4月を起点とした2ケースについて実施した。計算対象とする家畜は羊とヤギであり、個体に関するパラメータは同一（オスの最大体重：28kg、メスの最大体重：23kg、寿命：4年）とした。摂餌行動については、羊は草食、ヤギは草食と雑食の中間とし、摂餌移動距離は1,000m/日、摂餌に伴うエネルギー消費についても考慮した。初期入力パラメータを表(2)-3に示す。また、解析結果を表(2)-4に示す。
図(2)-12 Tov県Bayanソム（緑線で囲まれた部分）

表 $ (2) $ -3 初期入力パラメータ

1991年	2005年
植物初期量(kg/ha)	1年草	215	55
多年草	1,057	307
広葉草本	133	34
灌木	130	33
初期頭数(頭)	ヤギ	5,070	15,962
羊	32,694	24,646

表(2)-4 解析結果から求めたヤギと羊の環境容量

開始年	家畜	解析終了時 (1,275日)
総頭数	移動面積(ha)	家畜1頭当の飼育に必要な牧草地(ha)
1991年	ヤギ	5,804	14,290	2.462
羊	27,590	46,599	1.689
2005年	ヤギ	8,178	31,688	3.875
羊	18,808	33,551	1.784

解析結果から移動面積を家畜数で割ると家畜1頭の飼育に必要な牧草地の面積が求まる。ここで、家畜の消費量が同じであれば、家畜の飼育に必要な牧草地の増加分は単位面積当りの草の量（環境容量）が減少した事を意味する。このため、解析結果から牧草量の変化を求めると羊については36.5%の減少、ヤギについては5.3%の減少であった。羊に比べヤギの減少は非常に小さいが、これについては、羊とヤギの摂餌行動の違い（ヤギは草の根や木の皮も食べる）等が影響していると思われる。このため、ヤギの飼育に必要な面積が著しく増加すれば、牧草地の荒廃はかなり進行していると考えられる。本解析結果から、対象としたソムは、羊の飼育環境としてかなり劣化している事が分かった。
## b 適応策の評価

次に、環境容量評価システムを用いて実際の適応策についての評価を行った。対象としたプロジェクトは、ADB(アジア開発銀行)がモンゴルBayanhonger県で実施している“Establishment of Climate-Resilient Rural Livelihoods”である。このプロジェクトには、4つのコンポーネントが含まれており、この内のコンポーネントB（Water points established and managed in project soums）では、既存の水場周辺への過剰な負荷を低減させることを目的に故障して使用できない水場の修復や新しい水場の設置を行っている。本プロジェクトでは、新しい水場の整備により、これまで未利用であった牧草地の有効利用が期待できる。

本研究では、プロジェクトにおける水場新設による効果について図(2)-13に示すBayanhonger県Khureemaralソムを対象にSimSAGSモデルによる解析を行った。計算期間は、1991年を起点とした3年間であり、水場の新設が放牧した家畜の数や分布にどのような影響を及ぼすのかを調べた。図(2)-14に羊の頭数変化と分布範囲を示す。また、水場を新設した場合としない場合における羊の分布面積の違いについて纏めたものを表(2)-5に示す。

図(2)-13 対象地域（Bayanhonger県Khureemaralソム）

図(2)-14 羊の頭数変化と分布範囲
表(2)-5 羊の分布面積（3年間）

セル数	面積 (ha)	増加量(ha)	増加量(%)
ADB井戸なし	ADB井戸あり	ADB井戸なし	ADB井戸あり
192	210	866,609	947,854	81,245	9.4

図(2)-14 の羊の頭数変化からは、3 年目頃から水場を新設しない場合よりも家畜数が増加する結果となった。また、表(2)-5 の羊の分布面積では、水場を設置する事で羊の分布面積が広がっている事が分かる。しかしながら、図(2)-14 に示す羊の分布範囲では、新しく整備した水場である 1、6 番周辺に羊が分布する反面、3～5 番の水場周辺においては羊が少なく、水場の整備による効果が非常に小さい。このため、表(2)-5 の結果については、水場を新設した効果だけであるとは言えない。

SimSAGS によるプロジェクト評価結果からは、適切な位置に水場を設置しなければ、期待した効果が得られない事が分かった。このため、適応策の策定等においては、実施場所等について事前によく計画を吟味する必要がある事が分かった。

## 3 ）脆弱性評価システム

近年、モンゴルではゾドによる家畜の大量死が頻発している。ゾドによる家畜の死亡には、夏季の降水量の低下による草の成長不良と餌を十分に得られない家畜の生育不足が関連していると考えられており、ゾド発生予測に基づき、牧草の備蓄や家畜の移動、または早期食肉化を行事が家畜被害の低減に有効であると考えられている。しかしながら、夏期の気温と降水量による予測精度は必ずしも高いとは言えないため、本研究では、従来のDrought-Zud指標に加え、家畜の草摂餌量及び備蓄飼料（干し草収穫量）を正規化した指標とし、これら3つの指標を用いた脆弱性評価システムの開発を行った。対象地域は、図(2)-15に示すBayanhongor県の3つのソム（Buutsagaan、Khureemaral、Zag）である。

図(2)-15 対象地域（Buutsagaan、Khureemaral、Zag）

脆弱性指標（Vulnerability index）

気象（気温、降水量）データから求まるDrought-Zud indexを構成する気象要素（Summer-T:S-T、Summer-P:S-P、Winter-T:W-T、Winter-P:W-P）毎の寄与度に差があると考えられるため、気象要
素毎に正規化したインデックスを作成し、摂餌量、飼料、インデックスを加えた6指標の組合せにより脆弱性指標を作成した。指標間の積で脆弱性を表現した場合、極端な気象の場合に1つの指標がゼロとなり、他の指標による修正効果が消されてしまうため、指標間の線形結合による以下の式(4)とした。

$$ \begin{aligned}&Vulnerability index=\\ &\begin{aligned}\\ &\left(\alpha\cdot\Delta N_{norm}^{S-T}+\beta\cdot\Delta N_{norm}^{S-P}+\gamma\cdot\Delta N_{norm}^{W-T}+\delta\cdot\Delta N_{norm}^{W-P}+\varepsilon\cdot\Delta F_{norm}+\zeta\cdot\Delta H_{norm}\right)/\left(\alpha+\beta+\gamma+\delta+\varepsilon+\zeta\right)\left(4\right)\\&\Delta N_{norm}: 正規化した drought-dzud index\\&\Delta N_{t,i}^{norm}=\frac{\Delta N_{t,i}-\Delta N_{min}}{\Delta N_{max}-\Delta N_{min}}\\ &\end{aligned}\\ &\\ &\begin{aligned}\\ &\Delta F_{norm}: 正規化した forage index\\&Forage index=-( 摂餌量 )\quad/\quad( 家畜頭数 )\\ &\end{aligned}\\ &\\ &\Delta H_{norm}: 正規化した hay harvest index\\&Hay harvest index=-( 干し草収穫量 )\quad/\quad( 家畜頭数 )\\& 正規化は、過去の最大を 1、最小値を 0 とする \\ \end{aligned} $$

さらに、家畜の大量死は、平年からの偏りが非常に大きい場合に限定される事から、以下の条件で極端な事象のみを抽出し回帰を作成した。

夏季の気温と降水量：

$ \Delta N_{norm}^{S-T} $ 、 $ \Delta N_{norm}^{S-P} $ が0.7を超える場合のみ採用、他はゼロとする。採用する場合は、0.7～1.0を0～1.0に再正規化し、採用しない場合と連続的に接続する。

冬季の気温：

$\Delta N_{norm}^{W-T}$ が0.7を超え、かつ$\Delta N_{norm}^{W-P}$ が0.5未満の場合のみ採用し他はゼロとする。採用する場合は0.7～1.0を0～1.0に再正規化し、採用しない場合と連続的に接続するようにする。これは、冬季の低気温、少降水量を反映している。

冬季の降水量：

$\Delta N_{norm}^{W-P}$ が 0.7 を超え、かつ $\Delta N_{norm}^{W-T}$ が 0.6 を超える場合のみ採用し他はゼロとする。採用する場合は 0.7～1.0 を 0～1.0 に再正規化し、採用しない場合と連続的に接続する様にする。これは、冬季の大量降雪、低気温を反映している。以上の条件の下、重回帰分析により係数を求め、$\alpha=4$、$\beta=5$、$\gamma=23$、$\delta=33$、$\varepsilon=4$、$\zeta=6$ の値を得た。ゾド発生は冬期の気温と降水量が主たる要因であるものの、夏季の気温、降水量、摂餌量、干し草飼料がそれぞれ同等に影響を与える要因である事が判明した。

入力データ
摂餌量データ：

Texas A&M大学による衛星観測と地上観測を組み合わせて推定された家畜の摂餌量データを用いた。また、採用した観測点は、各ソムの中心部付近のものを使用した。

飼料生産量データ：

モンゴル政府による農業統計の内、gross hay harvest and laying-in of fodderの変動を用いた。ただし、ソムレベルでのデータが無いため、県レベルの統計量を用いている。

家畜頭数及び死亡数データ：

総家畜頭数は、係数（ラクダ:7、馬:6、牛:5、羊:1、ヤギ:0.9）を用いて全て羊に換算した。

図(2)-16に1998年から2011年における家畜消耗率と新しい脆弱性指標を示す。薄い青色は、Bayanhonger県全体での消耗率を表し、濃い青色は、3つのソム（Buutsagaan、Khureemaral、Zag）での消耗率を示す。また、図(2)-17に3つのソムでの脆弱性指標と家畜減耗率の関係を示す。

図(2)-16 家畜消耗率と脆弱性指標の推移（1998年～2011年）
図(2)-17 脆弱性指標と家畜減耗率の関係

図(2)-16では、2008年のBuutsagaanソムを除き、新しい脆弱性指標と家畜減耗率との間で非常に良好な対応関係が得られている事が分かる。また、図(2)-17の脆弱性指標と家畜減耗率の関係からは、脆弱性指標値が0.2以上となる場合、10％以上の家畜の大量死がかなりの確率で発生する可能性がある事が判明した。この事から、脆弱性指標に閾値（0.2）が存在する事が明らかになるとともに、脆弱性指標値を閾値（0.2）以下に低減させる事が適応策の目標値として設定し得る事が初めて判明した。また脆弱性を低下させる適応策の具体的数值目標が示された事により、適応策の実施による適応効果を定量的に評価する事が可能となった。

## 4 ）経済効果評価システム

モンゴルを対象として、草原劣化による牧畜部門の生産性低下、もしくは放牧頭数管理と環境容量維持による牧畜部門の生産性増加が経済に及ぼす影響の評価、及び食肉の輸出振興政策が経済に及ぼす影響について評価を行った。これにより放牧頭数管理と環境容量維持政策に基づく生産性向上への経済的インセンティブ及び輸出振興政策による安定的な牧畜産業育成の可能性を検討した。

## 応用一般均衡モデル（CGE: Computable General Equilibrium）

## 【データ及びモデル構成】

データには2010年のモンゴルの32部門に分割されたIO表（産業連関表）を用いた。農業関連としては、穀物生産、牧畜業、森林・水産業、食品加工、飲料・タバコ業、繊維・皮革産業、木材・製紙・印刷業に分類している。このIO表では、最終需要の項目として、最終消費支出、固定資本形成、輸出、輸入の4つがあり、本モデルでは「最終消費支出」をモデルの「消費」、「固定資本形成」を「投資」として扱う。IO表では民間の消費と政府支出が区別されている事が多いが、2つが「最終消費支出」に統合されているため、モデルにおいても両者を纏めて扱う事にしている。
IO表の付加価値部門の項目については、雇用者報酬、間接税、固定資本減耗、営業余剰・混合所得の4つであり、本モデルでは、雇用者報酬を各部門の「労働への支払い」、営業余剰・混合所得と固定資本減耗の合計を各部門の「資本への支払い」として扱っている。混合所得のデータには労働に対する対価も含まれているため、営業余剰・混合所得を全て資本への支払いとみなす事には問題があるため、今後の改善が必要である。開発した経済効果評価システムでは、モンゴルー国を対象とした静学的なモデルであり、多くの部分で標準的なCGEモデルと類似の構造であるが、失業を考慮している点が特徴となる。また、本モデルでは、賃金の調整が十分には行われない短期的な効果を分析する事から、失業が存在するモデルで賃金に下方硬直性を想定するWage curveモデルを採用している。

## 【生產】

各部門は一次同次の生産関数（規模に関して収穫が一定の技術）を持ち、完全競争の仮定の下、利潤を最大化する様に、投入量と生産量を選択する。図(2)-18に各部門の生産関数を示す。これは多段階のCES関数をツリー形式で表現したものである。各部門の生産関数は資本と労働が代替の弾力性 $ \sigma^{KL} $ のCES関数によって統合され、合成生産要素となる。その合成生産要素とその他の中間投入物が固定比率で投入され、生産が行われるという生産関数である。各部門で生産された財は国内向けに供給されるか輸出される事になる。一国モデルのCGE分析では、国内向けの財と輸出向けの財は不完全代替だと仮定する。生産された財と国内向けと輸出向けへの財の関係はCET（変形の弾力性一定の）関数によって表現されると仮定し、記号 $ \eta_{j}^{XD} $ が変形の弾力性を示す。

図2-18 生產性関数

## 【需要】

最終需要側を表現するために代表的家計を想定し、資本と労働の生産要素を生産部門に提供する代わりに所得を得て、その所得を用いて消費と貯蓄を行うとする。また静学モデルである事から「貯蓄率が一定」の仮定を置く事で、家計は可処分所得の一定割合を貯蓄する。貯蓄率の値はデータから計算している。家計は可処分所得から貯蓄に回した額以外を消費のために利用する。
家計の効用は消費に依存しており、効用を最大化するように消費パターンを決定する。IO表では民間の消費と政府支出が区別できない事から、モデルにおいても二つをまとめて最終消費として扱う。モデルには生産に対する税が存在しているが、その税収は直接代表的家計の所得になると想定している。

## 【資本と労働の部門間での配分】

家計が生産要素を生産部門に提供している。本研究では、生産要素の部門間の移動がスムーズには起こらない比較的短期の状況を分析するため、生産要素の部門間の移動に制限がかかる状況を想定している。即ち生産の部分で国内向けと輸出向けの財が不完全代替と想定したのと同じ様に異なる部門向けの生産要素が不完全代替であると想定する。またCET関数に従って配分が行われるとする。

## 【貿易】

貿易についてはモンゴルのみを対象とする一国モデルを使う。更に、モンゴルは交易条件が一定の小国（一定の国際価格の下で輸出入ができる）と仮定する。何らかのショックが生じた場合、輸出量、輸入量が変化する事になるが、貿易収支がデータにおける値から変化しないように為替レートが調整されると仮定する。貿易についてはArmington仮定を置き、同じ財であっても輸入財と国内財は不完全代替であると仮定する。不完全代替を表すために、輸入財と国内財がCES関数を通じて統合されると仮定し、費用が最小化されるように輸入財と国内財の比率が決定される。輸入財と国内財が統合されたものがArmington財であり、中間投入、最終消費、投資に利用される。

## 【投資】

静学モデルを利用しているので、資本ストック全体の賦存量は外生的に固定され変化しない。貯蓄率が一定という仮定で貯蓄額が決まると想定しており、その貯蓄により（物的）投資がファイナンスされる。投資は産業連関表の「固定資本形成」に当たる部分であり、各財を固定比率で購入する形で投資が行われると仮定している。

## 【失業】

失業を導入する方法として wage curve モデルを用いて失業を考慮している。Wage curve モデルは労働組合モデル、効率賃金仮説の考え方に依拠したモデルで、失業率と（実質）賃金率の間に次式のような負の相関関係があると仮定している。

$$ w/p=\alpha\gamma^{-\phi} $$

ただし、wは賃金率、pは物価指数、 $ \gamma $ は失業率、 $ \alpha $ と $ \phi $ は正のパラメータである。実質賃金w/pと失業率 $ \gamma $ の間に負の相関関係を想定する事で、賃金が伸縮的には動かなくなる。労働需要が減少した場合でも十分に賃金が低下しないため、失業が拡大するという事になる。Wage curveモデルは失業を考慮するためのアプローチとしてCGEモデルでも一般的である。シミュレーションの際には初期均衡における失業率としてIMFの統計から10％としている。
## 【パラメータ】

生産関数における資本と労働の間の代替の弾力性には全ての部門で0.5、Armington弾力性（Armington統合における国内財と輸入財の間の代替の弾力性）には4、生産における輸出向け供給と国内向け供給の間の変形の弾力性には4と仮定した。資本と労働の配分における変形の弾力性は資本も労働も2を仮定している。

## データの特徴

表(2)-6に示す32部門の財別の最終需要、付加価値からは、卸・小売業・自動車等の修理、金属採掘、牧畜、輸送・倉庫業、不動産業等で生産や付加価値の創出が多い事が分かる。表(2)-7に示す牧畜部門における生産財の供給先としては、最終消費（19.5%）、投資（16.9%）、輸出（10.4%）等の最終需要への供給も多いが、食品加工への供給（33.0%）が最も多く、繊維・皮革産業への供給も12.6%と多い。このため、牧畜業の生産性を変化させるシミュレーションを行えば、生産財の変化がこれらの部門へ影響を与える可能性が高い。
表(2)-6 財別の最終需要、付加価値（2010年）

中間投入	消費	投資	輸出	輸入
(控除)	最終
需要	粗生
産額	付加価
值額
穀物生産	247	103	43	5	-62	88	335	139
牧畜	727	266	230	142	-7	631	1,358	990
森林・水産業	24	19	11	0	0	30	53	25
石炭石油採掘	75	15	-87	1,112	-19	1,021	1,096	643
金属採掘	32	3	40	1,624	-5	1,663	1,695	1,091
その他の鉱業、採石	29	1	-2	78	-5	72	101	48
鉱業支援サービス	305	38	949	11	-74	923	1,228	442
食品加工	251	926	120	75	-359	762	1,013	259
飲料・タバコ	35	334	56	6	-115	281	315	169
繊維・皮革産業	183	226	107	149	-264	218	401	77
木材・製紙・印刷業	159	38	20	8	-126	-61	99	39
石炭、石油精製品	1,160	174	32	24	-1,308	-1,078	82	27
非金属・金属製品	631	13	5	62	-394	-314	317	134
機械設備の製造	572	109	1,000	1	-1,666	-556	16	5
その他の製造業	68	10	73	2	-114	-29	39	16
電気、ガス、空調	606	44	3	1	-17	31	637	168
上下水	129	23	62	1	-107	-21	107	33
建設業	432	20	881	18	-33	887	1,319	311
卸・小売業・自動車
等の修理	716	536	217	558	-21	1,290	2,006	1,228
輸送・倉庫業	803	589	13	260	-198	664	1,467	735
宿泊、外食産業	110	101	1	107	-84	125	235	63
情報通信産業	313	206	15	20	-69	172	485	265
金融業、保険業	325	80	0	19	-54	45	370	243
不動産業	204	700	1	1	0	701	905	693
プロフェッショナル、
科学技術サービス	297	32	87	36	-119	35	332	141
管理業務、
サポートサービス	129	63	0	6	-21	48	177	85
行政、防衛(社会保障)	123	592	0	0	0	592	715	438
教育	41	582	0	6	-64	524	564	387
保健、社会福祉	23	285	3	1	-6	283	305	174
芸術、娯楽	10	48	0	0	0	48	59	33
その他のサービス	16	70	0	1	0	70	87	46
その他の活動	0	0	0	0	0	0	0	0
合計	8,775	6,247	3,882	4,331	-5,315	9,145	17,920	9,145

(単位：10億トグルグ)

表(2)-7 牧畜部門の生産財供給先（2010年）

食品加工	最終消費	投資	繊維·皮革產業	輸出	牧畜	穀物生產	その他
33.0	19.5	16.9	12.6	10.4	6.3	1.1	0.3

(单位：%)
次に、図(2)-19に示す輸出に占めるシェアに関しては、石炭石油採掘(37.5%)や金属採鉱(25.7%)部門がモンゴルの主要輸出品であり、牧畜業の輸出シェアは3.3%に過ぎない事が分かる。

図(2)-19 輸出におけるシェア（2010年）

## シミュレーションのシナリオ

## 【牧畜業の生産性変化シナリオ】

ゾド（雪害）による家畜の大量死が牧畜業への経済的影響を表すものとして、牧畜業の生産性にマイナスのショックが生じるシナリオを導入する。牧畜業の生産関数は次の様に表す事ができる。

$$ y=\phi f(g(l,k),m) $$

ただし、yが生産量、1が労働投入量、kが資本ストック投入量、mが中間財の投入量（中間財は一つにまとめている）。この生産関数において、 $ \phi $ は全体としての生産性を表すパラメータであり、シミュレーションではマイナスの生産性へのショックは $ \phi $ の低下、プラスの生産性へのショックは $ \phi $ の上昇で表現される。ここでは、表(2)-8に示す4つのシナリオについて分析する。DP20とDP40はマイナスの生産性ショックによって牧畜業の生産量が低下する効果が生じ、ゾドが発生したケースに相当する。IP20とIP40はゾドの影響が無く、生産が平均的に上昇するような状況と解釈できる。

表(2)-8 牧畜業の生産性ショックのシナリオ

シナリオ	説明
生産性低下のケース	DP20	$ \phi $ の20%の低下
DP40	$ \phi $ の40%の低下
生産性上昇のケース	IP20	$ \phi $ の20%の上昇
IP40	$ \phi $ の40%の上昇
## 【食肉の輸出振興シナリオ】

モンゴルの食肉は主な生産物の1つであり、主要な輸出品になり得るが、食肉加工技術が低く他国に輸出可能な食肉製品の生産できない事から食品加工部門の輸出はそれ程多くない。食肉加工の技術移転による食肉の輸出増加シナリオ分析は適応策として重要な意味があると考えられるが、現在のモデルでは食肉加工技術の改善をそのまま考慮する事が困難であるため、政府が輸出に対して補助金を拠出する事で輸出を促進する政策として分析を行う。ここでは、表(2)-9に示す3つのシナリオについて分析を行う。

表(2)-9 食肉の輸出振興策

シナリオ	説明
EX1	輸出が5倍
EX2	輸出が5倍、輸出価格が国内価格の2倍
EX3	輸出が5倍、輸出価格が国内価格の3倍

ここでは全てのシナリオで輸出量が基準年の輸出量の5倍になるように補助金を拠出する事とし、輸出価格については、EX1では国内価格と同じ水準、EX2では2倍、EX3では3倍の価格と仮定する。EX2とEX3は、輸出可能な場合、国内よりも海外でより高値で販売する事を意味する。