Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
後、地上部バイオマス生産量を用いて輸入用木材製品を生産するのに必要な森林面積(ha)を算出した。1996年以前の木材輸入については各国における品目ごとの輸入総量のデータしかなく、どの国からどれだけ輸入されたのかが分からない。そこで、それぞれの品目の1997-1999年の国別輸入割合の平均が1996年以前も一定だったと仮定し、計算を行った。

地理要因として、国土面積、残存森林率、山岳度、熱帯低地林（潜在自然植生）の面積率、3つの気候変数、4つの土壌変数、海岸線比率（The World Factbook、CIA）、保護区面積比（FAO FRA）、標高中央値と標高SD（WorldClim）を用いた。熱帯低地林は、熱帯山地林よりも生産性とアクセス性が良く農地転換圧が高いため、森林が消失しやすいと考えられる。そこで、世界気候帯地図 $ ^{4} $ を用いて、熱帯低地林（熱帯湿润・乾燥林、泥炭・淡水湿地林）が潜在自然植生となっている面積の割合を求めた。19個の気候変数（1kmメッシュ、WorldClim）と12個の土壤変数（10kmメッシュ、GeoNetwork）の各国の平均値を計算し、それぞれPCA解析を行った。10％以上の変動を説明していた3つの気候要因（気温季節性、平均気温、降水量）と4つの土壤要因（土壤有機態炭素、土壤肥沃度、土壤水分、土壤窒素）を変数として用いた。国レベルの解析には、それぞれのPCA1軸値のみを用いた（気候要因は気候季節性、土壤要因は土壤水分及びCEC）。

## 4 ）重回帰分析

1981-2010年の間の森林面積変化率に一貫した影響をもつ駆動因を明らかにするために、主要な変数の説明力を重回帰分析によって調べた。まず、先述の相関解析によって3年代のうちの少なくとも一つの年代で相関関係が見られた変数のみを選択し、解析に用いた。森林面積変化率に対して凹型もしくは凸型に応答する変数がある可能性を考慮し、各変数の2乗項も設けた。説明変数の多重共線性は、Variance Inflation Factor（VIF）を調べてVIFが10以上の変数は解析から外した $ ^{8)} $ 。モデル選択は、小標本サイズのための赤池情報量規準（AICc）に基づいた $ ^{9)} $ 。全ての組み合わせの中でどのモデルの重要度が高いのかをAICc weightによって算出した後、説明変数の相対的な重要度（IOV: relative Importance Of Variable）を調べてモデル選択を行った $ ^{10)} $ 。

## (2) 県レベル

東南アジア8カ国のなるべく過去から現在までの県レベルの森林面積の変化を、各国政府機関発行の統計資料から得た（図(5)-2）。タイは1961年（最大で76県）、マレーシアは1962年（14州）、フィリピンは1969年（12地方、2003年以降は83州）、インドネシアは1982年（33州）、カンボジアは1974年（25州）、ラオスは1982年（17県）、ベトナムは1990年（63省）、ミャンマーは1975年（14州/地域）以降の森林面積データを得た。森林面積変化率と後述する要因との関係について、Pearsonの相関関係rを求めた。また、1990年頃の森林率（%）との相関関係も同様に調べた。各国ともおよそ1980年代以降は衛星リモセンに基づいて森林面積を算出している。しかし、画像の空間解像度や“森林”の基準は、国間及び同一国内の時期間で異なる。また、1970年代以前のデータは各国独自の国土データに基づいている場合も多い。森林以外のデータも国間・時期間でデータの内容に大きな違いがある（後述）。そのため県レベル解析では、同一国内のあるまとまった期間内における県間で駆動因を比較し、国間・時期間での直接的な比較はしない（例えばラオスの場合、1982-1992年、1992-2002年、2002年-2010年の各時期内で相関解析を行うが、時期間の直接的な比較はしない）。しかし、各国・各時期の相関解析で有意な関係が得られた要因を概観することにより、駆動因の国間の違いや時間的変化を推察することができる。
各国において、農林産物貿易と政治・社会を除く要因をできる限り収集した。マレーシアでは、他国で普通に発刊されている人口・農業・経済・林業センサスのような県レベルの統計データがほとんど公表されておらず、十分な駆動因データが得られなかったためマレーシアは解析から除外した。木材伐採要因は木材生産量もしくは生産額とし、いくつかの国・時期で得られた。農地拡大要因は、各国の主要農作物の作付面積とし、ほぼ全ての国で得られた。人口要因は、人口密度と総人口増加率とし、ほぼ全ての国・時期で得られた。経済要因は、得られるデータの内容に国間で顕著な違いがあった。そこで、1.人間開発指数（教育・健康・経済の統合指標）、2.識字率、乳幼児死亡率、世帯収入のPCA1軸値、3.Gross Provincial Product（県レベルのGDP）、4.平均世帯収入、5.データなし、の1→5の優先順位で、いずれかの値をその国・時期の経済データとした。農業集約性は、主要農作物の生産性のPCA1軸値とし、ほぼすべての国・時期で得られた。地理要因として、残存森林率、標高中央値、標高SD、熱帯低地林（潜在自然植生）の面積率、熱帯山地林（潜在自然植生）の面積率、気候変数を用いた。

## (3) Forest Transition

熱帯53カ国中8カ国では森林が回復している（フィリピン、タイ、ベトナム、インド、コートジボアール、ドミニカ共和国、キューバ、コスタリカ）。この森林回復の要因として、経済レベルと残存森林率の重要性が指摘されている $ ^{1} $ 。2000年代の53カ国を対象に、一人当たりGDPクラスを3等分し（低・中・高、それぞれ177-783・981-2,580・3,394-16,440 USドル）、さらに森林率50%を境に2つの森林率クラスに区分した（50%以上・50%未満）。そして、FT国がどの区分に含まれるのかを調べた。

1960s 1970s 1980s 1990s 2000s 1960s 1970s 1980s 1990s 2000s 1970 1980 1990 2000 2010 1970 1980 1990 2000 2010 1980 1990 2000 2010 1990 2000 2010 1970 1980 1990 2000 2010

図(5)-2 東南アジア8か国の県レベルの森林率の変化

## 4 ．結果及び考察

## （１）国レベル

## 1 ）森林率

約40の変数中わずか3つの変数と森林率との間に相関関係が見られた（図(5)-3）。潜在自然植生“熱帯低地林”の面積率および人口密度と負の相関、森林レントと正の相関がみられた。つまり、生産性とアクセス性の高い（農地転換圧の高い）低地面積が広く人口が多い国ほど、森林が少ないことが分かった。また、森林が多い国ほど木材生産の対GDP比が高いことが分かった。
## 2 ）潜在的原因→直接的原因

3時期のうち少なくとも1時期において、木材生産（生産面積/人）は8変数と、食料生産は6変数と有意な相関関係が見られた（図(5)-4）。すべての変数で、関係性（正もしくは負の相関）は年代によらず一貫していた。変数は、木材生産と食料生産で異なっていた。例えば、木材生産は、森林率・森林レント・木材自給率が高いほど、また人口密度と熱帯低地林が少ないほど増加した。一方、食料生産は、食料自給率・国土面積・社会的自由・GDPpcが高いほど、また貧困率が低いほど増加した。

## 3 ）直接的原因→森林減少パス

木材と食料（主要穀物と刺激物を含む）生産は、年代によらず一貫して森林面積変化率と負の相関があった（図(5)-5）。

## 4 ）潜在的原因→森林減少パス

1980年代は、人口密度・都市化・人間開発指数・社会的自由・農業投資が多いほど、また木材自給率が少なく森林が少ないほど、森林は減少した（図(5)-5）。1990年代以降は、バーの向きがすべて逆方向になった。つまり、高開発な（人口が多くて都市化が進み、自由で、農業投資が多く、木材輸入が多い）森林の少ない国々が、1980年代はさらに森林を減少させたが、1990年代以降は逆にそのような国で森林回復が進んだといえる。

## 5 ）重回帰分析

農業投資が多いほど、森林が回復することが分かった（図(5)-6）。また社会的自由の2乗項が要因に選ばれたことから、社会的にとても自由な国々ととても閉鎖的な国々で森林が回復する一方、中程度に自由な国で最も森林が減少することが分かった。

図(5)-3 東南アジア8か国における森林率と駆動因の関係
図(5)-4 直接的原因（木材生産と食料生産）と潜在的原因との相関関係黒バー：p<0.05、灰色バー： $ 0.05 \leq p < 0.1 $ 、白バー：p > 0.1。

(b) 潜在的要因

図(5)-5 直接的原因→森林減少パス(a)と潜在的原因→森林減少パス(b)

図(5)-6 重回帰分析の結果選ばれた要因1つの国が年代の異なる3点で示されている。
(2) グローバルレベル

## 1 ）森林率

工業が発達しGDPpcが高く（しかし所得配分は不平等）資源レントが多く都市化している国ほど森林は多かった（図(5)-7）。また、貧困率と人口密度が高く、亜熱帯国で、土壌が肥沃で土壌炭素が少ない国ほど森林は少なかった。

## 2 ）潜在的原因→直接的原因

木材および食料生産はそれぞれ様々な潜在的要因と相関していたが、その関係性（正もしくは負の相関）は年代に関わらず一貫していた（図(5)-8）。

## 3 ）直接的原因→森林減少パス

木材および食料生産の多い国ほど、年代に関わらず一貫して森林減少率は高かった（図(5)-9）。

## 4 ）潜在的原因→森林減少パス

土地が肥沃で、山がちで、農村・総人口増加率が高く、汚職が蔓延している国ほど、年代に関わらず一貫して森林は減少していた（図(5)-9）。また驚いたことに、保護区面積が広い国ほど森林は減少した。これは、森林減少の激しい熱帯国ではそれを防ぐためにより多くの保護区を設置するが、保護区境界の管理に失敗し保護区内外で森林減少が進んでいるためかもしれない $ ^{11} $ 。一方、それ以外の要因のパターンは、1980年代とそれ以降で全く異なった。1980年代は、海岸線が長く（輸送コストが安い）、降水量が多く、熱帯低地林の潜在面積が広く、人口密度が高く、農業投資が多く、穀物生産性が高く、森林率が低く、資源（特に地下資源）レントが少ない国ほど森林は減少した（一般に、地下資源の乏しい国は地上資源（森林）レントを得ようとする）。1990s以降は、逆にそのような国ほど森林は回復した。

## 5 ）重回帰分析

農村人口増加率と土壌肥沃度が高いほど、また農業投資が少ないほど森林が減少することが分かった（図(5)-10）。

図(5)-7 53カ国における森林率と駆動因との相関関係
図(5)-8 直接的原因（木材生産と食料生産）と潜在的原因との相関関係
図(5)-9 直接的原因→森林減少パス(a)と潜在的原因→森林減少パス(b)

(b) 土壤肥沃度

図(5)-10 重回帰分析の結果選ばれた要因

## （3） 県レベル

森林率は、国によらず、標高が低く熱帯低地林の潜在面積比が高く、人口密度の高い高開発な県ほど、森林率が低かった。マレーシアを除く7か国の森林減少・回復のパターンは以下であった。

1）カンボジア

気候季節性が大きい亜熱帯域で（湿潤熱帯より植生回復力に劣る）、年代によらず一貫して森林減少率が高かった。1970-1990年代は、熱帯低地林の潜在面積比の高い県で森林減少が進んでいたが、2000年代はそのような県ほどで森林回復が進んだ。

## 2 ）インドネシア

1980-1990年代は、森林減少のペースが県間でおおむね一様だったため駆動因に特徴は無かった。2000年代は、無季節熱帯低地（カリマンタンとスマトラ）でより減少した。
## 3 ）ラオス

全ての年代で、森林減少率と相関する要因が特に無かった。各県の特徴の違いに関わらず森林面積が変化しているためか、サンプル（県）数が少ないためだと考えられる。

## 4 ）ミャンマー

1970-1980年代は、森林減少率と相関する要因が特に無かった。1990-2000年代は、高標高の気候季節性が大きい亜熱帯域で森林減少が進んだ。

## 5 ）フィリピン

1980-1990年代は、低開発な無季節熱帯低地の県で森林減少が進んだ。2000年代は、逆にそのような県でより森林が回復した。

## 6 ）タイ

1970-1980年代は、温暖な中南部の貧しい低開発な県で森林がより減少した。2000年代は、低地の人口が多く人口増加率も高い県（チャオプラヤ川周辺県）ほど森林が回復した。

## 7 ）ベトナム

1990年以降一貫して、高標高の低開発で人口が少ない省でより森林が回復した。

以上のように、森林の減少・回復の要因は国間で異なったが、おおむね1990年代頃を境に駆動因に変化が見られた。

## (4) Forest Transition

FTは、森林率が50％以上の国では起こっておらず、森林率が50％未満のGDPクラスが中程度以上の国でのみ起こっていた（図(5)-11）。植林面積比がFT国で特に高いことから（図(5)-12）、植林は森林回復の主要な手段であることが分かった。森林減少率は、非FT国のどの森林率・経済クラスでもおおよそ0.5％前後であったが、森林率50％未満かつGDPが中程度の国では突出して高かった。経済レベルが中程度の時、森林の少ない国は残されたそのわずかな森林資源をむしろ森林が多い国よりも早いペースで消費する、ネガティブ・フィードバックが生じることが分かった。

森林が少ない経済レベルが中程度以上の国の中でも、FT国（42%）と非FT国（58%）が混在する。この要因を明らかにするため、森林率<50%かつGDPクラス中・高の国のみを抽出し、FT国と非FT国間で駆動因を比較した。その結果、FT国は非FT国よりも海岸線が長く、農村・総人口増加率が低く、農業投資が多くて穀物生産性が高く、清廉で、森林レントと木材自給率が低かった（図(5)-13）。つまりFTは、安い輸送コスト（高い海岸線長比）、農外雇用の増加（農村人口の低下）、農業集約化、良いガバナンス、木材輸入増などと関係が深いことが分かった。

図(5)-11 熱帯53カ国中のFT国の割合

GDPpcおよび森林率クラスごとに示す。
図(5)-12 53カ国の森林面積変化率と植林面積比GDPクラス、森林率クラス、FT/非FT国ごとに示す。

図(5)-13 Forest Transitionが起こりやすい森林率（<50%）およびGDPクラス（中・高）の国々における、FT国と非FT国間での駆動因の比較
## （5） まとめ

## 1 ）森林減少の駆動因

森林率に及ぼす要因は、県・国・グローバルといった空間スケールによらず、おおむね共通していた。つまり、農地転換圧が高いと考えられる肥沃で低平な土地が多く、人口の多い所ほど森林が少なかった。一方、森林減少率に及ぼす要因は非常に多様で、また国・グローバルレベルの間では似ていたが県レベルでは各国固有の特徴が見られた。森林減少に関する研究は、データの利用しやすさなどから国・グローバルレベルを対象にしたものが多くその知見に基づいて森林保全政策が議論されることが多い。しかし、県レベルの駆動因は国・グローバルレベルのそれと異なることがあるため、グローバルレベル解析で得られた知見を即各国の森林保全政策に活用するのには注意が必要であると考えられた。

全ての空間スケールにおいて、1990年頃を境として駆動因に大きな変化が見られた。これには、以下の二つの理由が考えられる。一つ目は、経済レベルが中程度の時にネガティブ・フィードバック（森林が少ない地域では残されたそのわずかな森林資源を、むしろ森林が多い地域よりも早いペースで消費する）が生じやすい一方、経済レベルがさらに上がると森林が回復しやすいためである。1980年代は、森林の少ない比較的高開発の国々で森林がさらに減少し続けていた（図(5)-5,9）。1980年代以前は、このようなネガティブ・フィードバックの状況にある国・地域が多かったと考えられる（例：フィリピン、ベトナム）。経済開発と森林減少がさらに進むと、生態系サービスの低下が顕著となって森林保全インセンティブが政策決定者の間で高まるとともに、森林保全、特に植林に充てられる予算額が増える $ ^{1} $ 。そのため、1980年代までは森林減少の速かった地域が、むしろ1990年代以降は先んじて森林回復に向かったと考えられる。従って、そのような地域を特徴づけるような駆動因（例：低い森林率、高い人口密度、高い農業投資）と森林減少との相関パターンが1990年頃を境に真逆になったと考えられる。二つ目は、1980年代後半からの急速なグローバル化である。ソ連崩壊前後からの国際貿易量の急速な増大によって、農林産物貿易も活発化した。農林産物輸入は自国における森林減少圧を低下させる一方、輸出はこれを増加させる。残存森林率が低く比較的高開発な国々は、1980年代後半から輸入増加によって森林回復しやすい土壌が生まれていった一方、残存森林率が高い国や貧困国ではその時期から輸出用農林産物の輸出を盛んに行い森林減少が進んだ（例：マレーシアのオイルパーム、ミャンマーの木材）。

潜在的原因→森林減少パスは1990年頃を境に相関パターンが真逆になったが、潜在→直接と直接→森林減少という2つの直接的パスのそれは年代に関わらず一貫していた。森林減少に関する研究のほとんどはデータの利用しやすい潜在的原因に注目したもので、直接的要因に注目したものは少ない。これは、直接的原因（木材伐採と農地拡大）が森林減少につながることは自明であること、また森林減少が起こった場合にそれが木材伐採によるのか農地拡大によるのかを判断することが難しい、ためであると考えられる。しかし、潜在的原因→森林減少パスは先述のように、サンプル群の多くがどの経済レベル・森林率に当たるかによって相関パターンが真逆を向くことがあるため、ある要因が森林に負に効く要因なのか正に効く要因なのかは状況依存的になってしまう。今後は、2つの直接的パスにより注目した研究が求められる。木材伐採と農地拡大に及ぼす潜在的原因はそれぞれ異なっていたことから（図(5)-4,8）、森林減少が主に木材生産によって起こっている国と食料生産によって起こっている国とでは取るべき政策も異なってくるだろう。本研究が行った、木材・食料の生産データから間接的に木材伐採と農地拡大を推定する方法は、こう
した研究の重要な手法になりうる。

重回帰分析の結果、肥沃で農村人口増加率が高く農業投資が少ないほど森林が減少することが分かった。また、民主的（タイ・フィリピンなど）もしくは閉鎖的（ベトナムなど）な社会で森林は回復し、中程度な社会で最も減少することを示した。肥沃度と農村人口増加率が高い所ほど森林減少が進むのは、そうした場所は農地転換圧と人口圧が高いためだと考えられる。農業投資が多いほど森林回復が進むのは、1)生産性が上がり農地の新規開拓を防ぐ、2)生産コスト増で収益性が下がり低生産性農地が放棄される、3)技術革新や農産物価格上昇は地方の世帯収入を上げ農外雇用を促進する、などの複数の要因が考えられる。社会的自由に関しては、独裁的で強い官僚システムをもつ社会はしばしば民主的社会よりも効率的かつ強力に環境保全活動を行うことがある一方（例：中国の植林）、民主的社会ほど森林保全への社会的関心が高くそれに適した組織・資源利用方式・法律や選挙システムを持つためであると考えられる。以上のように、社会的自由、農業集約化と農外雇用の増加（農村人口の低下）という、従来の森林セクターにおける森林保全政策（例：土地利用デザイン、持続的森林管理、植林、丸太の伐採・輸出禁止）とは異なる側面も重要性であることが分かった。また、保護区設置も重要な森林保全政策の一つであるが、それを維持する資金と実行力が無ければ効果は無いことが分かった。

## 2 ) Forest Transition

FTは、森林が少ない経済レベルが中程度以上の国でのみ起こることが分かった。経済レベルが低い国でFT国が無いのは、植林などの森林保全政策に充てられる予算が十分確保できないためであり、こうした国々には外部からの経済的支援を含む保全政策が必要であろう。一方、森林が多い国でFT国が無いのは、森林減少による生態系サービス低下の悪影響が比較的少ないためだろう。しかし、大国（例：ブラジル、インドネシア、マレーシア）における森林減少は、森林減少“率”は小さくとも地域レベルでは大面積の森林消失を招き生物多様性を低下させる。こうした国々には、森林減少による生態系サービス低下の社会経済的効果を、政策決定者（特に森林以外のセクター担当者）に十分認知してもらうことが重要であろう。

経済レベルが中程度の森林が少ない国で、ネガティブ・フィードバックが生じていた。これに該当する経済・森林クラスの国々は、“貧困の罠”のように、“森林急減の罠”に陥りやすい国々であるため、国際社会はこうした国々の状態に特に注意する必要がある。一方で、この経済・森林クラスの国々こそ、最もForest Transitionが起こりやすい国々でもある。FT国と非FT国間の比較によると、この両者を分ける地理的要因は少なく（海岸線比率のみ、輸送コストに影響する）、社会経済政策などによって誘導可能な要因がほとんどだった。つまり、森林セクターとしては植林の促進、それ以外のセクターとしては農外雇用の増加、農業集約化、良いガバナンス、木材輸入の増加である。木材輸入増加はいわゆるリーケージ（自国で起こるはずの森林減少の他国への付け替え）を起こすが、ネガティブ・フィードバックが生じつつある国々に限っては現実的で有効な政策オプションであろう。

東南アジアでは現在、森林率が低いフィリピン・タイ・ベトナムで森林回復が進み、比較的森林率の高いその他5カ国で森林減少が進んでいる（経済レベルはラオス・カンボジア・ミャンマーが低、インドネシアが中、マレーシアが高）。森林率50％以上の熱帯国で森林が回復した例がこれまで一つも無いことを鑑みると、これら5カ国、特に森林率が60％を超えるラオス・マレーシアでは森林減少が当分続くだろう。一方、ミャンマーの森林率は既に40％台にまで下がり、インドネシア
ア・カンボジアも50%を割り込む勢いで減っている。経済レベルの低いミャンマー・カンボジアでは、外部からの資金協力及び良いガバナンスを通じた実効性のある森林保全政策が実行されない限り、森林減少が当面続く可能性が高い。インドネシアが5か国の中で唯一FTが起こりうる経済・森林率クラスに当たるが、FTが起こる確率は文字通り半々である（図(5)-11）。ブラジルではここ数年、肉・大豆サプライチェーンへの政策介入等によって森林減少率の急減に成功した $ ^{12} $ 。インドネシアにおいても、森林減少に特に重要な生産物（例：オイルパーム、丸太）サプライチェーンへの政策介入や先述のような社会経済構造（農外雇用増、農業集約、良いガバナンス、木材輸入増）への政策誘導がうまく機能すれば、森林減少を低下できる可能性は高い。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

熱帯林の減少・劣化に伴う生物多様性損失を避けるために、熱帯林減少の駆動因を統一的に理解することが求められている。既存研究の多くは、1-数個のごく限られた駆動因にのみ注目、一つの空間スケールにのみ注目、もしくはごく最近の傾向にのみ注目し、統一的な理解には及んでいなかった。その中で本課題は、森林減少の駆動因は非常に多様で、対象とする空間スケールと年代によって大きく異なることを示した。また、森林減少には潜在的原因→直接的原因→森林減少という階層性があり、既存研究が主に注目してきた潜在的→森林減少パスでは解析対象とする年代によって相関パターンが真逆になることを示した。これに対し、潜在的原因→直接的原因と直接的原因→森林減少の2つのパスは年代によらず一貫した傾向があり、どのパスに注目するかによっても駆動因の理解が大きく変わりうることを示した。最後に、森林の回復は、ある特定の経済レベル・森林率の国でのみ起こるもので、森林回復に重要な社会経済要因も明らかにした。このように本課題は、熱帯林の減少・回復の要因の理解に大きな貢献を果たした。

## （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＞

熱帯林減少を抑止し回復に導くには、森林減少のパターンとその要因を正確に把握して対策を講じることが重要である。本研究が示した森林の減少・回復のパターンや要因、および解析手法は、REDD+やIPBESにおける専門家会合や国際機関・各国の政策決定者に対して必要な情報を提供する。

## 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) R. TSUJINO and T. YUMOTO: Journal of Plant Research 126, 203-214 (2013), Vascular plant species richness along environmental gradients in a cool temperate to sub-alpine mountainous zone in central Japan.

2) R. TSUJINO, K. MATSUI, K. YAMAMOTO, R. KODA, T. YUMOTO, KI. TAKADA: Journal of Plant Research 126, 625-634 (2013), Degradation of Abies veitchii wave-regeneration on Mt. Misen in Ohmine Mountains: effects of sika deer population.

3) R. TSUJINO and T. YUMOTO: Primates 55, 161-165 (2014), Problems associated with the seed-trap method when measuring seed dispersal in forests inhabited by Japanese macaques.

4) R. TSUJINO and T. YUMOTO: Ecological Research 29, 701-71 (2014), Habitat preferences of medium/large mammals in human disturbed forests in Central Japan.

5) T. YUMOTO, M. TERAKAWA, S. TERADA, A. BOUPOYA and T. NZABI: Tropics 23, 205-213 (2015), Species composition of a middle altitude forest in Moukalaba-Doudou National Park, Gabon.

## （2） 口頭発表（学会等）

1) R. TSUJINO, T. YUMOTO, S. KITAMURA, I. DJAMALUDDIN: The 5th East Asian Federation of Ecological Societies, Shiga, Japan, 2012

"Forest area change and its driving factors in Indonesia"

2) R. TSUJINO: International workshop on Landuse Diversity and Autonomy in Southeast Asia, Research Institute for Humanity and Nature, 2012

"Causes and history of forest loss in Cambodia"

3) 辻野亮：公開講演会「生物多様性観測・評価・予測研究の最前線」(2012)「東南アジアの森林減少と可能性」

4) 辻野亮：第22回日本熱带生態学会(2012)「東南アジアの森林減少とその保全」

5) 辻野亮、加治佐剛、湯本貴和：日本生態学会第60回大会 (2013)

「カンボジアにおける森林減少の要因と歴史」

6) 今井伸夫、湯本貴和、辻野亮：日本生態学会第61回大会 (2014)

「東南アジアにおける森林面積の減少と回復の要因」

7) 今井伸夫、湯本貴和、辻野亮、北村俊平：日本生態学会第62回大会 (2015)「熱帯林減少の駆動因 - 人口・経済・貿易・地理-」

8) 今井伸夫：日本生態学会第63回大会 (2016)

「熱帯林減少の駆動因のマルチスケール解析」

9) 湯本貴和：日本生態学会第63回大会 (2016)

「里山里海サブグローバルアセスメントからIPBESへの貢献」

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない
## （４）「国民との科学・技術対話」の実施

特に記載すべき事項はない

## （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

特に記載すべき事項はない

### 8 \. 引用文献

1) RM. EWERS: Global Environmental Change, 16, 161-169 (2006), Interaction effects between economic development and forest cover determine deforestation rates.

2) MC. HANSEN, PV. POTAPOV, R. MOORE, et al.: Science 342, 850-853 (2013), High-resolution global maps of 21st-century forest cover change.

3) IPCC: IGES, Japan (2006), IPCC guidelines for national greenhouse gas inventories.

4) DM. OLSON, E. DINERSTEIN, ED. WIKRAMANAYAKE, et al.: Bioscience, 51, 933-938 (2001) Terrestrial ecoregions of the world: a new map of life on earth.

5) J. CHAVE, HC. MULLER-LANDAU, TR. BAKER, et al.: Ecological Applications 16, 2356-2367 (2006), Regional and phylogenetic variation of wood density across 2456 neotropical tree species.

6) T. KASTNER, KH. ERB and H HABERL: Environmental Research Letters 9, 034015 (2014), Rapid growth in agricultural trade: effects on global area efficiency and the role of management.

7) RJ. SMITH, RDJ. MUIR, MJ. WALPOLE, et al.: Nature 426, 67-70 (2003), Governance and the loss of biodiversity.

8) CF. DORMANN, J. ELITH, S. BACHER, et al.: Ecography 36:27-46 (2013), Collinearity: a review of methods to deal with it and a simulation study evaluating their performance.

9) N. SUGIURA: Communications in Statistics - Theory and Methods 7, 13-26 (1978), Further analysts of the data by akaike’s information criterion and the finite corrections.

10) KP. BURNHAM and DR. ANDERSON: Springer (2002) Model Selection and Multimodel Inference: A Practical Information-Theoretic Approach.

11) LM. Curran, SN. Trigg, AK. McDonald, et al.: Science 303, 1000-1003 (2004), Lowland forest loss in protected areas of Indonesian Borneo.

12) D. NEPSTAD, D. MCGRATH, C. STICKLER, et al.: Science 344, 1118-1123 (2014), Slowing Amazon deforestation through public policy and interventions in beef and soy supply chains.
## (6) 生物多様性フットプリントの評価指標の開発

横浜国立大学環境情報研究院	金子	信博・松田	裕之・本藤	祐樹
<研究協力者>
横浜国立大学環境情報研究院	古川	拓哉（平成23～25年度）
西嶋	翔太（平成25～27年度）
種田	あずさ（平成24～27年度）
国立研究開発法人国立環境研究所	角谷	拓・石濱	史子
東京農工大学農学研究院	加用	千裕

平成23～27年度累計予算額：37,852千円（うち平成27年度：6,915千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

私たちの生活において、農畜産物や木材といったバイオマス資源は欠かせないものであるが、バイオマス資源の過剰な消費は生態系や生物多様性を劣化させる遠因となる。ある国で消費されるバイオマス資源は、しばしば国際貿易によって別の生産国から輸入されるため、消費活動が生態系や生物多様性に与える影響は国境を越える。本課題では、木材貿易の生物多様性影響を評価するためのフットプリント指標の開発に取り組んだ。まず、木材の生産量から森林減少を予測する指標を開発し、実際の森林被覆の減少をうまく説明できることを示した。次に、この結果に基づき、2種類の生物多様性フットプリントを開発した。一つは、生息分布内の森林減少率に基づいた指標であり、哺乳類・鳥類・両生類・爬虫類という幅広い分類群を対象に木材貿易の影響を評価可能である。もう一つは、木材貿易が鳥類の絶滅リスクに与える影響を評価可能な指標であり、貿易と種の絶滅を関連付けたうえで、絶滅リスクを抑制するためのシナリオ分析を行えることが特徴である。これら指標から、特にブラジルとインドネシアが木材の輸出によって海外から生物多様性が脅かされている一方で、中国、日本、アメリカといった国が木材の輸入により海外に大きな生物多様性影響を与えていることが明らかになった。また、木材の消費量を維持しながら鳥類の絶滅リスクを抑えるためには、ブラジルやインドネシア、中国などの生産量を減らす一方で、アメリカやロシアなどにおいて生産量を増加させることが必要であることが示された。さらに、農畜産物の国際貿易に関する窒素フットプリント指標の開発も行い、日本を筆頭とする先進国が、特に農業生産を通じて途上国の窒素汚染を助長していることが明らかになった。これらの成果が、生物多様性に配慮した国際貿易や日々の消費生活のあり方を考える契機となることが期待される。

## [キーワード]

木材貿易、絶滅リスク、シナリオ分析、産業連関分析、窒素汚染

### 1. はじめに

私たちの生活には、農畜産物や木材といったバイオマス資源が欠かせないものであるが、バイ
オマス資源の過剰な消費は生態系や生物多様性を劣化させる遠因となる。ある国で消費されるバイオマス資源は、しばしば別の生産国から輸入されるため、消費活動が生態系や生物多様性に与える影響は国内にとどまらず、貿易を通じて国境を越える。国際貿易が生物多様性に与える影響を評価することは、日々の生活と生物多様性の関係を考える契機を提供するとともに、生物多様性損失の問題を国際的に取り組むうえで重要である。

日々の生活に伴う環境影響を定量化するものとして、フットプリント指標が挙げられる。エコロジカル・フットプリントやカーボン・フットプリントといった指標は古くから提案されてきたが、生物多様性フットプリントが開発されたのは比較的最近である $ ^{1)2)} $ 。おそらくこれは、生物多様性には空間的遍在性が大きく、消費生活に伴う影響を評価するためのデータや手法が欠如していたことが理由である。また、国際貿易に関わる生物多様性フットプリントの既存研究は生物種間の差を考慮しておらず、より実際に即した形で生態影響を考慮した指標の開発が求められている。

### 2. 研究開発目的

本課題では、絶滅危惧種の生息地の減少率や、絶滅リスクに基づいた木材貿易の生物多様性フットプリント指標を開発することを目的とした。天然林における木材の生産と貿易は森林減少の主要因であり $ ^{3)} $ 、特に熱帯林における生物多様性の消失を助長していると考えられる。ここではまず、木材の生産によって森林がどの程度減少するかを測るための指標（FHI: forest harvest index）を開発し、実際の森林被覆面積の減少との関係を解析した。次に、森林性の絶滅危惧種（哺乳類、鳥類、両生類、爬虫類）を対象に、空間明示的手法により、種ごとに生息地の減少率を評価した生物多様性フットプリント指標（BF-spatial）を開発した。さらに、BF-spatialを拡張し、木材生産による森林減少が鳥類の絶滅リスクに与える影響を評価した生物多様性フットプリント指標（BF-extinct）を開発した。

また、資源消費が窒素汚染に与える影響を評価するための指標として、窒素フットプリントの開発にも取り組んだ。窒素汚染は、地下水や大気の汚染、富栄養化などを通じて生態系と生物多様性の脅威となりえるが、カーボン・フットプリントと比べると開発が遅れている。ここでは、国際貿易と水産物に着目し、資源消費と窒素汚染の関係を定量化した。

### 3. 研究開発方法

## （１）森林被覆面積の減少と木材生産の関係に関する研究

木材生産量から森林被覆の減少面積を予測することのできる指標（FHI）の開発に取り組んだ。まず、2000年から2005年における各国の森林被覆の減少面積（GFCL: gross forest cover loss）を森林消失マップ $ ^{4} $ から算出した。次に、各国のFHIを産業用丸太と木質燃料に分けて、以下の式を用いて計算した：

$$ FHI=\sum_{y}\sum_{i}\frac{V_{i,y}\cdot BEF_{i}}{D_{i,y}}. $$

Vは産業用丸太と木質燃料の生産材積（ $ m^{3} $ ）であり、森林消失マップ $ ^{4)} $ と対応する5年間（2000～2004年度）のデータを、利用可能であった139か国についてFAOSTAT (http://faostat.fao.org/)から取得した。添え字のiとyはそれぞれ木材の種類（針葉樹か広葉樹）と年度（2000～2004）を表してい
る。BEF (biomass expansion factor) は丸太の材積から枝葉つき材積に換算するための拡大係数であり、既存研究 $ ^{5)(6)} $ を基に、気候帯と木材の種類ごとに異なる値を用いた(表(6)-1)。複数の気候帯をまたぐ国については、各気候帯に属する面積 $ ^{7)} $ に比例して木材生産が行われていると仮定し、BEFを計算した。Dは森林蓄積密度（m $ ^{3} $ /ha）であり、単位森林面積当たりの樹木の枝葉つき材積を表す。各国の森林蓄積密度は、FRA (Global Forest Resources Assessment $ ^{8)} $ における2000年と2005年のデータから各年の値を線形補完したものを使用した。

算出されたFHIの妥当性を評価するために、産業用丸太のFHI、木質燃料FHI、およびそれらの合計からなるFHIにおいて、それぞれ各国のGCFLとの相関係数を求めた。さらに、FHIの予測力を改善するために、誤差分散の大きさが森林蓄積密度のデータ精度の影響を受けることを仮定した階層ベイズモデルを構築し、相関係数が最も高かった産業用丸太のFHIとGCFLの関係を推定した。

最後に、木材貿易がGFCLに与える影響についても統計解析を行った。既存の木材貿易データ $ ^{9)} $ を基に、産業用丸太について、自国消費のための生産によるFHI、輸出のための生産によるFHI、輸入された木材によるFHIを計算した。木質燃料についてはすべて自国消費のために生産されたと仮定した。各国のGCFLを目的変数とし、自国FHI、輸出FHI、輸入FHI、燃料FHIを説明変数としたモデル選択を行い、Akaike weight $ ^{10)} $ に基づき各変数の相対的重要性を求めた。

表(6)-1 FHIの計算に使用した木材材積から枝葉つき材積に換算するための拡大係数BEF

気候帯	木材の種類	BEF
寒帯	針葉樹	1.35
広葉樹	1.3
温帯	針葉樹	1.3
広葉樹	1.4
熱帯	針葉樹	1.3
広葉樹 (産業用丸太)	1.274
広葉樹 (木質燃料)	3.4

## （２）空間明示的手法に基づいた生物多様性フットプリント指標の開発

空間明示的手法によって算出された生息地の減少率に基づいた生物多様性フットプリント指標BF-spatialを開発した。まず、IUCNのレッドリストにおいて絶滅危惧指定されており（Critically Endangered, Endangered, Vulnerable）、木材生産の影響を受けているとされる哺乳類・鳥類・両生類・爬虫類2,321種を対象に、生息分布マップ(www.iucnredlist.org）と2000年から2005年の森林消失マップ $ ^{4} $ を重ね合わせ、各国ごとに生息分布内の森林の減少率を算出した。例えば、国Aと国Bに生息しているある種の森林の生息面積が1,000haであり、そのうち国Aでは100ha、国Bでは300haの森林が消失した場合、その種の国Aと国Bにおけるインパクトスコアはそれぞれ0.1と0.3となる。つまり、同じ木材生産量であっても、森林の消失と絶滅危惧種の分布との重なりの程度により影響の大きさが変化しうる。次に、各国ごとに各種のインパクトスコアを足し合わせ、それをその国の生産BF-spatialとした。さらに、原産国と最終消費国の関係を推定した木材貿易データ $ ^{9)(11)} $ に基づいて、生産BF-spatialを消費国に案分し、木材貿易の影響を求めた。

BF-spatialの有効性を評価するために、種間差を考慮していない既存の手法 $ ^{1)} $ に倣った指標の解析も行った。この指標は、潜在的に木材生産・貿易の影響を受ける種数を評価するため、BF-potentialと名付けた。まず、上記の2,321種すべてのインパクトスコアが1に等しいと仮定した。次に、各種
が生息する国の生産FHIに比例して、インパクトスコアを配分した。例えば、ある種が国Aと国Bに生息しており、国Aと国Bの生産FHIがそれぞれ100haと400haだった場合、その種の国Aと国Bのインパクトスコアはそれぞれ、0.2 (100/500) と0.8 (400/500) となる。つまり、BF-potentialは、各種のインパクトスコアの種間差を考慮していない点と、インパクトスコアの配分を空間非明示的に行っている点で、BF-potentialと異なる。各種のインパクトスコアの合計を生産BF-potentialとして、BF-spatialと同様のデータ $ ^{9)} $ $ ^{11)} $ と手法によって、木材貿易の影響を計算した。

## （３）絶滅リスクに基づいた生物多様性フットプリント指標の開発

## 1 ）現状シナリオの解析と既存指標との比較

BF-spatialを拡張し、絶滅リスクに基づいた生物多様性フットプリントBF-extinctを開発した。これは、生息地の減少によって個体数がある絶滅の閾値を下回る確率を計算し $ ^{12)} $ 、それを各種のインパクトスコアとする指標である。BF-spatialの対象種のうち、BirdLife International

(http://www.birdlife.org/) において分布と個体数の情報が利用可能な536種の絶滅危惧鳥類を解析対象とした。まず、BF-spatialで計算した種ごと国ごとの2000～2005年における森林の減少率が2100年まで続くと仮定し（現状シナリオ）、5年ごとに各種の絶滅確率を計算した。絶滅の閾値は、最小存続可能分析の法則 $ ^{13)} $ に従い、50個体と500個体を仮定した。両方の場合であまり結果が変わらなかったので、ここではより絶滅に近い50個体の場合を示す。次に、種の絶滅確率を森林減少面積に比例して、その種が生息する国に配分した。さらに、BF-spatialやBF-numberと同様に、配分された各種の絶滅確率を国ごとに合計し、木材貿易データ $ ^{9)} $ $ ^{11)} $ に基づいて、木材貿易が鳥類の絶滅リスクに与える影響を推定した。同じ536種類を対象にBF-potentialの計算も行い、BF-extinctと比較した。

## 2 ）鳥類の絶滅リスクに影響する社会的要因の解析

BF-extinctがBF-potentialと最も大きく違う点は、各種のインパクトが絶滅確率に基づいている点である。ここでは、絶滅確率に影響する社会的要因に関する、以下の仮説を統計的に検証した：(1)人口が増加すると木材消費量が増加するため、森林の減少率が上昇し、絶滅確率が高まる；(2)人口増加が絶滅確率に与える影響は木材自給率によって左右される。構築した統計モデルは、人口と木材自給率の交互作用を含んだ以下のモデルである：

$$ \begin{aligned}&\ln( 森林减少率 _{_{i}})=\alpha_{0}+\alpha_{1}\cdot\ln\Big( 人口 _{_{i}}\Big)+\alpha_{2}\cdot\ln\Big( 木材自給率 _{_{i}}\Big)+\alpha_{3}\cdot\Big[\ln\Big( 人口 _{_{i}}\Big)\times\ln\Big( 木材自給率 _{_{i}}\Big)\Big]+\varepsilon_{1,i},\\ &\\ &logit( 絶滅確率 _{_{i}})=\beta_{0}+\beta_{1}\cdot\ln\Big( 森林减少率 _{_{i}}\Big)_{pred}+\beta_{2}\cdot 初期個体数 _{_{i}}+\varepsilon_{2,i}.\\ \end{aligned} $$

$ \alpha_{0}-\alpha_{3} $ と $ \beta_{0}-\beta_{2} $ は回帰係数であり、 $ \varepsilon_{1,i} $ と $ \varepsilon_{2,i} $ は正規分布を仮定した誤差項である。人口はWorld

Population Prospects (http://esa.un.org/unpd/wpp/) から 2000~2004 年のデータを取得し、平均値を用いた。木材自給率は推定された貿易データ $ ^{9)} $ から 2000~2004 年の値を求めた。これらの説明変数、および交互作用が、各国における各種の森林減少率の平均値に影響するとした。さらに、上式で人口と木材自給率から予測された森林減少率が、各国の 2100 年時点の絶滅確率の平均値に影響すると考えた。また絶滅確率に影響する共変量とし、初期個体数の平均値を使用した。これらの解析には絶滅確率の不確実性を減らすため、3 種以上含む 33 か国を対象とした。各説明変数の有無別のモデルを構築し、有限サンプル補正済み赤池情報量基準 (AICc) $ ^{10)} $ を用いてモデル選択を行った。
## 3 ）自給シナリオと絶滅リスクを抑制可能なシナリオの解析

BF-extinctの長所の一つとして、絶滅危惧鳥類の保全のためのシナリオ分析が可能である点が挙げられる。そこでまず、極端なシナリオとして、すべての国が必要な木材を自給した場合のシナリオを解析した。各国の木材の生産量と消費量の比 $ ^{9} $ が、現状シナリオと自給シナリオにおける森林減少率に等しいと仮定し、自給シナリオにおける森林減少率を求めた。この木材減少率のもと、自給シナリオと同様の方法で、BF-extinctを計算した。

次に、各国の木材消費量を維持し、2100年時点で全対象種の絶滅確率が10%を下回るシナリオを探索した。これは、IUCNのレッドリストの絶滅危惧種の指定基準を満たさないことに相当する。まず、現状シナリオで絶滅確率が10%を上回る種を対象に、それらの絶滅確率を最も高めている生産国と消費国のリンクを特定した。次に、その消費国が生産国を替えた場合の絶滅確率を計算した。この際、新たな生産国の候補は、絶滅リスクの計算が可能である対象種が1種以上生息する国としたため、カナダやスウェーデンなどの主要な木材生産国は含まれない。また、木材生産量が現状の2倍までしか増やせないと仮定した。生産国の候補のうち、絶滅確率が10%を超える種数が最も少なくなる国を選び、複数であった場合はBF-extinctの総和が最小の国を選んだ。以上の手順を、全対象種の絶滅確率が10%を下回るまで繰り返し、最終的な各国の木材生産量を算出した。

## （４）国際貿易と水産物に着目した窒素フットプリント指標の開発

## 1 ）グローバル窒素フットプリントモデルの開発

資源消費の結果として環境中に排出される活性窒素による環境負荷を定量化するために、窒素フットプリント (NF) 指標が開発された $ ^{14} $ 。既存のNFモデル $ ^{14} $ では数力国の分析結果はあるが、世界的構図や負荷発生地との関係が未解明で、国際的な消費者側対策のための情報が欠けていた。

本課題では、2010年の世界各国・地域のNFを、大気中へのアンモニア、窒素酸化物、亜酸化窒素の排出量、および潜在的水域排出窒素（主に硝酸態窒素）の4物質の合計として国際貿易を考慮して算出した。解析では、4物質のそれぞれについて、まず、国際連合食糧農業機関（FAO）および国際肥料産業協会（IFA）の生産量（http://faostat3.fao.org/）や施肥量 $ ^{15} $ のデータと、気候変動に関する政府間パネル（IPCC） $ ^{16} $ による排出係数を用いて、農畜産業由来の排出量を推計した。次に、地球規模の大気汚染物質のデータベースEDGAR（http://edgar.jrc.ec.europa.eu/）から、化石燃料由来の排出量を推計した。これらの排出量と188か国15,000産業部門の取引に関するEora国際産業連関データベース $ ^{17} $ $ ^{18} $ を産業連閲分析により結びつけることで、各産業部門の直接・間接的排出量を算出した。また、各国の家庭などからの下水による排出量をFAOの食料供給や食品廃棄率のデータ $ ^{19} $ 、経済協力開発機構（OECD）の下水処理率データ（http://www.oecd-ilibrary.org/）などから推計した。最後に、各国・地域の全産業部門と家庭等からの直接・間接的排出量の合計として国・地域別の窒素フットプリントを評価した。

## 2 ）水産物評価のための窒素フットプリントモデルの開発

既存のNFモデル $ ^{20)} $ では、NFは窒素肥料と農産物の生物的窒素固定に由来する食料NFと、化石燃料の燃焼によるエネルギーNFからなる。この食料NFの評価において、水産物は、家畜と同じ単純な仮定のもと、単一のカテゴリとして共通のモデルにより計算されていた。そこで、水産物消費による影響を正確にかつ詳細に評価するための食料NF評価モデルを構築し、日本に適用した。

新たなモデルでは、給餌養殖魚介類、無給餌養殖魚介類（主に二枚貝と草食性のコイ）および天
然魚介類の違いを考慮し、魚介類の供給過程を詳細に扱った。具体的には、淡水・回遊魚、底魚、浮魚、その他の海産魚、甲殻類、頭足類、貝類の7分類（FAOの区分）に対し、養殖率や飼料中の植物性タンパク質含有率、生産・流通・消費の工程での窒素利用効率や再利用率に対し、世界共通変数と日本用変数を新たに設定した。これらとFAOのタンパク質供給量データ

(http://faostat.fao.org/) を用い、2009年の日本について、各生産方法別・分類別の魚介類のNFを求めた。

## 4 ．結果及び考察

## （１）森林被覆面積の減少と木材生産の関係に関する研究

解析対象の139か国において、5年間（2000～2004年度）の木材の総生産材積は、産業用丸太では $ 7.98\times10^{9}\ m^{3}\ (1.60\times10^{9}\ m^{3}\ yr^{-1}) $ 、木質燃料では $ 8.95\times10^{9}\ m^{3}\ (1.79\times10^{9}\ m^{3}\ yr^{-1}) $ であった。これらの木材を生産するのに必要な面積に相当するFHIは、産業用丸太では $ 9.30\times10^{7}\ ha\ (1.86\times10^{7}\ ha\ yr^{-1}) $ 、木質燃料では $ 3.81\times10^{8}\ ha\ (7.62\times10^{7}\ ha\ yr^{-1}) $ であった。同期間における森林被覆の総減少面積は $ 9.66\times10^{7}\ ha\ (1.93\times10^{7}\ ha\ yr^{-1}) $ であった。各国の森林被覆の減少面積とFHIの相関係数は、産業用丸太では $ 0.76\ (P<0.001) $ 、木質燃料では $ 0.08\ (P=0.34) $ 、産業用丸太と木質燃料の合計では $ 0.27\ (P<0.05) $ であった。また、森林蓄積密度データの不確実性を考慮した階層ベイズモデルにおいても産業用丸太のFHIと森林被覆の減少の関係において有意な相関が検出された（図(6)-1）。この結果は、産業用丸太の生産は皆伐に近い形で行われることが多く、森林被覆の減少を引き起こすのに対し、木質燃料は択伐によって生産されることが多いことを示唆していると考えられる。

木材貿易の影響を解析したところ、自国消費のためのFHI (P < 0.001) と輸出のためのFHI (p < 0.001) は、GFCLを説明するのに同程度に重要な変数であることが示された。一方、輸入のFHIは有意にGFCLを低下させることが示されたが $ (p = 0.035) $ 、その影響は輸出のFHIよりも小さかった。これは、木材輸出によるGFCLが木材輸入によって十分に抑えられるわけではないことを意味しており、木材貿易は世界規模での森林面積の減少を促進させることを示唆している。

図(6)-1 階層ベイズモデルによって予測されたFHIと森林被覆の減少面積（GFCL）の関係

## （２）空間明示的手法に基づいた生物多様性フットプリント指標の開発

BF-potentialでは全体の23.7%が木材貿易の影響を受けた一方で、BF-spatialでは29.0%であり、木