Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 国民健康保険実態調査〔保険者票〕

[平成27年度]

都道府県番号	保険者番号	保険者区分

都道府県名
保険者名

年 龄 階級 別 被 保 険 者 等 数
年齡階級別	計	一般被保険者数	退職被保険者等数
歲 歲0～4	人	人	人
5～9	人	人	人
10～14	人	人	人
15～19	人	人	人
20～24	人	人	人
25～29	人	人	人
30～34	人	人	人
35～39	人	人	人
40～44	人	人	人
45～49	人	人	人
50～54	人	人	人
55～59	人	人	人
60～64	人	人	人
65～69	人	人	人
70～75	人	人	人
計	人	人
(再掲)組合員数	人
(再掲)その他	人
(別掲)後期高齢被保険者である組合員数	人
(再掲)75歳未満	人

所得（旧ただし書き方式による課税標準額）の状況

平 成 26 年 所 得
一般被保険者分	退職被保険者等分	計	(再掲)介護保険第2号被保険者分
千円	千円	千円
課題名 S-8-1(5) 地球温暖化が日本を含む東アジアの自然植生に及ぼす影響の定量的評価に関する研究

課題代表者名 田中信行 （独立行政法人森林総合研究所北海道支所地域研究監）

研究实施期间 平成22～26年度

累計予算額 151,000千円（うち26年度27,000千円）

予算額は、間接経費を含む。

本研究のキーワード 分布予測モデル、気候シナリオ、森林植物、脆弱性、適応策、CMIP、自然保護区、不確実性、潜在生育域、最終氷期

研究体制

（1）地球温暖化が日本を含む東アジアの自然植生に及ぼす影響の定量的評価に関する研究（独立行政法人森林総合研究所）

## 研究概要

### 1. はじめに(研究背景等)

地球温暖化に伴い、野生動植物の生息域は、極方向や高標高方向に移動している。温暖化の生物への影響を評価する手法の一つに、統計モデル（分布予測モデル）を用いたアプローチがある。解析対象種の分布を気候条件（暖かさの指数や冬期降水量など）から予測する統計モデルを構築することにより、現在の気候下における生育に適した地域（適域）や、生育が可能な地域（潜在生育域）を予測できる。モデルに将来の気候条件を組み込むことにより、将来の気候下における適域・潜在生育域を予測することができるだけでなく、温暖化に対して脆弱な種や地域および気候変化後も引き続き生育が可能な地域（逃避地）も特定できる。このような予測は、温暖化が進行する21世紀における森林生態系の保全管理計画の策定に必要である。

分布予測モデルを用いて、温暖化の植物分布への影響を予測する研究が、1990年以降欧米を中心に数多く行われてきた。日本では1990年代に、自然植生帯およびシイ林やミズナラ林など5つの森林タイプについて、気候要因に基づく潜在生育域の予測と温暖化影響評価が行われた。2000年代に入って、研究代表者らが4～5個の気候変数に基づいた潜在生育域の予測と温暖化影響評価をブナ林やハイマツ、針葉樹10種、ササ類4種、シダ類1種について行った。成果の1つであるブナ林に関する研究が、温暖化がアジアの自然生態系に及ぼす影響の事例として、IPCC第4次評価報告書に引用された。一方、日本以外のアジアでは、この分野の研究例は少ない。森林生態系において温暖化に対する適応策が各国で適切に実施されるためには、分布予測モデルによる温暖化影響評価が、日本だけでなく、他のアジア諸国でも行われる必要がある。また、植物分布は複数の国にまたがる場合が多いので、温暖化影響予測を国際的に行うことにより、予測精度を向上させることができる。この分野の研究を発展させるためには、海外の研究者・研究機関との交流を通して、研究ネットワークを構築することが必要である。

### 2. 研究開発目的

温暖化影響予測には不確実性が伴うため、近年、不確実性を合わせて評価することが重視されている。本サブ課題では、温暖化が自然植生へ与える影響を不確実性も含めて定量的に評価することが目的である。対象とする地域は、日本国内全域および東アジア地域である。そのために、主要な植生の優占種について、分布予測モデルを用いて高い精度で生育域を予測する技術を開発し、温暖化によって大きく衰退する脆弱な種と地域、および温暖化後の逃避地を特定する。複数の気候変化シナリオを用いて将来の影響予測を行い、温暖化の影響を不確実性とともに提示する。結果を地図化することにより、行政担当者が日本全国や各地域において自然生態系の保全計画（保護区の見直し、移動経路の設定など）を策定する際に活用できる。

日本国内では、主要な植生の優占種について、分布予測モデルの精度を高め、温暖化影響の信頼性の高い定量的評価をすることが目標である。予測の精度を高めるため、①応答変数と検証に使用する分布データ、②モデルに組み込む説明変数の種類、③統計モデルの種類、の3点について検討し改善を行う。植生の優占種は各生態系への影響が大きいことから、優占種を優先的に解析する。

東アジア地域では、日本で先行しているこの分野の研究を、東アジアの研究機関と共同で進めることにより、東アジアにおける温暖化影響を定量的に評価し、各地の森林生態系の保全に貢献することが目標である。このよ
うな国際共同研究の第一歩として、国立台湾大学（台湾）、雲南大学生態地植物研究所（中国）、生物資源研究館（韓国）、ロシア科学アカデミー極東支部（ロシア）などと共同研究を進める。これらの地域は日本と共通する植物の属や種が多い。共通種の分布データを統合して分布予測モデルを作ることにより、種の分布限界の条件を明らかにし、温暖化影響の予測精度を高めることが可能となる。

### 3. 研究開発の方法

## (1) CMIP3気候シナリオの比較

CMIP3で公開されている20個のGCMの気候データを利用して、将来(2081～2100)の気候データを整備し、SRES A1B排出シナリオにおける将来の気候値のばらつきの評価を行った。

## (2) 温暖化影響予測における不確実性の評価とモニタリング法の開発

日本人に馴染み深い林産食用資源植物19種を用いて、温暖化の影響予測の不確実性に及ぼす将来気候データ（気候シナリオ）および推定手法の影響を検討した。

## (3) 亜高山帯樹種への不確実性を考慮した影響予測

コメツガとシラビソは、日本の亜高山帯(寒温帯)の自然林の優占樹種であり、生態系に最も影響の大きいキーストーン種である。この2種を対象に、(1)で作成した20個の気候データを用いて、GCMの不確実性を考慮した温暖化の影響評価を行った。

## (4) 適応策を考慮したブナへの影響予測

温暖化に伴い植物種の生育域が移動するため、生育域から外れた場所に分布する植物個体群は衰退し、長期的には絶滅すると考えられる。森林生態系の適応策は、森林の再生能力を活用することが基本でなければならず、保護区の見直しや移動経路の確保が最も重要である。しかし、適応策を考慮した自然植生の影響予測はほとんど行われていない。本研究では、日本の冷温帯の優占樹種であるブナを対象に、適応策を考慮した影響予測を行った。分布予測モデルには、これまでブナ林の予測に使われてきた分類樹モデル（Classification and regression tree、CART）を用い、現在と将来の気候データを組み込み潜在生育域を予測した。将来100年間のブナの移動は小さいので、現実的なブナの分布域の予測をするために、日本樹木誌（日本樹木誌編集委員会2009）のブナの分布図と重ね合わせ、実際の分布域外の潜在生育域は解析から除外した。さらに、土地利用が都市・田畑・人工林になっている潜在生育域も解析から除外した。現在および将来のブナの潜在生育域と自然保護区（国立公園、国定公園、都道府県指定）を重ね合わせ、自然保護区に含まれるブナ潜在生育域の面積を算出した。

## (5) RCPシナリオ温暖化影響予測に基づく優占種への影響予測と適応策

日本の生態系は、約54,076km²が自然保護区として保護されている。自然保護区では、生態系保全のために開発や利用が制限されている。しかし、温暖化によって植物種の潜在生育域は変化するため、自然保護区における植物種の持続的な保護を検討する上で、温暖化後の生育域を自然保護区がどの程度網羅できるのか、また網羅できなくなる地域はどこにあるのかという点の解明が重要となる。さらに、潜在生育域が著しく縮小する生物種や新たな保護区候補地の限られる種に対しては、保護区見直しによる適応策が有効でない場合がある。このため、保全計画の意思決定に向けては、温暖化による脆弱性を予測し、保護区の見直しがどの程度効果があるかを評価する必要がある。本研究では、各気候帯の優占種を対象に温暖化に対する脆弱性を評価し、保護区見直しによる適応策の有効性を明らかにすることを目的とした。対象種は、暖温帯のアカガシ、冷温帯のブナ、亜寒帯のシラビソ、高山帯のハイマツ、いずれの種も各気候帯の優占種かつ遷移後期樹種である。これらの種は伐採により他の樹種に置き換わるので、保護区による人為改変の規制が保護策として有効である。

## (6) 亜高山帯樹種の過去の分布変化予測

過去の気候変動の生物分布への影響が解明されれば、将来の生物分布への影響を予測する上で大変参考になる。現在の生物分布は、必ずしも気候と平衡に達していないため、気候環境要因だけでは説明できない生物分布パターンが存在する。現在の気候条件における潜在生育域と実際の分布との乖離は、生物の移動速度、地理的障壁（海洋や山岳など）、人為影響などの要因によって生じると推定される。田中ほか(2009)によって北海道に亜高山帯の優占樹種コメツガの不在生育域（Empty habitat）が存在することが指摘されている。本研究は、コメツガの分布予測モデルを構築し最終氷期最盛期（LGM期）の気候シナリオを組み込むことによって、コメツガの分布を規定する気候条件、および現在と過去の潜在生育域を予測して、不在生育域の成因を明らかにすることを目的とした。
## (7) 韓半島における常緑広葉樹の分布予測

韓半島では、常緑広葉樹の分布は南端の沿岸域に限られている。常緑広葉樹の分布は、冬期の気温に最も影響を受けることが知られており、温暖化は常緑広葉樹の分布を変化させる。本研究では、韓半島の常緑広葉樹4種の高精度の分布予測モデルを構築することを目的とした。

## (8) 日本-台湾における優占樹種10種への温暖化影響予測

台湾から日本にかけての亜熱帯から暖温帯の地域には、常緑広葉樹林が広く分布している。主要構成種は、常緑性のイチジク属、ブナ属、クスノキ科等である。常緑広葉樹林は、本地域のみに生育する希少植物、ほ乳類、昆虫など多くの生物種の生息基盤である。本研究では、この地域に広く優占する常緑広葉性木本10種への温暖化の影響について分布予測モデルを用いて潜在生育域を予測し、温暖化に伴う潜在生育域面積の変化や地域間の差異について、予測の不確実性を考慮して検討した。

### 4. 結果及び考察

## (1) CMIP3気候シナリオの比較

主成分分析を行った結果、SRES A1B排出シナリオにおける2081～2100年の気候データは20個のGCM間で大きく異なり、5つの気候変化タイプに分類した。

## (2) 温暖化影響予測における不確実性の評価とモニタリング法の開発

対象種19種中7種（トチノキ、コシアブラ、ツノハシバミ、チシマザサ、ヤマブドウ、クサソテツ、ヤマノイモ）について精度の高い分布予測モデルが得られた。現在の潜在生育域の縮小幅のばらつきを、20個の将来気候データおよび推定手法間で比較した結果、各種の予測結果の不確実性は、推定手法間（3.2～21.6%）よりも、将来気候データ間（5.0～42.2%）の方が大きかった。

## (3) 亜高山帯樹種への不確実性を考慮した影響予測

コメツガ、シラビソ共に、温暖化に伴い潜在生育域の面積は大幅に縮小し、温暖化に対して脆弱であることが明らかになった。不確実性の高い地域は狭く、脆弱な地域の面積は広く予測された。地域別に見ると、両樹種の潜在生育域は、関東・中部地域では残るが、紀伊・近畿と四国では消失すると予測された。

## (4) 適応策を考慮したブナへの影響予測

実際のブナの分布域における潜在生育域は、現在の気候下で62,567km²、20個のGCMIに基づく将来気候下で25,517km²と予測された。将来気候下の潜在生育域は、西日本地域や関東太平洋側ではほとんど消滅すると予測された。日本の生態系は、約54,076km²が自然保護区として保護されている。自然保護区に含まれるブナの潜在生育域の現在と将来における面積は22,122km²と12,309km²、含まれない面積は40,445km²と13,208km²であった。ブナは伐採によって衰退するので、潜在生育域内では保護区に指定して伐採を回避することがブナの保護になる。温暖化後に自然保護区外に位置する潜在生育域13,208km²を新たに保護区にすることで、約25,000km²のブナを保護することが可能になる。一方、西日本や関東地方太平洋側に分布するブナ個体群は、温暖化後は非生育域に入るので、いずれ絶滅の危機に瀕すると推定される。遺伝的多様性から見ても、この地域のブナ個体群を保護する意義がある。この地域の適応策は、保護区の見直しだけでは不十分であり、優先的な保護林を選定してブナの植栽や競合種の伐採などを含む積極的な対策が必要である。

## (5) RCPシナリオ温暖化影響予測に基づく優占種への影響予測と適応策

気候変化に伴う潜在生育域面積の減少率を脆弱度（Vulnerability）、現行保護区内にある潜在生育域面積をベースラインとし、将来の潜在生育域かつ保護区外面積との差を適応許容量（Capacity）とする。アカガシでは、いずれのRCPでもVulnerabilityが小さいため適応策の必要性が低い。ブナでは、RCP2.6と4.5で適応策により保護できる余地が大きいが、RCP8.5では適応策で対応できる水準を超える。シラビソとハイマツでは、Vulnerabilityが高いことに加えCapacityも低いことから、この適応策では対応できない。この結果は、緩和策によりRCP4.5以下に留める事が安定化目標として重要であることを意味する。

## (6) 亜高山帯樹種の過去の分布変化予測

モデルで現在のコメツガの潜在生育域を予測した結果、本州では実際の分布と良く合致したものの、北海道南部に不在生育域が予測された。コメツガは、第四紀のいずれかの氷期に、夏期の乾燥が原因で、北海道から絶滅したと考えられる。後氷期に入り、約8,000年前には十分な夏期降水量がある気候環境が北海道に成立し
たが、北海道と本州の間に広がる津軽海峡が地理的障壁となり、再侵入ができないまま現在の分布状況になったと推定される。

## (7) 韓半島における常緑広葉樹の分布予測モデル

韓半島おける常緑広葉樹4種について高い精度の分布予測モデルが構築できた。現在気候条件で予測された潜在生育域を土地利用地図と重ねた結果、土地利用の制限（農地や都市など）により実際に樹木が生育できる地域の面積は潜在生育域の21～35％に減少した。

## (8) 日本-台湾における優占樹種10種への温暖化影響予測

日本-台湾列島における常緑広葉樹10種について温暖化影響予測を行った結果、すべての種で潜在生育域が1.3～2.8倍に増加したが、琉球列島などで潜在生育域が減少する樹木が4種あることが明らかとなった。

### 5. 本研究により得られた主な成果

## (1) 科学的意義

分布予測モデルの種類の適切な選択や、説明変数に非気候的要因を入れることにより、予測のもつ不確実性を低くできることを示した。高い精度のモデル構築技術を生かして、将来気候データ（将来気候シナリオ）に由来する不確実性を考慮して、森林生態系で最も重要な役割をもつ優占種について、日本における将来の気候変化の影響予測と適応策の定量的評価、および日本だけでなく海外を含む影響予測を行った点に科学的意義がある。

## (2) 環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

## （1） 地方自治体の温暖化適応施策への貢献

本サブ課題の研究成果を自治体や地域住民へ還元することにより、地方の森林管理政策に貢献してきた。すでに、長野県や東京都などには温暖化影響予測結果（マツ枯れ、ブナ林、シラビソなど）を提供した。一方、温暖化影響予測の地方への情報提供が容易になるように、現在、温暖化影響の簡易推計ツールをS-8-1(1)総括班と協力して作成した。温暖化影響の予測結果である重要種14種の簡易推計ツールへの実装が完了し、各地域の影響予測結果が閲覧可能になっている。これまでに長崎県、長野県、三重県で簡易推計ツールが活用された。

## (2) 白神山地世界遺産地域における適応策への貢献

白神山地世界遺産地域はブナ自然林の価値により世界遺産に登録さているが、この地域のブナ林には温暖化の悪影響が予測されている。世界遺産地域を適切に保全していくために、環境省・林野庁により白神山地世界遺産地域科学委員会が2010年6月に設立され、ブナ林保全についてのアドバイスを行っている。この科学委員会の活動に、S-8プロジェクトの研究成果であるブナの潜在生育域の将来予測結果が貢献している。

## (3) 筑波山(国定公園)における適応策への貢献

筑波山のブナ林は1980年代から衰退が指摘されてきたが、2008年から3年間、茨城県生活環境部環境政策課主催「筑波山ブナ林保護対策検討委員会」において今後の保全策が検討されてきた。その成果として、2012年3月に「筑波山ブナ林保全指針」が策定され公表された。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

IPCC第5次評価報告書WG2（2014）において、「東アジアのモミ属の将来予測（Tanaka et al. 2012）」の成果が引用された。本サブ課題は東アジアの地域（韓国、中国・台湾、極東ロシア）の研究機関と連携して温暖化の影響予測研究を推進した。韓国国立樹木園が中心となって設立した東アジア生物多様性保全ネットワーク（EABCN）の設立に協力し、温暖化影響研究の連携も進めた。東アジアの研究成果が東アジア各地域における温暖化適応策を組み込んだ自然環境保全策に貢献することが期待される。国内では、「平成26年度生物多様性分野における気候変動の適応に関する検討会」に、松井哲哉が委員として参加した。

### 6. 研究成果の主な発表状況

## (1) 主な誌上発表

## <査読付き論文>

1) N. TANAKA, K. NAKAO, I. TSUYAMA, M. HIGA, E. NAKAZONO and T. MATSUI: Procedia Environmental
Sciences, 13, 455–466 (2012)

“Predicting the impact of climate change on potential habitats of fir (Abies) species in Japan and on the East Asian continent”

“Indicator plant species selection for monitoring the impact of climate change based on prediction uncertainty”

3) K. NAKAO, M. HIGA, I. TSUYAMA, T. MATSUI, M. HORIKAWA and N. TANAKA: Journal for Nature Conservation, 21, 406–413 (2013)

“Spatial conservation planning under climate change: Using species distribution modeling to assess priority for adaptive management of Fagus crenata in Japan”

4) I. TSUYAMA, K. NAKAO, M. HIGA, T. MATSUI, K. SHICHI and N. TANAKA: Journal of Forest Research, 19, 154–165 (2014) (Journal of Forest Research 論文賞受賞)

“What controls the distribution of the Japanese endemic hemlock, Tsuga diversifolia? Footprint of climate in the glacial period on current habitat occupancy”

5) K. NAKAO, M. HIGA, I. TSUYAMA, C.-T. LIN, S.-T. SUN, J.-R. LIN, C.-R. CHIOU, T.-Y. CHEN, T. MATSUI and N. TANAKA: Plant Ecology, 215, 639–650 (2014)

“Changes in the potential habitats of 10 dominant evergreen broad-leaved tree species in the Taiwan-Japan archipelago”

## (2) 主な口頭発表 (学会等)

1) T. MATSUI, I. TSUYAMA, K. NAKAO, M. HIGA, E. NAKAZONO, M. HORIKAWA, Y. KOMINAMI, T. YAGIHASHI and N. TANAKA: The 55th Symposium of the International Association for Vegetation Science, Mokpo, Korea (2012)

“Impact assessment of climate change on potential habitats of Japanese forest species”

2) N. TANAKA, K. NAKAO, I. TSUYAMA, M. HIGA, E. NAKAZONO, M. YASUDA and T. MATSUI: International Symposium of the 10th Anniversary of Korea National Herbarium, Role of the Arboretum and Botanical Garden against Climate Change of the East Asia, 05–08 Nov. 2013, Korean National Arboretum, p. 29 (2013)

“Prediction and detection of climate change impact on plant species distributions in Japan”

### 7. 研究者略壓

課題代表者:田中信行

東京大学農学研究科修士課程修了、農学博士、現在、森林総合研究所北海道支所地域研究監

## 研究分担者

## 1 ）大丸 裕武

北海道大学大学院環境科学研究科修士課程修了、博士（農学）、現在、森林総合研究所山地災害研究室長

## 2 ）松井 哲哉

オタゴ大学理学部植物学科生態学修士課程修了、博士（農学）、現在、森林総合研究所植物生態研究領域チーム長

## 3 ）小南裕二

京都大学農学系研究科修士課程修了、修士（農学）、現在、森林総合研究所関西支所森林環境グループ長
S-8-1 我が国全体への温暖化影響の信頼性の高い定量的評価に関する研究

（５）地球温暖化が日本を含む東アジアの自然植生に及ぼす影響の定量的評価に関する研究

独立行政法人森林総合研究所
北海道支所	田中信行
植物生態研究領域	松井哲哉
水土保全研究領域	大丸裕武
関西支所	小南裕志
北海道支所	津山幾太郎<研究協力者>
植物生態研究領域	中尾勝洋<研究協力者>·大橋春香<研究協力者>·安田正次<研究協力者>·中園悦子<研究協力者>·小出大<研究協力者>
国立大学法人高知大学	比嘉基紀<研究協力者>

平成22(開始年度)～26年度累計予算額：151,539千円

(うち、平成26年度予算額：27,080千円)

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

地球温暖化が日本を含む東アジアの自然植生に及ぼす影響の定量的評価を行い、次のような研究成果をあげた。①CMIP3 気候シナリオを予測に使えるように整備し、20 種類の GCM に基づく気候シナリオから計算した気候変数の差異を評価し、5 つのタイプに区分した。②林産食用資源植物 19 種を対象に温暖化の潜在生育域への影響予測における不確実性の原因を検討し、気候シナリオの影響が大きいことを明らかにした。③亜高山帯優占樹木 2 種について、不確実性を含む温暖化影響予測を行った結果、両種とも潜在生育域が縮小することから温暖化に対して脆弱であり、不確実性の高い地域は狭いことが明らかになった。④冷温帯優占種ブナを対象に適応策を考慮した温暖化影響予測を行った結果、温暖化後に自然公園外に位置する潜在生育域 13,208km²を新たに保護区にすることで、現在と同じ約 25,000 km² のブナを保護することが可能になることを予測した。⑤各森林帯の優占樹木 4 種の潜在生育域への温暖化影響の予測結果を自然保護区と重ね合わせた結果、脆弱な 3 種のうち 2 種は適応許容量（Capacity）が小さいことを明らかにした。⑥亜高山帯優占種コメツガの潜在生育域の現在と最終氷期最盛期（LGM 期、2.1 万年前）の予測を行った結果、第四紀の氷期に夏期の乾燥が原因で北海道から絶滅したことを推定した。⑦韓半島おける常緑広葉樹 4 種について現在気候条件で予測された潜在生育域を土地利用図と重ねた結果、土地利用の制限により実際に生育可能な地域の面積は潜在生育域 21～35％に減少した。⑧日本—台湾列島における常緑広葉樹 10 種について温暖化影響予測を行った結果、すべての種で潜在生育域が 1.3～2.8 倍に増加したが、琉球列島などで潜在生育域が減少する樹木が 4 種あることが明らかとなった。このように、自然林にもとも大きな影響を与えている優占樹種について温暖化影響とその原因を明らかにし、温暖化への適応策を提言した。
[キーワード]

分布予測モデル、気候シナリオ、森林植物、脆弱性、適応策

### 1. はじめに

地球温暖化に伴い、野生動植物の生息域は、極方向や高標高方向に移動している。温暖化の生物への影響を評価する手法の一つに、統計モデル（分布予測モデル）を用いたアプローチがある。解析対象種の分布を気候条件（暖かさの指数や冬期降水量など）から予測する統計モデルを構築することにより、現在の気候下における生育に適した地域（適域）や、生育が可能な地域（潜在生育域）を予測できる。モデルに将来の気候条件を組み込むことにより、将来の気候下における適域・潜在生育域を予測することができるだけでなく、温暖化に対して脆弱な種や地域および気候変化後も引き続き生育が可能な地域（逃避地）も特定できる。このような予測は、温暖化が進行する21世紀における森林生態系の保全管理計画の策定に必要である。

分布予測モデルを用いて、温暖化の植物分布への影響を予測する研究が、1990年以降欧米を中心に数多く行われてきた。日本では1990年代に、自然植生帯およびシイ林やミズナラ林など5つの森林タイプについて、気候要因に基づく潜在生育域の予測と温暖化影響評価が行われた。2000年代に入って、研究代表者らが4～5個の気候変数に基づいた潜在生育域の予測と温暖化影響評価をブナ林やハイマツ、針葉樹10種、ササ類4種、シダ類1種について行った。成果の1つであるブナ林に関する研究が、温暖化がアジアの自然生態系に及ぼす影響の事例として、IPCC第4次評価報告書に引用された。一方、日本以外のアジアでは、この分野の研究例は少ない。森林生態系において温暖化に対する適応策が各国で適切に実施されるためには、分布予測モデルによる温暖化影響評価が、日本だけでなく、他のアジア諸国でも行われる必要がある。また、植物分布は複数の国にまたがる場合が多いので、温暖化影響予測を国際的に行うことにより、予測精度を向上させることができる。この分野の研究を発展させるためには、海外の研究者・研究機関との交流を通して、研究ネットワークを構築することが必要である。

## 2 ．研究開発目的

温暖化影響予測には不確実性が伴うため、近年、不確実性を合わせて評価することが重視されている。本サブ課題では、温暖化が自然植生へ与える影響を不確実性も含めて定量的に評価することが目的である。対象とする地域は、日本国内全域および東アジア地域である。そのために、主要な植生の優占種について、分布予測モデルを用いて高い精度で生育域を予測する技術を開発し、温暖化によって大きく衰退する脆弱な種と地域、および温暖化後の逃避地を特定することを目的とする。複数の気候変化シナリオを用いて将来の影響予測を行い、温暖化の影響を不確実性とともに提示する。結果を地図化することにより、行政担当者が日本全国や各地域において自然生態系の保全計画（保護区の見直し、移動経路の設定など）を策定する際に活用できる。

日本国内では、主要な植生の優占種について、分布予測モデルの精度を高め、温暖化影響の信頼性の高い定量的評価をすることが目標である。予測の精度を高めるため、①応答変数と検証に使用する分布データ、②モデルに組み込む説明変数の種類、③統計モデルの種類、の3点について検討し改善を行う。植生の優占種は各生態系への影響が大きいことから、優占種を優先的に解析する。
東アジア地域では、日本で先行しているこの分野の研究を、東アジアの研究機関と共同で進めることにより、東アジアにおける温暖化影響を定量的に評価し、各地の森林生態系の保全に貢献することが目標である。このような国際共同研究の第一歩として、国立台湾大学（台湾）、雲南大学生態地植物研究所（中国）、生物資源研究館（韓国）、ロシア科学アカデミー極東支部（ロシア）などと共同研究を進める。これらの地域は日本と共通する植物の属や種が多い。共通種の分布データを統合して分布予測モデルを作ることにより、種の分布限界の条件を明らかにし、温暖化影響の予測精度を高めることが可能となる。

## 3 ．研究開発方法

## （１）CMIP3 気候シナリオの比較

分布予測モデル（SDM、species distribution model）から予測される潜在生育域は、温暖化による生物への影響指標として有用である。将来気候の推定値は、全球気候モデル（GCM）によって異なるため、分布予測モデルを用いた温暖化影響評価には将来気候データ（気候シナリオ）に起因する不確実性が存在する。しかし、将来の気候データに起因する不確実性が生物分布予測結果に及ぼす影響については、国内外ともにほとんど検討されていない。そこで、世界気候研究計画（World Climate Research Program）の第3次結合モデル比較実験（The 3rd phase of Coupled Model Intercomparison Project、CMIP3）で公開されている20個のGCMの気候データを利用して、将来気候データを整備し、SRES A1B排出シナリオにおける気候値のばらつきの評価を行った。

SRES A1B 排出シナリオの気候変化予測実験および20世紀気候再現実験における20個のGCMの結果を利用して、将来気候データを以下の手順で作成した。まず、日平均気温と、日最低気温、日降水量より現在（1961～1981年）と将来（2081～2100年）の平年値（月平均気温、月平均最低気温、月降水量）を求めた。気温については将来と現在の差を、降水量はその比を求めた。その後、差比データを1km²解像度まで空間補間（単純線形内挿）し、現在の3次メッシュ気候値 $ ^{8)} $ にオーバーレイした。3次メッシュとは、日本全国を約1km四方の格子のことである。以上の作業をすべてのGCMについて行い、20個の将来気候データを作成した。各気候データから、4つの気候指数(暖かさの指数WI、最寒月最低気温TMC、夏期降水量PRS、冬期降水量PRW)の中央値を算出し、現在気候値との比較を行った。

## （２）温暖化影響予測における不確実性の評価とモニタリング法の開発

日本人に馴染み深い林産食用資源植物 19 種（木本植物 11 種、草本植物 5 種、シダ植物 3 種）を用いて、(1) 温暖化の影響予測の不確実性に及ぼす将来気候データ（気候シナリオ）および推定手法の影響評価、(2) 対象種の温暖化に対する指標性、(3) モニタリングサイトの候補地域の検討を行った。対象 19 種について、まず予測精度の高いといわれている 3 つの分布予測モデル、Multivariate adaptive regression splines（MARS）、一般化加法モデル（Generalized additive models、GAM）、Generalized boosted models（GBM）を用いて、現在の分布特性の解明と分布予測モデル間の予測結果の不確実性を検討した。次に、（1）で作成した 20 個の将来気候データを用いて、温暖化影響予測の指標性、GCM に由来する不確実性を検討した。目的変数には各種の在・不在データ（16,675 地点）を、説明変数には 9 つの気候-非気候指数データを用いた。在・不在データは PRDB（植物社会学ルルベデータベース $ ^{17} $ ）から抽出した。気候指数データとして、4 つの気
候変数（WI、TMC、PRS、PRW）を次の気候値から計算した。現在の気候値には3次メッシュ気候値 $ ^{8)} $ を、将来気候データ（2081～2100）には20個の将来気候データを用いた。非気候指数データとしては、斜面方位、斜面傾斜、中地形単位、表層地質、表層地質年代の5変数を使用した。

## （３）亜高山帯樹種への不確実性を考慮した影響予測

コメツガとシラビソは、日本の亜高山帯（寒温帯）の自然林の優占樹種であり、生態系に最も影響の大きいキーストーン種である。この2種を対象に、（1）で作成した20個の気候データを用いて、GCMの不確実性を考慮した温暖化の影響評価を行った。これらから、温暖化に対して脆弱あるいは持続的な生育域を明らかにした。

コメツガとシラビソの分布予測モデルの構築用データにはPRDBから抽出した各種の在・不在データ（地点数：コメツガ在317、不在12,119、シラビソ在211、不在12,225）を、精度検証には文献 $ ^{2)} $ $ ^{3)} $ $ ^{4)} $ に記載された地名と標高帯からデジタル化した3次メッシュマップ（以下、林マップ）を使用した。現在の気候値には3次メッシュ気候値 $ ^{8)} $ を、将来気候データ（2081～2100）には20個の将来気候データを用いた。

分布予測モデルには、予測精度の高いGAMを用いた。応答変数にはコメツガとシラビソの在・不在データを、説明変数には現在気候値から算出した4つの気候変数（WI、TMC、PRS、PRW）の交互作用項を用いた。各変数の重要度は、Akaike weightに基づくIOV（変数の相対重要度）を算出して評価した。モデルの精度は、1)モデル構築用データからブートストラップ抽出したデータによるAUC値の100回の計算と、2)林マップとの比較から算出した精度評価指数（Sensitivity値とSpecificity値）に基づいて検証した。なお、ブートストラップ抽出とは繰り返し有りのランダムサンプリングで、AUCとは分布予測精度の指数で、0.5～1.0の値をとり大きいほど精度が高いことを示す。

温暖化後の各3次メッシュ区画における2種の出現確率は、20個の将来気候データから算出した確率の中央値とした。また、GCMによる影響予測の不確実性と実際の分布域の脆弱性を示すため、現在の潜在生育域において、3次メッシュ区画ごとに各GCMで「非生育域」になる場合をカウントして脆弱性指数とし、林マップによって実際の分布域だけを抽出して地図化した。

## （４）適応策を考慮したブナへの影響予測

温暖化に伴い植物種の生育域が移動するため、生育域から外れた場所に分布するその植物は衰退し、長期的には絶滅すると考えられる。森林生態系の適応策は、森林の再生能力を活用することが基本でなければならず、保護区の見直しや移動経路の確保が最も重要である。しかし、適応策を考慮した自然植生の影響予測はほとんど行われていない。本研究では、日本の冷温帯の優占樹種であるブナを対象に、適応策を考慮した影響予測を行った。

分布予測モデルには、これまでブナ林の予測に使われてきた分類樹モデル（Classification and regression tree、CART）を用いた。PRDBより抽出したブナの在・不在データ（地点数：在1,763、不在10,674）を応答変数、4気候指数（WI、TMC、PRS、PRW）を説明変数とする分布予測モデルを構築した。モデルの精度は、モデル構築用データからブートストラップ抽出したデータによってAUC値を1000回計算して検証した。潜在生育域は、在データの95%を含む出現確率以上の地域と定義した。将来100年のブナの移動は小さいので、現実的なブナの分布域の予測をするために、既報のブ
ナの分布図 $ ^{14)} $ と重ね合わせ、実際の分布域外の潜在生育域は解析から除外した。さらに、土地利用が自然林の成立しない場所（都市・田畑・人工林など）に当たっている潜在生育域も解析から除外した。

将来気候データ(2081～2100)には、（1）で作成した20個の気候データを用いた。将来の潜在生育域は、全3次メッシュ区画における各GCM下でのブナの出現確率の中央値に基づいて決定した。また、各3次メッシュ区画における潜在生育域となるGCMの数を、気候データに由来する不確実性の指標とした。

ブナの潜在生育域が自然保護区とどの程度重複しているかを確認するために、現在および将来（温暖化後）の潜在生育域と自然公園区域を重ね合わせ、自然公園に含まれるブナ潜在生育域の面積を算出した。自然公園（国立公園、国定公園、都道府県指定）は、国土数値情報のデータを利用した。

## （５）RCPシナリオ温暖化影響予測に基づく優占種への影響予測と適応策

日本の生態系は、約54,076km²が自然保護区（国立公園、国定公園、都道府県指定）として保護されている。自然保護区では、生態系保全のために開発や利用が制限されている。しかし、温暖化によって植物種の潜在生育域は変化するため、自然保護区における植物種の持続的な保護を検討する上で、温暖化後の生育域を自然保護区がどの程度網羅できるのか、また網羅できなくなる地域はどこにあるのかという点の解明が重要となる。さらに、潜在生育域が著しく縮小する生物種や新たな保護区候補地の限られる種に対しては、保護区見直しによる適応策が有効でない場合がある。このため、保全計画の意思決定に向けては、温暖化による脆弱性を予測し、保護区の見直しがどの程度効果があるかを評価する必要がある。本研究では、各気候帯の優占種を対象に温暖化に対する脆弱性を評価し、保護区見直しによる適応策の有効性を明らかにすることを目的とした。

対象種は、暖温帯のアカガシ、冷温帯のブナ、亜寒帯のシラビソ、高山帯のハイマツ、いずれの種も各気候帯の優占種かつ遷移後期樹種である。これらの種は伐採により他の樹種に置き換わるので、保護区による人為改変の規制が保護策として有効である。

解析は3次メッシュを単位として行った。分布予測モデルは、対象種において既に構築されたモデルを活用した。各対象種のモデルは、アカガシがrandomForest $ ^{13)} $ 、ブナがCART $ ^{12)} $ 、シラビソがGAM $ ^{22)} $ 、ハイマツがCART $ ^{5)} $ である。各モデルの予測精度は十分に高い。本研究では、各既存モデルを用いて、現在および将来気候下における気候的な潜在生育域を予測した。なお、予測のリアリティを高めるため、モデルから予測される潜在生育域は、実際の分布情報を用いて、分布のない潜在生育域（不在生育域）を除外した。さらに、土地改変割合の高いメッシュ区画も対象から除外した。便宜的に1つの3次メッシュ区画を1km $ ^{2} $ として面積を集計した。

将来気候データとして、3つのRepresentative Concentration Pathways（RCPs、濃度シナリオ）ごとに4つの気候モデル（以下、GCM）を使用した。RCPは2.6、4.5、8.5の3シナリオ、GCMはMIROC5、MRI-CGCM3.0、GFDL-CM3、HadGEM2-ESの4気候モデルである。RCP $ ^{11} $ はIPCC第5次評価報告書 $ ^{7} $ において検討されているシナリオである。第4次評価報告書の際のSRES排出シナリオとは異なり、大気中の温室効果ガス濃度が気候変化に与える影響の大きさで特徴付けられている。最も高濃度となるRCP8.5は、SRES A1FIに相当し、今世紀末の濃度が1465ppmである。これに対し、最も低いRCP2.6
は、SRESのいずれのシナリオよりも変化割合が小さく、濃度が450から500ppmである。中程度のRCP4.5は、SRES B1に相当し、濃度が600ppmである。

各対象樹種について、全ての将来気候データの組み合わせで出現確率を算出し、RCPごとに、その平均値を出現確率として用いた。なお、100年程度では対象樹種はほとんど移動しないという予想のもとに、樹木の潜在生育域は温暖化した場合にも移動しないと仮定した。現在および温暖化後の潜在生育域と国土数値情報より入手した自然保護区データとを重ね合わせ、自然保護区と対象種との重なりを求めた。

## （６）亜高山帯樹種の過去の分布変化予測

過去の気候変動の生物分布への影響が解明されれば、将来の生物分布への影響を予測する上で大変参考になる。現在の生物分布は、必ずしも気候と平衡に達していないため、気候環境要因だけでは説明できない生物分布パターンが存在する。現在の気候条件おける潜在生育域と実際の分布との乖離は、生物の移動速度、地理的障壁（海洋や山岳など）、人為影響などの要因によって生じると推定される。本研究は、北海道に不在生育域（Empty habitat）が存在することが指摘されている $ ^{18} $ 亜高山帯樹種コメツガ（Tsuga diversifolia）について、分布予測モデルと、最終氷期最盛期（LGM期）の気候シナリオを用いることにより、1)コメツガの分布を規定する気候条件を明らかにし、2）現在と過去の潜在生育域を予測して不在生育域の成因を明らかにすることを目的とした。

解析の対象地域は、日本全域（幾つかの島嶼を除く）とした。コメツガの分布データは、モデル構築用データにはPRDB（2011年5月版）から抽出した在・不在データを、構築したモデルの予測精度の検証にはコメツガの分布図 $ ^{6)} $ を20km解像度でデジタル化したデータ（堀川マップ）を使用した。また、LGM期におけるコメツガの大型植物遺体（球果や種子など）の分布データ $ ^{15)} $ を作成し、モデルで予測した過去のコメツガ潜在生育域の妥当性を検証した。現在の気候値には、WorldClim（http://www.worldclim.org/）が提供する30秒解像度（約1km）のデータを用い、LGM期の気候データには、PMIP2（Paleoclimate Modelling Intercomparison Project Phase II）が作成しWorldClimが2.5分解像度（約5km）にダウンスケールした2つのGCM（MIROC，CCSM）を用いた。LGM期における各気候変数の変化の影響を明らかにするため、MIROCを基に、降水量と気温を増減させた気候データセットを作成し、コメツガの潜在生育域を予測した。

分布予測モデルには、分類樹モデル（CART）と一般化加法モデル（GAM）を用いた。応答変数には、コメツガの在・不在データを用い、説明変数には、WorldClimから算出した4つの気候値（最暖3ヶ月の平均気温：MTWQ、最寒月の最低気温：MTCQ、最暖3ヶ月の積算降水量：PRWQ、最寒3ヶ月の積算降水量：PRCQ）を用いた。モデルの精度検証は、1)モデル構築用データからブートストラップ抽出した100個のデータでAUCを算出し、2)堀川マップに対するSensitivity（感度）とSpecificity（特異度）を算出して評価した。LGM期の潜在生育域の妥当性は、予測されたLGM期の潜在生育域と大型遺体の分布（在・不在）データとの距離を算出し、その差を検定することで検証した。

## （7） 朝鮮半島における常緑広葉樹の分布予測

韓半島では、常緑広葉樹の分布は南端の沿岸域に限られている。常緑広葉樹の分布は、冬期の
気温に最も影響を受けることが知られており、温暖化は常緑広葉樹の分布を変化させる。常緑広葉樹の分布変化を予測するためには、現在の気候条件から分布を正確に予測するモデルの構築が不可欠である。本研究では、韓半島の常緑広葉樹の分布予測モデルを構築することを目的とした。

対象とした樹種は、南部に分布するアカガシ、スダジイ、タブノキ、シロダモの4種である。分布データとして、韓国と日本の植生データベースから抽出した各樹種の在不在データ（22,097地点）を用いた。気候データは、WorldClim（http://www.worldclim.org/）からダウンロードした現在の気候値を用いた。モデルの説明変数は、4気候値（暖かさの指数、最寒月最低気温、夏期降水量、冬期降水量）を使用した。分布予測モデルは、一般化加法モデル（GAM）を用いた。分布予測モデルによって地図化される潜在生育域は、土地利用の影響を考慮することでより現実的な予測になる。そこで、Global Land Cover provided by DIVA-GIS（htt://www.diva-gis.org）からダウンロードした土地利用地図を用いて、農地と都市部を除いた地域だけを対象に潜在生育域の予測を行った。

## （８）日本-台湾における優占樹種10種への温暖化影響予測

台湾から日本にかけての亜熱帯から暖温帯の地域には、常緑広葉樹林が広く分布している。主要構成種は、常緑性のイチジク属、ブナ属、クスノキ科等である。常緑広葉樹林は、本地域のみに生育する希少植物、ほ乳類、昆虫など多くの生物種の生息基盤である。本研究では、この地域に広く優占する常緑広葉性木本10種への温暖化の影響について分布予測モデルを用いて予測し、1）対象種の分布規定要因はなにか？2）温暖化により気候的な潜在生育域は、どのように変化するか？3）温暖化に伴う潜在生育域面積の変化は、地域によって異なるか？の3点について将来気候シナリオの不確実性を考慮して検討した。

対象種は、スダジイ、アラカシ、イチイガシ、ホルトノキ、コバンモチ、ヤブツバキ、イスノキ、ガジュマル、オオバイヌビワ、タブノキの10種である。対象種の分布データは、日本がPRDB $ ^{17} $ 、台湾がNVDIMP $ ^{1)} $ より抽出・統合し解析に用いた。説明変数として、4気候要因（暖かさの指数、最寒月最低気温、夏期降水量、冬期降水量）および非気候要因を間接的に説明するための緯度・経度の交互作用項を用いた。統計モデルには、GAMを用いた。構築した分布予測モデルの検証は、分布データからブートストラップ法により抽出した検証データでAUCを計算する一連の過程を1000回繰り返すことで行った。潜在生育域は、在データの95%を含む最大の出現確率以上の地域とした。

解析は緯度経度30秒メッシュ（約1km格子）を単位として行った。将来(2081-2100)の気候データはCMIP3のデータを利用した。本研究では、IPCCのSRES排出シナリオA1B(720 ppm stabilization experiment)による2081から2100年の気候変化予測実験および20世紀気候再現実験(climate of the 20th century experiment)について、データが入手できた20のGCMを用いた。各メッシュ区画で全てのGCMにおける種の出現確率を算出し、その中央値を出現確率とするとともに、潜在生育域となるGCM数を不確実性の指標とした。
## 4 ．結果及び考察

## （１）CMIP3気候シナリオの比較

主成分分析を行った結果、SRES A1B排出シナリオにおける2081～2100年の気候データは20個のGCM間で大きく異なることが明らかとなった(表1(5)-1)。気温変数（WI、TMC）に比べて、降水変数（PRS、PRW）の方がGCM間のばらつきが大きかった。このことから、気温変数への依存性が高い種に比べて、降水変数への依存性が高い種は予測結果のばらつきが大きくなると推察される。各GCMの特性を以下にまとめる。

(1) 温度上昇量大 · 降水变化小

MIUB_ECHO_G、GFDL_CM2_1

(2) 温度上昇量中·降水增加量大

MIROC3_2_MEDRES、GFDL_CM2_0、

MPI_ECHAM5

(3) 温度上昇量小 · 降水增加量大

CCCMA_CGCM3_1、BCCR_BCM2_0、

NCAR_CCSM3_0

(4) 温度上昇量小 · 降水增加量小

CSIRO_MK3_0、GISS_AOM、

IAP_FGOALS1_0_G

(5) 温度上昇量中・降水減少量大

GISS_MODEL_E_R

表1(5)-1 現在気候値 $ ^{8)} $ に対する将来気候データ（SRESA1B、2081～2100年）の5気候値の変化量。変数の単位はそれぞれ、WIは $ ^{\circ} $ C・月、TMCは $ ^{\circ} $ C、

PRSとMSWとWRはmm。

GCM	WI	TMC	PRS	PRW
1. BCCR_BCM2_0	24.7	2.4	144.0	38.8
2. CCCMA_CGCM3_1	25.9	3.2	206.0	42.4
3. CCCMA_CGCM3_1_T63	25.0	2.7	122.0	4.4
4. CNRM_CM3	28.9	3.6	77.0	18.6
5. CSIRO_MK3_0	17.9	1.9	16.8	2.8
6. CSIRO_MK3_5	26.9	3.5	9.0	-76.1
7. GFDL_CM2_0	31.1	4.4	216.0	38.0
8. GFDL_CM2_1	30.4	5.0	83.0	-6.5
9. GISS_AOM	19.9	2.1	-41.6	3.8
10. GISS_MODEL_E_R	22.3	2.5	-724.3	-292.5
11. IAP_FGOALS1_0_G	18.3	2.3	108.0	-4.8
12. INGV_ECHAM4	23.0	3.0	6.9	-12.1
13. INMCM3_0	24.8	3.0	51.2	-34.0
14. IPSL_CM4	35.8	3.9	7.7	35.1
15. MIROC3_2_HIRES	42.2	4.8	199.0	16.3
16. MIROC3_2_MEDRES	35.3	4.2	169.0	66.1
17. MIUB_ECHO_G	37.2	4.3	122.0	8.2
18. MPI_ECHAM5	29.9	3.9	207.0	29.3
19. MRI_CGCM2_3_2A	23.1	2.6	122.0	36.8
20. NCAR_CCSM3_0	22.8	2.5	146.0	12.7
平均	27.3	3.3	62.3	-3.6
SD	6.6	0.9	200.4	74.6

## （２）温暖化影響予測における不確実性の評価とモニタリング法の開発

対象種19種中7種（トチノキ、コシアブラ、ツノハシバミ、チシマザサ、ヤマブドウ、クサソテツ、ヤマノイモ）について精度の高い分布予測モデルが得られた。現在の潜在生育域の縮小幅のばらつきを、20個の将来気候データおよび推定手法間で比較した結果、各種の予測結果の不確実性は、推定手法間（3.2～21.6%）よりも、将来気候データ間（5.0～42.2%）の方が大きかった（図1(5)-1）。7種の分布予測において、非気候変数よりも気候変数の貢献度の方が大きかった。ヤマノイモを除く6種は、温暖化に伴い分布が広範な地域で大きく変化する可能性が高い。
本研究の結果、温暖化が植物の分布に及ぼす影響を評価する際には、異なる将来気候データ間の不確実性を優先的に検討すべきであることが示唆された。また、林産食用資源植物6種は、温暖化に対する指標性が高いことから、温暖化の影響検出モニタリング調査の対象種に適していると判断した。これら6種は、今後の温度上昇に伴って、東日本の低標高域や西日本全域で収穫量が低下すると推定される。

## （３）亜高山帯樹種への不確実性を考慮した影響予測

コメツガ、シラビソ共に、高精度の分布予測モデルが構築できた。コメツガでは、AUC=0.97±0.002、Sensitivity=0.908、

図1(5)-1 現在の潜在生育域に対する現在から将来を通して潜在生育域である地域の面積割合

Specificity=0.952、シラビソでは、AUC=0.99±0.006、Sensitivity=0.863、Specificity=0.983であった。最高精度のモデルで選択された変数は、コメツガでは交互作用項(WI、TMC)、(PRS、PRW)、(WI、PRW)、(WI、PRS)が、シラビソでは(WI、TMC)、(PRS、PRW)、(WI、PRW)、(TMC、PRW)であった。このうち、コメツガでは(WI、TMC)と(PRS、PRW)が、シラビソは、(WI、TMC)、(PRS、PRW)、(WI、PRW)の交互作用項が特に重要であった。

コメツガ、シラビソ共に、温暖化に伴い潜在生育域の面積は大幅に縮小し、温暖化に対して脆弱であることが明らかになった。実際の分布域を示す「林マップ」に包含される潜在生育域のうち、温暖化後も潜在生育域として維持される面積は、コメツガでは7.0%（889区画）、シラビソでは1.3%（65区画）であった（図1(5)-2ab）。脆弱性指数が高い（20に近い）地域は温暖化に伴い衰退が予測される地域で、低い（0に近い）地域は生育可能な環境が維持される可能性が高い地域（持続的生育域、逃避地）で、中間（10付近）の地域は不確実性が高い地域である（図1(5)-2c）。不確実性の高い地域は狭く、脆弱な地域の面積は広く予測された。地域別に見ると、両樹種の潜在生育域は、関東・中部地域では残るが、紀伊・近畿と四国では消失すると予測された（表(5)-2）。関東・中部の持続的生育域の面積は、コメツガが574～1,237区画、シラビソが57～116区画の範囲にあった。
図1(5)-2 コメツガ（左）、シラビソ（右）における(a)現在気候による出現確率、(b)20個のGCMによる2080～2100年の気候データに基づく出現確率の中央値、(c)脆弱性指数（現在の潜在生育域内で将来の潜在非生育域になるGCMの数。値が小さいほど持続性の高い生育域を、値が大きいほど脆弱な生育域を示す。10付近で不確実性が高く、増減すると不確実性が低下する。）

表 1(5)-2 現在と将来(2081～2100)におけるコメツガとシラビソの潜在生育域の面積(3 次メッシュ区画数)。将来予測の不確実性は、20 GCM の気候シナリオに基づく潜在生育域の IQR*で示す。

現在	2081-2100(20シナリオの中央値)	将来予測の不確実性(IQR*)
東北	中部・関東	紀伊・近畿	四国	東北	中部・関東	紀伊・近畿	四国	東北	中部・関東	紀伊・近畿	四国
コメツガ	2,279	10,294	24	26	13	876	0	0	2-41	574-1,237	0	0
シラビソ	105	4,834	16	21	0	65	0	0	0	57-116	0	0

* IQR: Inter quantile range. 下四分位值 (25% 值) と 上四分位值 (75% 值) 間の幅.

## （４）適応策を考慮したブナへの影響予測

ブナの分布予測モデルに20個のGCMに基づく将来気候データを組み込んで、GCMごとに潜在生育域を地図化した結果、GCM間で潜在生育域の面積や地域が異なった。将来の潜在生育域の重なりを3次メッシュで集計したところ、潜在生育域全面積の4.1％が6〜10GCMで、38.6％が11〜15GCMで、57.3％が16〜20GCMで潜在生育域が重なった。これは、将来の潜在生育域において不確実性の高い地域と低い地域があること示す。