Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図(1)-5 SVM回帰モデルの検証。モデルテストに利用したFLUXNETとCarboEastAsia計120サイトにおける年間光合成量(左)と純生態系炭素交換量(右；吸収を負とした)の推定結果(観測期間の年平均値)。横軸は観測値、縦軸は推定結果。

図(1)-6 SVM回帰モデルによる年間光合成量の推定結果(2000年-2010年平均)。

図(1)-7. SVM回帰モデルの利用により推定された年間純生態系炭素交換量(NEE；単位gC/m²/day)の空間分布(2009年6月～2010年5月までの出力を利用)。光合成量、生態系呼吸量をSVM回帰モデルより推定し、その差を純生態系炭素交換量とした。
図(1)-8. (a)GOSAT L4Aデータと、(b)本研究のダウンスケール手法による陸域炭素収支。

## （２）広域炭素フラックス量を利用した陸域生物圏モデルの改善

## 1 ）人為的な伐採が陸域炭素吸収量に及ぼす影響の評価

桐生サイトにおいてBiome-BGCモデルを適用する際に、必要なモデルパラメータについては、文献調査を行うなどして、パラメータの改善を行った。さらに、観測された光合成量や生態系呼吸量等に合うようにパラメータの調整を行った。その結果を図(1)-9に示す。当サイトにおいて、観測された炭素収支を説明するには、人為的な伐採の影響を考慮することが最も必要であることが分かった。2001年～2007年において、年間の炭素吸収量をモデルで計算してみたところ、モデルに伐採の効果を入れた場合のみ、観測された炭素吸収量を説明できた。一方で、伐採の影響を考慮しない場合は、炭素吸収量に関して、過小評価(半分以下)となり、人為的な影響がある比較的若い年代の森林については、伐採(林齢)を導入することは不可欠であることが指摘できた。

図(1)-9．桐生サイトにおけるBiome-BGCモデルのシミュレーション結果 $ ^{15} $ 。2001年～2007年にかけての年間の純生態系炭素交換量(炭素吸収を負としている)の積算値とした。観測値は緑、伐採の影響を考慮したモデル結果は赤、伐採の影響を考慮しないモデル結果は青。
## 2 ）観測サイトにおけるモデルパラメータ最適化手法の構築

次に、パラメータの最適化ルーチンを構築し、観測サイトにおいてテストするために、JapanFlux 4サイト（高山・苫小牧・富士吉田・ラオシャン）に対して、パラメータ最適化ルーチンを適用した。炭素フラックスと炭素プール量の両者を制約に用いてパラメータ最適化を行った結果、GPPやREの季節変動については、おおよそ観測に一致し、 $ \chi^{2} $ 値は、20gC/m²/day以下程度になった（図(1)-10）。また、バイオマスについても、おおよそ観測と一致し、観測との差は3%以下となった（図(1)-11）。一方、いくつかの問題点も残っており、例えば、苫小牧サイトにおいては冬の呼吸の過大評価、高山におけるGPPの最大値の過小評価、富士吉田におけるREの最大値の過小評価などの不一致が見られた。純生態系生産量(NEP)についても、フラックス＋炭素プール量による最適化によってモデルは改善した。

一方で、炭素フラックスのみを利用したモデルパラメータ最適化(図(1)-10中のFOPT)では、炭素フラックス＋炭素プールの両方を用いた最適化と比較して、炭素フラックスの再現性は同程度であった。しかし、本実験においては、バイオマスについては、十分に再現できなかった。例えば、苫小牧サイトでは観測の260%（過大評価）、高山サイトでは274%、富士吉田サイトでは観測の81%、ラオシャンサイトでは、観測の142%など、大きくずれていた。特に、苫小牧サイト、高山サイトで顕著な不一致が見られた。一方で、バイオマス量を観測に近づけるためには、バイオマス量の制約を設ける必要があることも分かった(図(1)-11)。

図(1)-10.（a）苫小牧サイト(b)高山サイトにおける炭素フラックス（光合成量(GPP)、生態系呼吸量(RE)、純生態系生産量(NEP)の月別変動。観測値と3通りのモデルパラメータ最適化の際の制約についての結果を表示 $ ^{20} $ 。黒実線(OPT)はフラックス+バイオマスで制約した場合、赤点線(FOPT)はフラックスのみで制約した場合、青点線(BMC)はバイオマスのみで制約した場合。○は観測。
図(1)-11.（a）苦小牧サイト、(b)高山サイトにおける地上（上図）・地下（下図）バイオマス量の時系列変化。観測値と3通りのモデルパラメータ最適化の際の制約についての結果を表示 $ ^{20} $ 。黒線(OPT)はフラックス+バイオマスで制約した場合、赤点線(FOPT)はフラックスのみで制約した場合、青点線(BMC)はバイオマスのみで制約した場合。▼は観測。

さらに、本手法をより多くの観測サイトで検証し、数多く含まれるモデルパラメータの内、パラメータ最適化に用いるべき感度の高いパラメータの決定を行った。本解析では、CarboEastAsia観測ネットワークに含まれる26観測サイト(図(1)-12)を対象にした。モデルに含まれる各パラメータをデフォルト値より10%-200%の範囲で変動させることにより、各モデルパラメータの感度を解析し、最適化の際の対象のパラメータの選択のための材料とした(図(1)-13)。さらに、これらを利用して、パラメータ最適化手法を適用して、モデルの改善を試みた(図(1)-14)。その結果、本課題にて構築したモデルパラメータ最適化手法を適用することによって、アジア域の観測サイトにおいては、デフォルトのモデル(最適化前)に比較して、格段にモデルが観測に近づいた。その一方で、熱帯林観測サイト(PDF、MKL、SKR;略語は図(1)-12中の観測サイトを示す)や耕作地観測サイト(YCS、MSE;略語は図(1)-12中の観測サイトを示す)や特に高い光合成量・生態系呼吸量を示す観測サイト(TKC等;略語は図(1)-12中の観測サイトを示す)については、最適化により観測結果に近づいたものの、依然として観測結果とは大きな開きがあり、今後のより詳細な解析が必要であることが分かった。
図(1)-12. 本課題で用いたCarboEastAsia観測サイトの分布。観測サイトの略称と位置を示した。

図(1)-13. Biome-BGCモデルに含まれるモデルパラメータの光合成量に対する感度解析。各サイト毎に、18種類のパラメータをデフォルト値を基準として10-200%の範囲で変化させた。観測された光合成量に最も合うパラメータに対して算出された光合成量と観測された光合成量の間の差を表示した。青色はモデルパラメータを動かすことによって、モデルの改善が望めるサイトであることを示す。例えば、QYZサイトにおいては、炭素室素比(葉)、薬室素・ルビスコ比、維持呼吸速度の3つのパラメータが観測に一致させるためには重要であることを示す。また、熱帯地域(図中のSKR、PDF、MKL)については、パラメータを動かしたのみでは光合成量の再現精度が悪く、Biome-BGCモデルではパラメータ調整では観測の再現が困難なことを示す。
(a)

(b)

図(1)-14. 本課題において構築されたモデルパラメータ最適化手法によるモデル改善の効果。(a) 光合成量、(b) 生態系呼吸量。いずれも全観測期間における月別平均を表示。CarboEastAsia 26観測サイトにおいて検証を行った。黒線は観測、灰色線はデフォルトモデル、赤色線は最適化されたモデルを示す。
## 3 ）グローバルスケールへの拡張とモデルパラメータ最適化の効果の検証

Biome-BGCモデルに対して炭素フラックスを制約として、サイトレベルでテストしたモデルパラメータ最適化手法を適用した。炭素フラックスを最適化の制約条件として適用すると、光合成量に関しては、観測データ（経験モデルによる手法；図(1)-6）に近くなった(図(1)-15)。一方、サイトレベルでのモデルパラメータ最適化と同様に、炭素フラックスのみを制約条件に用いたモデルパラメータ最適化手法では、バイオマス量については、十分に制約することができなかった。さらに、バイオマス量の広域データをモデルパラメータ制約条件に利用したところ、デフォルトモデル比較して、バイオマス観測値に近くなった。従って、GOSATデータに代表される陸域炭素フラックスの広域データは陸域生物圏モデルを改善するのに重要であることが分かった。しかし、バイオマス量は、将来予測をするうえでの潜在的な炭素放出源となる可能性があることから、バイオマス量のより正確な見積もりは必要である。従って、炭素フラックスのみならず、炭素プール量に関する制約も今後必要となる。

今後の課題としては、現段階では炭素フラックスに主に着目していたが、炭素フラックスのみならず、バイオマス量もモデルの重要な制約であるために、これらのデータ整備を行うことが挙げられる。現段階のバイオマスデータについては、例えば、国別バイオマス量をダウンスケールしたものであり、直接観測を行なったものではない。従って、衛星観測などを利用したバイオマス量のグローバルスケールでの見積もりが必要である。特に、ALOS/PALSARや今後打ち上げが計画されているGCOM-C1衛星などのバイオマス量の見積もりが期待される。また、本研究においては、攪乱履歴が重要であることが分かった。特に、現在の炭素収支を説明するための一つの要因として、林齢が重要である。しかしながら、林齢のグローバルマップは存在しないため、林齢(攪乱履歴)のグローバルデータを構築することが炭素収支のシミュレーションに必要である。さらには、今回の研究では、光合成、生態系呼吸量、純生態系炭素交換量に着目して研究を進めてきたが、森林火災や土地利用変化による炭素収支については言及していない。これらの影響もグローバルな炭素収支においても大きな影響を受けるために、これらの影響を評価することも重要である。さらに、今回の課題においては、炭素収支に焦点を当てていたが、陸域生物圈の炭素収支は、水やエネルギー収支によっても影響を受ける。従って、水・エネルギー循環に関する様々な観測データを利用したモデル改善手法の構築が必要である。
光合成量

図(1)-15. 広域スケールにおけるモデルパラメータ最適化の効果。バイオマス量と光合成量についてモデルパラメータの最適化を行った結果、デフォルトモデルの状態では、観測データとの開きが大きかったが、最適化をすることで観測データに近づいた。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

・これまで計算が困難であった陸域炭素収支の高解像度マッピングが潜在的に可能になった。

・GOSATデータなどを制約に与えることで、従来よりも陸域生物圏モデルが正確になった。

・陸域生物圏モデルをさらに向上するには炭素プール量の推定が必要だと指摘できた。

## （２）環境政策への貢献

・陸域生物圏モデルが向上することから、今後、これらの改善されたモデルを利用した陸域炭
素収支の見積もり、将来予測などの再評価を行うことになる。再評価した結果は、現状の結果とは異なることが予測されるため、本課題によって、より正確な炭素収支の見積もりが政策に提供できることとなる。

・陸域生物圏モデルの改善には、今後、バイオマス量などの炭素プール量の把握が必要であることが分かった。さらに、攪乱（森林伐採、森林火災）の履歴が炭素循環シミュレーションに必要であることが明らかになったので、これらのデータ整備が必要との指針を示すことができた。

## 6 ．国際共同研究等の状況

The Second Research Announcement Themes on GOSAT (GOSAT-RA)、Multi-model experiment of terrestrial carbon cycles in Asia and North America based on GOSAT carbon budget products, Counterpart-PI: Dr. Ramakrishna R. Nemani, NASA Ames Research Center, US.

GOSAT-RAとして採択された国際共同研究（無償）。本課題の研究代表者は、市井和仁（福島大）が務める。GOSATのデータを利用した研究として、日本側はアジア域を中心に、米国側は北米域を中心にして、研究のディスカッションやデータ交換などを通して共同研究を進めている。

日本学術振興会 日中韓フォーサイト事業、東アジア陸域生態系における炭素動態の定量化のための日中韓研究ネットワークの構築（CarboEastAsia）、日本側研究代表者：平野高司（北海道大学大学院農学研究科 教授、中国側研究代表者：Prof. Guirui Yu 中国科学院、韓国側研究代表者：Prof. Joon Kim ソウル大学.

日中韓のアジア域3カ国間における陸域炭素循環解明のための国際共同研究。市井和仁（福島大）は、上記事業におけるモデル統合グループの日本側の代表を務める。本課題における地上観測データの一部は、この事業の成果として得られたデータを用いている。市井和仁（福島大）は、国際間でのモデル比較やモデル・データ融合をリードしている。

FLUXCOM “an intercomparison of ‘data-oriented’ approaches of estimating carbon and energy fluxes at continental/global scale using FLUXNET data, Counter Part: Drs. Martin Jung and Markus Reichstein, Max Planck Institute for Biogeochemistry (Germany).

渦相関法による炭素・熱フラックス観測ネットワークであるFLUXNETにおいて、これらの観測データと広域データを利用した広域化手法の比較を通して、観測ベースの広域熱、炭素循環データを構築するための国際共同研究。ヨーロッパ、北米を中心に約10グループが参加している。市井和仁（福島大）は、本課題を通じて準備した、SVM回帰モデルによる広域化手法を提供して参加している。また、本課題で構築された様々な衛星データ(Terra衛星
4) K. Ichii, M. Kondo: The 1st International Workshop on GOSAT data utilization, Tsukuba, Japan (2011)

"A new method of terrestrial ecosystem evaluation with the parallel coordinates plot."

/MODISセンサデータなど)を、モデルの入力データとして提供することも行っている。

## 7 ．研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

<論文（査読あり）>

1) M. UEYAMA, A. KAI, K. ICHII, K. HAMOTANI, Y. KOSUGI, N. MONJI: Ecological Modelling, 222, 3216–3225 (2011)

“The sensitivity of carbon sequestration to harvesting and climate conditions in a temperate cypress forest.”

<査読付論文に準ずる成果発表>

特に記載すべき事項はない

## くその他誌上発表（査読なし）>

特に記載すべき事項はない

## （2） 口頭発表（学会等）

1）近藤雅征、市井和仁：日本気象学会2010年度秋季大会、京都（2010）

"Establishment of the acceptable parameter range of chlorophyll photointeractions for terrestrial ecosystem model."

2) K. Ichii, M. Kondo, K. Takahashi, T. Suzuki, J. Takahashi: AsiaFlux Workshop 2010, Guangzhou, China (2010)

"Multi model and data analysis of terrestrial carbon cycles in Asia: First result from Asia-MIP."

3) M. Kondo, K. Ichii: AsiaFlux Workshop 2010, Guangzhou, China (2010)

"Potential use of GOSAT data for terrestrial carbon cycle modeling."（招待講演）

5）市井和仁、近藤雅征、佐々井崇博、植山雅仁：日本気象学会2011年度秋季大会、名古屋(2011)

"大気逆解析モデルによる陸域 CO₂ 収支推定を利用した陸域炭素循環モデル改善への試み"

6）市井和仁：コーラシア・アジアモンスーン地域の気候—陸域相互作用研究会、名古屋大学(2011)

アジア域の陸域水・炭素循環の把握：観測とモデルの統合解析

8) K. Ichii, Y.H. Lee, W. Ju, S. Wang, M. Kondo 他25名：10th AsiaFlux Workshop、Johor Bahru、Malaysia（2011）
(2011)

"Lessons learned from CarboEastAsia MIP: Current status of terrestrial carbon cycle modeling in Asia."

9) M. Kondo, K. Ichii: 10th AsiaFlux Workshop, Johor Bahru, Malaysia (2011)

"Model based estimate of global carbon budget with optimization: Toward application of GOSAT products."

10) M. Kondo, K. Ichii: American Geophysical Union Fall Meeting 2011. San Francisco, US

"Potential applications of GOSAT based carbon budget products to refine terrestrial ecosystem model."

11) K. Ichii K., M. Kondo, K. Takahashi, T. Suzuki, T. Sasai, M. Ueyama, N. Saigusa: American Geophysical Union Fall Meeting 2011. San Francisco (2011)

"Impact of meteorological anomalies in 2003 and 2010 summer on terrestrial carbon cycle in East Asia: Multi model and data analysis."

12) Ichii K.: The 1st FLUXCOM Workshop, Jena, Germany (2012)

"Upscaling using support vector machine regression."

13) Ichii K.: The 5th EAFES International Congress, Ohtsu, Japan (2012)

"Quantifying terrestrial carbon cycle in East Asia through multi model and data analysis."（招待講演）

14）近藤雅征、市井和仁：日本気象学会2012年度春季学術講演会、つくば（2012）

15) K. Ichii、M. Kondo: The 4th GOSAT RA PI Meeting、Pasadena、US (2012)

"Potential applications of GOSAT based carbon budget products to refine terrestrial ecosystem model."（アブストラクト提出済）

16) K. Ichii, M. Kondo, Y. H. Lee, S. Q. Wang, J. Kim, A. Ito, W. Ju, N. Saigusa, S. G. Li,

G.R. Yu: The 55th Symposium of the International Association for Vegetation Science (IAVS2012), Mokpo, South Korea, (2012)

"Quantifying terrestrial carbon budget in monsoon Asia through multi model and data analysis: From site-level to regional synthesis."（アブストラクト提出済）

17) M. Kondo, K. Ichii, M. Ueyama, R. Hirata, J. Kim, H. Kwon, S.G. Li, A. Miyata, N. Saigusa, G.R. Yu: The 55th Symposium of the International Association for Vegetation Science (IAVS2012), Mokpo, South Korea (2012)

"Model based sensitivity analysis of terrestrial carbon fluxes in ecosystems of East Asia."（アブストラクト提出済）

18) K. Ichii, M. Kondo: Asia Oceania Geosciences Society and American Geophysical Union Joint Assembly, Singapore (2012)

"Refinement of a terrestrial biosphere model using multiple satellite-based products." （招待講演）（アブストラクト提出済）
## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない

## （４）シンポジウム、セミナーの開催（主催のもの）

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) Williams M., Richardson A. D., Reichstein M., Stoy P. C., Peylin P., Verbeeck H., Carvalhais N., Jung M., Hollinger D. Y., Kattge J., Leuning R., Luo Y., Tomelleri E., Trudinger C. M., and Wang Y. P. (2009) Improving land surface models with FLUXNET data. Biogeosciences 6, 1341-1359, doi:10.5194/bg-6-1341-2009.

2) Yang, F., Ichii K., White M., Hashimoto H., Michaelis A.R., Votava P., Zhu A.-X., Huete A., Running S.W., and Nemani R.R. (2007) Developing a continental-scale measure of gross primary production by combining MODIS and AmeriFlux data through Support Vector Machine approach. Remote Sensing of Environment 110, 109-122.

3) Ichii K., Wang W., Hashimoto H., Yang F., Votava P., Michaelis A.R., Nemani R.R. 2009. Refinement of rooting depths using satellite-based evapotranspiration seasonality for ecosystem modeling in California. Agricultural and Forest Meteorology, 149, 1907-1918.

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18) Tatarinov F.A., Cienciala E. (2006) Application of BIOME-BGC model to managed forests.

1. Sensitivity analysis. Forest Ecology and Management 237, 267-379.

19) Mitchell S., Beven K., and Freer J. (2009) Multiple sources of predictive uncertainty in modeled estimates of net ecosystem $ CO_{2} $ exchange. Ecological Modelling 220, 3259-3270.

20) Kondo M., Ichii K., Ueyama M., Hirata R., Mizoguchi Y., Saigusa N. (submitted) Role of carbon flux and pool observations to constrain terrestrial ecosystem model: a case study in disturbed forests in East Asia. Ecological Modelling.
(2) 陸域生物圏モデルのダウンスケーリング

名古屋大学 大学院環境学研究科 佐々井崇博

平成22～23年度累計予算額：1,690千円（うち、平成23年度予算額：1,300千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 森林などの陸域植生は $ CO_{2} $ の吸収源として着目されており、炭素管理などの政策の上でも陸域植生の炭素吸収量を正確に把握することが重要である。特にアジア域や日本域での陸域炭素収支を推定することは、日本の温暖化対策の政策決定のための重要なデータとなりうる。本サブ課題においては、衛星観測データを重視した陸域生物圈モデルBEAMSに対して、GOSAT衛星データに代表されるトップダウン方式の炭素収支を用いた精度評価を行い、その上で、アジア域の陸域炭素収支を高空間分解能にて推定することを最終目標とした。本課題では、GOSAT L4Aデータのプロトタイプとして、大気インバージョンモデルCarbonTrackerによる解析結果を利用して、BEAMSモデルによって推定される陸域炭素収支との比較を行った。さらに、アジア域において、約10kmの空間分解能にて、過去9年間の陸域炭素収支を推定した。

[キーワード] 陸域炭素循環、モデル、アジア、シベリア、リモートセンシング

### 1. はじめに

アジア域や日本域を対象として、数キロ分解能という高空間解像度での炭素収支の把握をすることは、様々な政策上における炭素管理という観点で重要である。これまで様々なモデルが提案され、様々な高空間分解能の見積もりがなされてきたが、いずれのモデルにおいても、陸域の吸収量の見積もりは困難であった。その理由の一つとしては、陸域モデルではボトムアップ方式で陸域炭素吸収量の見積もりを行うが、本来与えるべき大気からの制約に関する精度が低く、十分にモデルを制約できていなかったことが挙げられる。本サブ課題では、GOSAT衛星データによる亜大陸スケールでの炭素収支推定結果を利用して、これを高解像度にモデルを用いてダウンスケールし、数キロという高解像度で炭素収支マッピングを行うことを最終目標とした。但し、データ入手の遅れから、GOSAT L4Aデータのプロトタイプとして、大気インバージョンモデルCarbonTracker $ ^{1)} $ の出力結果を用いて解析を行った。これにより、大気の観測情報からの制約・地上からの制約の両方を取り入れた、より精度の高いモデルと陸域炭素収支のより高精度のマッピングが期待される。

## 2 ．研究開発目的

本課題の目的は、以下の2点である。

・大気インバージョンモデルからの広域炭素収支とBEAMSモデルの結果を比較して、広域スケール
でBEAMSがどの程度炭素収支を再現できるかの評価を行うこと

・アジア域を対象としてBEAMSモデルを用いて高空間分解能での陸域炭素収支の推定をすること

### 3. 研究開発方法

陸域生態系の炭素・水・エネルギープロセスを再現する陸域生物圈モデルBEAMSは、衛星データを入力値とする診断型タイプのモデルである $ ^{2-4)} $ 。観測値に基づくモデル結果を算出することで、各フラックス・プールの現実的な時空間分布を再現する。本研究では、寒冷圈の活動層を再現させるためにBEAMSに土壌中の水・エネルギー輸送プロセスを統合したモデルを用いた。土壌を多層化（水プール6層、エネルギープール15層）し、1層の厚さは50cmとした。各層の土壌温度は、鉛直一次元熱伝導方程式を解いて算出する。各層の土壌水分量はダルシーの法則を使い、水ポテンシャルと透水係数から算出する。活動層や雪氷プロセスに伴う土壌中の相互作用を再現できる。本モデルは、シベリア地域の2地点のフラックスデータによる検証で、既に妥当な結果が推定できることがわかっている。

まずは、BEAMSモデルの出力とCarbonTrackerによる大気-陸域炭素交換量の比較を行った。BEAMSモデルについては、グローバル1°グリッドでの実行を行い、その結果をCarbonTrackerにおける陸のタイル毎に集計して比較した。

次に、BEAMSをアジア域において高空間解像度で動作させるための入力データの整備を行った。具体的には、気候・衛星観測データの入手とその整備、高解像度モデルランのセットアップを行った。モデルへ入力する衛星観測値は、時系列データである地表面温度(LST)、薬面積指数(LAI)、光合成有効放射吸収率(FPAR)、下向き短波放射、時間固定データである植生分類図である。Terra衛星とAqua衛星に搭載されたMODISセンサデータを使用し、モザイク、クオリティーチェック、月別コンポジット、Terra衛星とAqua衛星データの合成、分解能1km×1kmから分解能10km×10kmへの平均化処理を施した。10kmメッシュのモデルランにおいては、準備した全てのデータの解像度を10kmメッシュに平均化処理し、モデル入力データとして整備した。

次に、2001年から2010年までの10年間分をモデルランし、モデルのパフォーマンスチェックとして計算時間やモデル出力の定性的なチェックなどを行った。そして、BEAMSに衛星観測データを入力してシベリア地域の炭素・水・エネルギー収支の広域解析を行った。解析期間は2001年1月から2010年12月まで、時間ステップは1ヶ月、空間分解能は10km×10km、対象地域はE60°～W170°、N45°～N80°の範囲である。

## 4 ．結果及び考察

まずは、陸域生物圏モデルBEAMSと大気インバージョンモデルCarbonTrackerの結果を比較した（図(2)-1）。BEAMSの結果としては、全球でのシミュレーション結果 $ ^{3)} $ を利用し、各亜大陸において、CarbonTrackerの結果と比較した。解析の対象としては、2001年-2005年の月単位の生態系炭素交換量を比較した。CarbonTrackerとBEAMSモデルを比較した結果、概ね、季節変動のパターンは一致した。しかし、いくつかの地域では、BEAMSモデルとCarbonTrackerの間において、季節変動の位相のずれや、最大値のずれが見られた。CarbonTrackerについては、地上観測点をインバージョ
ンモデルの入力として利用しているため、観測データの不足などの問題点が指摘されている。今後は、これらの違いの理由を説明するためのより詳細な解析が必要である。

アジア域(特にシベリアに着目)における炭素収支の空間分布を計算したところ、北部で負（炭素放出）、中部から南部で正（吸収）の値を示した（図(2)-2）。標高が高い地域では、植生の成長活動が不活発なために純生態系生産量(NEP)は低かった。対象地域全体で、陸域生態系は吸収源の役割であることがわかった（355.2 MtC yr $ ^{-1} $ ）。NEP線形トレンド分布は、東シベリアで正（増加）、西～中央シベリアでは負（減少）の値を示した。対象地域全体では、炭素が吸収する方向にあることがわかった（+19.6 MtC yr $ ^{-1} $ ）今後、同地域ではより大きな炭素吸収源へと成長する可能性がある。

図(2)-1. BEAMSモデルとCarbonTrackerによる亜大陸別の陸域炭素収支の比較。2001年-2005年を対象にし、月別の炭素収支を比較した。
図(2)-2. 純生態系生産量(NEP)の年積算値（左）と線形トレンド（右）の空間分布

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

・衛星利用型陸域生物圏モデルBEAMSにより、陸面炭素収支がより正確に求められる。

・BEAMSモデルがインバージョンモデルとよく一致し、信頼性を確かめることができた。

## （２）環境政策への貢献

・陸域炭素収支の見積もりがより正確になることで、陸域炭素管理などの政策に貢献できる。

## 6 ．国際共同研究等の状況

The Second Research Announcement Themes on GOSAT (GOSAT-RA)、Multi-model experiment of terrestrial carbon cycles in Asia and North America based on GOSAT carbon budget products、Counterpart-PI: Dr. Ramakrishna R. Nemani、NASA Ames Research Center、US.

GOSAT-RAとして採択された国際共同研究（無償）。共同研究者として参画。GOSATのデータを利用した研究として、日本側はアジア域を中心に、米国側は北米域を中心にして、研究のディスカッションやデータ交換などを通して共同研究を進めている。

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

<論文（査読あり）>

特に記載すべき事項はない

<査読付論文に準ずる成果発表>

特に記載すべき事項はない

くその他誌上発表（査読なし）>

特に記載すべき事項はない

## （2） 口頭発表（学会等）

特に記載すべき事項はない

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない

（４）シンポジウム、セミナーの開催（主催のもの）
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

### 8 \. 引用文献

1) Peters W., Jacobson A.R., Sweeney C., Andrews A.E., Conway T.J., Masarie K., Miller J.B., Bruhwiler L.M., Petron G., Hirsch A.I., Worthy D.E.J., van der Werf G.R., Randerson J.T., Wennberg P.O., Krol M.C., and Tans P.P. (2007) An atmospheric perspective on North American carbon dioxide exchange: CarbonTracker. Proc. Natl. Acad. Sci. 104, 18925-18930.

2) Sasai T., Ichii K., Yamaguchi Y., and Nemani R.R. (2005) Simulating terrestrial carbon fluxes using the new biosphere model BEAMS: Biosphere model integrating Eco-physiological And Mechanistic approaches using Satellite data, Journal of Geophysical Research, 110, G02014, doi:10.1029/2005JG000045.

3) Sasai T., Okamoto K., Hiyama T., and Yamaguchi Y. (2007) Comparing terrestrial carbon fluxes from the scale of a flux tower to the global scale. Ecological Modelling 208, 135-144, doi:10.1016/j.ecolmodel.2007.05.014.

4) Sasai T., Saigusa N., Nasahara K.N., Ito A., Hashimoto H., Nemani R.R., Hirata R., Ichii K., Takagi K., Saitoh T.M., Ohta T., Murakami K., Yamaguchi Y., and Oikawa T. (2011) Satellite-driven estimation of terrestrial carbon flux over Far East Asia with 1-km grid resolution. Remote Sensing of Environment, 115, 7, 1758-1771, doi:10.1016/j.rse.2011.03.007.
(3) 陸域生物圏モデルの相互比較を通したGOSATデータの有効性の検討

大阪府立大学 生命環境科学科 植山雅仁

平成22～23年度累計予算額：2,341千円（うち、平成23年度予算額：1,171千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 陸域炭素循環モデル(陸域生物圈モデル)は、地球温暖化予測において、不確実性をもたらす一つの重要な要因であり、その改善が急務である。一方で、大気CO₂濃度を利用した大気インバージョンモデルによる広域での炭素収支の見積もりは、陸域生物圈モデルに対しての独立な制約を与えるために、陸域生物圈モデルの評価・改善には有用である。本サブテーマでは、2009年に打ち上げられたGOSAT衛星から推定される大気と陸域のCO₂収支のデータを陸域生物圈モデルの評価に利用することを想定して、アジア、アラスカに着目して、陸域生物圈モデルと大気インバージョンモデルによる解析結果の両者の相違を評価した。アジアについては、陸域生物圈モデルから推定された広域の陸域炭素収支と大気インバージョンモデルからの推定結果については、経年変動の傾向については比較的一致するものの、炭素収支の総量については大きくことなることが分かった。一方、アラスカ域に関して、陸域生物圈モデルと大気インバージョンモデルの結果を比較した結果、両者の間には多少のバイアスがあるが、経年変動の傾向などはよく一致することが分かった。これらの解析は、温室効果ガス観測衛星(GOSAT衛星)データの観測が継続され、大気インバース陸域炭素収支の精度が向上することにより、陸域炭素収支の見積もりがより制約されると期待される。GOSAT衛星による観測は、現在の大気インバースモデル(CarbonTracker)のように長期にたってデータを提供することが必要である。一方、本課題によって、アジア域における複数の陸域モデルやデータの相互比較を通した陸域炭素収支の推定手法のフレームワークを構築することができたこと、さらには、近年の陸域炭素収支の傾向を把握するには、火災跡地などの攪乱の影響を考慮することが重要であることが分かった。

[キーワード] 陸域炭素循環、大気インバージョンモデル、陸域生物圏モデル、広域化、攪乱

### 1. はじめに

GOSAT衛星は、衛星観測によって大気 $ CO_{2} $ のカラム濃度を観測することができるため、従来の地上観測に比較して高密度・高頻度の観測が可能となる。この特徴を利用して、大気インバージョンモデルの適用により、GOSAT衛星データの標準プロダクト（レベル4Aデータ）として、大気-地表面 $ CO_{2} $ 交換量が提供されている。従来の地上観測データを利用した大気インバージョンモデルの解析に比較して、より高精度の大気-地表面の $ CO_{2} $ 交換量を推定できるようになると期待されている。このような手法は、「トップダウン手法」と呼ばれ、大気 $ CO_{2} $ 濃度に対しての制約を与えた上で、大
気-地表のCO_{2}交換量を推定できる。但し、空間解像度が荒い、インバースモデル、大気輸送モデル、先験値(A-priori flux)の不確実性などによって、炭素交換量の推定値には不確実性を持つ。

一方、陸域モデルや衛星観測などによって、各地上の計算値を集めて、空間的にCO_{2}フラックスを計算する、「ポトムアップ手法」も、現在の陸域の炭素収支を推定する上での一つの重要な方法である。しかし、これまでのところ、様々な陸域モデル比較研究においては、モデル毎に結果が異なり、炭素収支の見積もりの不確実性が高いと言われている。

本サブ課題においては、陸域生物圏モデルによる陸域炭素収支推定に代表される「ボトムアップ」方式による炭素収支推定と、大気インバージョンモデルに代表される「トップダウン」方式による炭素収支推定の比較を行い、両者でどの程度の相違がみられるのかを評価した。対象領域としては、特に、「アジア」と「アラスカ」の2領域を選択し、それらの地域において、「ボトムアップ方式」と「トップダウン方式」の炭素収支の見積もりの違いの解析を行った。

アジア域については、北米やヨーロッパに比較して、陸域炭素循環に関する理解が不足しているために、様々なモデルやデータを利用した陸域炭素循環の統合解析が必要である。東アジアについては、過去約100年の陸域炭素収支が推定されている $ ^{1)} $ が、その研究は、気候データを入力とする陸域生物圈モデルを走らせて、その結果を利用しただけの研究に留まっており、様々な観測データを利用したモデルの検証や結果のクロスチェックなどは行われていない。近年得られるようになってきたAsiaFlux観測網における炭素フラックスなどの観測データや衛星データ、陸域生物圈モデルなどを利用する一方で、GOSAT L4Aデータのような大気インバージョンモデルによる解析も陸域炭素循環を理解するための重要なデータとなりうる。本解析は、GOSAT L4Aデータの今後の利用の可能性を探るために、現存のポトムアップ方式の炭素フラックスの推定手法との比較を行った。

アラスカ域を始めとする北極域では低緯度と比べて温暖化傾向が顕在化しており、それに応じて陸域生態系を取り巻く環境が大きく変化している。高緯度生態系の物質循環は、温度によって強く制限を受けているため、温暖化によって陸域生態系の応答が変化し、地球規模での気候変動にフィードバックを及ぼすことが懸念されている $ ^{2,3)} $ 。例えば、人工衛星データを用いた近年の植生指数の観測からは、温暖化に伴って北極域ツンドラの活性が高まり、CO $ _{2} $ の吸収量が増加してきていることが報告されている $ ^{4)} $ 。一方で、温暖化は乾燥化を引き起こすことから、植物の乾燥ストレス $ ^{4)} $ 、森林火災の増加と大規模化 $ ^{5)} $ が誘引され、CO $ _{2} $ の吸収量が減少することも懸念されている。北極域では土壌に大量の有機炭素が蓄積されているため $ ^{6)} $ 、有機炭素の分解が温暖化によって促進されれば、CO $ _{2} $ の放出量が増加するといった報告もなされている $ ^{7)} $ 。このように北極域では温暖化に伴って炭素循環が大きく変化することが予期されているが、地上観測が不足しているために十分な知見が得られてこなかった。そこで、本課題では地上観測データと人工衛星データを融合させることで、広域的な炭素フラックスを推定する手法について検討した。また、本課題による広域化手法をGOSAT衛星によるCO $ _{2} $ 交換量のダウンスケーリングに使用可能であるかについて検討を行った。

## 2 ．研究開発目的
本サブ課題の目的は、以下の2つである。

・アジア域を対象とした複数モデル・観測データを利用したGOSATデータ有効性の評価

GOSAT L4Aデータによるモデル改善の有無によって、複数の陸域モデルによる炭素収支推定値の幅がどのように変化するのかを評価し、広域での炭素収支をより正確にする。

· 北極域炭素循環広域評価

GOSAT L4Aデータの利用の一つのテストケースとして、北極域の広域陸域炭素収支を推定する。

## 3 ．研究開発方法

## （１）アジア域を対象とした大気インバースモデル解析と陸域生物圏モデルの比較

ボトムアップ手法で広域の陸域炭素収支を推定する上では、陸域生物圏モデルの利用が不可欠である。しかしながら、陸域生物圏モデルによる炭素収支のシミュレーションについては大きな不確実性を持つため、陸域生物圏モデルの精度評価が必要である。本課題においては、陸域炭素収支のモデル結果の検証のために、日中韓研究ネットワークにより収集されたアジア域における渦相関法によるCO $ _{2} $ フラックス観測網のデータ（CarboEastAsiaデータセット；http://www.carboeastasia.org/）を利用した(利用した観測点を図(3)-1に記す）。これらの観測点において、モデル計算された炭素フラックスと観測結果との比較を行った。

次に、アジア広域(図(3)-1)において、複数の陸域生物圏モデルと大気インバージョンモデル解析の結果を通して、アジア域の過去の陸域炭素循環について、大気インバージョンモデル解析の結果と陸域生物圏モデルの結果の違いやその理由を考察した。モデル比較のためのデータセットとして、グローバルスケールの気象データをベースにして、アジア域での切り出し・補正などを行い、1901年-2010年と、2001年-2010年の2種類の期間について、アジア広域をカバーする0.25°の分解能のデータを構築した。さらに、衛星データとして光合成有効放射吸收率(FPAR)や葉面積指数(LAI)や植生指数などのデータを準備した。

陸域生物圏モデルとして、6種類のモデルのセットアップとモデルランを行った。利用したモデルは、サポートベクタマシン回帰モデル(以下SVM回帰モデルとする) $ ^{8)} $ 、BEAMSモデル $ ^{9)} $ 、CASAモデル $ ^{10)} $ 、Biome-BGCモデル $ ^{11)} $ 、LPJモデル $ ^{12)} $ 、TRIFFIDモデル $ ^{13)} $ などである。現時点では、GOSAT衛星から推定された地表面炭素収支データについては、2009年6月から2010年5月の期間でしか得られなかったので、GOSAT L4Aデータのプロトタイプとして、大気インバージョンモデルCarbonTracker $ ^{14)} $ で推定された大気-陸域炭素収支を用いた。これらのモデルとデータを用いて、2000年-2010年の期間についてのシミュレーションを行い、各モデルの陸域炭素収支やその経年変動に関する比較を行った。