Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図(3)-1. アジア域での複数モデルランの解析範囲と植生分類。利用した地上観測点を○で示す。

## （２）北極域生態系における炭素フラックスの広域化と大気インバージョンモデルとの比較

GOSAT衛星データなどによる陸域炭素収支の推定結果が比較的狭い地域においても有効であるかを検証するために、アラスカ域において、ボトムアップ手法とトップダウン手法による陸域炭素交換量の比較を行った。それを通して、まずは、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。次に、本課題による広域化手法を将来的に得られるGOSAT衛星によるCO_{2}交換量のダウンスケーリングのための一つのデータとして使用可能であるかについて検討した。

タワー観測が高密度で展開されているアラスカ域（図(3)-2）を対象として、微気象観測により得られた炭素フラックス観測結果の広域化を実施した。この地域では、ブルックス山脈以南の内陸部に北方林が優占し、山脈より北には北極性ツンドラが優占している。対象地域の年平均気温は-12℃、年間降水量は100～130 mm y $ ^{-1} $ である。

機械学習法（Support Vector Machine based regression；SVM $ ^{8)} $ ）を用いて、微気象観測サイトで得られた炭素フラックスの広域化を行った。広域化に用いられたデータは、対象地域に展開される12サイトから得られたもので、クロトウヒ林（2サイト）、落葉広葉樹（1サイト）、森林火災跡地（2サイト）、北極性山岳ツンドラ（4サイト）、北極性沿岸ツンドラ（3サイト）を含む合計33年のデータである（図(3)-2） $ ^{15)} $ 。本研究では、これらの観測から得られた総一次生産量（Gross Primary Productivity；GPP）、生態系呼吸量（Ecosystem Respiration；RE）、純生態系炭素交換量（Net Ecosystem Exchange；NEE）の各フラックスの8日平均値を学習データと検証データに分けて、SVM回帰モデルの学習を行った。

SVM回帰モデルの入力データとして、地表面温度（Land Surface Temperature; LST）、日射量、植生指標、土地被覆分類の4つを検討した。植生指標については、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）、EVI（Enhanced Vegetation Index）、LAI（Leaf Area Index）のうちどの指標を用いるとよいか検討を行った。また、土地被覆分類には、常緑針葉樹林、落葉広葉樹林、火災跡地、ツンドラの3つの植生タイプを考慮した。

学習されたSVM回帰モデルを用いて広域フラックスを計算する際に、広域気候・植生データを用
いた。日射量については日本25年気候再解析データ(JRA25)データ $ ^{16} $ 、LSTと植生指標についてはTerra/MODISデータ $ ^{17,18,19} $ を用いた。土地被覆分類は、アラスカに特化した土地被覆分類図 $ ^{20} $ にアラスカ森林火災センタ(Alaska Fire Service)から提供された森林火災地図を組み合わせて作成した。火災跡地の土地被覆区分については、毎年の森林火災があった場所を考慮して各年で変化するように考慮した。これら広域データは、空間解像度2.5 kmに投影し、モデルの入力とした。

最後に、本研究で構築した炭素フラックスとGOSAT L4AデータのプロトタイプとしてのCarbonTracker $ ^{14)} $ による炭素収支の見積もり結果との比較を行った。さらに、過去約10年のアラスカ域の炭素収支の時系列変化を解析した。

図(3)-2. 解析領域と観測サイトの位置

## 4 ．結果及び考察

## (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

広域評価の前段階として、地上観測と陸域生物圏モデルの結果を行った(図(3)-3)。炭素収支の季節変動に関しては、多くのモデルで観測に近い結果が出ているが、モデルが観測を再現できていないサイトもかなり多く存在している。例えば、年間を通して強い炭素吸収を示しているCBS、MMFなどのサイトでは、モデルが観測された強い炭素吸収を再現できていない。また、夏季における炭素吸収の最大値を再現できていないサイトも多く存在している(例：MBF、TKY、TKC等)。さらに熱帯地域(BNS、MKL、SKR、PDF)においては、観測に比較して、炭素収支の季節変動の大きさを過小評価していることが分かる。また、耕作地については、モデルと観測結果の不一致が際立っている。次に、各モデル毎の観測データの再現性を調べるために、各モデル毎、全24サイトの月単位の変化について、観測とモデルの誤差などを比較した。本研究では、Taylor Diagram $ ^{21)} $ を利用して、モデルと観測データの相関係数、2乗平方誤差、平均を中心とした標準偏差(これは主に
月別変動の振幅の大小を表現することとなる)について、3つの情報を一つのグラフに表現できるようにした。この結果、各陸域生物圏モデルについては、特に炭素収支の面で観測を十分に再現できていない(図(3)-4)ことが分かり、今後、引き続き、モデルの改良が必要とされることが分かった。

図(3)-3. CarboEastAsia観測サイトにおける大気-陸炭素収支(8モデル+観測)。(上向き（陸→大気；陸から大気への放出）フラックスを正とした)の月別変動 $ ^{22)} $
(a) GPP

(c) NEE

図(3)-4月別炭素フラックス((a)光合成(GPP)、(b)生態系呼吸(RE)、(c)純生態系炭素交換量(NEE))に関する各陸域生物圏モデルのパフォーマンス。Taylor Diagramにより、モデル-観測の誤差の要因(相関係数・季節変動の大きさ(標準偏差)・モデル-観測の誤差の大きさ(RMSE)を一つの図にて表現した。各モデル毎にCarboEastAsia全24観測サイトにおける大気-陸炭素収支(8モデル+観測)を利用してモデルの精度を評価した $ ^{22} $ 。

次に、広域解析を行った。まず、亜大陸スケール(インバージョンモデルのエリアに従う)における2001年-2006年の期間における炭素収支の比較を行った(図(3)-5、6)。3種類の陸域生物圏モデルと2種類の大気インバースモデルによる解析結果についての比較を行ったところ、手法毎に大きな違いがみられた。例えば、CarbonTrackerなどのインバージョンモデルの結果では、シベリア域を中心に大きな炭素シンクとなっている。一方で、陸域生物圏モデルでは、どのモデルでもこの大きさの炭素シンクは見積もられていない。

2001年から2006年における経年変動に関しては、各手法間で比較的に一致した結果が得られている(図(3)-7)。例えば、2003年には広範囲で冷夏が記録されているがアジア域東側の地点においては、モデルとCarbonTrackerの値が比較的一致している。一方で、シベリア西地方においては、モデルとCarbonTrackerの値が逆符号を示すなど、大きな違いがみられる。また、TRIFFIDモデル
においては、他のモデルと挙動が異なる点が指摘できる。例えば、東アジア(図の黄色域)や東南アジア域(図の青色域)について、他のモデル・手法とは大きく異なる挙動を示す。一方で、シベリア西(図の赤色域)では、TRIFFIDモデルの結果は、CarbonTrackerの結果とよく一致しており、この相違の原因については、さらに究明する必要がある。

次に、一つのケーススタディとして、2003年夏の異常気象が陸域炭素循環に及ぼす影響を解析した(図(3)-8)。特に、大気インバージョンモデルの結果と、陸域生物圏モデルの結果を比較した。まず、気象データの解析を通して、2003年の夏には、東アジアの広域において、冷夏・多雨・寡照であることを確認した。次に、モデル出力と大気インバージョンモデルの結果を比較した。東アジア～極東ロシア地域においては、5つのモデル・手法において、負のアノマリ(CO₂吸收量が小さい)が検出された。しかし、その大きさは、モデル・手法毎に大きくことなった。例えば、CarbonTrackerについては、最も大きな負のアノマリを示した。一方で、その他陸域生物圏モデルについては、CarbonTrackerに比較して、偏差の大きさは小さかった。また、陸域生物圏モデルについても、各モデルに応じて応答の大きさが異なった。BEAMSやBiome-BGCモデルでは、他のモデルに比較して、小さい偏差を示した。その他、LPJモデルについては、地域毎に正・負のアノマリが混在するという結果になった。

今後の課題としては、CarbonTrackerの見積もり、各陸域生物圏モデルの見積もりの違いの理由のさらなる検討が必要である。さらに、各陸域生物圏モデルについては、観測サイトにおける炭素フラックスなどとの詳細な比較とモデルの改善が必要である。現時点では、森齢による影響がモデルに反映されていないこと、CarbonTracker自体の見積もりの信頼性の問題、衛星入力データのより長期データが必要なこと、などを想定しているが、これらのさらなる検討が必要である。また、新たに得られるであろうGOSAT L4Aデータを利用した陸域炭素収支の見積もりデータなどは、これらの新たな制約に利用できる。

(a)

(c)

(d)

(e)

(b)

(f)

(h)

図(3)-5. 様々なモデル・手法による2001年-2006年の陸域CO₂吸収量の空間分布。 (a)6種類の平均値・(b)6種類の標準偏差・(c-h)各モデルの結果を示した。
図(3)-6. 様々なモデル・手法による2001年-2006年の陸域CO₂吸収量(単位 PgC y⁻¹)。

図(3)-7. 様々なモデル・手法による2001年-2006年の陸域CO₂吸収量(単位 PgC y⁻¹)の経年変動。
図(3)-8. 様々なモデル・手法による2003年夏における陸域炭素吸収量の偏差（基準年2001年-2010年）

## （２）北極域生態系における炭素フラックスの広域化と大気インバージョンモデルとの比較

地上観測データを用いてSVM回帰モデルモデルを学習した。はじめに、NDVI、EVI、LAIの中からどの植生指標を用いると炭素フラックスの再現性が高まるかについて感度実験を行った。その結果、LAIを入力とした場合に、GPP、REのいずれに対してもモデルの再現性が高まることが明らかとなった。これまで中・低緯度の植生での先行研究から炭素フラックスの広域化にはEVIが有用であることが報告されてきたが $ ^{8} $ 、本研究から北極域に関してはLAIがより有用であることが明らかとなった。この理由としては、NDVIやEVIと炭素フラックスの関係性がツンドラと北方林とで異なるからであると考えられる $ ^{23} $ 。

次に、LST、日射量、LAI、土地被覆分類のうちどの入力データがもっとも重要な要因であるかを調べた。4つの入力データのうち1つを除いた3つのデータでモデルを学習させ、モデルの再現性をRMSE（Root Mean Square Error）の値から評価した。GPPについては土地被覆分類を入力としない場合、RMSEが最も高い値をとり（RMSE = 0.78 g C m^{-2} d^{-1}）、土地被覆分類が最も重要な入力データであることが明らかになった。このことは、GPPを推定する上で森林、火災跡地、ツンドラを区分することが重要であることを示している。同様に、REについても入力データに対する感度実験を行ったところ、REについてはLAIを入力変数に含めない場合に、RMSEが最も高くなった（RMSE = 0.64 g C m^{-2} d^{-1}）。以上のことから、REの時空間変動を説明する上でLAIが重要な要因であるということが示された。また、REの入力変数に対する感度実験から、REの推定には土地被覆分類が不要であることが分かった。このことは、アラスカ域においてはREの変動が森林、火災跡地、ツンドラで同じ特性を持つことを示唆している。

学習されたモデルによる8日毎のGPP、REおよび、その差から計算されたNEEを観測結果と比較した（図(3)-9）。SVM回帰モデルと観測値の間で高い相関関係が得られ（ $ R^{2}=0.88 $ for GPP、 $ R^{2}=0.94 $ for RE、 $ R^{2}=0.64 $ for NEE）、GPP、REおよびNEEのRMSEはそれぞれ0.58 g C m $ ^{-2} $ d $ ^{-1} $ 、0.25 g C m $ ^{-2} $ d $ ^{-1} $ 、0.59 g C m $ ^{-2} $ d $ ^{-1} $ となった。空間分布に対する再現性を確認するために、観測値とSVM回帰モデル
ルを各サイトで平均し、図(3)-10にその比較結果を示した。空間分布の再現性についても高い $ R^{2} $ を示し、また、回帰係数が1.0に近い値をとったことから、学習されたSVM回帰モデルが精度よく観測を再現できていることが確認された。

学習されたSVM回帰モデルを用いて2000年-2010年の期間について対象領域のGPP、RE、およびNEEの計算をした。図(3)-11に解析期間におけるフラックスの空間分布の平均値を示す。解析期間の平均でアラスカ域の陸域生態系のGPP、REは、それぞれ281 g C m^{-2} y^{-1}、203 g C m^{-2} y^{-1}となり、この領域が78 g C m^{-2} y^{-1}の炭素の吸収源として作用していたと計算された。空間分布に注目すると森林が優占する内陸部においてGPP、REが高く、北部のツンドラが優先する地域においてGPP、REが低い値をとった。一方、NEEについてはGPPとREとは異なり、北極海沿岸のツンドラを除いて空間変異が小さい結果となった。

アラスカ域の広域炭素フラックスの年次変動から、2004年、2007年はGPPが高いため炭素吸收量が多くなり、逆に2006年はGPPが低くなり炭素吸收量は少なかったことが分かった（図(3)-12）。これを広域の気温データと比較してみると、2004、2007年は気温が高く、2006年は気温が低い年に対応することが分かった。すなわち、広域炭素フラックスは、気温の変化に相関して変動を示すことがわかった。

2000年～2010年の11年間のトレンドを評価するために、炭素フラックスの年間値の直線回帰式の傾きを図(3)-13に示した。GPPについてみると領域内に大きな正・負のトレンドをもつグリッドがみられた（図(3)-13a）。このグリッドに注目すると、トレンドが大きくなるグリッドは過去に火災による攪乱を受けたグリッドであることが分かった（図(3)-13c）。2001年以降に攪乱を受けた場所については、攪乱によるGPPの低下が大きくなるために大きな負のトレンド（−30～−8 gC m⁻² y⁻²）を持ち、それ以前に攪乱を受けた場所については、攪乱からの回復に伴ってGPPが正のトレンド（0～+28 gC m⁻² y⁻²）を持つことが分かった。一方で、攪乱を受けていない場所に関しては小さな正のトレンド（+2～7 gC m⁻² y⁻²）を持った。REは優位な傾向がほとんどのグリッドで得られなかったため、NEEの11年間のトレンドは（図(3)-13b）、GPPのトレンドによって決まる結果となった。攪乱を受けていないグリッドについては、緩やかな炭素吸収量の増加傾向（−6～+1 gC m⁻² y⁻²）、攪乱からの回復過程にあるグリッドについては吸収量の増加傾向（−2～−19 gC m⁻² y⁻²）が見積もられた。以上の結果をまとめると、北極域の炭素収支について、広域平均の年次間差は気温などの気候的な要因が重要であるのに対して、個々のグリッドでの10年程度の長期的な変動は攪乱の有無が最も重要な要因であるということが示唆された。

SVM回帰モデルで推定されたNEEとトップダウンモデル（CarbonTracker $ ^{14)} $ ）により推定されたNEEとの比較を図(3)-14に示した。季節推移について注目すると（図(3)-14）、植物生育期間（通日145-281）についてはおおむね同様の傾向、値を示すことがわかった。一方、冬季についてみるとSVM回帰モデルは冬季のフラックスがほぼゼロであったのに対して、CarbonTrackerは0.2 gC m $ ^{-2} $ d $ ^{-1} $ の炭素の放出傾向を見積もった。これは、SVM回帰モデルでは観測と衛星の両データの精度の悪さから冬季のフラックスの推定精度に問題があることが原因として考えられる。一方で、CarbonTrackerが見積もった冬季フラックスは、チャンバー等を用いた既往の研究 $ ^{24、25)} $ の値と比べて大きな値で推移しており、CarbonTrackerにも検討の余地が残された。生育期間積算値では、SVM回帰モデル（79 gC m $ ^{-2} $ ; 105 TgC）がCarbonTracker（61 gC m $ ^{-2} $ ; 80 TgC）に比べて18 g C m $ ^{-2} $ y $ ^{-1} $ 大きな吸収量を見積もった。観測データの不確実性（25 gC m $ ^{-2} $ y $ ^{-1} $ ） $ ^{26)} $ や大気インバージョンモデル
ルの不確実性（30 TgC y $ ^{-1} $ ） $ ^{27)} $ を考慮すると、両モデルによるこの差は有意であるとは考えられない。次に、生育期間の積算値を計算し、その年次変化について比較を行った（図(3)-15）。両者は2003年を除いておおよそ同様の年次変化を示し、CarbonTrackerとSVM回帰モデルとで一貫性のある結果が得られた。

北極域生態系における炭素収支を、地上観測と可視・近赤外リモートセンシングの融合により推定できることが明らかとなった。その際に、入力変数として、攪乱を考慮した土地被覆分類および葉面積指数が重要であることが分かった。今後、これらの入力変数を高精度、高解像度化することができれば、より正確な炭素収支を評価することが可能となると考えられる。一方で、冬季に関しては、モデルに多くの不確定性が残される結果となり、チャンバー等の既往の研究をモデル学習に取り入れるなどの改善が必要であると考えられる。本研究で採用したボトムアップ手法では、トップダウン型のモデルと比べて高解像度の炭素フラックスを推定することができる。これは、GOSAT L4Aデータのダウンスケーリングに有効な手法であるとともに、その精度を検証するためのデータとしても使用することができると考えられる。

図(3)-9. SVM回帰モデルと観測値の8日平均値の(a)GPP、(b)RE、(c)NEEの比較
図(3)-10. SVM回帰モデルと観測値の空間平均値の(a)GPP、(b)RE、(c)NEEの比較

-168 -160 -152 -144 -168 -160 -152 -144 -168 -160 -152 -144

図(3)-11. SVM回帰モデルによる2000年～2010年における(a)GPP、(b)RE、(c)NEEの平均値の空間分布
図(3)-12. SVM回帰モデルモデルによる(a)GPP、(b)RE、(c)NEE、および(d)気温の空間平均値

-168 -160 -152 -144

図(3)-13. 2000年～2010年における(a)GPPと(b)NEEの直線トレンド(gC m^{-2} y^{-2})の空間分布、及び(c、d)頻度分布。(c)(d)において、“Fire since 2002”は2002年以降に火災の発生したグリッドのみを集計した結果、“Fire before 2001”は2001年以前に火災の発生したグリッドのみを集計した結果、“Mature”は火災の履歴が検出されなかったグリッドのみを集計した結果である。
図(3)-14. SVM回帰モデルとCarbonTrackerによるアラスカ域の平均NEE

図(3)-15. SVM回帰モデルとCarbonTrackerによるアラスカ域の平均NEE (生育期間(通日145-281)積算値)の年次変化

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

・アジア域におけるマルチモデル-データ比較実験のフレームワークを構築することができ、アジアにおける陸域炭素収支の見積もりを行うことができた。

・現状の大気インバースモデルにおいても、陸域炭素収支の経年変動については、モデルなどと一貫した結果を示しており、双方の手法が一定の妥当性があることを示唆していると考えられる。

・アラスカ域における近年の陸域炭素収支の変動においては、森林火災が非常に重要な役割を
果たしていることが明らかになった。これは、既存の説として、温暖化が植生成長を引き起こすことによる吸収量の増加説と異なる解釈であり、科学的には興味深い。

## （２）環境政策への貢献

・アジアの陸域炭素循環の見積もり自体は、温室効果気体の吸収能力を見積もることとなり、値自体が温暖化対策などの参考値として利用が可能である。

・GOSAT衛星において、さらに陸域炭素循環の推定精度が向上すれば、より陸域炭素循環の推定値を制約することができると予想され、将来の温暖化防止のための政策立案の材料となる。

・陸域での温室効果気体吸収能力の把握には、森林火災などの攪乱の効果を考慮することが必要であることが分かった。従って、陸域での炭素吸収量の推定の向上のためには、攪乱のデータの構築が必要であることが分かった。

## 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研究公募における研究提案として採択された国際共同研究（無償）。この中で、共同研究者として研究に従事している。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PI：平野高司（北海道大学大学院農学研究科　教授、中国側PI：Prof. Guirui Yu　中国科学院、韓国側PI：Prof. Joon Kim　ソウル大学.

日中韓のアジア域3カ国間の陸域炭素循環解明のための国際共同研究。モデル比較・データ統合のグループに所属し、アジア域のモデル比較・構築解析に貢献を行っている。

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

<論文（査読あり）>

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）

1）植山雅仁、市井和仁、岩田拓記、原蘭芳信：日本農業気象学会2011年度全国大会、鹿児島市.(2011)

"北方林炭素収支の広域化における森林火災の重要性"

## （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) Piao S., Ciais P., Lomas M., Beer C., Liu H., Fang J., Friedlingstein P., Huang Y., Muraoka H., Son Y., Woodward I. (2011) Contribution of climate change and rising CO $ _{2} $ to terrestrial carbon balance in East Asia: A multi-model analysis. Global and Planetary Change 75, 133-142.

2) Chapin III F.S., Sturm M., Serreze M.C., McFadden J.P., Key J.R., Lloyd A.H., McGuire A.D., Rupp T.S., Lynch A.H., Schimel J.P., Beringer J., Chapman W.L., Epstein H.E., Euskirchen E.S., Hinzman L.D., Jia G., Ping C.L., Tape K.D., Thompson C.D.C., Walker D.A., Welker J.M. (2005) Role of land-surface changes in Arctic summer warming. Science, 310, 657–660.

3) Randerson J.T., Liu H., Flanner M.G., Chambers S.D., Jin Y., Hess P.G., Pfister G., Mack M.C., Treseder K.K., Welp L.R., Chapin F.S., Harden J.W., Goulden M.L., Lyons E., Neff J.C., Schuur E.A.G., Zender C.S. (2006) The impact of boreal forest fire on climate warming. Science 314, 1130–1132.

4) Goetz A. J., Bunn A. G., Fiske G. J., Houghton R. A. (2006) Satellite-observed photosynthetic trends across boreal North America associated with climate and fire disturbance. Proc. Natl. Acad. Sci. 102, 13521-13525.

5) Kasischke E.S., Turetsky M.R. (2006) Recent changes in the fire regimes across the North American boreal region - Spatial and temporal patterns of burning across Canada and Alaska. Geophysical Research Letters 22, L09703. [doi: 10.1109/L09703.2006]

6) Dixon R.K., Brown S., Houghton R.A., Solomon A.M., Trexler M.C., Wisniewski J. (1994) Carbon pools and flux of global forest ecosystems. Science 263, 185-190.
7) Ueyama M., Harazono Y., Kim Y., Tanaka N. (2009) Response of carbon cycle to in sub-arctic black spruce forests to climate change; Reduction of a carbon sink related to the sensitivity of heterotrophic respiration. Agricultural and Forest Meteorology 149, 582-602.

8) Yang F., Ichii K., White M., Hashimoto H., Michaelis A.R., Votava P., Zhu A.X., Huete A., Running S., 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.

9) Sasai T., Ichii K., Nemani R.R., Yamaguchi Y. (2005) Simulating terrestrial carbon fluxes using the new biosphere model "biosphere model integrating eco-physiological and mechanistic approaches using satellite data" (BEAMS). Journal of Geophysical Research 110, G02014, doi:10.1016/j.jgr.2005.06.004.

10) Potter C.S., Randerson J.T., Field C.B., Matson P.A., Vitousek P.M., Mooney H.A., Klooster S.A. (1993) Terrestrial ecosystem production: A process model based on global satellite and surface data. Global Biogeochemical Cycles 7, 811-841.

11) Thornton, P.E., Law B.E., Gholz H.L., Clark K.L., Falge E., Ellsworth D.S., Goldstein A.H., Monson R.K., Hollinger D., Falk M., Chen J., Sparks J.P. (2002) Modeling and measuring the effects of disturbance history and climate on carbon and water budgets in evergreen needle forests. Agricultural and Forest Meteorology 113, 185–222.

12) Sitch, S., Smith, B., Prentice, I. C., Arneth, A., Bondeau, A., Cramer, W., Kaplan, J., Levis, S., Lucht, W., Sykes, M., Thonicke, K., Venevsky, S. 2003. Evaluation of ecosystem dynamics, plant geography and terrestrial carbon cycling in the LPJ Dynamic Vegetation Model. Global Change Biology 9, 161-185.

13) Cox, P. M. 2001. Description of the “TRIFFID” Dynamic Global Vegetation Model, Hadley Centre technical note 24, Met Office Hadley Centre Technical Notes.

14) Peters W., Jacobson A.R., Sweeney C., Andrews A.E., Conway T.J., Masarie K., Miller J.B., Bruhwiler L.M.P., Petron G., Hirsch A.I., Worthy D.E.J., van der Werf D.E.J., Randerson J.T., Wennberg P.O., Krol M.C., Tans P.P. 2007. An atmospheric perspective on North American carbon dioxide exchange: CarbonTracker, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 104, 18925-18930.

15) Ueyama M., Iwata H., Harazono Y., Euskirchen E.S., Oechel W.C., and Zona D. (submitted) Growing season and spatial variations of carbon fluxes of Arctic and boreal ecosystems in Alaska. Ecological Applications, 投稿中.

16) Onogi K., Tsutsui J., Koide H., Sakamoto M., Kobayashi S., Hatsushika H., Matsumoto T., Yamazaki N., Kamahori H., Takahashi K., Kadokura S., Wada K., Kato K., Oyama R., Ose T., Mannoji N., and Taira R. (2007) The JRA-25 Reanalysis. Journal of the Meteorological Society of Japan 85, 369-432.

17) Huete A., Didan K., Miura T., Rodriguez E. P., Gao X., and Ferreira L. G. (2002) Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. Remote Sensing of Environment 83, 195-213.
18) Myneni R.B., Hoffman S., Knyazikhin Y., Privette J.L., Glassy J., Tian Y., Wang Y., Song X., Zhang Y., Smith G.R., Lotsch A., Friedl M., Morisette J.T., Votava P., Nemani R.R., and Running S.W. (2002) Global products of vegetation leaf area and fraction absorbed PAR from year one of MODIS data. Remote Sensing of Environment 83, 214–231.

19) Wan Z., Zhang Y., Zhang Q., Li Z. L. (2002) Validation of the land surface temperature products retrieved from Terra Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer data. Remote Sensing of Environment 83, 163–180.

20) Fleming M. (1997) A statewide vegetation map of Alaska using phenological classification of AVHRR data. Proc. Second Circumpolar Arctic Vegetation Mapping Workshop and the CAVM-North America Workshop, Anchorage, Alaska, U.S. Geological Survey, 25-26.

21) Taylor K. E. (2001) Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram. Journal of Geophysical Research 106, 7183–7192.

22) Ichii K., Kondo M., Lee Y.H., Wang S.Q., Kim J., Ueyama M., Lim H.J., Shi H., Suzuki T., Ito A., Ju W., Huang M., Sasai T. et al. (submitted) Site level model-data synthesis of terrestrial carbon fluxes in the CarboEastAsia eddy-covariance observation network: Toward future modeling efforts. Journal of Forest Research.

(23) Ueyama M., Ichii K., Iwata H., Euskirchen E.S., Zona D., Harazono Y., Iwama C., Oechel W., Rocha A.V. (submitted) Upscaling terrestrial carbon dioxide balance in Alaska with satellite remote sensing based on support vector machine approach.

24) Zimov S. A., Zimova G. M., Davidov S. P., Davidova A. I., Voropaev Y. V., Voropaeva Z. V., Prosiannikov S. F., Prosiannikova O. V. (1993) Winter biotic activity and production of $ CO_{2} $ in Siberian soils: a factor in the greenhouse effect. J. Geophys. Res. 98, 5017–5023.

25) Kim Y., Ueyama M., Nakagawa F., Tsunogai U., Harazono Y., Tanaka N. (2007) Assessment of winter fluxes of $ CO_{2} $ and $ CH_{4} $ in boreal forest soils of central Alaska estimated by the profile method and the chamber method: a diagnosis of methane emission and implications for the regional carbon budget. Tellus 59B, 223-233.

26) Moffat A., Papale D., Reichstein M., Hollinger D.Y., Richardson A.D., Barr A.G., Beckstein C., Braswell B.H., Churkina G., Desai A.R., Falge E., Gove J.H., Heimann M., Hui D., Jarvis, A.J., Kattge J., Noormets A., and Stauch V.J. (2007) Comprehensive comparison of gap-filling techniques for eddy covariance net carbon fluxes. Agricultural and Forest Meteorology 147, 209-232.

27) Houweling S., Aben I., Breon F.M., Chevallier F., Deutscher N., Engelen R., Gerbig C., Griffith D., Hungershoefer K., Macatangay R., Marshall J., Notholt J., Peters W., Serrar S. (2010) The importance of transport model uncertainties for the estimation of $ CO_{2} $ sources and sinks using satellite measurements. Atmos. Chem. Phys. 10, 9981-9992.
# Refinement of Terrestrial Biosphere Models and its Downscaling Using GOSAT Satellite Data

Principal Investigator: Kazuhito ICHII

Institution: Fukushima University

1、Kanayagawa、Fukushima、960-1296、JAPAN

Tel: +81-24-548-5256 / Fax: +81-24-548-5256

E-mail: ichii@sss.fukushima-u.ac.jp

Cooperated by: Nagoya University, Osaka Prefecture University

## [Abstract]

Key Words: GOSAT、Terrestrial carbon cycle、Model、Optimization、Remote sensing

Estimation of carbon budget in terrestrial ecosystem associates with difficulties due to complex entanglement of physical and biological processes: thus, the terrestrial carbon budget estimated from simulation often differs among models. In addition to complexity of the system, validation can only be conducted in a point scale since reliable observation is only available from ground observations. With a lack of large spatial data, extension of model simulation to a global scale results in large uncertainty in the future carbon balance and climate change. Greenhouse gases Observing SATellite (GOSAT), launched in January, 2009, is the 1st operational satellite promised to deliver the terrestrial carbon budget at sub-continental scales. Using that information, the terrestrial ecosystem model is expected to improve: hence, gives a better estimation of the terrestrial carbon budget at both global and regional scales.

The present study was conducted in three processes: downscaling sub-continental scale carbon budget into finer gridded resolutions, application of the gridded carbon budget estimations to refine a terrestrial ecosystem model using parameter optimization schemes, and estimation of regional carbon cycles.

In the first phase of the experiment, downscaling of sub-continental estimation of carbon budget was attempted by merging empirical model based estimation and GOSAT L4A data. It was verified that the downscaled products provide spatial estimation of carbon budget at a fine scale. Then, the gridded estimation of carbon budget was applied to optimize model parameters. We found that these spatial data help to improve the model's overall reproducibility.
Finally, the regional analyses were conducted to evaluate terrestrial carbon budget in Asia and Alaska with synthesizing available models and data.

The GOSAT product is expected to have higher accuracy since it uses global $ CO_{2} $ observations. Therefore, with the application of GOSAT data, a better estimation of terrestrial carbon cycle can be achieved with optimization. It is anticipated to carry out more detailed analysis upon the arrival of finalized GOSAT product and to verify the reduction in the uncertainty in the future carbon budget and the climate change with the calibrated models, which can be the major contribution from GOSAT.

We also pointed out the requirement of other spatial data such as biomass, soil carbon, and forest age to better simulate terrestrial carbon cycles. The simultaneous use of multiple satellite-based products such as continuous GOSAT product, biomass estimation, and other carbon and water budget estimation will improve terrestrial carbon cycle modeling significantly.
課題名 D-1002 湖沼生態系のレトロスペクティブ型モニタリング技術の開発

課題代表者名 ___ 占部 ___ 城太郎 ___ （東北大学大学院生命科学研究科群集生態学分野）

研究实施期间 平成22～24年度

累計予算額 75,400千円（うち24年度24,700千円）

予算額は、間接経費を含む。

本研究のキーワ 湖沼、集水域、近過去復元、食物網解析、生物モニタリング、分子マーカー、安ード（5～10個 定同位体比、元素分析、花粉分析

以下程度）

研究体制

（１）堆積物の動物プランクトン情報を用いた湖沼生物群集の復元

（东北大学大学院生命科学研究科）

（２）堆積物の藻類・光合成色素を用いた湖沼の栄養・物理環境の復元

(愛媛大学上級研究員センター)

（３）堆積物の有機物・安定同位体を用いた湖沼と集水域環境の復元

（岡山大学異分野融合先端研究コア）

研究協力機関

総合地球環境学研究所、産業技術総合研究所、名古屋大学、静岡県立大学、京都府立大学、滋賀県琵琶湖博物館

## 研究概要

1. はじめに（研究背景等）

過去100年の人間活動の高まりによる生態系変化は、人間社会の持続性に対する脅威になりつつある。この脅威を回避・緩和するために、生態系変化の迅速な検出と対策のための生態系モニタリングが必要であるが、現実には克服すべき3つの問題がある。

第1の問題は、すべての生態系を日常的に詳細にモニタリングすることは不可能なことである。生態系、特に生物に関する定期的な観測・観察には同定・計数などの熟練技術と人的労力が必要であり、人材や経済コスト面から、すべての生態系を常日頃からモニタリングすることは出来ない。このため、生物に関するモニタリングは、対象とする生態系の深刻な変化やその兆しが顕在化されてから開始されることが多く、事前データがないため、変化前のその生態系の様相や変化を引き起こした生態系過程がどのようなものであったかを確かな精度で把握できないことが多い。この現実的な問題を克服するためには、変化前の生態系を復元することで変化の様相とその過程を迅速かつ的確に把握するためのレトロスペクティブ（事後回顧的）なモニタリング技術が必要である。

第2の問題は限られた生態系のモニタリングだけで環境変化要因を特定することは困難なことである。近年の人間活動の高まりは、生態系に対して様々な要因を介して影響を及ぼすため、対象とする生態系の深刻な変化が具体的にどのような環境変化要因（ドライバー）によって引き起こされたのか特定することは容易でない。例えば、本研究が対象とする湖沼生態系では、富栄養化問題のように、その変化は集水域の人間活動の問題とされることが多かったが、大気降下物、温暖化やそれに伴う季節性不順や降水量の変化、侵略的移入種の直接・間接効果など、実に多くの要因が生態系変化のドライバーとなりうる。生物の応答は、しばしば時間的遅れを伴うため、環境との時系列比較だけでは錯綜する要因を特定することが困難である。この問題を克服するためには、温暖化など広域的な環境要因と富栄養化など局所的な要因の影響を差分として識別できるプロキシ（代替指標）と、それを用い