Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図1. 陸域炭素循環の概要とGOSAT衛星データの役割。GOSAT衛星によって、

従来推定困難だった②③を含んだ大気-陸域CO₂収支の見積もりが高精度で提供される。

### 2. 研究開発目的

本研究では、GOSAT衛星からの地表面CO₂収支推定(GOSAT L4Aデータ)を有効利用して陸域生物圏モデルを格段に向上させることを第一の目的とする。さらに、そのモデルを用いて大陸スケール・地域スケールの地表面CO₂収支を推定することを第二の目的とする。詳細は以下の通り。

目的1：GOSAT L4Aデータの有効利用による陸域生物圏モデルの精度向上

・GOSAT L4Aデータを利用した、より細かい空間スケール(例：1° グリッド)の炭素収支の推定

・GOSAT L4Aデータなどの広域の炭素フラックスデータを利用した陸域モデル改善手法の構築

目的2：大陸スケール・地域スケールの大気-陸域CO $ _{2} $ 収支の推定向上

・アジア域、アラスカにおける陸域炭素収支の推定

・特に「トップダウン」「ボトムアップ」手法の比較を通した陸域炭素収支の推定

なお、現段階のGOSAT衛星データからの結果においては、GOSAT L4Aデータが未公開(GOSATプロジェクトにおける研究提案採択者のうちの特定の研究者に確認と評価のために提供されている)データであるため、それに基づく研究結果(数値)は暫定的である。従って、研究開発された手法の確認には十分であると言えるが、数値的な内容は今後のリリースされる公開版GOSAT L4Aデータに基づいて評価しなおす必要がある。また、本課題では、GOSAT L4Aデータについては、2011年12月末に受けたものであるため、時間的な制約のために、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を利用した結果も含まれている。

### 3. 研究開発の方法

## (1) GOSATデータを用いた陸域生物圏モデルの改善

## 1 ) GOSAT L4Aデータのダウンスケーリング

GOSAT L4Aデータは亜大陸スケールでの炭素収支推定であるために、陸域生物圏モデルの改良に直接利用するためには、「ダウンスケール」を行うことが望ましい。そこで、GOSAT L4Aデータに代表される「トップダウン」手法と、衛星データなどを利用して地上データを積み上げる「ボトムアップ」手法を組み合わせることで、GOSAT L4Aデータで推定されたCO₂収支を空間的により細かいスケールにダウンスケールすることを試みた。ボトムアップ手法としては、渦相関法によるCO₂フラックス観測ネットワーク「FLUXNET」などのデータと衛星データを組み合わせた回帰モデル（サポートベクタマシンによる回帰モデル）を用いて、光合成量と生態系呼吸量を算出して、両者の差より、純生態系炭素交換量のグローバル分布を推定した。「ボトムアップ」「トップダウン」を融合したダウンスケール手法については、「トップダウン」方式で推定された亜大陸スケールの炭素収支に合うように、「ボトムアップ」方式の炭素収支を補正することで、純生態系炭素交換量の空間分布を算出した。

## 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

本研究では、これらGOSATに関連した陸域炭素フラックスの見積もりを利用した陸域生物圏モデルを改良手
法の構築を行った。陸域生物圏モデルとしては陸域炭素・水・エネルギーの循環を計算機上で再現できるBiome-BGCモデルを用いた。光合成量や生態系呼吸量、生態系純炭素交換量などの炭素フラックス量を制約条件としたモデルパラメータ最適化手法の構築を行った。陸域生物圏モデルについては、パラメータの数に比較して制約できる観測が少ないため、モデルパラメータの最適化は困難であるが、モデルの構造に着目して、モデルパラメータの自由度を減らしながら、モデルパラメータの最適化を行えるように工夫を行った。まずは、日本〜アジア域における地上観測サイト(日本4サイト〜アジア26サイト)においてモデルパラメータ最適化の効果を検証した。次に、これをグローバルに拡張した。その上で、モデルパラメータ最適化によって、どの程度、観測データに近づけることができたか、そして、フラックスに加えて、炭素プール量（今回はバイオマス量）を制約に加えた場合、モデル結果にどのような結果が表れるのかを検証した。いずれも1901年〜2010年までの日単位のモデルランを行った。

## (2) 陸域生物圏モデルのダウンスケーリング

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。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モデルを用いて高解像度にダウンスケールし、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目的とした。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圏モデル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。BEAMSモデルと大気インバージョン解析との比較を行うため、グローバルスケールにおいて、CarbonTrackerによる結果との比較を行った。さらに、BEAMSモデル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年から2010年まで、空間分解能は10km、対象地域は北緯45-80度、東経60-西経170度とした。

## (3) 陸域生物圏モデルの相互比較を通したGOSATデータ有効性の検討

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

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、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。対象領域は、アジア域の多くの部分・地上観測点を含むエリアに設定した。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度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）、BEAMSモデル、CASAモデル、Biome-BGCモデル、LPJモデルであり、GOSATデータのプロトタイプデータとして、CarbonTrackerで推定された大気-陸域炭素収支データを用いた。これらのモデルを用いて、2000年-2010年の期間についてのシミュレーションを行い、各モデルの炭素収支の比較をした。

## 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。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の構築を行った。次に、この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（北緯72-68度、西経140-170度）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の広域化を実施した。SVM回帰モデルを用いて、12観測サイトにおける炭素フラックスを用い、広域化を行い、光合成量、生態系呼吸量、純生態系炭素交換量（生態系呼吸量-光合成量）の時空間分布を算出した。これらの手法で求められた純生態系交換量とCarbonTrackerによる大気-陸域炭素フラックスを比較した。さらに、過去11年における地表面炭素フラックスの変動傾向について、変動の要因を模索した。

### 4. 結果及び考察

## (1) GOSATデータを用いた陸域生物圏モデルの改善

## 1 ) GOSAT L4Aデータのダウンスケーリング

まずは、地上観測データと衛星データを組み合わせたSVM回帰モデルによる経験的な炭素フラックス（光合
成・生態系呼吸)の推定を行った。その結果、光合成量と生態系呼吸量に関しては、過小評価気味ではあるものの、観測と推定結果の間には明瞭な線形関係が見られた。一方、純生態系炭素交換量に関しては、光合成量・生態系呼吸量に比較して弱いが線形関係が見られている。純生態系炭素交換量の推定については、今回の手法ではサイト履歴などの要素を入れていないことや、光合成量・生態系呼吸量に比較して、サイト間での違いが小さく、観測自体の精度の問題などの様々な要因が考えられる。空間的に拡張して、グローバル推定を行った結果、光合成量に関しては、空間的にも妥当な分布を示した。純生態系炭素交換量については、熱帯地域に了大きな吸収となっているがこの妥当性については今後の検証が必要である。現段階においては、おそらく、光合成に比較して呼吸量が過小評価されているために、両者の差で表現される純生態系炭素交換量については、過大評価されているものと考えている。純生態系炭素交換量の経験的な推定に関しては、サイトの情報などの導入が現段階では困難であり、今後の改善が望まれる。

次に、GOSAT L4Aデータを利用したダウンスケーリングを行った(図2)。今回は、GOSAT L4Aデータの算出単位である亜大陸毎(全部で陸上を44地域に分割)において、SVM回帰モデルにより推定された純生態系交換量の総量が、GOSAT L4Aデータによって推定された年間の炭素交換量と等しくなるように、SVM回帰モデルによる純生態系交換量に乗ずる係数を決定することでダウンスケールを行った。現時点においては、GOSAT L4Aデータにおいて、亜大陸のタイル間において大きな違いが見られたり、SVM回帰モデルによる純生態系交換量の推定の誤差の問題などの様々な問題があるため、今後、更なる評価・改善が必要ではある。一方で、GOSAT L4Aデータのダウンスケールという試みは、世界にない試みであるため、ダウンスケール手法の更なる検討を重ねることで、手法を改善し、GOSATデータを利用した新たなデータとしての地位の確立をめざしていくことが必要である。

図2. (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

GOSAT衛星データなどによって推定される陸域炭素フラックスを制約条件に利用したモデルパラメータ最適化手法を構築した。まず、観測サイトにおいてテストをした結果、元のモデルでは、観測された炭素フラックスとは大きな開きがあったが、最適化手法を適用することによって、十分に炭素フラックスを再現できた。しかしながら、炭素プール量に関しては、炭素フラックスを制約と与えるだけでは十分に観測を再現することができず、バイオマス量などの炭素プール量についてもモデルを制約する上で必要であることが分かった。この手法をアジア26観測サイトに拡張してみたところ、多くのサイトで、パラメータ最適化手法の適用によって、陸域炭素フラックスのモデル再現性が向上することが分かった。その一方で、熱帯林観測サイトや耕作地観測サイトや特に高い光合成量・生態系呼吸量を示す観測サイト域については、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。

次に、Biome-BGCモデルに対して広域の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(図3)。広域の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、観測データに近くなった。一方、サイトレベルでの解析結果と同様、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になることが分かった。
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。例えば、衛星観測などを利用したバイオマス量の空間マッピング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衛星に搭載されたPALSARセンサや今後打ち上げが計画されているGCOM-C1衛星などの衛星データを利用したバイオマス量の見積もりに期待が寄せられる。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、生態系純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、陸域生物圏の炭素収支は、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。

図3. 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。

## (2) 陸域生物圏モデルのダウンスケーリング

陸域生物圏モデルBEAMSと大気インバージョンモデルCarbonTracker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。次に、アジア域(特にシベリアに着目)における空間分布では、北部で負(炭素放出)、中部から南部で正(吸収)の値を示した。標高が高い地域では、植生の生長活動が不活発なために生態系純交換量は低かった。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 ha $ ^{-1} $ y $ ^{-1} $ )。生態系純交換量の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 ha $ ^{-1} $ y $ ^{-1} $ )。

## (3) 陸域生物圏モデルの相互比較を通したGOSATデータ有効性の検討

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

まず、亜大陸スケールの2001年-2006年の期間における平均的な炭素収支の比較を行った(図4)。3種類の陸域生物圏モデルと2種類の大気インバージョン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。

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。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、負の異常値（CO₂吸収量が小さい）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の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)

(f)

図4. 様々なモデル・手法による2001年—2006年の陸域CO₂吸収量の空間パターン。 (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

本広域化手法においては、攪乱を受けたサイトを含み、学習をさせたことによって、攪乱による炭素フラックスの変動についても十分に再現できるモデルを構築することができた。さらに、学習されたSVM回帰モデル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光合成量、生態系呼吸量、および純生態系炭素交換量の計算をした。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年は光合成量が高いため炭素吸収量が多くなり、逆に2006年は光合成量が低くなり炭素吸収量は少なかったことが分かった。

さらに、2000～2010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求めた。光合成量については、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。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。2001年以降に攪乱を受けた場所については、攪乱による光合成量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光合成量が正のトレンド（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。生態系呼吸量は有意な傾向がほとんどのグリッドで得られなかったため、純生態系炭素交換量の11年間のトレンドは、光合成量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、緩やかな炭素吸收量の増加傾向 $ (-6\sim+1\ \mathrm{g}\mathrm{C}\ \mathrm{m}^{-2}\ \mathrm{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\sim-19\ \mathrm{g}\mathrm{C}\ \mathrm{m}^{-2}\ \mathrm{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純生態系炭素交換量とトップダウンモデル(CarbonTracker)により推定された純生態系炭素交換量との比較を行った。季節推移について注目すると、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。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。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データを用いたトップダウンモデルによる炭素収支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。

### 5. 本研究により得られた主な成果

## （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GOSATデータと経験モデルを融合することによって可能になった。

・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。このモデル改良フレームワークは他のモデルにも適用が可能である。

・陸域生物圏モデルをさらに向上するには炭素プール量など他のパラメータ推定が必要だと指摘できた。

・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た。

・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ジョンモデルにおいても、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→植生成長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

・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。

・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. 研究成果の主な発表状況

## (1) 主な誌上発表

## <查読付き論文>

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.”

## く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

## (2) 主な口頭発表 (学会等)

1) K. ICHII, M. KONDO, K. TAKAHASHI, T. SUZUKI, J. TAKAHASHI: AsiaFlux Workshop 2010, Guangzhou, China (2010)

2) K. ICHII, M. KONDO: The 1st International Workshop on GOSAT data utilization, Tsukuba, Japan (2011)

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

3）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"

4）市井和仁：ユーランア・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（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"

5) K. ICHII、Y.H. LEE、W. JU、S. WANG、M. KONDO他25名：10th AsiaFlux Workshop、Johor Bahru、Malaysia（2011）

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

6) 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."

7) M. KONDO, K. ICHII: American Geophysical Union Fall Meeting 2011. San Francisco, US (2011) "Potential applications of GOSAT based carbon budget products to refine terrestrial ecosystem model."

8) K. ICHII, M. KONDO, K. TAKAHASHI, T. SUZUKI, T. SASAI, M. UEYAMA, N. SAIGUSA: American Geophysical Union Fall Meeting 2011. San Francisco, US (2011)

in East Asia: Multi model and data analysis."

9) ICHII K.: The 1st FLUXCOM Workshop, Jena, Germany (2012)

"Upscaling using Support Vector Machine Regression."

10) 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）

11）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）

"GOSAT衛星プロダクト用いた陸域炭素循環モデルの改善に向けて"

12) 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.”

13) 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.”
14) 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）

### 7. 研究者略壓

課題代表者:市井 和仁

1972生まれ、名古屋大学学院理学研究科修了、博士（理学）

名古屋大学学院環境学研究科 助手、名古屋大学 大学院工学研究科 助手、

米国サンノゼ州立大学地理学部 助手（兼米国NASAエイムズ研究所 研究員）、

現在、福島大学共生システム理工学類准教授

## 研究参画者

(1): 市井 和仁 (同上)

(2): 佐々井 崇博

1977生まれ、名古屋大学学院環境学研究科修了、博士（理学）

產業技術総合研究所 地質情報研究部門 産総研特別研究員、同研究員、

現在、名古屋大学学院環境学研究科助教

## (3) : 植山 雅仁

1978生まれ、大阪府立大学農学生命科学研究科修了、博士（理学）

アラスカ大学フェアバンクス校 国際北極圏研究センター 客員研究員、

現在、大阪府立大学生命環境科学科 助教
RF-1007 GOSAT衛星データを利用した陸域生物圏モデルの改善とダウンスケーリング

福島大学 共生システム理工学類 市井和仁

<研究協力者>

福島大学 共生システム理工学類 近藤雅征

平成22～23年度累計予算額：20,052千円

（うち、平成23年度予算額：9,262千円）

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、地球温暖化予測の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。従来は、陸域モデルに対して十分な制約を与えることができず、モデル不確実性をもたらす要因の一つであると考えられてきた。本課題では、2009年に打ち上げられた温室効果ガス観測技術衛星(GOSAT衛星)から推定される大気-陸域のCO₂収支のデータ(GOSAT L4Aデータ)を利用し、陸域生物圈モデルを改善するためのフレームワークを構築し、陸域生物圈モデルBiome-BGCの改善を行った。まずは、陸域生物圈モデルとの比較を容易にするために、GOSAT L4Aデータのダウンスケールを行った。GOSAT L4Aデータでは、陸域炭素収支の総量の算出に利点があり、ボトムアップ手法(経験モデルを利用)では、空間分布の算出に利点があると仮定し、双方を組み合わせた陸域炭素収支データを試作した。次に、炭素フラックスを制約としたモデル改良手法として、最適化手法を用いたパラメータ推定手法を構築し、アジア域における様々な観測サイトでテストを行い、それをグローバルに拡張した。アジアにおける多くの森林サイトにおける炭素収支をモデル推定するには、人為的な影響(伐採等)を取り入れる必要があることが明らかとなった。それを踏まえて、様々な観測サイト(計26サイト)でモデルパラメータ最適化を行ったところ、最適化後のモデルは観測された炭素フラックスを十分に再現し、本課題で構築した手法が有効であることが分かった。最後に、空間的に拡張して、グローバルスケールでのモデルパラメータ最適化手法を適用した結果、最適化手法を適用した後には、炭素フラックスの推定が改善された。一方、バイオマス量に関しては、バイオマス量の制約がない限りは十分に再現されず、炭素フラックスのみならず、バイオマス量の空間データを整備する必要があることが分かった。

[キーワード] 陸域炭素循環、GOSAT、リモートセンシング、陸域生物圏モデル、最適化
### 1. はじめに

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ける不確実性をもたらす一つの重要な要因であると言われており、その改善が急務である。さらに、陸域生物圈モデルの向上は、地域・大陸・全球スケールの水・炭素収支のより正確な把握・予測に貢献し、将来の環境変動による影響予測として水資源・生物生産性・森林の炭素管理などの予測をより正確にすることが可能である。

従来、陸域生物圏モデルの改善にあたっては、地上観測データや光学衛星データを利用した研究が広く行われてきた $ ^{1-4} $ 。例えば、全球的なフラックス観測ネットワークであるFLUXNETに代表される地上観測による炭素収支や水収支データはモデル改善に有用である $ ^{1} $ 。しかし、観測網が荒く、偏りがあること(北米、ヨーロッパ、アジアに集中)などの問題点が存在する。また、従来の地球観測衛星(例えばTerra衛星/MODISセンサなど)を用いた空間データを利用したモデル改良は有効である $ ^{2-4} $ 。しかし、地球観測衛星データなどを利用した手法では、広域の光合成量の見積もりは可能だが生態系呼吸量の見積もりは難しいとされている(図(1)-1)。すなわち、陸域の炭素循環を考える際に、主要なフラックスである光合成・呼吸・分解のうち、光合成量に関してのみ広域観測が可能 $ ^{2} $ であり、もう一つの重要なフラックスである呼吸・分解(合わせて生態系呼吸とする)、または、純生態系炭素交換量(光合成一生態系呼吸)については、広域スケールでの見積もりが困難であるのが現状である。一方、大気CO $ _{2} $ 濃度観測を用いた大気インバージョンモデル解析では広域での陸域炭素収支を把握することができるが、大気CO $ _{2} $ 濃度網が荒いために、正確な見積もりは非常に困難であると考えられている。

2009年に打ち上げられたGOSAT衛星は、大気CO₂濃度の時空間分布を高精度で推定することができる⁵）。これは従来の地上ステーションにおける観測と比較して、CO₂濃度観測点が飛躍的に増加することを意味する。GOSAT衛星からの大気CO₂濃度推定結果を利用して、大気インバージョンモデルを実行することにより、従来よりも格段に高精度な地表面CO₂収支分布が提供される（図(1)-2）⁶）。このデータ（GOSATレベル4Aデータ；以下GOSAT L4Aデータ、とする）は、亜大陸における大気-地表面CO₂交換量の推定結果であり、月単位、数千km単位の時空間領域における大気-地表面CO₂交換量が提供される。

GOSAT L4Aデータは、現時点で信頼性の高い唯一の大気—陸域の炭素収支データであるので、このデータを陸域生物圏モデルの改善に利用できるとすれば、陸域生物圏モデルの改善に大きな貢献となる。本課題では、亜大陸スケールの炭素収支推定結果であるGOSAT L4Aデータを利用して、陸域生物圏モデルを改善することを最終目標とした。そのために、まずは、陸域生物圏モデルの改良に使いやすいように、亜大陸スケールのデータをより高空間解像度（例：1°グリッド毎）にダウンスケールを行えることが望ましい。次に、構築されたグリッド毎の炭素収支推定値を利用して陸域生物圏モデルを改良することが必要である。陸域生物圏モデルの改良の際には、グリッド毎の陸域炭素フラックスを制約に利用したパラメータ最適化手法などの自動化手法の確立を行うことが有効である。
① 光合成

図(1)-1．陸域炭素循環の概要と大気—陸の炭素フラックスを制約するためのデータについて。現状では、光合成量については衛星観測などで広域マッピングを行うことが可能であるが、呼吸や分解については、適切な広域データが存在しない。GOSATレベル4Aは、大気-陸の正味の炭素収支を推定できるために、陸域モデルの改良においては、これまで制約が不可能であった部分に制約を与えることが可能になる。

大気CO_{2}地上観測網

GOSAT衛星 (2009年打ち上げ)

$$ CO_{2} $$

荒い観測網

地表面 $ CO_{2} $ Fluxの高精度化

(GOSAT L4A Surface CO $ _{2} $ Flux)

年 $ CO_{2} $ 收支推定誤差 [PgC/yr/region]

図(1)-2．大気CO₂濃度観測値を利用した大気インバージョンモデル解析における地表面炭素収支の推定誤差の大きさ。従来の大気CO₂濃度地上観測網を用いた場合では、観測網が荒いために、インバージョン解析において推定される大気—地表の炭素収支には大きな誤差があると言われている。一方で、GOSAT衛星による大気CO₂濃度観測においては、地上観測に比較して、格段に多くのデータが取得されるために、大気—地表の炭素収支の推定誤差は格段に小さくなることが期待される。
## 2 ．研究開発目的

本課題では、亜大陸スケールの炭素収支推定結果であるGOSAT L4Aデータを利用して、陸域生物圈モデルを改善する手法を構築することを最終目標とした。そのために、まずは、GOSAT L4Aデータをより高空間解像度（例：1° グリッド毎）にダウンスケールすることを第一の目的とした。次に、構築されたグリッド毎の炭素収支推定値を利用して陸域生物圈モデルを改良するために、陸域炭素フラックスデータを制約に利用したパラメータ最適化手法を通した陸域生物圈モデルの改良手法の構築を第二の目標とした。本研究で得られた陸域生物圈モデルについて、いくつかの広域観測データと比較することによって、現状の陸域生物圈モデルをより改善するには、どのような広域データが必要であるかを議論した。

※なお、現段階の結果においては、GOSAT L4Aデータが未公開(GOSATプロジェクトにおける研究提案採択者のうちのの特定の研究者に確認と評価のために提供されている)データであり、それに基づく研究結果(数値)は暫定的である。また、データ自体は2011年12月末に初期データを受け取った状態であり、解析が完了しているが未だ評価が不十分な状態での解析結果、またはGOSAT L4Aデータのプロトタイプとして利用した大気インバージョンモデルCarbonTracker $ ^{7)} $ に基づく結果の出力結果などに基づく部分が存在する。本課題の結果は、研究開発された手法の確認には十分であると言えるが、数値的な内容は今後の確認後のGOSAT L4Aデータに基づいて評価しなおす必要がある。

## 3 ．研究開発方法

## （１）GOSAT L4Aデータのダウンスケーリング

GOSAT L4Aデータには、GOSAT衛星により観測される大気 $ CO_{2} $ カラム濃度を大気インバージョンモデルに入力することにより推定される大気-地表面の炭素交換量を亜大陸スケールにて推定した結果が格納されている。GOSAT衛星では、大気 $ CO_{2} $ 濃度を従来の地上観測よりも高空間密度で測定することが可能であるため、従来の地上観測を用いた一般的な大気インバージョンモデルと比較して、大気-地表の $ CO_{2} $ 交換量を高精度に推定できるとされている $ ^{6)} $ 。

しかしながら、GOSAT衛星データを含む一般の大気逆推定モデルによる大気-地表CO_{2}交換量の推定に関しては、亜大陸スケール程度(1000km以上)の炭素収支が推定できるのみである。従って、これらを陸域生物圏モデルの制約に利用する場合は、より詳細な空間スケールに「ダウンスケール」を行うことが望ましい。ダウンスケール(例えば全球1°グリッド程度)を行うことによって、個々のグリッドでの炭素収支が推定でき、モデルの改善に直接利用ができるようになる。

本課題では、GOSAT L4Aデータのダウンスケールを行い、亜大陸スケールの炭素収支をグリッド毎 $ 1^{\circ} $ の陸域炭素収支を推定した。GOSAT L4Aデータは、大気CO $ _{2} $ 濃度から大気－地表の炭素収支を推定する「トップダウン方式」であるため、広域での炭素収支の総量に関しての制約が与えられていることになる。一方、個々のグリッドの炭素収支を積み上げる「ボトムアップ方式」では、衛星データなどを利用することにより、空間分布は詳細に推定できると予想されるが、広域での総計に関しては、不確実であることが考えられる。本課題では、「トップダウン方式」として、
GOSAT L4Aデータによる広域での炭素収支に関する制約を与え、「ポトムアップ方式」として、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）を利用した光合成・生態系呼吸量の空間分布を利用した。最後に、この両者を組み合わせることで、「トップダウン方式」により広域の総計が制約された、空間的に詳細な炭素収支空間分布を推定した。

本研究においては、GOSAT L4Aデータ、Terra衛星/MODISセンサによる植生分類図(MCD12Q1) $ ^{8)} $ 、地表面温度(MOD11A2) $ ^{9)} $ 、拡張植生指数(EVI；MOD13A2) $ ^{10)} $ 、宇宙研究開発機構JASMES(JAXA Sattellite Monitoring for Environmental Studies)より取得した日射量 $ ^{11)} $ を広域データとして利用した。さらに、FLUXNETに含まれる約120地上観測サイトにおける日射、光合成、生態系呼吸量などの観測値を利用した。FLUXNETではアジア域の地上観測点が多くは含まれていないため、日中韓研究ネットワークにより収集されたCarboEastAsiaデータセット(http://www.carboeastasia.org/)を利用した。

GOSAT L4Aデータに関しては、現段階(2011年12月末に提供を受けた)では、大気と地表面における純炭素交換量がデータとして格納されている。例えば、陸では、化石燃料の消費による炭素放出量、土地利用変化や森林火災による炭素交換量、なども加味した形での炭素総収支が格納されている。本研究では、最終的に陸域生物圏モデルによって推定される大気-陸域の炭素交換量に対する制約を与えたいために、GOSAT L4Aデータの大気-地表CO $ _{2} $ 交換量より、化石燃料によるCO $ _{2} $ 排出量の先験値(GOSAT L4Aデータに格納されている)と、森林火災によるCO $ _{2} $ 放出量(GFEDデータを利用)を差し引いた値を大気-地表のCO $ _{2} $ 交換量とした。これを2009年6月から2010年5月までの12カ月に関して算出し、亜大陸スケールにおける大気-陸域CO $ _{2} $ 交換量とした。

「ポトムアップ方式」による空間的分布が詳細な大気-陸域炭素交換量に関しては、経験モデルから推定された光合成量・生態系呼吸量の差を取ることで推定を行った。光合成量の推定・生態系呼吸量の推定には、SVM回帰モデル $ ^{2,3,12,13)} $ による推定結果を利用した(図(1)-3)。このモデルは、渦相関法による地上観測データ(FLUXNETデータ)と、衛星観測(植生指数・地表面温度・日射量・土地被覆分類)を利用して、機械学習的に回帰モデルを作成する。さらに、観測サイトのスケールで構築されたモデルを広域に適用して、広域での光合成量を算出する方法である。これらのモデルは、アメリカ $ ^{2,3)} $ 、日本 $ ^{14)} $ 、アジア域 $ ^{13)} $ などで適用されており、これまでの研究では、おおよそ25%程度の精度での8日間の光合成量推定が可能である。

図(1)-3. SVM回帰モデルに衛星観測データと地上観測データを適用したモデルによる地上観測データの広域化の概念図。サポートベクタマシンは、入力データ空間を高次元に投影した上で、線形回帰モデルを用いることで、入力データとターゲット物理量の間の関係をモデル化する、機械学習法に分類される手法である。観測サイトレベルで構築されたモデルに衛星データを適用し、
広域での物理量（ここでは光合成・生態系呼吸量）を推定した。

## （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

本研究では、これらGOSATに関連した陸域炭素フラックスの推定値を制約に用いた陸域生物圏モデルの改善手法の構築を行った。光合成量や生態系呼吸量、生態系純炭素交換量などを制約条件としたうえで、モデルパラメータを自動で決定できるための最適化手法の適用を含め、GOSAT L4A データを利用したモデルの改良フレームワークを構築した。

## 1 ）人為的な伐採が陸域炭素吸収量に及ぼす影響の評価

まず始めに、観測サイトレベルにおいて、陸域生物圏モデル(Biome-BGC $ ^{15} $ )を用いた)を適用して、陸域生物圏モデルが観測されたCO $ _{2} $ フラックスを再現できるのか、再現できない場合は、どのような要素をモデルに加える必要があるのか、を確かめた。本研究においては、桐生サイト(滋賀県)において陸域生物圏モデルBiome-BGCを適用した。本サイトは、ヒノキ林であり、1959年～1977年にかけて伐採・植林などの管理が行われている。Biome-BGCモデルにサイトにおける気候データを入力することで陸域炭素循環を計算した。また、この森林では、人為的な伐採などの影響が入るために、森林伐採のルーチンをモデルに組み込んだ。その上で、観測された炭素フラックス、炭素吸収量は、どのような要素を導入することによって実現されるのかを実験した。この段階では、モデルパラメータチューニングなどは、手作業によって行っている。

## 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、パラメータチューニングを自動化させるために、観測された炭素フラックスを制約に用いたモデルパラメータ最適化手法の構築を行い、構築されたパラメータ最適化ルーチンの有効性を評価した(概要を図(1)-4に示した)。対象サイトとしては、苫小牧・高山・富士吉田・ラオシャンの4サイトを用いた。これらのサイトは、伐採後数十年過ぎた現在再成長過程にある森林である。Biome-BGCモデル $ ^{15)} $ に伐採ルーチン $ ^{15,16)} $ を組み込んだうえ、観測された光合成量(GPP)、生態系呼吸量(RE)、にフィットするようにモデルパラメータの最適化を行った。その他、観測されたバイオマス量などについても、最適化の際の制約に用いた。

陸域生物圏モデルでは、観測可能なパラメータ数と比較して、モデルパラメータが非常に多いため、最適化を行っても、解を一意にすることは困難である。この問題を解決するために、本研究では、モデルの構造に着目して、パラメータの最適化をいくつかのステップに分割して、モデルパラメータの自由度を減らすことを試みた。さらに、制約に用いる観測量に対して、モデルパラメータの感度が高いかどうかを数多くのパラメータに対して確認を行い、感度の高いパラメータを選択することで、パラメータの自由度を減らし、計算時間を短縮させた。

モデル構造を詳細に検証した結果、本研究では、以下の手順でモデルパラメータを行った。(1)観測された地上部・地下部バイオマス量を利用して、炭素分配パラメータ(幹と根)を決定した。(2)観測されたバイオマス量に近づくように、幹・菓の炭素分配比を最適化手法により決定した。(3)パラメータの感度解析を行っている過去の研究 $ ^{17-19} $ に従って、光合成量に感度の高いパラメータを選択し、パラメータ最適化を行った。具体的には、細根と葉への炭素分配比、菓の炭素窒素比、細根の炭素窒素比、最大気孔コンダクタンス、ルビスコ(Ribulose 1、5-bisphosphate
carboxylase/oxygenase)中の窒素量の5つである。(4) ステップ(3)におけるいくつかのパラメータはバイオマス量にも大きく影響を及ぼすので、炭素フラックスとバイオマス量のバランスを取るための最終的な調整を行う。

最適化の際の評価関数として、 $ \chi^{2} $ 値を利用した。 $ \chi^{2} $ 値が最小になるようにパラメータの組み合わせを探索した。ステップ(2)、(3)それぞれにおいて、バイオマス量をより再現するためのパラメータ、光合成量をより再現できるパラメータを探索した。なお、パラメータについては、文献値の範囲を超えないように制約を設定した。

また、用いる観測データの重要性を把握するために、（1）炭素フラックスのみを利用した最適化(テストFOPT)、（2）バイオマスのみを利用した最適化(テストBMC)、（3）炭素フラックス・バイオマスの両方を用いた最適化(テストOPT)の3つの観測データの組み合わせにて、入力データの重要性を議論した。

図(1)-4. 本研究で構築した陸域生物圏モデルBiome-BGCのパラメータ最適化の仕組み。

## 3 ）グローバルへの拡張とモデルパラメータ最適化の効果の検証

次に、前述の手法を広域に拡張することを目的として、広域の炭素フラックスデータをモデルの制約条件としたモデルパラメータ最適化手法の構築を行った。本研究では、全球1°グリッドで、1901年～2010年までの日単位のシミュレーションを行った。林齢がは炭素収支を決める重要なファクターであるが、現段階では、全球スケールの詳細な林齢は得られない。従って、今回は、簡略化のため、全球で森林に関しては、林齢50年と仮定したシミュレーションを行った。すなわち、1960年に一度、攪乱を与えた。

モデルパラメータの最適化にあたっては、サイトスケールの研究より得られた知見を利用して、最適化の対象となるパラメータの選択を行った。また、最適化の際の制約条件としては、(1) SVM 回帰モデルによる光合成量、(2) バイオマス。そして、検証としては、生態系呼吸量、純生態系炭素，の広域データを利用した。炭素フラックスに関しては、すべて前述のデータである。
## 4 ．結果及び考察

## （１）GOSAT L4Aデータのダウンスケーリング

モデルのトレーニングにおいては、2005年以前の観測データを利用した。このトレーニングのプロセスにおいては、データセットをランダムに3つのセットに分割して、3重交差確認(3-fold validation；データの2/3をモデル構築に利用して、残り1/3をモデルのテストに用いた)を行った。さらに、構築されたモデルを利用して、2006年以降のデータに関して、モデルのテストを行い、モデルの精度評価を行った。これを光合成量・生態系呼吸量に関して行い、純生態系炭素，としては、生態系呼吸量から光合成量を差し引くことによって算出した。

その結果、光合成量と生態系呼吸量に関しては、過小評価気味ではあるものの、観測と推定結果の間には明瞭な線形関係が見られた(図1)-5)。一方、純生態系炭素，に関しては、光合成量・生態系呼吸量に比較して弱いが線形関係が見られている(図1)-5)。純生態系炭素，の推定については、今回の手法ではサイト履歴などの要素を入れていないことや、光合成量・生態系呼吸量に比較して、サイト間での違いが小さく、観測自体の精度の問題などの様々な要因が考えられる。

空間的に拡張して、グローバル推定を行った結果、光合成量に関しては、空間的にも妥当な分布を示している(図(1)-6)。純生態系炭素交換量については、熱帯地域に了大きな吸収となっているがこの妥当性については今後の検証が必要である(図(1)-7)。現段階においては、おそらく、光合成に比較して呼吸量が過小評価されているために、両者の差で表現される純生態系炭素交換量については、過大評価されているものと考えている。純生態系炭素交換量の経験的な推定に関しては、サイトの情報などの導入が現段階では困難であり、今後の改善が望まれる。しかしながら、現在の段階においては、絶対値については難しいながらも空間的な変動は妥当であると考えられる。理由としては、衛星データなどの空間的に詳細な情報を入力しており、サイトレベルでは、弱いながらも観測と推定結果の間に正の相関が見えていることが挙げられる。一方で、渦相関法による観測データにおいては、欠損や観測条件の悪い際にデータを補間するギャップフィル手法などにも大きな不確実性があり、観測データ自体の改善、またはより慎重なデータ品質チェックなどが必要であると考えられる。

次に、GOSAT L4Aデータを利用したダウンスケーリングを行った。今回は、GOSAT L4Aデータの算出単位である各亜大陸毎(全部で陸上を44地域に分割)において、SVM回帰モデルにより推定された純生態系炭素交換量の総量が、GOSAT L4Aデータによって推定された年間の炭素交換量図(1)-8(a)と等しくなるように、SVM回帰モデルによる純生態系炭素交換量に乗ずる係数を決定することでダウンスケールを行った。これによって推定された炭素収支の詳細マップを図(1)-8(b)に示す。現時点においては、GOSAT L4Aデータにおいて、亜大陸のタイル間において大きな違いが見られたり、SVM回帰モデルによる純生態系炭素交換量の推定の誤差の問題などの様々な問題があるため、今後、更なる評価・改善が必要ではある。一方で、GOSAT L4Aデータのダウンスケールという試みは、世界にない試みであるため、ダウンスケール手法の更なる検討を重ねることで、手法を改善し、GOSATデータを利用した新たなデータとしての地位の確立をめざしていくことが必要である。