Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
# 北極域土壌圏炭素收支の時空間変動

図1 研究の概念図

### 2. 研究開発目的

本研究の3年間の研究期間の研究開発目的は以下のようである。北極域の土壌有機物分解を予測するモデルの開発に必要な観測・実験を行う(サブグループ2)。北極域の土壌有機物分解の時間変化をモデル化する(サブグループ3)。土壌有機物分解の観点から、リモートセンシングによる広域生態系区分を行う(サブグループ1)。これらを合わせて、北極域の土や植物は温暖化を加速するのかを明らかにする。

### 3. 研究開発の方法

## (1) リモートセンシングによる生態系と広域土壤有機物分解の評価

植生調査と生態系構成要素の分光測定を行う。北方森林林床およびツンドラでは、落葉性灌木、常緑性灌木、イネ・スゲ、草本といった植物機能型別の現存量と分光特性との対応を得る。超高解像度衛星画像World View-2（地上分解能0.5m）により、調査区の代表性を評価し、MODIS画像（毎日取得、地上分解能1km）による調査区での観測のスケールアップを行う。生態系の放射伝達モデルを用いて、アラスカ陸域の生態系区分を行う。土壌有機物分解に関わるリターフォール量と原野・森林火災の頻度の観点からのアラスカ陸域の生態系区分を定式化する。分光特性と灌木現存量との対応から、リモートセンシングによる灌木の抽出も定式化する。アラスカ陸域の生態系区分の定式化を、過去15年間のMODIS画像に適用し、リモートセンシングによるアラスカ陸域および北極圈陸域全体の土壌有機物分解の観点からの広域生態系区分を行う。北極圈の灌木の分布やリターフォール量の変化、火災による変化など植生変化とそれに伴う土壌有機物分解の変化を解析する。

## (2) 凍土土壌中有機炭素の蓄積・分解の実態解明と変動量の把握

土壤呼吸速度、メタン放出速度、環境因子（地温・水分量）の測定を行う。また、夏期融解層および永久凍土の深度別に、土壌サンプリングを行う。凍土サンプリングは、主に冬期に実施する。土壌有機炭素の分解基質を特定し、それぞれの基質について、炭素14年代測定を実施する。調査区では、永久凍土のボーリングを行い、土壌有機炭素の14C測定を行い、有機炭素の平均滞留時間、分解率を実測する。また活動層土壌・永久凍土の室内培養実験を行い、有機炭素分解における温度依存性について知見を得る。サイト毎に土壌有機炭素の平均滞留時間、化石炭素の分解率を求める。火災や灌木の増加によって土壌炭素蓄積・分解プロセスに生じる影響を評価する。土壤分解の温度・水分・化学組成への応答性に関する新しいパラメタリゼーションを提案し、陸域モデルへの導入を図る。
## (3) 北極域生態系炭素動態の季節・年々変動に及ぼす環境影響の要因解析

本研究の先行研究で開発された最新の北極域土壌有機物分解モデルと生態系モデルとを統合した新たな生態系土壤有機物分解モデルをさらに発展させる。データセットの構築を行い、新たなモデルによる広域有機物土壤分解の推定精度を向上させる。構築したデータセットと生態系土壤炭素動態モデルを用いて、モデル中に含まれる炭素、水循環に関わるパラメータ変数の不確実性評価のモデル解析を行う。それぞれの調査区によって代表される生態系について、植物の生理生態特性および環境条件の特性を示すパラメータセットを算出した後、北極域の気候変動が生態系炭素動態に与える長期的影響をシミュレートし、その潜在的な気候フィードバックを解析する。

### 4. 結果及び考察

## (1) リモートセンシングによる生態系と広域土壤有機物分解の評価

新たに現地観測に基づいて開発した分光指標により、MODIS衛星データから、アラスカ周辺の北極域全体の植物から土壌への有機物の移動量、火災による有機物の燃焼量、2100年までのこれらの変化量を見積もった。MODISデータ解析の結果、2000年から2013年の植物から土壌への有機物の移動量は、ツンドラ、北方森林それぞれについて、94～95%の土地では変化が認められなかった。5～6%の土地では増加または減少していたが、ツンドラ、北方森林それぞれについて、面積、変化率ともに、増加しているところの方が減少しているところより大きかった。2100年までのリター増に伴う土壌有機物の増加は、北方森林、ツンドラでそれぞれ、2kgC/m²、0.5kgC/m²と見積もられた。

## (2) 凍土土壌中有機炭素の蓄積・分解の実態解明と変動量の把握

湿原が隆起し乾燥化が起きているパルササイトの永久凍土の夏期融解層では、-5℃～5℃のQ10値が18.8と高かった。年中凍結している永久凍土層では-5℃～5℃のQ10値は、4.7であり、夏期融解層のものが顕著に高かった。5℃～15℃、15℃～25℃の永久凍土層と夏期融解層のQ10値では明確な差が見られず、1.7から2.4であった。多量の炭素を蓄える湿原において、夏期融解層でQ10値の変動幅が極めて大きかった。夏期融解層では永久凍土層に比べて、近年堆積した易分解性の有機物が多いことも推測される。特に、永久凍土地域で現実に長い時間起こる温度域（-5℃～5℃）でQ10値が高かった。これは温暖化が進んだときの土壤有機物分解において重要な示唆を与えることになり、今後詳細に検討する必要性があることが確認できた。

## (3) 北極域生態系炭素動態の季節・年々変動に及ぼす環境影響の要因解析

北極域の土壌有機物分解は、今後の地球温暖化を加速するおそれがある。その将来予測のための既往の数値モデル計算では、北極域内の生態系の違いが考慮されていない。このため、北極域の土壌有機物分解の正確な評価ができていない。衛星と地上の観測データに基づいて、北極域内の生態系の違いを考慮した実効性のある生態系土壌有機物分解モデルを開発し、その技術を提示した。新たに開発した生態系土壌有機物分解モデルにより、将来の北極域土壌有機物分解とその地球温暖化への影響の予測を行うことができた。これまでの全球気候モデルでは、この温暖化の加速は過小評価されている。環境政策において、一層の温暖化緩和のための技術開発が必要であることを示した。この予測には、IPCC AR5の温室効果ガス放出の4種のシナリオに基づいており、地球温暖化の軽減のための政策オプションを含めることができる。国際的な二酸化炭素放出の抑制対策や原野・森林火災抑制対策の実効性を予測することができる。このような知見と予測技術は、地球温暖化対策の提言に寄与する。

### 5. 本研究により得られた主な成果

## (1) 科学的意義

各地の永久凍土と夏期融解層の土壌有機物の鉛直分布、土壌有機物の温度上昇による変化率を観測と実験で明らかにした。これまでに永久凍土の土壌有機物の温度上昇による変化率の測定による定量化はほとんどなかった。ツンドラの永久凍土の融解は大きな有機物分解をもたらすこと、北方林の夏期融解層の土壌有機物分解は世界の土壌の中でも大きいこと、0℃以下の永久凍土中の有機物も分解していることを明らかにした。

土壌有機物分解モデルを新たに開発し、永久凍土、鉛質土層、鉛直移動、実測データを考慮して、2100年までの分解量を算出した。RCP2.6（低位安定化シナリオ）において、本研究で実測のパラメータを用いた場合、2100年までの土壌有機物分解量は、北方森林、ツンドラでそれぞれ、5kgC/m²、2kgC/m²であった。IPCC AR5の温室効果ガス放出の4種の異なるシナリオ、パラメータでの土壌有機物分解量の算出を行い、土壌有機物分解量の変動性を評価した。

新たに現地観測に基づいて開発した分光指標により、MODIS衛星データから、アラスカ周辺の北極域全体の植物から土壌への有機物の移動量、火災による有機物の燃焼量、2100年までのこれらの変化量を見積もった。
MODISデータ解析の結果、2000年から2013年の植物から土壌への有機物の移動量は、ツンドラ、北方森林それぞれについて、94～95%の土地では変化が認められなかった。5～6%の土地では増加または減少していたが、ツンドラ、北方森林それぞれについて、面積、変化率ともに、増加しているところの方が減少しているところより大きかった。2100年までのリター増に伴う土壌有機物の増加は、北方森林、ツンドラでそれぞれ、2kgC/m²、0.5kgC/m²と見積もられた。

## (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＞

世界の北方森林、ツンドラの面積は、それぞれ1249万km²、890万km²である(Apps et al., 1993)。RCP2.6（低位安定化シナリオ）の場合、2100年までの土壌有機物分解量は、北方森林、ツンドラでそれぞれ、5kgC/m²、

2kgC/m²であった。リター増に伴う土壌有機物の増加は、北方森林、ツンドラでそれぞれ、2kgC/m²、0.5kgC/m²であった。これらに植生現存量の増加量を考慮すると、2100年までの二酸化炭素放出量は、北方森林、ツンドラでそれぞれ、31GtC、9GtCであると見積もられる。RCP2.6（低位安定化シナリオ）の場合、2100年までにツンドラで1kgC/m²、北方森林で2.5kgC/m²の二酸化炭素の放出が予測される。北極域全体でこの放出が起こるとすると、これまでに人為起源で放出された二酸化炭素の10%になる。原野・森林火災の増加の評価によってはもっと大きくなる。北極域の土や植物は温暖化を加速すると言える。これまでの全球気候モデルでは、この温暖化の加速は過小評価されている。環境政策において、一層の温暖化緩和のための技術開発が必要であることを示した。

### 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) K. KUSHIDA, S. HOBARA, S. TSUYUZAKI, Y. KIM, M. WATANABE, Y. SETIAWAN, K. HARADA, G. R. SHAVER, M. FUKUDA: International Journal of Remote Sensing, 36(17), 4344–4362 (2015) Spectral indices for remote sensing of phytomass, deciduous shrubs, and productivity in Alaskan Arctic tundra.

2) G. IWAHANA, M. UCHIDA, L. LIU, W. GONG, F. MEYER, R. GURITZ, T. YAMANOKUCHI, L. HINZMAN: Remote Sensing, 8, 218 (2016)

InSAR detection and field evidence for thermokarst after a tundra wildfire, using ALOS-PALSAR.

## (2) 主な口頭発表 (学会等)

1) 近藤美由紀,內田昌男,內海真生,柴田康行,原蘭芳信,岩田拓記(2013)

「14Cを利用した北極高緯度域における自然火災による土壤炭素消失量の推定．第26回タンデム加速器及びその周辺技術の研究会」，2013年7月，山形

2) 岩花剛,内田昌男,近藤美由紀,吉川謙二,Hinzman L. (2013)

3) Kondo M., Uchida M., Utsumi M., Iwahana G., Iwata H., Harazono Y., Nakai T., Tanabe K., Shibata Y. (2013)

“The belowground C balances in Alaskan boreal and tundra ecosystems: Insights from radiocarbon-based C accumulation rates and turnover times.” 5th EAST ASIA AMS SYMPOSIUM, 2013年10月, Daejeon, Korea

4) Kondo M., Uchida M., Ustumi M., Iwahana G., Yoshikawa K., Iwata H., Harazono Y., Nakai T., Tanabe K., Shibata Y. (2013)

“Turnover time of soil organic carbon in permafrost using radiocarbon and their application for determining long and short thermes carbon balances case study in Alaskan tundra and boreal forest.” 19th International symposium on Polar Science, 2013年10月, Incheon, Korea
5) 串田圭司、内田昌男、戸田求（2013）

「温暖化予測に関わる北極域土壌圏の炭素収支の時空間変動。」第4回 極域科学シンポジウム.

2013年11月，立川

6) Kondo, M. Uchida, M. Utsumi, G. Iwahana, H. Iwata, Y. Harazono, T. Nakai, K. Tanabe, Y. Shibata (2013)

“Estimate of permafrost organic carbon balance in Alaskan boreal and tundra ecosystems using natural level radiocarbon.” 第4回 極域科学シンポジウム. 2013年11月, 立川

7) 米村正一郎、内田昌男、近藤美由紀(2013)

「アラスカ凍土コアサンプルのガス交換特性実験.」第4回 極域科学シンポジウム. 2013年11月，立川

8) 佐々木正史、内田昌男、内海真生、中山恵介(2013)

「アラスカ北極圏の湖沼におけるメタンフラックスと永久凍土融解の影響。」第4回 極域科学シンポジウム. 2013年11月, 立川

9) 天野千恵、内海真生、高宇、近藤美由紀、内田昌男(2013)

「アラスカ寒帯森林土壌及びツンドラにおける二酸化炭素・メタンフラックスと土壌微生物群集によるセルロース分解活性。」第4回 極域科学シンポジウム. 2013年11月, 立川

10) 近藤美由紀，内田昌男，内海真生，岩花剛，吉川謙二，原蘭芳信，岩田拓記，中井太郎，田邊潔，柴田康行(2013)

「放射性炭素同位体を用いたアラスカ永久凍土における土壤炭素収支の推定。」日本生態学会第61回全国大会. 2014年3月，広島

11) 近藤美由紀(2013)

「核実験起源放射性炭素同位体(14C)を用いた根・微生物呼吸の分離。」2014年3月，広島

13) 米村正一郎、内田昌男、近藤美由紀: 日本地球惑星科学連合2014年大会(2014)「自動測定システムによるアラスカ凍土コアサンプルの各種微量ガス交換量測定」

14) 近藤美由紀、内田昌男、内海真生、岩花剛、吉川謙二、岩田拓記、原蘭芳信、中井太郎、田邊潔、柴田康行:日本地球惑星科学連合2014年大会(2014)

「放射性炭素同位体を用いたアラスカ永久凍土における土壌有機炭素収支の推定」

15) 岩花剛、内田昌男、近藤美由紀、吉川謙二:日本地球惑星科学連合2014年大会(2014)「アラスカ・デナリハイウェイ沿いのパルサの発達史」

16) Kondo, M., M. Uchida, M. Utsumi, G. Iwahana, K. Yoshikawa, H. Iwata, Y. Harazono, T. Nakai, K. Tanabe, Y. Shibata: The Thirteenth of the AMS, Aix en Provence, France, 2014

“Quantifying rates of soil organic carbon accumulation in black spruce and tundra ecosystems in Alaska using radiocarbon”

17) Wang X., Yokozawa M., Arakida H., Mori K., Ise T., Kondo M., Uchida M., Kushida K., Toda M. (2014) "Simulating effects of fire disturbance on soil carbon dynamics in black spruce forests of Alaska." The 6th EAFES (East Asian Federation of Ecological Societies) Congress (Haikou, China April 2014)

18) Wang X., Yokozawa M., Arakida H., Mori K., Ise T., Kondo M., Uchida M., Kushida K., Toda M. (2014) "Simulating the role of fire on the soil carbon storage of boreal forest and tundra ecosystems in Alaska." Japan Geoscience Union Meeting 2014 日本地球惑星科学連会 (Yokohama, Japan April–May 2014)

19) 串田圭司・Yudi Setiawan (2014)

「北極域土壌圈炭素収支の時空間解析のための植生リモートセンシング.」農業農村工学会大会講演会，新潟市，2014年8月

20) 王新，戸田求，横沢正幸，荒木田葉月，伊勢武史，森健介，近藤美由紀，内田昌男，串田圭司(2014)

「北極域土壤炭素收支のモデル化」生物地球化学研究会2014京都大会（京都，2014年10月）

21) Wang X., Yokozawa M., Arakida H., Mori K., Ise T., Kondo M., Uchida M., Kushida K., Toda M. (2015) "High risk of permafrost thaw." 日本生態学会第62回全国大会（鹿児島，2015年3月）

22) Wang X., Yokozawa M., Arakida H., Mori K., Ise T., Kondo M., Uchida M., Kushida K., Toda M. (2015) "Simulating soil carbon dynamics in Alaskan terrestrial ecosystems." 日本農業気象学会2015年全国大会（つくば，2015年3月）

23) Wang X., Yokozawa M., Arakida H., Mori K., Ise T., Kondo M., Uchida M., Kushida K., Toda M.: The
Fourth International Symposium on the Arctic Research (2015)

“Simulating the role of fire on the soil carbon storage of boreal forest and tundra ecosystems in Alaska”（富山，April 2015）

24) Wang X., Yokozawa M., Arakida H., Mori K., Ise T., Kondo M., Uchida M., Kushida K., Toda M.: Japan Geoscience Union Meeting (2015)

“Simulating soil carbon dynamics in Alaskan terrestrial ecosystems”（千葉, May 2015）

25) Wang X., Yokozawa M., Arakida H., Mori K., Ise T., Kondo M., Uchida M., Kushida K., Toda M.: Asia Oceania Geosciences Society (2015)

“Simulating soil carbon dynamics in Alaskan terrestrial ecosystems” (Singapore, August 2015)

26) 串田圭司：農業農村工学会大会講演会（2015）

「アラスカ黒トウヒ林の地表面燃焼面積率のリモートセンシング」（岡山，2015年9月1日）

27) Setiawan, Y., Kushida, K.: Trilateral Scientific Meeting Indonesia–Thailand–France, Theme: Climate Change, Big Data Management and Health (2015)

“Temporal vegetation dynamics and global climate change: Characterizing temporal vegetation dynamics of Alaskan Tundra ecosystem” (Bogor, Indonesia, 27–31 October 2015)

28) Wang X., Yokozawa M., Kushida K., Toda M.: American Geophysical Union Fall Meeting (2015) "Simulating soil carbon accumulation in an upland black spruce ecosystem of interior Alaska: implications for permafrost carbon dynamics to climate change" (San Francisco, December 2015)

30) 近藤美由紀，大塚俊之，米村正一郎，吉川謙二，田邊潔，内田昌男：第63回日本生態学会仙台大会（2016）

「自然レベル放射性炭素同位体を用いた北極永久凍土融解に伴う土壌炭素分解の実態解明」

（仙台，2016年3月20日～24日）

### 7. 研究者略壓

課題代表者:串田圭司

東京大学大学院農学生命科学研究科博士課程修了、博士(農学)、

平成28年3月31日現在、日本大学生物資源科学部准教授

## 研究分担者

## 1 ）内田 昌男

東京農工大学大学院連合農学研究科博士課程修了、博士(農学)、

平成28年3月31日現在、国立環境研究所環境計測研究センター主任研究員

## 2 ）戸田 求

京都大学大学院農学研究科博士課程修了、博士(農学)、

平成28年3月31日現在、広島大学大学院生物圈科学研究科専任講師
# 温暖化予測に関わる北極域土壌圏の炭素収支の時空間変動

## （１）リモートセンシングによる生態系と広域土壌有機物分解の評価

日本大学生物資源科学部 串田 圭司

平成25(開始年度)～27年度累計予算額：36,659千円（うち平成27年度：8,958千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

植生調査と生態系構成要素の分光測定を行った。北方森林林床およびツンドラでは、落葉性灌木、常緑性灌木、イネ・スゲ、草本といった植物機能型別の現存量と分光特性との対応を得た。生態系の放射伝達モデルを用いて、アラスカ陸域の生態系区分を行った。土壌有機物分解に関わるリターフォール量と原野・森林火災の頻度の観点からのアラスカ陸域の生態系区分を定式化した。分光特性と灌木現存量との対応から、リモートセンシングによる灌木の抽出も定式化した。アラスカ陸域の生態系区分の定式化を、過去15年間のMODIS画像に適用し、リモートセンシングによるアラスカ陸域および北極圈陸域全体の土壌有機物分解の観点からの広域生態系区分を行った。北極圈の灌木の分布やリターフォール量の変化、火災による変化など植生変化とそれに伴う土壌有機物分解の変化を解析した。

## [キーワード]

リモートセンシング、温暖化予測、土壤有機物分解、北極圈、原野・森林火災

### 1. はじめに

北方森林やツンドラなど北極域永久凍土地域の土壤中の有機炭素量は1700Gtであり、大気中の二酸化炭素(CO₂)の2倍の炭素量に相当する。この地域の面積は、地球の陸地の14%ほどであるが、地球の土壤中の有機炭素の半分を蓄えている。寒冷であるため、土壤有機物分解が抑えられる。また、永久凍土が不透水層となるため、夏期融解層の水分量が大きく嫌気的であることも、土壤有機物が分解されにくいことにつながる。このため、現在の植物の落葉落枝や過去に生育した植物体の大量の有機炭素が分解されずに残っている。現在この地域では、1年に植物が生産する量の300～1000倍の有機炭素が土壤中に存在する。地球温暖化による温度上昇は、こうした土壤有機物の分解を促進する。土壤有機物分解は、一般に、温度に対して指数関数的に増加する。さらに、北極域では、温暖化に伴い原野・森林火災が増加している。原野・森林火災が起こると、土壤中に蓄えられている有機炭素の一部が燃焼してCO₂として大気へ放出される。温暖化が進むと、土壤有機物分解が進み、さらなる温暖化をもたらすという、正のフィードバック効果を示す。北極域は、地球上で最も急速に温暖化が進んでいる。どの程度の北極圈の土壤有機物分解が、今後の環境変化の下で進むかは、温暖化予測に大きく関わるが、未だ解明されていない。それを明示する
ための一つの鍵は、同じ北極圈でも場所によって、土壌有機物の蓄積量や分解量が異なるという観点である。場所による土壌有機物の蓄積量や分解量の違いは、植生や地形や気象条件の違いに起因する生態系の違いの影響を大きく受ける。そこで、リモートセンシングによる生態系の広域評価を行う。

## 2 ．研究開発目的

サブグループ1では、リモートセンシングによる土壌有機物分解の観点からの広域生態系区分を行う。サブグループ2、サブグループ3の成果を合わせて、北極圈の土壌有機炭素分解の時空間変動をモデル化する。サブグループ1の研究開発目的は、以下の3点である。（1）植生調査と生態系構成要素の分光測定を行う。北方森林林床およびツンドラでは、落葉性灌木、常緑性灌木、イネ・スゲ、草本といった植物機能型別の現存量と分光特性との対応を得る。超高解像度衛星画像World View-2（地上分解能0.5m）により、調査区の代表性を評価し、MODIS画像（毎日取得、地上分解能1km）による調査区での観測のスケールアップを行う。（2）生態系の放射伝達モデルを用いて、アラスカ陸域の生態系区分を行う。土壌有機物分解に関わるリターフォール量と原野・森林火災の頻度の観点からのアラスカ陸域の生態系区分を定式化する。分光特性と灌木現存量との対応から、リモートセンシングによる灌木の抽出も定式化する。（3）アラスカ陸域の生態系区分の定式化を、過去15年間のMODIS画像に適用し、リモートセンシングによるアラスカ陸域および北極圈陸域全体の土壌有機物分解の観点からの広域生態系区分を行う。北極圈の灌木の分布やリターフォール量の変化、火災による変化など植生変化とそれに伴う土壌有機物分解の変化を解析する。

### 3. 研究開発方法

## （１）植物機能型別の現存量、リターフォール量、灌木、火災後の地表面と分光特性

## 1 ）植物機能型別の現存量、リターフォール量、灌木と分光特性

アラスカツンドラの湿潤酸性ツンドラ(MAT)、湿潤非酸性ツンドラ(MNT)、ヒースツンドラ(HT)、スゲ灌木ツンドラ(SST)に、20cm×20cm のコドラートを設置し、分光測定と地上部の刈り取りを行った。これら4つのツンドラの種別はツンドラの代表的な種別である。分光測定は、GER-2600 スペクトロメータ(GER 社製、米国)を用いて、350nm から 2500nm の波長で行った。分光測定方法は既往の研究 $ ^{1)} $ に従った。それぞれのコドラートについて、刈り取った植物は、落葉性灌木、常緑性灌木、イネ・スゲ、草本といった植物機能型別に、それぞれ光合成部位（緑色部）、非光合成部位ごとに区分し、それぞれの乾物重としての現存量を量った。分光指標と緑色植物現存量および落葉性灌木緑色部現存量との関係を解析した。それぞれの乾物重と既往の研究 $ ^{2)} $ から、維管束植物地上部純一次生産量を算出した。分光指数と維管束植物地上部純一次生産量との対応から、維管束植物地上部純一次生産量を見積もるのに最適な分光指数を求める。維管束植物地上部純一次生産量と既往の研究 $ ^{2)} $ から、根やコケの生産量を含めた純一次生産量を算出する。ツンドラの植生はほぼ極相であると考えられることから、純一次生産量はリターフォール量（植物から土壌への有機物の年間移動量）と等しいとした。このようにして、リターフォール量を見積もるのに最適な分光指数を求める。

植生指数 NDVI と EVI2 は以下のようである。
$$ \mathrm{N D V I}=\frac{R_{\mathrm{N I R}}-R_{\mathrm{r e d}}}{R_{\mathrm{N I R}}+R_{\mathrm{r e d}}}\quad, $$

$$ \mathrm{EVI2}=2.5\frac{R_{\mathrm{NIR}}-R_{\mathrm{red}}}{R_{\mathrm{NIR}}+2.4R_{\mathrm{red}}+1}\quad, $$

$ R_{red} $ (%) と $ R_{NIR} $ (%)はそれぞれ MODIS のバンド1 (0.62–0.67 μm) とバンド2 (0.841–0.876 μm) の反射係数を示す。新たに植生指数 WI と DSI を導入する。

$$ \mathrm{WI}=\frac{R_{\mathrm{blue}}+R_{\mathrm{green}}-R_{\mathrm{red}}}{R_{\mathrm{blue}}+R_{\mathrm{green}}+R_{\mathrm{red}}}, $$

$$ \mathrm{DSI}=(\mathrm{EVI2})\times(\mathrm{WI}). $$

$ R_{blue} $ (%) と $ R_{green} $ (%) はそれぞれMODISの青バンド (0.459 μm – 0.479 μm) と緑バンド (0.545 μm – 0.565 μm) の反射係数を示す。これらと、下記で表される分光指標：

$$ SI=(B_{x}-B_{y})/(B_{x}+B_{y}) $$

$$ \boldsymbol{E S I}=a\mathrm{e x p}(b\cdot S I) $$

により、維管束植物緑色部現存量と分光指標との関係を見る。ただし、 $ B_{x} $ と $ B_{y} $ は MODIS のバンド $ x(x=1,2,3,4,5,6,\text{and}7) $ とバンド $ y(y=1,2,3,4,5,6,\text{and}7;y\neq x) $ . a と b は定数である。

## 2 ）火災後の地表面と分光特性

米国アラスカ州の2004年6月～8月に森林火災で燃焼した、黒トウヒ林(65°12'N, 147°46'W, 650 m a.s.l.)を対象地域とした。林床のほとんどがミズゴケに覆われていたが、火災時にミズゴケの一部が燃焼し、火災後、林床は、燃焼した部分、損傷したミズゴケ、燃え残ったミズゴケがパッチ状に広がった。燃え残ったミズゴケの上には維管束植物があり、また火災後、燃えた林床には新たに更新した植物も見られた。こうした林床で156の分光測定を行った。分光測定は、ツンドラの分光測定と同様にして、GER-2600スペクトロメータを用いて、350nmから2500nmの波長で行った。分光測定データから、各種の分光指数およびアルベドを算出し、燃焼した部分、損傷したミズゴケ、燃え残ったミズゴケ、更新した植生による分光指数の違いを解析した。

分光指標としては、NDVI,正規化燃焼率指数(Normalized Burn Ratio; NBR)、ほかの分光指標(SI)を考える。

$$ NBR=(B_{2}-B_{7})/(B_{2}+B_{7}). $$

$$ NDMI=(B_{5}-B_{1})/(B_{5}+B_{1}). $$

アルベドは以下のように計算を行った。MODISの可視から中間赤外の6つの波長帯の観測放射輝度に大気補正を加味して、各波長帯の地上での反射光強度を求め、それを各波長帯の大気補正を加味した地上での太陽放射強度で割り、各波長帯の地上の反射率を求めた。波長帯ごとの地上太陽光強度で重み付けした反射率の平均値を、アルベドとした。

## （２）リターフォール量と原野・森林火災の頻度のリモートセンシング

## 1 ）北方森林のリターフォール量

ツンドラと同様に北方森林のリターフォール量を見積もるのに最適な分光指数を用いて、リターフォール量の地理的分布と2000年から2013年のリターフォール量の変化の地理的分布を見積もる。これらから2100年までのリターフォール量の変化を推定する。北方森林では、葉面積指数 $ (\mathrm{LAI}[\mathrm{m}^{2}/\mathrm{m}^{2}]) $ を介して、植生指数NDVIから常緑樹と落葉樹のリターフォール量 $ (\mathrm{LF}[\mathrm{gC}/\mathrm{m}^{2}/\mathrm{年}]) $ を
算出する。

LAI から LF の算出については、常緑樹については、既往の研究 $ ^{1,3,4} $ による下記の式を用いた。

$$ LF=50.7LAI $$

落葉樹については、既往の研究 $ ^{5)} $ による下記の式を用いた。

$$ LF=52.1LAI $$

NDVI から LAI の算出については、常緑樹については、既往の研究 $ ^{6)} $ による下記の式を用いた。

$$ LAI=31.3NDVI-19.8 $$

落葉樹については、既往の研究 $ ^{7)} $ による下記の式を用いた。

$$ LAI=23.3NDVI-13.2 $$

樹木のリターフォール量にコケのリターフォール量を加えて生態系のリターフォール量とした。コケのリターフォール量は樹木のリターフォール量の10％とした $ ^{8)} $ 。混交林については、50％が常緑樹、50％が落葉樹から成ると仮定してリターフォール量を算出した。これらから2100年までのリターフォール量の変化を推定する。

## 2 ）火災時の土壌有機物の燃焼の度合い

原野森林火災時の土壌有機物の燃焼の度合いを見積もるために、地上での燃焼、コケ、損傷コケ、回復植生の分光測定を基にして新たに開発した分光指数により、MODIS/Terra衛星画像データから燃焼、コケ、損傷コケ、回復植生の面積率を見積もる方法を、0.5m×0.5m地上解像度のQuickbird、WV-2、WV-3衛星により検証した。

アラスカ中央部の黒トウヒ林の火災跡地については、土壌有機物分解と大きく関わる林床のミズゴケ被覆の燃焼面積率を衛星画像から見積もる方式を提示した。その大気補正では、Erdas imagineのアドオンモジュールを用いた。この林床のミズゴケ被覆の燃焼面積率の検証のためには、空撮した写真から作成した、火災後のミズゴケ被覆分布図を用いた。その作成には、衛星画像解析ソフトErdas imagineのアドオンモジュールである植生パッチのフィーチャー抽出、合成開ロレーダによるインターフェロメトリ、および位置情報入り地図出力を用いた。

## （３）過去１０～１５年間の MODIS 画像への適用

## 1 ）MODIS 画像のクラスター分類と植生

2000年から2012年に取得されたMODIS画像を用いたクラスター分類によって、植生タイプ及び2000年から2012年の植生変化に対応した植生分類を行った。得られた植生分類は、超高解像度衛星画像World View-2および調査地周辺の空撮写真を用いて区分植生ごとの特徴をまとめるとともに、土壌有機物分類の観点から植生区分の統合を行った。

## 2 ）過去15年間のリターフォール量の解析

現地観測で得られた関係は0.2mの地上分解能について成り立つものであるが、毎日画像を取得する地球観測衛星搭載センサーMODISは、地上分解能が250m～1kmである。そこで、超高解像度衛星画像World View-2（地上分解能0.5m）により、地上分解能が0.5mから1kmまで変化する際に、分光指標がどのように変化するか、アラスカのツンドラについて調べた。その分光指標の変動を考慮して、現地観測の分光指標と植物から土壌への炭素移動を表す指標との対応関係をMODIS画
像にスケールアップした。この関係を用いて、2000年から2012年の7月中旬8月中旬にアラスカツンドラについて取得されたMODISから、2000年から2012年の植物から土壌への炭素移動を表す指標の変化を見積もった。また、2000年から2012年のアラスカツンドラについて取得されたMODIS NDVIを用いたクラスター分類によって、植生タイプ及び2000年から2012年の植生変化に対応したアラスカツンドラの植生分類を行った。この植生区分は2001年に作成された米国の土地被覆分類データ(NLCD2001)と比較し、分類された植生区分ごとに、植生タイプ及び2000年から2012年の植生変化の観点から、それぞれの特徴を明らかにした。MODISデータは雲を取り除くように7日間ごとに合成されたものを用いた。また、米国地質調査所(USGS)の原野・森林火災のデータベースを用い、植生区分ごとの火災の周期を求めた。

解析対象地域を米国アラスカ州と隣接するカナダの一部とする。2000年から2013年の各年の7月24日から7月31日まで(閏年は7月23日から7月30日まで)の500m×500mの地上解像度のMODIS/Terra衛星画像データを用いた。この時期はツンドラの植生が1年で最大になる時期である。MODIS/Terraデータは毎日地球全体について取得されている。雲を除去する処理により、各年1シーンにまとめられる。リターフォール量を見積もるのに最適な分光指数を用いて、リターフォール量の地理的分布と2000年から2013年のリターフォール量の変化の地理的分布を見積もる。これらから2100年までのリターフォール量の変化を推定する。

## 3 ）過去15年間の火災頻度と火災地の地表面変化の解析

土壌有機物の変化を考えるときには、土壌有機物分解量、リターフォール量のほかに原野・森林火災の周期を考慮しなければならない。原野・森林火災地の同定には、2001年から2015年のMODIS/TerraおよびMODIS/Aqua衛星画像データの火災検知プロダクトMOD14およびMYD14を用いた。これらは、主として4μmと11μmの熱赤外の波長を用いて、1km×1kmの地上分解能のピクセルごとに、毎日火災を検知したものである。それぞれの地域ごとにNational Land Cover Database 2011 $ ^{9} $ (NLCD 2011)による植生区分別に、土地面積を2001年から2015年の年平均火災面積で除し、火災の周期とした。NLCD 2011では、落葉樹、常緑樹、混交林、灌木、草地、コケ類、湿地などの植生区分がされている。

また、MODIS データによる火災後の地表面区分別面積率見積もり手法を、アラスカ全域で2001年から2015年の3月から7月までに燃えた火災地の火災直後の MODIS データに適用し、原野森林火災時の燃焼の度合いを解析した。

## 4 ．結果及び考察

## （１）植物機能型別の現存量、リターフォール量、灌木、火災後の地表面と分光特性

## 1 ）植物機能型別の現存量、リターフォール量、灌木と分光特性

現地観測による分光指数と維管束植物緑色部現存量 $ (\mathrm{g}/\mathrm{m}^{2}) $ との相関を見たところ、NDVIおよびEVI2が最も維管束植物緑色部現存量 $ (\mathrm{g}/\mathrm{m}^{2}) $ との相関が高かった。NDVI, EVI2と維管束植物緑色部現存量 $ (\mathrm{g}/\mathrm{m}^{2}) $ との関係を図(1)-1に示す。維管束植物緑色部現存量 $ (\mathrm{g}/\mathrm{m}^{2}) $ に非光合成部位を含めた地上部維管束植物現存量 $ (\mathrm{g}/\mathrm{m}^{2}) $ やそれにコケや地衣類も含めた地上部現存量 $ (\mathrm{g}/\mathrm{m}^{2}) $ と分光指標との相関も見たところ、NDVI, EVI2と維管束植物緑色部現存量 $ (\mathrm{g}/\mathrm{m}^{2}) $ との相関が最も高かった。
図(1)-1 ツンドラの分光指標(NDVI, EVI2)と維管束植物緑色部現存量との関係

落葉性灌木、常緑性灌木、イネ・スゲ、草本といった植物機能型別の植物緑色部現存量と文献データ $ ^{2)} $ から根の生産量を除く維管束植物純一次生産量(NPP)を見積もり、分光指標との相関を見たところ、NDVIおよびEVI2との相関が最も高かった。図(1)-2にツンドラの分光指標(NDVI, EVI2)と維管束植物NPPとの関係を示す。維管束植物NPPは植物から土壌への毎年の炭素の流入を示す。その地理的分布や年々変動は、土壌有機物分解の解析と広域見積もりに用いられる。

$$ \bullet\mathbf{M A T}\quad\triangle\mathbf{M N T}\quad\blacksquare\mathbf{H T T}\quad\blacklozenge\mathbf{S S T} $$

図(1)-2 ツンドラの分光指標(NDVI, EVI2)と維管束植物純一次生産量(NPP)との関係
アラスカツンドラの観測値におけるEVI2, WI, DSIと維管束植物緑色部現存量、落葉性灌木緑色部現存量の関係を図(1)-3に示す。維管束植物緑色部現存量はEVI2と相関が高く、落葉性灌木緑色部現存量はDSIと相関が高かった。これまで落葉性灌木緑色部現存量と相関の高い分光指標は知られていなかった。ツンドラでは、落葉性灌木のみ枝や幹が多く含まれており、こうした枝や幹とWIの相関が高いことが、植生構成要素の分光特性から説明できる。枝や幹は、葉によって覆われることが多いため、WIと葉の量と相関の高いEVI2との積が、落葉性灌木緑色部現存量との相関が高くなったと考えられる。落葉性灌木緑色部現存量は、植物から土壌への年々の炭素流入の大きな割合を占めており、MODISなど地球観測衛星の分光指標DSIによる落葉性灌木緑色部現存量見積もりは、土壌有機物の貯留と分解の評価の観点から重要である。

• MAT ▶ MNT ▶ HTT ▶ SST

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

図(1)-3ツンドラの分光指標と維管束植物緑色部現存量、落葉性灌木緑色部現存量の関係

図(1)-4にツンドラの維管束植物地上部純一次生産量のMODISリモートセンシングデータによる推定値と刈り取りに基づく実測値との関係を示す。
図(1)-4 ツンドラの維管束植物地上部純一次生産量のMODISリモートセンシングデータによる推定値と刈り取りに基づく実測値との関係。

## 2 ）火災後の地表面と分光特性

図(1)-5に火災後の地表面の区分を示す。図(1)-6に地上分光測定による分光指標の散布図（火災後1年）を示す。地上分光測定データの解析から、火災後の、燃焼した部分、損傷したミズゴケ、燃え残ったミズゴケ、更新した植生の4つの部分の区分には、NDVI, NBR, NDMIの3つが有効であることが分かった。これら4つの部分が、平面である地表面上に混在しているというモデルを仮定した。4つの部分それぞれの分光反射率は地上分光測定の平均値を用いた。モデル計算値と観測されたNDVI, NBR, アルベドの値の残差の平方和が最小となるように、解析対象地域のそれぞれの画素の4つの部分それぞれの面積率を算出できる。林床の燃焼割合は、火災時の炭素放出量、火災後の森林の更新の仕方、さらには火災後の土壌有機物の蓄積・分解と大きく関わる。
# 火災後の地表面の区分

コケ＋

維管束植物

図(1)-5 火災後の地表面の区分。

維管束植物／

回復植生

10 cm

地上分光測定による分光指標の散布図（火災後1年）

コケ

損傷コケ

☑ 燃焼

☐ コケ＋維管束植物

△ 損傷コケ＋維管束植物

♦ 維管束植物／回復植生

図(1)-6 地上分光測定による分光指標の散布図（火災後1年）。
（２）リターフォール量と原野・森林火災の頻度のリモートセンシング

## 1 ）北方森林のリターフォール量

図(1)-7に北方森林の葉面積指数(LAI)とリターフォール量との関係示す。北方森林全般に渡ってLAIとリターフォール量との関係は、樹種、地域による相違は小さかった。NDVIとLAIとの関係については、広く知られているため、NDVIからLAIを介してリターフォール量を算出できる。

図(1)-7 北方森林の葉面積指数(LAI)とリターフォール量との関係

## 2 ）火災時の土壌有機物の燃焼の度合い

アラスカ中央部で2004年7月下旬に、Boundary Fireと呼ばれる火災で燃えた、黒トウヒを主体とした森林について、Landsat衛星画像から林床のミズゴケ、火災で燃焼したミズゴケ、火災で損傷したミズゴケ、火災後に回復した維管束植物それぞれの面積率を算出した。算出にあたっては、現地でのそれぞれの分光測定結果から、これらを分離できる分光指標や太陽光分光領域の反射率であるアルベドを3種選定し、その3つの分光指標およびアルベドを用いた。

表(1)-1に火災前後の地表面区分の面積率変化の解析に用いた30m地上解像度Landsat画像のリストを示す。図(1)-8に火災直後のLandsat画像と解析範囲を示す。図(1)-9に解析対象地域の数値標高モデルを示す。図(1)-10に解析対象地域の陰影起伏背（太陽位置45°天頂角）を示す。図(1)-11に
火災直後、4年後、9年後の地表面区分ごとの面積率の変化（30m解像度Landsatによる。図(1)-8の画像全体）を示す。図(1)-12に火災直後、4年後、9年後の地表面区分ごとの面積率の変化（30m解像度Landsatによる。図(1)-8の点線で囲んだ部分）を示す。図(1)-13に火災直後のMODIS(2004年7月23～30日)による燃焼、コケ、損傷コケ、回復植生の面積率を示す。

これらの結果はこの見積もりは、0.5m×0.5m地上解像度のQuickbird、WV-2、WV-3衛星による見積もりと合っていた。アラスカの森林の半分以上はトウヒ林である。火災時の炭素放出の8から9割は林床のミズゴケの燃焼による放出であると言われている。また、トウヒ林の林床のミズゴケが燃えると、広葉樹が更新しやすく、燃えなければトウヒ林が更新しやすい。トウヒ林の林床のミズゴケの燃焼割合は、ミズゴケを含む土壌有機物が火災時にどれだけ燃焼したかを示すだけでなく、火災後の森林の更新の仕方ひいては、火災後の土壌有機物の蓄積・分解と大きく関わる。

このように、地球観測衛星画像から、植生区分、ツンドラの落葉性灌木の量、北方森林およびツンドラの火災の頻度、強度、火災後の植生更新予測を行う方式を提示した。ツンドラの落葉性灌木の量、北方森林の火災の頻度は、植生から土壌への有機炭素の流入を説明する主要な部分を占める。これらによる見積もりは、生態系土壌有機物分解モデルと合わせれば、今後の温暖化に伴う土壌有機物分解の予測に用いることができる。

表(1)-1 火災前後の地表面区分の面積率変化の解析に用いた30m 地上解像度 Landsat 画像のリスト。

用いたLandsat画像

Date	Satellite/Sensor	Path/Row
Before fire	2003-July-18	Landsat-5/TM	68/14
Just after fire	2004-August-5	Landsat-5/TM	68/14
4 years after fire	2008-August-23	Landsat-5/TM	69/14
9 years after fire	2013-July-13	Landsat-8/OLI	68/14
# Landsat-5/TM (2004.8.15: 火災直後, RGB:432)

図(1)-8 火災直後のLandsat 画像と解析範囲（画像全体および点線で囲んだ範囲）。

図(1)-9 解析対象地域の数値標高モデル。
対象地域の陰影起伏図 (太陽位置：真南45°天頂角)

図(1)-10 解析対象地域の陰影起伏背（太陽位置45° 天頂角）。

4年後

9年後

20 0 20 40 km

図(1)-11 火災直後、4年後、9年後の地表面区分ごとの面積率の変化（30m解像度Landsatによる。画像全体）。
# コケ、回復植生の面積率 (15km × 10km)

火災直後

コケ

4年後

9年後

回復

植生

陰影起伏図

(太陽位置：

真南45°天頂角)

図(1)-12 火災直後、4年後、9年後の地表面区分ごとの面積率の変化（30m解像度Landsatによる。点線で囲んだ部分）。

燃烧

コケ

損傷コケ

91km×61.5km の領域

回復植生

図(1)-13 火災直後のMODIS(2004年7月23～30日)による燃焼、コケ、損傷コケ、回復植生の面積率。
## （３）過去１０～１５年間の MODIS 画像への適用

## 1 ）MODIS 画像のクラスター分類と植生

図(1)-14は、2000年から2012年の期間のMODISデータによる植生区分（左）と2001年の米国土地被覆図(NLCD2001)による植生区分（右）を示す。このMODISによる植生区分は、植生の種類を示すだけでなく、2001年から2012年の植生変化の仕方も反映している。2001年のNLCD2001からの変化がいつ起こったかを調べ、それぞれの植生区分の特徴を明らかにした。USGUの原野・森林火災のデータベースと合わせて、植生区分ごとの火災の周期をデータベース化した。これは、植生の増加や原野森林火災の起こりやすさといった観点で、土壤有機物分解と対応している。今後、サブテーマ2やサブテーマ3の成果と合わせて、詳細な、土壤有機物分解の解析に用いることができる。

図(1)-14 2000年から2012年の期間のMODISデータによる植生区分（左）と2001年の米国土地被覆図(NLCD2001)による植生区分（右）

## 2 ）過去15年間のリターフォール量の解析

地上観測地を含む超高解像度衛星画像World View-2（地上分解能0.5m）により、地上分解能が0.5mから1kmまで変化する際に、分光指標がどのように変化するか調べたところ、対象地域では、NDVI, EVI2の標準偏差は地上分解能が低くなるに従い低下していた。線形混合モデルを仮定して、これら標準偏差からMODISの地上分解能に応じた維管束植物NPPの見積もり誤差の分布を推定した。図(1)-15に、維管束植物NPPの2000年から2005年の期間に対する2007年から2012年期間の変化を示す。推定した維管束植物NPPの見積もり誤差の分布から、5%水準で有意な増加と有意な減少した
地域を抽出した。先行研究ではアラスカツンドラ全域で近年、植生が増加傾向にあることが示されていたが、本成果により、Foothillsと呼ばれる地域で増加し、Seward半島では減少していることを示した。

図(1)-15 維管束植物純一次生産量の2000年から2005年の期間に対する2007年から2012年期間の変化

図(1)-16に2000年から2013年のMODISデータによるツンドラのリターフォール量の推定値を示す。図(1)-17にツンドラのリターフォール量の分布を示す。図(1)-18 ツンドラのリターフォール量の変化の分布を示す。リターフォール量の平均値は102 gC/m²/年、標準偏差は35 gC/m²/年であった。Coastal Plainでは、平均値82 gC/m²/年と小さかった。2000年から2013年のリターフォール量の変化については、95%の土地で変化なしで、4%の土地で増加、1%の土地で減少が見られた。増加している土地の平均増加率は2.5 gC/m²/年/年であり、減少している土地の平均減少率は1.0 gC/m²/年/年であった。増加の土地、減少の土地が、それぞれ同じ速さで増加、減少すると仮定すると、2100年には、解析対象地域全体のリターフォール量は、平均値102 gC/m²/年から111 gC/m²/年になると見積もられる。これは、2100年までに平均0.5kgC/m²の土壌有機物の増加に寄与する。
図(1)-16 2000年から2013年のMODISデータによるツンドラのリターフォール量の推定値。

図(1)-17 ツンドラのリターフォール量の分布。
図(1)-18 ツンドラのリターフォール量の変化の分布。

図(1)-19に2000年から2013年のMODISデータによる北方森林のリターフォール量の推定値を示す。図(1)-20に北方森林のリターフォール量の分布を示す。図(1)-21に北方森林のリターフォール量の変化の分布を示す。常緑樹のリターフォール量は、平均値が214 gC/m²/年であり、標準偏差が79 gC/m²/年であった。落葉樹のリターフォール量は、平均値が284 gC/m²/年であり、標準偏差が76 gC/m²/年であった。混交林のリターフォール量は、平均値が260 gC/m²/年であり、標準偏差が76 gC/m²/年であった。常緑樹のリターフォール量の変化については、94%の土地で変化なしであり、4%の土地で増加、2%の土地で減少が見られた。増加している土地の平均増加率は14 gC/m²/年/年であり、減少している土地の平均減少率は5.7 gC/m²/年/年であった。増加の土地、減少の土地が、それぞれ同じ速さで増加、減少すると仮定すると、2100年には、この地域の常緑樹のリターフォール量は、平均値214 gC/m²/年から256 gC/m²/年になると見積もられる。落葉樹のリターフォール量の変化については、94%の土地で変化なしであり、3%の土地で増加、3%の土地で減少が見られた。増加している土地の平均増加率は12 gC/m²/年/年であり、減少している土地の平均減少率は5.8 gC/m²/年/年であった。増加の土地、減少の土地が、それぞれ同じ速さで増加、減少すると仮定すると、2100年には、この地域の常緑樹のリターフォール量は、平均値284 gC/m²/年から309 gC/m²/年になると見積もられる。混交林のリターフォール量の変化については、94%の土地で変化なしであり、4%の土地で増加、2%の土地で減少が見られた。増加している土地の平均増加率は16 gC/m²/年/年であり、減少している土地の平均減少率は4.3 gC/m²/年/年であった。増加の土地、減少の土地が、それぞれ同じ速さで増加、減少すると仮定すると、2100年には、この地域の常緑樹のリターフォール量は、平均値260 gC/m²/年から319 gC/m²/年になると見積もられる。こうしたリターフ
オール量の変化は、解析対象の北方森林全体では、2100年までに平均2 kgC/m²の土壌有機物の増加に寄与する。

図(1)-19 2000年から2013年のMODISデータによる北方森林のリターフォール量の推定値。

図(1)-20 北方森林のリターフォール量の分布。