Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
4) Kobayashi, H., N. Delbart, R. Suzuki, and K. Kushida (2010), A satellite-based method for monitoring seasonality in the overstory leaf area index of Siberian larch forest, Journal of Geophysical Research, 115, G01002, doi:10.1029/2009JG000939.

5) Kobayashi, H. and H. Iwabuchi (2008), A coupled 1-D atmosphere and 3-D canopy radiative transfer model for canopy reflectance, light environment, and photosynthesis simulation in a heterogeneous landscape, Remote Sensing of Environment, 112, 173-185.

6) Delbart, N., Kergoata, L., Toana, T. L., Lhermittea, J. & Picard, G. 2005. Determination of phenological dates in boreal regions using normalized difference water index. Remote Sensing of Environment, 97: 26-38.

7) Delbart, N., Toan, T. L., Kerogoats, L. & Fedotova, V. 2006. Remote sensing of spring phenology in boreal regions: A free of snow-effect method using NOAA-AVHRR and SPOT-VGT data (1982-2004). Remote Sensing of Environment, 101: 52-62.

8) White, M.A., Thornton, P.E. & Running, S.W. (1997) A continental phenology model for monitoring vegetation responses to interannual climatic variability. Global Biogeochemical Cycles, 11, 217–234.

9) Zhang, X.Y., Friedl, M.A., Schaaf, C.B., Strahler, A.H., Hodges, J.C.F., Gao, F., Reed, B.C. & Huete, A. (2003) Monitoring vegetation phenology using MODIS. Remote Sensing of Environment, 84, 471-475.
（３）アジア地域における衛星データ利用型陸域モデルの改良と陸域生態系変動の把握

筑波大学・生命環境系 佐々井 崇博

平成24(開始年度)～26年度累計予算額：3,737千円

（うち、平成26年度予算額：1,014千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

サブ課題3では、陸域炭素循環モデルの入力データ整備、およびアジアにおける炭素循環のホットスポット（水田地帯の灌溉や自然・人為起源の火災）に着目したモデル高度化を行い、アジア広域での現在と将来における炭素収支量の推定、および両者の違いを把握した。高精度化したモデルを用いて広域シミュレーションを行い、サブ課題1で開発されたSVRモデルとの比較や過去と将来での空間分布の違いを調べた。その結果、温暖化が促進されるほど陸域生態系全体の吸収量は高いことがわかった。ただし、低緯度地域ではモデル間の違いが大きく、サブ課題1と議論した結果、その原因はフラックス観測データの不足という結論に至った。確度の高い炭素収支量を把握する上で、今後、熱帯のフラックス観測網を充実させることは欠かせないと言える。また、純生態系生産量の推定には炭素プールの初期値が重要であり、衛星観測で得られたバイオマスデータによる初期条件の最適化が良いアプローチの一つであることがわかった。ただし、条件の最適化に有用なリファレンスデータは限られており、植生バイオマスや土壌有機炭素データを観測に基づいて開発することが、生態系の二酸化炭素量を評価する上で必要だと言えよう。このように、「炭素収支の現状把握」に必要とされる具体的な課題が把握できたことがサブ課題3における成果であり、今後はこれらの研究課題へ取り組むことで国内外の炭素収支研究を大きく前進させるものと考える。

[キーワード] 炭素循環、純生態系生産量、リモートセンシング、BEAMS、MODIS

### 1. はじめに

本課題の全体目標は、様々な衛星プロダクトを有効利用し、データ・モデル融合を通した陸域炭素循環モデルの高精度化である。特に、(1)既存の利用可能データを有効利用した陸域炭素循環モデル改善への道筋を立て、陸域炭素循環モデルを高精度化する、(2)完成されたモデルを用いて陸域炭素循環の過去～将来の変動を再評価する、ことを目的とする。精度向上のために、モデル入力データの再評価や改良・導入プロセスの選定が欠かせず、改良モデルによる炭素収支の再評価を行うことが本課題の全体目標を達成させる上で最も重要な作業の一つとなる。モデル入力データの評価では、新たな地上観測網データの利用と各項目固有の空間データ処理方法の開発を行う必要がある。改良プロセスの選定では、各地域の生態系の特徴を踏まえたプロセス選定を行う必要がある。

## 2 ．研究開発目的
サブ課題3の研究目的は、アジア域を対象として、衛星データ利用型陸域炭素循環モデルによるシミュレーションとモデルの改良を行い、特に、様々な衛星観測ベースのデータによって、どの程度モデルの結果が改善するかを検討しつつ、アジアにおける潜在的に将来の環境変動が大きい地域に着目して現象の解明を行うことである。植生、光、水、温度のデータ評価や、水田地帯の灌溉プロセスの開発、熱帯における人為・自然起源の火災プロセスの導入を軸とした作業を行い、衛星データ利用型陸域生物圏モデルBEAMS $ ^{1)} $ , $ ^{2)} $ , $ ^{3)} $ を用いて過去と将来での陸域炭素循環シミュレーションを行った。以下が、サブ課題3が担当した業務内容である。

- 平成24年度: アジア域での陸域炭素循環モデル試行のための環境整備やサブ課題2で構築されたシベリアの葉面積指数が陸域炭素循環シミュレーションに与える影響を評価した。

- 平成25年度：サブ課題1で構築されたモデルと陸域生物圏モデルBEAMSを利用してアジア域の陸域炭素循環シミュレーションを行った。特に大きな変動が起こる可能性のある個所に着目して陸域炭素循環のシミュレーションを行った。

- 平成26年度：サブ課題1と陸域生物圏モデルBEAMSで構築されるモデルを利用してアジア域の陸域炭素循環シミュレーションを行った。特に、過去から将来までの陸域炭素循環のシミュレーションを行った。

## 3 ．研究開発方法

サブ課題3の研究全体フローを図(3)-1に示す。アジアを地域に切り分けて入力データ評価やモデル改良を行い、それらをまとめる形で広域シミュレーションを行った。重要性の高い地表面データの評価・改良、各地域で重要視される生態系プロセスの新規導入を行い、そこで得られた科学的知見を基により高精度な“過去～将来の広域シミュレーション”へとつなげた。

モデル入力データの作成・整備作業を行った。対象項目は、日射量、降水量、気温、水蒸気圧、風速、fPAR、LAI、アルベド、土地被覆図である。データ対象期間は2001年から2010年、分解能は1kmグリッドである。将来10年間（2091～2100年）のデータセットは、IPCC第5次評価報告書で使用された4つのRepresentative Concentration Pathways（RCP）シナリオによるGeneral Circulation Model(GCM)の計算結果を用いた。同データの解像度が粗いため、Setoyama and Sasai(2013) $ ^{4)} $ の手法を用いてダウンスケーリングした。データの一部は、サブ課題2へ提供した。

入力データの評価を行った。まず、シベリアを対象に陸域炭素循環シミュレーションを行い、フェノロジーデータの重要性を調べた。サブ課題2から提供されたLAIデータと既存のMODISデータを用いた。LAIデータと気候データ（気温、降水量、下向き短波放射量）の整合性を調べた。二つのLAIデータを使った極域シベリアのベースラインシミュレーションを行い、LAIデータが純生態系生産量の推定結果に与える影響を評価した。また、各地域をカバーする複数の気象観測網のデータセットを用いて、日射量、水蒸気圧、気温データの評価を行った。

水田の灌溉プロセス、及び火災プロセスをBEAMSに導入して、新規プロセスの重要性を調べた。水田の炭素収支解析では、農業プロセスを導入した耕作地用モデルBEAMS-C $ ^{5)} $ にメタンプロセスを導入した。同プロセスは、酸化還元電位の低下に伴うメタン基質の生成、稲の成長、バブル、拡散に伴うメタン放出、酸化によるメタン消失である。真瀬水田サイト（茨城県つくば市）で検証を行った。火災プロセスは、自然起源、もしくは人為的な火災イベントが頻発する東南アジアを対象とした。衛星データで検知された火災面積（MODISのMCD64、MCD45プロダクト）を基に炭素収
支解析を行った $ ^{6)} $ 。火災による消失炭素量推定を植生バイオマス由来と土壌泥炭由来に分けて記述した。バイオマス量は、衛星観測データ $ ^{7)} $ を用いてフィッティングし、モデルラン初期条件を改善させた。

アジア地域における過去と将来の陸域炭素循環シミュレーションを行った。過去のモデルラン解析では、サブ課題1で開発されたSVRモデルによる炭素循環シミュレーションを行った。その後、BEAMS、SVR、サブ課題1から提供されたFLUXCOMデータから得られた3つの純生態系生産量を比較した。最後に、衛星観測データに基づく過去モデルランと4つのRCPシナリオデータに基づく4つの将来モデルランを行った。5つのモデルランによる純生態系生産量の空間分布の比較から、炭素収支研究における今後の技術的な課題について考察した。

1. モデル入力データの作成 (H24-26)

図(3)-1 サブ課題3の研究フロー。

## 4 ．結果及び考察

## （１）モデル入力データの評価

気象データの検証を行い、妥当な範囲の時空間パターンを確認できた（図(3)-1）。比湿はやや違いがみられたため、観測地点の標高と1グリッドの比湿データで想定した標高との差との関係を調べた。その結果、比湿の誤差が大きいほど標高の差が大きく、その傾向は気温減率と整合的であることがわかった。誤差は空間代表性に起因するものであり、サブ課題3で作成した1kmグリッド解像度の気候データは概ね妥当であることがわかった。

シベリア域を対象にLAIデータの評価、及びモデルランによる炭素循環への影響評価を行った。その結果、サブ課題2で作成されたLAIデータと既存のMODISプロダクトの空間分布はほぼ同じ傾向であるものの、その増減傾向（線形トレンド）は大きな違いがあった。シベリア中央部では、
MODISが減少、サブ課題2データが増加傾向であった（図(3)-2）。そこで、気温、降水量、短波放射の増減傾向を計算し、各気象要素との整合性を調べた（図(3)-3）。その結果、気温と短波放射は減少、降水量はほとんど変化しなかった。本地域では光や温度の低下は植生の生長活動を抑制する方向に働くことを踏まえると、サブ課題2データとは整合的でないことがわかった。更に、両データをBEAMSへ入力して純生態系生産量を計算した結果、LAIデータと同様の増減傾向を示した（図(3)-4）。LAIの時空間的な推定精度は炭素収支解析において非常に重要であることがわかったため、サブ課題2との情報共有、およびSPOT/VEGETATION固有の問題も含めた議論を行った。本サブ課題3では、MODIS/LAIデータを採用することとした。
図(3)-1 モデル入力である気温、日射量、比湿の検証結果。

図(3)-2 MODIS（左）とサブ課題2で作成されたLAI（右）の増減トレンド分布(2001-2010年)。

図(3)-3 気温（左上）、降水量（右上）、短波放射（左下）の増減トレンド分布。

図(3)-4 MODIS（左）とサブ課題2のSPOT（右）ベースのLAIから推定された純生態系生産量（NEP）の増減トレンド分布。

## （２）モデルの高度化

灌溉プロセスの開発とBEAMSへの統合を行い、水田（茨城県つくば市）のGPP、NEP、メタンフラックスのポイントスケールシミュレーション及び検証を行った（図(3)-5）。真瀬サイトにおいて、モデル推定結果はおおむね地上観測値と良い一致を示しており、栽培暦の田植え、収穫イベント、灌溉期間とも整合的な季節パターンを示した。各検証項目の年々変動もうまく再現できており（R>0.87、GPP・NEPのRMSE=30.0, $ 1.1gC/m^{2}/month $ ）、水田の炭素循環を概ね妥当に再現できたと考えられる。

火災に伴う炭素放出量の推定を目的としたモデル改良を行い、東南アジア全体の炭素放出量を計算した。バイオマス量の推定精度を改善するため、モデルラン初期条件を変えてバイオマス量
の空間パターンを推定し、既存研究である衛星観測データ $ ^{7)} $ との比較を行った（図(3)-6）。その結果、概ね妥当な空間パターンを再現できた（ $ R^{2}=0.88 $ ）。差がある地域は、評価データとモデル推定結果の対象期間が異なることに大きく依存していると考えられる。次に、森林火災に伴う炭素排出量を解析した。泥炭地帯を含む熱帯林や一部の耕作地で火災に伴う炭素放出量が多い傾向を示した（図(3)-7）。泥炭地帯や人為的活動が活発な地域で放出量が多くなる傾向が概ね妥当に推定されていることがわかった。地域を分けて詳細に解析した結果、インドネシアでは水蒸気圧や降水量が下がる時期に乾燥によって火災面積が広がり、炭素放出量が増えてエアロゾルが増えることが確認できた。これらをコントロールする最も大きな要因は、エルニーニョであり、ENSOインデックスとも整合的な結果を示した。

図(3)-5 真瀬水田サイトにおける $ CH_{4} $ 放出量（上） $ CO_{2} $ 収支量（中、下）の検証
図(3)-6 初期条件の最適化に伴うバイオマス量の比較

図(3)-7 インドネシアの炭素収支解析。火災による炭素放出量とエアロブルの光学的厚さとの関係（上）、及び降水量と水蒸気圧の経年変化（下）。背景の濃淡はENSOインデックス（MEI）の強度を表す。
## （３）現在と将来における炭素循環シミュレーション

アジア地域における純生態系生産量の空間分布を調べた結果、温暖化傾向が強いシナリオほど大きな炭素吸収源になることがわかった（図(3)-8）。5つのシナリオ別に結果を比較すると、過去よりも将来の方が吸収量は多く、どの地域も全体的に吸収方向にシフトした。温暖化に伴って生態系に対する温度制限が緩和され、より大きな吸収源になる可能性があることがわかった。サブ課題1から提供されたSVRモデルによる推定結果、及び経験モデル相互比較プロジェクトFLUXCOMのモデルアンサンブルとの比較では、サブ課題3の総一次生産量の方が熱帯で低い値を示し、純生態系生産量もそれに呼応して同様の傾向がみられた（図(3)-9、図(3)-10）。この違いの妥当性を理解するためにフラックス観測タワー3地点の観測値を合わせて調べた結果、サブ課題3とフラックス観測タワーの結果は純生態系生産量が負になるなどの傾向が良く一致した。このため、サブ課題1で開発されたモデルの結果がやや過大評価である可能性があり、サブ課題1の担当者とモデル精度向上について議論をした。その結果、サブ課題1で開発したSVRモデルの元となる観測データが熱帯地域で不足しているため、精度が下がる可能性があるという結論に至った。熱帯地域のフラックス観測をより増やしていくことが、同地域の炭素収支解析において重要であると言える。また、純生態系生産量の推定値幅がサブ課題3とその他で大きく異なった。これは初期値を求めるspin-upが原因であり、サブ課題1が開発を進める林齢マップやバイオマス量などの炭素プール量に関わるデータが今後の重要な研究課題となることを指摘する。

図(3)-8 衛星観測（左）と4つの将来予測シナリオ（右）を基にしたアジア地域の純生態系生産量の空間分布。
[gC/m^{2}/year]

図(3)-9 総一次生産量の空間分布。本研究結果（左）とサブ課題1が開発したSVRモデルによる結果（右上）、及びサブ課題1の結果を含むモデル相互比較プロジェクトの結果（右下）。

(gC/m²/year)

図(3)-10 純生態系生産量の空間分布。本研究（左）とサブ課題1が開発したSVRモデルによる（右上）、及びFLUXCOMの結果（右下）。カラーバーは、左図が左下、右の2図が右下。
## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

衛星データ利用型モデルBEAMSにより作成された衛星観測データをベースとするプロダクトは、炭素循環の現状把握における重要なデータセットであり、今後は炭素収支解析に関わる多くの研究者に利用されることが期待できる。

詳細な解像度でホットスポット解析を行うことで、熱帯での地上観測の充実や炭素プール量関連の研究促進など、炭素循環モデル研究分野における本質的な課題を創出することができた。

プロセスモデルによる確度の高い純生態系生産量の計算を全球1 kmグリッドまで詳細化する研究の道筋がついた。衛星観測データを複合利用した炭素循環研究では例がないことから、自然生態系の二酸化炭素の吸収・放出量を診断的に把握する新規的な研究成果だと考える。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

特に特筆すべき事項はない。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

東アジア、及び東南アジアにおける純生態系生産量の主題図は、我が国やアジア地域の温暖化抑止政策の立案の基礎資料として利用可能である。

温暖化啓蒙活動の一環として、極東アジア地域を対象としたデータ配信事業（国立環境研究所ホームページ内）を行っており、本課題で得られた成果はその事業への活用を検討している。

サブ課題3では自然生態系の二酸化炭素吸収量を現状把握するデータを作成した。これは、温暖化抑制策における自然生態系の価値を定める基礎データそのものであることから、排出権取引やグリーン電力証書のような現状の環境政策とは異なる、新たな温暖化抑止政策の立案に貢献することが見込まれる。

## 6 ．国際共同研究等の状況

1）日本学術振興会　外国人招へい研究者事業、衛星リモートセンシングMODISを用いた陸域炭素収支の解析（研究代表者：佐々井崇博、招へい研究者：Ramakrishna Nemani博士、NASA Ames研究所、2012年実施。

上記事業の枠組みをベースに、本課題の出張予算で年1回ペースでのNemani博士と議論を行った。衛星観測データとモデル計算資源に関する最新情報を収集しながら進めることで、国内外の動向を踏まえた先駆的な研究を行うことができた。本課題終了後、より連携を深める予定で合意している。

## 7 ．研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>
1) Y. SHI, T. SASAI, and Y. YAMAGUCHI: Ecological Modelling, 272, 98-115 (2014)

“Spatio-temporal evaluation of carbon emissions from biomass burning in Southeast Asia during the period 2001-2010.”

## くその他誌上発表（査読なし）>

特に特筆すべき事項はない。

## （2） 口頭発表（学会等）

1）相庭一輝、佐々井崇博、小谷亜由美、太田岳史：日本気象学会2012年度秋季大会(2012)「陸域生物圏モデルBEAMSを用いたシベリア地域の水、エネルギー、炭素収支解析」

2) T. SASAI, S. NAKAI, Y. SETOYAMA, K. ONO, S. KATO, M. MANO, M. KAZUTAKA, A. MIYATA, N. SAIGUSA, R. NEMANI and K. NASAHARA: AGU Fall meeting, San Francisco USA, 2012

“Analysis of the spatial variation in the net ecosystem production of rice paddy fields using the diagnostic biosphere model, BEAMS.”

3) Y. SETOYAMA and T. SASAI: AGU Fall meeting, San Francisco USA, 2012

“Analyzing decadal net ecosystem production control factors and the effect of recent climate events in Japan.”

4) Y. SHI, T. SASAI: 9th International Carbon Dioxide Conference, Beijing (CHINA), 2013 "Evaluations of the spatial and temporal variations of biomass burning emissions in Southeast Asia during 2001-2010."

5）帯川裕基、佐々井崇博：日本気象学会2013年度秋季大会(2013)「東アジアにおけるNEP変動要因の地域的特徴の解析」

6）山田大輔、佐々井崇博：日本気象学会2013年度秋季大会(2013)

「微生物成長プロセスを統合した陸域生物圏モデルによる全球土壤分解量の解析」

7）佐々井崇博、山田大輔、相庭一輝、脊戸山祐子、林美晴、小谷亜由美、太田岳史、村上和隆、加藤創史、吉田龍平、檜山哲哉、松永恒雄、三枝信子、奈佐原顕郎：日本気象学会2013年度秋季大会

「衛星観測データを複合利用した診断的手法によるシベリア地域の炭素収支解析」

8）帯川裕基、佐々井崇博：日本気象学会2014年度秋季大会（2014）

「アジア東部における陸域炭素収支量の変動要因解析」

## （3） 出願特許

特に特筆すべき事項はない。

## （４）「国民との科学・技術対話」の実施

1）独立行政法人科学技術振興機構（JST） スーパーサイエンスハイスクール（SSH）支援事業、自然科学部交流会、名古屋大学（名古屋）、2012年11月11日.

2) NHK文化センター主催、NHK大河講座「ひとの大学」、NHK文化センター名古屋総支社（名古屋）、2013年11月27日.
## （５）マスコミ等への公表・報道等

特に特筆すべき事項はない。

## （6） その他

特に特筆すべき事項はない。

### 8 \. 引用文献

1) Sasai, T., K. Ichii, Y. Yamaguchi, R.R. Nemani, 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.

2005.12.

2) Sasai, T., K. Okamoto, T. Hiyama, Y. Yamaguchi, 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.

3) Sasai, T., N. Saigusa, K.N. Nasahara, A. Ito, H. Hashimoto, R.R. Nemani, R. Hirata, K. Ichii, K. Takagi, T.M. Saitoh, T. Ohta, K. Murakami, Y. Yamaguchi, T. Oikawa, 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, 2011.6.

4) Setoyama, Y., T. Sasai, Analyzing decadal net ecosystem production control factors and the effects of recent climate events in Japan, Journal of Geophysical Research, 118, 1, 337–351, doi:10.1002/jgrg.20038, 2013.3.

5) Sasai, T., S. Nakai, Y. Setoyama, K. Ono, S. Kato, M. Mano, K. Murakami, A. Miyata, N. Saigusa, R.R. Nemani, K.N. Nasahara, Analysis of the spatial variation in the net ecosystem production of rice paddy fields using the diagnostic biosphere model, BEAMS, Ecological Modelling, 247, 175-189, doi:10.1016/j.ecolmodel.2012.08.016., 2012.12.

6) Shi, Y., Sasai, T., Y. Yamaguchi, Spatio-temporal evaluation of carbon emissions from biomass burning in Southeast Asia during the period 2001-2010, Ecological Modelling, 272, 98-115, doi:10.1016/j.ecolmodel.2013.09.021, 2014.1.

7) Saatchi, S. S., Harris, N. L., Brown, S., Lefsky, M., Mitchard, E. T. A., Salas, W., Zutta, B. R., Buermann, W., Lewis, S. L., Hagen, S., Petrova, S., White, L., Silman, M., Morel, A., 2011. Benchmark map of forest carbon stocks in tropical regions across three continents. Proceedings of the National Academy of Science of the United States of America 108, 9899-9904.
## （４）北極域における陸域生態系変動の把握

公立大学法人 大阪府立大学

生命環境科学研究科

植山 雅仁

平成24～26年度累計予算額：3,675千円

（うち、平成26年度予算額：1,125千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

北極域を対象としてCO₂及びエネルギー収支を広域的に評価した。アラスカ域を対象として21サイトでの観測データからデータベースを整備した。整備された観測データと人工衛星リモートセンシングデータとの関係を機械学習法により決定し、総一次生産量(GPP)、生態系呼吸量(RE)、純生態系交換量(NEE)、純放射量、顕熱フラックス、潜熱フラックスを2000～2011年の期間について広域化した。アラスカ域では、森林火災及び火災からの植生回復過程におけるGPPの変化やCO₂収支の変動が森林域の炭素収支に重要であることが明らかとなった。また森林火災は、冬季のアルベドを上昇させ、アラスカ域全体の純放射量を有意に低下させることが明らかとなった。このことは、森林火災が北極域生態系の地表面の放射強制力を低下させることを意味する。以上のことから、森林火災が北極域生態系におけるCO₂及びエネルギー収支を評価する上で不可欠な要因であることが明らかとなった。そこで、重要なプロセスである火災攪乱の効果、及び永久凍土のふるまいをプロセスモデル（Biome-BGC）に導入し、アラスカ域についてCO₂収支を評価した。プロセスモデルでは、改良前後ともに、経験的手法により算出されたCO₂交換量の空間分布を再現することは出来なかった。経験的手法を用いたCO₂交換量及び蒸発散量を入力として改良モデルを最適化すると再現精度が向上することが明らかとなった。最適化対象とするパラメータについては、最大気孔コンダクタンスが重要なパラメータであることが示された。北極域全体のCO₂及びエネルギー収支を評価するために、全球スケールのデータであるFLUXCOMデータを、本研究で広域化したアラスカ域のデータを用いて検証した。検証の結果、FLUXCOMの結果は北極域生態系におけるCO₂・エネルギー収支をある程度、妥当に評価できていることが分かった。今後、北極域生態においては、森林火災の効果、及び気孔コンダクタンスに係わる情報を広域で評価することが重要であるといえる。

[キーワード]

$ CO_{2} $ ・エネルギーフラックス、北極域生態系、経験的広域化、最適化、リモートセンシング

### 1. はじめに

北極域では温暖化や雪氷面積の減少、永久凍土の劣化などの急激な環境変動が進行している $ ^{1} $ 。これらの環境変動は今後も北極域において継続・激化することが予測されており $ ^{1),2} $ 、陸域生態系の炭素やエネルギーの収支が将来大きく変化しうることが懸念されている $ ^{1),3} $ 。観測研究からは、
近年の温暖化による春の早期化により北極域生態系の炭素吸収量の増大 $ ^{4)} $ や、秋の温暖化による積雪時期の遅れによる炭素放出量の増大 $ ^{5),6)} $ が生じていることが明らかとなっている。一方、広大な北極域の炭素・エネルギー収支を観測のみから明らかにすることは困難であるため、陸域炭素循環モデルの高度化やリモートセンシングを用いた観測データの広域化技法の構築がこの地域の炭素・エネルギー収支を評価するうえで不可欠である。

## 2 ．研究開発目的

本課題の目的は、北極域を対象として陸域生態系の炭素・エネルギー収支に関する観測データをリモートセンシングで広域化する手法を構築し、構築された広域データを使ってプロセスモデルを高度化する手法を開発することである。

### 3. 研究開発方法

アラスカ域における21サイトのタワーフラックス観測データを収集し、CO_{2}及びエネルギーフラックスのデータベースを構築した。構築したデータベースと人工衛星リモートセンシング等から得られる環境変数（植生指数、表面温度、日射量、土地被覆分類、火災履歴、アルベド）との対応関係を構築し、機械学習型の経験モデル（サポートベクタ回帰）を構築した $ ^{7)} $ ， $ ^{8)} $ 。構築された経験モデルと広域の入力データを用いて、アラスカ域を対象として総一次生産量（GPP）、生態系呼吸量（RE）、純生態系交換量（NEE）、顕熱フラックス、潜熱フラックス、純放射量を推定した。

北極域全体をカバーできる$\mathrm{CO}_{2}\cdot\mathrm{エネルギーフラックスデータとして、近年、FLUXCOMにより経験モデルを用いて構築されたプロダクトを検証した。このプロダクトでは、複数手法のアンサンブル平均をとることにより、信頼性の高い$\mathrm{CO}_{2}\cdot\mathrm{エネルギー収支を推定することを目的としている。本課題でアラスカ域を対象として用いたサポートベクタ回帰$^{7),8),9)}$も経験モデルの一つとしてFLUXCOMプロダクトの構築に利用されている。

上記の経験的手法による広域プロダクトを用いて、北極域のプロセスを組み込んだBiome-BGCモデル $ ^{10} $ を最適化し、北極域におけるエネルギー・水・炭素収支の再現性を評価した。このモデルは、北極圈特有のサブモデルをサブ課題1に提供して構築されたモデルである。寒冷圈に特有のプロセスとして、簡易的な永久凍土モジュール $ ^{11} $ 、火災における植生の変化などを導入している。本課題では衛星プロダクトを利用して既往のモデルパラメータを最適化し、再現性を高めることを目的としている。

## 4 ．結果及び考察

## （１）アラスカ・北極域を対象とした陸域フラックスの経験的広域化

アラスカ域を対象とした2000～2011年における広域化された総一次生産量(GPP)、生態系呼吸量(RE)、純生態系交換量(NEE)を図(4)-1に示す。GPP及びREは、森林帯である内陸部において高く、北極海沿岸のツンドラ生態系において低い値を示した(図(4)-1a,b)。広域化されたNEEから、ツンドラ生態系はこの期間においてCO₂の放出源、森林生態系はCO₂の吸収源として作用していることが明らかとなった。

この期間における $ CO_{2} $ 収支の空間分布には、原野火災による影響(図(4)-1f)が強いことが明らかとなった(図(4)-1d,e)。火災の影響は森林が優占する内陸地域で特に顕著であり、近年に森林火
災が起こった地域においてはGPPの減少(図(4)-1d)に伴ってNEEが放出傾向となっていることが見積もられた(図(4)-1e)。一方、森林火災が起こった後10年以上が経過している地域については、植生の回復によるGPPの増加により、年間のCO₂吸収量が増加することが示された(図(4)-2)。対象領域のGPP、REは、2000～2011年でそれぞれ369 ± 22、362 ± 12 Tg C yr⁻¹であり、対象とした12年間でCO₂ニュートラルであり、吸収・放出に有意な傾向は見られなかった⁷)。

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

図(4)-1 経験的広域化手法により広域化された 2000～2011 年の年間平均 GPP(a)、RE(b)、NEE(c) 及び、同期間における GPP と NEE の線形トレンド(d, e) と原野火災が生じた年(f)

図(4)-2 火災からの年数に対する 2000～2011 年における GPP(a) と NEE(b) の線形トレンド。図(4)-1d, e を林齢ごとに整理した。
森林火災による土地被覆変化は、アラスカ域全体のエネルギー収支を変化させた(図(4)-3)。特に、火災跡地では冬季のアルベドが増加するため純放射量が低下した。冬季における純放射量の低下は年間の純放射量を低下させた。このことは森林火災によって地表面の放射強制力が低下することを表す。純放射量の低下に伴って顕熱フラックスの低下が見積もられており、森林火災は対流圈下層の気温を低下させる効果をもつことが示唆された。将来の温暖化環境下においては森林火災が多発・大規模化することが懸念されているが、火災後の生態系は純放射量や顕熱フラックスを低下させるため、温暖化に対してネガティブフィードバックとして作用する可能性があることが示された。

図(4)-3 アラスカ域を対象とした森林火災に伴うエネルギーフラックスの変化量。

FLUXCOMプロダクトにおける結果の一例として、GPP, NEEの空間分布を図(4)-4に示す。北極域におけるGPPについてはシベリアや北アメリカ北部などに分布するツンドラ植生において低く、北ヨーロッパやロシアなどに広がる森林域で高い値を示した。NEEは、ツンドラ地域の広範囲で炭素の正味収支がゼロ、もしくは炭素放出を示した。一方で、多くの森林域では強い吸収となった。この傾向は、アラスカ域ついて構築したデータ（図(4)-1c,d）と同様であった。

FLUXCOMプロダクトとアラスカ域について構築したデータ（図(4)-1）の季節変動(図(4)-2)と経年変動を比較した。季節変動については、概ね、両者の結果が一致した(図(4)-5)。NEEについては季節変化のタイミングに関して、特に春(4-5月)のNEEが吸収に転じるタイミングでFLUXCOMが構築したデータ（図(4)-1）に比較して遅くなる傾向となった(図(4)-5)。また、秋(9-10月)についてはNEEが放出に転じるタイミングがFLUXCOMで早いなどの違いが見られた。経年変動に関しては、項目によって絶対値に差がみられるものがあるが、変動成分に着目すると、顕熱フラックスとNEEを除いて、変動のパターンが一貫していた。以上のことから、北極域を対象とした解析においてはFLUXCOMデータが有効であることが分かった。
図(4)-4 FLUXCOMプロダクトのGPP，NEEの空間分布。NEEについては負の値は大気→陸への吸収を示す。2001-2012年の平均値を示す。

(2001-2011; overlapping period, Alaska mean)

図(4)-5 アラスカ全域におけるサポートベクタ回帰による推定値 $ ^{7)} $ ， $ ^{8)} $ とFLUXCOMプロダクトの推定値の月別平均値の比較。2001-2011年の平均値を示す。

## （２）広域プロダクトを用いたプロセスモデルの最適化

広域蒸発散量データ (図(4)-3)をモデル制約に用いたパラメータの最適化実験を行った。未知数として最大気孔コンダクタンスと遮断蒸発係数の2変数を選択してパラメータの最適化実験を行った。得られた最大気孔コンダクタンス (図(4)-6)については、空間的には植生タイプに応じた分布を示した。一部、海岸近辺においては大きな値が得られているが、これは気候データの解像度に起因した問題と考えられる。蒸発散量に関するRMSEについては0.2～0.3 mm day $ ^{-1} $ 程度であったが、モデルに付随する既存パラメータを使った実験と比較して、大幅な改善が得られた。最大気孔コンダクタンスなどの植物生理パラメータの調整によりプロセスモデルの再現性が向上する可能性が示されたことから、この地域における植物生理パラメータの観測の重点化や推定法を確立することがモデルの不確実性を低減させる上で重要であるといえる。
(a)

(b)

(a) 最大気孔コンダクタンス(m/s)

(b) 蒸発散量RMSE(mm/day)

図(4)-6 アラスカ域を対象とした広域衛星プロダクトを利用したモデルパラメータ最適実験の結果の一例。左：推定された最大気孔コンダクタンス、右：モデル・データ間の蒸発散のRMSE。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

・観測点の不足からこれまでに広域的な評価が困難であった北極域生態系におけるCO2・エネルギー収支に関して、地上観測データと衛星観測データを利用して、高精度に広域評価することが可能となった。本課題では観測データをできるだけ多く利用するというアプローチのもとでの広域評価であり、既存研究に多くみられるモデルを利用した評価に比較して、実態をより表現できていると考えられる。

・北極域生態系におけるCO₂・エネルギー収支には、原野火災や火災からの植生回復が重要なプロセスであることが明らかとなった。

・本手法を用いた広域CO₂・エネルギー収支のデータをプロセスモデルの制約として用いることで、モデルパラメータを空間的に逆推定できる可能性が示され、モデルの高度化につながることが明らかとなった。

## （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＞

・日本は北極評議会のオブザーバ資格を有するなど、国際的にも北極圏において重要な役割を果たすようになってきている。その中で、本課題の成果は、既存の研究成果に比較して、より多くの観測データを利用するアプローチで現状の陸域炭素・エネルギー収支の変動を把握することに成功している。他国の研究成果に比較して、より実際の炭素収支・エネルギー収支・植生変動を
把握することができるようになってきており、変動のメカニズムもより解明できるようになってきたために、これらの成果を生かして、北極評議会などのための基礎資料として利用することが可能である。

## 6 ．国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はない。

## 7 ．研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) M. UEYAMA, K. ICHII, H. IWATA, E. S. EUSKIRCHEN, D. Z. ZONA, A. V. ROCHA, Y. HARAZONO, C. IWAMA, T. NAKAI and W. C. OECHEL: Journal of Geophysical Research Biogeosciences, 118, 1–16 (2013)

“Upscaling terrestrial carbon dioxide fluxes in Alaska with satellite remote sensing and support vector regression”

2) M. KONDO, K. ICHII, M. UEYAMA, Y. MIZOGUCHI, R. HIRATA, and N. SAIGUSA: Ecological Research, 28, 893–905 (2013)

“The role of carbon flux and biometric observations in constraining a terrestrial ecosystem model: a case study in disturbed forests in East Asia”

3) K. ICHII, M. KONDO, Y. OKABE, M. UEYAMA, H. KOBAYASHI, S. -J. LEE, N. SAIGUSA, Z. ZHU, and R. B. MYNENI: Remote Sensing, 5, 6043-6062 (2013)

“Recent changes in terrestrial gross primary productivity in Asia from 1982 to 2011”

4) M. UEYAMA, K. ICHII, H. IWATA, E. S. EUSKIRCHEN, D. Z. ZONA, A. V. ROCHA, Y. HARAZONO, C. IWAMA, T. NAKAI and W. C. OECHEL: Journal of Geophysical Research Biogeosciences, 119, 1947–1969 (2014)

“Change in surface energy balance in Alaska due to fire and spring warming, based on upscaling eddy covariance measurements”

5) M. KONDO, K. ICHII, and M. UEYAMA: Agricultural and Forest Meteorology, 201, 38–50 (2015)

“Impact of anomalous climates on carbon allocation to biomass production of leaves, woody components, and fine roots in a cool temperate deciduous forest”

## くその他誌上発表（査読なし）>

1）市井和仁、植山雅仁：海外の森林と林業，92，58-63（2015）

「地上観測データと衛星観測データの統合による広域の陸域二酸化炭素収支の推定」

## （2） 口頭発表（学会等）

1) M. UEYAMA, K. ICHII, H. IWATA, E. EUSKIRCHEN, D. ZONA, A. ROCHA, Y. HARAZONO, C. IWAMA,
T. NAKAI and W. OECHEL: AGU Fall meeting, San Francisco USA, 2012

“Increase of surface energy fluxes due to warming climate in Alaska based on upscaling of eddy covariance measurements”

2）植山雅仁、市井和仁、岩田拓記、中井太郎、原蘭芳信：日本気象学会2013年度秋季大会、仙台、2013

「アラスカ域における北極生態系のCO₂収支の広域評価：フラックス観測ネットワークと経験的広域化」

3) M. UEYAMA, K. ICHII, H. IWATA, E. EUSKIRCHEN, D. ZONA, A. ROCHA, Y. HARAZONO, C. IWAMA, T. NAKAI and W. OECHEL: AGU Fall meeting, San Francisco USA, 2013

“Simulating carbon and water fluxes at Arctic and boreal ecosystems in Alaska by optimizing the modified BIOME-BGC with eddy covariance data”

4) M. UEYAMA, N. TAHARA, H. IWATA, H. NAGANO, and Y. HARAZONO, AGU Fall meeting, San Francisco USA, 2014

“Inverse estimation of parameters for a coupled photosynthesis and stomatal conductance model using eddy covariance measurements at a black spruce forest in Alaska”

5）植山雅仁：信州大学数理・自然情報科学科・数理科学談話会、松本、2015

「陸域生態系をめぐる温室効果気体とエネルギーの流れ—数理でつなぐスケールの溝—」

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

## （４）「国民との科学・技術対話」の実施

1）植山雅仁：農業気象学会近畿支部大会 公開シンポジウム、大阪、2013年11月30日

「北極域における環境変動と炭素収支－温暖化は生態系バイオマスを増加させるか？」

## （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) Hinzman et al. (2005), Evidence and implications of recent climate change in northern Alaska and other arctic regions. Climate Change, 72, 251-298.

2) Chapman, W., and J. E. Walsh (2007), Simulations of arctic temperature and pressure by global coupled models, J. Clim., 20, 609–632.

3) Chapin III, F. S., et al. (2005), Role of land-surface changes in arctic summer warming,
Science, 310, 657–660.

4) Euskirchen, E. S., A. D. McGuire, and F. S. Chapin III (2007), Energy feedbacks of northern high-latitude ecosystems to the climate system due to reduced snow cover during 20th century warming, Global Change Biol., 13, 2425-2438.

5) Ueyama, M., H. Iwata, and Y. Harazono (2014), Autumn warming reduces the $ CO_{2} $ sink of black spruce forest in interior Alaska based on a nine-year eddy covariance measurement, Global Change Biol., 20, 1161-1173.

6) Piao et al. (2008), Net carbon dioxide losses of northern ecosystems in response to autumn warming. Nature, 451, 49–53.

7) Ueyama, M., et al. (2013), Upscaling terrestrial carbon dioxide fluxes in Alaska with satellite remote sensing and support vector regression, J. Geophys. Res. Biogeosciences, 118, doi:10.1002/jgrg.20095.

8) Ueyama, M., et al. (2014), Change in surface energy balance in Alaska due to fire and spring warming, based on upscaling eddy covariance measurements, J. Geophys. Res. Biogeosciences, 119, 1947-1969, doi:10.1002/2014JG002717.

9) Yang, F., et al. (2007), Developing a continental-scale measure of gross primary production by combining MODIS and AmeriFlux data through support vector machine approach, Remote Sens. Environ., 110, 109-122.

10) Thornton, P. E., et al. (2002), Modeling and measuring the effects of disturbance history and climate on carbon and water budgets in evergreen needleleaf forests, Agricultural and Forest Meteorology, 113, 185-222.

11) Beer et al., (2007), Effects of soil freezing and thawing on vegetation carbon density in Siberia: A modeling analysis with the Lund-Potsdam-Jena dynamic global vegetation model (LPJ-DGVM), Global Biogeochemical Cycles, 21, doi:10.1029/2006GB002760.