Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
“The role of carbon flux and biometric observations in constraining a terrestrial ecosystem model: a case study in disturbed forests in East Asia”

2) 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”

3) 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”

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) K. ICHII, W. JU, K. S. CHENG, S. NIU, Y. H. LEE, Y. F. D LAI: AsiaFlux Newsletter, 38, 25–27 (2015)

“Synthesis and assessment of carbon and water budget: current and future aspects”

## （2） 口頭発表（学会等）

1) K. ICHII AND M. KONDO: AOGS-WPGM Joint Assembly, Singapore, 2012 (招待講演)

“Refinement of a terrestrial biosphere model using satellite-based products.”

2）近藤雅征，市井和仁：日本気象学会2012年度秋季大会（2012）「GOSATL4Aプロダクトを利用した全球生態系呼吸量の算出」

3) K. ICHII, M. KONDO, W. WANG, H. HASHIMOTO AND R. NEMANI: AGU Fall meeting, San Francisco USA, 2012

“Sequential optimization of a terrestrial biosphere model constrained by multiple satellite based products: Carbon and water cycle simulations in Asia.”

4) K. ICHII: The Second International Workshop on Diagnosis of Environmental Health by Remote Sensing, Chengdu, China, 2012 (招待講演)

“Recent changes in terrestrial carbon cycle in Asia: Multimodel and data analysis”
5）高橋和也，市井和仁：第22回生研フォーラム「広域の環境・災害リスク情報の収集と利用フォーラム」(2013)

「日本におけるTerra/MODIS雪被覆プロダクトの検証と雪モデルとの比較」

6）市井和仁，近藤雅征，植山雅仁，佐々井崇博，小林秀樹：日本地球惑星科学連合大会2013年大会（2013）

「衛星データを複合利用したモデル-データ統合による陸域炭素循環モデルの改善のフレームワーク」

7）近藤雅征，市井和仁：日本地球惑星科学連合大会2013年大会（2013）「全球での生態系モデル・GOSAT L4Aを含む観測主体プロダクトの相互比較」

8）近藤雅征，市井和仁，植山雅仁，溝口康子，平田竜一，三枝信子：日本地球惑星科学連合大会2013年大会(2013)

「アロケーション比を基にした陸域生態系モデルの多変量最適化」

9) K. ICHII, M. KONDO, Y. OKABE, S. J. LEE, W. JU, A. ITO, T. SASAI, M. UEYAMA, P. K. PATRA, N. SAIGUSA, J. KIM, 9th International Carbon Dioxide Conference, Beijing, China, 2013 "Model-data synthesis of terrestrial carbon cycles in Asia: CarboEastAsia perspective."

10) M. KONDO, K. ICHII, 9th International Carbon Dioxide Conference, Beijing, China, 2013 "Global scale model inter-comparison with GOSAT L4A and empirical upscaling based estimates of terrestrial biospheric variables."

11) K. ICHII, M. KONDO, S. -J. LEE, J. JU, A. ITO, T. SASAI, H. SATO, M. UEYAMA, C. H. CHO, P. K. PATRA, N. SAIGUSA, J. KIM: Joint conference of 11th AsiaFlux international workshop, 3rd HESSS, and 14th annual meeting of Korean society of agricultural and forest meteorology on “Communicating science to society: coping with climate extremes for resilient ecological-societal systems”, Seoul, Korea, 2013

“Model-data synthesis of terrestrial carbon cycles to quantify carbon budget in Asia”

12) K. ICHII, M. KONDO, A. ITO, S. J. LEE, T. SASAI, H. SATO, M. UEYAMA, H. KOBAYASHI, N. SAIGUSA, J. KIM: AGU Fall meeting, San Francisco, USA, 2013.

“ASIA-MIP: Multi model-data synthesis of terrestrial carbon cycles in Asia”

13）近藤雅征，市井和仁，植山雅仁：日本地球惑星科学連合連合大会（2014）「冷温帯落葉広葉樹林におけるアロケーションの年次変化解析」

14) M. KONDO, K. ICHII: AOGS 11th Annual Meeting, Sapporo, Japan, 2014 "Estimation of global forest age by biosphere model inversion"

15) K. ICHII, M. KONDO, P. PATRA, A. ITO, T. SASAI, H. SATO, M. UEYAMA, H. KOBAYASHI, N. SAIGUSA: AOGS 11th Annual Meeting, Sapporo, Japan, 2014

“Comparison of top-down and bottom-up approaches toward refinements of terrestrial carbon cycles estimation in Asia”

16) M. KONDO, K. ICHII: AsiaFlux Workshop 2014, Los Banos, Philippines, 2014

“Spatial variation in global scale estimates of carbon-use efficiency: ecosystem model, remote sensing, and empirical upscaling”
17）市井和仁、近藤雅征、植山雅仁：日本気象学会2014年度秋季大会（2014）「GOSAT L4Aプロダクトと種々のボトムアップ手法の陸域炭素収支の比較」

## （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）市井和仁，地球温暖化の将来予測～高校から大学への橋渡し～，福島大学オープンキャンパス模擬講義，福島大学，2012年8月5日

2）市井和仁，地球温暖化の仕組みと将来予測，模擬講義，福島県立橘高等学校，2013年10月30日

## （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) Bonan G.B., Lawrence P.J., Oleson K.W., et al. (2011) Improving canopy processes in the Community Land Model version 4 (CLM4) using global flux fields empirically inferred from FLUXNET data. Journal of Geophysical Research, 116, G02014.

2) Ichii K., Wang W., Hashimoto H., et al. (2009) Refinement of rooting depths using satellite-based evapotranspiration seasonality for ecosystem modeling in California. Agricultural and Forest Meteorology, 149, 1907-1918.

3) Yang F., Ichii K., White M., et al. (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.

4) Ichii K., White M. A., Votava P., et al. (2008) Evaluation of snow models in terrestrial biosphere models using ground observation and satellite data: Impact on terrestrial ecosystem processes. Hydrological Processes, 22, 347-355.
5) Ueyama M., Ichii K., Iwata H., et al. (2013), Upscaling terrestrial carbon dioxide fluxes in Alaska with satellite remote sensing and support vector regression. Journal of Geophysical Research, 118, 1266-1281.

6) Pan Y., Chen J.M., Birdsey R., et al. (2011) Age structure and disturbance legacy of North American forests. Biogeosciences, 8, 715-732.

7) Zhang C., Ju W., Chen J.M., et al. (2014), Mapping forest stand age in China using remotely sensed forest height and observation data, Journal of Geophysical Research-Biogeosciences, 119, 1163-1179, doi:10.1002/2013JG002515.

8) Wildlife Conservation Society (WCS); Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. (2005) Last of the Wild Project, Version 2, 2005 (LWP-2): Global Human Influence Index (HII) Dataset (Geographic). Palisades, NY: NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). http://sedac.ciesin.columbia.edu/data/set/wildareas-v2-human-influence-index-geographic.

9) Giglio L., Randerson J.T., van der Werf G.R., et al. (2010), Assessing variability and long-term trends in burned area by merging multiple satellite fire products, Biogeosciences, 7, 1171-1186.

10) Richards F.J. (1959), A flexible growth function for empirical use, Journal of Experimental Botany, 10, 290-300.

11) Ciais P., Sabine C., Bala G., et al. (2013), Carbon and Other Biogeochemical Cycles. In: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Stocker, T.F., D. Qin, G.-K. Plattner, M. Tignor, S.K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex and P.M. Midgley (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.

12) Maksyutov S., Takagi H., Valsala V.K., et al. (2013), Regional $ CO_{2} $ flux estimates for 2009-2010 based on GOSAT and ground-based $ CO_{2} $ observations, Atmospheric Chemistry and Physics, 13, 9351-9373.

13) Birdsey R. A., Lewis G. M. (2003), Current and historical trends in use, management, and disturbance of US forestlands. In: The potential of US forest soils to sequester carbon and mitigate the greenhouse effect, (eds Kimble JM, Linda HS, and Birdsey RA), CRC Press LLC, New York, NY, USA, pp. 15-33.

14) Fang J. Y., Chen A. P., Peng C. H., et al. (2001), Changes in forest biomass carbon storage in China between 1949 and 1998, Science, 292, 2320-2322.

15) Kondo M., Ichii K., Ueyama M., et al. (2013) The role of carbon flux and biometric observations in constraining a terrestrial ecosystem model: a case study in disturbed forests in East Asia, Ecological Research, 28, 5, 893–905.
## （２）衛星データを複合利用した陸域プロダクトの構築

独立行政法人 海洋研究開発機構

地球表層物質循環研究分野

小林 秀樹

〈研究協力者〉

独立行政法人 海洋研究開発機構

地球表層物質循環研究分野 近藤 雅征（平成26年度）

平成24(開始年度)～26年度累計予算額：11,665千円

（うち、平成26年度予算額：8,321千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

地球規模での陸域炭素循環過程の評価を行うためには陸域炭素循環モデルや統合評価モデルの構築、地上観測サイトのネットワーク化と観測プロトコルの共通化に加えて、これらの手法の入力値やスケールアップデータとなる衛星プロダクトの開発が必要不可欠である。本研究では、陸域炭素循環モデルの不確実性低減と将来予測に資するべく、モデルの制約となる衛星データを収集し陸域プロダクトを構築した。特に、様々な衛星プロダクトの中でも葉面積指数LAIと生物季節（フェノロジー）に着目し、疎な樹冠を形成しLAIの推定精度の向上が望まれる北方林についてLAIと展葉日のプロダクトを新たに構築し精度を検証した。LAIに関しては、アラスカの現地調査やデータ収集で集められたクロトウヒの樹木構造データや林床反射率などを入力値として三次元放射伝達モデルで適切なルックアップテーブルを構築して推定した。その結果、代表的なグローバルLAIプロダクトであるMODISのMOD15のLAI過大傾向が改善され、より現場データに近いLAIを得られることが明らかとなった。また、フェノロジー推定に関しては、アラスカにおいて北緯61°〜71°にかけて地上カメラから算出した展葉日・落葉日のタイミングを用いて複数のフェノロジーアルゴリズムを比較・検証した。その結果、北方林で最も精度の良い単一のアルゴリズムは見いだせず、それぞれのアルゴリズムの特徴に応じて推定精度のばらつきが存在することが分かった。この結果から、特定のアルゴリズムを利用するのではなく、複数手法・複数衛星データの平均値を利用することで安定的に高い精度が保証されると結論づけた。

[キーワード] 衛星リモートセンシング、葉面積指数、展葉日、フェノロジー、北方林、MODIS、SPOT-VEGETATION

### 1. はじめに

地球規模での陸域炭素循環過程の評価を行うためには陸域炭素循環モデルや統合評価モデルの構築、地上観測サイトのネットワーク化と観測プロトコルの共通化に加えて、これらの手法の入力値やスケールアップデータとなる衛星プロダクトの開発が必要不可欠である。衛星観測は、グ
ローバルスケールで高頻度に均一な観測値が得られる唯一の方法であり、地上観測値と異なり特定の地域のデータに依存しないため、グローバルな生態系モデルの検証に適した観測手法であると言える。米国海洋大気庁（National Oceanic and Atmospheric Administration）は、1970年代からTIROS/NOAAシリーズの極軌道地球観測衛星を用いて大気・海洋観測を始めた。そのNOAAに搭載されたAVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer)は、赤と近赤外域の分光チャンネルから計算される正規化植生指数（NDVI）を用いることで、陸域の植生変動解析にも応用できることが明らかとなった。このNOAA/AVHRRのNDVIデータセットを用いることで大気のCO2濃度と植生活動の関係 $ ^{1} $ や10年スケールの高緯度植生変動 $ ^{2} $ など、地球規模の陸域植生変動が次々に明らかとなった。

一方で、NDVIは植生量を強調するために考案された衛星分光指標であり、特定の生態系パラメータ（例えば、展葉日や葉面積指数、地上部バイオマスなど）と1対1対応する物理量ではない。1980年代後半に構想が持ち上がった米国航空宇宙局（NASA）のEOS（Earth Observing System）計画では、陸域生態系や大気・海洋の物理量の高精度推定を目標に定め、そのための衛星アルゴリズム開発研究が進められた。1999年に打ち上げられたNASAの衛星Terraは、そのデータ処理系において高次プロダクト作成アルゴリズムを実装した初めての地球観測衛星であり、Terraに搭載されたMODISセンサからは葉面積指数（LAI；Leaf Area Index）、フェノロジータイミング、総光合成量などが衛星観測後にほぼリアルタイムで処理され、インターネットを通じてオンラインで無償提供されている。

こうした衛星プロダクトの蓄積とともに、グローバルLAIやフェノロジー情報については、地上データによる検証活動が進められ次第に精度が明らかとなった。その中で北方林における葉面積指数やフェノロジーデータの定義の不明瞭さが生態系モデルで衛星プロダクトを利用する際の問題となることが明らかとなった $ ^{3)} $ 。LAIに関してはMODISのLAIプロダクト（MOD15）やヨーロッパの研究コミュニティで作成されたCYCLOPES、カナダ・トロント大学のGLOBMAPなど、従来から様々な機関がグローバルなデータセットを作成している。しかし、これらの多くの衛星プロダクトでは、北方の疎林でLAIを過大推定するという問題がある。Kobayashi et al. $ ^{4)} $ は、シベリアのカラマツ林において中間赤外反射率を利用した植生指数NDII(Normalized Difference Infrared Index)の季節変化を利用することで、カラマツ樹冠のLAIを林床と分離して推定する手法を開発し精度を明らかにした。一方で、北米に広く分布するクロトウヒなどの常緑針葉樹の樹冠LAIについては、研究が進んでおらず、その精度の改善が強く望まれる。また、フェノロジープロダクトに関しては、北方林の検証事例が乏しく、衛星フェノロジータイミングが実際の植生の展葉や落葉（常緑樹の場合には、林床植生の季節変化を含む）とどのような対応関係があるかについては未知な部分が多い。本サブテーマでは、モデルによる陸域炭素循環推定値の制約データとして利用可能な衛星プロダクトを構築することを目指し、その中でも特に炭素収支解析への感度の大きい葉面積指数とフェノロジータイミングのデータについてその精度を明らかにサブテーマ1へ提供することを目的としている。

## 2 ．研究開発目的

本研究の目的は、陸域炭素循環モデルの不確実性低減と将来予測に資するべく、モデルの制約となる衛星データを収集し陸域プロダクトを構築する。その中でも本サブテーマでは、単葉スケ
ールの光合成速度や蒸発散計算値を群落レベルにアップスケールするために必要となる代表的な生態系構造パラメータであるLAIと生物季節（フェノロジー）の衛星推定値に着目してグローバルなデータ収集を行う。さらに、疎な樹冠を形成しLAIの推定精度の向上が望まれる北方林についてLAIと展葉日のプロダクトを新たに構築する。

### 3. 研究開発方法

## （１）衛星データの収集と構築

本研究ではプロダクトの構築を行うために複数の衛星データを収集した。NASAのMODISセンサのプロダクトついては、大気補正済み地表面反射率データMOD09（2000-2013年まで全球）、葉面積指数/FAPARデータMOD15(2000-2013年まで全球)の8日間コンポジットデータを収集した。MOD09とMOD15のそれぞれのプロダクトの空間分解能は500m及び1kmである。また、フランスの衛星SPOT-VEGETATIONの10日間コンポジット大気補正済み地表面反射率データS10（1998-2013年まで全球）のデータも収集した。SPOT-VEGETATIONの空間分解能は1/112°である。この他に、より長期のフェノロジーデータセット構築のために、NASAゴダード宇宙飛行センターが作成したNOAA/AVHRRのGlobal Inventory Modeling and Mapping Studies (GIMMS)データを利用した。GIMMSでは赤と近赤外の反射率から計算されるNDVIの15日毎の最大値を代表値として各月2枚のデータ（上旬1-15日、下旬16～最終日）を提供している。空間分解能は0.0833°（中緯度で約8km）である。

## （２）北方林のLAIプロダクトの構築と検証

LAI推定に関してはシベリア・アラスカ地域でそれぞれの地域に最適なLAI推定アルゴリズムを適用して推定を行った。いずれの地域でも、樹冠部が疎な状態（つまりLAIが低い）であり衛星観測値に対する林床の影響が強く出ている。その為、林床の影響をうまく補正してLAIを推定する必要がある。シベリアではサブ課題担当者が過去の研究で開発した手法 $ ^{4)} $ を用いて2012年までのLAI推定を行った。この手法では、カラマツ林が落葉針葉樹で春先の雪解け後かつ展葉前後に林床植生層からの分光反射情報を観測できることに着目している。この方法では、まず、展葉日のNDII(林床NDII)と林床LAIの関係式を予め三次元放射伝達モデル(FLiES) $ ^{5)} $ で作成しておく。次にDelbart et al. $ ^{6)} $ の方法を用いて、植生指数NDIIの季節変化から展葉日を推定し、展葉日のNDIIを林床NDIIと定義する。さらに林床NDIIと林床LAIの関係式から林床LAIを推定する。カラマツ樹冠のLAI推定は林床LAI毎に三次元放射伝達モデルで計算したNDIIと樹冠LAIの関係式を用いて行うものである。また、アラスカでは、フェバンクス郊外で観測されたクロトウヒ林の毎木調査、シュート構造データなどを用いて3次元放射伝達計算を行い、LAIと赤反射率、近赤外反射率との関係を予め計算してルックアップテーブルとして作成する。そしてこのルックアップテーブルを用いてLAIの推定を行う。クロトウヒの樹冠LAI推定を行う際にも、カラマツ同様に林床反射率の影響を強く受ける。しかし、常緑針葉樹林では一年を通じて常に樹冠に葉が存在するため落葉樹であるカラマツと同じ方法で林床の影響を補正することはできない。そのためアラスカのクロトウヒ林で測定した林床反射率のデータをルックアップテーブル作成の入力値として利用し、林床の影響を適切に取り込こんだ。

本研究ではLAI推定値の検証はアラスカのクロトウヒ林を中心に実施した。現場データを収集するために、米国アラスカ州フェアバンクス郊外のアラスカ大学フェアバンクス校の森林調査地
Poker Flat Research Rangeにて現地調査を2013年7月下旬に実施し、クロトウヒのシュート構造を調べた。Poker Flat Research Rangeの葉面積指数データは、このシュート構造データとLAI-2000による森林ギャップ観測のデータ(2011年9月に取得)から見積もった。その他に、2011年にアラスカ州のダルトンハイウェイに沿って観測されたトウヒ林のギャップ観測値(LAI-2000)のデータを収集し、検証データとして利用した。

## (3) シベリア・アラスカのフェノロジープロダクトの構築と検証

収集した衛星データから算出した植生指数（NDVI, NDII, NDSI）から展葉日と落葉日の推定を行った。展葉日と落葉日を推定するアルゴリズムとして、NDII法 $ ^{7} $ 、NDVIr法 $ ^{8} $ 、Zhang et al. $ ^{9} $ 法（以下、Zhang法とする）の3つの手法を採用した。NDII法はNDIIが雪解け後，展葉前に最小となる特徴を利用した方法であり、NDVIr法は植生成長期における各ピクセルのNDVIの最小値 $ \left(\mathrm{NDVI}_{\mathrm{min}}\right) $ と最大値 $ \left(\mathrm{NDVI}_{\mathrm{max}}\right) $ を計算し、これらの値で規格化した $ \mathrm{NDVI}_{\mathrm{ir}}=\left(\mathrm{NDVI}-\mathrm{NDVI}_{\mathrm{min}}\right)/\left(\mathrm{NDVI}_{\mathrm{max}}-\mathrm{NDVI}_{\mathrm{min}}\right) $ が0.5（50%）を超えた場合にonsetとする閾値法 $ \left(\mathrm{NDVI}\ 50\%\right) $ である。Zhang法はMODISの標準フェノロジーアルゴリズムで採用されている手法である。図(2)-1に衛星によるフェノロジー推定値の精度検証を行ったサイトをまとめた。本研究では、インターバル地上カメラで撮影された植生の季節変化の情報を検証データとして採用し、アラスカの北緯61°～71°に至る内陸性常緑樹林帯（クロトウヒ）とツンドラ生態系を含む計17サイトのデータを収集して解析した。使用した地上カメラでは1～6時間おきに植生を撮影したスナップショット画像もしくは動画が記録されており、これらの画像の中から最も撮影条件の良い一枚を毎日抽出した。内陸性常緑樹林帯では樹冠の季節変化は小さいため、森林の林床に設置した画像を利用し、林床植生の季節変化を解析した。地上カメラによるフェノロジータイミングの決定法は、以下の通りである。まず、春から秋にかけてのカメラ画像から植物の写っている画角を切り出し、その画角の中の赤（R）、緑（G）、青（B）のそれぞれの256階調のデジタル値の平均を計算した。このR,G,BからGreen Excess Index $ \left(\mathrm{GEI}=2\mathrm{G}-\mathrm{R}-\mathrm{B}\right) $ の季節変化を算出し、Zhang法でフェノロジータイミングを算出した。Zhang法ではGEI指標をロジスティック関数でフィッティングし、その三次微分がゼロとなる4点（“green-up”= $ D_{1} $ ，“maturity”= $ D_{2} $ ，“senescence”= $ D_{3} $ ，“dormancy”= $ D_{4} $ ）を展薬・落葉のタイミングと関連付けている。本研究では、植生の季節変化がクリアに撮影されているカメラ画像を用いて目視で春・秋の展葉・落葉日を抽出し、この結果とZhang法による $ D_{1} $ と $ D_{2} $ の関係から、地上データを用いた展葉日として展葉日= $ \left(0.75\times D_{1}+0.25\times D_{2}\right) $ 、落葉日= $ \left(D_{4}-9.2\right) $ の関係を得た。この値を地上で得られた展葉日の最確値として2つの衛星データ（SPOT-VEGETATION及びTerra-MODIS）に対する3手法（NDVI $ _{r} $ 法、NDII法、Zhang法）との比較を行った。

さらに衛星データを用いたフェノロジー観測手法の適用限界について、三次元植生放射伝達モデルFLiES $ ^{5)} $ を用いた理論的考察を行った。この理論的考察ではアラスカ・フェアバンクスのポーカーフラット調査地で行った森林調査で得られたクロトウヒの疎林の葉面積指数や、別途収集した林分構造と林床反射率のデータをもとに、樹冠率15％と45％の仮想林分を作成し、雪解け前の5月20日（積算日140）から秋の10月1日（積算日274）の降雪後のタイミングまでの植生指数NDVIの季節変化を計算した。その際に、クロトウヒの樹冠の葉面積と針葉の反射率・透過率は季節変化せず一定とし、林床植生の分光反射率を季節変化させてシミュレーションを行った。シミュレーションを実施した日時と太陽天頂角及び林床植生の赤・近赤外の反射率を表(2)-1にまとめた。太陽
天頂角は、SPOT-VEGETATIONやTerra-MODIS衛星の通過時刻に近い午前10:30における角度を利用した。

図(2)-1 展葉日推定のために用いた地上カメラデータの位置

表(2)-1 放射伝達シミュレーションを行った日時と太陽天頂角及び林床反射率

DOY	SZA	Understory reflectance
Red	NIR
Spring-1 w/snow	140 (May 20th)	47.57	0.561	0.466
Spring-2	140 (May 20th)	47.57	0.0737	0.294
Summer-1	182 (Jul. 1st)	44.31	0.0527	0.330
Summer-2	213 (Aug. 1st)	49.14	0.0527	0.330
Autumn-1	244 (Sep. 1st)	58.62	0.0737	0.294
Autumn-2	274 (Oct. 1st)	69.93	0.0737	0.294
Autumn-2 w/snow	274 (Oct. 1st)	69.93	0.561	0.466

## 4 ．結果及び考察

## （1） 衛星データの収集と構築

MODISセンサのプロダクトついては、大気補正済み地表面反射率データMOD09（2000-2013年まで全球）、薬面積指数/FPARデータMOD15（2000-2013年まで全球）の8日間コンポジットデータを収集した。収集されたデータは全球で合成を行い、グローバルなデータセットを構築した。この際、各ピクセルの品質情報を用いて、良質のピクセルのみを用いてデータセットを構築した。
SPOT-VEGETATIONのデータについても、大気補正済地表面反射率S10を収集(1998-2013年)し、10日毎の反射率データ、植生指数データを構築した。

## （２）北方林のLAIプロダクトの構築と検証

本サブテーマで構築したアラスカとシベリアのLAIを図(2)-2に示す。表(2)-2に、本サブテーマでMODISデータをベースにして新たに構築したLAI推定値の検証結果をまとめた。MOD15はR7-16サイトを除いて、地上観測値よりも大きい傾向にあり、MOD15は樹冠LAIを過大推定している事がわかる。一方で、今回新たに推定したLAIは、より地上観測地に近い値となった。これはアラスカのクロトウヒの適切な林床反射率を用いて放射伝達モデルでルックアップテーブルを作成することで精度向上が見られたことを示している。本研究で推定された2011年7月のLAI（maximum LAI compositing）と地上観測値とのRoot mean square error（RMSE）は0.47（誤差±33%）であった。一方で、MOD15 LAI（同じく2011年7月のmaximum composite LAI）を同じサイトで比較したところ、RMSE=0.94（誤差±66%）であり、本研究で構築したアラスカの常緑針葉樹のLAI推定値が既存の衛星プロダクトよりも高精度であることが明らかとなった。

アラスカ夏期最大LAI推定例

図(2)-2 シベリアとアラスカの葉面積指数の推定結果例（左:アラスカ、右:シベリア）

表(2)-2 アラスカにおける衛星LAI推定値の検証結果

サイトID	緯度(北緯)	経度(西経)	地上LAI	本研究	MODIS LAI
R7-01	67.990	149.762	0.96	0.28	0.90
R7-3	67.516	149.847	1.58	0.96	2.40
R7-16	66.027	150.122	3.47	2.96	1.60
R7-18	65.842	149.648	1.98	1.96	2.30
US-Prr	65.123	147.487	0.82	0.96	1.10

## (3) シベリア・アラスカのフェノロジープロダクトの構築と検証

構築したフェノロジーデータの例としてNOAA/AVHRRによる展薬・落葉データセット（図(2)-3）、SPOT-VEGETATIONによる展薬・落葉データセット（図(2)-4）を示す。本サブテーマでは、NOAA-AVHRR
は全球、SPOT-VEGETATIONとMODISデータによるフェノロジーとLAIのデータセットはシベリアとアラスカで構築した。

SPOT-VEGETATIONとTerra-MODISに3つのフェノロジー観測手法を適用して推定した展葉日と地上カメラデータから算出した展葉日を比較した結果、どの衛星データ・手法も推定値にばらつきが見られた。また、他の手法と比較して明らかに高精度に推定可能な手法、衛星データの組み合わせを見出すことはできなかった。森林地域での比較結果から、春先の展葉日は手法により地上カメラから算出した実際の展葉日より2.9-12.7日早めに推定されることが明らかとなった。NDII法は森林地域では比較的良好に推定できていた。ツンドラ地域では、採用した手法により実際より早く推定されているもの(NDVIr法（MODIS利用）、Zhang法（SPOT-VEGETATION利用）、Zhang法（MODIS利用））と実際よりも遅く推定された手法（NDVIr（SPOT-VEGETATION利用）、NDII法（MODIS利用）、NDII法（SPOT-VEGETATION利用））が混在していた。一方で、今回推定を試みた衛星データ・手法による展葉日の平均値を地上データと比較した結果、相関係数R=0.64と両者に比較的高い相関が見られた。この比較結果から、衛星データを用いて展葉日を高精度に推定するためには、できるだけ複数の衛星データ・手法を用いて展葉日の推定を行い、その平均値を計算することで代表性高い展葉日が推定できるとの結論に至った。

b. 落葉日

図(2)-3 NOAA-AVHRR GIMMSデータによるグローバルなフェノロジー（展葉・落葉日）推定の結果。図は1982年の推定結果である。NDVIr法により推定した。
図(2)-4 SPOT-VEGETATIONデータから推定した北半球植生の展葉日・落葉日推定結果例（1998-2011年の平均値）（(a）NDVI法による展葉日推定結果、(b)NDWI法による展葉日推定、(c)NDVI法による落葉日推定）

図(2)-5は、2011年と2012年における、地上データによる展葉日と落葉日、複数衛星手法の平均展葉日と落葉日、融雪日・降雪開始日の緯度勾配をプロットしたものである。北緯68°付近を境にして南側は森林、北側はツンドラ地域である。春先には、雪解けのタイミングは衛星推定の展葉日よりも16-19日早く起こっていた（北緯66°における回帰式の幅から評価）。また、衛星データと地上カメラによる展葉日にはほとんどタイムラグがなかった。図(2)-5には秋の落葉のタイミングも同時にプロットしてある。秋には、衛星データによる落葉日の推定値は地上カメラによる推定値より16-22日遅かった。また、降雪のタイミングと衛星データから推定した落葉のタイミングはほぼ一緒であった。このことから、衛星データによる落葉のタイミングは、実際の植生の紅葉・落葉よりも降雪日により強い影響を受けていることが明らかとなった。

図(2)-6は、植生放射伝達モデルによって計算したNDVIの季節変化である。シミュレーションによって得られたNDVIの季節変化は、北方林の典型的な季節変化を表していた。また、図(3)-6には3つの異なる衛星観測幾何条件における結果を示している。本研究の結果から、衛星観測条件がNDVIの季節変化に及ぼす影響は、降雪時期を除いて小さいことが明らかとなった（coefficient of variation < 3.5%）。図(2)-6の棒グラフは、NDVIを算出する際に利用される赤と近赤外反射率に対する林床の寄与（百分率）を示している。林床反射率の寄与は樹冠率（15%、45%）によって異なるが、両者とも季節変化は一致しており、赤及び近赤外の反射率ともに林床反射率の寄与は春
先から秋にかけて徐々に低下している。つまり、春先の展葉日付近は林床の観測に最も向いている時期であり、北方の常緑針葉樹林では、樹冠が常緑であっても林床植生の展葉日の推定が可能であることを示している。また、春先は、融雪のタイミングと展葉のタイミングには一定の相関があると言える。従って、仮に衛星データによる展葉日の推定値が融雪タイミングの影響を受けていたとしても、展葉と融雪に一定の相関があることから展葉日を推定することが可能となっている。一方で、落葉期は太陽天頂角が高くなるため、林床を見通しにくくなり、衛星観測値はより樹冠の影響を受けることになる。この結果、秋は、春先に比べてより常緑の葉の影響を受け、林床が落葉してもNDVIが下がりにくくなることが明らかとなった。

図(2)-5 衛星データから推定された展葉・落葉日のタイミング、地上カメラによる展葉・落葉日のタイミング及び雪解け・降雪のタイミングの緯度勾配（北緯61°～71°）

図(2)-6 放射伝達モデルによるフェノロジータイミングのシミュレーション結果
## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

・葉面積指数についてはより現実に則した森林の構造パラメータや林床の境界条件情報を盛り込むことで推定精度の改善が見込まれることを明らかにし、その広域データセットを構築した。2000年以降、様々な研究グループによって、葉面積指数が構築されてきたが個々の地域を見るとそのプロダクトの精度にはばらつきが見られるのが現状であり、特に、北方林においては、林床の考慮が必要であると考えられていた。本研究では現地の観測を基に推定手法の改良を行いプロダクトを高度化できた。

・フェノロジー推定手法については、複数のカメラ観測点のデータを用いることにより、複数の衛星データ・手法を用いて展薬日の推定を行い、その平均値を計算することで代表性の高い展薬日を推定できることが明らかとなった。一方で落葉日の衛星推定値は実際の落葉よりも遅くなりがちであり、プロダクト利用の際には注意が必要である。

・これらのデータセットについては、今後、論文が受理され次第公開する予定であり、公開後には多くの研究者が利用できるデータとなり波及効果が大きいと想定される。

・モデルによる生態系炭素循環過程の計算結果の不確実性には、モデル構造やモデルの素過程の仮定条件に由来する不確実性のほかに、モデルの入力データとなる観測値（衛星プロダクトなど）の不確実も含まれる。従って、モデルの計算値に対して感度の高いパラメータから順に不確実性を低減させることは、結果的に生態系炭素循環過程の改善につながる。本研究では、今後温暖化の影響がより顕著に現れると予想されている北方林を中心に、生態系モデルの代表的なパラメータである葉面積指数とフェノロジータイミングの改善を行ったが、今後もモデルの高度化と並行してモデルの入力値となる衛星プロダクトの高度化を継続する必要がある。

## （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＞

本研究では、北方林を中心に植生変動解析に利用可能な薬面積やフェノロジーの主題図を作成した。これらの主題図は、極域における温暖化政策の立案の基礎資料として利用が可能である。

## 6 ．国際共同研究等の状況

1) RAMI “Radiation Model Intercomparison project (Phase IV)”, Organizer: Dr. Jean-Luc Widlowski, EU-Joint Research Center, Italy. 2010-現在

衛星データから葉面積指数などの植生パラメータを逆推定するための植生放射伝達モデルの相互
比較実験である。サブ2課題担当者の小林秀樹は2010年より、Phase IVの相互比較実験に参加し、実験結果の比較を通じて自身の開発した放射モデルFLiESの改善につなげてきた。アラスカやシベリアでの葉面積指数マッピングには、この相互比較実験で相互比較された放射モデル(FLiES)が使われている。

2) JICS (JAMSTEC and IARC collaborative studies), "Greenhouse gas dynamics of boreal forest and tundra ecosystems vulnerable to Arctic warming", Counter part: International Arctic Research Center, University of Alaska, Fairbanks, 2011年-2013年 (Phase 1), 2014年-2016年 (Phase 2).

アラスカ州フェアバンクス市郊外のポーカーフラット調査地にクロトウヒ林の熱・水・炭素収支及び生態パラメータを測定するスーパーサイトを設置し、衛星プロダクトの検証データ取得などを行っている。本サブ課題で利用したデータの一部はこのJICSプロジェクトと連携して取得されたものである。

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) 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”

2) H. KOBAYASHI, R. SUZUKI, S. NAGAI, T. NAKAI, and Y. KIM: IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Volume 11, Issue 2, 564–568, 10.1109/LGRS.2013.2278426, (2014)

“Spatial scale and landscape heterogeneity effects on FAPAR in an open canopy black spruce forest in interior Alaska”

## 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) H. KOBAYASHI, R. SUZUKI, S. NAGAI, T. NAKAI and Y. KIM: AGU Fall Meeting, San Francisco USA, 2012

“The 3D plant canopy radiative transfer analysis in an Alaskan black spruce forest: the characteristics of fraction of absorbed photosynthetically active radiation in the heterogeneous landscape.”

2) H. KOBAYASHI, D. BALDOCCHI, Y. RYU, Q. CHEN, S. MA, J. OSUNA and S. USTIN: AOGS-WPGM Joint Assembly, Singapore, 2012

“Energy and carbon fluxes in an oak woodland in California as simulated by the 1D and 3D models.”
3) H. KOBAYASHI, Y. RYU, D. BALDOCCHI, J. WELLES, and J. NORMAN: Asiaflux International Workshop 2013, Seoul, 2013

“Removal of scattered radiation in canopy gap fraction measurements from LAI-2200 Plant Canopy Analyzer”

4) H. KOBAYASHI, K. ICHII, K. ASHWANI, K. AOYAMA, and S. NAGAI: AGU Fall Meeting 2013, San Francisco, USA, 2013

"Analysis of green-up onset across east Siberian and Alaskan forests"

5） H. KOBAYASHI, Y. A. PULPADAN, S. NAGAI（他12名），極域シンポジウム、立川、2014年12月3日

“Estimation of tundra and forest understory vegetation phenology in Alaska from time-lapse cameras and satellite measurements”

6) W. YANG, H. KOBAYASHI, R. SUZUKI, AND N. K. NASAHARA 第5回極域科学シンポジウム、2014年12月3日、国立極地研究所

“Retrieval of understory NDVI in sparse needleleaf forests over Alaska by MODIS BRDF data”,

## （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）小林秀樹、「3つの地域の樹木と気候の関係を観察する」，海洋研究開発機構 一般公開 地球情報公開セミナー 173，2013年10月12日

## （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) Tucker C. J., I. Y. Fang, C. D. Keeling, and R. H. Gammon (1986), Relationship between atmospheric $ CO_{2} $ variations and a satellite-derived vegetation index, Nature, 319, 195–199.

2) Myneni R. B., C. D. Keeling, C. J. Tucker, G. Asrar, and R. R. Nemani (1997), Increased plant growth in the northern high latitudes from 1981 to 1991, Nature, 386, 698–702.

3）小林秀樹（2008），衛星データから推定されたグローバル葉面積指数プロダクトの定義，不確かさ，検証方法，日本リモートセンシング学会誌，28，1，1-16.