Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
・北極域生態系におけるCO_{2}・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。

## (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＞

・今後、陸域炭素収支の推定をより精緻化する上での必要な観測項目、データセット項目として、正味炭素フラックス、バイオマス、樹齢、火災履歴などを抽出した。これらの項目は、今後のモニタリング政策策定への提言として利用できる。

・衛星観測データをモデルに統合させることにより、陸域炭素循環モデルの精度が向上した。このモデルの利用により広域炭素フラックスがより正確に再現される。この結果は大気と陸域の炭素収支をより正確に推定することとなり、国別、地域別などの炭素管理の方策に利用できる。

・東アジア、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卩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、これらの主題図の一部はその事業への活用を検討している。主題図は、自然生態系の二酸化炭素吸収量を現状把握するデータであり、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、温暖化卩止政策の立案に貢献することが見込まれる。

・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。本課題では、北極域における葉面積・フェノロジーデーターの精緻化、多くの観測データを用いた炭素、エネルギーフラックスの広域データの構築などを完成させており、これらのデータは既存研究に比較して多くのサイトを利用するなどして、炭素収支のメカニズムなどの解明に貢献している。これらの成果を生かして、北極評議会のための基礎資料として利用できる。

### 6. 研究成果の主な発表状況

## (1) 主な誌上発表

## く査読付き論文＞

1) Ueyama M., Ichii K., Iwata H., Euskirchen E., Zona D., Rocha A., Harazono Y., Iwama C., Nakai T., Oechel W. (2013) Upscaling terrestrial carbon dioxide fluxes in Alaska with satellite remote sensing and support vector regression. Journal of Geophysical Research Biogeosciences, 118, 1266–1281, doi:10.1002/jgrg.20095.

2) Kondo M., Ichii K., Ueyama M., Mizoguchi Y., Hirata R., Saigusa N. (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, 893–905.

3) Ichii K., Kondo M., Okabe Y., Ueyama M., Kobayashi H., Lee S.J., Saigusa N., Zhu Z., Myneni R.B. (2013) Recent changes in terrestrial gross primary productivity in Asia from 1982 to 2011. Remote Sensing, 5, 6043–6062.

4) Kobayashi H., Suzuki R., Nagai S., Nakai T., Kim Y. (2014) Spatial scale and landscape heterogeneity effects on FAPAR in an open canopy black spruce forest in interior Alaska. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 11(2), 564–568, 10.1109/LGRS.2013.2278426.

5) Shi Y., Sasai T., Yamaguchi Y. (2014) 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.

6) Ueyama M., Ichii K., Iwata H., Euskirchen E.S., Zona D., Rocha A.V., Harazono Y., Iwama C., Nakai T., Oechel W.C. (2014) Change in surface energy balance in Alaska due to fire and spring warming based on upscaling eddy covariance measurements. Journal of Geophysical Research Biogeosciences, 119, 1947–1969, doi:10.1002/2014JG002717.

7) Kondo M., Ichii K., Ueyama M. (2015) Impact of anomalous climates on carbon allocation to biomass production of leaves, woody components, and fine roots in a cool-temperate deciduous forest. Agricultural and Forest Meteorology, 201, 38–50.
## (2) 主な口頭発表 (学会等)

1) Sasai T., Nakai S., Setoyama Y., Ono K., Kato S., Mano M., Murakami K., Miyata A., Saigusa N., Nemani R.R., Nasahara K. (2012) Analysis of the spatial variation in the net ecosystem production of rice paddy fields using the diagnostic biosphere model, BEAMS. AGU Fall Meeting, San Francisco, USA.

2) Ichii K. (2012) Recent changes in terrestrial carbon cycle in Asia: Multimodel and data analysis. The Second International Workshop on Diagnosis of Environmental Health by Remote Sensing, Chengdu, China (招待講演)

3）市井和仁，近藤雅征，植山雅仁，佐々井崇博，小林秀樹（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，日本地球惑星科学連合大会2013年大会，千葉.

4）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（2013）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，日本気象学会2013年度秋季大会，仙台.

5) Kobayashi H., Ichii K., Ashwani K., Aoyama K., Nagai S. (2013) Analysis of green-up onset across east Siberian and Alaskan forests. AGU Fall Meeting 2013, San Francisco, USA.

6) Ueyama M., Ichii K., Iwata H., Euskirchen E., Zona D., Rocha A., Harazono Y., Iwama C., Nakai T., Oechel W. (2013) Simulating carbon and water fluxes at Arctic and boreal ecosystems in Alaska by optimizing the modified BIOME-BGC with eddy covariance data. AGU Fall Meeting 2013, San Francisco, USA.

7) Kondo M., Ichii K. (2014) Estimation of global forest age by biosphere model inversion. AOGS 11th Annual Meeting, Sapporo.

8) Ueyama M., Tahara N., Iwata H., Nagano H., Harazono Y. (2014) Inverse estimation of parameters for a coupled photosynthesis and stomatal conductance model using eddy covariance measurements at a black spruce forest in Alaska. AGU Fall Meeting, San Francisco, USA.

9) Ichii K. (2015) Analysis of recent changes in terrestrial carbon cycles using bottom-up and top-down estimations. Workshop on Meteorological and Carbon Cycle Modeling over Forest and Agricultural Land, PyeungChang, Korea (招待講演)

10) Ueyama M., Iwata H., Ichii K., Nagano H., Harazono Y., Euskirchen E., Donatella Z., A. Rocha, T. Nakai (2015) Long-term observations and synthesis for evaluating carbon dioxide fluxes over Alaska. Fourth International Symposium on the Arctic Research, Toyama.

### 7. 研究者略壓

課題代表者:市井 和仁

名古屋大学大学院修了、博士（理学）、福島大学准教授、現在、海洋開発研究機構主任研究員

研究分担者

1）市井 和仁 （同上）

2）小林秀樹

東京工業大学大学院修了、博士（工学）、現在、海洋開発研究機構主任研究員

3）佐々井 崇博

名古屋大学大学院修了、博士（理学）、名古屋大学助教、現在、筑波大学助教

4）植山 雅仁

大阪府立大学農学部卒業、理学博士、大阪府立大学助教、現在、大阪府立大学准教授
2RFa-1201 衛星データを複合利用したモデルーデータ融合による陸域炭素循環モデルの高精度化

## （１）衛星観測・地上データと陸域炭素循環モデルの統合手法の構築

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 市井 和仁

<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24-25年度）

平成24～26年度累計予算額：15,957千円

（うち、平成26年度予算額：909千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

全球規模の温暖化予測においては、予測の不確実性を与える一要因である陸域炭素循環のより正確な把握が求められている。また、地域スケールでも、森林による炭素収支の把握と管理、将来の気候変動に対応した陸域植生の変動予測などの政策決定のために炭素循環の把握が先進国・途上国において急務となっている。陸域炭素循環をより正確に把握・理解するために、サイトにおける観測、衛星観測、陸域炭素循環モデルングなどの様々な手法を効率的に統合することが必要である。本サブ課題では、（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）データ融合実験を行い、新規モデルから期待出来うる科学的知見を模索する、（3）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、（4）陸域炭素循環研究において必要であるが欠如しているデータ項目の抽出とデータ構築の4項目を実施した。（1）（2）については、Biome-BGCモデルを基盤とし、衛星プロダクトなどの利用できるデータセットを有効利用した陸域炭素循環モデルングのフレームワークを構築し、その上でパラメータ最適化を含む陸域炭素循環モデルを構築した。サイトレベル実験では、モデルでの炭素動態（フラックス・蓄積量）を表現するには炭素フラックスのみならず、バイオマスなどの炭素プール量に関するデータも必要であることが明らかになった。また広域実験では、いくつかの物理量の逆推定を試み、根の深さや最大光利用効率などの空間分布を推定し、広域炭素循環シミュレーションの再現性も向上した。また、これらの解析より、陸域炭素循環シミュレーションを今後改善するには、炭素プール量や林齢などが必要であることが明らかとなるなど、今後、整備が必要であると想定されるパラメータをまとめた。さらに、生態系純炭素交換量と林齢については、グローバルデータセットの構築と既存のプロダクトとの比較を行った。

## [キーワード]

陸域炭素循環モデル、水・炭素循環、データ融合、最適化、リモートセンシング
### 1. はじめに

全球規模の温暖化予測においては、予測の不確実性を与える一要因である陸域炭素循環のより正確な把握が求められている。また、地域スケールでも、森林による炭素収支の把握と管理、将来の気候変動に対応した陸域植生の変動予測などの政策決定のために炭素循環の把握が先進国・途上国において急務となっている。陸域炭素循環をより正確に把握・理解するために、サイトにおける観測、衛星観測、陸域生態モデルングなどの様々な手法を統合する試みが行われている。これらの達成には、(1)サイト観測を衛星データにより広域化(スケールアップ)して、広域プロダクトを構築する、(2)広域プロダクトを陸域炭素循環モデルに用いることでモデルの改善を行う、の2つのステップが必要である。衛星観測データをベースにした陸域プロダクトの構築は過去にも行われており、いくつかのプロダクトも公開されている。例えば、Terra 衛星搭載のMODIS センサを利用した植生指数・葉面積指数等がある。その他GOSAT衛星からの陸域CO₂収支や光合成活性に関係するクロロフィル蛍光などの最新のデータも利用できる。一方、このような陸域プロダクトを利用した陸域炭素循環モデルを改善する試みやデータとモデルを融合させる研究(データ・モデルフュージョン)も広く行われている。例えば、衛星観測ベースの広域蒸発散、光合成量をモデルの制約として用い、植生の根の深さや最大光合成速度等を逆推定したモデル改善が進められている¹)，²)，³）。しかし、これらは陸域炭素循環モデル内の一部パラメータのみの改善にとどまっている。すなわち既往の研究は、ある特定のパラメータやプロダクトに着目したものであって、様々な衛星プロダクトを用いて統合的に陸域炭素循環モデルを改良するものではなかった。

## 2 ．研究開発目的

本課題では、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を目的とする。具体的には、（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）データ融合実験を行い、新規モデルから期待出来うる科学的知見を模索する、（3）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、（4）陸域炭素循環研究において必要であるが欠如しているデータ項目の抽出とデータ構築、という点を目的とする。

### 3. 研究開発方法

## （１）衛星観測・地上観測データと陸域炭素循環モデルの統合手法の構築

本課題では、様々な観測データを制約に用いることのできる「データ・モデル融合型陸域炭素循環モデル」を構築した。モデルの概念設計を行うにあたり、現存する種々の陸域炭素循環モデルに共通する問題点を整理した。その結果、現状の様々な陸域炭素循環モデルおける問題点として、①観測データの不足：様々な地上観測サイトは整備されているが、全球をカバーするのには不十分であること、②無限に存在するパラメータの組み合わせ：観測されるパラメータの数に対してモデル内に含まれるパラメータは膨大であり（例えばBiome-BGCモデルでは50以上のパラメータが存在する）、観測を再現可能なモデルパラメータの組み合わせの自由度が非常に高いこと、③パラメータチューニングが手作業：多くのモデルではモデルパラメータの調整（チューニング）には手作業で行う必要がある。従って、決定されたモデルパラメータは研究者の主観や技量に依
存してしまうこと、④アルゴリズムの不確実性：モデル毎に使用する計算アルゴリズムが大きく異なり、どのモデル表現が最良であるかの判断が必要であること、などの潜在的な問題があると整理できた。これらの問題点を解決できるモデルフレームワークの設計を行った。

本課題で作成したモデルは、これら既存モデルの問題点（①－④）を改善する試みのもと設計した。①に関しては、地上観測ネットワークと衛星観測データを組み合わせた空間的な物理量プロダクトをモデルの制約に利用することを試みた。既存研究では広域スケールにおいては単一プロダクトの利用に留まっている研究がほとんどである¹,²,³。本研究では複数の広域プロダクトを利用することとした。②に関しては、複雑であるとされている陸域炭素循環モデル構造をいくつかの独立性の高いサブモデルに分割することによって解決を図った。モデル全体は様々な素過程を表現するサブモデルの組み合わせで構成されている。これらを独立なサブモデルに分割することにより、比較的パラメータの自由度を小さくすることができる。パラメータ自由度が小さくなることはパラメータ最適化の際の反復計算の回数の節約にもつながる。③に関しては、近年、様々な観測データを制約にしてモデルパラメータを自動決定するモデルパラメータ最適化手法が開発されている。また、最適化を行うためには、計算速度の高速化が求められ、モデル自体をなるべくシンプルなものにする必要がある。④に関しては、代表的なモデルで用いられているサブモデルを比較・評価することによって最適なサブモデルを選択できる。

以上の事項を踏まえた新規陸域炭素循環モデルの概念図を図(1)-1に示す。このモデルの大きな特徴としては、①種々の衛星プロダクトの利用：多くの衛星データをモデルの制約に利用することで様々な物理量に関しての再現が可能になること、②モデル—データ融合手法の優位性：独立性の高いサブモデルに分割することによりパラメータの自由度が低く高速なパラメータが可能になること、③種々のモデルの統合化：既存のいくつかの陸域炭素循環モデルのアルゴリズムの比較を通して最良であると判断されるアルゴリズムの選択を行うことを挙げることができる。以下に各特徴の概略を述べる。

①種々の衛星プロダクトの利用に関しては、水に関しては積雪分布や蒸発散量、炭素循環に関してはフェノロジー、光合成量・呼吸量、バイオマス量、森林火災情報など様々な衛星データをモデル制約として利用することができる(図(1)-1)。本課題独自のデータとしては、サブ課題2で構築されるフェノロジー(展葉時期)と葉面積指数とサブ課題1担当者がこれまで構築してきた機械学習モデルを利用した経験的広域化手法(Support Vector Regression (SVR) モデル) $ ^{2),3)} $ による総一次生産量(Gross Primary Productivity; GPP)、生態系純生産量(Net Ecosystem Productivity; NEP)、GOSAT L4Aプロダクトによる大気—陸域炭素交換量などである。

②データーモデル融合手法の優位性に関しては、陸域炭素循環モデルを独立性の高いサブモデルに分割し、独立性の高い順に最適化を行うこととした。例えば、陸域炭素循環モデルの多くのモデルに共通する基本構造としては、炭素循環・水循環で構成される。この構造のうち、サブモデルの独立性を考慮した場合に、それぞれのサブモデルを段階的に最適化することが可能である(Sequential Optimization)。例えば、最も独立なサブモデルとしては、雪モデルが挙げられる(Tier-1；図(1)-1)。次に葉面積指数の衛星プロダクトを用いることにより、水循環サブモデル全体に制約を与えることが可能である(Tier-2)。炭素循環については水循環サブモデルの影響を大きく受けるため、水循環サブモデルの改良がおこなわれたのちに最適化をする必要がある。この場合、まずは、衛星で観測された葉面積指数を境界条件として与えることにより、光合成量に関
するモデルが制約できる(Tier-3)。一方で森林や草原のフェノロジー(展葉・落葉)については独立にモデル制約が可能である(Tier-3)。さらには生態系呼吸量やバイオマス量などの制約を与えることにより炭素循環全体のモデルの最適化を行う(Tier-4)。

③種々のモデルの統合化については、本課題グループにてソースコードのアクセスが可能なモデルを選び、それら各モデルの構造を調査することにより、どのサブモデルの構造が望ましいのかの決定を進めた。本課題においては、Biome-BGCモデルを基盤としているが、その他、BEAMSモデル、CASAモデル、LPJモデル、TOPSモデル、TRIFFIDモデル、VISITモデルなどのモデルの構造を精査し、水循環サブモデルや炭素循環サブモデルの構築を行った。

図(1)-1 本課題で構築する予定のデータ・モデル融合型陸域炭素循環モデルの概念設計。モデルの基本構造は、一般的な陸域炭素循環モデルにも適用できる形(水循環・炭素循環の結合モデル)とし、水循環・炭素循環においてモデルの制約として利用可能な広域データを吹き出しで示した。なお黄色の吹き出しは本課題の担当者が構築する独自データとなる。各Tierはモデルパラメータ最適化の段階を示す。

## （２）サイトスケールにおけるモデルーデータ融合実験

上記の概念でのモデル構築の前実験として、観測サイトスケールでのモデルーデータ融合実験、モデルパラメータ最適化実験を行った。本課題では2種類の実験を行った。

まずは、AsiaFluxに所属する4サイト（高山、苫小牧、富士吉田、Laoshan（中国））において、比較的パラメータが入手しやすいと考えられる炭素フラックス（総光合成量GPPと純生態系生産量NEP）とプール量（バイオマス・土壌炭素量）を再現させるためのパラメータ最適化実験を行った。Biome-BGCモデルを利用し、そのモデルパラメータの最適化を行った。特に、フラックスとプール量の双方を妥当に再現させるには、どの観測項目が必要かを議論した。
次に、より多様な観測データが存在するサイトにおいて、未知のモデルパラメータを逆推定する試みを行った。サイトは多数のフラックス項目・プール項目が通年観測されている高山サイトを選択した。モデルは新規モデルの基盤となるBiome-BGCを用い、高山観測サイトで観測された微気象学的な観測（渦相関法による観測）と生態学的手法による観測（植生各部の炭素プール量）などで得られた様々な炭素フラックス・プール量を利用して、実際の観測が困難である細根へのアロケーション比を逆推定し、観測された植生各部の炭素プールの経年変動を再現することを試みた。

## （３）広域におけるモデルーデータ融合実験

上述のモデル設計方針やサイトレベルでの試行実験を基に水循環サブモデル・炭素循環サブモデルの構築を行った。水循環サブモデルに関しては、植生の葉面積の動態を衛星データから入力することとした。炭素循環サブモデルにおいては、植生の葉面積の動態を衛星データから入力するモードとモデル内部で計算するモードの2つを存在させた。

水循環モデルの構造としては、雪モデルと植生・土壌などの蒸発散モデルの2つのサブモデル・階層にて構成される。Tier-1の雪モデル（降雪・融雪プロセス）は、熱収支を考慮に入れたプロセスベースのモデル $ ^{4)} $ を採用した。一方で、経験的モデル(Temperature-index model)や半経験的モデル(温度指数・放射バランス)などの異なるアプローチのモデルを比較材料とした。雪モデルの評価は日本のアメダス観測点(計247地点)や北米の積雪水当量観測ネットワーク(SNOTEL；約700地点)における積雪日数やアジア広域（10°S～80°N、70°E～160°E）における衛星ベースの雪プロダクトを用いて行った。

蒸発散モデルはBiome-BGCに含まれる水循環モデルをベースにした。水循環サブモデルの評価としてデータ融合実験を行った。蒸発散の季節変動の広域マップ(SVR法による推定結果 $ ^{2,5} $ )を制約にしてモデル中の根の深さ(Rooting Depth)を推定した。この手法は元々アメリカ・カリフォルニアを対象に開発された $ ^{3)} $ もので、アジア域・グローバルへの適用を検証した。

炭素循環サブモデルのデータ融合実験を行った。炭素循環モデルについてもBiome-BGCモデルの炭素循環をベースにした。さらに、Biome-BGCモデルに対して衛星観測データから推定した葉面積指数（LAI）や光合成有効放射吸収率（FPAR）の変化データを入力して動作するモードを追加した。最適化にはLevenberg-Marquardt法を実装してパラメータの最適化を実施できるようにした。構築したモデルのデータ融合実験として、光合成部分に着目し、光合成量の空間的な推定結果を制約とすることで光利用効率の推定を試みた。

## （４）陸域炭素循環理解のための必要データの構築

上述の（1）～（3）の実験等を通して、陸域炭素循環のモデルシミュレーションにおいて、必要であるが、現状ではデータセットが存在しないパラメータがいくつか存在することが明らかになった。本課題では全球林齢マップ、全球生態系純生産量(NEP)の2データに関して構築と評価を行った。

## 1 ）全球林齢マップの作成

森林における炭素吸収・放出量は成長過程により大きく変化する。従って、林齢情報は森林炭素循環を推定する上で重要であり、本サブ課題で提示する「データ・モデル融合型陸域炭素循環モデル」の精
度向上に必要なデータである。そこで全球スケールの林齢マップ（解像度 $ 0.5^{\circ} \times 0.5^{\circ} $ ）を作成し、既存の北アメリカ・中国域の林齢マップ $ ^{(6),7)} $ との比較を行った。

林齢マップ作製において、既存研究では実測林齢データを、衛星観測データを拠り所に空間的に広げる手法がとられている。しかし、この手法は密に実測データが存在する地域にのみ適用可能であり、全球における林齢分布の推定には不向きである。そこで、本研究では、現在の森林生態系が過去に受けた攪乱影響を推定することにより、林齢を逆算する手法を適用した。また、本研究では、林齢に影響を及ぼす攪乱（干ばつ、風害、熱害、虫害、等）の中でも、人為活動、森林火災を主要な要因と考えた。過去の人為活動による影響は、人為活動が生態系に与えた影響を指数化したHuman Influence Index $ ^{8)} $ を使用した。過去の森林火災による影響は、全球火災消失面積データ（GFEDv3.1 $ ^{9)} $ ）から火災頻度を基に計算した。これらのデータを融合させ、過去の人為活動・森林火災が現在の森林生態系に及ぼした影響（0から100%）を指数化した（以下、人為・火災影響指数）。この人為・火災影響指数を陸域炭素循環モデルBiome-BGCに組み込むことにより、現在（2000年とした）から300年後の森林成長を推定し、更にMitcherich式 $ ^{10)} $ を用い2000年以前まで回帰することで林齢を推定した。

以上の手法で作成された全球林齢マップは、本サブ課題で作成した新規モデルに適用し、陸域炭素循環の広域シミュレーションを高精度化することが目的である。従って、プロットスケールの実測値や特定の小規模地域との比較に耐えられるプロダクトではない。

## 2 ）全球陸域CO_{2}交換量プロダクトの評価

本サブ課題で作成した新規モデルの一利用法として、陸域CO $ _{2} $ 交換量データを融合し陸域炭素循環の細部プロセス（光合成量、呼吸量、炭素蓄積量、分解量、等）を高精度に推定することが期待できる。より精度の高いプロダクトを判別するため、本サブ課題ではトップダウン・ボトムアップ手法から推定した2つの陸域CO $ _{2} $ 交換量プロダクトを比較・評価した。トップダウン手法は大気CO $ _{2} $ 濃度を制約とし、地表面CO $ _{2} $ 交換量を推定する手法である。一方、ボトムアップ手法は陸域炭素循環のプロセスを考慮し陸域CO $ _{2} $ 交換量を推定する手法である。IPCC第5次評価報告書による比較で、この2つの異なる手法による見積もりには未だ隔たりがあることが明らかとなっており、この誤差を如何に縮小させるかが今後の研究の課題である $ ^{[11]} $ 。

本サブ課題では観測データを基に推定されたプロダクトに限定し、トップダウン手法からはGOSAT L4Aプロダクト $ ^{12} $ 、ボトムアップ手法からはSVRモデル $ ^{2),3),5} $ によるCO $ _{2} $ 交換量プロダクトを比較した。GOSAT L4Aは、全球220サイトで観測されたCO $ _{2} $ 濃度（GLOBALVIEW）に加えGOSAT衛星から観測された全球カラム平均CO $ _{2} $ 濃度を制約とし、大気輸送モデルから推定したCO $ _{2} $ 交換量プロダクトである。SVRモデルよるCO $ _{2} $ 交換量は、全球144サイトの渦相関法による炭素フラックスデータを教師データとして、複数の衛星観測データプロダクト（土地被覆分類，地表面温度，葉面積指数，種々の植生指数(NDVI，EVI，GRなど））を説明変数とする高解像度（0.25°×0.25°）の経験的なプロダクトである（以下、SVRフラックス）。これらのプロダクトの比較はGOSAT L4Aに合わせ、全球42陸域タイルにおいて2009年6月から2011年10月（月別分解能）の期間で行った。また、SVRフラックスと同等の基準で比較するため、GOSAT L4Aから化石燃料、火災によるCO $ _{2} $ 排出量を差し引き、生態系によるCO $ _{2} $ 交換量とした（以下、GOSATフラックス）。

## （５）陸域炭素循環の理解促進のために必要な地上観測・衛星観測項目の抽出

これまでの成果において得られた知見より、今後の陸域炭素循環の理解やその不確実性低減のために
必要な地上観測・衛星観測の項目をまとめた。

## 4 ．結果及び考察

## （１）衛星観測・地上観測データと陸域炭素循環モデルの統合手法の構築

図(1)-1の概念設計を基にデータ・モデル融合型の陸域炭素循環モデルを構築した。本モデルは、Biome-BGCモデルを基盤とするモデルで、観測データを制約にしてLevenberg-Marquhart法に基づいたモデルパラメータ最適化アルゴリズムを実装したものである。Biome-BGCに対する変更点としては、(1)雪モデルの改訂、(2)長波フラックス、顕熱フラックスの実装、(3)火災履歴を含む攪乱履歴の導入、(4)衛星データからのLAI/FPARを入力としてモデルが動作する診断型モードの追加、などである。最適化するパラメータのターゲットを容易に変更できるようにするために、最適化するパラメータをテキストファイルに列挙するのみでパラメータの選択ができるようにした。広域におけるモデル実験（(3)広域におけるモデルーデータ融合実験）においては、本モデルを利用した。

## （２）サイトスケールにおけるモデルーデータ融合実験

AsiaFlux 4サイトにおける実験では、炭素フラックス・炭素プール量の観測データのうち、片方のみをモデル制約にした場合、もう片方のパラメータをモデルで再現するのは困難であることが明らかになった。例えば、モデルで再現されたバイオマスと観測されたバイオマスを比較すると(図(1)-2)、バイオマス量とフラックスの双方を制約にした場合(図中OPT)とバイオマス量のみを制約にした場合(図中BMC)では、バイオマス量に関してモデルは観測値をよく再現していた。しかし、炭素フラックスのみを制約にした場合(図中FOPT)では、観測とモデルのバイオマス量の違いが大きかった。

サイトスケール（高山サイト）におけるモデル実験においては、バイオマスや様々な炭素フラックスの素過程の大きさが分かることにより、Biome-BGCにおける葉・幹・根への炭素の配分比が制約されることが分かり、その結果、モデルのバイオマスや炭素フラックス再現性が向上することが分かった(図(1)-3)。特にこれらの配分比の経年変化についてもモデルによって再現できることが分かり、これまでの光合成や生態系呼吸のみならず、バイオマス量、土壌呼吸、純一次生産量などの自動測定が困難なパラメータについても収集することがモデルの改良にも重要であることが示唆された。

図(1)-2 AsiaFlux 4サイトにおけるモデル再現と観測されたバイオマスの比較。バイオマス量と
フラックスの双方を制約にした場合(図中OPT)、炭素フラックスのみを制約にした場合(図中FOPT)、バイオマスのみを制約にした場合(図中BMC)。

図(1)-3 高山サイトにおいて入手できる観測結果をモデル制約に利用した場合の炭素フラックスの経年変動の推定結果。(a) 光合成量、(b) 幹部純一次生産量、(c) 葉部純一次生産量、(d) リターフォール。Biome-BGCモデルを利用した結果。

## （３）広域におけるモデルーデータ融合実験

まず陸域炭素循環モデルに含まれる雪サブモデルの評価の結果を図(1)-4、5に示す。いくつかの陸域炭素循環モデルに含まれる雪サブモデルを利用して北米の積雪量観測ネットワーク(SNOTELサイト)で評価した結果、TOPSモデルに含まれる雪サブモデル $ ^{4)} $ が観測された積雪日数を最もよく再現できていた。従って、TOPSモデルに含まれる雪サブモデルを本モデルの雪サブモデルに採用した。さらに、アジア域において本課題の雪モデル $ ^{4)} $ 、Biome-BGC雪モデル、MODIS積雪プロダクトと比較した結果、Biome-BGCの積雪日数(図(1)-5a)はMODIS積雪日数プロダクト(図(1)-5c)に比較して過小評価であった。本課題の雪モデル（図(1)-5b）は、一部で過大評価の傾向も見られたものの、全体的にはMODIS積雪プロダクトに近かった。他の陸域炭素循環モデルにおいてもBiome-BGCに含まれる雪サブモデルと同様の構造を取るモデルがいくつかあるため、他のモデルにおいてもBiome-BGC雪モデル程度の誤差を含むと考えられる。従って、今回採択したモデルは、現存のいくつかの陸域炭素循環に含まれる雪モデルのうち、最適なモデルであると結論付けた。
VISITモデル

Biome-BGCモデル

LPJモデル

TOPSモデル

モデル過大評価 10 20 30 40~ (Days) モデル過小評価 ☐ ☐ ☐

図(1)-4 SNOTEL 観測地点とモデル間の積雪日数比較。横軸は観測値、縦軸はモデル推定結果。

図(1)-5 積雪日数の分布。(a)Biome-BGC モデル，(b)本課題モデル，(c)MODIS 積雪プロダクト。

次に、観測ベースで推定した蒸発散の季節変動を拘束として、根の深さを逆推定した。その結果、空間的な変化がアジア域の根の深さに見られた。図(1)-6から、1 m以上の根の深さは特定の
乾燥地域に多く見受けられた。特にインド、ミャンマー近辺では衛星データより推定された蒸発散の季節変化をモデルで再現するためには、3m以上の根の深さが必要であることが分かった。一般に利用されている土壌インベントリのデータ（土壌深など）においては、これらの地域では1～2mであり、それらの値を利用すると蒸発散の季節変化を再現することが困難であった。熱帯地域において根の深さが深く推定された地域においては、雨季と乾季が比較的明瞭であり、乾季においても土壌などに保持された水によって光合成・蒸発散が可能であると推測される。また、シベリアなどでも2m程度の深さが推定されているが、これらの地域では凍土の融解などによる水の供給のために植生成長期間においても光合成や蒸発散が維持されると考えられる。これらを再現するためには、モデルにおける凍土の影響を考慮することが必要である。

図(1)-6 土壌水循環モデルの構築を通して得られたモデルパラメータと蒸発散の再現性評価。(a) 広域観測 (SVR) とモデルを利用して逆推定した根の深さ、(b) 逆推定された根の深さを用いてモデル計算した際の蒸発散と広域観測 (SVR) 蒸発散のRMSE誤差 (8日平均；2001-2005年を対象)。

次に特に光合成部分に関するパラメータの最適化を行うことにより、光合成に関連したパラメータ（最大光利用効率）の空間分布が、現実的になった（図1-7）。例えば、中国やインドに広がる耕作地については、肥料や灌溉などがあるために、最大光利用効率が大きくなるのは現実的である。
図(1)-7 本課題で構築したモデルによるアジアの最大光利用効率の空間分布(左)とアジアの植生分布。

将来予測の結果(図(1)-8(a-d))としては、大気CO₂濃度と気温の両者を変動させた場合には、全球的に光合成量が増加する結果となった(図(1)-8(e))。この内訳を解析したところ、大気CO₂濃度の増加のみによる効果としては全球的に光合成を増加させるが(図(1)-8(f))、気温増加による効果では北方では光合成量が増加するが、一方で、熱帯域などの低緯度地域では光合成量を減少させていた(図(1)-8(g))。これらの地理分布の違いについては、基本的には、中高緯度では温暖化が起こっても、光合成の最適気温を超えないことで、継続的に光合成の増加が起こるが、低緯度では光合成の最適な気温を超えてしまうなどの効果により、気温の上昇が逆に光合成を抑制することになる。将来の気候変動・二酸化炭素濃度変動による陸域炭素循環の変動の理解においては、気温に対する応答と二酸化炭素濃度に対する応答の組み合わせで決定されることとなり、それらの影響が今後も持続するか飽和するかをより解明することが重要となるだろう。

図(1)-8 将来予測モデルランの結果。(a)-(d)は年間光合成量(a：気候，CO_{2}ともに現状；b：気候，CO_{2}ともに変動；c：CO_{2}濃度のみ変動；d：気温のみ変動)、(e)-(g)はシミュレーション(a)との差(e：(b)-(a)；f：(c)-(a)；g：(d)-(a))。

## （４）陸域炭素循環理解のための必要データの構築

## 1 ）林齢マップの構築と評価

本サブ課題で推定した全球林齢マップを図(1)-9に示す。顕著な特徴として、100年以上の林齢分布が
北アメリカ北部、南アメリカ中央部、シベリア中央部に見られた。一方、北アメリカ中部から南部、ヨーロッパ、東アジア等の人為活動が活発な地域では低い林齢分布が見られた。中央アフリカ、東南アジアの熱帯地域では強い人為・火災影響により、南アメリカ中央部に比べ林齢が低く見積もられている。

推定した林齢マップを、実測データを基に推定した北アメリカ、中国地域の林齢マップと比較したところ総体的に整合性が見られた（図は北米のみを示す；図(1)-10）。北アメリカ東部は、林業を主にした人為攪乱が頻繁に行われている地域であり $ ^{13} $ 、2つのマップで若い森林の分布が認められた。また、これらのマップは、北部の亜寒帯で高齢の森林が分布している点で整合している。しかし、西部太平洋側の森林分布において、実測データを基にしたマップでは140年以上の高い林齢が広く分布しているのに対し、本サブ課題で推定したマップでは100年以下の比較的若い森林が分布している。この誤差は、この地域における人為活動が比較的活発であるとHuman Influence Indexで推定されていることによる。中国においては、中央部の広範囲において林齢50年以下の若い森林分布が、実測データを基にしたマップと本サブ課題で推定したマップに認められた。中国の森林は、過去20年において非常に活発な人為攪乱の影響を受けてきたことが分かっており $ ^{14} $ 、この影響が双マップにおいて非常に高い精度で反映されていると思われる。しかし中国北東部・南西部においては、局所的に高い林齢分布が両マップに認められるものの、50年以上の林齢の違いが見られた。

以上の比較結果は、特定の地域での誤差はあるものの、推定した林齢マップは広域スケールで信頼できることを示唆している。陸域炭素プール量（バイオマス量等）を再現するには林齢が重要な要素となるが、これまでは本マップのようなグローバルデータは存在しなかった。本データは、陸域炭素循環モデルの入力データとして用いることにより、炭素循環における林齢影響を評価でき、より正確な陸域炭素循環の現状把握と予測が可能になると期待できる。

図(1)-9 本サブ課題で推定した全球林齢マップ。
図(1)-10 北アメリカにおける林齢分布。(a) 実測データを基にした林齢マップ(Pan et al. 2011)、(b) 本サブ課題で推定した林齢マップ。

## 2 ）大気—陸域CO_{2}交換量データ(GOSATフラックスとSVRフラックス)の比較・評価

GOSATフラックスとSVRフラックスの季節変動を比較したこところ、北半球の亜寒帯、温帯地域において整合性がみられた（図(1)-11）。亜寒帯地域では、北西アメリカ（地域ID3）、北西ヨーロッパ（地域ID41）、北東、南西ユーラシア（地域ID28，25）等の地域において高精度で一致した。アメリカ南西部（地域ID8）、南ヨーロッパ（地域ID39）、北東アジア（地域ID32）等の温帯地域では、高い人口密度が特徴あるため、化石燃料・火災によるCO₂排出量を加味したGOSATトータルフラックスとSVRフラックスとでは相対的に乖離が見られた。しかし、それらの排出量を差し引いたGOSATフラックス（生態系によるCO₂交換量）は、SVRフラックスと高い整合性を示した。

一方、熱帯地域では2つのフラックスに大きな乖離が見られた。南アメリカ（地域ID9，10，15）、アフリカ中央部（地域ID17，18，23，24）、東南アジア（地域ID33）に共通して、SVRフラックスの季節変動は常に強いCO₂吸収傾向を示しているのに対し、GOSATフラックスはCO₂ニュートラル付近を中心とした季節変動を示した。

熱帯地域におけるCO $ _{2} $ フラックスの大きな誤差は、其々のプロダクトに使用された観測データに依存する。GOSATフラックスは、GOSAT衛星観測データによる全球でおおよそ一様なCO $ _{2} $ 濃度データに依存するため、地域的なバイアスは少ない。一方、SVRフラックスの推定に使用した144フラックスサイトデータは、亜寒帯・温帯地域に集中しており、熱帯地域においては3サイトデータがあるのみである。従って、SVRフラックスの熱帯地域の見積もりには、データ不足による強いバイアスがあると考えられる。

これらの結果は、GOSATフラックスがより信頼性の高い全球CO $ _{2} $ 交換量プロダクトであることを示しているが、必ずしも新規モデルに適用するプロダクトとして適切である訳ではない。GOSATフラックスは、陸域42タイルの地域別の見積もりであると共に、データ期間が2009年6月から2011年10月と短いため、応用範囲が限定的である。一方、SVRフラックスは高解像度プロダクト（0.25°×0.25°）であると共に、データ期間は説明変数として用いる衛星観測データに依存するため過去10年以上を網羅することが出来る。従って、熱帯地域での精度には制限があるが、SVRフラックスはGOSATフラックスに比べ、空間的・時間的にも応用範囲が広いと言える。
図(1)-11 GOSATフラックス（GOSAT biosphere flux）、SVRフラックス（SVR biosphere flux）の季節変動。（a）亜寒帯、温帯地域、（b）熱帯地域での比較結果。GOSATフラックスと共に化石燃料、森林火災によるCO₂排出量を加味したGOSATトータルフラックス（GOSAT total flux）を示す。
## (5) 陸域炭素循環の理解促進のために必要な地上観測・衛星観測項目の抽出

これまでの研究期間における研究結果より、以下の項目の観測データ（特に広域データ）が必要になると提言する(図(1)-12)。ここでは、主に広域の炭素循環の推定を目標にした場合の必要となる観測データである。まずは、Kondo et al. (2013) $ ^{15)} $ において、サイトスケールでのモデルーデータ融合実験においては、炭素フラックスとバイオマスの両者を同時推定するについては、炭素フラックスとバイオマスの両者が必要であることが明らかになった。炭素フラックスに関しては、本課題でもサブ課題1と4において様々なデータを構築しているが、バイオマスデータについては全球レベルのデータは非常に限られる。基本的には、国別の統計値を広域化したデータが主流であるが、これらは国境において不連続が見えるなどの大きな問題を抱えている。従って、衛星観測を主体としたバイオマス量の広域データが早急に必要である。次に、炭素フラックスにおいて、光合成量については十分な精度で広域データが構築されているが、呼吸（もしくは正味収支）については十分な評価ができていない。本業務においても主に熱帯地域において本研究で構築した推定と他データの推定（GOSAT衛星データからの推定）には大きな開きがあることが明らかになった。両者のデータには正味炭素フラックスについての定義が異なることもあるため、これらの定義を明確にすることにより、両者の開きを説明する必要がある。それを通して呼吸量や正味炭素フラックスのデータセットを整備する必要がある。また、本課題で試行した森林の林齢推定についても、現状の炭素フラックスを推定するには非常に重要な役割を占める一方で、グローバルスケールでのデータは存在しない。また、土壌に関するデータ（土壌炭素量・土壌深）の整備も必要である。

図(1)-12 本研究課題を通してまとめた今後必要な衛星観測・地上観測項目。
## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

・本課題で構築された衛星観測や地上観測などを組み合わせたプロダクト（光合成量、純生態系 $ CO_{2} $ 交換量、林齢）は広域スケールにおける陸域炭素循環解析の重要なプロダクトであり、陸域炭素循環に関わる多くの研究者に利用されることが期待できる。特に純生態系 $ CO_{2} $ 交換量については独立な推定であるGOSATレベル4Aプロダクト（GOSAT衛星による大気 $ CO_{2} $ 濃度観測値と大気インバースモデルによる推定）との相互比較を通して特に北半球中高緯度地域においては十分な精度で一致することが分かり、推定の信頼性が高いことを示すことができた。

・本課題で構築されたモデルでは、様々な衛星観測データを基にしたプロダクトを制約に用いることによりモデルの再現性を格段に向上させることができた。これまでの多くの解析では、地上観測の結果をモデル制約に利用することに主眼が置かれていたが、広域観測値をモデル制約にすることで格段にモデルの精度が向上することとなった。

・陸域炭素循環モデルと衛星観測ベースの広域プロダクトを利用することにより、これまで推定が困難であった物理量の推定も可能になった。例えば、根の深さなどの土壌に関する物理量は水循環・炭素循環を規定するうえで重要であったにも関わらず、その推定は困難であった。本研究ではこの広域マップをアジアなどの広域スケールで構築することに成功した。これは水循環・炭素循環のモデル推定の再現性向上に役立つ。

## （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＞

・モニタリングや広域データの構築が必要となる観測項目・データセット項目を抽出したため、今後の観測計画の立案への利用が期待できる。例えば、GOSAT L4Aによる広域炭素収支のプロダクトは他の手法との整合性が取れていることが明らかとなり、これまでの陸域での地上観測と衛星による観測による炭素収支が把握できることが判明した。その結果、次の段階としては、長期観測が必要であると予想され、その場合のモニタリングの必要性についても示すことができる材料となる。さらに、バイオマスについては、広域の信頼できる見積もりがないが、陸域炭素循環や温暖化予測には必須であることから、今後の観測計画、広域化計画の中に組み込まれる必要がある。そういった場面で本研究は利用される。

・炭素循環のホットスポットにおけるモニタリング・モデリングは、現在や将来の環境変動に対する温室効果ガス収支を把握する上で重要である。本研究では、炭素循環のホットスポットと考えられる高緯度植生域、耕作地、熱帯雨林に関する炭素循環の定量化とその原因把握を行うことを含んでいる。

## 6 ．国際共同研究等の状況
1) The Second Research Announcement Themes on GOSAT (GOSAT-RA), Multi-model experiment of terrestrial carbon cycles in Asia and North America based on GOSAT carbon budget products、Counterpart-PI: Dr. Ramakrishna R. Nemani, NASA Ames Research Center, US. (2009年～現在も実施中)

GOSAT-RAとして採択された国際共同研究（無償）。本課題の研究代表者は、市井和仁（海洋研究開発機構）が務め、佐々井崇博（筑波大学；サブ課題3担当者）、植山雅仁（大阪府立大学；サブ課題4担当者）も共同研究者として参加している。GOSATのデータを利用した研究として、日本側はアジア域を中心に、米国側は北米域を中心にして、研究のディスカッションやデータ交換などを通して共同研究を進めている。訪問時には本課題より支出してきた。また本研究で得られた成果の一部は本共同研究を通じて優先的に得られたデータ（GOSAT L4Aプロダクト）を利用したものである。

2）日本学術振興会 日中韓フォーサイト事業、東アジア陸域生態系における炭素動態の定量化のための日中韓研究ネットワークの構築（CarboEastAsia）、日本側研究代表者:平野高司（北海道大学大学院農学研究科 教授、中国側研究代表者: Prof. Guirui Yu 中国科学院、韓国側研究代表者: Prof. Joon Kim ソウル大学.（2008年～2012年7月）

日中韓のアジア域3カ国間における陸域炭素循環解明のための国際共同研究。市井和仁（海洋研究開発機構）は、上記事業におけるモデル統合グループの日本側の代表を務めた。また、植山雅仁（大阪府立大）は共同研究に参加していた。本課題で用いている地上観測データの一部は、この事業の成果として得られたデータを用いている。市井和仁（海洋研究開発機構）は、国際間でのモデル比較やモデル・データ融合をリードしてきた。

3) FLUXCOM “an intercomparison of ‘data-oriented’ approaches of estimating carbon and energy fluxes at continental/global scale using FLUXNET data, Counter Part: Dr. Martin Jung, Max Planck Institute for Biogeochemistry (Germany). (2012年～現在も実施中)

渦相関法による炭素・熱フラックス観測ネットワークであるFLUXNETにおいて、これらの観測データと広域データを利用した広域化手法の比較を通して、観測ベースの広域熱、炭素循環データを構築するための国際共同研究。ヨーロッパ、北米を中心に約10グループが参加している。市井和仁（海洋研究開発機構）は、本課題を通じて整備したSVRモデルによる広域化手法を提供して参加している。また、本課題で構築した様々な衛星データ（Terra衛星MODISセンサデータなど）を、モデルの入力データとして提供した。

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

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