Evaluation of long-term carbon dynamics of northern forests and their dependencies on environment and forest structure using remote sensing and ground surveys

利用遥感和地面调查评估北方森林的长期碳动态及其对环境和森林结构的依赖性

• 批准号: 22H02378
• 负责人: 高木 健太郎
• 金额: $ 11.48万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H02378/
• 关键词: 森林; 炭素循環; リモートセンシング; レーザー測量; 景観

北海道大学天塩研究林において航空機レーザ―測量を行い、2022年の樹冠表面標高(DSM)と2014年の地盤標高（DTM）の差分として樹冠高を1mメッシュで評価した。樹冠高の１ha平均値と森林バイオマスとの既存の関係を用いて、1haメッシュで2022年の森林バイオマスを評価するとともに、2014年から2022年までの森林バイオマスの変化量を評価した。この期間、森林バイオマスは年平均0.87±0.91 MgC/ha（n=23241）増加していた。この量は2004年から2014年の年平均値(0.42±0.66 MgC/ha)のおおよそ２倍であり、特に増加量が-0.5～1MgC/ha/年の林分が減少し、1～3MgC/ha/年の林分が増加していた。航空機レーザ測量によって評価した1haメッシュの森林バイオマス分布を地上検証データとして利用し、使用権料の発生しない衛星情報を利用して森林バイオマスを推定する機械学習モデルを開発した。モデルによる森林バイオマスの再現能力は決定係数が0.77、相対平均標準誤差が21.7%であった。長期観察林の観測情報より得られた北方林の森林動態に関するパラメータを組み込んだ個体ベースの森林動態モデルを開発した。研究対象地域においては、標高と地形湿潤度が森林のバイオマスや針葉樹の割合に影響を与えており、各樹種について、乾燥・湿潤耐性や定着率、枯死率を調整することにより、実際の森林タイプの分布パターンを再現することができた。75年シミュレーションの森林バイオマスが一番再現性が高く、これには同程度の頻度で出現する壊滅的な台風の影響を受けている可能性が示唆された。しかし針葉樹/広葉樹の割合を再現するにはさらなるモデルの改良が必要である。

飞机激光调查是在北海道大学Tenshio Research Forest进行的，并使用1M网格作为2022 Canopy表面高度（DSM）和2014年地面高度（DTM）评估了冠层高度。使用1HA树高度和森林生物量之间的现有关系，使用1HA网格评估了森林生物量，并评估了2014年至2022年森林生物量的变化量。在此期间，森林生物量平均每年为0.87±0.91 mgc/ha（n = 23241）。从2004年到2014年，这个数量大约是年平均价值（0.42±0.66 mgc/ha），森林立场的增加尤其在-0.5至1 mgc/ha/年之间，森林林的增加在1至3 mgc/ha/年中。我们开发了一种机器学习模型，该模型使用通过飞机激光测量评估的1HA网状森林生物量分布作为地面验证数据，并使用没有产生用法的卫星信息来估算森林生物量。该模型的森林生物量的再现能力为0.77确定系数，相对平均标准误差为21.7％。我们开发了一个基于个体的森林动力学模型，该模型结合了与从长期观察森林获得的观测信息中获得的与森林动态有关的参数。在需要研究的区域中，海拔和地形湿度影响了森林中森林生物量和针叶树的比例，并且通过调整每种树种的干燥和湿耐受性，保留率和死亡率，可以复制实际森林类型的分布模式。 1975年模拟中的森林生物量是最可重复的，这表明这可能会受到以相似频率出现的灾难性台风的影响。但是，需要进一步的改进来复制针叶树/硬木比率。

项目成果

Accuracy Assessment of Photochemical Reflectance Index (PRI) and Chlorophyll Carotenoid Index (CCI) Derived from GCOM-C/SGLI with In Situ Data

利用原位数据从 GCOM-C/SGLI 导出光化学反射指数 (PRI) 和叶绿素类胡萝卜素指数 (CCI) 的准确性评估

• DOI: 10.3390/rs14215352
• 发表时间: 2022
• 期刊: Remote Sensing
• 影响因子: 5
• 作者: Sasagawa Taiga;Akitsu Tomoko Kawaguchi;Ide Reiko;Takagi Kentaro;Takanashi Satoru;Nakaji Tatsuro;Nasahara Kenlo Nishida
• 通讯作者: Nasahara Kenlo Nishida

Modeling forest above-ground biomass using freely available satellite and multisource datasets

• DOI: 10.1016/j.ecoinf.2023.101973
• 发表时间: 2023-01
• 期刊: Ecol. Informatics
• 作者: Ai Hojo;R. Avtar;T. Nakaji;T. Tadono;K. Takagi

Assessing forest-canopy structure in restoration areas of Shiretoko National Park, Hokkaido, Japan from an adaptive-management perspective

从适应性管理的角度评估日本北海道知床国家公园恢复区的森林冠层结构

• DOI: 10.18960/hozen.2118
• 发表时间: 2022
• 期刊: Japanese Journal of Conservation Ecology
• 作者: Tatsumi Chikae;Taniguchi Takeshi;Du Sheng;Chen Qiuwen;Yamanaka Norikazu;Otsuki Kyoichi;Tateno Ryunosuke;鈴木紅葉・小林勇太・高木健太郎・早柏慎太郎・草野雄二・松林良太・森章
• 通讯作者: 鈴木紅葉・小林勇太・高木健太郎・早柏慎太郎・草野雄二・松林良太・森章

Long-term monitoring on the dynamics of ecosystem CO2 balance recovering from a clear-cut harvesting in a cool-temperate forest

寒温带森林砍伐后生态系统二氧化碳平衡恢复动态的长期监测

• DOI: 10.14943/ejfr.22.49
• 发表时间: 2022
• 期刊: Eurasian Journal of Forest Research
• 作者: Takagi;K.;Aguilos;M.;Liang;N.;Takahashi;Y.;Saigusa;N.;Koike;T.;Sasa;K.
• 通讯作者: K.

Reconstructing spatiotemporal dynamics of mixed conifer and broad-leaved forests with a spatially explicit individual-based dynamic vegetation model

利用空间明确的基于个体的动态植被模型重建针阔混交林的时空动态

• DOI: 10.1111/1440-1703.12385
• 发表时间: 2023
• 期刊: Ecological Research
• 影响因子: 2
• 作者: Satoh;H.;Shibuya;M.;Hiura;T.
• 通讯作者: T.