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

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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。