2018 Fiscal Year Research-status Report
地形が植生の分布や生産性へもたらす影響の解析、その植生シミュレーターへの導入
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17K00540
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Research Institution | Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology |
Principal Investigator |
佐藤 永 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 北極環境変動総合研究センター, 研究員 (50392965)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小林 秀樹 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 北極環境変動総合研究センター, ユニットリーダー代理 (10392961)
楊 偉 千葉大学, 環境リモートセンシング研究センター, 特任助教 (80725044)
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Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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Keywords | 永久凍土 / シベリア / カラマツ / 気候変動 / 水文過程 |
Outline of Annual Research Achievements |
東シベリアには、落葉性の針葉樹であるカラマツを主な構成樹種とする世界最大の針葉樹林帯が存在する。この地域は森林が存続できる限界的な環境に位置するため、僅かな環境の違いに応じて、森林被覆の有無が大きく変化する。昨年度までの解析により、この地域において森林被覆の多寡を決める環境因子についての定量的知見が得られた。 すなわち、山岳地帯においては乾燥が、平野部では過湿ストレスが森林の多寡を強く制御する。同時に、この地域は永久凍土が拡がっており、その季節的融解深度(活動層の深度)が、植物生産性を大きく制御することも分かった。すなわち、活動層が浅い場合には土壌が保持することの出来る液体状の水が少なくなるため、植物生産性が落ちるというものである。また活動層の深さは、土壌含水率・植生被覆・枯死物層の厚さによる影響も受ける。 これらの定量的知見をシミュレーターで再現させたことが、2018年度の主な成果である。シミュレーションには、研究代表者が長年にわたって開発を続けてきた動的植生モデルSEIBモデルを用いた。このSEIBモデルにおいて、個々のシミュレーショングリッド内における地形多様性が格子内の水循環に与える影響を考慮するために、水文スキームTOPMODELを導入した。TOPMODELは、集水域内スケールにおける土壌水水平移動や地下水位のバラツキを物理ベースで計算するスキームである。 このTOPMODELを組み込んだSEIBモデルに環境変動を与えた感度分析を行ったところ、2017年度までに明らかにしたカラマツの多寡と環境要因との間の相互作用と、定量的に矛盾がないことが確認された。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究の最大の目標は、研究課題名にあるとおり、地形が植生の分布や生産性へもたらす影響の解析、その植生シミュレーターへの導入の2点であり、その両者を当初計画どおりに実施することができたため。
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Strategy for Future Research Activity |
本年度の研究成果を出版することを最優先とする。 また、追加の解析として、研究分担者により作成されつつある下層植生の葉面積指数データセットについても、その地理分布のシミュレーションによる再現を同時に試みる。
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Causes of Carryover |
研究分担者により予定していた成果発表のための海外出張が、家庭事情により中止となったために、旅費に未使用額が発生した。この出張は次年度に実施する予定である。
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