2022 Fiscal Year Annual Research Report
Modeling of Siberian forest fire impact on carbon dynamics and vegetation distribution and consequent aerosol emission
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20H04317
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
DELBART Nicolas 北海道大学, 農学研究院, 招へい教員 (40813754)
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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, 地球環境部門(北極環境変動総合研究センター), グループリーダー代理 (10392961)
加藤 知道 北海道大学, 農学研究院, 准教授 (60392958)
酒井 佑槙 苫小牧工業高等専門学校, 創造工学科, 助教 (80862523)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | リモートセンシング / 衛星データ / エアロゾル放出 / 生態系モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
SEIB-DGVMの火災モジュールについて、既存のGlobFRIM (Thonicke et al., 2001) ではリターバイオマスがある程度ある地域で広範囲にわずかな火災が起こるようになっているが、これはGFED等の衛星観測とかなり異なるため、モジュールをSPITFIRE (Thonicke et al., 2010) へ変更することとなった。コーディングおよび、落雷データとしてLIS/OTD High Resolution Full Climatology (HRFC) V2.3.2015を、人口分布としてGridded Population of the World (GPWv4)を入力値として用意した。その結果、火災の空間分布が大幅に改善された。これはSPITFIREによる発火源としての火の不始末等の人為と、乾燥落雷による自然的なものを考慮することができたことによる。次に、MirocAR5による気候シナリオ (historical, RCP 8.5, RCP 6.0, RCP 4.5, and RCP 2.6)による予測を行った。その結果、気温上昇とCO2濃度増加による森林バイオマス及びリター増加は、火災面積とそれによる消失バイオマスを増加させることがわかり、特により気温上昇とCO2濃度増加の割合の大きいRCP8.5がより大きい消失バイオマスを示した。
さらに富士北麓のカラマツ林を対象としたモノテルペン放出の再現は、当初SEIB-DGVMで行うことを想定して準備していたが、光合成プロセスの計算にFarquharらによる生化学式を導入した方がより効率的であると考えられた。そこで当該式の入っている陸域生態系モデルVISITにBVOCモジュールを組み込むことによって渦相関フラックスタワーで測定されたモノテルペン、総一次生産の両方をうまく再現できることがわかった。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(1 results)
