Data assimilation and numerical studies to evaluate uncertainty of terrestrial forest carbon balance under changing climate

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K12148
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 63010:Environmental dynamic analysis-related
• Research Institution: Hiroshima University
• Principal Investigator: Toda Motomu 広島大学, 統合生命科学研究科(生), 講師 (40374649)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 大気ー生態系モデル / 気候変動 / 撹乱 / 森林構造

Outline of Final Research Achievements

In the present research, we conducted simulated effects of the specific forest biomes in northern terrestrial ecosystems on gross primary productivity (GPP). In the simulations, we accounted for structural characterics of each forest so that it was possible to evaluate the difference in GPP between natural (or unmanaged) and artificial (or managed) forests with different complex canopy structure as affected by climatic extremes. Our simulation results indicated that for a given biome-specific LAI and individual foliage shape, GPP increases with increasing canopy structural complexity that is associated with a broader vertical distribution of foliage, supporting the localisation of leaves in multiple layers. By contrast, further study with more sophisticated algorithm of the data assimilation than the one used in the present simulations is required to elucidate forest responses to climate change in the near future.

Free Research Field

生態系生態学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

近年の気候変動問題は地球規模の社会問題として位置付けられる。そのため、気候緩和機能を有する森林生態系の環境応答を定量的に評価する取組みが世界中で行われている。本課題で研究対象とした森林は非管理の自然状態にある生態系が主であるが現実には人的影響下に置かれた管理森林が多いため、撹乱影響評価においても様々な群落構造の違いを加味した研究が必要とされた。研究の結果、生態系の構造的特性を考慮した撹乱影響評価は重要な成果と位置付けられる一方で、より高度なデータ同化手法を用いた撹乱影響評価研究が社会問題としての気候変動問題解決には必要である。したがって、更なる研究の継続が重要と考える。