ベイズデータ同化技法を活用した全球の森林土壌温室効果ガス吸排出量の新しい推定

2013 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 24510025
• Research Institution: Forestry and Forest Products Research Institute
• Principal Investigator: 橋本 昌司 独立行政法人森林総合研究所, 立地環境研究領域, 主任研究員 (90414490)
• Keywords: 温室効果ガス / 土壌 / モデル / 気候変動 / 全球

Research Abstract

土壌における二酸化炭素・メタン・亜酸化窒素ガスの吸収・排出は、全球規模の温室効果ガス循環に大きく寄与している。本研究では、世界中で観測されている土壌における温室効果ガスの吸排出量データを収集・データベース化し、ベイジアンキャリブレーションという最新のパラメータ推定技法を用いたデータ－モデル同化を行い、高精度のモデルを構築する。そして開発したモデルを用いて、土壌における温室効果ガスの吸排出量を全球スケールで推定することを目的としている。当年度は、土壌からの二酸化炭素放出（土壌呼吸）について、Bond-Lamberty and Thomson (2010a)が構築した土壌呼吸観測のデータベース (SRDB)を用い、Raichモデル(Raich and Potter 1995; Raich et al. 2002)の改良型モデルを考案し、ベイジアンキャリブレーションを用いてパラメータを決定してモデル構築を行った。そして、モデルを0.5度グリッドで全球に適用し、土壌呼吸の全球スケールでの空間分布、時系列変化をシミュレートした。現時点での試験的なシミュレーションでは、土壌呼吸の推定値は89 PgC yr-1となった。この値は、同じくSRDBを用いたBond-Lamberty and Thomson (2010b)で報告している値よりも9 PgC yr-1程度小さいが、その他の過去の推定値よりも10 PgC yr-1程度大きい値となった。また、土壌呼吸量は年0.1 PgCyr-1で増大している結果となった。全球スケールでの土壌呼吸の推定値は、未だ事例が少ないため、これらの推定値は貴重である。また、本研究のように、大量の観測データに基づいて構築されたデータ指向型モデルにより算出された全球スケールでの土壌呼吸の時空間分布は、プロセス指向型モデルのチェック(constrain)としても利用されると期待される。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

3種類のガスを対象にしたが、データベース構築に時間がかかっている

Strategy for Future Research Activity

既存のデータセットを最大限活用し、研究を加速する。

Expenditure Plans for the Next FY Research Funding

補助員の雇用を行っていないため。
補助員の雇用を検討する。