2013 Fiscal Year Research-status Report
皆伐・利用間伐量の都道府県別積み上げによる国産材生産量予測モデルの開発
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25450207
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Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
廣嶋 卓也 東京大学, 農学生命科学研究科, 講師 (40302591)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鹿又 秀聡 独立行政法人森林総合研究所, 林業経営・政策研究領域, 研究員 (00353649)
中島 徹 東京大学, 農学生命科学研究科, 助教 (10598775)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 間伐 / 搬出率 / 伐採照査 / 人工林 / 民有林 / LYCS |
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| Research Abstract |
今年度は研究計画に従い，以下の手順に従い，都道府県別の間伐材搬出率を推定した。当初計画に対する達成度は約70%である。
1999-2003年の伐採照査データより，間伐データの充実した26道府県別・齢級別の間伐面積率（大雑把に三山あるように見える：3-7齢級に一山，9-11齢級に一山，14齢級以降に一山一つ目の山は初回間伐を反映して高い，二つ目の山は2回目の切り捨て間伐を反映して低い，三つ目の山は搬出間伐を反映してやや高い）を求め，クラスター分析により，これら道府県を間伐傾向の似通った4つのグループに分類した。グループ1：北海道，栃木，長野，福岡，グループ2：秋田，愛知，京都，徳島，広島，長崎，大分，鹿児島，グループ3：青森，福井，大阪，宮崎，熊本，グループ4：新潟，山梨，奈良，三重，高知，香川，鳥取，島根，山口。
こうして求めた26道府県別の1999-2003年における齢級別間伐面積率は2006年にもそのまま当てはめられるとみなし，2006年の森林資源現況データ（林野庁公表値）の県別・齢級別民有人工林面積に県別・齢級別間伐面積率を乗じて，県別・齢級別の間伐面積を求めた。
システム収穫表LYCSより計算した47道府県の標準的な副林木収穫表（地位2のもと，収量比数が0.85に達するごとに30%の下層間伐を実施）を上記の齢級別間伐面積に乗じて県別・齢級別の間伐材積を求めた。
この材積と，2006年時の県別搬出間伐材積のデータの比から26道府県別の間伐材搬出率（搬出間伐材積／総間伐材積）を求めた。
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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
本研究では，3つのサブモデルからなり，各サブモデルの今年度計画と達成状況は以下の通り。
1．間伐材利用率推定モデル（達成度50%）：全国50m メッシュのDEM を利用して，平均標高，平均斜面傾斜角等の地形因子をGIS で算出する（達成），都道府県別の林道密度，林業労働力，高性能林業機械導入台数等の社会経済因子について，既存の収集情報をベースに，最近の情報を適宜追加する（取組中）
2．林分収穫表・径級分布予測モデル（達成度100%）：システム収穫表LYCSより地域別・主要樹種別に標準的な地位（地位2 等），標準的な間伐指針（たとえば，20-40 年生時に間伐率30%で下層間伐を2 回実施＋40-60 年時に間伐率30-40%で上層間伐を1 回実施）の収穫表を調製する（達成）
3．伐採予測モデル（達成度70%）：過去の都道府県別 伐採照査データを利用して，間伐データの充実した県について，齢級別間伐面積率を推定する（達成），伐採確率の類似した県をグループ化し，各グループの合成間伐面積率を求める（達成），間伐データの不十分な県について，都道府県別の社会経済因子より先のグループに分類する（取組中），間伐データの充実した県では伐採照査データから推定した間伐面積率，他の県では各グループの合成間伐面積率より，間伐面積を計算する（取組中－間伐データの充実した県については達成），既存の都道府県別 利用間伐材積とあわせて，都道府県別の間伐材搬出率を算出する（取組中－間伐データの充実した県については達成）
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度の取り組みで若干の遅れが出ている，都道府県別の林道密度，林業労働力，高性能林業機械導入台数等の社会経済因子について情報収集を進め，47都道府県別の地形因子・社会経済因子を説明変数，26道府県の4グループ分類を被説明変数として，その他21都県が4グループのいずれに属するかを因子分析する。26道府県のグループ別の平均間伐面積率を4グループに分類された各21都県の齢級別間伐面積率とみなし，これら21都県についても間伐量，搬出率を算出する。そして県別の間伐材搬出率を被説明変数，先の県別の地形・社会経済因子を説明変数として関係式を求める。
その後，各サブモデルについて以下の通り解析を進める。
・間伐材利用率推定モデル：前年度までで十分な推定精度が得られたならば，次に推定式の説明変数のうち，林道密度，林業労働力等の社会経済因子について，将来の変動を見込んで複数のシナリオを作成する。シナリオに応じて，複数の都道府県別 間伐材利用率がアウトプットとして算出され，それらを伐採予測モデルへ提供する。
・林分収穫表・径級分布予測モデル：前年度までにシナリオに応じて修正した都道府県別 収穫表を伐採予測モデルへ提供する。なおLYCS は齢級別・直径階別 本数割合を算出可能であり，シナリオに応じた本数割合も伐採予測モデルへ提供する。
・伐採予測モデル：各サブモデルのすべてのシナリオを加味した伐採予測シミュレーションを行い，シナリオに応じて，国産材生産量，さらには径級別生産量を算出し，製材用，パルプ・チップ用，合板用，その他といった用途別の内訳も参考情報として提示する。これらの中から，2020 年に3,900万m3 の目標達成が可能なシナリオの組み合わせ（林業施策）を見いだす。
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
国内旅費支出が計画よりも低く済んだ：間伐データや社会経済因子の収集のため，各自治体へ出向く必要があると想定して国内旅費を積算していたが，実際には，直接出向かなくとも，担当者との電子メールや郵送によるやりとりのみでデータを入手することができた。
DEMデータが国土交通省より無償ダウンロード可能となった：DEMデータの購入費を積算していたが，その後，国土交通省より無償ダウンロードが可能となった。
主として以上の国内旅費，DEMデータ購入費の減少により，次年度使用額が生じた。
全都道府県で過去約10年間にわたって収集した膨大な解析データを管理するために，ソフトウェア代，コンピュータ維持費用（ハードディスクの追加等）等に計画以上の費用が見込まれ，次年度以降はこれら使用額を，主に物品費として使用する予定である。
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