伐採後熱帯雨林回復速度の非線形性・空間変異を生む要因の解明と広域レジリエンス評価

2021 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 20J23214
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 竹重 龍一 京都大学, 農学研究科, 特別研究員(DC1)
• 研究期間 (年度): 2020-04-24 – 2023-03-31
• キーワード: レジリエンス / バイオマス / リモートセンシング / 熱帯降雨林 / 森林劣化 / ボルネオ / 混交フタバガキ林 / ドローン

研究実績の概要

これまで、攪乱後の熱帯降雨林はレジリエンスが高く、数十年でそのバイオマスを回復させると報告され、その前提で人間に利用されてきた。しかし、ボルネオ島の木材生産林では、伐採後数十年が経過してもバイオマスが低い水準で推移し、回復が見られない現象が観察される。レジリエンスが高いとされている熱帯降雨林のレジリエンスが大きく低下する要因は何なのか。本研究では、レジリエンスの空間変異を生み出す要因として「遷移の初期状態」（シダ・ツルといった密性マントの被覆、回復初期のAGB）、「後継樹の加入性」（母樹からの距離）、「伐採履歴」に着目した。それぞれに該当するパラメーターをリモートセンシングで定量し説明変数とし、地上調査区の測定によって定量されるバイオマス回復速度を応答変数として、バイオマス回復速度予測モデルを作成する。モデルを外挿することでバイオマス回復可能性地図を作製し、木材生産林のレジリエンスを広域で評価する。
2021年度開始当初は2020年度に実施が出来なかった調査実施を目指すとともに、レジリエンス予測モデルにおいて重要なピースになると考えられる「後継樹の加入性」に関わるパラメーターの広域評価及びモデリングを行うことを予定していた。Fujiki et al. (2016)で報告された手法を用い、調査対象地域の森林原生度地図を作成し、当初考えていた手法で統計モデリングを行った。その結果、後継樹の加入性と森林回復速度との間に弱い関係性が認められたものの、モデリングで使用した調査プロットの個数が少ないことも影響し、外挿可能な頑強なモデルを作成することはできなかった。一方で「遷移の初期状態」に関わるパラメーターについては、シダ・ツルの被覆された場所では、二次遷移が停滞しているという証拠がそろいつつあり、研究成果を国際学会１つ、国内学会３つで発表した。

現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

衛星リモートセンシング解析については、地上調査データの不足が原因で広域評価に適応可能なレジリエンス予測モデルを構築することが出来なかったが、予備解析を行ったことによって解析のフレームワークを確立させた点、及び傾向は弱いものの当初の仮説を支持する結果が得られた点において現地調査が実施できない状況下でも十分な前進が見られた。また研究成果の発表についても、令和２年度に行った研究内容を国際誌に投稿することができたこと、さらに令和３年度に行った研究についても投稿論文の準備が順調に進んでいることから概ね順調である。さらに、今年度は学会発表の機会にも多く恵まれ、特に国際学会での発表では、研究の重要性が広く認知され、多くの研究者と活発に議論を行うことが出来た。以上の状況を鑑み、現在までの研究の進捗状況は、概ね順調であるといえよう。

今後の研究の推進方策

令和４年度は、本課題の最終年である。まずは、二年越しに海外調査に行くことが最優先事項となる。現在研究進行のボトルネックとなっている部分は、「後継樹の加入性」に関する評価の部分で、これについては現地で調査することが出来れば大きな進捗が見込まれる。次に重要になってくるのは、現地調査後のレジリエンス予測モデルの構築についてである。現地調査を順調に進めることが出来れば、多くの参照データを得ることが可能となり、それに伴って予備解析の際に用いた単純な解析ではなく、より高度な解析が可能になる。モデリング方法については、回復の非線形性を表現する手法をいくつか検討中であり、現地調査後速やかに手法間の比較・検討を行い、広域評価に用いる最終的なモデルを決定する予定である。新型コロナウィルス感染拡大等の状況によって調査に出られない場合は、衛星画像解析をさらに進め、現在の密集性マント群落の分布を説明する要因について、「伐採履歴の空間構造」と関連付けた解析を進める予定である。