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鈴木 優里*; 永野 博彦*; 神田 裕貴*; 平舘 俊太郎*; 安藤 麻里子; 小嵐 淳
no journal, ,
本研究では、水分変動増大に伴う二酸化炭素(CO
)放出増大の土壌間での違いを解明するため、水分変動増大を模した乾湿サイクル条件の培養実験を国内の森林等6か所で採取した10土壌で実施した。乾湿サイクル条件のCO放出速度は土壌水分の変動に伴い大きく変動し、乾燥後の土壌の再湿潤時におけるCO放出速度は対照区よりも最大9倍大きかった。再湿潤時の放出速度と対照区の放出速度との差で定義した乾湿サイクルによるCO放出増加量は土壌採取時の土壌含水比と有意に順相関していた。以上より、土壌有機物分解に伴うCO放出速度は乾湿サイクルで大きく増大する一方、その放出増大量は特に土壌の水分保持能力に影響される可能性が示された。
山貫 緋称*; 市井 和仁*; 山本 雄平*; 小槻 峻司*; 寺本 宗正*; Sun, L.*; 永野 博彦*; 平野 高司*; 高木 健太郎*; 石田 祐宣*; et al.
no journal, ,
地球温暖化などの気候変動は、人為活動により排出された二酸化炭素(CO)を代表とする温室効果ガス濃度の上昇に起因すると考えられている。土壌から大気へのCO放出(土壌呼吸)は、今後の気温上昇によって増加すると予想されているため、土壌呼吸量を広域で把握することが地球環境の将来予測において重要となる。本研究では、国立環境研究所が中心となって土壌呼吸の連続観測を実施している国内外8地点の観測データを用いて、機械学習手法の一つであるランダムフォレスト回帰を使用した土壌呼吸推定モデルを構築し、日本域の土壌呼吸量を広域推定した。重要度が高いと判断された複数のパラメータを用いて構築されたモデルは、土壌呼吸量を8日平均のスケールで推定し、土壌呼吸の季節変化をとらえていた。広域推定のモデルは緯度にとらわれない推定が可能であり、既往研究のモデルと比べサイト別の土壌呼吸量の差異をより明確に表現していた。