図 1 調査対象地域 2.. 使用したデータと解析方法研究対象地域の里山の植生土地利用分類データとして, 野村中嶋 (2000) による 1949 年,1977 年,1995 年の 3 時点におけ 1) る植生図を使用した. なお, 野村中嶋 (2000) の分類では, 群落植生分布が 16

Size: px

Start display at page:

Download "図 1 調査対象地域 2.. 使用したデータと解析方法研究対象地域の里山の植生土地利用分類データとして, 野村中嶋 (2000) による 1949 年,1977 年,1995 年の 3 時点におけ 1) る植生図を使用した. なお, 野村中嶋 (2000) の分類では, 群落植生分布が 16"

てるえけいれい
5 years ago
Views:

1 デジタル観測手法を統合した里山の GIS 解析空間情報科学研究センターシンポジウム数値情報化された植生図による植生変化の定量的把握青木賢人 ( 東京大学大学院理学系研究科地球惑星科学専攻 ) 木村圭司 ( 東京都立大学理学研究科地理科学専攻 ) 同一基準により空中写真から作成された複数年次の植生図を数値情報化し, それを GIS 上で解析することにより, 都市近郊に立地する里山における植生変化を定量的に把握し, 卓越する植生変化パターンを抽出した. その結果, 海上の森地域では 1949 年以降, 裸地的環境や人工林から落葉広葉樹林への回復が卓越することが確認された. 暖温帯に位置する海上の森の気候的極相林は常緑広葉樹林であると判断されるが,1949 年時点の常緑広葉樹林の多くが現在までに落葉広葉樹林へと変化していることが確認された. 一方, 落葉広葉樹林の一部は常緑広葉樹林へと遷移していることも確認された. 本地域の里山植生の将来予測を行うに当たり, 上述の植生変化様式に関する定量的把握と生態学的解釈を行うことが重要な課題と考える. 1.. はじめに里山は,15~25 年サイクルで定期的な伐採が行われることにより自然の回復力と人為的撹乱が均衡し, 初期遷移段階である落葉広葉樹林が人工的に維持されてきた人工的二次林である ( 宮脇編, 1977). このような管理がなされないと里山の森林は Clements (1916) に示されたように, 気候的極相林 ( 暖温帯に位置する愛知県では常緑広葉樹林 ) へと遷移すると考えられる ( 山中,1979). 一方, 南西日本の里山で普遍的に見られるアカマツ林は, 森林に対する人為的干渉が極めて強かった地点に成立した森林であり ( 山中,1979), はげ山 ( 千葉,1991) とよばれる独特な植生景観を作り上げていた. アカマツ林の林床にはアカマツの実生が定着できないことが知られており, アカマツ林から落葉広葉樹林への遷移も報告されている ( 林,1990). 里山は, 戦後すぐの時代まで農用林として常に人が入り, 落葉広葉樹林として維持され続け, 薪炭や堆肥の生産を担ってきた. その後 1960 年代にみられた高度成長期以降, 家庭や工場の燃料はガスや石油に, 肥料は化学肥料に取って代わったため, 里山の農用林としての役割は終わった. したがって, 里山の管理が放棄され, 自然の遷移に委ねられるようになった現在, 里山の森林は時間経過に伴い異なる林相へ変化していることが予想される. 森林が放置されるようになって現在まで数十年が経つが, その間の植生遷移に関する空間的に定量化された解析がほとんど行われていない. これは, 雑木林の植生の複雑さや, 里山のスケールに見合った詳細な地形標高データの欠如していることとともに, 用材林としてみなされていなかった雑木林では, 定量的経時的なデータの収集蓄積が行われておらず, 従来の分析法では複数の時間断面における均質なデータベースの作成が困難であったことによると考えられる. ところが近年, 国土保全レクリエーション機能といった環境機能面の見地から里山が再認識されていることから, その定量的把握と解析の必要性重要性は増す一方である. また同時に, 実際に定量的な解析を行う技術や手法のバックグラウンドは最近のコンピュータ環境の発達にも助けられ, 整いつつあった. 空中写真による植生判読技術は, 森林調査の分野で従来から見られた ( 例えば, Taniguchi,1961; 渡辺,1970) ものの, すべて手作業で行われていた. しかし, 近年の技術の進歩により, Kadmon and Haraki-Kremer (1999) のように, 空中写真から自動的に判読を行う技術も徐々に進みつつある. 空中写真は過去の複数の時間断面における植生分布に関する空間的に均質な情報を提供する. この空中写真により作成されたアナログデータとしての植生図を数値情報化することにより GIS による定量的分析が可能となる. GIS を用いて土地利用と自然環境条件に関する解析を行った例として橋本木村 (1997) が挙げられる. 彼らは十勝平野の農業的土地利用に関して, 地形地質気候条件によって作物の選択がなされていることを明らかにした. また, 植生と地形条件の解析の例として平野 (1998) が挙げられる. 彼は丹沢山塊桧洞丸山頂付近のブナ林衰退は山頂付近の尾根沿いと標高 1500m 以上の南斜面に顕著で, 緩傾斜地に比較的生じやすいことを定量的に示した. しかし, いずれも現在の植生と環境条件との対応について検討しているものであり, 経時的な変化に着目したものではない. そこで本研究では, 詳細な地形植生データを GIS 上で解析し, 過去 50 年間の海上 ( かいしょ ) の森広久手の森 ( 図 1) における植生変化を明らかにする. さらに, その中から主要な変化パターンを抽出することにより, 植生土地利用の変化に関する系統性をまとめることを目的とする

2 図 1 調査対象地域 2.. 使用したデータと解析方法研究対象地域の里山の植生土地利用分類データとして, 野村中嶋 (2000) による 1949 年,1977 年,1995 年の 3 時点におけ 1) る植生図を使用した. なお, 野村中嶋 (2000) の分類では, 群落植生分布が 16 種に分類されているが, 本研究では植生土地利用分類の変化野解明を目的とするために, 同一種の中低木高木の別や, 人為要因に関して分類を統合することにより, 元の区分を表 1 に示す 9 カテゴリーに再編集した ( 図 2). 平面座標および標高データは, 佐野 (2000) によって作成された,1995 年における対象地域内の地表の 5m メッシュ DEM( 図 3) 図 2 3 時点における群落土地利用分布を用いた. 対象地域内では, 主に東から北西にかけて緩やかな斜面に広がっており, 丘陵地に独特な, 非常に細かい尾根谷が見られる ( 図 4). 国土地理院作成の 50m メッシュ DEM を用いた場合, この程度の細かい起伏を表すのに充分な精度の傾斜分類図は得られない ( 小口勝部,2000). したがって, 本研究のように詳細な植生図を用いた植生変化の解析では,5mメッシュ DEM のような詳細な DEM が必要となる. なお本研究では, この 5m メッシュ DEM をメッシュの中心点の平面座標と標高値を持つポイントデータに変換して解析に用いている. なお, 野村中嶋 (2000) による各年次の植生図は, 群落区界を表 1 植生土地利用分類カテゴリー植生土地利用内容 A モミ-ツガ群落主にモミ, ツガなどを構成種とする森林 B 常緑広葉樹群落主にカシ, シイ, ヤマモモなどを構成種とする森林 C 落葉広葉樹群落コナラ, アベマキ, クリ, ヤマザクラなどを構成種とする森林 D アカマツ群落人工, 天然生のアカマツを構成種とする森林 E 竹林モウソウチク, マダケ, ハチクなど F スギ-ヒノキ植林スギ, ヒノキの植栽林 G 荒地崩壊地裸地草本類自然発生の露岩地および崩壊地人工裸地 H 宅地. 構造物池住宅, 宅地, 構造物, 工場, グランド, 道路敷溜池 I 耕作地伐採跡地水田畑地樹木伐採跡地

図 3 1995 年の 5m-DEM を用いた標高分布図 4 1995 年の 5m-DEM を用いた傾斜分布示す群落ごとのポリゴンデータであるが, これを上記 5m メッシュ DEM の格子点と位置をあわせたポイントデータに変換した.

なお, 表 2 は, 本研究で初期条件と考える 1949 年の植生土地利用カテゴリーごとに,1977 年と 1995 年の植生変化をポイント数でクロス表に示したものである. これによると, 年次ごとに 9 つの植生土地利用分類のカテゴリーがあるので,9 3 =729 通りのパターンが考えられるが, 実際はその半数以下の 323 パターンしか変化パターンは見られなかった.

3 図年の 5m-DEM を用いた標高分布図年の 5m-DEM を用いた傾斜分布示す群落ごとのポリゴンデータであるが, これを上記 5m メッシュ DEM の格子点と位置をあわせたポイントデータに変換した. すなわち, 対象地域内の平面座標と標高値, 傾斜角度, 傾斜方向および 3 時点の植生という属性を持つポイントデータ (244,514 点 ) を元に, 植生土地利用パターンの経年変化傾向を定量的に解析した. なお, データベース化および解析には ESRI 社による Arc View 3.1 および Spatial Analyst を用いている. 3.. 植生土地利用の変化パターン対象地域内の全ポイントデータに関して, 植生土地利用分布の 3 時点の変化をあらわすと表 2 のようになる. なお, 表 2 は, 本研究で初期条件と考える 1949 年の植生土地利用カテゴリーごとに,1977 年と 1995 年の植生変化をポイント数でクロス表に示したものである. これによると, 年次ごとに 9 つの植生土地利用分類のカテゴリーがあるので,9 3 =729 通りのパターンが考えられるが, 実際はその半数以下の 323 パターンしか変化パターンは見られなかった. さて, このクロス表に示されたパターンのうち, 割合も数も多い主要なものを選択した. 本研究では, 植生土地利用カテゴリーの時間的変化に注目するために, のような基準を用いた. まず,1 初期条件である 1949 年の植生土地利用区分の中で 3 時点の変化パターンが, それぞれの 10% 以上を占めるもの 2), という条件を満たすものを選択した. 次に, あまりにポイント数が少ないものは代表性が認められないので,2 植生土地利用区分の中で 3 時点の変化パターンが 100 ポイント以上のもの, という条件を満たすものを選択した. この結果,13 パターンが抽出された. また, これ以外に1995 年にカテゴリー Hであったもの, というパターンを加えて, 合計 14 パターンを主要な変化パターンとした. なおこの 14 パターンで全体の 47.5% にあたる 116,157 ポイントが説明可能である. 4.. 主要な植生土地利用の変化パターンとその地形条件による分布それぞれの変化パターンに対応する地点をプロットしたものが図 5であり, 主要な変化パターンをモデル化したものが図 6である. これよると, 人為の影響のない植生変化パターンは, そのほとんどが 1995 年にカテゴリー C( 落葉広葉樹林 ) へと帰着している. その他, 古くからの住宅地植林地はそのままの土地利用であり続けることが多い. 原植生に人手が加わりスギヒノキを植林すると, 当然植林地になるが, 中にはその後, 落葉広葉樹林に変化したポイントも少なからず存在し,1949 年のカテゴリー F の 25% が 1977 年にカテゴリー F もしくはカテゴリー C になり, その後 1995 年にカテゴリー C となった. 本研究から明らかにされた植生変化が, どのような生態学的プロセスと関連し, 規定されているのかについて, さらなる検討が必要であると考えられる. また, 愛知県北東部の里山は温量指数的には暖温帯に位置し, 気候的極相林である常緑広葉樹林 ( カテゴリー B) への遷移が予想される. しかし, 本研究では裸地的環境 ( カテゴリー G,H,I) をはじめとする多くの群落が, 気候的極相林ではなく, 遷移中間相であると考えられる落葉広葉樹林 ( カテゴリー C) へと変化していることが示された. さらには, 構成比率は低いものの,1949 年段階ですでに存在していた常緑広葉樹林までもが落葉広葉樹林へと変化し, 構成比率を低下させていることが明らかとなった. しかしまた,940 ポイント (2.35ha) では,1977 年にカテ

4 図 5 植生変化パターンの分布図 6 代表的な植生変化パターン楕円は各年の各カテゴリーのポイント数を示す. 数字は 1949 年のポイント数に占める各変化パターンに該当するポイント数の比率 (%) を示す. 例えば,HHC と変化したポイントは,1949 年の H のポイント数の 15% を占めていることを意味している

5 ゴリー C であったが,1995 年にはカテゴリー B へと変化しているのも事実である. すなわち, この落葉広葉樹林が遷移の中間相であるのか, あるいは本地域の現気候環境下での一種の土地的極相林として位置づけられるのか, それによって, 本地域の将来的な植生変化予測が大きく異なる. この落葉広葉樹林の生態学的な位置づけについては, 森林生態学的な検討を今後行いたいと考えている. 5.. おわりに本研究では, 愛知県瀬戸市南東部を例に最近約 50 年間の里山の植生変化を定量的に明らかにし, 主要な植生変化パターンを明らかにすることができた. この研究の背景には, 過去の空中写真により植生分類ができたことと,5m メッシュ DEM という詳細な標高データを入手できたことがある. 最新の地球観測衛星では, より高解像度のセンサや多バンドのセンサによって, 新しいデータが得られようとしている. また, 航空機やヘリコプターにセンサを積んで, 人工衛星からでは得られないデータを取る計画も進んでいる ( 例えば, 坪井村手,2000; 宮坂徳村,2000など). これに対して, 衛星データのない過去 50 年ほどをさかのぼり, 面的な把握を行えるデータとしては, 空中写真は非常に有効である. 筆者らは, こうした過去 50 年間の解析から, 植生変化の法則性を明らかにして, 近未来への植生変化シミュレーションを構築していこうと考えている. また, 今回の解析対象地域をキーエリアとし, 植生変化シミュレーションを応用し, LANDSAT や SPOT などの衛星データなどを使用することにより, より上位の空間スケールへと拡大していくつもりである. 注 1) 1949 年 ( 米軍撮影, モノクロ写真, 縮尺 1 / 14,000),1977 年 ( 国土地理院撮影, カラー写真, 縮尺 1 / 10,000),1995 年 ( 瀬戸市撮影, カラー写真, 縮尺 1 / 8,000) の空中写真から作成された. 森林については, 相観色調樹形樹幹などにより, 群落単位で判別している. 2) 近年の大規模な宅地開発は, 原植生を選ばないために, 特に主要なパターンとして加えた. デジタル観測手法を統合した里山の GIS 解析東京大学空間情報科学研究センター公開シンポジウム, 杉盛啓明ほか編, 地域環境 GIS 研究会,6-14. 千葉徳爾 (1991): はげ山の研究( 増補改訂版 ). そしえて. 坪井知美村手直明 (2000): レーザレーダによる 50cm-DEM の作成方法と精度. デジタル観測手法を統合した里山の GIS 解析東京大学空間情報科学研究センター公開シンポジウム, 杉盛啓明ほか編, 地域環境 GIS 研究会, 野村哲朗中嶋勝 (2000): 里山の植生区分作成法と時系列変化. デジタル観測手法を統合した里山の GIS 解析東京大学空間情報科学研究センター公開シンポジウム, 杉盛啓明ほか編, 地域環境 GIS 研究会, 橋本雄一木村圭司 (1997): 十勝平野の農業的土地利用と自然条件の関連 -ベクターデータとラスターデータの統合に関する考察 -.GIS- 理論と応用,5, 林一六 (1990): 植生地理学. 大明堂. 平野勇二郎 (1998):GIS を用いた丹沢山塊, 桧洞丸山頂付近のブナ林衰退と地形条件の解析. 地理学評論,71A, 口絵 i-ii, 宮坂聡徳村公昭 (2000):MSS による植生区分の自動化に向けて. デジタル観測手法を統合した里山の GIS 解析東京大学空間情報科学研究センター公開シンポジウム, 杉盛啓明ほか編, 地域環境 GIS 研究会, 宮脇昭編 (1977): 日本の植生. 学習研究社. 山中二男 (1979): 日本の森林植生. 築地書館. 渡辺宏 (1970): 森林航測ハンドブック. 日本林業技術協会. Clements, F.E. (1916): Plants succession - an analysis of the development of vegetation. Carnegie Institute of Washington Publication, 242, Kadmon, R. and R. Haraki-Kremer (1999): Studying long-term vegetation dynamics using digital processing of historical aerial photographs. Remote Sense. Environ., 68, Taniguchi, S.(1961): Forest investry by aerial photographs. 北大演習林研究報告, 21, 文献愛知県環境部 (1997) : 里山自然地域保全事業全県調査報告書. 愛知県,32p. 小口高勝部圭一 (2000): 細密 DEM を用いた地形解析. デジタル観測手法を統合した里山の GIS 解析東京大学空間情報科学研究センター公開シンポジウム, 杉盛啓明ほか編, 地域環境 GIS 研究会, 佐野滋樹 (2000): デジタル図化機による DEM の作成方法と精度

6 表 2-A 1949 年にカテゴリー A であったポイントの植生変化表 2-F 1949 年にカテゴリー F であったポイントの植生変化 A A B B C C D D E E F F G G H H I I Total Total 表 2-B 1949 年にカテゴリー B であったポイントの植生変化表 2-G 1949 年にカテゴリー G であったポイントの植生変化 A A B B C C D D E E F F G G H H I I Total Total 表 2-C 1949 年にカテゴリー C であったポイントの植生変化表 2-H 1949 年にカテゴリー H であったポイントの植生変化 A A B B C C D D E E F F G G H H I I Total Total 表 2-D 1949 年にカテゴリー D であったポイントの植生変化表 2-I 1949 年にカテゴリー I であったポイントの植生変化 A A B B C C D D E E F F G G H H I I Total Total 表 2-E 1949 年にカテゴリー E であったポイントの植生変化 A B C D E F G H I Total

4. 国有林 GIS の活用 4. 1 国有林 GIS 本業務において, 解析に利用した国有林 GIS の諸元は表のとおりである表国有林 GIS の諸元国有林 GIS の諸元バージョン 4.2 データセット 2009 年 3 月版 4-1

4. 国有林 GIS の活用 4. 1 国有林 GIS 本業務において, 解析に利用した国有林 GIS の諸元は表 4. 1-1 のとおりである表 4. 1-1 国有林 GIS の諸元国有林 GIS の諸元バージョン 4.2 データセット 2009 年 3 月版 4-1 4. 2 国有林 GIS データを利用した解析 4. 2. 1 GIS データの処理手順 GIS データ ( 等高線 : ラインデータ