Developing an integrated terrestrial ecosystem model for global changing predictions 陸域統合モデルへの結合を念頭にした 植生動態モデルの構築（設計と進捗状況の報告） Hisashi SATO (FRSGC) & Takashi KOHYAMA (Hokkaido Univ.)

Feature of the forest dynamic model 1 Individual basis model, which explicitly treat 3D forest-structure within 30m x 30m patches Individual characteristics Foliage : biomass, crown diameter, crown depth Stem : biomass, height, sapwood & heartwood diameter Root : biomass --- Shape of crown and stem are approximated by cylinder この３０ｍ×３０ｍ林分を、１グリッド当たり１０個同時にシミュレーションし、その平均値をグリッドの代表値とする。 小サイズの林分を複数シミュレートさせる理由 ・計算量の問題。現在のプログラムだと、林分の面積に対して指数関数的に計算量が増えてしまう。 ・攪乱の問題。特に寒帯林で頻発する森林火災の場合、その攪乱面積が広いため、一端生じると、シミュレートしている林分の大きさが30×30ｍだろうが1haだろうが、その殆ど全てが壊滅してしまう。このように機会的に大きく変動する単一の林分をもって、グリッドの代表値を得ることは適当ではない。

Estimated light intensity Feature of the forest dynamic model 2 Estimate light intensity on the top of the crown by using light distribution on hemisphere and canopy location within the forest stand (SORTIE like) Estimate light distribution within canopy using leaf area concentration and light attenuation index Estimated light intensity Light Distibution on Hemishpere Foliage depth Grass layer, which can only use light on the forest foor To avoide ‘edge effect’, this scanning will be performed on ‘mirror world”

樹形生成に関する素過程モデル 全球計算で必要となるメモリー量の概算 1. The pipe model (Shinozaki et al. 1964) Relationships between leaf area (LA) and sapwood cros section area 2. Functional balance of leaf and root (Larcher 1983; Jackson et al 1996) Relationships between leaf mass and root mass 3. Stem mechanism (e.g. Huang et al. 1992) Relationships between tree height and stem diameter 4. Packing constraint (Zeide 1993) Relationships between crown area and stem diameter 5. Empirical relationship between leaf mass and longevity (Reich et al. 1997) 6. Growth rate dependent mortality これらの殆どの素過程モデルはLPJ-DGVMで用いられているものであり、パラメーターも流用した。LPJとの違いは、これらの「組み上げ方」のみである。 全球計算で必要となるメモリー量の概算 １個体 １林分内の 最大個体数 グリッド内の 反復林分数 グリッド数 整数型4個, 単精度実数型10個 48 byte T42座標系 128×64 のうちの約1/3程度 2700前後 × 900 × 10 × 小計 約42K byte 合計 11664000 byte ≒ 1G byte

動画 ５００年間の温帯落葉樹林動態例 ・ 光は真上からのみ入射されている ・ Disturbance regimeも入っていない ・　光は真上からのみ入射されている ・　Disturbance regimeも入っていない ・　死亡率のルーチンも完全ではないので、大きな樹木が片っ端から死んでいくという妙な動態が生じている お断り

出力例：温帯落葉樹林の２００年間 （あまり意味無いけれど、、） 　出力例：温帯落葉樹林の２００年間　（あまり意味無いけれど、、） リッター生成量 （ Kg / ha year ） Leaf Area Index （ m2 / m2 ） バイオマス （ Kg / ha ） 胸高直径合計 （ m2 / ha ）

いかにＳｉｍ－ＣＹＣＬＥと結合させるか この辺りをゴッソリ 次のModuleと入れ替える Sim-CYCLEの構成 生理生態Module 　・気孔 　・個葉過程 　・キャノピー 　・光利用効率 etc 水収支Module 　・蒸発 　・蒸散 　・流出 etc 放射収支Module 　・日長 　・全点放射 　・PAR 　・純放射 etc 炭素収支Module 　・生産力 　・呼吸 　・NPP 　・バイオマス 　・土壌炭素 etc この辺りをゴッソリ 次のModuleと入れ替える 生物季節Module ・生育期間、展葉期間

Metabolic linkageのみ分かりやすく抽出すると、、 Annual computation Daily computation その年に生産する葉面積を 個体毎に決める。 日々の雲量、温度、水分条件に応じてＰＦＴ別、光強度クラス別の生産量を求める 光強度クラス ＰＦＴ１ ＰＦＴ２ 光合成量 Monthly computation １年分の合計 落葉樹の場合、成長期間における積算気温に応じて、展葉度を決める 光強度クラス ＰＦＴ１ ＰＦＴ２ 葉面積 １ヶ月分の合計 展葉度と、その月の天球内の太陽光分布から、ＰＦＴ毎に光量別の葉面積分布を算出。右図のような集計表を作成する。 個体毎に月間生産量を算出

パラメーター推定と調整の手順 （１） （２） （３） （４） （５） 樹形形成アルゴリズムとパラメーターの調整： 樹形と葉面積密度とが、それっぽく再現されるよう、PFT毎に調整する。 動態（定着、死亡、Disturbance）パラメーターの調整： 森林が単一種類のPFTから構成されるような状況において、平衡時の個体密度・樹齢構成を実際の極相林と近づける 生理過程（光合成、呼吸、資源分配）パラメーターの調整： 単一種類のPFTから構成されるような森林において、平衡時の単位面積当Biomass、LAI、断面積分布・合計を、現実の極相林に近づける。 各PFTについて、(2)と(3)を繰り返し、パラメーターを収束させる。 全球グリッドで試運転する： 平衡時における植生分布パターンやGPP分布パターンが、実際のそれと、どの程度一致するのかについて検討する。

この世界最強のDGVMを今年度末か新年度初頭までには稼働させる。 　スケジュール ・植生動態モデルを仕上げる（１０月末までに完了） ・Sim-CYCLEとの結合（１ヶ月半～４ヶ月） ・パラメーター推定とチューニング（１ヶ月～３ヶ月） Sim-CYCLEのパラメーター群も再推定・再チューニングする必要があるので、本来は相当の時間が必要だが、プロジェクトの皆様や外部評価委員会の皆様を安心させるために、とりあえず早めに終わらせ、次の段階に移る。 ・ベクトル化し、地球シミュレーター上で全球グリッドの試運転を行う （“ベクトル化”の作業内容を把握していないので、作業期間は不明） この世界最強のDGVMを今年度末か新年度初頭までには稼働させる。