Forest simulation model

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1 Forest simulation model
造林学　　　小林　壱德久

2 木一代，人三代 気候変動化における森林の長期的な変化を研究したい →長らく調査されてきた 研究地でないと難しい
All of a sudden… 気候変動化における森林の長期的な変化を研究したい →長らく調査されてきた 研究地でないと難しい Someone wants to research long-term changes in forest under climate change But it’s difficult to start it unless the plot was already researched for a long time

3 シミュレーション 従来の予測といえば森林の”平均的”成長量 コンピュータの発達により，樹木一本々を シミュレーションすることが可能になった
コンピュータの発達により，樹木一本々を　　シミュレーションすることが可能になった We have used simulation showing forest’s average state 林分密度管理図 Now forest can be simulated tree by tree シミュレーション：　デモ画像

4 モデルの分類 Scale gap(1000 m2),landscape(1000 km2),region(Global)
Types of models Scale gap(1000 m2),landscape(1000 km2),region(Global) Inclusion of probability distribution Grid-based versus Individual-tree-based Inclusion of interaction between units Inclusion of ecosystem process 目的・用途にあったモデル選択を！！ 今では何十，ヘタしたら何百というシミュレーションのモデルがあります．それぞれのモデルは違うアルゴリズム，仕組みを持っていて，例えばこんな分類ができます．まずスケール，それぞれのモデルで得意とするプロットの大きさが違って数百数千平方メートルが得意なやつがいれば，それこそユーラシア大陸全部みたいに地球規模が専門のやつもあります．また，樹木の更新や枯死を統計的な確率と競争密度効果みたいな数式とどちらで決定するのか．先ほど述べたように，森林を木一本一本に基いて予測するのか，あるいはプロットをいくつかの平均的なエリアに分けて予測するのか．これは，例えば樹木あるいは地域間の相互作用を認めるのか認めないのか，山火事などの撹乱をモデルに組み込むかどうか，もちろんもっと多くの分類方法があります．いずれにせよ，自分のやりたいことに合ったモデルを選ばないと大変なことになります． Choose one suited to your purpose!

5 実用例 収穫予測，森林経営の補助 気候変動下の森林の応答予測 過去の植生推測 撹乱後のreforestation補助 シミュレーション結果：
シミュレーションモデルを使った実用例としてはこんなかんじのことが挙げられます．未来の収穫予測だけでなく，撹乱後どういうふうに植林していけば効率的に森林を再生できるのか，あるいは時間軸を逆転させて，むかしの森林はどんなかんじだったのか推測するなんて応用もあります．で，色々語ってきて，実際シミュレーションでどうやんのっていうリスナーの方もいらっしゃるかと思います．自分も何か具体例をあげたくて，戸田さんからデータをお借りして風倒後の森林動態なんかシミュレーションしてみようかなと思ったんですけど・・・ シミュレーション結果： 幹直径階 シミュレーション結果： 森林蓄積変化

6 実際にやってみられなかった I gave up simulating… Required parameters
Number of Timesteps Random Seed Number of years per timestep "Plot Length in the X (E-W) Direction, in meters" "Plot Length in the Y (N-S) Direction, in meters" "Plot Latitude, in decimal degrees" "Mean Annual Precipitation, mm" Seasonal Precipitation Water Deficit "Mean Annual Temperature, degrees C" Annual Nitrogen Deposition Plot title Parameter Name New Seedling Diameter at 10 cm Minimum Adult DBH Max Seedling Height (meters) Initial Density (#/ha) cm DBH Adult Height-Diameter Function Sapling Height-Diameter Function Adult Crown Radius-Diameter Function Sapling Crown Radius-Diameter Function Adult Crown Height-Height Function Sapling Crown Height-Height Function Seedling Height-Diameter Function Slope of DBH to Diameter at 10 cm Relationship Intercept of DBH to Diameter at 10 cm Relationship "Maximum Tree Height, in meters" Slope of Asymptotic Height Slope of Height-Diameter at 10 cm Relationship Slope of Asymptotic Crown Radius Crown Radius Exponent Maximum Crown Radius (Standard) (m) Slope of Asymptotic Crown Height Crown Height Exponent Parameter Name Beam Fraction of Global Radiation Clear Sky Transmission Coefficient First Day of Growing Season Last Day of Growing Season Number of Azimuth Sky Divisions for Quadrat Light Calculations Number of Altitude Sky Divisions for Quadrat Light Calculations "Minimum Solar Angle for Quadrat Light, in rad" "Height at Which GLI is Calculated for Quadrats, in meters" Height of Fisheye Photo Number of Azimuth Sky Divisions for GLI Light Calculations Number of Altitude Sky Divisions for GLI Light Calculations "Minimum Solar Angle for GLI Light, in rad" Amount Canopy Light Transmission (0-1) Parameter Name Adult Constant Area Growth in sq. cm/yr Asymptotic Diameter Growth (A) Slope of Growth Response (S) Relative Michaelis-Menton Growth - Diameter Exponent "DBH of Maximum Senescence Mortality Rate, as an integer in cm" Mortality at Zero Growth Light-Dependent Mortality Senescence Mortality Alpha Senescence Mortality Beta "DBH at Onset of Senescence, in cm" Adult Background Mortality Rate Juvenile Background Mortality Rate Seed Distribution "Minimum DBH for Reproduction, in cm" Canopy Function Used Weibull Canopy Annual STR Weibull Canopy Beta Weibull Canopy Theta etc… すみませんできませんでした．いかんせん設定すべきパラメータが多すぎて挫折しました．忸怩たる思いです．いつかの昼ゼミでまた挑戦してみたいと思います．

7 シミュレーションの問題点(1) Conflicts between resolution and scale
Problems in simulation Conflicts between resolution and scale What if global warming were simulated based on individual-tree model? →more time and machine power would be needed →accumulation of errors まあそんなシミュレーションですが，当然いいことばかりでなく欠点もあります．例えばどれだけの広さでシミュレーションするかということと，どれだけの精度でシミュレーションするかということにはトレードオフの関係が成り立ちます．ためしに想像して欲しいんですけどもし地球温暖化を木一本一本に注目したらどうなるのか．だいたいみなさん経験的にわかると思うんですけど，その一本一本の誤差とか確率のブレが積み重なって全体としてはわけわかんないデータになると思います．まあ当然シミュレートに多くのコストを払うことにもなります．

8 シミュレーションの問題点(2) model result verifications
Problems in simulation model result verifications How to assure result from model is right? Option 1:comparing with field data → temporal or spatial series data is necessary Option 2:simulating with several parameter sets →commonly used, but still problematic また，どうやってシミュレーション結果の科学的な正確さを確かめればいいのかという問題があります．究極的にはシミュレーションした年数分だけ待ってみるしかないんですけど，例えば，既存の1900年から2000年までの野外調査結果があったら2000年のシミュレーション結果と実際の結果を突き合わせてみるという方法があります．この方法だとモデルの確からしさがわかりますけど，野外調査ができないからシミュレーションを使ってるのに結局野外調査の結果が必要になるという本末転倒な結果になります．また，多くのパラメータの組み合わせて試してみて，結果のばらつきから信頼区間みたいにして確からしさを確かめるみたいなこともやられています．この方法だと一つ一つの結果は依然として科学的に正しいかわからないので問題があります．現状としては，他の似たような調査地，あるいは国のデータを元にしてモデルの確からしさを確かめてから自分の調査地に応用するという妥協案が取られています．これにしても，同じ森林なんてのはどこにもないわけですから，細心の注意を払ってモデルやデータを選ばなくてはいけません．

9 ご静聴ありがとうございました 参考文献 Review of forest landscape models:Types,methods, development and applications Acta Ecologica Sinica (2009) これからのシミュレーションの発展にご期待ください．ありがとうございました．