異なる観測手法の組合せによる森林のオゾン吸収量推定プロセスモデルの構築

结合不同观测方法建立森林臭氧吸收估算过程模型

基本信息

批准号：
22H03730
负责人：
渡辺誠
金额：
$ 11.07万
依托单位：
Tokyo University of Agriculture and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H03730/
关键词：
オゾン吸収森林樹液流フラックス多層葉群光合成モデル

项目摘要

オゾンは森林に悪影響を与える大気汚染物質であり、適切な影響評価のためには樹木の葉の気孔から吸収されるオゾン量の評価が必要である。本研究では、樹木生理生態学的な推定法2種（樹液流速の測定に基づく推定と多層葉群光合成モデルによる推定）と、森林に設置された観測鉄塔を用いた微気象学的推定法2種（濃度勾配法による推定と潜熱フラックスに基づく推定）のそれぞれで、森林のオゾン吸収速度を推定し、比較・解析する。樹液流速に基づくオゾン吸収量の推定では、センサーを作成し、対象木に設置して観測を開始した。しかしながら、調査サイトでナラ枯れが発生し、コナラ対象木が枯死してしまった。そのため同サイトに生育する常緑針葉樹のスギと常緑広葉樹のアラカシにも樹液流センサーを設置し、観測体制を整えた。多層葉群光合成モデルによるオゾン吸収量の推定では、対象木であるコナラは環孔材であり、切り枝による葉のガス交換測定が非常に困難だったため、まず測定が比較的容易なスギを対象に、ガス交換特性の林冠内鉛直分布を明らかにした。コナラとアラカシに関しては、葉の光合成酵素や色素の林冠内鉛直分布を調査した。それらの結果は、切り枝による葉のガス交換測定が最終的にできなかった場合でも、葉の光合成能力から森林のガス交換能力ひいてはオゾン吸収速度が推定できるようにするための基礎情報とする。濃度勾配法によるオゾン吸収量の推定では、予定通り研究期間の開始直後から観測を始めた。本研究サイトでは上空(30 m地点)と林冠直上(23 m地点)におけるオゾン濃度の差が予想よりも小さく、通常の濃度勾配法では推定誤差が大きくなることが判明した。そのため、より大きな濃度差が得られる林冠濃度勾配法の適用に取り組んでいる。潜熱フラックスに基づくオゾン吸収量の推定では、計測機器(CO2センサー)の故障があったため、その修理と調整を実施した。

臭氧是一种对森林产生负面影响的空气污染物，为了进行适当的影响评估，有必要评估从树叶的气孔中吸收的臭氧量。在这项研究中，使用两种类型的树木生物学估计方法（基于对SAP流速速度的测量估算估算估算，比较和分析森林的臭氧吸收率），并使用多层叶子光合作用模型和两种基于Micromoological totentiate interivate of FLAT的方法（基于浓度的估算方法）（基于浓度的估算方法）（基于多层叶子的光合作用模型）（基于浓度的估算）（基于浓度的估算）（估算）（森林。为了根据SAP流速估算臭氧吸收量，创建了传感器并安装在目标树上以开始观察。但是，橡木死亡发生在研究地点，导致橡木死亡。因此，也将SAP流量传感器安装在常绿针叶雪松和在现场生长的常绿宽阔的Arakashi，并建立了观察系统。当使用多层叶基团光合作用模型估算臭氧吸收量时，目标树橡木是一种环形材料，并且很难通过切割分支来测量叶子的气体交换，因此我们首先揭示了Canopy canopy the Canopy the Canpopy的垂直分布，这是相对容易的测量。关于橡木和阿尔卡迪科，我们研究了叶片冠层中光合酶和色素的垂直分布。这些结果提供了基本信息，以实现森林的气体交换能力，因此，从叶子的光合作用能力中，即使通过切割分支来测量叶子的气体汇率，也最终是不可能的。浓度梯度方法估计臭氧吸收量之后是研究期开始后立即计划的观测。该研究地点发现，天空（30 m点）和森林冠层（23 m点）之间的臭氧浓度差异小于预期，并且使用通常的浓度梯度方法增加了估计误差。因此，我们正在努力应用冠层浓度梯度方法，从而允许更大的浓度差异。在基于潜热通量的臭氧吸收量时，测量仪器（CO2传感器）具有故障，因此测量仪器得到了修复和调整。

项目成果

期刊论文数量（16）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Modeling forest above-ground biomass using freely available satellite and multisource datasets

DOI：
10.1016/j.ecoinf.2023.101973
发表时间：
2023-01
期刊：
Ecol. Informatics
影响因子：
0
作者：
Ai Hojo;R. Avtar;T. Nakaji;T. Tadono;K. Takagi
通讯作者：
Ai Hojo;R. Avtar;T. Nakaji;T. Tadono;K. Takagi

Accuracy Assessment of Photochemical Reflectance Index (PRI) and Chlorophyll Carotenoid Index (CCI) Derived from GCOM-C/SGLI with In Situ Data

利用原位数据从 GCOM-C/SGLI 导出光化学反射指数 (PRI) 和叶绿素类胡萝卜素指数 (CCI) 的准确性评估

DOI：
10.3390/rs14215352
发表时间：
2022
期刊：
Remote Sensing
影响因子：
5
作者：
Sasagawa Taiga;Akitsu Tomoko Kawaguchi;Ide Reiko;Takagi Kentaro;Takanashi Satoru;Nakaji Tatsuro;Nasahara Kenlo Nishida
通讯作者：
Nasahara Kenlo Nishida

樹液流速の計測に基づくコナラ林とスギ林のオゾン吸収量の推定

基于液流速度测量估算栎树和日本雪松林的臭氧吸收量