地理空間技術を用いた湿原環境の平面的構造の推定

地理空間技術を用いた湿原環境の平面的構造の推定
高田雅之，井上京，三島啓雄
The estimation of the spatial structure for environment factor
in the mire using GIS technology
Masayuki TAKADA, Takashi INOUE, Yoshio MISHIMA
Abstract
The spatial distribution structure of the environmental factor on hydrology, soil and
vegetation was evaluated for Sarobetsu Mire in the northern part of Hokkaido. To
begin with, it became clear that the space scaling of the variation differed in hydrology
factor and soil factor as a result of spatial variation on the transect and
semivariogram analysis according to the field study data. Next, using ALOS/AVNIR-2,
ALOS/PALSAR and airborne laser data, the spatial distribution of environmental
factor on hydrology, soil, vegetation and landform was estimated, and it was compared
with the field study data by the multivariate analysis. As the result, it was shown that
estimated spatial distribution reflected actual condition of the field.
Keywords: 湿原(Mire) ，サロベツ(Sarobetsu)，ALOS，航空機レーザ(Airborne laser)
1. はじめに
自然生態系の適切な保全管理を目的に対象地域の現状
を把握する場合，従来の現地調査による地点情報の取得
因子の現地調査情報から空間変動の特徴を明らかにする
とともに，面連続的な空間分布情報を構築する手法を提
起し，現地情報と空間情報との比較検討を行った．
に加えて，近年技術の発達が著しい GIS やリモートセン
泥炭地湿原は過湿または低温条件下で植物の分解が抑
シングによる面的な情報の活用が望まれる．一方，現実
制され形成される特異な環境系で，気象緩和や洪水調節，
の生態系においては様々な環境因子が相互に関連し合い，
水質浄化，産業の対象といった機能・効用を有するほか，
複雑に空間変動しながら面的な広がりをなしている．リ
近年は地球規模の炭素蓄積効果が注目されている．生態
モートセンシング情報等の活用に当たっては，現地の複
系としての貴重性・脆弱性から保護の対象となる泥炭地
雑な状態を踏まえ，これをできる限り再現できるような，
湿原が増加する一方で，様々な人為影響による劣化も進
環境因子の面的分布推定手法の確立が望まれる．
み，近年各地で自然再生の取り組みが始められ，広域的
そこで本研究では，泥炭地湿原を対象として各種環境
―――――――――――――――――――――――――
視点に立った保全管理推進の観点から，これを効果的に
支援するための空間変動把握手法が求められている．
高田雅之：〒060-0819 札幌市北区北 19西 12 北海道環境科学研究
本研究をとおして，実用性の高い空間分布推定手法を
センター，Tel; 011-747-3566，email; mtakada@hokkaido -ies.go.jp
提起し，それをもとに環境因子の空間変動特性を明らか
にするなど，泥炭地湿原の効果的な保全管理に寄与する
傾斜を求めるとともに，10×10m 内の平均値と最低値
ことを狙いとするものである．
の差を植生の高さ，標準偏差を植生粗度，標高から求
めた標準偏差を地表面粗度とした．植生の高さ及び地
2.
研究方法
表面粗度については現地情報により精度を検証した．
2.1. 対象地域
また標高から集水面積を求め，水文条件を表すパラメ
北海道北部の豊富町及び幌延町にかけて広がるサロ
ータとした．
ベツ湿原の北部域「上サロベツ地域」（対象地面積
次に ALOS/AVNIR-2（Level 1B2，2006∼2007 年
1,546ha）を対象とした．サロベツ湿原は日本最大規模
の 9 シーン）を反射率に変換し，植生を表す指標とし
の高層湿原を有し，利尻礼文サロベツ国立公園の一部
て NDVI（正規化植生指数：NIR-R／NIR+R）の平均
として保護されている．その一方で周縁部の河川改修
値及び標準偏差を算出した．
や周囲の農地化によって，乾燥化とそれに伴うササ植
さらに ALOS/ PALSAR（Level 1.5，2006∼2007
生の拡大が近年懸念されており，環境省及び北海道開
年の 18 シーン）
を後方散乱係数に変換し平滑化処理
（5
発局により自然再生の取り組みが現在進められている．
×5 pixel 平均）を行い，上記で作成した植生の高さ，
対象地の標高は 5∼7m，地形はほぼ平坦で東側から西
植生粗度，地表面粗度，NDVI の情報と併せて重回帰
側に向かって緩やかに下る傾斜（約 0.1∼0.3%）を有
分析により土壌理化学因子（乾燥体積密度，炭素含有
している．植生は東西で大きく異なり，東半分はミズ
率，窒素含有率，炭素体積含有量，窒素体積含有量，
ゴケ群落を中心とする高層湿原が，西半分はササ草原
有機物含有率）
の分布を推定した
（Takada et al.，2009）
．
が大半を占め，両者の境界にはスゲ植生が見られる．
2.4. 空間変動と相関特性
2.2. 現地情報の取得
対象地の中地区及び南地区にそれぞれ約 2,000m，
2007∼2008 年において水文・土壌・植生・地表面粗
度に関する現地調査を行った．
2,800m の東西の観測ラインを設定し，現地調査で得た
地下水位，土壌理化学因子，透水係数，植生相観及び
水文情報として，地下水位及び土壌水分について自
ササの高さのラインに沿った変化について分析した．
記式圧力変換センサ及び TDR を用い，それぞれ 33 地
次に二次元セミバリオグラムにより空間相関分析を
点，14 地点において 1 時間間隔で連続観測した．次に
行った．地下水位観測を行っている 33 地点における，
土壌の理化学因子として 71 地点で表層土壌（0∼
地下水位変動（平均値，最小値，変動幅，標準偏差）
，
20cm）を採取し，乾燥体積密度（g cm-3）及び有機物
土壌理化学因子（乾燥体積密度，炭素含有率，窒素含
含有率（強熱減量：％）を計量するとともに，CN コ
有率，CN 比，炭素体積含有量，窒素体積含有量，有
ーダーにより炭素含有率（％）及び窒素含有率（％）
機物含有率）を用いて，地点間の距離に依存するセミ
を分析し，乾燥体積密度を乗じて炭素体積含有量及び
バリアンスとラグ（サンプリング間隔）の関係から求
窒素体積含有量（g cm-3）を算出した．また
17 地点に
まる相関係数及びレンジ（空間依存性の限界距離）と，
おいてピエゾメータ法，オーガホール法，ゲルフパミ
シル（S：最大値に達するレベル≒分散）及びナゲット
アメータ法によって現場透水係数を計測した．次に植
（N：誤差）から計算されるＱ値（Goerres et al.，1998：
生情報として植生相観及びササの高さを，それぞれ
Q = (S−N)／S）により評価を行った．なお Q 値は 1
123 地点，72 地点において調査した．さらに 28 地点
に近いほど誤差が少ないと評価できる．
において地表面粗度を計測した．なお，地下水位観測
を行っている 33 地点では全ての項目を調査している．
2.5. 多変量解析による現地情報と空間情報の比較
地下水位観測を行っている 33 地点における現地情
2.3. 空間分布の推定
報と，推定された空間分布情報をそれぞれ多変量解析
まず航空レーザ測量データ（2003.5.20，環境省・朝
し比較した．使用した現地情報は土壌理化学因子（乾
日航洋㈱）を用いて，標高（3×3m 内の最低値）及び
燥体積密度，炭素体積含有量，窒素体積含有量，CN
比，有機物含有率）及び水文因子（地下水位の最低値，
3.2. 空間変動と相関特性
平均値，変動幅，標準偏差）で，空間分布情報につい
図 1 に西端を基点とした南地区の東西ラインに沿っ
ては土壌因子（乾燥体積密度，炭素体積含有量，窒素
た土壌，植生，水文に関する代表的項目の変化を示し
体積含有量，有機物含有率，透水係数）
，地形因子（傾
た．その結果，植生に応じて増減する傾向が見られる
斜）
，植生因子（植生の高さ，NDVI の平均値及び標準
とともに，土壌理化学因子の変動に対して地下水位の
偏差）
，及び水文因子（集水面積の平均値及び標準偏差）
空間変動が緩慢である傾向が示された．このことは中
を，半径 15m の平均値をとった．
地区の東西ラインについても同様であり，環境因子に
解析はまずクラスター分析（重心法）を行い，植生
よって異なる空間スケールで変動することが示された．
タイプと距離（ユークリッド距離）を考慮してそれぞ
次にセミバリオグラムによる空間相関分析より得ら
れ 5 つのグループに区分した．次に同じ属性データを
れたレンジ，相関係数，及びＱ値を表 1 に，またレン
用いてそれぞれ主成分分析を行い，各グループの主成
ジとＱ値との関係を図 2 に示した．その結果，空間依
分空間上の位置，及び主成分に寄与している因子から，
存性の限界を示すレンジは地下水位で 2000m 前後，土
グループごとの特性について，両者の結果を比較した．
壌理化学因子で 700∼1500m と異なるレベルを示した．
このことは，水の動きの方がより空間依存性の範囲が
3. 結果と考察
広いことを意味し，土壌理化学因子の変動がより局地
3.1. 空間分布の推定
的であることを示唆するものであり，上記の現地情報
航空レーザ測量データから推定した植生の高さ及び
によるライン変化における傾向と一致した．これは水
地表面粗度を現地情報により検証した結果，相関係数
文因子が地形に依存しやすい性質をもつことを表すも
はそれぞれ 0.74，0.76 となり，現地の状況を反映して
のと考えられる．
また Q 値については，
乾燥体積密度，
いることが示された（Takada et al.，2009）
．
炭素含有率，窒素含有率，窒素体積含有量で 0.8 前後
また，ALOS/ PALSAR から推定した土壌理化学因子
と相対的に高い数値が見られ誤差が少ないと判断され
の分布について，別に現地調査を行った 47 地点のデー
た．相関係数は水文因子で概ね 0.45∼0.54 であったの
タを用いて検証した結果，1 ないし 2 データを除いて
に対して，土壌因子では 0.25∼0.60 と幅が見られた．
分散から求めた 95％の信頼区間内にいずれも収まって
以上より，水文因子と土壌理化学因子とで空間的な相
おり信頼性を有するものと判断された．
関範囲が異なること，またいずれの因子とも空間的に
一定の相関をもった環境連続性が存在することが明ら
かになった．
1.2
（1）
体積密度
窒素含有率
炭素含有率
窒素体積含有量
炭素体積含有量
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
0
500
1.2
1000
1500
距離（m）
2000
2500
3000
（2）
1.0
最低水位
平均水位
水位変動幅
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
0
500
1000
1500
距離（m）
2000
2500
3000
図 1 現地情報の東西ラインに沿った環境変動（南地区）
5
表 1 セミバリオグラム分析の結果
レンジ（
m）相関係数
1190
0.25
2150
0.38
1190
0.55
1470
0.43
1190
0.31
1190
0.60
708
0.31
2270
0.54
1820
0.45
2190
0.45
2240
0.53
Q値
0.82
0.92
0.85
0.54
0.39
0.77
0.65
0.69
0.62
0.54
0.60
3
2
第二主成分
乾燥体積密度
C含有率
N含有率
CN比
C体積含有量
N体積含有量
有機物含有率
地下水位（
平均値）
地下水位（
最低値）
地下水位（
変動幅）
地下水位（標準偏差）
(1) 現地調査情報
4
ｻｻｸﾞﾙｰﾌﾟ
ｽｹﾞｸﾞﾙｰﾌﾟ（ﾇﾏｶﾞﾔ）
ﾐｽﾞｺﾞｹｸﾞﾙｰﾌﾟ
ｽｹﾞｸﾞﾙｰﾌﾟ（ﾎﾛﾑｲｽｹﾞ）
ﾖｼｸﾞﾙｰﾌﾟ
1
0
-4
-2
-1
0
2
4
6
8
-2
-3
-4
-5
第一主成分
5
1.0
(2) 空間情報
4
0.8
3
Q値
水文因子
土壌因子
0.4
第二主成分
2
0.6
1
0
-4
-2
-1
0
2
4
6
8
ｻｻｸﾞﾙｰﾌﾟ
ｻｻ-ｽｹﾞｸﾞﾙｰﾌﾟ
ﾐｽﾞｺﾞｹｸﾞﾙｰﾌﾟ
ｽｹﾞ-ﾖｼｸﾞﾙｰﾌﾟ
ﾖｼ-ｻｻｸﾞﾙｰﾌﾟ
-2
0.2
-3
0.0
-4
0
500
1000
1500
レンジ（m）
2000
2500
-5
第一主成分
図 2 レンジとＱ値との関係
3.3. 多変量解析による現地情報と空間情報の比較
図 3 主成分分析の結果
実用的な手法を提起できたとともに，水文因子と土壌
クラスター分析によるグループ区分の結果，現地情
因子の空間変動特性の違いを明らかにすることができ
報及び空間情報ともに植生タイプに対応した区分がな
た．今後はこれらの空間情報を用いて，湿原の保全管
された．これに基づき，主成分分析で得られた第一主
理に向けた環境変化の兆候や偏在性の検知，人為的影
成分と第二主成分をグループ別にプロットした結果を
響の有無と程度，空間技術を用いたモニタリング方法
図 3 に示した．現地情報では，第一主成分は炭素体積
などについてさらに研究を進める考えである．
含有量，窒素体積含有量，及び地下水位に関する因子
を，第二主成分は乾燥体積密度と有機物含有率を示し
謝辞
たのに対して，空間情報では，第一主成分は炭素体積
宇宙航空研究開発機構（JAXA）及び財団法人リモート・
含有量，窒素体積含有量，乾燥体積密度及び透水係数
センシング技術センター（RESTEC）には衛星画像を提供い
を，第二主成分は NDVI と集水面積に関する因子を示
ただきました．また現地調査及び解析においては，環境省北
した．第二主成分までの累積寄与率は現地情報で
海道地方環境事務所，佐々木伸宏氏，島崎暁啓氏，北海道環
82.3%，空間情報で 72.8%となった．
境科学研究センター棗庄輔研究員に協力いただきました．こ
これらのことから，環境総体を考えた区分において，
こに記して心より謝意を表します．
いずれの情報も土壌理化学因子が最も寄与しているこ
とが明らかとなった．また両者が同様の傾向を示した
参考文献
ことは，空間情報による特性評価が現地の実態を反映
Görres JH, Dichiaro MJ, Lyons JB, Amador JA（1998）
していることを裏付けるものと言え，実用的な空間分
Spatial and temporal patterns of soil biological activity in
布推定手法を提起できたと考える．
a forest and an old field. Soil Biol. Biochem., 30, 219-230.
Takada, M., Mishima, T., Natsume, S.（2009）Estimation of
4. おわりに
本研究の結果，各種環境因子の空間分布を推定する
surface soil properties in peatland using ALOS/PALSAR.
Landscape and Ecological Engineering, 5:1, 45-58.

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