自然をベースとしたプロジェクトにおける地上バイオマス推定はどの程度正確か？

多くの企業が気候変動対策に取り組んでいます。しかし、その取り組みは実際に大気中の温室効果ガス（GHG）を除去し、地球温暖化対策につながるのでしょうか？

この疑問が、統合性の高い炭素クレジットの必要性を高めています。

つまり、正確な森林バイオマス推定モデルがなければ、完全性の高い炭素クレジットは保証できないということです。結局のところ、バイオマス推定は、自然ベースのプロジェクトがどれだけの炭素を隔離できるかを予測するのに役立ち、それが炭素クレジットの数を決定するのです。

残念ながら、アロメトリーやGEDIといった従来のバイオマス推定法では不十分です。そこでシルベラは、マルチスケールライダーデータとディープ・グラウンド・トゥルーシングを併用する革新的なアプローチを開発しました。これにより、地上部のバイオマスに関して、より正確な推定が可能になりました。

このことは、企業のバイヤーや投資家にとってどのような意味があるのでしょうか？バイオマスの正確な推定は、より質の高い炭素クレジットを生み出します。

森林の地上部バイオマスの推定精度が炭素市場で重要な理由

バイオマス」とは、木本植物の立ち枯れた乾燥質量のこと。

通常、単位面積あたりの質量（例：メガグラム/ヘクタール：Mg ha-1）で表され、森林生態系が放出・固定する炭素量を決定するために使用されます。

簡単に言えば、バイオマスの推定値を使って、木材に含まれる炭素の物理的貯蔵量を割り出すことができるのです。そしてこの数値を使って、自然ベースのプロジェクトに炭素クレジットを発行することができるのです。

もちろん、森林の地上バイオマスを信頼できる精度で推定できなければ、自然ベースのプロジェクトに対して信頼できる精度で炭素クレジットを発行することもできません。このことは、クレジットの過不足や、低品質のクレジットを購入する企業に対する市場での評判の低下、そしてもちろん、気候変動への好影響の減少など、さまざまな問題を引き起こす可能性があります。 

アロメトリックモデルと衛星モデルのみの問題点

森林バイオマスを推定する方法は複数あります。より一般的な方法の中には、アロメトリックモデルや衛星モデルのみを使用するものもあります。しかし、これらの方法には本質的に欠陥があります。

ひとつは、アロメトリックモデルや衛星データのみのモデルは、最大4,000本の木の直径、高さ、樹種のデータに依存しているということです。ほとんどのモデルはそれよりもはるかに少ないデータに基づいています。なぜこれが問題なのでしょうか？樹木の正確な推定ができないため、質の低いクレジットにつながるからです。

同様に問題なのは、これらのモデルが大陸間で偏った仮定を適用していることです。例えば、GEDIのトレーニングデータの35%はアメリカとヨーロッパからのものですが、アフリカからのものはわずか12%、東南アジアとオーストラリアからのものはわずか8%しかありません。このようなモデルの精度の問題が、地上部バイオマスの推定を難しくしています。

さらに、GEDIプログラム全体がベースにしているような衛星ライダーは、データポイント密度が非常に低い。これに対して、地上、ドローン、ヘリコプターの技術を使ったシルベラのモデリング戦略では、1m2あたりGEDIの30～15,000倍のライダー・データ・ポイントを収集します。 

シルベラのソリューション：マルチスケールライダーと実世界のグランドトゥルーシング

シルベラのソリューションについて、もっと掘り下げてみましょう。

私たちのチームは地上ライダーを使って22万ヘクタール以上の特定の場所で25,000本以上の樹木を測定しました。その結果、4億5,000万本以上の非常に貴重なデータポイントが得られ、熱帯・亜熱帯の森林や林の生態系を評価するために使用しています。

レガシー・モデルでは960ヘクタールにわたって最大4,000本の木しか計測できないため、私たちのような詳細なデータにはアクセスできません。例えば、Sylveraデータベースには1m2あたり15万件のデータポイントが含まれていますが、アロメトリーデータベースには3件（高さ、直径、重さ）しかありません。

しかし、それだけではありません。ドローンやヘリコプターを使った空中ライダーなど、私たちが樹木をスキャンするために使っている技術は、アロメトリックや衛星のみのモデルで使われている技術よりも6倍も正確です。

さらに、シルベラはアフリカ、中南米、東南アジア、オーストラリアにまたがるNBSの全地域の80%からデータを収集しています。これにより、より正確な森林構造と地上バイオマスの推定が可能になります。

森林AGB推定の実環境での検証

では、シルベラの光学式リモートセンシングデータは、現実のシナリオにどのように反映されるのでしょうか？

ペルー、ガボン、モザンビークのデータを相互検証したところ、Sylveraの地域リモートセンシングデータモデルは、バイオマスを地上真実値の1.3%以内（ペルー）、3%以内（ガボン）、2%以内（モザンビーク）で推定できることがわかりました。同じ地域について、従来のモデルによる推定値は16%（ペルー）、39%（ガボン）、17%（モザンビーク）不正確でした。

シルベラのAGB推定モデルは、モザンビークのアフリカの草原で、広く使われているモデルよりも1.5～2.2倍多くの炭素を検出しました。

貧弱なバイオマス推定モデルが市場のコストに

実際、情報不足のモデル・パラメータは、熱帯林バイオマスの推定に不適切な結果をもたらします。

このようなことが起こると、炭素クレジットの発行や価格が不正確になり、買い手の信頼を損なうことになります。誤ったクレジットを発行したプロジェクト開発者が善意であったとしても。

バイオマスの見積もりが甘いと、REDD+、ARR、IFM、その他多くの自然ベースのプロジェクト全体が弱体化し、潜在的な投資家にとって魅力的でなくなります。その結果、実行可能な投資対象が減少し、気候緩和の機会が減少することになります。

ご覧のように、モデルの性能は不可欠です。残念なことに、ほとんどのモデルはこのタスクに対応していません。

自信を持って投資する方法：より良いデータが解き放つもの

シルベラは、他のモデルよりも高い精度で地上バイオマスを推定。

このため、シルベラのお客様は、より確信を持って調達の決定を下すことができます。信頼性の高いデータを入手できるため、質の高い炭素クレジットを安定的に確保することができるのです。

これは、企業の買い手や投資家にとってさまざまなメリットがあります。ひとつは、自社の排出量をオフセットしたり、プレミアム価格で販売したりするために使用できる、質の高いクレジットを手に入れることができること。2つ目は、購入するクレジットが地球規模の炭素循環を減速させる質の高いプロジェクトによるものであるため、市場での高い評価を維持できることです。そして3つ目は、自分たちの行動が経済的にも理にかなっており、環境も改善しているという安心感です。

シルベラの顧客は、発行後のモニタリング・ツールも利用できるため、投資状況を把握し、必要に応じて介入し、長期にわたって信頼を維持することができます。

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おわりに

森林の地上部バイオマスの推定はすべて同じではありません。

データの質はクレジットの質につながるため、これは重要です。高品質の炭素クレジットを一貫して購入または投資することで、罰金を回避し、社会からの信頼を得ることができます。

Sylveraのライダーリモートセンシングシステムは、バイアスを排除し、信頼性を高め、実際の気候変動の成果を促進します。そのため、森林バイオマス推定手法として最も信頼されています。

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