2025年の森林炭素計測の精度は？

森林炭素クレジットは、ボランタリー炭素市場の主要な柱です。

森林管理プロジェクトは問題ではない、というのが大方の意見です。森林管理プロジェクトが問題なのではなく、気候変動の緩和を確実にするために、信頼できる方法で森林管理プロジェクトを測定する必要があるだけなのです。残念なことに、ほとんどの測定モデルは時代遅れの、あるいはパワー不足の方法に基づいています。

In this article, we look at why measurement accuracy matters, how measurement impacts carbon accounting, and how Sylvera is transforming measurement processes in 2025 and beyond.

森林炭素測定がこれまで以上に重要な理由

Governments are increasingly focused on carbon credit quality, as evidenced by the EU's Carbon Removals & Carbon Farming (EU CRCF) regulation and Article 6 of the Paris Agreement.

同時に、森林炭素クレジットを管理する現行のプロトコルには欠陥があることも研究によって明らかになっています。そのため、これらのプロトコルに従ったプロジェクトは、以前想定されていたほど多くの二酸化炭素を吸収していないのです。そのため、森林炭素クレジットの審査が厳しくなっています。

解決策は？それは簡単です。正確な森林炭素蓄積量の測定です。 

投資家が樹木の炭素プールに関する正確な情報を得ることで、気候変動を緩和し、地球温暖化を遅らせる質の高いクレジットに投資することができます。これは地球にとってもビジネスにとっても良いことです。投資家は、整合性の低いプロジェクトから生じる社会的反発を避けることができるからです。

結局のところ、不正確な森林炭素データは過剰なクレジット付与、コベネフィットの損失、風評リスクにつながります。だからこそ、正確な森林炭素測定が不可欠なのです。

伝統的な森林炭素法：それでいいのか？

伝統的な森林炭素法は、アロメトリーと衛星ベースのモデルに依存しています。問題は、これらの方法は森林炭素プロジェクトの質を保証するのに十分な精度があるかということです。それでは...

アロメトリック・モデルとは何ですか？

アロメトリー（allometry）とは、生物の他の生物学的属性に関連する体の大きさを研究する学問。

アロメトリック・モデルは、樹木の直径、高さ、重さなどの測定値に複雑な数学的関数を適用することで、樹木のバイオマスや炭素蓄積量を推定するために一般的に使用されています。このモデルは、個々の樹種または異なる地域の森林全体について開発することができます。

残念ながら、アロメトリック・モデルは通常、わずか100～4,000本の樹木のデータに基づいています。さらに悪いことに、これらの木の多くは不釣り合いなほど小さく、特定のバイオームにしか自生していないため、世界中のさまざまな熱帯林の大きな木のバイオマスを推定することが難しいのです。

Still, allometric modeling persists because it's so engrained in the industry. At Sylvera, we're working to change this by using advanced technology to collect up to 180x more ground-truth data.

衛星モデルの精度は？

グローバル・エコシステム・ダイナミクス・インベスティゲーション（GEDI）のような衛星ベースのモデルは、森林破壊が気候変動に与える影響を測定するために空中ライダー技術を使用しています。

簡単に言うと、NASAは国際宇宙ステーションに全波ライダーシステムを設置し、地球に向けてレーザーを発射して地表を照らし、森林の樹冠の高さ、垂直構造、標高を測定しました。

GEDIは必要な公共資源を生み出した素晴らしいプロジェクトです。しかし、完璧な正確さでは知られていません。2022年、GEDIチームは次のように述べています。"これらのアロメトリック・モデルは不確実性が高いことが知られていますが、[GEDI]に採用されたアロメトリック・モデルのセットは、利用可能な中で最も一般化されたものです"。

GEDIの主な限界は、解像度が低いこと、カバー範囲が米国とヨーロッパに偏っていること、地上真正較正が行われていないことです。

Sylvera’s approach: From ground-truth to global accuracy

Sylvera is on a mission to improve forest carbon measurement and ensure investors procure quality credits that mitigate climate change. Here's how we're making it happen:

地上ライダーと3D森林モデリング

まず、私たちの科学者チームは、地上ライダーと3D森林モデリング技術を使用しています。現在までに、世界中の22万ヘクタールにわたって25,000本の木をスキャンしました。

私たちは高度な技術を駆使することで、一般的な樹木の形状ではなく、実際のバイオマスに基づいてモデルをトレーニングすることができます。また、広大な土地のマッピングに取り組んでいるため、より多くのデータにアクセスすることができます。

All in all, the Sylvera database contains 450B+ data points, which makes it six times more accurate than other models. If you want spot-on information, you want Sylvera.

トロピカルNBSの80%の地域にわたる地域的真実性

Sylvera's database isn't just large, it's diverse.

例えば、他のバイオマス推計に使用されているデータの35％以上はアメリカとヨーロッパからのもので、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8％です。

In contrast, Sylvera has collected regional ground-truth data from 80% of tropical NBS geographies. Broken down, that's 30% from Africa, 32% from Latin America, and 38% from Southeast Asia and Australia. This makes measuring carbon in forests with Sylvera more reliable.

Sylvera in action: Achieving results in Mozambique

2022年、私たちは世界銀行およびモザンビーク政府と協力し、ミオンボ森林地帯の地上炭素蓄積量に関する5万ヘクタールの地図を作成しました。

マルチスケールライダーや機械学習などの最新技術に加え、従来の手法の最大13倍の精度を誇る測定システムを使用したおかげで、私たちは以前のプロジェクトがこの地域の森林炭素蓄積量を大幅に過小評価していたことに気づきました。

私たちの研究のおかげで、炭素産業は将来、より正確なデータを生み出す最先端のモニタリング・報告・検証（MRV）システムを校正できるようになるでしょう。

質の高い森林炭素測定の定義とは？

So, how do you measure forest carbon? At Sylvera, we consider above-ground biomass, below ground biomass, and soil carbon. We also monitor forest degradation on a regular basis.

地上部バイオマス（AGB）

地上バイオマス（しばしばABGと略される）とは、土壌の上にある生きた植生を指します。これには、木の幹、切り株、枝、樹皮、種子、葉などが含まれます。

AGBの推定は、樹木の直径、高さ、樹冠の体積を予測するために行われ、森林の炭素蓄積能力を予測し、適切な量の炭素クレジットを発行するために使用されます。

もしAGBの見積もりが間違っていれば、質の低いデータが使われたときに起こりうることですが、プロジェクト開発者はクレジットを不正に発行し、買い手を傷つけ、炭素クレジット制度に対する社会的信用を損ないます。

地下バイオマスと土壌炭素

地中バイオマスとは、土壌の下にある根などの生きた植生を指します。一方、土壌炭素とは、世界中の土壌に蓄積された固体の炭素を指します。

地中バイオマスも土壌炭素も、炭素貯留の推定からは除外されることが多い。まれに使われる場合もありますが、モデル化が不十分なのです。

Because of this, traditional forest carbon measurement techniques make it impossible to know how much carbon dioxide proposed and/or existing forest ecosystems store. Thankfully, Sylvera is changing this by developing the industry's first scalable soil carbon modeling approach. 

時系列と森林劣化モニタリング

最後に、質の高い森林炭素測定には、一貫した森林劣化モニタリング、つまり自然林が同様の割合で炭素を蓄積し続けていることを確認するための追跡調査が必要です。

一貫している」という言葉を使いました。森林劣化の静的なスナップショットでは全体像を把握することはできません。干ばつや火災、侵入によって森林のバイオマスがどのように損なわれ、枯れ木が発生し、炭素の適切な吸収が妨げられているかを理解するには、定期的な更新が必要です。

測定精度は炭素市場にどのような影響を与えるのでしょうか？

樹木は光合成によって大気中の二酸化炭素を除去します。

もちろん、温室効果ガスはただ消えるわけではありません。木は幹、枝、葉、根に炭素を蓄えます。実際、木の乾燥有機物の約50％は炭素です。

そのため、二酸化炭素を吸収し、地球温暖化を抑制するために、植林や植林済みの森林の復元など、特定のプロジェクトを実施する組織があります。そうすることでカーボン・クレジットが生成され、1クレジットあたり1トンのCO2が大気中から取り除かれることになります。

このように、測定の精度は炭素市場に大きな影響を与えます。炭素林プロジェクトの影響を誤って見積もれば、炭素クレジットの発行が過少または過大になる可能性があります。

この問題をもう少し掘り下げてみましょう：

バイヤーの信頼と価格設定

測定精度が低いと、買い手の信頼が失われます。このような事態が発生すると、買い手は自主的な炭素市場への予算配分を減らし、重要な気候変動プロジェクトは資金不足に陥ります。

また、炭素クレジットの需要が減れば価格が下がり、プロジェクト開発者の意欲を削ぐことになります。プロジェクト開発者は、"金銭的な利益を得られないのに、なぜプロジェクトを実現させるために一生懸命働かなければならないのか？

その一方で、正確な測定はプロジェクト評価の向上につながり、デベロッパーはより高い価格プレミアムを獲得し、気候変動に基づく取り組みへの支援を促進することができます。

プロジェクトの設計と開発者の成果

不十分な測定が不十分なモデリングを生むのです。その結果は？非永続的なバッファーの増加は、埋蔵量のプールを縮小させ、将来的に他の炭素プロジェクトに悪影響を及ぼします。

逆に、優れた測定は優れたモデリングを生み出します。これは、非永続的バッファーの減少、MRVプロセスに対する信頼性の向上、そして炭素プロジェクトに対する金融支援へのアクセスの増加につながります。つまり、優れた測定は炭素クレジット産業全体を支えるのです。

How Sylvera is shaping the future of forest carbon data

As mentioned, Sylvera partnered with The World Bank and the government of Mozambique to map the Miombo Woodlands. This was phase one in our Global Carbon Mapping Project.

The Global Carbon Mapping Project is Sylvera's initiative to create accurate, large-scale carbon data for forests around the world, using the most advanced multi-scale lidar technology.

このプロジェクトを完成させるため、私たちは多くの政府や学術機関と研究パートナーシップを築いてきました。私たちは共に、環境改善と地球温暖化抑制のために誰もが利用できる、透明で拡張性のある、地域を代表するデータを作成することに全力を尽くしています。

But human effort isn't enough. We've also invested in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) tools to help us process and analyze the vast amount of data we collect. The tools help us identify patterns, train models, refine biomass estimates, and ultimately, improve the accuracy of carbon data over time. Thanks to Sylvera's investment in AI and ML tech, our solution is ultra precise and scalable.

気候変動の緩和に正確なデータを活用

正確な森林炭素測定は、信頼でき、投資可能な気候変動対策の基礎となります。

適切なデータがなければ、正しい数の炭素クレジットを発行することは不可能です。また、クレジット発行の不備は不信感を招き、投資の減少、そして世界中のプロジェクトの減少につながります。

Sylvera is committed to accurate forest carbon measurement. Thanks to our science-first, regionally grounded, and transparently measured carbon data—not to mention our advanced technology—we're changing the way the industry thinks about, collects, and uses forest carbon data.

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