森林調査：方法、データソース、そして「良好な状態」とは何か

森林調査は、数十億ドル規模の気候変動対策投資を形作り、クレジット量や企業の気候変動関連主張の基盤となります。しかしながら、多くの関係者は調査結果を不確実性を伴う推定値ではなく、確定した事実として扱いがちです。本稿では、森林調査が何を測定するのか、手法の比較、そして意思決定に耐えるデータと直感的な判断を分ける要素について解説いたします。

森林調査とは何か（そしてそうでないもの）

森林調査は、森林の構成、構造、および経時的な動態を体系的に推定するものです。

端的に申しますと、森林調査プロセスでは、樹木の直径、樹高、樹種といった属性を測定し、その結果を基に バイオマス、炭素貯蔵量、成長量、死亡量、撹乱を予測します。

適切に実施された森林調査では、収集されたデータが森林管理、炭素会計、ベースライン設定、MRV（測定・報告・検証）、リスク評価、および報告を支援するために活用されます。

重要な点として覚えておくべきことは、森林資源調査は単一の「絶対的な」数値ではないということです。これらはサンプリング、測定手順、モデリングの選択に基づいて構築された推定値です。したがって、 カーボンクレジット 保証するものではなく、継続的なモニタリングの代わりにはなりません。森林資源調査の品質は、方法論、データソース、サンプリング設計が意思決定とどの程度整合しているかに依存します。

森林資源調査の品質がこれまで以上に重要である理由

状況は一変しました。投資資金の流入拡大、買い手の期待値の高まり、そして世間の監視の目が増したことで、在庫の質が結果を直接左右するようになりました。

在庫の不足は、不確実性による控除を通じてカーボンクレジット 減少させます。また、永続性と逆転リスクを高め、価格設定と信頼性を損ない、監査時の説明責任を果たしにくくなります。

もっとも危険な失敗のパターンは、見た目は優れているものの、信頼性の低い実測データに基づいた地図であると言えます。

リモートセンシング製品は、壁から壁までの完全なカバレッジと魅力的な視覚効果を生成できますが、確固たる較正と検証がなければ、それらの出力は見せかけだけのものとなります。ある 森林プロジェクトは、壊滅的な失敗に見舞われ、クレジットの償却が無価値となったことで、この事実を身をもって知ることとなりました。

森林資源調査分析の5つの主要な手法

これは選択肢のメニューとお考えください。それぞれに明確な長所と限界があります。ただし、最良の森林調査サンプリング手法は、単一のデータ源に依存するのではなく、複数の手法を組み合わせるものであることをお忘れなく。

フィールドプロットと森林測量（基礎編）

フィールドプロットは、信頼性の高い調査の基盤となります。

作業班は、選定した地点において胸高直径、樹高、樹種、密度、枯れ木、そして場合によっては土壌を測定します。しかしながら、これらの作業班が調査区を設計する方法は、大きく異なる場合があります：

• 固定半径プロットは均一な面積をサンプリングするのに対し、可変半径プロットは密度に応じて調整を行います。
• 体系的なグリッドは均一なカバレッジを確保し、層別化された設計は不均一性を対象とします。

現地調査区は、リモートセンシングの直接測定と較正において優れた効果を発揮します。米国農務省林野局の森林インベントリ調査（FIA）プログラムがその実証例です。同プログラムが全米の森林で繰り返し実施する測定は、土地管理者、州機関、研究者が森林の状態、木材量、森林の健全性を把握するための基準データを生み出しています。しかしながら、調査区は遠隔地におけるコスト面での課題を抱えており、また調査範囲にも限界があります。

アロメトリーとバイオマス方程式（樹木をバイオマスへ変換する）

アロメトリーは、樹木の寸法と質量の間の統計的関係を用いて、 現地測定値をバイオマスに変換します。これらの式は、大規模な炭素収支計算の目的で使用することができます。

品質は樹種と地域の適合性、区画の代表性、直径範囲、および木材密度の仮定に依存することを認識すべきです。不適切な方程式の使用や樹形の不一致、不適切な外挿の実施、劣化した森林の測定などにより誤差は累積します。適切な手法とは、方程式の選択の透明性、不確実性の報告、および独立したデータによる検証を意味します。

空中および地上LiDAR（構造を定量化できる技術）

LiDARはレーザーパルスを用いて森林構造の三次元測定を行います。これにより、正確な樹高分布と樹冠の複雑性データが生成され、科学者らは森林資源調査の推定に活用しています。

LiDARはいくつかの方法で導入できます。例えば、 地上型レーザースキャニングは地上レベルで個々の樹木を捕捉し、航空機搭載型LiDARは景観をマッピングし、宇宙搭載型LiDARは地球規模でサンプリングを行います。

いずれの方法を用いても、 LiDARは構造とバイオマスの関係性が光学のみのアプローチよりも密接であるため、 インベントリ手法を変革します。校正、検証、高信頼性推定において最も適していますが、導入コスト、処理の複雑さ、およびカバレッジの制限は既知の制約事項です。

衛星リモートセンシング（スケール、一貫性、時系列）

衛星は広大な地域にわたって繰り返し観測を行い、森林資源調査における変化を検出します。

この手法では、光学センサーを用いて反射光を測定し、レーダーで雲を通した 構造を捉え、衛星LiDARで樹冠の高さをサンプリングします。これらの技術を組み合わせることで、森林被覆のマッピングや時系列分析を空間スケールで行えるようになり、これはプロット調査だけでは不可能なことです。

しかしながら、衛星リモートセンシングには課題も存在します。具体的には、高バイオマス森林における光学飽和、雲の影響、混合ピクセル、モデル依存性などが挙げられます。優れた衛星インベントリは、複数のセンサーを組み合わせた手法を採用し、不確実性を明記し、独立した地上実測データとの検証を行うものです。

モデルとハイブリッド（データセットではなくシステムとしての在庫）

現代の森林資源調査の多くはハイブリッド方式を採用しております。まず、現地調査区を用いてリモートセンシングを校正し、そのデータをモデル入力として壁から壁までの詳細な地図を生成します。その後、独立したサンプルデータを用いて検証を行います。

この手法は、精度を維持しながら基準データを拡張します。主要な概念には、既知の値を用いてモデルパラメータを調整するキャリブレーションと、森林タイプ間の転移性が含まれます。

ただし、ご注意ください：文書化されていないブラックボックスの出力は信頼を損ないます。関係者が見積もりの入力内容を追跡できない場合、品質を評価したり、監査時に結果を説明したりすることができません。

森林資源調査の主なデータソース（および各ソースに求めるべき情報）

森林資源調査の各データソースには、それぞれ固有の強みと限界がございます。各ソースタイプに対してどのような質問をすべきかを理解することで、そのデータがご自身の状況に適しているか判断する一助となるでしょう。

• 国立森林調査は、FIAプログラムと同様に、行政境界を越えた一貫した長期的なデータ収集を提供します。FIAデータは樹種、森林パラメータ、および国内の森林に関する主要データについて信頼性の高い情報を提供します。したがって、この森林調査データソースは地域的な傾向の把握に優れていますが、プロジェクトレベルの解像度には欠ける可能性があり、更新頻度も異なります。
• プロジェクトレベルの林分調査には、区画ネットワーク、独自開発モデル、特定林分向けに設計されたコンサルタント報告書などが含まれます。したがって、この林分調査データソースは対象を絞ったサンプリングを提供しますが、標準化されていないためプロジェクト間のばらつきが生じます。
• 学術および公共のデータセットは貴重な成果物を提供しますが、意図された文脈外で適用される場合、再利用に伴うリスクを伴います。例えば、トレーニングデータがご自身の森林タイプに適合しない場合などが挙げられます。
• 商用バイオマス製品は、カバレッジと更新を約束しています。購入前に、手法、トレーニングデータ、検証戦略、不確実性、更新頻度について透明性を求めましょう。

最低限の書類チェックリスト

• サンプリング設計＋区画位置の根拠（または開示上の制約事項）
• 測定手順および品質保証・品質管理手順
• アロメトリック方程式の選択とその根拠
• 校正／検証戦略（独立データを含む）
• 不確実性の報告と信頼区間
• バージョン管理と更新頻度
• 原材料から最終製品までの追跡可能な製造履歴

「良い」とはどのようなものか：8つの品質のサイン

「良い」とは決定レベルを意味し、完璧という意味ではありません。

意思決定レベルのインベントリは、十分な精度、透明性、および検証性を備えており、特定の選択を支持するのに役立ちます。以下に8つの品質指標を示します：

1. 目的に合った設計：設計は意図した用途に合致している必要があります。 管理、クレジット付与、それとも報告に関心をお持ちでしょうか？その答えが取るべき行動を決定します。
2. 代表的なサンプリング：層化は森林の異質性を反映すべきです。多様な景観を均質なものとして扱うと、系統的な偏りが生じます。
3. 透明性のある手法：すべての方程式、モデル、および仮定を文書化すべきです。謎めいたアルゴリズムは信頼性を損ないますが、透明性は信頼を築きます。
4. 独立した検証： Sylvera による検証は正確性を保証します。正確性は信頼につながりますので、これは非常に重要なことです。
5. 不確実性を明確に：常に確信度を報告してください。何かについて確信が持てない場合は、その旨を明確に示すべきです。それを曖昧にしたり、ましてや省略したりすべきではありません。
6. 変化検出能力：明確な基準値と一貫したモニタリングを優先してください。これにより、真の成長と測定ノイズを区別することが可能となります。
7. データの出所と監査証跡：監査を可能にし、信頼性を高めるため、バージョン管理、明確な文書化、容易な再現性を目指します。
8. 賢明な解釈：精度を過大に主張することは避けましょう。代わりに、信頼できる範囲を示すことがより誠実であり、最悪の事態を回避するのに役立ちます。

6つの典型的な落とし穴（そしてそれらを素早く見抜く方法）

善意に基づく在庫管理の取り組みであっても、誤解を招く結果を生む可能性があります。在庫の信頼性を損なう6つの落とし穴と、それらを素早く見抜くための危険信号をご紹介します。

• 調査区が少なすぎます：サンプル調査区では、森林条件や樹木サイズクラス間の変動性を捉えきれておりません。懸念点：調査区が少なく、層別化の論理が欠如している広範囲な地域が存在します。
• 汎用的なアロメトリー理論の誤用：方程式を適用範囲や種を超えて使用すると、予測可能な誤差が生じます。危険信号：方程式の選択や限界に関する議論が全く行われていない点です。
• 衛星データのみに基づく不確実性のない主張：光学センサーは密林地帯では飽和状態になる可能性があります。注意喚起：地上校正や不確実性データなしに作成された精密なバイオマスマップ。
• 単一時点のベースライン：ある時点のスナップショットを「基準値」とみなすことは、自然な変動性を無視することになります。注意喚起：時間的変動を考慮しないベースラインは問題があります。
• 検証のない地図：検証統計なしでは、壁一面に広がる製品も意味を成しません。危険信号：出力は表示されるものの、正確性が隠されている「見栄えの良い地図」。
• 炭素貯蔵量はプロジェクトが生成する追加炭素とは異なります。赤信号：対照ケースなしに、炭素貯蔵量が成果の証拠として提示されている場合。

森林インベントリが森林炭素プロジェクトおよび主張とどのように関連しているか

森林調査は様々な用途に活用されます。例えば、それらは...

• 基準値の設定と層別化
• 在庫量と変動量を定量化することにより、クレジット計算を生成します。
• 劣化や障害の監視を有効にし、
• 不確実性控除およびバッファー手法を支持いたします。

これらの要素は開発者にとって重要です。なぜなら、インベントリの品質はクレジット量、リスク、収益に影響を与えるからです。また、 買い手や投資家にとっても重要です。インベントリの品質が、クレジットが実在し、追加的かつ恒久的な炭素削減を表すかどうかを決定するからです。

シルベラのバイオマスアトラスは、すべての機能を直接サポートしております。

プロジェクト開発者の皆様へ：区画サンプリングによる独立したベースライン検証を、数か月ではなく数時間で実施可能；追加性評価のための25年間にわたる歴史的データ；継続的なモニタリング機能。 

レジストリ向け：人員を増やさずに拡張可能な検証インフラストラクチャ；無制限のプロジェクトで機能する標準化された手法

各国政府向け：REDD+または第6条プログラムのための信頼性の高いベースライン；国家森林モニタリングシステムの包括的なカバー率

買い手および投資家の皆様へ：炭素貯蔵量の主張に関する独立した検証；リスク評価のための透明性のある不確実性；API経由でアクセス可能なデューデリジェンスデータ

Sylvera 森林調査品質に関する見解

Sylveraでは、森林インベントリは検証可能で、比較可能で、透明性のあるものであるべきだと考えております。特に、カーボンクレームや市場取引の根拠として使用される場合には、この点が重要となります。

実際には、これは最適なセンシング技術（例えば、適切な場面でのLiDARによる構造信号など）と確固たる実測データを組み合わせることを意味します。また、点推定値よりも不確実性の明確化を優先し、地域を問わず一貫した検証を行うことで「手法のルーレット」を軽減することも含まれます。

朗報です：Sylveraアトラスは、市場をリードするバイオマスデータを用いて、関係者が森林炭素測定手法を評価するお手伝いをいたします。また、当社のツール群は調達、投資、開発のあらゆる局面でより良い意思決定を支援します。 詳細については、無料デモをご請求ください。

森林資源の管理を掌握する

森林調査は強力なツールですが、その信頼性は設計とデータに依存します。

「適切」とは、目的に合致し、透明性があり、検証済みであり、不確実性について誠実であることを意味します。これは、プロット、LiDAR、衛星データ間の連携強化と、気候変動対策資金の規模拡大に伴うより厳格な検証を意味します。

最終的に、優れた在庫管理は、プロジェクトを頓挫させる可能性のある資本の誤配分や信用リスクを低減することで、より健全な森林とより良い気候成果を支えます。