85 て、衛星画像を用いた森林からの木材生産量の予測分析及びHWPの供給可能量についての研究報 告もある27。なお、マレーシア及び中国では、今後、HWPの算定に向けて、方法論を研究・開発中とのこ と(ヒアリング結果より)。 ３-４-３ 京都議定書第2約束期間の参照レベル設定及び技術修正 (1) 京都議定書第2約束期間の参照レベル設定のアプローチ 前述のとおり第2約束期間からは参照レベル方式が採用され、FM吸収量の実績値から参照レベルを 差し引いた分がFMの算入対象となる。ただし、附属書I国には、FM計上上限値(基準年排出量の 3.5％)が設定されており、それ以下の量が目標達成に利用できる。 2/CMP.6決定（カンクン合意）によると、参照レベルは次のような要素を考慮しながら透明性ある方 法で設定されると記載がある。 (a) 関連した歴史的データとGHGインベントリに示されたFMからの排出･吸収量 (b) 齢級構成 (c) 既に実施されたFM活動 (d) 成り行き(Business As Usual、BAU)シナリオにて予測したFM活動 (e) 第1約束期間におけるFM活動の取り扱いとの継続性 (f) 16/CMP.1決定のパラグラフ128に基づいた計上からの吸収量の除外の必要性 各国は、上記の要素をどのように考慮したかを示すために、FM参照レベルに関するサブミッションを 2011年にUNFCCC事務局に提出している。FM参照レベルのサブミッションはカンクン合意のAppendix IIにあるガイドラインによって次のような構成で作成することが定められている。 概要 参照レベル設定自体の概要や参照レベル設定時にカンクン合意に提示してあるそれぞれ の要素をどのように考慮したかを説明 参照レベルに含まれているプールとガス 参照レベルに含まれているプールとガスの特定と、含まれていないプールがある場合はその 理由と一貫性の説明 アプローチ、方法と使用されたモデル 最新のＮＩＲを引用しながら、参照レベル設定の際のためのアプローチ、方法、モデルに ついて前提を含めて説明
27 Potte C. et al. (2013) Forest production predicted from satellite image analysis for the Southeast Asia region. Carbon Balance and Management. 2013; 8: 9.
28 Affirms that the following principles govern the treatment of land use, land-use change and forestry activities: (h) That accounting excludes removals resulting from: (i) elevated carbon dioxide concentrations above their pre-industrial level; (ii) indirect nitrogen deposition; and (iii) the dynamic effects of age structure resulting from activities and practices before the reference year;
86 参照レベル設定の説明 FM林面積 FM吸収・排出量、GHGインベントリで報告された「転用のない森林」とFMとの関係性、 ARDで与えられた情報を含む関連データ。もしあれば、条約下での「転用のない森林」と 京都議定書のFMに関する関連データ 林齢、成長量、伐期等の森林の特徴とBAUで行われる森林経営に関する情報を含め たその他の情報 過去の及び予測した伐採率 HWP 不可抗力による自然攪乱 16/CMP.1決定のパラグラフ1の(h)の(i)と(ii)に一致したファクタリングアウト 参照レベル設定で考慮もしくは取り扱われたその他の関連要素の情報について提供する 参照レベルに含まれた政策 2009年12月までに採用・実施された政策で参照レベルに考慮された政策自体とそれらがどの ように考慮されたかの説明 (2) 主要国及びEUの参照レベル設定のアプローチ そこで、まず、上記1)～3)で対象とした主要先進13カ国及びEUについて、参照レベルの設定方法、 HWPの寄与度及び技術修正の結果について、表2-3-18のとおり整理した。ここで、HWPの寄与度と は、HWPを含む参照レベルの値から含まない値を差し引いた値である。 調査対象国のうち、ノルウェーと我が国以外は将来予測により、京都議定書第2約束期間(2013～ 2020年)のFMの吸収・排出量を推定し、その平均値を参照レベルとしている。EU加盟国は、国固有の 将来予測モデルや歴史的トレンド等に基づき参照レベルを設定する国もあれば、EU共同研究センター (JRC)の共通将来予測モデル(JRC/IIASA/EFI)を採用している国もある。なお、EUの参照レベルの値 は、加盟各国が設定した参照レベルの値を合計したものである。 2011年の技術審査後は、大半の国が参照レベル設定値を吸収側(マイナス)に設定していたが、スイ ス、NZ及び豪州は、排出側(プラス)に設定し、日本は0と設定していた。しかし、その後、技術的修正を 行った結果、スイス、NZ及び豪州の参照レベルは吸収側(マイナス)に設定され、日本は排出側(プラス) に設定されている。このFM参照レベルの技術的修正は、2013年議定書補足ガイダンスにおいて、参照 レベルの設定方法及びHWPの算定・計上指針が公開されたことに伴う措置であった。この機会に、各国 は、HWPの算定・計上方法に加え、必要に応じて参照レベルの設定に使用した将来予測モデル、パラメ ータ及び考慮した政策等も見直し、技術的修正を加えていることが見て取れる。例えば、フランス及びオ ーストリアは、それぞれ、基準年排出量比4.0%及び7.4％、排出側(プラス)に技術的修正を加えてい る。一方、ノルウェー、スイス及び豪州は、それぞれ-3.2%、-3.6％及び-1.2%、吸収側(マイナス)に技 術的修正を加えている。とりわけ、フィンランド及びNZは、それぞれ-15.4%及び-26.２％と大きく吸収 側(マイナス)に技術的修正を加えている。
87 表 2-3-18 参照レベルの設定方法、HWPの寄与度及び技術的修正結果 EU28 JRCアプローチ及び Projection(国固有) 5,656,504 -315,476 -5.6% -261,004 -4.6% -54,472 -1.0% 19,339 0.3% -296,137 -5.2% フランス JRCアプローチ 549,065 -67,410 -12.3% -63,109 -11.5% -4,301 -0.8% 21,795 4.0% -45,615 -8.3% ドイツ Projection(国固有) 1,246,102 -22,410 -1.8% -2,067 -0.2% -20,343 -1.6% - - -22,410 -1.8% イタリア JRCアプローチ 521,921 -22,166 -4.2% -21,182 -4.1% -984 -0.2% - - -22,166 -4.2% オーストリア Projection(国固有) 78,845 -6,516 -8.3% -2,121 -2.7% -4,395 -5.6% 5,823 7.4% -693 -0.9% フィンランド Projection(国固有) 71,077 -20,466 -28.8% -19,300 -27.2% -1,166 -1.6% -10,975 -15.4% -31,441 -44.2% ノルウェー 歴史的傾向 51,913 -11,370 -21.9% -11,400 -22.0% -30 -0.1% -1,641 -3.2% -13,011 -25.1% スイス Projection(国固有) 53,314 220 0.4% 220 0.4% 0 0.0% -1,900 -3.6% -1,680 -3.2% NZ Projection(国固有) 65,828 11,150 16.9% 10,780 16.4% -370 -0.6% -17,245 -26.2% -6,095 -9.3% 豪州 Projection(国固有) 418,623 4,700 1.1% 700 0.2% -4,000 -1.0% -5,222 -1.2% -522 -0.1% 日本 グロス・ネット、ナロー・ アプローチ 1,270,743 0 0.0% 0 0.0% 0 0.0% 1,489 0.1% 1,489 0.1% カナダ Projection(国固有) 612,866 -114,300 -18.7% -70,600 -11.5% -43,700 -7.1% - - - -アメリカ - 6,397,145 - - -
-（出典）各国 (2011) Submission of information on forest management reference levels 及び 技術審査報告書
（出典）UNFCCC (2011) Synthesis report of the technical assessments of the forest management reference level submissions （出典） 各国 UNFCCC National Inventory Report (2016年提出版)
FM参照レベル 設定方法 基準年 排出量 (1990年) FM参照レベル 技術的修正 技術的修正後の FM参照レベル 2011年技術審査後の設定値 先進主要国 ・地域 FM参照レベル (HWP含まない) FM参照レベル (HWP含む) 伐採木材製品 (HWP)寄与度
88 (3) イタリア及びスイスの参照レベル設定のアプローチ 次に、イタリア及びスイスを対象に、参照レベルの設定方法について分析を行った。まず、参照レベル設 定の際に推定に含まれたプールや排出源について表2-3-19に示す。イタリアは、条約下及び京都議定 書の下での報告において、土壌プールが排出でないことを示し、その排出・吸収量を報告していない。した がって、その整合性を確保するため参照レベルにも土壌プールは含めていない。一方、スイスは、枯死木 プールが歴史的に増加傾向にあるが、平衡状態に達すると見込み参照レベルに含めていない。また、両 国ともに、有機質土壌プールは参照レベル設定に含めていない。なお、バイオマス燃焼からの排出につい ては、イタリアがCO2及び非CO2ともに含めているのに対し、スイスは、CO2排出は、生体バイオマスの減 少に含まれる(IE)とし、非CO2は含めていない。 表 2-3-19 参照レベルの設定の際に算定に含まれた炭素プール及び排出源 参照レベルを将来予測で設定する場合は、モデルによって成長量、伐採量及び木材需要等を予測し、 それに基づき、各炭素プールの炭素蓄積変化量を推定するのが通例である。イタリア及びスイスが用いた モデルについてFM参照レベルのサブミッションに基づき表2-3-20に整理した。 表 2-3-20 参照レベルの設定に含めた項目 CO2 非CO2 イタリア JRCアプローチ Yes Yes Yes - - Yes Yes Yes スイス Projection(国固有) Yes - Yes Yes - Yes IE
-（出典）各国 (2011) Submission of information on forest management reference levels
バイオマス燃焼
IE: Included elsewhere, 他の排出・吸収カテゴリ(生体バイオマス減少分)に含まれている
対象国 FM参照レベル 設定方法 バイオ生体 マス 枯死 木 リタ ー 鉱質 土壌 有機 質 土壌 HWP 炭素プール その他排出源 対象国 参照レベルの設定に 用いたモデル 林業モデルの 初期データ モデルによる参照レベル設定方法 イタリア 【需要モデル】 GLOBIOUM、PRIMES 【林業モデル】 EFISCEN、G4M ・EU森林インベントリ (EFISCEN) ・EUバイオマス分布 図(G4M) PRIMESで木質バイオマスの需要量、GLOBIOUM でその他の木材製品の需要量を推定し伐採量を求 め、2つの林業モデルに反映させる。これらの林業 モデルから推定した吸収・排出量を期間平均し参照 レベルを設定 スイス 【森林成長、枯死、伐採及 び天然更新モデル】 MASSIMO 【土壌及びリターモデル】 Yasso07 【HWP】 半減期一次減衰関数 ・スイス国家森林イン ベントリ(NFI) ・スイス土壌調査モニ タリング・ネットワーク (NABO) ・FAO/UNECE及び 国固有データベース 成り行き(BAU)シナリオに沿って、MASSIOで生体 バオマス、Yasso07で枯死木、リター及び鉱質土壌 を推定。また、HWPは、森林からの木材供給量予 測とリンクし、半減期を用いた一次減衰関数で推 定。森林にHWPを加えて推定した吸収・排出量を 期間平均して参照レベルを設定
89 2013年議定書補足ガイダンスには、「林業モデルの計算で用いられる将来の伐採率は、参照レベル の値を大きく左右する」と記載されている。将来の伐採率を現状よりも高く予測すれば、その分だけ参照 レベルは排出側に設定されることになる。将来の伐採率は、国の政策と密接に関連している。参照レベル は基本的には成り行き(BAU)シナリオの将来予測であるが、2013年議定書補足ガイダンスには、「伐採 率は2009年以前に採択・実施された政策を考慮して予測する」と記載があり、2009年12月までに策定 された政策は将来予測に含めてよいルールである。 イタリアは、JRCのアプローチを採用しており、木質バイオマスと木材製品について、2つの需要モデルを 基に将来予測し、伐採量が30％以上増加すると予測している。 (4) スイスの参照レベル設定方法及び技術修正 一方、スイスは、2011年に、以下の4つの要因に基づいて参照レベルを設定していた(図2-3-19)。 スイスの森林政策 過去の伐採率、伐採量の傾向に基づくデータの外挿 潜在的な持続可能な木材供給量についての科学的研究 木材市場モデルについての科学的研究 過去の伐採量については、直近の過去5年間(2003-2007年)の伐採量を外挿した将来予測では、 2013-2020年の期間に予想される平均年伐採量は53％も増加する結果となった。そこで、より保守的 な1990-2007年の伐採量を外挿して将来予測し、2013-2020年の期間平均年伐採量は約30％増 加すると予測した。 図 2-3-19 スイスの2011年の参照レベルの設定に用いた過去の伐採量及び将来予測 （出典）スイス (2011) Submission of information on forest management reference levels
90 参照レベルの技術的修正を行った。 生体バイオマスの炭素蓄積変化量のモデリング 追加のNFIデータが分析され、アロメトリー式の更新 BAUシナリオのモデルへの組み込み Yasso07を用いて、土壌、枯死木及びリター炭素蓄積変化量のモデリング 生体バイオマス推定のMASSIMO成長モデルとYasso07をリンクし改良 2013年議定書補足ガイダンスの方法論を使用してHWPの炭素蓄積変化の推定 新しい要素として、森林火災を考慮 FM面積は、2013-2020年の過去の履歴(活動データ)から外挿 また、前述の4つの要因、特に最新の科学的研究の成果を反映して、2011年に予測した伐採量を見 直し、伐採量がそれ程増加しないシナリオで将来予測をしている。 図 2-3-20 スイスの2015年の参照レベルの技術的修正時に用いた過去の伐採量及び将来予測 （出典）スイス連邦環境オフィス(FOEN)聞き取り調査時スライド発表資料より その結果、FM参照レベルは、0.22から－1.68(Mt CO2 eq yr-1) と大幅に吸収側へ修正された (表2-3-21)。
91 表 2-3-21 スイスのFM参照レベルの技術的修正 （出典）スイス連邦環境オフィス(FOEN)聞き取り調査時スライド発表資料より この技術修正を加えた新しい参照レベルを記載した2016年提出の国別インベントリ報告については、 2016年の国際審査の結果が公表される予定であり、スイス連邦政府としては、現段階で適切な参照 レベルと思慮しているとのこと(スイス連邦環境オフィスへのヒアリング結果より)。 ３-５ 海外主要国の森林吸収量算定・計上方法等の分析・整理(聞き取り調査) 海外主要国の森林吸収量の算定・計上方法等について上記４）の文献調査対象国から以下の4 カ国及び1機関を選定し、現地訪問ヒアリング調査を実施した。また、想定される2020 年以降の森林 吸収量の算定・計上方法等について、パリ協定の詳細ルールに関する交渉における各国のスタンス等に ついてもヒアリングを実施した。ヒアリングにおける各国の説明内容及び質疑応答の概要について以下にま とめた。 (1) 欧州連合(EU)：EU共同研究センター(JRC) (2) イタリア：環境保護研究機関(ISPAR) (3) ス イ ス ： 連 邦 環 境 オ フ ィ ス (FOEN) 、 森 林 ・ 雪 ・ 景 観 研 究 所 (WSL) 、 農 業 研 究 所 (Agroscope) (4) マレーシア：環境・天然資源省(NRE)、森林研究所(FRIM) (5) 中国：国家林業局 ３-５-１ EU共同研究センター(JRC)ヒアリング結果 日時 2017年1月23日（月）10:00～13:00 場所 JRCミーティングルーム
対象者 European Commission, Joint Research Centre, Bio-Economy Unit, Directorate D - Sustainable Resources
Giacomo Grassi (Scientific Project Manager)
Raúl Abad Vinas (Scientific / Technical Project Officer) ほか
(1) EUの政策、GHGインベントリ報告関連
92 通り。 (i) IPCCガイドライン、ガイダンスの改良について 現在、IPCCでは2020年以降に向けて、現行の2006年ガイドラインの改良を進めている。この2006 年ガイドラインの改良は、2017年6月から本格的に作業を開始し、2019年に終了予定。改良に当たっ ては、不一致・相違・差異等が調整される予定だが、今後、以下のように予想される。 2013年議定書補足ガイダンスは、京都議定書の下で有効であり、2020年以降パリ協定の下 では無効になると予想 2013年議定書補足ガイダンスの各要素(HWP等)を、IPCCガイドライン改良版の章構成に従 って、切り貼りすることになると予想。 ナロー・アプローチ、参照レベル及び自然攪乱条項等については、計上方法に係ることであり、条 約下報告用のこの2006年ガイドラインの改良版に含まれるか、又は、2020年以降のパリ協定 の下でも、2013年議定書補足ガイダンスを使用可とするCMA決定を採択する方法も考えられ る。 (ii) JRCのLULUCFセクターの活動 JRCでは、LULUCFについて、以下の5つの活動を実施している。 LULUCF推定排出量のモニタリングと報告 LULUCF政策のサポート
炭素収支モデル（Carbon Budget Model、CBM）の開発
全世界炭素収支（Global Carbon Budget）の傾向及び気候脆弱性の分析 土地利用変化による気候影響（生物物理的及び生物地球化学的）の評価 CBMは、カナダで開発され、EUでもインベントリ報告値の検証データとして使用している。また、EUの 政策材料として将来予測にも使用。森林モデル構想及びバイオマス・プロジェクトの開発にも活用。また、 JRCによる全世界炭素収支分析の結果、これまでの30年間に陸域炭素貯蔵量が増加傾向にあり、主 に北半球における光合成量の増加によることが推測されている。 (iii) EUのGHGインベントリ EUでは、加盟国及びアイスランドのGHGインベントリ報告値をそのまま合算して、EUとしてUNFCCC に報告している。これは、EU全体の排出・吸収量及び加盟各国のGHGインベントリ・システムの把握及 び報告数値の品質評価(QA)／品質管理(QC)を目的としている。 EUとしてのQA/QCには以下の手順が定められており、その順守がQA/QCの鍵となる。 完全性、一貫性（活動データ及び排出係数の時系列、CRFとNIR等）及びエラー等確認 Webベースのアプリケーションを利用、異常値検出ツールを利用 前年のUNFCCC年間審査報告書の指摘事項への対応を確認、必要あればギャップを埋める また、加盟国で毎年、技術ワークショップを開催し、EU予算でMRVについてのキャパビルを実施。各国
93 からの報告値は、CBMによる推定値、ヨーロッパ森林火災情報システム等を用いて検証される。 (iv) LULUCFセクターの概況 2014年のEUにおけるLULUCFセクターは、LULUCFセクターを除く全体の排出量に対して7%の吸 収であった。EU加盟国における、ほぼ全ての森林地は集約的管理下にある。森林の定義及び生体バイ オマス等の推定方法は、加盟国間それぞれの状況に応じて、それぞれの手法を採用している。 全体の傾向としては、土地利用変化が発生したエリア(9%)で、27%の排出が発生しており、森林地、 農地及び草地の有機質土壌(全面積の5%)で、比較的高い排出(90～318 MtCO2)が確認されて いる。また、地中海沿岸の国では、森林地の吸収量の約27%が、森林火災等によるバイオマス燃焼に より排出されている。 (v) LULUCFセクターに関する教訓 LULUCFのGHGインベントリ報告は、透明性、一貫性、比較可能性、完全性及び正確性について、 努力の結果かなり向上してきたが、まだ改善の余地がある。透明性は、全ての判断基準として重要であ り、正確性は、長期的な改善プロセスであり、他データを用いた検証が重要な役割を果たす。 IPCCガイドラインが基本となるが、国別状況により適したデータ・手法を採用する方がベター。品質評 価(QA)手順により、一貫性を確保することも重要。また、Tier1でも良いので完全性を確保することが重 要。京都議定書の下で、保守的に排出源ではないとしてゼロ計上することも可だが、妥当性の説明が必 要。時には隣国の排出係数の利用も可。 基本的には、UNFCCCの専門家審査をパスしたGHGインベントリは正式なものである。EU加盟国の GHGインベントリは、まだまだ完全ではないが、これまで改善を重ねて来ており、今後も継続した品質向 上に取り組む所存。 (2) EU域内の2030年削減目標へのLLULUCFセクターの組込み提案 Grassi氏によれば、EU委員会(EC)による、EU域内の2030年削減目標へのLLULUCFセクターの 組込み提案の概要は以下の通り。 (i) 土地セクターのGHG排出・吸収量報告の現状 全世界GHG排出量の約14％が農業からの排出、約10％が森林セクターからの排出とされ、合計 AFOLUセクターとしては全体の約24％を占める。森林地は、森林減少からのCO2排出(排出量の 9%)及び森林からのCO2吸収(吸収量の約31%)という両面性を持つ。 パリ協定の下では、気温上昇を2度以内に抑えるとともに、今世紀後半には人為的な排出と吸収が 平衡状態に達する長期目標を掲げている。ただし、UNFCCCにおける報告体制としては、条約下の報 告（土地ベース方式）と京都議定書の下での追加的な人為的緩和量の計上（活動ベース方式）が 共存しており、二重報告という複雑な仕組みとなっている。
94 (ii) EUのLULUCFセクター：これまでの教訓及び2030年への方向性 現状、京都議定書の目標達成の手段として、LULUCFは含まれており、排出になった場合には他の セクターから補てんする、”no-debit”ルールが採用されている。また、ほとんどのEU加盟国は、森林からの 排出・吸収量は京都議定書の目標達成の対象として含めているが、農地は含めていない。なお、EU域 内の2020年目標にはLULUCFは含まれていない。 現行の森林地における排出・吸収量の計上方法は、他セクターが基準年比アプローチを採用している のに対し、森林地の排出・吸収量は、樹種構成及び齢級構成等の将来影響に左右されるため、基準 年比アプローチは不適とされている。そこで京都議定書の第2約束期間では、将来予測を用いた参照レ ベル方式が採用されている。ただし、これまでの2年間の実績では、不適切な吸収源クレジットの発生及 びバイオマス・エネルギー使用による森林劣化の懸念等の問題が発生し、NGO等から批判を受けてい る。 そこで、EU域内の2030年目標に、LULUCFを含めるために、以下の新しい算定・計上方法を提案 している。 (iii) EU域内の2030年目標へのLULUCFセクターの組込み Grassi氏によれば、EU域内の2030年目標へのLULUCFセクターの組込みは以下の通り。 EU 域 内 の 2030 年 目 標 は 、 基 準 年 を 2005 年 と し 、 EU-ETS で マ イ ナ ス 43% 、 そ れ 以 外 (Non-ETS)でマイナス30%の目標を立てている(表2-3-22)。 表 2-3-22 EU域内の気候及びエネルギー対策としてのGHG排出削減目標(2005年比) ETS対象セクター (ETS) ETS対象外セクター (Non-ETS) 2020年目標 －21％ －10％ 2030年目標 －43％ －30％ (出典) Grassi氏発表スライド EU-ETSは、電力、エネルギー、産業及び航空セクターが対象であり、Non-ETSは、道路交通、建 築、廃棄物及び農業セクターを対象としている。Non-ETSには、LULUCFセクターを組み入れることが提 案されている29。ただし、算入上限値を設定し、LULUCFセクターで、吸収に振れcreditが発生した場 合は、上限値(10年間で最大280MtCO2eq)を設けて算入を可とする。反対に、排出になった場合 は、”no-debit”ルールを適用し、その他のセクターから全量補てんすることとされている。 Non-ETSの目標数値は、GDP/人口を指標として国別に割り当てる計画。ただし、高所得国である 11カ国については、費用効率の観点を反映するために追加調整を予定している。これら各加盟国の年 間排出量の割当基準及び目標達成度については5年毎の評価を実施予定。なお、これらNon-ETSの 29 2030 年目標に LULUCF からの GHG 排出・吸収量を組み込む EU 提案(2016 年 6 月) https://ec.europa.eu/transparency/regdoc/rep/1/2016/EN/1-2016-479-EN-F1-1.PDF
95
credit及びdebitは、費用対効果が高い国への投資が進むように、EU加盟国間で取引可とされている (Effort Sharing Regulation、ESR)。
(iv) EU域内の削減目標に対するLULUCFセクターの算定・計上ルールの提案 森林地を含むLULUCFの計上方法は、土地ベース方式とし、現行の条約報告との二重作業を避け ることで簡素化を図る。農地及び草地は、基準年比アプローチを採用。ただし、基準年は、1990年から 2005-07年の3年間平均を使用することに変更することを提案。 森林地に関係する土地利用変化が起きた場合は、グロス・ネット計上方法を提案。ただし、20又は 30年間は、“他の土地利用から転用された森林地”として扱うが、その後は、“管理された森林地 (managed forest land)”へ移行する。
現存する“管理された森林地(managed forest land)”における排出・吸収量の計上方法は、森 林参照レベル方法を採用することを提案。ただし、現行の京都議定書第2約束期間のルールから変更し て、新たに以下のアプローチを採用する。 - 齢級構成による将来の変動を十分に考慮する。 - 但し、いかなる政策及び市場影響の仮定も考慮しない(透明性の確保)。 (3) JRCによる森林参照レベルの新たな設定手法 Grassi氏によれば、JRCによる新たな森林参照レベルの設定方法の概要は以下の通り。 (i) 現行の森林参照レベルの設定方法と課題 現行の京都議定書の第2約束期間の森林参照レベルは、成り行き(BAU)に沿ったプロジェクション (将来予測)により設定されている。森林参照レベルの将来予測には、森林成長モデルが必要で、その成 長量を決める要因は、樹種及び齢級構成であり、収穫量を決める要因は、将来の木材需要、経営手 法及び政策／市場影響である。ただし、政策／市場に影響を受ける木材需要予測は非常に困難で、 専門審査員でもその妥当性を審査できない。 第2約束期間のこれまでの実績をみると、設定された参照レベルに対して、多くの国で、大きく吸収側 に振れている。これは、参照レベルを設定する際に、更に伐採が進むと予想されたが、実際には伐採量が それ程増加しなかったためである。その要因として、長期にわたる不況の影響及びバイオマス・エネルギー の消費量が予想したように伸びなかったこと等である。参照レベル設定の際に、既存の政策を考慮したと しても、それが実際に有効に機能するかどうかは不明であり、不確実性が高く、信頼性が低い。 (ii) 森林参照レベルを設定する際の原則と基準について新提案 森林参照レベルの設定に当たっては、現行の齢級構成に基づき将来的な齢級構成を予測する(図 2-3-21)とともに、過去の森林管理情報(1990-2009)に基づき、伐採可能量に基づく伐採量(伐採 強度)を指標として、将来の伐採量を予測する方式。
96 図 2-3-21 将来的な齢級構成の考慮 (出典) Grassi氏発表スライド ただし、政策及び市場は将来予測に含めない。これにより、他セクターの排出量を基準年比アプローチ で計上していることとも整合性が取れる(表2-3-23)。 表2-3-23 他セクターとLULUCFの排出・吸収量の計上対象の比較 計上対象 となる項目 その他のセクターの GHG排出・吸収量 LULUCFのGHG排出・吸収量 京都議定書下の FM参照レベル EU2020年以降 の森林参照レベル 政策／市場等の将来的な 影響予測 対象外 対象内 対象外 過去の一定期間と比較し た、管理手法の変化 対象内 対象内 対象内 (出典) Grassi氏発表スライド (iii) 森林参照レベルの新たな設定手法 将来の齢級構成を予測するとともに、過去の一定期間の伐採量に基づき、将来の伐採量を予測して 参照レベルを設定する方式。設定アプローチは以下の通り(図2-3-22)。 ステップ1：過去の参照期間(Reerence Period、RP：1990-2009)について、森林管理実績 を記録。 ステップ2：参照期間における伐採可能齢級の林分について、“木材供給可能バイオマス量 (Biomass Available for Wood Supply、BAWSRP)”を評価。
ステップ3：参照期間について、収穫量(Harvest、HRP)を記録。
97 IM＝HRP／BAWSRP 図 2-3-22 参照期間(Referece Period、RP)におけるBAWSRPの評価、HRPの記録 (出典) Grassi氏発表スライド ステップ5：参照レベルを設定するために、齢級構成を考慮し、算定・計上対象期間の“木材供給 可能バイオマス量(BAWSRL)”を推定。 ステップ6：対象期間は、過去の参照期間と同様の管理が行われると仮定。推定したBAWSRLと IMを用いて参照収穫量(Harvest、HRL)を推計 HRL＝IM×BAWSRL ステップ7：HRLを用いて参照レベル(FRL)を設定(図2-3-23) 図 2-3-23 2021～2015年におけるBAWSRLの評価、HRLの推計、FRLの設定 (出典) Grassi氏発表スライド このように、齢級構成と過去の伐採履歴に基づき、透明性の高い参照レベルを設定することにより、適 正な森林経営を行っているものの、齢級構成が高い側に偏っているため吸収量が減っているような国が 不利益を得ないよう工夫されている。また、政策及び市場影響を予測して、高めの伐採量を想定して参
98 照レベルを設定したものの、結局伐採を行わなかったために吸収量が稼げるということが発生しないよう考 慮されている。 (iv) 日本の森林吸収量の算定・計上方法について質疑応答・意見交換 （先方）近年の日本のLULUCF分野の吸収量の減少トレンドは何に起因するのか？齢級構成が高 齢化し、立木蓄積が増加したことによる伐採量の増大か、又は成長量の減少か？ （当方）成長量の鈍化が要因で、伐採量はそれ程増えていない。 （先方）日本は、何故FM率を使用して森林吸収量を計上する必要があるのか？ナロー・アプローチで FM森林地が特定できていれば、それら特定したFM林からの排出・吸収量を直接計上できるのでは ないか？ （当方）個々のFM林からの吸排量を算定するのにはコストがかかるため、FM率により算出している。 日時 2017年1月23日（月）14:00～17:00 場所 JRCミーティングルーム
対象者 European Commission, Joint Research Centre, Bio-Economy Unit, Directorate D - Sustainable Resources
・Frederic Achard (Project Manager) Natural Capital Forest Project ・Valerio Avitabile, PhD (Scientific Project Officer)
・Nicolas Robert (Scientific Project Officer)
・Andreas Johannes Langner (Post doctoral Researcher) Forest Resources and Climate (4) ヨーロッパ、熱帯及び世界の森林バイオマス地図 Avitabile氏によれば、JRCによるヨーロッパ、熱帯及び世界の森林バイオマス地図に関する研究概要 は以下の通り。 (i) ヨーロッパの森林バイオマス情報評価 ヨーロッパ各国の森林定義及びNFIで測定する樹木バイオマスの対象部位は統一されておらず、各国 間で差異がある。そこで、ヨーロッパ森林データセンター (EFDAC)では、ヨーロッパ26カ国のバイオマス評 価について、国別の森林定義に基づく統計資料と地上プロット調査結果(NFI)に基づく計算値を比較し たところ、総バイオマス量はほぼ等しく、その差異は無視できる程度であった。現在、サブ・ナショナルレベル におけるバイオマスの空間分布の精度向上に取り組んでいる。 (ii) 熱帯の森林バイオマス地図 世界の森林バイオマス地図としては、以下の3つがある。
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平均バイオーム(IPCC Tier 1)：IPCCの規定バイオマス値を利用。ただし、不確実性が高い。 熱帯バイオマス汎用地図：光学(MODIS)及びLiDAR (GLAS)に基づく森林高及び各大陸の
アロメトリー式を使用。
IPCC Tier 1修正版 (IPCCゾーンによるSaatchi及びBacciniの平均)。
例えば、ブラジルのアマゾン地域におけるバイオマス量推定について、リモセン分布図(Saatchi、 Baccini)及び地上調査データ(Mitchard et al.)に基づき内挿した分布図を比較したところ、それぞれ バイオマス分布に差異が見られる。これは、Mitchardらの地上調査データが樹種別の材積密度を考慮 していることが要因と思慮。 (iii) 将来的な新世界的地図データ 世界的な炭素観測システムの実用化を目指したGEO CARBONプロジェクトが進行で、全世界の森 林バイオマス地図(解像度1km)を作成している。また、地上プロット及び高解像度のバイオマス地図の 組み合わせによる熱帯バイオマス汎用地図の改善にも取り組んでいる。 (iv) 新技術：地上レーザー・スキャニング (TLS) 森林情報の詳細データ取得のためには、レーザーを利用した地上レーザー・スキャニング(TLS)が有効。 能動型のリモセン技術で、光学波長(NiR)、全波長をカバーしている。TLSと航空LiDARシステム (ALS)とを比較すると、TLSの方が精緻な情報が得られるが、コスト高い。 TLSにより、一定範囲における平面分布図及び3Dモデルの作成が可能で、従来のアロメトリー式 (chave等)と比較して、TLSはバイアスが少なく実際のバイオマス量をより正確に反映している。TLSの特 徴として、樹木だけでなく、その他の灌木及び草本も測定可能なので、全生体バイオマスを測定可能とい う利点を持つが、反対に、植生が密過ぎると測定が困難という欠点を持つ。TLSと航空LiDARシステム の組み合わせの可能性も検討中。 (v) 質疑応答・意見交換 （先方）航空写真の判読が最も精度が高く、現在ヨーロッパの森林インベントリでは主流だが、衛星画 像の利用も進められている。 （先方）リモセンによるヨーロッパ全土の森林バイオマス地図の作成は、独立したモニタリング評価であり、 国別報告の透明性を確保するための比較値として使える。 （先方）熱帯途上国については、森林へのアクセスが困難で、NFI地上調査が行われていない場合が 多いので、その場合、リモートセンシングで評価するのが主流となっている。 (5) ヨーロッパの森林情報：主な情報源としてのNFI Robert氏によれば、ヨーロッパの森林情報の主な情報源である各国のNFIの概要は以下の通り。
100 (i) 森林報告の基礎情報となる国家森林インベントリ(NFI) ヨーロッパのNFIには長い歴史がある。フィンランドは1920年代から、その他の国は第2次世界大戦後、 1950～60年以降に統計学的サンプリングを実施。それ以前は、林分ベース(stand wise)が主流であ った。ただし、東欧諸国は、2000年以降に統計学的サンプリング/国家森林インベントリ(NFI)へ移行し た。 (ii) 森林の定義 土地被覆と土地利用の定義は違うので注意が必要だが、森林の定義も各国それぞれで差異があり、 分類アプローチも多様である。例えば、林冠被覆率(5%、10%、20%、30% 50%等)、測定対象木 (最少DBH (0.0-12.0 cm))及び測定部位(幹の最小規格(5.0 cm、7.0 cm、7.5 cm等))、各国 で差異がある。そこで、測定対象以下の小さいDBHの樹木のバイオマス量の推定式を開発中。 (iii) 質疑応答・意見交換 （先方）ほとんどのヨーロッパの国では、土地利用図と土地被覆図を別々に所管している。NFIが森林 のみを対象としており、農地内の樹木(果樹園)及びクリノキ等は対象としていないことから齟齬が発生 する場合がある。また、既存の森林図とNFIの結果に基づく森林地図に違いがあることもあり注意が 必要。 （先方）ヨーロッパのNFIサイクルは平均5～10年だが予算次第。その間の土地利用変化は単純な内 挿が行われるが、時系列情報をより正確に把握するために、リモセン(衛星画像)の活用方法の研究 が進んでいる。 (6) REDD+へ向けた熱帯の土地被覆変化による森林からの排出量の推定 Achard氏によれば、REDD+へ向けた熱帯の土地被覆変化による森林からの排出量の推定に関す る研究の概要は以下の通り。 衛星画像により、10km×10kmピクセルで世界的な土地被覆変化図を作成。FAOのGlobal Forest Resources Assessmentsプロジェクトと連携している。1990～2010年にかけての森林減少 面積を推定。ブラジルやインドネシアが高い森林減少率を示している。 地上調査サンプルプロットデータに基づくバイオマスマップを用いて、森林からの排出量を推定。森林減 少・劣化を分類すると、天然林からの択伐、2次林の劣化及び森林減少がある。リモセン調査の結果、 森林から他の土地利用へ転換（森林減少、非森林地化）した場所については、その後に森林が再生 した場所は少ないことが判明した。既存の論文の森林再生による吸収量の報告値と比べると、非森林 地化した場所の吸収量は極めて低いことが示唆された。なお、転用のない森林地内の択伐及び攪乱等 による森林劣化は調査対象外であり、今後更なる調査が必要である。 今後、東南アジア(ラオス、ベトナム及びカンボジア)及びアフリカ(コンゴ共和国等)で地上調査により、 伐採量等のデータを入手予定。
