森林渓流水の硝酸濃度を決定する環境要因を広域スケールで解明 -機械学習により視覚化-

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 牧野奏佳香 農学研究科博士課程学生、徳地直子 フィールド科学教育研究センター教授、駒井幸雄 大阪工業大学名誉教授、國松孝男 滋賀県立大学名誉教授の研究グループは、気候条件等に勾配のある近畿地方を対象に、森林渓流水の硝酸(NO3-)濃度を規定する環境要因を、機械学習を用いて初めて広域スケールで解明しました。

 窒素(N)が生態系にとって過剰になると渓流からNが流れ出し、渓流水のNO3-濃度が高くなる傾向があります。これを窒素飽和現象といいます。このことは水資源の劣化というだけでなく、土壌の酸性化や生物多様性の低下を引き起こす可能性があります。そのため渓流水NO3-濃度を規定する要因の解明が望まれます。

 本研究では大気からのN降下量だけでなく降水量や気温等の気候条件も重要であり、これらが一般的な規定要因であることが示されました。特に、雪の降り方の影響が示唆されました。つまり、生育期に森林に降下したNは生態系に取り込まれ、蓄積され、窒素飽和に至り、渓流に流出します。一方、多雪地域である日本海側では休眠期に降下したNの多くが積雪中に留まって生態系に取り込まれず、融雪期に一気に流出するため、窒素飽和に至りにくいと考えられました。これが、日本海側では近畿全体に比べてN降下量は多いにもかかわらず渓流水NO3-濃度は低くなった原因と解明されました。

 本研究成果は、2021年5月20日に、国際学術誌「Hydrological Processes」のオンライン版に掲載されました。

近畿全体と日本海側(多雪地域)における森林渓流水のNO3-濃度形成のメカニズムの違い
図:近畿全体と日本海側(多雪地域)における森林渓流水のNO3-濃度形成のメカニズムの違い

研究者情報
書誌情報

【DOI】https://doi.org/10.1002/hyp.14200

Soyoka Makino, Naoko Tokuchi, Yukio Komai, Takao Kunimatsu (2021). Environmental factors regulating stream nitrate concentrations at baseflow condition in a large region encompassing a climatic gradient. Hydrological Processes.