Forest Effect on Water Yield
+14億トン／年
裸地仮定 3.9億トン → 現状森林 18.0億トン
森林維持が 3.7倍 の水を地域に供給している
1. 静岡県全体サマリ
森林維持効果
+14.1億 m³/年
+366% 増（家庭 1,937 万世帯分相当）
このレポートが意味すること：
もし静岡県の本対象森林 161,182 ha が裸地化（伐採後植栽せず・はげ山化）した場合、
年間の水資源涵養量は 18.0 億 m³ → 3.9 億 m³ に
落ち込み、+14.1 億 m³（家庭約 1,937 万世帯分相当）
の水資源が失われる。
森林を維持することの公益機能は、この差分として定量化できる。
2. 市町村別 内訳
面積の大きい順。本データは 浜松市・湖西市の森林計画区（静岡県森林クラウドの内部コード）が対象。コード→市町村名は国土地理院の逆引き API で同定。
| 市町村 |
林班数 |
森林面積 (ha) |
水源涵養 (m³/年) |
裸地仮定 (m³/年) |
森林維持効果 |
CO₂ (t/年) |
3. 計算手法
各林班ごとに：
- 林班ポリゴンの面積（SHAPE_AREA）を静岡県森林クラウドのベクトルタイルから取得
- 林班重心の座標で気象（NASA POWER）・標高（国土地理院）・地質（産総研シームレス地質図）を取得
- 林野庁簡易評価法 Ver.1.0 で水資源涵養量を算定（針葉樹常緑として）
- 裸地仮定：水資源涵養量＝降水量 × 10%（マニュアル準拠）
- CO₂ 吸収量：IPCC AFOLU Tier 2（9.62 t-CO₂/ha/年）× 林班面積
4. 誤差を構造的に圧縮する取り組み
林野庁簡易評価法 Ver.1.0 は本来 100ha 未満対象。
本レポートでは林班単位（中央値約 100ha）で適用し、AOI 一括計算より既に格段に精度向上。
さらに以下のステップで誤差を構造的に圧縮していく：
- 100ha 超林班の 20m メッシュ サブ分割（林野庁 LiDAR 統合・栃木兵庫高知）
- 樹種・林齢・密度の実測値置換（自治体森林簿との突合）
- 多時期 NDVI コンセンサスで森林マスクを安定化
- AMeDAS 連携で気象解像度を 50km → 17km、月単位 → 10分単位に
- Tier 3 化で不確実性 ±30% → ±10-15% へ圧縮
単なる注意書きではなく、上記すべてを順次実装。
5. データソース
- 林班ポリゴン：静岡県森林クラウド公開システム（MAGIS.RINPAN ベクトルタイル）
- 気象：NASA POWER monthly API（2020-2024 mean）
- 標高：国土地理院 5m DEM API
- 地質：産総研 シームレス地質図 v2 API
- 水源涵養計算式：林野庁「林地における水資源涵養量簡易評価法」Ver.1.0（令和8年3月）
- CO₂ 換算：IPCC AFOLU 2006 Tier 2 + 林野庁収穫予想表
※ 本レポートは林野庁の公式評価式に準拠した第三者試算であり、公式認証データではありません。
本レポートに含まれるすべての数値は推定値であり、商業契約上の保証を伴うものではありません。