@article{oai:nagoya.repo.nii.ac.jp:00006915, author = {松本, 光朗 and MATSUMOTO, Mitsuo}, journal = {名古屋大学森林科学研究}, month = {Dec}, note = {本論文は林業と畜産業の複合的経営形態である混牧林施業の技術的側面に関して,そのシステムの数理的なモデル化を通して林・畜を包含した収穫予測手法を開発することを目的としたものである。1.混牧林施業のシステム混牧林は林・畜・草の3要素からなり,それらの要素を適正にバランス良く管理・制御することにより施業として成立する。その中で,特に林と草の関係,畜と林の関係は重要である。立木密度や林分成長は林内の光環境に大きく影響を与え,林木が成長し樹冠が閉鎖していくに従い林内照度および林床植生の生産量は低下し,結果として牧養力の低下をもたらす。また,林内放牧により幹や枝の折れや剥皮,葉の採食といった林木への被害が発生することがあるが,被害の発生は放牧強度と深い関係がある。このような牧養力の低下や林木への被害については,林分密度および放牧の適正な管理により制御・管理を行うことができる。このようなことから,針葉樹人工林を対象とした混牧林施業とクヌギ林を対象とした混牧林施業を取り上げ,上記の関係を表現する個別モデルを組み合わせた動的なシステムモデルを開発し,林畜両者を対象とした収穫予測手法を検討した。2.針葉樹人工林における混牧林施業のための収穫予測手法(1) 野草放牧地における混牧林牧養力の推定林分密度と牧養力に関して,林分密度管理図における収量比数Ryが相対的な林分の混み具合を表し,林内の相対照度と相関があることに注目した。高萩試験地(茨城県)のスギ混牧林と平笠試験地(岩手県)のカラマツ混牧林の試験結果を基礎に,Ryと牧養力が高い相関を示すことを明らかにし,以下のような牧養力のRyに関する回帰式を導いた。これを「Ry - 牧養力モデル」と名付けた。高萩 スギ野草区 GC=170.0 -169.5 RY高萩 スギ牧草区 GC=469.8 - 595.5 RY平笠 カラマツ野草区 GC=118.3 - 124.6 RY平笠 カラマツ牧草区 GC=467.0 - 636.8 RYここで,GC : 牧養力(CD/ha),RY : 収量比数Ry (0≦RY≦1,ただし混牧林利用はRY≦0.5が望ましい)。これらの実験においては,林分が閉鎖し放牧を中止した時のRyがいずれも0.5付近であったことから,混牧林利用はRyが0.5以下で成立するものと考えた。また,放牧地の牧区面積が広いほど単位面積当りの牧養力は低くなり,以下のような牧養力の牧区面積に関する回帰式を得た。GC = 50.7 - 11.7 logSここで,GC : 牧養力(CD/ha),S : 牧区面積(ha)。これらの関係から牧区面積に関する補正項を導き,先のRyと牧養力の関係との積により,以下のような任意の牧区面積を対象とした野草地利用の林地におけるRyと牧養力の関係式を得た。これを「Ry・S - 牧養力モデル」と名付けた。高萩 スギ野草型GC=(170.0 - 169.5 RY)・(0.900 - 0.208 logS)平笠 カラマツ野草型GC=(118.3 - 124.6 RY)・(0.930 - 0.215logS)ここで,GC : 牧養力(CD/ha),RY : 収量比数Ry(0≦RY≦1,RY<0.2の場合RY=0.2),S : 牧区面積(ha)。一方,放牧による林木被害と樹高の関係を明らかにし,樹高が1.5mに達するまでの放牧強度とその期間に生じた累積枯死率(植栽本数に対する枯死木数の比率)の関係を導いた。これを「放牧強度 - 枯死率モデル」と名付けた。MR=9.75+0.0875GIここで,MR : 樹高1.5mに達するまでの累積枯死率(%),GI : 樹高1.5mに達するまでの平均放牧強度(CD/ha)。混牧林施業において林と畜のバランスを保ちながら林分と放牧の管理を行うために,あらかじめ林木枯死の許容範囲を設定し,それを越えない放牧強度に管理するという方法を提案する。つまり,林木枯死を許容枯死率の範囲内にとどめる放牧強度の上限と,草資源が持つ牧養力のうち,いずれか低い値を混牧林における適正な牧養力,つまり「混牧林牧養力」とするものである。この考え方を基礎に混牧林牧養力の推定手順を考案し,放牧試験で得られた観測値との比較によってその適合性を調べた。その結果,林木の成長や樹冠の閉鎖にしたがって混牧林牧養力が低下していく様子を的確に推定でき,この予測手法が適切なものであることが示された。ただし,放牧試験において林木の被害を避けるため当初数年間過度に放牧が抑えられたため,この間に限り推定値との差が見られた。(2) 牧草放牧地における混牧林牧養力の推定牧草導入された混牧林の場合,牧草および牧草用の施肥がもたらす影響を含んだモデル化が必要となる。そこで,高萩と平笠の試験結果を基礎として,牧草導入された林分の牧養力を推定するためのRy・S - 牧養力モデルを導いた。高萩 スギ牧草型GCp=(469.0 - 596.7 RY)・(0.900 - 0.208logS)平笠 カラマツ牧草型GCp=(471.9 - 629.8 RY)・(0.930 - 0.215logS)ここで,GCp : 牧草型の牧養力(CD/ha),S : 牧区面積(ha),RY : 収量比数Ry (0≦RY≦1,RY<0.2の場合RY=0.2)。また,牧草の施肥が同時に林木成長をも促進することから,高萩のスギ林に関し次のような施肥効果を包含した樹高成長モデルを導いた。高萩 スギ牧草型 H= - 2.651+2.816 exp (0.1437 T)ここで,H : 樹高(m),T : 林齢(年)。これらのモデルを加え,先の混牧林牧養力の推定手順を一部改良し,牧草導入された混牧林の混牧林牧養力を推定した。その結果,3,4年生までは混牧林牧養力の推定値は観測値よりも若干低かったものの,林木の成長にともない混牧林牧養力が減少していくといった動態について良く適合しており,本予測手法が適切であることが示された。(3) 混牧林施業のための収穫予測手法Ry・S - 牧養力モデルは任意の密度管理計画に対応する牧養力を推定することができることから,これを利用した混牧林施業のための収穫予測手法を導いた。つまり,樹高成長の資料として収穫予想表などを用い,林分密度管理図を利用してRyの管理範囲や間伐強度,材積,胸高直径を考慮ながら密度管理計画を立て,それに対応する混牧林牧養力を推定することにより林畜の両者を見据えた収穫予測を行うというものである。この方法を利用し,放牧利用期間の延長を目的として2000本/haという低い植栽密度を仮定し,スギ幼齢混牧林の収穫予測を行ったところ,放牧が中止されるのは林齢14年時と予測され,一般的な3000本/ha植栽と比較し4年の放牧期間の延長をもたらすことが予測された。また,主伐までの全期を通して混牧林利用を行うことを目標に,スギ強度間伐混牧林の収穫予測を行ったところ,80年生の主伐時には立木密度200本/ha,平均胸高直径47.1cm,材積456m^3/haが予測されるとともに,全期を通し混牧林牧養力は79CD/ha以上を維持し,野草利用の混牧林としては十分な牧養力を持つことが予測された。3. 広葉樹林おける混牧林施業のための収穫予測手法(1) クヌギ混牧林施業のための収穫予測手法広葉樹林を対象とした混牧林施業は,混牧林施業の中でも最も基本的な形態である。そのひとつとして九州阿蘇・九重地方で行われているクヌギ混牧林を取り上げ,その収穫予測手法を検討した。クヌギ混牧林においてもRyと牧養力には以下のような相関関係があることを明らかにし,この回帰式をクヌギ混牧林におけるRy - 牧養力モデルとした。また,クヌギ混牧林においても一般的な密度管理を行う場合には,Ryが0.5以下とする必要があることを明らかにした。GC=96.4 - 84.0 RYここで,GC : 牧養力(CD/ha),RY : 収量比数Ry(0≦RY≦1,ただし混牧林利用はRY≦0.5が望ましい)Ry - 牧養力モデルと平均樹高,平均直径,立木密度および立木材積に関する関係式から,一般の収穫予想表にRyと混牧林牧養力を付加したクヌギ混牧林用の収穫予想表を作成し,さらにこの収穫予想表とクヌギ混牧林試験結果から施業体系図を作成した。この施業体系図は立木密度,材積および混牧林牧養力と,林,草,畜に関する管理項目を示したものであり,その要点としては林分の密度管理による牧養力の制御,野草利用で60~80CD/haという牧養力,植栽後2~3年の慎重な放牧管理,適正な放牧による立木密度の安定があげられる。(2)国内の広葉樹資源分布と混牧林施業のポテンシャル日本における広葉樹資源分布推定をもとに,クヌギ混牧林施業のポテンシャルを調べたところ,中国・四国地方の瀬戸内海側が九州阿蘇・九重地方と似た資源状況であり,クヌギ混牧林施業が可能な地域であると考えられた。また,コナラ林の放牧に対する動態がクヌギ林と似ていることから,コナラ林を混牧林利用の対象と考えれば混牧林施業のポテンシャルは大きく広がり,岩手県から茨城県にかけての太平洋沿岸,鳥取県を中心とした中国地方においてポテンシャルが高いものと考えられた。このように,全国のクヌギ・コナラ林を混牧林施業の対象とすれば,年間86万頭の牛を飼養できることが推定された。現在,混牧林施業の事例は少なくなってはいるものの,農林業の複合的経営を指向する場合の一つの選択肢として考えられるべきものである。本研究で開発された収穫予測手法は,針葉樹人工林や里山を主体とした広葉樹未利用資源の利用のために活用可能であるばかりでなく,アグロフォレストリーのひとつとして発展途上国での活用が期待されるものである。, This report is intend to develop a yield prediction method of forest grazing that is a composite management of forestry and grazing, based on analysis of the system and mathematical modeling. 1.Systems of forest grazing Forest grazing can be managed by controlling its three components of forest stand, grass and cattle. Relationships between forest stand and grass, and between cattle and forest, are especially important to manage forest grazing. Stand density and growth affects the light environment in the forest. As a forest grows and its crown closes, its light intensity and vegetation production decrease, which in turn decreases the grazlng capacity. Forest grazing may also damage trees. This deceasing of grazing capacity and damage by cattle can be managed by appropriately controlling the stand density and grazing intensity. Considering the background, this report examines forest grazing in conifer plantations and Kunugi (Quercus acutissima) plantations, and discusses a yield prediction method for forest grazing that includes developing dynamic models to represent the relationships described above. 2.Yield prediction method for conifer plantations (1) Estimation of forest grazing capacity with wild grass Relationships between stand density and grazing capacity are the most important considerations for forest grazing systems. In the present study, there was a large correlation between Rys (yield index in stand density control diagrams) and grazing capacities of Sugi (Cryptomeria japonica)plantations at the Takahagi experimental station and Karamatsu (Larix kaempferi) plantations at the Hirakasa experimental station. Based on these results, "Ry-grazing model" was derived as follows. \nTakahagi Wild grass area GC=170.0 - 169.5 RY Pasture grass area GC=469.8 - 595.5 RY Hirakasa Wild grass area GC=118.3 - 124.6 RY Pasture grass area GC=467.0 - 636.8 RY where GC is grazing capacity (CD/ha), and RY is yield index. Because it has been reported that stands could be grazed while the Rys were less than 0.5 at the stations, this report supposes that forest stands are available for grazing while the Rys are less than 0.5. Grazing capacity also depends on grazing area size. Several experiments showed there was a negative correlation between grazing capacity and range size, as follows. CG = 50.7 - 11.7 logS where S is range size (ha). Using these equations, the "Ry*S - grazing capacity model" was developed as follows. Takahagi Sugi stand and wild grass area GC=(170.0 - 169.5 RY)*(0.900 - 0.208 logS) Hirakasa Karamatsu stand and wild grass area GC=(118.3 - 124.6 RY)*(0.930 - 0.215 logS) Heavy grazing may damage young trees. Most damage was caused while the trees were less than1.5m height. There was also a large correlation between grazing intensities and cumulative mortalities while trees are less than 1.5 m in height. The regression equation is as follows. MR=9.75+0.0875GI where MR is cumulative mortality (%) and GI is mean grazing intensity (CD/ha) while trees are less than1.5m in height. This equation is defined as the "grazing intensity – mortality model". This model is available to control tree mortality by controlling grazlng intensity. Here, I propose an appropriate method of managing forest grazing so that grazing intensity does not cause more than the allowable mortality that is decided at planning. This means that we chose the lesser value of the upper limitation of grazing intensity by "grazing intensity – mortality model" and grazing capacity determined by the "Ry*S – grazing capacity model". The selected value can be called "forest grazing capacity". Based on this concept, the values estimated by the models were compared with observed values in an experiment to test the model. Estimated grazing capacities seemed to fit observed grazing intensities except for the first few years when grazing intensity was restricted. The results of the comparisons indicate that this model can be used to manage forest grazing. (2)Estimation of forest grazing capacity with pasture grass Grazing forests containing introduced pasture grass also requires modeling of fertilization. Based on the results of Takahagi and Hirakasa, the "Ry*S - grazing capacity model "for improved grazing forest was developed as follows. Takahagi Sugi stand and pasture grass area GC=(469.0 - 569.7RY)*(0.900-0.208 logS) Hirakasa Karamatsu stand and pasture grass area GC=(471.9 - 629.8RY)*(0.930-0.215 logS) Grasslands are often fertilized to improve the grazing capacity. Fertilization improves not only grass production but also tree growth. Based on the relationships between stand heights and the annual increments, a stand height growth model was obtained as follows. Takahagi Pasture grass area H=-2.651+2.816exp(0.1437T) where H is stand height (m) and T is stand age (years). The values estimated by the models were compared with observed values in an experiment to test the model. Although estimated forest-grazing capacities were not always accurate, the values and the trends of forest grazing capacity were adequate. (3)Yield prediction method for forest grazing The "Ry*S- grazing capacity model" can give the grazing capacity of any forest stand. Using the model, a yield prediction method for forest grazing was developed that can predict the yield of both a forest stand and grazing through planning of stand-density control and estimated forest-grazing capacity. Yield prediction was carried out on the assumption of low density control such as 2000 trees/ha for an extended grazing period. It was estimated that grazing would cease at a stand age of 14 years and the grazing period would be 4 years longer than a 3000 trees/ha stand. Another prediction was made based on the assumption of strong thinning for grazing thoughout the management period. As a result, it was estimated that there would be 200 trees/ha at age 80, average DBH would be 47.1 cm, volume would be 456m^3 /ha and forest-grazing capacity would be over 79 CD/ha, more than enough capacity for grazing management. 3.Yield prediction method for forest grazing in broad-leaved forests (1)Yield prediction method for Kunugi grazing forests Grazing in broad-leaved forests can be said to be a basic system as forest grazing. Here,a yield prediction method for forest grazing in Kunugi (Quercus acutissima) forests in the Aso and Kuju areas of Kyushu island was examined. There was the following correlation between Ry and grazing capacity, and the regression model was named the "Ry - grazing capacity model". GC=96.4-84.0 RY It was clear that Ry must also be under 0.5 for ordinary management of Kunugi grazing forest.Using relationships between Ry - grazing capacity model and stand height, mean DBH, tree density and stand volume, a yield table including Ry and forest - grazing capacity and a diagram of a management system was developed. This diagram shows stand density, stand volume, forest-grazing capacity and management of forest stand, grass and cattle. It shows that grazing capacity such as 60- 80 CD/ha can be achieved by controlling stand density and grazing intensity. (2)Volume and distribution of broad-leaved forest resources and potentiality of forest grazing The potential capacity of Kunugi grazing forests was estimated using broad-leaved forest resources in Japan. It was found that the Chugoku and Shikoku regions are available for forest grazing because they have the same forest environment as the Aso and Kuju area in Kyushu island. Incidentally, Konara(Quercus serrata) forests seem to have the same potential as Kunugi forests for grazing use. If Konara forests can be used for grazing, potentially high-yield forest grazing could extended to the pacific area from Iwate Prefecture to Ibaraki Prefecture, as well as to the Chugoku region. If Konara forests were available for forest grazing, another 860,000 head of cattle could be raised each year in Japan. Although forest grazing is not popular in Japan today, it should be recognized as an option in a composite management system for forestry and agrliculture. The method developed here could be available not only for conifer plantations and underutilized forest resources such as natural broad-leaved forests in Japan, but also for agro forestry in developing countries., 農林水産研究情報センターで作成したPDFファイルを使用している。}, pages = {19--56}, title = {林畜複合経営のための収穫予測手法の開発}, volume = {21}, year = {2002} }