岐阜県土壌環境予測地図

Climate Change Impacts on Soil Moisture and Temperature in the Plain and Mountainous Regions of Gifu Prefecture, Japan

気候変動は土壌環境に影響を与え、地域ごとに異なる影響が現れる。本研究では、岐阜県の平野部と山間部を対象に、HYDRUS-1Dと農業気象グリッドデータを用いて、2011～2020年と2091～2100年の土壌温度、水分量、積雪深を解析した。その結果、将来の土壌温度は3℃上昇し、平野部の上昇幅が大きかった。土壌水分量は平野部で増加し、山岳部では減少した。降雪量の違いが水分量に影響を及ぼし、土壌温度は平野部、土壌水分は山岳部でより敏感だった。今後、岐阜県全体への解析を拡大する予定である。

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Estimating soil hydraulic and thermal properties using publicly available soil information for future prediction of soil temperature and water content

本研究では、土壌水分量や地温の将来予測に必要な土壌水理・熱特性の推定法を検討した。公開土壌情報とペドトランスファー関数（PTF）を用い、複数のPTFで推定した土壌特性と既往研究のデータを比較し、誤差が最小の推定法を最適とした。その結果、地温や体積含水率の予測には差が生じたが、将来変化量の評価では大差がなく、公開データとPTFによる推定でも妥当な評価が可能であることが示された。

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Evaluating the impact of site-specific bias correction of GCM on projection of future soil temperature and moisture: a case study in plain and mountainous regions of Gifu Prefecture, Japan

Projections of soil conditions using general circulation models (GCMs) and soil heat and water transport simulations are ongoing. The accuracy of GCM-based meteorological projections can be improved through site-specific bias correction using local meteorological observations. However, this approach is not feasible in areas lacking weather stations or with limited data. This study examines the impact of site-specific bias correction on future soil condition projections. Bias correction was applied to two GCMs (MIROC5 and MRI-CGCM3) in the plain and mountainous regions of Gifu Prefecture, Japan. Current (2012–2021) and future (2091–2100) soil temperature, volumetric water content, and matric potential were simulated with HYDRUS-1D using both corrected and uncorrected meteorological inputs. Results indicate that site-specific bias correction influenced future soil condition projections, with the magnitude of changes varying by location, GCM type, and soil variable. Maximum monthly variations at 10 cm depth reached 3.8°C, 0.01 m3 m–3 and 257 cm for soil temperature, water content, and matric potential, respectively. However, when focusing on relative changes from current to future conditions, the impact of bias correction diminished. This suggests that, in data-scare regions, future soil conditions can be estimated without site-specific bias correction by focusing on relative changes.

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気候変動による土壌環境への影響を面的に評価した「岐阜県気候変動影響予測マップ」 の作成

気候変動に適応した営農のために，将来の土壌環境予測が重要である．本研究では，岐阜県内における気候変動の影響を面的に評価し，「岐阜県気候変動影響予測マップ」を作成した．その結果，地温は気温の影響を受けやすく，県全体で3°C程度上昇した．体積含水率は，透水係数や風速の影響で乾湿傾向が強く出た地域があったが，県全体では湿潤傾向となり，最大で0.004 m3m-3の湿潤化が予想された.

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