二酸化炭素（CO₂）の正味の交換量は、全球スケールから領域スケール（数100〜数1000km）、局地スケール（数10kmまで）まで様々な手法で推定されているが、推定結果に大きなばらつきがある。ばらつきの原因の一つに、各手法が代表する水平スケール^[1]が異なることが挙げられる。シベリアのヤクーツク周辺はカラマツ林が一様に広がる平坦な地域で、水平スケールの違いによる差が小さいと期待されることから、本論文ではヤクーツクのカラマツ林の観測サイトを中心とする領域で、3つのボトムアップ法（タワー観測、データ駆動型モデル^[2]、複数の陸域プロセスモデル^[3]）とトップダウン法（複数の大気逆解析モデル^[4]）によるCO₂交換量の推定結果を比較した。その結果、ヤクーツク周辺ではいずれの手法でも年間交換量はCO₂吸収を示す結果となった（図1右端、タワー観測で10.9g-C m⁻² month⁻¹、陸域プロセスモデルで4.28g-C m⁻² month⁻¹、データ駆動モデルで5.62g-C m⁻² month⁻¹（観測サイトスケール）または0.863g-C m⁻² month⁻¹（広域スケール）、大気逆解析モデルで4.89g-C m⁻² month⁻¹）。

図1ヤクーツクにおける手法別の年間CO₂交換量（右端）、冬季（12–2月）/夏季（6–8月）平均のCO₂交換量（右から2–3列目）、3–11月の正味のCO₂交換量（左から9列目まで）。正の値が大気から陸への吸収、負の値は陸から大気への放出を示す。黒がタワー観測（Obs）、赤が陸域プロセスモデル（GTMIP）、茶が観測スケールのデータ駆動型モデル（SVR（3km））、緑が広域スケールのデータ駆動型モデル（500km × 500kmの平均：SVR）、青が大気逆解析モデル（Inversion）。陸域プロセスモデルと大気逆解析モデルは複数のモデルの最大値/最小値をエラーバーで示した

吸収が最も大きいのは夏季（6–8月）で、トップダウン法（223.6g-C m⁻² month⁻¹）のほうがボトムアップ法（88.1〜191.8g-C m⁻² month⁻¹）よりも大きく（図1右から3列目）、季節振幅が大きかった。季節変化パターンは4つの手法で概ね一致し（図1左側3月〜11月）、陸域プロセスモデルや大気逆解析モデルのばらつきの範囲内だった。吸収の大きい夏季の年々変動を見ると、大気逆解析モデルと観測サイトスケールのデータ駆動型モデルはタワー観測と同程度の変動幅を示した（図2）。タワー観測では2008年以降、森林土壌の過剰な湿潤状態によってカラマツが衰弱し、CO₂吸収が減少したことが報告されている^[5]が、大気逆解析モデルでも同様な傾向が見られた。一方、陸域プロセスモデルと広域スケールのデータ駆動型モデルは変動幅がタワー観測よりも小さかった。陸域プロセスモデルは各モデルの年々変動の様相がばらばらで、モデル平均を取ることによって変動が打ち消し合っていた。今後、CO₂交換量の各成分（総一次生産量や呼吸量など）に分けた解析や、観測サイトスケールと広域スケールでCO₂交換量が推定できるデータ駆動型モデルを用いた空間スケールの違いに関する解析を進めることで、CO₂収支のメカニズム解明や高精度での推定が可能になると期待される。

図2ヤクーツクにおける夏季（7月）のCO₂交換量の年々変動。大気から陸面への吸収を正とする。a) 陸域プロセスモデルの平均値（赤実線）とタワー観測（灰色実線）。点線は各陸域プロセスモデルの値。b) 大気逆解析モデルの平均値（青実線）とタワー観測（灰色実線）。点線は各大気逆解析モデルの値。c) データ駆動型モデル（赤茶実線が観測サイトスケール、緑実線/点線が広域スケールの計算結果を緯度経度0.25度、5度、10度で平均した結果）とタワー観測（灰色実線）