米国南東部の木質ペレット産業が地元の森林炭素蓄積に与える影響

Scientific Reports volume 12、記事番号: 19449 (2022) この記事を引用

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私たちは、世界的に重要な木材に依存したペレット産業が、同時代の地域の森林炭素成分プール（生木、立ち枯れ木、土壌）と総在庫量に及ぼす正味の影響を評価しました。 私たちは、米国南東部沿岸部における産業の同時発生効果と遅れ効果を推測するために、2000 年から 2019 年の森林在庫データの照合後の差分分析を実施しました。 結果は、同時にカーボンニュートラルが達成されたことを示しています。 私たちは、生きている木の中の炭素プールに対する正味の増加効果を発見しましたが、立ち枯れ木や土壌プールには正味の影響はありませんでした。 しかし、土壌中の炭素レベルの低下、調達圧力の増加と工場のペレット化能力の大規模化に伴う複合効果、商業調達距離を超えた立ち枯れ木の炭素プールへの波及効果の可能性が同時に存在することがわかりました。 炭素プール間にはいくつかのトレードオフが存在するものの、この特定の状況および期間における木質ペレット産業は森林カーボンニュートラルの全体的な条件を満たしているという確固たる証拠があります。

世界中の国々が経済を脱炭素化する戦略を採用しています1、2。 脱炭素化経路の 1 つは、欧州連合 (EU) のバイオ経済戦略とその再生可能エネルギー指令 1、3、4 に示されているように、エネルギー生成において化石燃料を生物資源に置き換えることです。 バイオエネルギー（バイオマスから生成されるエネルギー）は、熱と電力の生成における主要なバイオ燃料として森林から調達される木質バイオマスを備えた、EU28 か国（EU27 および英国）最大の再生可能エネルギー源です5。 世界的に見ると、EU28か国はバイオ燃料として使用されるペレット化木材の最大の市場であり、再生可能エネルギー指令の採択後、2009年から2019年にかけて木質ペレットの国内貿易は3倍以上、EU28か国への輸入は7倍に増加した3,4。 2020年、米国は世界トップの木質ペレット生産国（20％、重量）および輸出国（25％、重量）であり、EU281カ国への木質ペレットの域外主要供給国となった。 米国のEU28カ国への輸出は2009年から2019年の間に12倍に増加し、680万Mg（1Mg＝1トン）に達した6。 2020 年に世界の木ペレット生産量は 4,200 万 Mg を超え、その貿易額は 43 億米ドルを超えました7。

エネルギー部門の脱炭素化に貢献するバイオ燃料の能力は、土地の炭素 (C) ストックを枯渇させないバイオ燃料の調達と密接に関係しています 8,9。 しかし、この前提に関してはさまざまな見解があり10、11、12、13、それをテストする堅牢な実証分析が不足しています。 木材に依存するバイオ燃料産業が地元の森林 C 資源に及ぼす影響に関する現在の理解は、市場予測 12,13 と最新の知識の総合 14,15 に焦点が当てられており、実証的な評価はほとんど行われていない 16,17,18。 他の経済部門、社会的主体、自然災害と重なる木材依存のバイオ燃料産業の影響を見極めるのが複雑なため、実証的評価はほとんどありません15,18。

ここでは、ポストマッチング差分法（DiD）アプローチを使用して、木質バイオマスをペレット化する産業が、生木、立ち枯れ木、および土壌内の総Cストックと個々の成分プールに影響を与えているかどうかを評価しました。 私たちは、2000年から2019年の期間にわたってサンプリングされた、商業経営に適した私有地および公有地（森林地）にある国家森林目録（NFI）区画のC資源を追跡しました。 この期間中、アラバマ州、ジョージア州、フロリダ州、ミシシッピ州、ノースカロライナ州、サウスカロライナ州、バージニア州の米国沿岸南東部の州では、木ペレットの年間製造能力が4082万3000Mgから665万2000Mgに増加した（図1）。 私たちは、木質ペレット工場を中心として曲がりくねりを調整した測地線半径で測定した、一般的な商業調達距離内に位置する NFI プロットを特定し、波及効果の可能性を調査しました。 私たちは、総 C 株とコンポーネントプールに対する、同時発生、遅延効果、および正味同時発生の業界効果 (それぞれ、今年度内の影響、5 年間隔での遅延影響、および同時発生効果と遅延効果の正味影響を示します) をテストしました。 私たちは、木質ペレット製造の急激な増加を考慮して、地元の森林 C 資源に対する業界の影響を統計的に検出できると期待していましたが、その影響の方向性についてはあいまいでした。

出典: Forisk19 から転載。

2000 ～ 2019 年の米国南東部沿岸地域における木質ペレット化能力の合計。

私たちの貢献は 3 つあります。 まず、木材利用施設の非ランダムな立地を制御した後、地元の森林 C 資源に対する産業の時空間的影響を分析しました。 私たちの知る限り、これは、NFI データを使用して地元の森林 C 資源に対する木材依存産業の影響についてマッチング後の DiD 評価を行った最初の例です。 この研究は、米国で実施された景観ベースの推定値 16,17 とヨーロッパで完了したリモートセンシング分析 18 を使用した、木質ペレット産業の影響に関する最近の評価を拡張しています。 第二に、私たちの分析フレームワークは、バイオエネルギー用に木質バイオマスが調達される地域の森林Cストックを監視するというEUの義務への体系的な遵守を評価するための経験的代替手段を提供します3,8。 私たちは、調達半径内外で NFI プロットを照合するためのさまざまなアルゴリズムを使用して調査結果を徹底的に検証し、業界がこれまでに最大の生産能力を拡大した州のサブサンプルから一般的な傾向を確認しました。 また、工場の大規模な製造能力と、NFI プロットと重なる調達半径の数に代わる調達圧力の影響もテストしました。 第三に、我々の結果は、木材に依存する産業の近くでの C フラックスの理解の向上に貢献します。 特に目新しいこととして、我々は、個別および総 C 貯蔵量の評価における経験的観察から、土壌（十分に研究されていないプール）中の C を推定しました20。

私たちの経験的方法 (図 2) には、次の 3 つの主要なステップが含まれています。(1) 研究地域全体にわたる森林 C 資源と共変量情報の推定。 (2) 工業調達半径内にある NFI プロットの統計的擬似ランダム化。 (3) DiD パネル回帰に基づく、平均的な木質ペレット工場の産業効果のマッチング後の推定。 裏付けとなる分析には、DiD 前の並行傾向の調査、主効果の堅牢性チェック、および異種業界の効果の評価が含まれます。 ステップ 1 と 2 は Python21 で実行され、最終的な推定は Stata バージョン 1522 で完了しました。マップは QGIS23 を使用して生成されました。

地元の森林炭素成分プールと総蓄積量に対する産業の影響を推定するための方法論的手順が続きました。

生木および立ち枯れ木、土壌の地上および地下の C 蓄積量の推定値は、米国農務省森林局の森林目録および分析 NFI プログラムによって 2000 年から 2019 年の期間にサンプリングされた区画から得られました。 公有地か私有地かに関係なく、私たちのサンプルには森林地帯（1ヘクタール当たり年間1.4立方メートルを超える工業用木材を生産でき、木材生産から法的に撤退していない森林地帯、最小面積分類は0.41ヘクタール）のすべてのNFI区画が含まれていました。 24 種は、調査期間中に少なくとも 2 回目録が作成され、2005 年中またはそれ以降に少なくとも 1 回の観察が記録されました。土壌中の C を除いて（現時点ではリクエストに応じて入手可能であり、最終的には NFI データベースに掲載されます）、すべての推定値は公的に入手可能です。 私たちが編集した土壌 C 推定値 20 は、NFI および補助サイトからの土壌有機 C 観測値と、土壌形成因子を表す気候変数に依存していました。 これらは、国連気候変動枠組条約に基づく米国の温室効果ガス報告に使用されており、特定の場所での推定を目的としていない現在の NFI 情報よりも局所的な土壌条件をよりよく特徴付けています 20,24。 抽出された NFI 区画レベルの情報には、樹木レベルの測定値 (生木、立ち枯れ木の数、バイオマス量、生息地など) のほか、敷地の特徴 (火災や天候による被害の証拠など) および割り当てられた森林に関するデータが含まれていました。条件 (森林タイプなど)。 NFI プログラムのサンプリング設計、インベントリ手順、および属性の推定の詳細は、オンラインで入手できます24。 選択された C ストックと総炭素 (選択された C ストックとその他の残りの C ストックを集計することによって得られる) の説明を表 1 に示します。ヘクタール当たりの値は NFI 拡大係数を使用して取得され、プロットのシーケンス番号に基づいて集計され、未満の場合は推定値が比例調整されます。区画の 100% が森林地帯として分類されました25。

共変量情報は、非生物、生物（表 2）、または人為起源（表 3）の間で区別されました 15、26、27。 NFI プロットへのいくつかの説明変数の割り当て (木材製品産業の調達半径内に位置するかどうかなど) には地理参照が必要で、プロット レベルの緯度と経度の座標を利用できるため、これが可能になりました。 NFI データベース内の区画の位置は、地主のプライバシーとデータ収集プロセスの完全性を保護するために、体系的に「あいまい化」または「交換」されていることに注意する必要があります25。 「ファジング」プロセスでは、ほとんどのプロットを実際の位置から 0.8 km 以内にランダムに再配置します。 「交換」プロセスは、私有地内にある森林区画の 0 ～ 10% でのみ発生し 25、同じ郡内の別の同様の区画と座標を交換することで構成されます。 このランダムな移転プロセスは、狭い地域内の森林状態の推定に明らかな影響を与える可能性がありますが、米国南東沿岸地域全体で評価された調達半径など、広い地理的地域で測定された森林地の属性に対する体系的な偏りは無視できると報告されています28。 郡レベルで記録された他の属性には、ファジングとスワッピングのプロセスによる統計的なノイズが含まれる可能性は非常に低いです29。

処理は、サンプリング年に NFI 区画が稼働中の木材を使用するペレット工場から商業産業の調達距離内にあるかどうかによって特定されました。 処理区画を特定するために、年間ペレット製造能力が 100,000 Mg 未満または少なくとも 100,000 Mg である場合、工場の中心からそれぞれ 48.28 km (30 帝国マイル) および 80.47 km (50 帝国マイル) の半径で区切られた同心円を描きました。 選択された半径は、木材調達地域のこれまでの定義で使用されている一般的な最大移動距離と地域の道路の蛇行に対応しています30、31、32。 移動距離は NFI の木材製品生産工場レベルの調査で検証され、大規模な生産能力の工場ではより長い調達半径が使用されることが正当化されました 33。 森林に対する産業への影響を評価するための定義された調達半径は、木材製品 16,17 およびその他の産業 34,35 に適用されています。 波及効果の評価の一環として、調達半径を20km延長して調整した場合の影響を調査しました。

森林地帯の同時代の C レベルに対する産業の純効果の推定は、最初に木材を使用するペレット工場の非ランダムな場所に対して制御されました。 陸上の資源に依存する施設の立地は、特に投入支出の大部分が地元の資源の調達および輸送コストから発生し、製品の価値重量比が比較的低い場合には、非ランダムなプロセスとなる41。 非ランダム配置プロセスは、木質ペレット業界の事例研究 42 や最適化アプリケーション 43 でよく報告されています。

傾向スコアマッチング（PSM）を利用して治療を擬似ランダム化し、説明因子の初期に観察可能な不均一性を低減し、より正確なパネルモデル推定を実現しました44,45。 プロットを擬似ランダム化するための PSM の使用は、つい最近になって NFI データに適用されました 46,47。 PSM を使用すると、処理対象の調達半径内にある在庫プロットと統計的に同様の可能性がありながら、実際にはそうではなかった条件を備えた在庫プロットを特定することができました。 サンプル (n) の NFI プロットが木質ペレット工場の調達半径内にある確率の推定値は、次のように計算されます。

ここで、サンプル期間中の任意の時点で i 番目のプロットが木質ペレット工場の調達半径内に位置する場合、R は「1」の値をとり、それ以外の場合は「0」の値をとります。 業界の立地理論と経験的証拠は、ベクトル Mi42、48、49 の PSM 共変量を選択するための基礎でした。 これらには、(a) 林産物を取引する最も近い港までの測地距離、(b) 郡の道路密度、(c) 土地所有権 (私有またはその他)、(d) 最も近い木材利用発電所までの測地距離、(e) 測地線が含まれます。最も近いパルプ工場までの距離、(f) 州および (g) 森林グループの種類に固有の影響。 最初の 3 つの共変量はそれぞれ、市場への配送 (貿易港への輸送)、地域の輸送インフラ (原料繊維の調達と製造ペレットの配送の容易さに影響する)、取引コスト (この特定の状況では、私有林地から木材を調達するコストは、部分的には契約費用や管理費のせいで、他の所有地よりも平均して低くなります。 次の 2 つの共変量は、同様の種類の木質バイオマスを調達する他の産業 (木材を燃やす発電所、パルプ工場) による地域の競争を捉えたものです。 最後の 2 つの共変量は、政策や規制、生態学的条件など、州および森林生態学的サブセクションに固有の効果をそれぞれ制御しました50,51。 Vector Mi には切片項も含まれていました。 測地線距離は、非線形の関連性を捉えるために自然対数変換されました 52,53。 NFI プロット情報を使用して森林条件に対する人為的介入をテストする場合、生態学的および社会経済的変数の組み込みが経験的に検討されており 54、NFI プロットを照合する際に明示的な空間次元を含めることで PSM のパフォーマンスが向上しました 46。 PSM 変数は、最も近い木材を使用する発電所とパルプ工場までの距離を除いて時間不変であり、その場合、サンプル期間にわたる平均最小距離を使用しました。

商業半径と拡張調達半径の両方内の NFI プロットの PSM スコアは、不均一分散性のロバストな標準誤差を備えたプロビット関数を使用して推定されました 45。 キャリパー 0.005 を使用して、R = 1 の各プロットを未処理のプロットと (置換の有無にかかわらず) 照合しました。 キャリパー 0.01 による単一マッチング、2 つの未処理プロット (キャリパー: 0.00005) によるマッチング、およびマハラノビス距離最近傍アルゴリズムを含む他のマッチング アルゴリズムを使用しました。 「結果」セクションでは、バイアスの低減とマッチング後の元のサンプル サイズの保存という観点から、1 対 1 (キャリパー: 0.005、置換なし) マッチング後の結果を示します。 マッチングアルゴリズム全体にわたるコア PSM パフォーマンス測定は、補足情報 (表 S1 ～ S2) に開示されています。

t 年の s 番目の森林タイプ グループの i 番目の NFI プロットにおける選択された構成要素プール (生木、立ち枯れ木、土壌有機物) の炭素と総蓄積量は、PSM 後に次のようにモデル化されました。

ここで、X は時変共変量を捕捉する行列です (木質ペレット産業の影響を除く)。 D は、同時および遅延平均効果について、在庫年 t − l (l = 0、1、2) におけるプロットが木質ペレット産業の調達半径内にあったかどうかを示す行列です。 c、ω、γ はプロット、森林タイプ、および年の効果を捕捉します。 εはランダム誤差を表します。 私たちのモデル仕様には、ブリューシュ・パガン・ラグランジュ乗数とハウスマン検定統計量がそれぞれ、プールされた OLS 推定よりも i 番目の固有の効果を優先し、それらを固定（ランダム）項として含めた後の NFI プロットレベル（ci）の固定効果が含まれていました55。 標準誤差は、デルタ法を使用してプロット レベルでクラスター化されました。 式の推定 (2) およびこのセクションで説明する他のモデルには切片項が含まれていました。 推定された回帰パラメータはベクトル β、δ で見つかります。

δ の係数の方向と統計的有意性により、木ペレット産業の平均的な効果が測定されました。 我々は、δ のパラメーターの共同統計的有意性の F Chow 検定を使用して、純産業効果を評価しました。 同時 (t) および遅延 (前の在庫年 't − 1' および 2 つの在庫年前の 't − 2') で治療効果が捕捉されました。 我々は、同時期の C レベルでの対応するシグナルを 5 年および 10 年の遅れと呼びます (NFI プロットは、NFI プログラム設計に従って 5 年ごと、平均で 5.64 年ごとに最も頻繁にサンプリングされました)。 平均的な処理効果を評価するために稼働中の木質ペレット工場を（実際の生産量よりも）使用するという私たちの選択は、地代の原則に基づいていることは注目に値します。なぜなら、業界は土地の正味現在価値に影響を与えるのは、将来の予想収益の流れによってであるためです。特定の年の生産に関する53。 さらに言えば、ペレット化作業の開始前のあらゆる形態の予期的な収穫行動は、地代に影響を与え、処理効果を混乱させる可能性があります56。 ただし、これが NFI データのバイアスの原因となる可能性は非常に低いです。 木質ペレット工場の建設意向の発表から実際の操業までの期間は、我々の調査地域では通常 1 年未満であり57、5 年ごとに再サンプリングされた NFI 区画条件に反映された予期効果があった可能性は低い。

マッチング後の DiD 回帰を検証するテストには、NFI プロットが木質ペレット工場の調達半径内に入る前に、並行傾向を調べることが含まれていました。 経験的に、私たちはイベント研究デザインを通じて事前傾向を調査しました。 PSM後の選択されたプールおよび総ストックのCレベルは次のようにモデル化されました。

ここで、y は、稼働中の木質ペレット工場の半径内に入った前後の年数を示し、y = 0 は i 番目の NFI プロットが最初に処理されたときを反映します。 τは各係数のベクトルである。 上限と下限は、PSM 後のデータセットの最大値を反映する治療前後の年数を示します。 標準誤差はプロット レベルでクラスター化されました。

DiD の前にさまざまな PSM マッチング アルゴリズムを適用することに加えて、NFI プロットのサブサンプルからパラメーターを推定することによって、我々の発見の堅牢性がチェックされました。 私たちは、業界が最も大きく拡大し、調査期間中に最も多くの NFI 観測が行われたアラバマ州、ジョージア州、バージニア州内の NFI プロットを選択しました。 また、(a) 大規模な製造能力 (10 万 Mg/年以上) の工場と小規模な工場を区別して、製造能力によって引き起こされるシフトを評価し、(b) 調達半径の数をカウントすることにより、異種産業の影響についてもテストしました。 NFI プロットを重ねて、調達圧力の増加を調べます。 前者をテストするために、次のように推定しました。

ここで、Si,t−l は在庫年 t − l における木質ペレット工場のサイズ情報 (1 = 製造能力 100,000 Mg/年以上の木質ペレット工場の半径内の NFI プロット、0 = それ以外) を取得し、ν は a推定された係数のベクトル。 チョウ F 統計を計算して、δ の主効果係数と ν の不均一サイズ効果係数の同時有意性を検定しました。 重複する調達半径の影響をテストするために、次のように推定しました。

ここで、Vri,t−l は、在庫年 tl における 1 から「R」までの i 番目の NFI プロットごとの重複の r 数を示し、λ は推定係数のベクトルです。 在庫年 t および t − 1 では最大 5 つ (R = 5) の業界半径の重複が特定され、t − 2 では最大 2 つが特定されました。拡張された半径では、各 t と t − で最大 6 つの重複が特定されました。ベースライン カテゴリは、木質ペレット産業の調達半径内にない NFI プロットを管理するものでした。 Chow F 統計を計算して、単一半径 (r = 1)、ベクトル λ 内での産業半径の重複による不均一な効果 (r > 1)、および産業の純合計効果 (r ≥ 1) を捉える係数の同時有意性をテストしました。

プロビット回帰の結果[補足情報、表S3]は、区画が木質ペレット工場の商業調達半径内にある確率は、最寄りの港からの距離が長くなるほど減少することを示しました(ρ coeff. = −0.335、p < 0.001)。 。 最も近いパルプ工場までの距離との同様の、ただしわずかに有意な関連性 (ρ coeff. = −0.024、p = 0.105) が見つかりました。 この弱い空間相関は、サプライチェーンが同じ場所にあることで説明される可能性があります。 反対に、最も近い木材利用発電所までの距離と直接的な関連が見られました (ρ coeff. = 0.159、p < 0.001)。おそらく、これら 2 つの産業が同様の低コストの木材繊維を求めて直接競合していることで説明されるでしょう。 i 番目のプロットの郡の一次および二次道路の密度 (km/ha) に対して負の係数が見つかりました (ρ coeff = −30.249、p < 0.001)。これは、地域全体の道路密度も平均をいかに上回っていたかを示している可能性があります。都市化が進んだ地域の場合、土地の機会コストが増加します。 私たちは、他の種類の所有権と比較して、私的所有権との直接的な関連性 (ρ coeff. = 0.282、p < 0.001) を発見しました。 表 S3 には、予想確率が延長された調達半径内にプロットが位置する確率であった場合のそれぞれの結果も示しています。

図 3 は、PSM 後の分析に含まれる NFI プロットを示しています。 特に他の木材利用産業（原料として木材を使用するパルプ工場や発電施設）までの距離、および林産物を取引する港までの距離に関して、共変量全体にわたるバイアスの減少を照合します。 米国沿岸南東部の森林地帯では、調査期間中、生木および立ち枯れ木だけでなく、総 C レベルも着実に増加していました (図 4)。 予想どおり、土壌内の C は時間の経過とともに最小の変動を示しました。 イベントスタディデザインを使用して木質ペレット工場の調達半径内にNFIプロットを置く前の並行傾向のテスト[補足情報、図S1]では、体系的な違いは示されませんでした。

米国沿岸南東部の森林地帯にある国有林目録区画の位置。 傾向スコアのマッチング（キャリパー 0.005、置換なし）後、2000 年から 2019 年までの再サンプリングされたプロットと、(A) 2000 年と (B) 2019 年の時点で稼働している木質ペレット工場のプロットが含まれます。 QGIS Desktop 3.18.2 を使用して生成されたマップは、https://download.qgis.org/downloads/ でオンラインで入手できます。

在庫年度 (2000 ～ 2019 年) にわたる、選択されたコンポーネント プールと総炭素貯蔵量の年間平均推定値。 (A) サンプル全体、および (B) 商用、および (C) 拡張調達半径内での傾向スコア マッチング後の治療カテゴリー別 (キャリパー = 0.005、置換なし)。

14,342 の NFI 区画のサンプルから、米国南東部沿岸の木質ペレット産業が、生木の C 濃度 (F 検定: p = 0.009) および森林全体の C 蓄積量 (F 検定: p = 0.009) に影響を与えているという統計的証拠があった。 0.035）は商業調達半径内にあります（図5A）。 立枯れ木 (F 検定: p = 0.172) や土壌 (F 検定: p = 0.214) 内では、統計的に識別できる正味の同時影響は見つかりませんでした。 19,438 個の NFI プロットのサンプルから推定された、拡張半径全体で特定された純産業効果 (図 5B) は、生木 (F 検定: p = 0.242)、土壌 (F 検定: p = 0.387) 内の C に統計的有意性がないことを示唆しています。 、総 C ストック (F 検定: p = 0.196) ではありませんが、立ち枯れ木の C プールには影響があります (F 検定: p = 0.044)。

米国南東部沿岸の森林地帯の選択されたプールおよび総 C ストックに対する木ペレット産業の同時発生および遅行効果の推定平均値。 (A) 商用による結果 [NFI プロット = 14,342; 観測値 = 39,882]、(B) 拡張 [NFI プロット = 19,438; 観測値 = 52,895] 調達半径。 傾向スコアのマッチング (キャリパー = 0.005、置換なし) および固定効果パネル回帰後に推定された平均効果。 棒は、堅牢な在庫プロットでクラスター化された標準誤差を示します。 それぞれの炭素貯蔵量に対する同時、遅延、正味の効果のタイプ I 誤差 (* < 0.10; ** < 0.05; *** < 0.01)。

商業調達半径内では、総 C ストックは平均 1.871 Mg/ha (p = 0.023) および 3.116 Mg/ha (p = 0.052) という、より高い同時および 5 年遅れの効果を示しました。 生木プールの C に対しては、平均して 0.844 Mg/ha (p < 0.060) と 1.866 Mg/ha (p = 0.003) の同時および 5 年遅れの効果がそれぞれありました。 立ち枯れ木の C に対する 10 年遅れの影響 (0.302 Mg/ha、p = 0.070)。 土壌中の C は、より低い同時レベルを示しました (-0.180 Mg/ha; p = 0.061)。 拡大した調達範囲にわたって特定された平均的な業界への影響は、生木、土壌 C プール、または総在庫量に対して統計的に有意な同時または遅発的な影響がないことを示しています。 しかし、立ち枯れ木の C 成分プールには同時に逆効果 (-0.105 Mg/ha; p = 0.044) がありました。

合計およびコンポーネント C プールに対する平均的な業界効果は控えめでした (表 4)。 それらの絶対効果は、10 年の遅れ効果を除き、総 C ストックおよび生木 C プールの拡大調達半径全体で減少しました (ただし、これらは統計的に有意ではありませんでした)。 立ち枯れ木に対する相対平均効果は、個々の C 成分プールの中で最大でした。その最大の統計的に有意な効果 (p < 0.10) は、商業調達半径内で 10 年遅れで 22.811% 増加し、拡張半径では同時に 7.530% 減少しました。 。 土壌 C プールは最も低い相対効果を示しました。 総在庫量に対する統計的に有意な (p < 0.10) 平均相対効果​​は、商業調達距離内の平均 C よりも大きい同時発生率 1.135% と 5 年遅れの 1.890% をもたらしました。

さまざまなマッチングアルゴリズムの後、および縮小されたサンプルから推定されたパラメーター（補足情報、図S2〜S4）は、総Cストックの正味同時代中立性の全体的な一貫性を示しました。 最大の影響は、商用半径内の生木のコンポーネントプールで見つかりました。 特に、拡張半径全体で、個々の C プールに波及効果の明らかな兆候が見られましたが、総 C ストックには変化の証拠はありませんでした。 不均一なサイズの影響のテスト（補足情報、表S4〜S5）は、総Cストックにも正味の影響がなかったことを示唆しています。 しかし、我々は、年間生産能力が少なくとも 10 万 Mg の木質ペレット工場の商業調達範囲内で、立ち枯れ木のプールに対する正味の影響 (F 検定: p = 0.071) を特定しました。 同時有意ではありませんが、生きた C プールでは 10 年遅れのレベルが低いことがわかりました (-8,100 Mg/ha、p = 0.05)。 より長い半径にわたって不均一なサイズの影響をテストしたところ、土壌 C の純増加が検出されました (F テスト: p = 0.038)。 商業調達半径の重複による不均一な影響（つまり、複数の木質ペレット工場の調達半径が重複するプロット）は、同様の傾向を示唆しています（補足情報、表S6〜S7）。 商業調達半径の重複が大きい​​ほど、生木（F 検定、p < 0.001）、土壌（F 検定、p < 0.001）および総資源（F 検定、p < 001）内の C の平均増加と関連していました。 。 いくつかのマイナスの影響も検出したことは注目に値します（たとえば、生木での C の減少 - 7.225 Mg/ha、p = 0.05、5 番目の半径の重複による 5 年の遅れ効果）。 工場の拡大調達半径の重複は、立ち枯れ木の C の減少と関連していました (F 検定: p = 0.020)。

生木の同時期の C レベルに対する産業の影響は、木材指向の管理によって説明される可能性があります。 これは財政的に積極的に評価される 1 つの C プールであり、工業調達地域内の地代を増加させる予想される純収益の流れを生み出します 58。 地代が高くなると、木材を栽培するための造林活動の実施が促進され、生木からより多くの C が生成されます14。 私たちの結果は、商業的に調達された地域内で新たなバイオエネルギー需要が純バイオマスの継続的な増加とどのように共存できるかについての市場予測を裏付けています12、13、57。 観測単位と統計モデルの違いにより直接比較はできませんが、我々の平均推定値は、米国東部で少なくとも 10 年間操業している大規模木質ペレット工場の調達環境で以前に検出された平均 2 Mg/ha の増加の範囲内に収まっています。 2005 年から 2017 年までの期間16. 注目すべきことに、拡張された調達半径全体にわたって、生木の C プールに対する統計的に有意な効果は見つかりませんでした (ただし、他のマッチング手法ではわずかに有意な効果が示されました)。 これは、輸送が調達コストの大部分を占めるため、「木製バスケット」内の木質バイオマスが局地的に調達されていることによって説明される可能性がある59。

地代の理論的根拠は、経済的利益をもたらさない C コンポーネントプールには適用されないかもしれないが、影響は依然として木材指向の管理慣行に関連している可能性がある。 立ち枯れ木の場合、これは産業調達環境全体でこの C プールに統計的に識別できる変化がないと報告した過去の研究 16,17 と一致しています。 商業調達半径内の立ち枯れ木成分プールにおける C への 10 年の遅れ影響についてのもっともらしい説明は、収穫時に最小限の数の立ち枯れ木、樹冠、その他の木質残骸を保持する慣行の採用である可能性があります。 私たちのサンプルに含まれるすべての州は、一般的な伐採を超える追加の木質バイオマス抽出や自然撹乱に関連する生態学的影響に対する懸念に対処するために、このような推奨事項を採用しています60。 しかし、調達距離の延長に伴う関連産業への影響は、同じ立ち枯れ木の成分プールにおける C の同時減少を示唆しています。 これは、報告によると、立ち枯れ木の減少に関連して産業調達のフットプリントが拡大し 16,17 、より広い面積にわたって複合化されると、この C プールが減少することを示している可能性があります。

土壌中の C の場合、木材の伐採によりこれらの資源が減少する可能性があるという証拠が増えていますが 61,62,63、植林などの収穫後の慣行がそれらの回復に役立つ可能性があります 64。 これらは、商業調達半径内で同時に統計的に有意に低い土壌 C レベルと、拡張半径全体で検出された 5 年遅れのより高いレベルを説明する可能性があります。 人為的摂動は土壌の温度と水分の変化を引き起こし、その結果、リター材や根からの C 入力を減らすことで微生物のアクセスしやすさと活動に影響を与える可能性があります64。 土壌 C レベルの違いは、森林の種類や母材などの時間不変の自然要因に起因する可能性もあります 64,65。推定ではこれらを制御しました。 私たちのものとは異なる C 推定値のセットを使用した別の分析でも、同様に定義された商業調達地域全体の土壌 C 成分プールの逆傾向が見つかりました。 これらの解釈の中で、すべての土壌 C 推定値には方法論的な不確実性が内在しており、C 変化のメカニズムの帰属に疑問を呈する可能性があることを強調することが重要です 20,64,66。

私たちの方法論的アプローチの 2 つの重要な特徴は、産業調達半径内にある NFI プロットの統計的擬似ランダム化と、重要な共変量 (人為的、その他の生物的、および非生物的要因) の制御です。 反事実領域の選択など、ランダムではない木質ペレット工場の位置を制御するさまざまなアプローチを試みた人もいます 16,35。 DiD 分析の前に PSM を実行するときに、このステップを形式化しました。 産業関連の影響を正確に把握するには、森林 C 資源に影響を与える可能性のある非産業要因を制御することも不可欠です。 ここで、火災と異常気象による被害との間に見つかった統計的関連性を指摘します (補足情報、図 S5)。どちらも気候の変化に伴って強まる可能性があります 67。 たとえば、火災による被害と火災以外の異常気象の証拠は、生木の C の平均低下とそれぞれ - 1.675 Mg/ha (p = 0.033) および - 7.473 Mg/ha (p < 0.001) と関連していました。 また、生木 (3.050 Mg/ha; p = 0.005) および立ち枯れ木 (2.335 Mg/ha; p < 0.001) における昆虫または病気の障害と C との直接的な関連性も発見しました。 これらの結果は、それぞれ、そのような撹乱がより豊富な生きたバイオマスほど検出される可能性が高く、樹木の枯死率の増加と関連していることを示している可能性があります。 これらの非生物的および生物的要因に関連する推定値は、私たちの研究で検出された産業上の影響を超えていることに注意することが重要です。

NFI データを使用した私たちの方法論的アプローチは、木質バイオマスに依存するあらゆる産業の局所的な土地 C 中立性を評価するために適用できます。 しかし、土地部門だけでなく、バ​​イオエネルギーシステム全体の究極の中立性は、木材調達以外の多くの要因によって左右されることを私たちは強調します。 これまでの研究では、木材ベースのエネルギーシステムが正味 C 排出量に広範な影響を与える可能性があると報告されています68、69、70。 例えば、電力変換までの土地からの C 排出量のライフサイクル評価では、木質バイオマスから発電された電力は、石炭使用と比較して正味 C 排出量を最大 83% 削減、または最大で 73% の純増加をもたらす可能性があることが示されています。 高エネルギー集約型のバイオマスのサプライチェーンをモデル化した場合（例：化石燃料を使用した窯でのバイオマスの乾燥）、排出量の純増加が検出されました68。 米国南東部沿岸で製造され、EU28カ国で燃焼される木質ペレットの大西洋横断輸送を考慮した上で、化石燃料ベースのシステムよりも正味のC2排出量が低いと示唆する研究者もいる。 これは、ペレット産業によって生み出される市場価値が、森林から土地利用の変化を防ぐことで C 株の成長を維持できるからである 12,59。

全体として、米国南東部沿岸における木質ペレット産業によって引き起こされた、同時代の地方森林 C 総量の純減少の証拠は見つかりませんでした。 この結果は、この特定の状況での木質ペレット化がバイオエネルギー目標のデカップリングに貢献する可能性があり、国家レベルの温室効果ガス会計において追加の C 排出が土地部門に起因するべきではないことを示唆しています8。 私たちの調査結果はまた、明らかなトレードオフ、特に、より集中的な木材管理が原因で、生木内の C の純増加が、商業調達地域内の土壌の C が低下していることも指摘しています。 ネット中立性に関する私たちの評価は有効ですが、少なくとも 2 つの理由から、C 株全体と個々のプールの継続的な評価が必要であると思われます。 第一に、私たちの結果は統計的に堅牢である可能性がありますが、私たちの研究でカバーされている20年の期間は、林業の持続可能性の傾向を測定するには比較的短いです。 第二に、現在まで木質ペレットは、米国沿岸南東部で製造される一連の木材製品の中では比較的小さな構成要素にとどまっていますが（補足資料、図S6）、木材製品産業の中で最も急速に成長している分野の1つです。 予想される木材製品製造需要の増加によって引き起こされる収穫圧力の将来の変化は、他の要因と組み合わさって、Cのダイナミクスと純在庫をおそらく変化させる可能性があります。

将来の研究ニーズに関しては、C を超えた影響や他の状況への影響を研究するために実証的評価を拡張することができます。 例えば、米国南東部沿岸の木質ペレット産業が台頭した複雑な社会人口学的状況に対する因果関係をよりよく理解することが重要となる71。 成長する木質ペレット産業が地域の生物多様性やその他の土地管理目標にどのような影響を与える可能性があるかを評価することは価値があります。 複雑な森林景観内では、森林地帯全体の種構成の変化は、気候の変化に対処する森林の能力を強化することを目的とした取り組みに役立つ場合もあれば、有害な場合もあります72。 他の地政学的文脈において、森林 C 資源が木質ペレット産業の影響を受けるかどうかを評価することも価値があるだろう。 たとえば、ベトナムの木質ペレット化は、5 年間で生産量が 4 倍に増加し、世界第 3 位の輸出国になりました。 その木質ペレット輸出量は、2019 年に 300 万 Mg を超えました6。現在、世界最大の木質ペレット化能力がある EU27 諸国における森林 C の中立性の体系的な評価は、木材に依存するバイオエネルギー産業との潜在的な誤った関連性に対する懸念を克服するのに正当であると思われます 73。

私たちは、生木と立ち枯れ木、土壌、総在庫量の成分プールを区別して、米国沿岸南東部の森林地帯内の地元の森林C在庫に対する木質ペレット産業の影響を評価しました。 私たちの推定は、木質ペレット産業が森林カーボンニュートラルの全体的な条件を満たしていることを示す確かな証拠を提供します。 したがって、この産業はデカップリング目標に貢献できた可能性があり、2000 年から 2019 年の温室効果ガス会計において土地部門による追加の C 排出は考慮されるべきではなかった。

私たちの調査結果はまた、そのような変化の背後にある最も妥当なメカニズムとして木材管理との明白なトレードオフ（例えば、生木内のCの増加、商業調達地域内の土壌のCの低下）、および特に非森林への波及効果の可能性を指摘しています。金融取引された C プール (例: 立ち枯れ木の低 C)。 不均一な影響をテストする際、木質ペレット工場のサイズを区別し、調達圧力が強まると、C プールに対する混合効果の兆候も見られました。 それにもかかわらず、私たちの経験的証拠は、米国南東部沿岸ではC中立であることを示唆しています。 木質ペレット産業の出現は比較的最近であるため、長期的な持続可能性の傾向を指摘する私たちの能力は限られており、その結果が私たちの特定の研究状況におけるペレット化用の木材の調達に適用できることを強調します。

統計分析のソース コードは、https://dataverse.harvard.edu/dataverse/woodpelletindustry で入手できます。 オンライン リポジトリには、サンプル データセットとデータセットを再構築するためのコード データが含まれています。

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この研究の一部は、米国農務省、米国森林局協定 17-JV-11330143-106 に基づいて資金提供されました。 Karen Abt (元農務省森林局)、Allen Blackman (米州開発銀行)、Jeffrey Prestemon (農務省森林局)、Stephen Shifley (元農務省森林局)、Margaret Walls (米国農務省森林局) に感謝します。 the Future)、この原稿の以前のバージョンに対するコメントや批判については、こちらをご覧ください。 この出版物は、これらの機関または個人の意見を反映することを目的としたものではありません。 いかなる間違いも著者の責任となります。

スウェーデン農業科学大学が提供するオープンアクセス資金。

森林経済学部、スウェーデン農業科学大学、90736、ウメオ、スウェーデン

フランシスコ・X・アギラール

チューレーン大学、ニューオーリンズ、ルイジアナ州、70118、米国

ヒューストン・スデクム

IESEG 経営大学院、59000、リール、フランス

ロナルド・マクガーベイ

ミズーリ大学天然資源学部、コロンビア、ミズーリ州、65211、米国

ベンジャミン・ナップ

ノーザン・リサーチ・ステーション、米国森林局、米国農務省、セントポール、ミネソタ州、55108、米国

グラント・ドムケ

南部研究ステーション、米国森林局、米国農務省、ノックスビル、テネシー州、37919、米国

コンスエロ・ブランダイス

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FA、HS、RM が研究を概念化しました。 FA、HS、RM、GD が開発したメソッド。 FA、HS、GD、CBはデータ分析を完了しました。 HS、FA、CB は図と表を作成しました。 FA と HS は原稿の原案を作成しました。 RM、BK、GD、CB が最終版の編集に携わりました。 著者全員が原稿をレビューしました。

フランシスコ・X・アギラールへの通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガー ネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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転載と許可

Aguilar、FX、Sudekum、H.、McGarvey、R. 他米国南東部の木質ペレット産業が地元の森林炭素蓄積に与える影響。 Sci Rep 12、19449 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-23870-x

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受信日: 2022 年 5 月 23 日

受理日: 2022 年 11 月 7 日

公開日: 2022 年 11 月 14 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-23870-x

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