アイオーネイチャーラボ株式会社
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1K竣工記念収穫祭

26/11/2018

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昨日、社会福祉法人福祉楽団が主催する「1k竣工記念収穫祭」に行ってきました。
1kとは、栗源第一薪炭供給所(写真左上)のことで、施設の周囲にある森林からスギ、広葉樹などを切り出して、施設まで運搬し、まき割(写真右上)、乾燥、結束等の作業をする施設です。ここでは、障害者の方が作業の一部を担当しており、トークイベントで施設長は、実施して良かったこととして、「身体を動かすこと、季節を感じて活動することの大切さ」「手作業で地道に行うものは効率アップ」「作業分解することで仕事をシェア」をお話されていました。
薪は販売するとともに、施設内に国産の薪ボイラーが設置されていて(写真左下)、施設内の給湯に利用されています。また、薪ストーブも多数設置してありました。
また、この施設の用材としてもスギを工夫して利用しているとの報告もありました(写真右下)。
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今後の民有林人工林の蓄積量はどうなるのか

24/11/2018

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昨日、森林資源の調査年次ごとの民有林人工林(個人や企業等が所有する私有林の他、市町村や都道府県が所有する公有林で地域森林計画の対象森林の内、スギやヒノキ等の人工林が該当)の蓄積量についてグラフで示しました。平成29年では、11齢級と12齢級の蓄積量が多くなっています。それでは、今後、蓄積量はどうなるのでしょうか?
下記グラフの上に、これまで3回(H19.24.29)の同じ民有林人工林の面積がどう変化したのかを計算した結果を示します。例えば、H19年の9齢級だった民有林人工林が、H29に11齢級になった際に、その面積がどれくらい変化したのかを示しています。H19年に9齢級だった民有林人工林が、それから10年の間に伐採されて新たに植林されると、その分、H29の11齢級は少なくなります。
これを見ますと、10⇒12齢級までは、かなり面積が減少しますが、11⇒13齢級から一気に減少が少なくなります。この傾向が今後も続くと仮定すると、H29の11齢級と12齢級の民有林人工林の面積が一気に減少することはないでしょう。そのため、成長にともない蓄積量は増加することが予想されます。
ただし、下記グラフの下に示しますように、民有林人工林の面積当たりの蓄積の増加量は、7⇒9齢級になるころから減少し始めますので、蓄積量の伸びは若齢級の時より低下するものと考えられます。
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森林資源の現況分析の続き

23/11/2018

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先月10月16日に林野庁から公表された「森林資源の現況(平成29年3月31日現在)」に関して、10月26日に人工林全体の齢級別蓄積量を調査年次(H19,24,29)ごとにまとめてグラフにしてものをご紹介しました。人工林には国有林も含まれますので、それを除いた民有林の人工林の調査年次ごとの齢級別蓄積量をグラフにしてみました。
例えば、H19に5齢級だった民有林人工林だった森林は、H29にはすべて伐採されない限り、7齢級となります。下記のグラフを見ますと、H19では9.10齢級がピークでしたが、H24では、10.11齢級、H29では11.12齢級となっています。
10/26のブログでも書きましたが、民有林人工林だけで見てみても、長伐期施業の増加、間伐等の管理が不十分な森林が増加していると考えられます。
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チェーンソー体験

21/11/2018

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11月11日に、NPO法人ちば森づくりの会が主催する「秋の里山観察・チェーンソー体験会」に参加してきました。里山観察は親子連れがほとんどでした。チェーンソー体験は、私を含めて4名の男性が参加しました。
ちば森づくりの会の皆さんからご指導頂き、なんとか丸太を切ることができました。その様子はちば森づくりの会のホームページで紹介されています。
https://www.chiba-moridukuri.org/
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Society 5.0と森林IoT

20/11/2018

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平成28年1月22日、平成28~32年度の第5期科学技術基本計画が閣議決定されました。その第2章「未来の産業創造と社会変⾰に向けた新たな価値創出の取組」、 (2)世界に先駆けた「超スマート社会」の実現の中で、「Society 5.0」が提示されました。
​サイバー空間とフィジカル空間(現実社会)が⾼度に融合した「超スマート社会」を未来の姿として共有し、その実現に向けた⼀連の取組を「Society 5.0」⇒ 「狩猟社会、農耕社会、⼯業社会、情報社会に続くような新たな社会を⽣み出す変⾰を科学技術イノベーションが先導していく、という意味を持つ」とし、今後、更に深化させつつ強⼒に推進することが計画されました。
この「Society 5.0」で実現する社会は、IoT(Internet of Things)で全ての人とモノがつながり、様々な知識や情報が共有され、今までにない新たな価値を生み出すことで、これらの課題や困難を克服することが期待されています(以上、内閣府ホームページより)。
当協会が推進している森林IoTは、森林との関係が希薄になってしまった現代社会において、森林の情報をリアルタイムに共有し、これまでとは異なる森林の活用方策等を、皆さんと一緒に考えるきっかけになって頂き、現在、様々な課題を抱える我が国の森林を、持続可能な森林へと変えていくことに貢献できればと考えています。
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屋敷林内部設置低照度対応MMSの送信状況

19/11/2018

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行田市内のA宅の屋敷林には、7月から継続運用しているMMSと別に、10月28日に屋敷林のちょっと内部の樹木が混みあった場所に、新たに低照度対応のMMSを設置してあります。
その写真(ストロボで明るく写っていますが)とこれまでの送信回数を下記に示します。今のところ同じA宅の若干日当りの良い場所に設置しているMMSより、送信回数は少なめですが、林内の比較的暗い中、さらに日照時間も少なくなり、また太陽光角度(南中高度)も低くなる中で、順調に太陽光で発電、キャパシタに充電を繰り返して送信を続けています。来月22日の冬至まで、南中高度は低くなりますので、これからの約1か月、ちょっと楽しみです。また、気温も低下しますので、この影響もどうなるか気になるところです。
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低照度対応MMSの送信状況について

18/11/2018

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先月28日に、行田市内A宅屋敷林に設置してあります「見ま森さま(MMS)」を、低照度に対応したMMSに交換しました。まだ1か月弱ですが、下記のグラフに示しますように、交換後の10/29以降の送信回数が増えているように見えます。7/23から交換した7/28までの1日当たりの平均送信回数の20.6回に対して、10/29以降は38.7回と増加しています。
一方、未交換で継続運用していますM宅のMMSでは、10/28までの平均50.4回に対して、10/29以降は45.6回となっていることから、日照時間の減少等に伴う送信回数の減少が見られます。しかし、A宅については、送信回数が増加していることから、低照度対応のMMSに変更した効果が現れていると考えられます。
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市町村林務担当職員数との関連について

15/11/2018

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総務省では、毎年、地方公共団体の職員数について公表しています。その中に、市町村単位で部門別の職員数が公表されています。そこから、「農林水産」⇒「林業」⇒「林業一般」の人数を抜き出して、GISにてマッピングした画像を以下に示します(左図)。凡例ですが、灰色は職員数が0人で、濃い緑色が1人、そして黄色、橙色にかけて人数は多くなり、最も多い市町村は21人となっています。なお、今回は指定都市を含んでいません。また、比較のために、民有林人工林齢級別面積での4クラスター画像も並べました。
昨日の森林経営計画認定率と同様に、関連がどのようにあるかの判断は難しいですが、クラスター3の都道府県はやや担当職員が多い傾向が、そして、クラスター4の都道府県はやや担当者が少ない傾向が見られるかもしれません。
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森林経営計画の認定率との関連について

14/11/2018

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平成29年民有林人工林齢級別面積割合は、都道府県によって違いがあり、統計手法であるクラスター分析を用いて、各都道府県の面積割合を変数として分類した結果、4つのクラスター(類型化)にまとめることができました。それでは、この違いは、どのような要因によって生じたのしょうか?まず、民有林人工林の施業(枝打ち、間伐、伐採等)に対する補助金や土地に対する税制上の特例措置等を受けることができる「森林経営計画」の認定率との関連を調べてみました。
森林経営計画とは、「「森林所有者」又は「森林の経営の委託を受けた者」が、自らが森林の経営を行う一 体的なまとまりのある森林を対象として、森林の施業及び保護について作成する5年を1期とする計画です。  一体的なまとまりを持った森林において、計画に基づいた効率的な森林の施業と適切な森林の保護を通 じて、森林の持つ多様な機能を十分に発揮させることを目的としています。(林野庁ホームページより抜粋)」とあり、この計画に認定されないと、上記の支援措置を受けることができません。
下記に、各都道府県の認定率をグラフにしたものを示します。認定率は、都道府県のホームページ等から当方が抜粋あるいは計算したもので、年度は若干異なりますので、ご注意ください。また、わからなかった都道府県もあります。比較的造林が進んでいて若齢級の割合が高いクラスター1が認定率が高いようにも見えますが、なんともいいがたい感じです。
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民有林(人工林)齢級別クラスターの地域性

13/11/2018

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全国の都道府県を、平成29年民有林(人工林のみ)の齢級別面積割合にて、クラスター分析を行った結果、4つのクラスターに分類することができました。
まずは、地域性があるのかどうかということで、マップで色分けしてみたのが下記です。
水色のクラスター4は、関東地方とその周辺(三重県はちょっと離れていますが)、緑色のクラスター3は、北陸日本海側と中部地方(香川県もちょっと離れていますが)と、ちょっと固まっている感じですが、クラスター1と2は、まとまりはあまり見られません。​
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    井内正直
    アイオーネイチャーラボ株式会社 代表取締役
    森林IoT推進協会代表
    千葉大学大学院
    非常勤講師
    博士(学術)

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