ZoningKit解析と海外展開

MORIZON NEXT（QGISプラグイン）が使う ZoningKit の中身と、日本以外の地域で使うために必要なもの ｜ 2026-10-19

1. 目的

MORIZON NEXT がダウンロードする林野庁「もりぞん」ZoningKit の中身を調べ、ブラジル・カナダ・スペインなど日本以外の地域で林業・森林整備・環境対策に使えるようにするには何が必要かを整理する。

2. ZoningKit の中身

配布元は G空間情報センター（CKAN データセット rinya-morizon-dateset）。平面直角座標系の1〜13系ごとに ZoningKit_XX.zip がある（14〜19系は無い）。8系の ZIP（約423MB）の中身は次のとおり。

場所中身
DATA/SiteIndex/NPP/NPP08.tif純一次生産力（66MB）
DATA/SiteIndex/SRAD/SRAD08.tif日射係数（269MB）
DATA/SiteIndex/VTEX/VTEX08.tif凹凸度（130MB）
各 .tfw・.tif.aux.xml座標の付与情報と、表示色用の属性表
DATA/SAGYO-SYSTEM_CSV/集材作業効率の設定220113.xlsx集材作業効率の設定。プラグインの templates/ に同じものが入っている
DATA/DEM/・ROAD/・TATEMONO/・YOUSO/・ZONING/空のフォルダ（利用者が入れる場所）
ゾーニングファイル構成.txtフォルダ構成の説明だけ

実質的なデータは、地位指数の計算に使う NPP・SRAD・VTEX の3枚のラスターだけである。

3枚のラスターの性質（8系）

項目内容
格子3枚とも同じ。50mメッシュ、4815×8879セル、8系の全域
型・圧縮Float64、LZW圧縮、NoData は NaN
座標系EPSG:2450（JGD2000 / 平面直角座標系 VIII系）
値のあるセル約66%（海と系の外は NaN）
作成ソフトGRASS GIS 7.8.5（ファイルのメタデータより）
単位ファイルには書かれていない
データ意味（マニュアルより）1パーセンタイル中央値99パーセンタイル最大
NPP気候から見た、植物が育つ力11.415.617.417.8
SRAD斜面の向きや地形による日当たり664141316571751
VTEX谷か尾根か（谷ほど木がよく育つ傾向）044168375

マニュアルには、NPP は1km格子の気候データから、SRAD・VTEX は50m格子の標高から作られた全国一律のデータとある。

プラグインのコード（zoningkit_fetcher.py 冒頭）には「JGD2011 平面直角座標系」とあるが、ファイルの実際の座標系は JGD2000 である。

3. プラグインでの使われ方

3枚は地位指数（40年生時の上層木の樹高、m）の推定式に入る（processes/raster_writer/siteidx.py）。

地位指数 = a + (NPP − b)·c − (SRAD − d)·0.01·e − (VTEX − f)·0.01·g

係数は樹種ごとに既定値がある（settings_manager.py）。出典は光田靖・北原文章（2017）。

樹種abcdefg
スギ21.28015.821.0281347.091.00158.851.111
ヒノキ16.83011.050.96881396.00.0931961.920.8617
カラマツ22.51011.610.1291264.00.293944.31.125

4. 外国の地域で使うために必要なもの

ZoningKit の部分

  1. NPP・SRAD・VTEX を同じ定義で作り直す。SRAD・VTEX は算出方法が分かれば、どの国の DEM からでも作れる見込みがある。NPP は気候データが要り、どの式で作ったかを光田・北原（2017）や林野庁の資料で確かめる必要がある（今回のファイルからは作り方が分からない）。
  2. 係数を作り直す。係数は日本の森林調査データと日本の3樹種に当てはめた値なので、外国の樹種や気候にはそのまま使えない。現地の地位指数モデルを作るか、別の方法で作った地位指数ラスターを直接入れる（マニュアルでは「独自の地位指数」を入力欄から指定できる）。
  3. 集材作業効率の設定を置き換える。日本の作業システムの値なので、現地の作業システムで置き換える必要がある。

ZoningKit 以外で日本専用になっている部分

部分今の実装置き換え先の例
座標系の判定平面直角1〜13系だけ。国土地理院の逆ジオコーダで都道府県を調べて決めるUTM など
整備範囲のチェック地位データが無い範囲では「整備範囲外」として処理を止める新しい地位データの範囲に合わせる
DEM の取得元国土地理院、VIRTUAL SHIZUOKA、長野県Copernicus DEM などの全球 DEM、現地の LiDAR
建物・道路基盤地図情報（ログインが必要）OpenStreetMap

外国対応で一番重いのは、地位指数を出す方法、つまり3枚のラスターと日本向けの係数をどう置き換えるかである。それ以外は取得元と座標系の差し替えになる。

5. 植生の調査が必要になる部分

NPP・SRAD・VTEX は気候と地形から作るので、植生の調査がなくても作れる。植生の専門的な調査が必要になるのは、係数と樹種の部分である。日本の係数は、森林調査の実測値（樹高と林齢）を樹種ごとに3つのデータへ当てはめて求めている。

調査のまとめとして要るもの：

  1. 対象樹種：その地域で植林・施業の対象になる樹種（日本のスギ・ヒノキ・カラマツに当たるもの）
  2. 成長の基準：樹種ごとの基準林齢と、その齢での上層木の樹高。「40年生時」は日本の造林に合わせた基準で、成長の速い熱帯の樹種や遅い北方の樹種では基準林齢が変わる
  3. 位置付きの調査プロット：樹高・林齢・樹種と座標がそろったデータ（係数を当てはめ直すのに必要）
  4. 既存の資料：地位の区分図や成長量の表。あれば地位指数ラスターを直接入れる方法に回せる
日本で「NPP・日射・凹凸度」の3つで地位を説明できても、外国で同じ3つで説明できるとは限らない。乾燥地なら土壌水分、熱帯なら土壌の種類のほうが効くこともある。植生の調査は、係数だけでなく、どの要素で地位を説明するかを決める材料にもなる。

6. オープンデータでの組み立て

オープンデータで作れれば、日本以外（ブラジル、カナダ、スペインなど）の林業・整備・環境対策に使えるツールとして、使用国を広げられる。地位指数は「基準林齢での上層木の樹高」なので、次の3層に分けて作るのが現実的である。

層役割使えるオープンデータ
1. 説明する要素ZoningKit の3枚に当たる部分。国を選ばない地形：Copernicus DEM（30m）などから日射・凹凸度に当たる値を計算。気候：WorldClim などの気候データや衛星由来の NPP
2. 樹高と林齢係数を当てはめるための教師データ。国ごとのプロットが無くても仮の式を作れる樹高：UMD GLAD の全球樹高マップ（GEDI＋Landsat、30m、2019年）。林齢：GAMI v2.0（100m、2010年・2020年、CC BY 4.0）。前身は Besnard et al.（2021）の1km林齢マップ
3. 国ごとの補正2 の結果を各国の国家森林調査で確かめて直す。植生の専門的な調査のまとめが入る各国の国家森林調査（次節）

7. 3か国の国家森林調査の状況

2026年10月19日に調べた範囲。

国公開状況注意点
スペインMITECO が IFN（国家森林調査）のデータを公開している。IFN4 は FAO のマイクロデータ目録にも登録されている利用条件として「出典と日付の明記」があるが、これは報告書についての記述。プロットデータのライセンスはダウンロードページで確かめる必要がある
カナダNFI のプロットは申請制の部分がある。各州のデータを統合した MAGPlot は ZIP で配布されている。SCANFI（30m、樹高・樹種構成・バイオマス、Open Government Licence）もあるBC州などはプロットの座標を保護している。SCANFI に地位指数の層があるかは確認できなかった
ブラジルSFB が IFN の公開データを、テーマ別（土壌・落葉落枝・土地利用・竹など）に州ごとの CSV で出している。調査単位（conglomerado）の中心座標は WGS84樹高・林齢をまとめた形で落とせるかは確かめられなかった。落葉落枝のデータは2025年10月に重複を訂正した版が出ている

8. 気をつける点

出典