平成30年2⽉3⽇ 修⼠論⽂発表会

サンゴの⽣息環境評価法の検討と海洋温度差発電の影響予測
学籍番号 47166620
指導教員 多部⽥ 茂 教授

内⽥恵

背景2

研究動機：久⽶島の１MWの海洋温度差発電の建設計画
海洋温度差発電とは国内の海洋温度差発電

再⽣可能エネルギーの⼀種．

沖縄県久⽶島町にて表層⽔と深層⽔の温度差で発電する．

現在50kWの海洋温度差発電が稼働．

海洋温度差発電の原理（岡村，2016）

久⽶島で稼働中の50kW海洋温度差発電（OTECHP）
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建設に伴う環境影響に関する懸念事項
海洋温度差発電特有の環境影響①限定された対象海域→表層⽔と深層⽔はサンゴ礁海域の海⽔と深層⽔の違い(⽥中，2012)(⽔質検査，2014)

年平均20℃以上の温度差が必要→熱帯亜熱帯地域→⾼⽔温・貧栄養②深層⽔の放⽔→低⽔温・富栄養項⽬

単位

サンゴ礁
深層⽔
海域の海⽔ (久⽶島)

⽔温℃

18-30

5-7

リン酸態リンµM0.01-0.1

2.1

硝酸態窒素

µM

0.1-0.525.7

⾼⽔温・貧栄養な環境に適合している熱帯亜熱帯⽣態系に低⽔温・富栄養な海⽔は影響があるのではないか

熱帯亜熱帯⽣態系の核であるサンゴ礁に対する影響を評価する必要がある
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⽣息環境の評価⽅法
海洋温度差発電の実⽤化に伴って，サンゴへの影響を⾒る必要がある→影響要因がなにかを知り，事前に影響を評価したい→しかし，実海域で影響をみることは出来ない
定量的な⽣息環境評価法
・HSI（Habitat Suitability Index：ハビタット適性指数）
野⽣⽣物の⽣息地としての価値を0（全く適さない環境条件）から１（理想的な環境条件）で表す⽅法．
!"# = %("#' , "#) , … , "#+ )HSIは対象⽣物にとって重要な環境因⼦SI（Suitability Index：環境要因適性指数）を組み合わせて求められる。

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⽣息環境の評価⽅法
・ SI（Suitability Index：環境要因適性指数）
環境因⼦それぞれにおいて対象⽣物にとって全く適さない条件であれば0, 理想的な条件であれば1として評価す
る.
≪例≫⽔棲⽣物のモデル
SIモデル

〔結合〕
底質のSI

1.01.0

SI

SI

⽔深のSI

0.00.0その他因⼦のSI

底質

⽔深

HSI
(ハビタット適性指数)!"# = %("#' , "#) , … , "#+ )→本研究では，SIモデルを軸に久⽶島のサンゴと環境因⼦の関係を考察する
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本研究の意義
先⾏研究
・深層⽔放⽔による環境変化に関して（wang,2017）→⽔温，栄養塩，プランクトン濃度に多少の変化はあるものの微量であり，低次⽣態系にインパクトのあるような環境変化はない．
熱帯亜熱帯⽣態系（サンゴ⽣態系）に注⼒した評価はできていない
・海洋温度差発電によるサンゴへの影響(M.S. quinby-hunt, 1987)→建設によって撹乱された海底の堆積物がサンゴの光環境を悪化させる．
深層⽔放⽔によるサンゴへの影響は⾒られていない「放⽔後の環境変化+サンゴ⽣態」両⽅にまたがった知⾒はない
久⽶島で適⽤でき，放⽔による環境変化を考慮できるサンゴの⽣息環境評価⼿法

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本研究の⽬的と流れ
本研究の⽬的
海洋温度差発電による放⽔が久⽶島のサンゴに与える影響評価⼿法の基礎的検討
久⽶島サンゴの⽣息地評価
放⽔によって変化する環境因⼦

放⽔によって変化しない環境因⼦

⽔温・栄養塩→SIモデルの作成

波，流速，光量⼦，地形など→既存モデルの適⽤

ステップ１サンゴに対する低⽔温・富栄養な環境の影響評価
1. ⽔温．栄養塩とサンゴとの対応関係を定量的に評価するSIモデルを作成
2. 放⽔後のサンゴ⽣息環境を作成したモデルを⽤いて評価
ステップ２
その他の環境因⼦（⽔温・栄養塩以外）によるサンゴの⽣息環境評価⼿法の検討
1. 既存のサンゴモデルが久⽶島に適⽤可能か検討
2. その問題点を踏まえ、改善案として新たな環境因⼦の提案
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ステップ１：サンゴに対する低⽔温・富栄養な環境の影響評価

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ステップ１：サンゴに対する低⽔温・富栄養な環境の影響評価
1. ⽔温．栄養塩とサンゴとの対応関係を定量的に評価するSIモデルを作成
2. 放⽔後のサンゴ⽣息環境を作成したモデルを⽤いて評価
SIモデルの作成• 久⽶島で適⽤できる• 放⽔の影響を⾒ることが出来る
低⽔温SIの決定• サンゴの分布域は⽔温と相関が⾼い→⽔温による棲み易さ（SI）の変化は分布域と対応している→分布域（北限）は最寒⽉の平均⽔温で説明できる（堀, 1980;中井, 1990;菅, 2005）
⽔温下限閾値（低⽔温でSI＝0.0になる）：最寒⽉の平均⽔温
⾼⽔温SIの決定• サンゴは熱帯亜熱帯地域に⽣息する→分布域で⽔温の上限を⽰すことは難しい→しかし，⾼⽔温のときはサンゴは減少（⽩化）することが知られている
⽔温上限閾値（⾼⽔温でSI＝0.0になる）：⽩化指標（屋良ら，2009）10

ステップ１：サンゴに対する低⽔温・富栄養な環境の影響評価
低⽔温SIの決定
サンゴの分布域の北限を基に作成①久⽶島サンゴは礁構造を形成する→SIと礁構造形成を対応させた②礁構造の形成は最寒⽉の平均⽔温が決定する

礁構造が形成されない：SI＝0礁構造が形成される：SI=1
⽔温とSIの対応

最寒⽉平均海⾯⽔温のSIグラフ

最寒⽉平均海⾯⽔温※島

礁構造SI18℃

種⼦島

形成しない

0.0

18〜21.2℃

⼩宝島〜種⼦島

海岸線の⼀部

0.0〜1.021.2℃

⼩宝島

形成する

1.023℃

久⽶島

形成する

1.0

※1971-2000年の平均⽔温（海上保安庁）
⼈⼯衛星による観測値11ステップ１：サンゴに対する低⽔温・富栄養な環境の影響評価
⾼⽔温SIの決定
⽩化指標
⽩化指標：DHM(Degree Heating Month)＝最暖⽉⽔温ー最暖⽉⽔温の平均⽔温※
1℃≤DHM＜2℃：⽩化
2℃≤DHM：⼤量死をもたらす深刻な⽩化①SIと⽩化指標を対応させた⽩化していない：SI=1
⼤量死をもたらす深刻な⽩化：SI=0②⽩化は最暖⽉の平均⽔温が決定する
⽔温とSIの対応

最暖⽉海⾯⽔温のSIグラフ

最暖⽉平均⽔温DHM

⽩化状況SI

28.87℃0

⽩化していない(久⽶島平均⽔温)

1.0

29.87℃1

⽩化し始める1.0

30.87℃2

深刻な⽩化

0.0※1971-2000年の平均⽔温（海上保安庁）
⼈⼯衛星による観測値12ステップ１：サンゴに対する低⽔温・富栄養な環境の影響評価
⾼⽔温SIの決定
1998年に久⽶島全域でサンゴの60％以上が⽩化し，そのうち80％以上が死亡した(環境庁，2000)→1998年最暖⽉（8⽉）の平均⽔温と作成したSIモデルを⾒⽐べる

久⽶島
30-31℃
最暖⽉海⾯⽔温のSIグラフ
1998年8⽉海⾯平均⽔温（気象庁）
⼈⼯衛星とブイ・船舶による観測値

作成したSIモデルで⽩化を予測できる
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ステップ１：サンゴに対する低⽔温・富栄養な環境の影響評価
論文提出後に作成

本研究のSIモデルのポイントは①久⽶島で適⽤できる→久⽶島サンゴの特徴（礁構造）を捉え，久⽶島の⽔温でグラフを作成した．
②放⽔の影響を⾒ることが出来る→海⾯⽔温のグラフでは，放⽔による海中の⽔温変化を評価できない．
→久⽶島周辺での，海⾯⽔温と⽔深50ｍ，100ｍ，200ｍそれぞれの⽔温の差から⽔深ごとの（サンゴが存在する場）の⽔温を算出，SIと対応させた．
久⽶島周辺の⽔温(℃)
⽔深(m) 2⽉

⽔温差 8⽉ ⽔温差0(海⾯) 22―29.5―

5021.50.527.5

210021.5

0.5

26.5

320019.5

2.5

19.5

10(気象庁，1982年〜2010年の平均)「海洋⼤循環モデル」の結果と⼈⼯衛星、船舶、ブイ、中層フロートなどの観測データを総合的に解析

⽔深ごとの⽔温SIグラフ
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ステップ１：サンゴに対する低⽔温・富栄養な環境の影響評価
栄養塩（DIN）のSIグラフ• 沖縄本島，渡嘉敷島，宮古島，⽯垣島，⻄表島の中の35か所にて，海⽔の採取と採取地点におけるサンゴ被度とDIN濃度の関係（下⽥，1998）• グレートバリアリーフ，カリブ海の研究で閾値とされた濃度（Bell and Elmetri,1996）• 沖縄においてサンゴ被度50％を保つために必要な値（kinjyo et al 2011)• 沖縄のサンゴ礁域にてホンダワラ類の海藻群落に移相した値（松川，1998）••••

5-10 µM：ブラジルで地下⽔汚染によりサンゴ被度10％以下（costa et al.2000）
15 µM：⽯灰化が阻害された（Stambleretal,1991）
1-11 µM：添加すると病原菌に感染されやすくなる(voss and rihcaedson,2006;Bruno et al,2003)
15
1-20 µM：飼育した結果，産卵数，卵サイズの低下(ward and harrison,2000;harrison and ward,2001)

ステップ１：サンゴに対する低⽔温・富栄養な環境の影響評価
栄養塩（DIP）のSIグラフ• 沖縄本島，渡嘉敷島，宮古島，⽯垣島，⻄表島の中の35か所にて，海⽔の採取と採取地点におけるサンゴ被度とDIN濃度の関係（下⽥，1998）• 富栄養に弱いサンゴ種(トゲスギミドリイシサンゴ)から強いサンゴ種(ハナヤサイサンゴ)や海藻に移相する値（松川，1998）• 沖縄においてサンゴ被度50％を保つために必要な値（kinjyo et al 2011)• 沖縄のサンゴ礁域にてホンダワラ類の海藻群落に移相する値（松川，1998）•••

0.5 µM：ブラジルで地下⽔汚染によりサンゴ被度10％以下（costa et al.2000）
0.48 µM：⼤型藻類に移相した（松川，1998）
0.19-0.29 µM：カリブ海にて藻類と競争がはじまった（kinjyo et al 2011)16

ステップ１：サンゴに対する低⽔温・富栄養な環境の影響評価
1. ⽔温．栄養塩とサンゴとの対応関係を定量的に評価するSIモデルを作成
2. 放⽔後のサンゴ⽣息環境を作成したモデルを⽤いて評価
放⽔による環境変化
先⾏研究にて放⽔⼝の候補地の2点から深層⽔が放⽔された結果がシミュレーションにて出⼒されている+
環境変化へのサンゴ応答
ステップ1-1にて⽔温，栄養塩のSIグラフを作成した

海洋温度差発電放⽔予定位置(Wang,2017)

計算領域(Wang,2017)• 放⽔後のサンゴ⽣息環境• 放⽔⼝による環境影響の違いがわかる

初期値と境界条件：8⽉の気候値，気象条件
外⼒：M2潮汐17ステップ１：サンゴに対する低⽔温・富栄養な環境の影響評価
栄養塩(DIN)

⽔温

放⽔⼝Aのみ⽔深50-60m，2700m2の範囲で変化があった．SIが0.9に低下したが⼤きな影響と⾔える変化ではなかった．
放⽔前

DIN(µM)

放⽔前

放水口：A

放⽔後(Wang,2017)

最⼤⽔温変化が放⽔⼝Aで0.7℃，放⽔⼝Bで0.1℃であった．SIに変化はなかった．

DINのSI

放⽔後

結果• 1MW規模ではサンゴに⼤きな影響は与えないことが⽰された．
影響ができる状況• 規模の拡⼤など，計画の変更に伴って深層⽔放⽔量を増加したとき，変化がでる可能性はある．
• エルニーニョ現象等地
球規模で⾼⽔温のときサンゴは⽩化するが，これを抑える可能性が18ある

ステップ2：⽔温・栄養塩以外によるサンゴの⽣息環境評価⼿法の検討

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ステップ２：⽔温・栄養塩以外によるサンゴの⽣息環境評価⼿法の検討
1. 既存のサンゴモデルが久⽶島に適⽤可能か検討
2. その問題点を踏まえ、改善案として新たな環境因⼦の提案を検討
既存のHSIモデル（那覇港HSIモデル）が適⽤可能か検討するため，久⽶島の環境情報を既存のHSIモデルに⼊⼒，「求められたHSI＝久⽶島のサンゴ被度」となるか検証した．
久⽶島にて，環境やサンゴ被度の異なる3地点を選択した．
那覇港のHSIモデル!"# ="#% & + "#( & /2×"#, ×"#- ×"#.

"#% ：年平均有義波の底⾯軌道流速振幅(m/s)のSI"#, ：年最⼤有義波の底⾯軌道流速振幅(m/s)のSI"#( ：流速ベクトルの絶対値の平均(cm/s)のSI"#- ：残差流速(cm/s)のSI"#. ：年平均の光量⼦量(µmol/sec/m2)のSI

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ステップ２：⽔温・栄養塩以外によるサンゴの⽣息環境評価⼿法の検討
結果!"# (波)，!"$ (流れ)の値が⼩さく，求めたHSIはサンゴ被度と相関しなかった．
相関しなかった理由①那覇港と久⽶島で海域特性が異なっていた．
環境因⼦の変動域は場所によって異なる②波や流れを精度良く推定することができなかった．
検証のための実測データが存在しなかった
実測値から空間分布を求めることも困難
波，流れではない，久⽶島で使⽤できる新たな環境因⼦の提案
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ステップ２ ：⽔温・栄養塩を含めたサンゴの⽣息環境評価⼿法の検討
1. 既存のサンゴモデルが久⽶島に適⽤可能か検討
2. その問題点を踏まえ、改善案として新たな環境因⼦の提案を検討
久⽶島で適⽤できる新たな環境因⼦の検討
・久⽶島でデータが⼿に⼊ること・久⽶島のサンゴ分布を予測できること
・波や流れのように算出に労⼒がかかりすぎないこと・検討したのち適切かを判断するため，類似研究があること
類似研究（Costa et al., 2012）• ここで，多くの地形データを環境因⼦として，サンゴの分布予測を⾏っている• 地形データであれば，残り3つの検討条件を満たす「地形データ」をサンゴの⽣息環境評価を⾏う新たな環境因⼦として提案〔検討⽅法〕：類似研究で分布予測に⽤いられたツール
MaxEnt
最⼤エントロピー原理に基づく⼿法.
・在データのみで分布予測・環境因⼦評価が⾏うことができ，近年注⽬されている．
・⼊⼒した環境因⼦の中で重要なものを⽰してくれる．
22・Auʻau Channel(ハワイ)におけるサンゴ分布予測の実績がある.

ステップ２ ：⽔温・栄養塩を含めたサンゴの⽣息環境評価⼿法の検討
最⼤エントロピー原理とMaxEnt 在データのみから分布予測・環境因⼦の影響評価
INPUT

OUTPUT

在データの座標と環境因⼦データ
Point 1
座標（x1,y1），⽔深d1，岸からの距離h1
Point 2
座標（x2,y2），⽔深d2，岸からの距離h2
Point 3
座標（x3,y3），⽔深d3，岸からの距離h3・期待値条件
在データの環境因⼦の平均値と予測確率分布でのその期待値が等しい •・エントロピーが最⼤•

学習⽣息分布(存在確率分布)
分布予測に影響する環境因⼦・・・

gainが最⼤となるように学習する• 期待値条件
A:@+,9+,18 /* (#@ )!" (#@ ) = 8 /* (#9 )7
N: 予測データ総数• エントロピー最⼤!" # =exp(∑-*+, .* /* (#))
1"

q: 確率分布x: 地点の座標
λ: 環境因⼦の重み (feature weight)
f: 環境因⼦ (feature)n: 環境因⼦の総数
Z: qの総和を1にするための定数:
評価関数
x: 在データの座標
1
在データの総数
2345 = 8 ln(!" (#9 )) − 8 >* .* m:
β: 誤差範囲
79+,*+,（the width of error bound）

gain大 ⇒ 分布確率が在データ点に集中＋過学習によって複雑すぎない
E. Jane, P. Steven et al., A statistical explanation of MaxEnt for ecologists, Diversity and Distributions, 2011, 17, 43-57
M. Cory, S.Matthew et al., A practical guide to MaxEnt for modeling species’ distributions, Ecograpy 36:1058-1069, 201323

ステップ２ ：⽔温・栄養塩を含めたサンゴの⽣息環境評価⼿法の検討
INPUT
サンゴの在データ

環境因⼦

内挿した久⽶島の⽔深分布• サンゴランク４以上を「在データ」として⼊⼒• マンタ法調査結果：136点• 久⽶島全域が調査対象• 礁斜⾯を⽬視でダイバーが調査• サンゴ被度に⼤きな差が存在• 80%を学習データ、20%を検証データとして利⽤• 類似研究で重要とされた地形因⼦をベース• ⽔深、岸からの距離、斜度• ⽔深と斜度は半径5mから200mの• 平均値および標準偏差を⼊⼒• 元の⽔深データは⽇本⽔路協会のポイントデータ• 元データは久⽶島周辺で⼗分に細かい• 5m✕5mのメッシュに内挿でGISを使って地形データ（⽔深，斜度，距離）を求めた．
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ステップ２ ：⽔温・栄養塩を含めたサンゴの⽣息環境評価⼿法の検討
OUTPUT
モデルの信頼度• AUC：学習結果の確率分布が在データのポイントでどれだけ⾼くなったか？
• 学習データAUC ＝0.982, 検証データAUC = 0.977• ハワイ周辺における先⾏研究（ Costa et al., 2012 ）AUC=0.90~0.97と同程度分布確率（最⼤を１，最⼩を０とする）
学習ポイント
学習ポイント
検証ポイント25

ステップ２ ：⽔温・栄養塩を含めたサンゴの⽣息環境評価⼿法の検討
Jackknifeテスト：重要因⼦を⽰す

OUTPUT

With all variables
岸からの距離平均斜度（200m）
平均斜度（5m）
平均斜度（50m）
斜度標準偏差（200m）
斜度標準偏差（50m）
平均⽔深（200m）
平均⽔深（5m）
平均⽔深（50m）
⽔深標準偏差（200m）
⽔深標準偏差（50m）

全ての環境因⼦を⼊⼒して学習したときのgain.

With only variables
その環境因⼦だけを⼊⼒して学習したときのgain.
これが⼤きいとき、その環境因⼦がサンゴの住みやすさに強く影響することを⽰す

Without variables
その環境因⼦以外を⼊⼒して学習したときのgain.

Jackknifeテストで分かること①平均⽔深の重要性が⾼い：類似研究と同じ結果
しかし，平均⽔深だけでは地形的特徴を捉えられているとはいえない．
平均⽔深の定量的な値も類似研究と似ていた（平均⽔深100ｍでSI=0）②斜度も分布予測において重要：類似研究と同じ結果
半径の⼤きい斜度要素の重要性が⽐較的⾼かった．今後要検討．

③岸からの距離の重要性は低い：類似研究と異なる結果
新たな環境因⼦である地形データでサンゴの⽣息環境を評価できる

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結論：基礎的検討のまとめ
久⽶島サンゴの放⽔影響評価
放⽔によって変化する環境因⼦• SIモデルの構築• 構築したSIモデルで放⽔影響を評価→影響があまりないことを確認

今後・作成したSIモデルの検証
・より正確なSIモデルの構築のためサン
ゴ被度と対応した実測値での情報収集

放⽔によって変化しない環境因⼦• 既存サンゴモデルを久⽶島に適⽤→波・流れ因⼦算出は困難→物理環境の違いからSIモデルに定量的な汎⽤性はなかった• 久⽶島においてMaxEntを⽤いたサンゴの分布予測→波・流れ因⼦ではない新たな因⼦でサンゴの⽣息環境を評価→重要因⼦は「平均⽔深・斜度」
斜度の重要性は今後より詳細なデータで検討すべき。
→類似研究で重要とされていた「岸からの距離」は重要でない。
今後・地形データと久⽶島サンゴの定量的な関係性の解明，地形のSIモデル作成

放⽔による⽣息環境の評価を久⽶島にて定量的に⾏うHSIモデルの完成

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