電力中央研究所 研究資料
NO. Y19506

洋上風力発電の促進区域選定における海鳥への影響評価に関する考察

2020 年

一般財団法人

3 月

電 力 中 央 研 究 所

洋上風力発電の促進区域選定における海鳥への影響評価に関する考察
尾羽 秀晃＊1 風間 健太郎 2 橋本 啓史＊3 永井 雄宇＊4 朝野 賢司＊5

*1 社会経済研究所

エネルギーシステム分析領域 特別契約研究員
人間科学学術院 准教授*3 名城大学 農学部 生物環境科学科 准教授*4 社会経済研究所 エネルギーシステム分析領域 主任研究員*5 社会経済研究所 エネルギーシステム分析領域 上席研究員*2 早稲田大学

i©CRIEPI背景2019 年 4 月に再エネ海域利用法注 1）が施行され、同法内の基準に適合する一定の海域を、
洋上風力発電（以下、洋上風力）の「促進区域」注 2）として指定することが可能となった。
他方で、洋上風力の導入が進む諸外国では、洋上風力の立地対象として選定された海域においても、環境影響評価で海鳥への影響が問題となり、計画中止となった事例が複数存在する。そのため、我が国の「促進区域」の検討初期において、洋上風力の設置による海鳥への影響を把握することが重要である。しかし、我が国では海鳥の行動データに関する情報は整備されていないため、環境影響評価前における海鳥への影響評価が不十分であった。

目的

諸外国の事例を踏まえ、我が国の「促進区域」の選定において、洋上風力による海鳥への影響評価を行う際の留意点を明らかにする。その上で、地理情報システムを用いることで、海鳥への影響が懸念される海域を特定し、今後の「促進区域」の検討に向けた示唆を得る。

主な成果
1. 諸外国における海鳥への影響評価の考え方と留意点
洋上風力の導入が進む欧州や中国では、洋上風力の立地を促進する区域を定める上で、EU 指令等に基づく保護区域や、海鳥の採餌範囲などを考慮している。他方で、種の個体数減少をもたらす風車との衝突による海鳥の死亡や、餌場喪失による海鳥への影響などは考慮されていない。そのため、海鳥の分布情報に、これらの影響を考慮した風力発電
感受性指標（WSI 注 3））の研究が行われている。
WSI とは、海鳥の分布密度と、海鳥に対するリスク感受性指標（SSI 注 4））の 2 点で決定される評価指標である（図 1）。WSI の変数となる SSI は、海鳥の特徴に基づき、衝突リ
スク、生息地改変リスク、希少性に関わる 9 種類のリスクパラメータの得点（5 段階）を決定し（表 1）
、図 2 に示すモデルで計算される。WSI を用いることにより、海鳥の各特性を考慮した評価を、広域でかつ多くの種を対象に把握することが可能となる。
ただし、我が国で WSI を用いた評価を行う場合には、海鳥の分布密度を文献情報等から推定する必要性がある点注 5）や、リスクパラメータの得点算定時に、専門家によるばらつきが生じる点について十分留意する必要がある。今後精度の高い評価を行う上では、
海鳥の行動などの生態学的実データを蓄積し、定期的に前提条件や SSI モデル等の見直しを行うことが重要である。

ii©CRIEPI2. 北海道を事例とした海鳥への影響評価の検討(1) 風力発電感受性指標を用いた評価方法
海鳥の生息数が多い北海道周辺の海域を対象とし、500 m 四方の海域メッシュにおけるWSI を推計した。なお、WSI の 2 種類の変数については、以下の通り検討した。
(i) 海鳥の分布密度: 北海道で繁殖する 13 種類の海鳥を対象とし、「海鳥コロニーデー
タベース」を基に、計 211 の営巣地の緯度経度、営巣数、採餌半径の情報を整備し、海鳥の分布密度を推計した。
(ii) リスク感受性指標: 対象とした海鳥もしくは近縁種の特徴に関する文献情報に基づ
き、各リスクパラメータの得点を決定し、Garthe モデルと Bradbury モデルの 2 種類のモデ
ルで SSI を推計した（図 3）。
(2) 北海道における海鳥への影響評価の結果
WSIを提唱した Gartheらの評価基準に基づき、WSIに応じて 3 段階の懸念レベルに分類
すると、SSI モデルに関わらず、道東と道北で海鳥への影響が特に懸念されることが示された（図 4）。さらに、再エネ海域利用法に基づく「促進区域」の対象海域注 6）と重ね合わせると、着床式風車の対象海域の約 7 割、浮体式風車の対象海域の約 5 割で、「懸念大」もしくは「懸念中」の海域と重複する（図 5）。そのうち「懸念大」の海域においては、
希少性が高い種（ウミスズメ科・ウ科）と、衝突リスクが高い種（カモメ科）の両方が分布する（表 2）。そのため、環境影響評価においては特に慎重な配慮を要する。

政策的示唆
既に「促進区域」の指定に向けた検討が進められている中で、現状では生態系影響に関する具体的な評価手法や基準は定められていない。一方で、本研究の成果からは北海
道で「促進区域」の対象となる海域の多くでは、海鳥への影響が特に懸念される海域と重複することが明らかとなった。今後は、国を主体とした海鳥の分布密度の収集などによって、WSI を用いた評価の精度を高めることで、事業開始前の環境影響評価の項目の削減や、評価期間の短縮化も可能となり得る。一方で、欧州の環境影響評価で既に行われているように、事業開始後のモニタリングや影響評価を重視し、これに基づいた運転
計画の変更を行うといった順応的管理を志向することが望まれる。
注 1)
注 2)
注 3)
注 4)
注 5)
注 6)

海洋再生可能エネルギー発電設備の整備に係る海域の利用の促進に関する法律（平成 30 年法律第 89 号）。
再エネ海域利用法の下で、我が国の領海及び内水の海域のうち、同法内の基準に適合する一定の区域を「海。
洋再生可能エネルギー発電設備整備促進区域」として指定可能である旨が規定されている（第 8 条）Wind farm sensitivity index の略。
Species-specific sensitivity index の略。
欧州では、海鳥の飛行データを船舶や航空機に搭載したレーダーによって収集し、10-30 年間の長期に渡って収集したデータを基に、海鳥の分布密度が評価されている。
具体的な対象海域の抽出方法については、尾羽ら（2019）「再エネ海域利用法を考慮した洋上風力発電の利用対象海域に関する考察」（研究資料 Y19502）に示す。

iii©CRIEPI図 1 風力発電感受性指標(WSI)の評価モデル

表 1 リスク感受性指標で考慮されるリスクパラメータの概要と考え方

衝突リスク
生息地改変
リスク
希少性

項目

変数

飛行高度

a

飛行機動性
飛行時間
夜間飛行活動攪乱感受性
生息地融通性個体群サイズ
成鳥生存率
絶滅懸念レベル

m
t
n
d
h
p
s
e

概要
ブレードがある高さを飛行する割合が高い種ほど得点大。
ただし、Bradbury モデルでは、割合がそのまま得点となる。
障害物を避けにくい特性がある種ほど得点大。
飛行時間が長い種ほど得点大。
夜間に飛行する種は得点大。
船の航行などに伴う攪乱に対する感受性が高い程得点大。
特定の生息地に固執する種ほど得点大。
個体群が小さいほど得点大。
成鳥の生存率が高いほど得点大。
種の絶滅懸念レベルが高いほど得点大。

Garthe モデル

Bradbury モデル

図 2 リスク感受性指標(SSI)の評価モデル

図 3 海鳥に対するリスク感受性指標と計 211 の営巣地情報から推定した海鳥の分布範囲

iv©CRIEPI(A) Garthe モデル(B) Bradbury モデル

図 4 北海道の周辺海域（本島から 12 海里未満）における WSI に基づく懸念レベル(A) 着床式風車の対象海域（水深 60 m 未満）(B) 浮体式風車の対象海域（水深 60 m 以深 200 m 未満）*本図では WSI を提唱した Garthe のモデルの結果を抜粋した。

図 5 「促進区域」の対象となる海域の懸念レベル(Garthe モデル)
表 2 懸念レベルに応じた海域の特徴

懸念小

懸念中

懸念大

基準

特徴

WSI 上位
60%値未満WSI 上位
60%値以上
80%値未満海鳥の営巣地が少ないため、採餌を行う海鳥(夏期のみ)は比較的少ない。ただし、冬季において渡り鳥が飛来する場合がある。
海鳥が約 5-10 羽/mesh の密度で分布しており、希少性が高い種（ウミスズメ
科・ウ科）、もしくは衝突リスクが高いとされる種（カモメ科）のいずれかが分布する傾向にある。そのため、環境影響評価においては慎重な配慮を要する。
海鳥が約 30-50 羽/mesh の密度で分布しており、希少性が高い種（ウミスズメ
科・ウ科）、および衝突リスクが高いとされる種（カモメ科）の両方が分布する傾向にある。そのため、環境影響評価においては特に慎重な配慮を要する。

WSI 上位
80%値以上* WSI を提唱した Garthe らの評価では、上位 60%値未満を”Less concern”, 上位 60%値以上 80%未満を”Concern”, 上位
80%以上を”Major concern”としているため、本研究でも同じ基準で分類を行った。

v©CRIEPI

洋上⾵⼒発電の促進区域選定における海⿃への影響評価に関する考察（⼀財）電⼒中央研究所 社会経済研究所
尾⽻ 電⼒中央研究所
秀晃*1 ⾵間 健太郎*2 橋本 啓史*3
永井 雄宇*1 朝野 賢司*1
*1 電⼒中央研究所 社会経済研究所, *2 早稲⽥⼤学⼈間科学学術院, *3 名城⼤学 農学部 ⽣物環境科学科

2020年3⽉

1

2020

⽬次
1. 背景と⽬的
2. 諸外国における海⿃への影響評価に関する考え⽅(1) 諸外国の海域選定時における考え⽅(2) 洋上⾵⼒が海⿃へ与えるリスクを考慮した指標の研究事例
3. 北海道を事例とした海⿃への影響評価の検討(1) 本研究における海⿃への影響評価の考え⽅(2) 海⿃の分布密度の推計(3) 海⿃のリスク感受性指標の推計(4) ⾵⼒発電感受性指標の評価結果
4. 結論
参考⽂献

2020

3
12
17
28
32
38
45
54
57

2

1. 背景と⽬的
3

2020

本研究の背景• 2019年4⽉に「再エネ海域利⽤法」*1が施⾏され、洋上⾵⼒発電(以下洋上⾵⼒)に係る海域の利⽤を促進するための⼿続きや、先⾏利⽤者との調整の枠組みが整備され、我が国の領海及び内⽔の海域の内、同法内の基準に適合する⼀定の区域を「海洋再⽣可能エネルギー発電設備促進区域(促進区域)」として指定することが可能となった。
• 同法に基づく「促進区域」を指定する上で、同法第8条第1項および第3条で規定される要件を満たす必要がある。これまで五島沖が「促進区域」に指定されたものの*2 、海⿃などの⽣態系影響に関する要件や、⽣態系影響を踏まえた具体的な許認可プロセスは未確定である。
表 再エネ海域利⽤法第8条第1項における促進区域指定要件

号
⼀
⼆
三
四
五
六

*1
*2

要件

気象、海象その他の⾃然的条件が適当であること。
航路及び港湾の利⽤、保全及び管理に⽀障を及ぼすことがないこと。
⼈員及び物資の輸送に関し港湾とを⼀体的に利⽤することが可能であると認められること。
運⽤する電線路との電気的な接続が適切に確保されることが⾒込まれること。
漁業に⽀障を及ぼさないことが⾒込まれること。
漁港の区域、港湾区域、海岸保全区域、低潮線保全区域と重複しないこと。

海洋再⽣可能エネルギー発電設備の整備に係る海域の利⽤の促進に関する法律（平成30年法律第89号）
2019年12⽉27⽇に指定[1]。

2020

4

再エネ海域利⽤法の要件を満たす海域
当所研究資料[2]では、再エネ海域利⽤法の要件を満たし、洋上⾵⼒の利⽤対象となると考えられる海域(計53,665km2)を以下のように⽰した。しかし、前述のように⽣態系影響に関する要件は未確定であるため、以下の海域の抽出時において、⽣態系影響は考慮されていない。
図1 ⽔深60m未満の海域

22,372km2

図2 ⽔深60m以深200m未満の海域

31,293km2

2020

5

Scroby Sands建設着⼯後の⽣態系影響
2004年に英国で建設されたScroby sands wind farmでは、⾵⾞設置後に海⿃であるアジサ
シの採餌量の減少や、繁殖場所の変化が⾒られたことが報告されている[3][4]。
→ 洋上⾵⼒の設置によって、実際に海⿃の⾏動などに影響を与える可能性もある。
図1 Scroby Sands周辺の海砂[3]図2 アジサシの採餌量(ニシン類)の推移[4]⿂の採餌量減少* 図中のcは、2004年に⽣じた海砂。

2020* 2003/11-2004/2に⾵⾞設置。
* ⽂献[4]では、ニシンの産卵期である冬季において、着床式⾵⾞のモノパイル設置作業の騒⾳が発⽣したため、採餌量が減少したためと推察している。

6

海域選定後に海⿃への影響が問題となった事例
英国では、洋上⾵⼒の⽴地に対する海域リースの対象区域においても、その後の環境影響評価を受けた許認可取消や、訴訟問題に発展した事例が複数存在する。
→ このような場合、許認可取消による損失や、建設期間の⻑期化を招くこととなる。
Docking shoal(中央政府による許認可取消)
エネルギー・気候変動省によるAppropriate Assessment(AA)の結果、周辺の⾵⾞との累積的影響によって、⻑期的にサンドイッチアジサシ(海⿃)の個体数が5-10%減少するとし、電⼒法に基づく⾵⼒発電設備の建設許可の取消を⾏った。事業者は海⿃の影響調査のために1000万ポンドを要したとされる[5]。
London Array Phase 2(株主によるプロジェクト断念)
英国王⽴⿃類保護協会(RSPB*1)により、特別保護区域*2への影響がないことを実証するよう要求を受けた。2014年のアセスメントの結果、アビ(海⿃)の個体数の保全に関する⼗分な保証が得られないことが⽰されたため、株主がプロジェクトを断念した[6]。
Forth and Tay(訴訟)シロカツオドリ(海⿃)の繁殖地となっている海域であり、特別保護区域への影響が懸念される
ため、RSPBがスコットランド⼤⾂に対し、許認可取消を求める訴訟を⾏った*3[7]。
*1 Royal Society for the Protection of Birdsの略。
*2 詳細については12ページに⽰す。
*3 第⼀審ではRSPBが勝訴したものの、第⼆審ではスコットランド⼤⾂のアピールにより敗訴となった。

2020

7

「促進区域」の検討初期における評価の必要性• 現⾏の再エネ海域利⽤法においては、事業者による環境影響評価が必要となるため、海⿃への影響に関する詳細評価は、通常「促進区域」の指定後に⾏われる。
• 環境影響評価を受けた⽴地場所の変更や、規模縮⼩などの計画の⾒直しを防ぐために、海⿃への影響が懸念される海域を、「促進区域」の検討初期の段階から把握することが重要である。

図 再エネ海域利⽤法における促進区域の指定プロセス([8]を基に作成)

促進区域の指定・ 国による基本情報の収集
・ 第三者委員会の意⾒を踏まえた「有望な区域を選定」
・ 適合性評価を踏まえた促進区域案の決定・促進区域の指定「促進区域」検討初期の基礎情報としての活⽤を想定

本研究の想定

公募に基づく事業者選定認定された計画に基づくFIT認定
認定された計画に基づく占⽤許可
2020

事業者は
別途環境影響評価が必要
8

環境省アセスメントデータベース
環境省は、陸上⾵⼒発電の設置を対象とした⿃類のセンシティビティマップを公開している[9]。
しかし、現段階(2020/2現在)では、洋上のデータベースは整備されていないため、海⿃への影響が懸念される海域を、「促進区域」の検討初期で把握することは困難である。
図1 ⿃類の渡りルート

図2 重要種の分布図* 2020/2現在、国内の洋上を対象としたセンシティビティマップに関する学術研究は確認されていない。
* 現在環境省研究課題の⼀環として、特定の海⿃を対象とした利⽤空間の予測、およびセンシティビティマップの検討が進められており[10]、五島市の協議会意⾒とりまとめ[11]でも、同結果を踏まえた環境保全措置を⾏うこととしている。

2020

9

⿃類への影響評価⼿法に関する既往研究• これまで実測データの取得を前提に、陸上⾵⼒の設置に伴う⿃類への影響評価⼿法や、
センシティビティマップの検討は複数⾏われている。
• 他⽅、実測データの取得が困難な洋上⾵⼒に対しては、洋上⾵⼒の設置に伴う⿃類への影響に関する指摘が不⼗分である。
表 ⿃類への影響評価⼿法に関する既往研究

⽂献

概要

個体群サイズと衝突数のモニタリング結果に基づき、⾵⼒発電の稼働率を調整すること
島⽥ら[12]
により、個体群の管理を⽬指す⿃衝突リスク管理モデルを検討。
NEDO[13]
⿃類相の把握をした上で、重要種の⽣息状況に関して影響評価を⾏う⽅法を⽰す。
衝突リスクの解析や衝突リスク評価のための⿃類調査⼿法、保全措置等についてとりま
環境省[14]
とめた⼿引き。
回避率の測定結果に基づき、福井県あわら市の陸上⾵⼒発電所の設置に伴う⿃衝Sugimoto[15]突率を定量的に評価。
⽇本野⿃の会[16] 陸上⾵⼒が⿃類へ与える影響が⼤きい場所を⽰したセンシティビティマップの事例紹介。
北村[17]
⾵⼒発電施設が⿃類に与える影響と評価⼿法に関する⽂献調査。
洋上⾵⼒を設置した際における、海⿃の回避⾏動による⾶⾏距離や⾶⾏に費やすエネ
⽩井ら[18]ルギー増加の影響に関する評価⼿法の検討。
2019

10

本研究の⽬的
本研究では、「促進区域」の検討初期の段階において、海⿃への影響が懸念される海域の把握に向けて、以下2点を明らかにする。

Q1. 「促進区域」の検討時において海⿃への影響をどのように評価
すべきか︖

→

諸外国の海域選定の考え⽅や学術研究の⼿法を踏まえた考察。
図 Natura2000の指定エリア[19]Q2. 海⿃への影響が懸念される海域はどこに存在するか︖→

諸外国における考え⽅を踏まえた、
地理情報システム(GIS*)による評価。
⿃類へ与えるリスク⼤⿃類へ与えるリスク⼩* Geographic Information Systemの略で、地理情報に関する各種データを解析するツールを差す。

2020

11

2. 諸外国における海⿃への影響評価に関する考え⽅（1）諸外国の海域選定時における考え⽅（2）洋上⾵⼒が海⿃へ与えるリスクを考慮した指標の研究事例

2020

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欧州の海域選定時で考慮されている区域
欧州では、洋上⾵⼒の⽴地を促進する区域を定める上で、EU指令等に基づく種にとって重要な場(SCI)*1および特別保護地域(SPA)*2 や、ラムサール条約の保護区域を考慮要件としている*3。
しかし、我が国の洋上での保護区域は、⿃獣保護区と⾃然公園などの⼀部の海域のみに留まる。
図 SCIおよびSPA[19]

⻘:SCI
⾚:SPA
*1 Habitats Directive 92/43/EECに基づくSites of Community Importanceを指す。
*2 Special Area ConservationおよびBirds Directive (2009/147/EEC)に基づく、Special Protection Areaを指す。
海⿃の重要⽣息地に関する指標としてマリーンIBA(Important bird and biodiversity areas)が存在するが、SPAはそのうちの7割以上を占める。
*3 洋上⾵⼒の導⼊量上位5ヵ国のうち、英国[20], ドイツ[21], デンマーク[22], オランダ[23]で考慮されている。

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2020

中国で洋上⾵⼒の⽴地が禁⽌されている区域
洋上⾵⼒の導⼊量世界第3位の中国では、海洋⾃然保護区・海洋特別保護区・渡り⿃
⾶来地・⽣態保護区における、洋上⾵⼒の⽴地が禁⽌されている[24]*。
図 浙江省における⽣態保護区[25]* 「海上⾵⼒開発建設管理⽅法」第7条による。

2020

14

英国における海域選定
洋上⾵⼒導⼊量世界第1位の英国においては、過去に海⿃が多く分布するエリアに⽴地が集中した経緯から、Round3以降で海⿃の採餌範囲を考慮した海域選定を⾏っている。
英国における洋上⾵⼒の促進区域
Round 1 (2001-)
試験的事業として実施。事業者が海域を選定。
沿岸に近い場所に⽴地が集中した。
Round 2 (2003-)
The Crown Estateが⽔深や離岸距離(最低8km)を考慮し、3エリアを⽴地の対象としたが、海⿃が多く分布するエリアに⽴地が集中した[26]*1。

領海境界線

Round 3 (2007-) / Round 4(2020-)
Round2の問題を受けて、エネルギー・気候変動省
が促進区域の⼀次抽出を⾏った上で、さらにThe Crown Estateが海⿃の採餌範囲などを考慮*2し、⼆次抽出を⾏った[26][27]。

Round3Round2Round1(⼩規模)

⽂献[20]を基に領海境界線・各Roundの表記を加筆*1 スライド7で⽰したDocking Shoal, London Array Phase 2がRound 2のサイトに該当する。
*2 Round4では、海⿃の分布密度データベース(European Seabirds at Sea: ESAS)を基に、22m以上の⾼さを⾶⾏する5種類の海⿃が対象となった[27]

15

2020

諸外国における評価⽅法の課題
欧州・中国では、各地域で指定されている保護区域や、海⿃の採餌範囲などを考慮して海域を選定している。しかし、これらの評価では、海⿃の個体数減少に影響する衝突リスク、⽣息地改変リスク、希少性などは必ずしも反映されない。
図 海⿃の採餌場所を⽤いた評価において考慮されない項⽬の例①衝突リスク

②⽣息地改変リスク③希少性
絶滅危惧IA
絶滅危惧IB
絶滅危惧II
準絶滅危惧

⾵⾞や施設への衝突による個体数減少

採餌環境の破壊による環境収容⼒の低下

個体数の違いによるインパクトの違い「促進区域」の検討を⾏う上では、海⿃の採餌範囲に加え、洋上⾵⼒が海⿃へ与える影響を考慮した評価⽅法の検討も必要とされる。
2020

16

2. 諸外国における海⿃への影響評価に関する考え⽅（1）諸外国の海域選定時における考え⽅（2）洋上⾵⼒が海⿃へ与えるリスクを考慮した指標の研究事例

17

2020

ドイツの⽣態系評価プロジェクト(MINOS)
ドイツでは、海⿃の分布の把握と、洋上⾵⼒が海⿃へ与える影響評価⽅法の確⽴に向けた研究
プロジェクト(MINOS*1) の⼀環として、海⿃の分布密度に対し、洋上⾵⼒が与えるリスク影響を考慮した⾵⼒発電感受性指標(WSI*2)が検討されている[28]。

WSIを⽤いた評価のメリット

図 各メッシュにおけるWSI[28](春季における計26種の合算値)

WSIを⽤いることにより、⿃類の各特性を考慮した評価を、広域でかつ多くの種を対象に実施することが可能となる。
(従来の環境影響評価の⼿法では困難)

洋上⾵⼒の適地や保護区域を検討する
上での⼀助となる。

*1 Marine Warmblüter in Nord- und Ostsee (Marine warm-blooded animals in the North and Baltic Seas)の略。
*2 Wind farm sensitivity indexの略。

2020

18

⾵⼒発電感受性指標(WSI)の概念と意義
WSIは、海⿃の分布密度に対し、海⿃に対するリスク指標を掛け合わせることにより推計される。
これにより、従来の採餌範囲の情報のみでは把握が困難であった、⿃類の衝突や⽣息地改変による影響を考慮した評価を⾏うことが可能となる。
図 WSIの概念図①衝突リスク
衝突しやすい種ほど得点⼤(⾶⾏⾼度・夜⾏性などを考慮)②⽣息地改変リスク(攪乱性などを考慮)③希少性
希少性が⾼い程得点⼤(レッドリストのランク・繁殖地数などを考慮)
海⿃の分布密度[⽻/mesh]

海⿃に対するリスク指標[点]** 詳細については第3章で⽰す。

19

2020

⾵⼒発電感受性指標(WSI)で考慮されるリスク
WSIでは、洋上⾵⼒が海⿃に与える影響のうち、衝突リスクや⽣息地の喪失と改変に伴うリスクの影響が考慮される。環境影響評価では、⾵⾞設置に伴う個体群への影響が重要となるため、これらリスクを考慮した事前評価が有効とされる。
図 ⾵⼒発電施設が⿃類へ与える影響([17],[29]を基に作成)
WSIで考慮されるリスク
要因

衝突

⽣息地の喪失と改変

忌避反応*実測データがほとんど存在しない

⽣態減少への影響

⾵⾞・施設への衝突

採餌環境などの破壊

新たな⽣息地・餌場の創出移動の障壁

適応度への影響

⽣存率の減少(r↓)

環境収容⼒の減少(K↓)

環境収容⼒の増加(K↑)

繁殖率の減少(r↓)

個体数への影響

個体数減少

個体数増加

絶滅リスクへの影響

絶滅リスクの増加

絶滅リスクの
減少

2020

好適な採餌
場所からの
追い出し
増加率の向上(r↑)

20

⾵⼒発電感受性指標(WSI)の評価モデル
WSIは、海域の各メッシュ毎に決定される数値で、以下のモデルによって推計される。
① 海⿃の分布密度[⽻/mesh]
⼀定範囲における⿃の数

Input② 海⿃に対するリスク感受性指標[点]種別のリスク感受性指標(SSI*)WSI計算モデル(全種別の合計)

WSI   species ln(densityspecies  1)  SSI species

Model

メッシュ毎のWSI

WSI⼤(⿃類へ与えるリスク⼤)Output
WSI⼩(⿃類へ与えるリスク⼩)* Species-specific sensitivity indexの略

21

2020

イングランドを対象とした評価事例
Bradburyら[30]は、船舶と航空機によって取得した海⿃の分布密度のデータをもとに、ドイツで検討されたWSIを⽤いて、計54種の海⿃を対象としたリスク評価を⾏っている。
図1 海⿃の分布密度[30](以下は夏季のシロカツオドリの例)

図2 各メッシュにおけるWSI[30](夏季における全種の合算値)* 分布密度は夏季と冬季で推定された。

2020

22

(参考)洋上⾵⼒以外のリスクを対象とした評価
分布密度に⿃類へのリスク影響を考慮した評価については、洋上⾵⼒の設置によるリスク評価
以外でも⽤いられている。これらの評価の考え⽅は、前述のWSIの考え⽅の諸元となっている。
図1 海洋汚染に対するセンシティビティマップ[31]図2 ウナギの減少に対するセンシティビティマップ[32]

23

2020

WSIの留意点① 海⿃の分布密度• 既往研究では、船舶などによる分布密度の⻑期観測データ(10-30年)に基づきWSIが評価されている。しかし、我が国においては海⿃の分布密度のデータは整備されていない。
• ⽇本においても、海⿃の採餌範囲などを把握する上で、分布密度のデータ整備は必要とされる。
しかし、海⿃の洋上分布変動を考慮し、⻑期間に渡る観測が必要と考えると、我が国の「促進区域」の検討初期においては、分布密度を⽂献情報などから推定する必要がある。
図 Bradburyらの評価で⽤いた分布密度データの測定範囲(測定範囲外のメッシュは補間)[30](A) 船舶による観測範囲(B) 航空機による観測範囲

1979-2011夏季

2020

2001-2011夏季

24

WSIの留意点② 種別のリスク感受性指標• 種別のリスク感受性指標(SSI)における、各リスクの統合⽅法は⽂献により異なる。
• モデルやリスクパラメータ(1-5の得点で決定される変数)の考え⽅は、専⾨家判断に基づく場合があるため(⽣息地改変リスクなど)、専⾨家によるばらつきが⽣じる点に留意が必要である。
→ 海⿃の回避⾏動などの⽣態学的実データに基づき、定期的な⾒直しが必要とされる。
表 リスク感受性指標の算出モデル

⽂献

SSIの算出式

対象地域

Gartheら[28]

ドイツ

SSIGarthe ( a  m  t  n) ( d  h) ( p  s  c )


4
2
3
衝突リスク

⽣息地改変リスク

希少性

SSIBrad  max(collision, displacement )Bradburyら[30]

イングランド( m  t  n)
 ( p  s  u  b)
3
衝突リスク
希少性
(d  h)  ( p  s  u  b) 希少性
displacement 
10
⽣息地改変リスク

collision  a '

m: ⾶⾏機動性 a: ⾶⾏⾼度 t: ⾶⾏時間 n:夜間⾶⾏活動 d:攪乱感受性 h:⽣息地融通性, b:⽣物学的個体数 s:成⿃⽣存率
c:欧州保護ランク u: 英国保護ランク b:⿃類指令ランク aʼ: ブレード⾼さを⾶ぶ割合[%]

25

2020

WSIの留意点③ 推計値の位置づけ• WSIは対象する海⿃の数などに依存するため、相対的な評価指標とされており、既往研究ではWSIの頻度分布を基に懸念レベルのランク分けを⾏っている[28]。
• そのため、環境影響評価において重要となる個体数減少への影響については、直接的には評価できないことに留意する必要がある。
図1 Gartheらによるレベルの定義[28]図2 レベルに応じたセンシティビティマップ[28]Less concern (WSI: 60%値未満)
Concern (WSI: 60%値以上)

Major Concern (WSI: 80%値以上)* ⽂献[28]をもとに、各懸念レベルの注記を加筆

2020

26

WSIを⽤いる際の留意点のまとめ
WSIを⽤いることにより、衝突リスクや⽣息地改変リスクを考慮した評価を広域で、かつ多くの種を対象に⾏うことが可能となる。他⽅で、WSIを⽤いた評価を⾏う場合には、以下の点について⼗分
留意する必要がある。
「促進区域」の検討初期でWSIを⽤いる際の留意点

海⿃の分布密度の推定
既往研究では、船舶などによる分布密度の⻑期観測データに基づきWSIが評価されている。
しかし、我が国では分布密度のデータは整備されていないため、⽂献情報などから分布密度を推定する必要がある。
種別のリスク感受性指標の不確実性
リスク感受性指標のモデルは⽂献によって異なる。また、リスクの算定に必要な各種パラメータは、専⾨家判断に基づくものであり、バイアスが⽣じている可能性がある点に留意が必要である。今後
精度の⾼い評価を⾏う上では、海⿃の回避⾏動などの⽣態学的実データを蓄積し、定期的に前提条件やSSIモデルの⾒直しを⾏うことが重要である。
WSIの推計値の位置づけ
WSIは、対象とする⿃類の数などに依存するため、相対的な評価指標で⽤いられることとされている。そのため、環境影響評価において重要となる個体数減少への影響については、直接的には評価ができないことに留意する必要がある。
2020

27

3.北海道を事例とした海⿃への影響評価の検討（1）本研究における海⿃への影響評価の考え⽅（2）海⿃の分布密度の推計（3）海⿃のリスク感受性指標の推計（4）⾵⼒発電感受性指標の評価結果
2020

28

本研究におけるWSI評価の考え⽅
本研究では、既往研究を踏まえたWSIの評価を⾏った。ただし、我が国では海⿃の分布密度のデータが整備されていないため、営巣地データをもとに推定した。
① 海⿃の分布密度[⽻/mesh]② 海⿃に対するリスク感受性指標[点]営巣地データ(緯度経度・営巣数・採餌半径)

9種類のリスクパラメータ(⽂献情報より取得)

Input

Garthe or Bradburyモデル

GISで推計海⿃の分布密度[⽻/mesh]

リスク感受性指標[点]WSI   species ln(densityspecies  1)  SSI species

Model

Output

懸念⼩

懸念⼤
懸念中

29

2020

本研究における評価範囲
本研究では、再エネ海域利⽤法の対象となる我が国の領海のうち、特に海⿃の⽣息数が多い
北海道に着⽬し、北海道本島から12海⾥(22.2km)以内の範囲を評価対象とした。
また、⽔深60m未満に着床式⾵⾞、⽔深60m以深200m未満に浮体式⾵⾞を設置するとした。
図 評価対象範囲

2020

30

対象とする⿃類
本研究では、北海道で繁殖する以下の計13種類の海⿃を対象とした。

ウミスズメ科

カモメ科
ウ科
ミズナギドリ科

表 対象とする海⿃
種名
環境省レッドリスト(2019)
ウミガラス
絶滅危惧IA
ウミスズメ
絶滅危惧IAエトピリカ
絶滅危惧IA
絶滅危惧II
ケイマフリ
ウトウ
オオセグロカモメ
ウミネコ
ウミウ
ヒメウ
絶滅危惧IB
チシマウガラス
絶滅危惧IAカワウ
コシジロウミツバメ
オオミズナギドリ

2020

31

3.北海道を事例とした海⿃への影響評価の検討（1）本研究における海⿃への影響評価の考え⽅（2）海⿃の分布密度の推計（3）海⿃のリスク感受性指標の推計（4）⾵⼒発電感受性指標の評価結果
2020

32

海⿃の分布密度の推計⽅法• 海⿃の分布密度の推計にあたり、コロニーデータベース(2020/2)[33]の情報を基に、重複やデータの信頼性についての精査を⾏った上で、計211の営巣地情報の整備を⾏った。
• 本研究では、営巣地情報から分布範囲と海⿃数を推定し、これらにより分布密度を推計した。
表 整備した海⿃の営巣地情報(計211)

No

種名

最⼤採餌
半径[km]01
02

ウミウ
オオセグロカモメ

15.7
147

03

ウミウ

04
05
06
・・・

オオセグロカモメ
チシマウガラス
チシマウガラス

緯度

営巣数

諸元

42.950 144.575
42.950 144.575

98
136

中村佳弘ほか(1997)
中村佳弘ほか(1997)

15.7

42.969 144.368

98

Osa and Watanuki 2002

147
15
15

43.061 141.339
43.385 145.817
43.232 145.601
・・・

47
3
4

⼩平(2009)
倉沢(2011)
Osa and Watanuki 2002

分布範囲

経度

海⿃数

分布密度[⽻/mesh]
33

2020

営巣地情報の精査の考え⽅
本研究では、コロニーデータベースの営巣地情報に対し、以下の通り精査を⾏った。
緯度・経度情報の付加• 島の営巣地情報については、島の中⼼の緯度経度とした。
• 岬の営巣地情報については、突端とした。
• 「〇〇岩」など緯度経度が取得可能なものについては、その位置情報を適⽤した。
• 曖昧な営巣地情報（釧路沿岸など）については、市街地から最も近い岬地形の座標とした。
• 「〇〇沖」の営巣地情報については、海岸線中央部を指定した。
重複情報の削除• サイト名と種名が重複した場合、論⽂情報を優先し、それ以外を削除した。
• 論⽂情報が重複した場合は、情報年の古い⽅を削除した。
• 著者・発表年が同じのものは、営巣数が少ない⽅を削除した。
• 論⽂情報と研究機関データが重複する場合は、営巣数が記載されていない⽅を削除した。
情報の信頼性の判断• マダラウミスズメについては、営巣地が特定できないことに加え、情報ソースが古いため削除した。
• 最新の環境省報告に基づき、天売島以外のウミガラスは削除した。
• 研究者所有以外の私信データについては削除した。
• 1979年以前(50年前)のデータについては削除した。

2020

34

海⿃の分布範囲の推定• Soanesら[34]は、海⿃の分布に関する情報がない場合、海⿃の洋上での分布を予測する上では、海⿃の最⼤採餌範囲(同⼼円)を⽤いることが有効であることを⽰している。
• 従って、本研究では営巣地毎の最⼤採餌範囲と緯度経度を基に、GISを⽤いて海⿃の分布を推定した*1。なお、以下は繁殖が⾏われる夏季のみが対象*2であることに留意する必要がある。
図 営巣地情報を基に推定した海⿃の分布範囲(全種)

営巣地
分布範囲

*1 営巣地は⻑期的には場所が変わる場合があるが、本研究では洋上⾵⼒の促進区域の指定における事前評価に活⽤されることを想定し、時系列変化については未考慮とした。
*2 北海道外の営巣地から採餌に来る海⿃(オオミナズギドリなど)や、南半球などで繁殖を終えた後に北海道沿岸に移動する海⿃も存在するが、本評価では考慮されない。

35

2020

種別の海⿃の分布範囲
海⿃の分布範囲を種別に⽰した図を以下に⽰す。
表 対象とする海⿃
凡例
種名
ウミガラス
ウミスズメ
ウミスズメ科
エトピリカ
ケイマフリ
ウトウ
オオセグロカモメ
カモメ科
ウミネコ
ウミウ
ヒメウ
ウ科
チシマウガラスカワウ
コシジロウミツバメ
ミズナギドリ科
オオミズナギドリ

2020

図 種別の分布範囲(全採餌範囲の合成)
営巣地

36

海⿃の分布密度(全種合算)推定した海⿃の分布範囲に、海⿃数を考慮することにより、以下の通り海⿃の分布密度を推計した。
図 採餌における海⿃の分布密度(全種合算)
分布密度[⽻/メッシュ]

営巣地

≦0.1
≦0.5
≦1.0
≦5.0
≦10
≦30
≦50

* 各営巣の⽚親が採餌範囲内を⼀様に⾶⾏する仮定の下、営巣数=分布範囲内の海⿃数とした。

2020

37

3.北海道を事例とした海⿃への影響評価の検討（1）本研究における海⿃への影響評価の考え⽅（2）海⿃の分布密度の推計（3）海⿃のリスク感受性指標の推計（4）⾵⼒発電感受性指標の評価結果
2020

38

リスク感受性指標の評価モデル• 本研究では、既往研究で⽤いられているリスク感受性指標の評価モデルをベースに推計した。
なお、前章で⽰した通り、⽂献によりモデルが異なるため、2種類の評価モデルで計算を⾏った。
• いずれのモデルにおいても、9種類のリスクパラメータ[点]によって推計される。
表 本研究で⽤いた評価モデル

ベースモデルGartheら[28]

SSIの算出式

対象地域

SSIGarthe ドイツ( a  m  t  n ) ( d  h ) ( p  s  e)


4
2
3
衝突リスク

⽣息地改変リスク

希少性

SSIBradbury  max(collision, displacement )Bradburyら[30]

イングランド( m  t  n)
 ( p  s  e)
3
衝突リスク
希少性
( d  h )  ( p  s  e)displacement 
10 希少性
⽣息地改変リスク

collision  a '

m: ⾶⾏機動性 a: ⾶⾏⾼度 t: ⾶⾏時間 n:夜間⾶⾏活動 d:攪乱感受性 h:⽣息地融通性, p:個体群サイズ, s:成⿃⽣存率
e:絶滅懸念レベル(ベースモデルでは欧州や英国の懸念レベルを参照しているのに対し、本研究では環境省のレッドリストのレベルを参照した)aʼ: ⾶⾏⾼度[%] (Bradburyモデルでは、⾶⾏⾼度の割合(0-100)[%]が直接SSIに反映される)

39

2020

リスクパラメータの概要・考え⽅
既往研究[28][30]を参考に、本研究では以下の9種類のリスク要因を考慮した。
表 リスク感受性指標で考慮されるリスクパラメータの概要と考え⽅
項⽬
変数
概要・考え⽅ブレードがある⾼さを⾶⾏する割合が⾼い種ほど得点⼤。
a
⾶⾏⾼度
障害物を直前で避けられるかどうかの指標。
m
⾶⾏機動性障害物を避けにくい特性がある種ほど得点⼤。
衝突リスク
t ⾶⾏時間が⻑い種ほど得点⼤。
⾶⾏時間
夜間は視認性が悪く、衝突しやすいと想定されるため、夜間に⾶⾏
n
夜間⾶⾏活動する種は得点⼤。
船の航⾏やヘリコプターの⾶⾏に伴う攪乱に対する感受性。
d 同感受性が⾼いほど、⾵⾞設置によって攪乱しやすいと考えられる
攪乱感受性
⽣息地改変
ため得点⼤。
リスク
特定の⽣息地に固執する種ほど、⾵⾞設置によって影響されやすh
⽣息地融通性
いと考えられるため得点⼤。
p 個体群が⼩さいほど得点⼤。
個体群サイズ
成⿃⽣存率

s

成⿃の⽣存率が⾼いほど得点⼤。

絶滅懸念レベルe

種の絶滅懸念レベルが⾼いほど得点⼤。

希少性

2020

40

リスクパラメータの諸元対象とした海⿃もしくは近縁種の特徴に関する⽂献情報をもとに、以下の通り9種類のパラメータに対して得点(5段階*1)を与えた。
項⽬
⾶⾏⾼度

表 各リスクパラメータの諸元
本研究の諸元
既往研究[26]の諸元
同種もしくは近縁種の⾶⾏⾼度別割合[35] 専⾨家聞き取りより算出(1: 0-20％, 2: 20-40%, 3: 40-60%: 4: 60-80% 5: 80-100%)

⾶⾏機動性 同種もしくは近縁種のスコア[35]
⾶⾏時間 同種もしくは近縁種のスコア[35]

実測

夜間⾶⾏活動

専⾨家聞き取り衝突リスク

⽣息地改変 攪乱感受性 同種もしくは近縁種のスコア[35]リスク
⽣息地融通性実測
専⾨家聞き取り専⾨家聞き取り個体群サイズ 北海道の営巣数よりスコア算出(1: 100,000-, 2: -100,000, 3: -10,000 4: -1,000 5: -100)

実測

絶滅懸念レベル 環境省レッドリストよりスコア算出(1: NT, 2: - 3: VU 4: EN 5: CR)

欧州の絶滅懸念レベル*2

成⿃⽣存率 近縁種の⽣存率[36]よりスコア算出(1: -75%, 2: 75%- 3: 80%- 4: 85%- 5: 90%-)

希少性

実測

*1 Bradburyモデルでは、例外的に⾶⾏⾼度の割合[%](最⼤100点)がそのまま得点となる。
*2 精査したコロニーデータベースの情報に基づく。

41

2020

スコア・⽣存率参照の近縁種対象となる海⿃のスコア・⽣存率のデータがない場合には、以下の近縁種を参照した。
表 スコア・⽣存率参照の近縁種

ウミスズメ科

カモメ科
ウ科
ミズナギドリ科

2020

種名
ウミガラス
ウミスズメ
エトピリカ
ケイマフリ
ウトウ
オオセグロカモメ
ウミネコ
ウミウ
ヒメウ
チシマウガラスカワウ
コシジロウミツバメ
オオミズナギドリ

スコア参照近縁種

⽣存率参照近縁種――

Little Auk―

Atlantic Puffin

Atlantic PuffinBlack Guillemot―

Atlantic Puffin

Atlantic Puffin

Herring Gull

Herring Gull

Common Gull

California Gull

Great CormorantGreat Cormorant

Shag

―

Shag

Pelagic Cormorant

―

―

―

―

Manx Shearwater

Short-tailed Shearwater42

リスクパラメータの推計結果
図2 カモメ科

図1 ウミスズメ科
⾶⾏機動性
5

ウミガラス
ウミスズメ

4

絶滅懸念レベル

ケイマフリ
ウトウ

⾶⾏⾼度

2
1

成⿃⽣存率

絶滅懸念レベル

カモメ

3

エトピリカ

⾶⾏機動性
5

オオセグロ

⾶⾏時間

3
2

ウミネコ

1

成⿃⽣存率

0

夜間⾶⾏活動⽣息地融通性個体群サイズ

攪乱感受性

絶滅懸念レベル

カワウ

2
⾶⾏時間

0

個体群サイズ

絶滅懸念レベル

ミツバメ

3
1

⾶⾏機動性
5

コシジロウ

⾶⾏⾼度

4

成⿃⽣存率

攪乱感受性

図4 ミズナギドリ科

⾶⾏機動性
5

チシマウガラス

夜間⾶⾏活動⽣息地融通性

図3 ウ科
ヒメウ

⾶⾏時間

0

個体群サイズ

ウミウ

⾶⾏⾼度

4

3
2

オオミズナ

1

成⿃⽣存率

ギドリ

⾶⾏時間

0

夜間⾶⾏活動⽣息地融通性⾶⾏⾼度

4

個体群サイズ攪乱感受性

夜間⾶⾏活動⽣息地融通性

攪乱感受性

43

2020

リスク感受性指標の評価結果推計したリスクパラメータに対し、2種類のモデルでリスク感受性指標を算定した結果を以下に⽰す。
図1 Gartheモデルによるリスク感受性指標
ウミガラス

図2 Bradburyモデルによるリスク感受性指標

20

ウミスズメ

12

エトピリカ

19

ケイマフリ

20

ウトウ

9

オオセグロカモメ

13

ウミウ

19

チシマウガラス
カワウ

12

735
368
75
130
150

カワウ

5

84

コシジロウミツバメ

8
10

37

オオミズナギドリ

15

20

25

30

リスク感受性指標[点]→ Gartheモデルを⽤いた場合、希少性の得点が⾼いウミスズメ科やウ科のSSIが⾼く評価される傾向。
2020

ウトウ

Bradburyモデルでは、タービン⾼さで⾶⾏する割合(最⼤100点)が直接的にSSIに反映されるため、
⾶⾏⾼度の感度が⼤きい。

チシマウガラス

21

5

20

ヒメウ

26

0

25

ケイマフリ

ウミウ

23

オオミズナギドリ

エトピリカ

ウミネコ

ヒメウ

コシジロウミツバメ

35
20

オオセグロカモメ

10

ウミネコ

ウミガラス
ウミスズメ

1
0

200

400

600

800

リスク感受性指標[点]→ Bradburyモデルを⽤いた場合、ブレードの⾼さで⾶⾏する割合が⾼く、衝突リスクが⾼いとされるカモメ科のSSIが⾼く評価される傾向。
44

3.北海道を事例とした海⿃への影響評価の検討（1）本研究における海⿃への影響評価の考え⽅（2）海⿃の分布密度の推計（3）海⿃のリスク感受性指標の推計（4）⾵⼒発電感受性指標の評価結果
45

2020

GISで整備したメッシュデータ
北海道本⼟周辺の海域を4次メッシュ(約500m四⽅*)に分割した上で、海域利⽤などのデータを整備し、地理情報システム(GIS)によるマップの可視化および⾯積推計を⾏った。

表 本研究にて整備したメッシュデータ
要素

諸元

分布密度

海⿃の種別の分布密度

WSIGarthe

SSIGartheで計算したWSI

WSIBrad

SSIBradで計算したWSI

促進区域

促進区域の対象有無[2]離岸距離本研究にて計算

⽔深

メッシュ

約500m

J-EGG 500の⽔深データ[37]* 緯度の間隔15秒、経度の間隔22.5秒で決定されるメッシュ。本研究では、UTM座標系(第53帯)を⽤いてメッシュ⾯積の計算を⾏った。

2020

46

各モデルによるWSIの評価結果①分布密度 ②リスク感受性指標の2種類を⽤いることにより、北海道周辺の各海域メッシュにおけるWSIの評価を⾏った。その結果、リスク感受性指標のモデルに依らず、道北および道東で「懸念⼤」の海域が多くを占める傾向が⽰された。
図 北海道の周辺海域(本島から12海⾥未満)のWSI(A) Gartheモデル(B) Bradburyモデル
懸念⼩(上位60%値*未満)
懸念中(上位80%値*未満)
懸念⼤(上位80%値*以上)

懸念⼩(上位60%値*未満)
懸念中(上位80%値*未満)
懸念⼤(上位80%値*以上)

カモメ科
が多く⽣息

ウミスズメ科やウ科が多く⽣息*上位60%値: 62.1
上位80%値: 200.9*上位60%値: 6.3
上位80%値: 27.0

→ Gartheモデルを⽤いた場合、希少性の得点が⾼いウミスズメ科やウ科が多く⽣息する海域でWSIが⾼く評価される傾向。

→ Bradburyモデルを⽤いた場合、衝突リスクの得点が⾼いカモメ科が多く⽣息する海域でWSIが⾼く評価される傾向。
47

2020

道東周辺の海域の特徴「懸念⼤」の海域が多くを占める道東では、9種類の海⿃が⽣息しており、希少性の得点が⾼い種(ウミスズメ科・ウ科)と、衝突リスクの得点が⾼い種(カモメ科)が分布している。
→ この要因により、いずれのモデルを⽤いた場合でもWSIが⾼く評価されたと考えられる。
表 採餌範囲に道東が含まれる海⿃(対象とした13の海⿃のうち9種)
SSIGarthe SSIBrad
凡例
種名
ウミスズメ
12
20
エトピリカ
19
25
ウミスズメ科
20
20
ケイマフリ
ウトウ
9
12
オオセグロカモメ
10
735
カモメ科
ウミネコ
13
368
ウミウ
19
75
ウ科
チシマウガラス
26
150
ミズナギドリ科
コシジロウミツバメ
5
37

2020

図 海⿃の採餌範囲(道東)48道北周辺の海域の特徴「懸念⼤」の海域が多くを占める道北においても、道東と同様に、希少性の得点が⾼い種(ウミスズメ科・ウ科)と、衝突リスクの得点が⾼い種(カモメ科)が分布している。

表 採餌範囲に道北が含まれる海⿃(対象とした13の海⿃のうち9種)
SSIGarthe SSIBrad
凡例
種名
ウミガラス
20
35
ウミスズメ
12
20
ウミスズメ科
20
20
ケイマフリ
ウトウ
9
12
オオセグロカモメ
10
735
カモメ科
ウミネコ
13
368
ウミウ
19
75
ウ科
カワウ
21
84
ミズナギドリ科
オオミナズキドリ
81

図 海⿃の採餌範囲(道北)

49

2020

懸念レベルに応じた海域の特徴
WSIを提唱したGartheらの評価の基準を基に、北海道周辺の海域を三段階の懸念レベルに分類し*、各レベルに応じた海域の特徴についての考察を⾏った。
表 懸念レベルに応じた海域の特徴

レベル

基準*

北海道における海域の特徴

懸念⼩上位60%値未満海⿃の営巣地が少ないため、採餌を⾏う海⿃(夏期のみ)は⽐較的少ない。ただし、冬季において渡り⿃が⾶来する場合がある。

懸念中

上位
60％値以上
80%値未満海⿃が約5-10⽻/meshの密度で分布しており、希少性が⾼い
種(ウミスズメ科・ウ科)、もしくはブレードの⾼さを⾶⾏し、衝突リス
クが⾼いとされる種(カモメ科)のいずれかが分布する傾向する。
そのため、環境影響評価においては慎重な配慮を要する。

上位80%値以上海⿃が約30-50⽻/meshの密度で分布しており、希少性が⾼い
種(ウミスズメ科・ウ科)、および衝突リスクが⾼いとされる種(カモメ科)の両⽅が分布する傾向にある。そのため、環境影響評価においては特に慎重な配慮を要する。

懸念⼤* Gartheら[28]の基準では、上位60%値未満を”Less concern”, 上位60%値以上80%未満を”Concern”, 上位80%以上を”Major concern”としているため、本研究でも同じ基準で分類を⾏った。

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促進区域の対象海域における懸念レベル(着床式)• 北海道本⼟周辺の海域の内、当所研究資料[2]に基づき、再エネ海域利⽤法に基づく「促進区域」の対象となる海域と重ね合わせた結果を以下に⽰す。
• その結果、使⽤するSSIモデルに依存するものの、着床式⾵⾞の対象海域のうち、7-8割が「懸念中・⼤」の海域と重複することが⽰された。
図 「促進区域」の対象海域における懸念レベル(⽔深60m未満)(A) Gartheモデル(B) Bradburyモデル
⾯積割合
⾯積割合
懸念⼩ 22%
懸念⼩ 35%
懸念中 32%
懸念中 21%
懸念⼤ 46%
懸念⼤ 45%78%

66%

10,832km2

10,832km2
51

2020

促進区域の対象海域における懸念レベル(浮体式)• 浮体式⾵⾞の対象海域については、使⽤するSSIモデルに依存するものの、対象海域の4-5割が「懸念中・⼤」の海域と重複することが⽰された。
• 着床式⾵⾞・浮体式⾵⾞ともに、促進区域の対象海域の多くでは、海⿃への影響が懸念される海域と重複する。そのため、環境影響評価では特に慎重な配慮を要する。
図 「促進区域」の対象海域における懸念レベル(⽔深60m以深200m未満)(A) Gartheモデル(B) Bradburyモデル
⾯積割合
⾯積割合
懸念⼩ 56%
懸念⼩ 64%9%
懸念中 17%
懸念中
懸念⼤ 28%
懸念⼤ 28%

2020

45%

37%

11,184km2

11,184km2
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今後のWSIを⽤いた評価の課題• WSIは、海⿃の分布密度をベースに推計されるが、船舶や航空機を⽤いて分布密度のデータを整備した欧州と異なり、我が国では分布密度のデータは整備されていない。
• しかし、我が国ではGPSロガーや電波発信機により、海⿃の採⾷場所や⾶⾏経路の取得に向けた研究が⾏われており、今後の研究発展によってより精緻な評価が期待される。
• 海⿃の分布密度は、欧州のアセスメントにおいても⽤いられている重要な基礎情報であり[38]、
我が国においてもデータ整備の在り⽅について⼗分な検討が⾏われることが望まれる。
図 道北のウミネコを対象としたGPSによるトラッキング[39]

(⽩線部)
採⾷地点

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4. 結論
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結論
本研究では、諸外国における海⿃の影響評価の考え⽅を⽰した上で、北海道を対象に海⿃への影響が懸念される海域の特定を⾏った。

◆

WSIを⽤いた評価を⾏う際には、海⿃の分布密度を⽂献情報等から推定する必要がある
点や、リスクパラメータの得点算定時に、専⾨家によるばらつきが⽣じる点に⼗分留意する必要がある。今後精度の⾼い評価を⾏う上では、海⿃の⾏動などの⽣態学的実データを蓄積し、定期的に前提条件やSSIモデル等の⾒直しを⾏うことが重要である。

◆

海外の研究に倣い、WSIを⽤いた評価を⾏った結果、SSIモデルに関わらず、道東および
道北で海⿃への影響が特に懸念されることが⽰された。また、再エネ海域利⽤法に基づく「促進区域」の対象海域と重ね合わせると、着床式⾵⾞の対象海域の7-8割、浮体式⾵⾞の対象海域の4-5割が、「懸念中」・「懸念⼤」の海域と重複することが⽰された。

◆

そのうち、「懸念⼤」の海域では、海⿃が約30-50⽻/meshの密度で分布しており、希少性が⾼い種(ウミスズメ科・ウ科)と、衝突リスクが⾼いとされる種(カモメ科)の両⽅が分布する傾向にある。そのため、環境影響評価においては特に慎重な配慮を要する。

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2020

政策的⽰唆
◆

既に「促進区域」の指定に向けた検討が進められている中で、現状では⽣態系影響に関する具体的な評価⼿法や基準は定められていない。

◆

本研究の成果からは、北海道で「促進区域」の対象となる海域の多くでは、海⿃への影響が特に懸念される海域と重複することが明らかとなった。

◆

今後は、国を主体とした海⿃の分布密度の収集などによって、WSIを⽤いた評価の精度を⾼めることで、事業開始前の環境影響評価の項⽬の削減や、評価期間の短縮化も可能となり得る。

◆

⼀⽅で、欧州の環境影響評価で既に⾏われているように[3][4]、事業開始後のモニタリングや影響評価を重視し*1、これに基づいた運転計画や⾵⾞の設置場所の変更*2を⾏うといった、順応的な⽣態系管理を志向することが望まれる。

*1 現状の環境影響評価の下では、事業開始後の影響評価は義務となっていない。
*2 ⾵⾞の設置場所が変更できるケースは、基本的に浮体式⾵⾞を設置する場合に限られる。

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参考⽂献
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参考⽂献(1)[1]

経済産業省(2019)，⻑崎県五島市沖について、再エネ海域利⽤法に基づく促進区域の指定を⾏いました，2019年12⽉27⽇．
https://www.meti.go.jp/press/2019/12/20191227002/20191227002.html[2]

尾⽻秀晃，永井雄宇，豊永晋輔，朝野賢司，再エネ海域利⽤法を考慮した洋上⾵⼒発電の利⽤対象海域に関する考察，
電⼒中央研究所研究資料(Y19502) ．

[3]

E.R.Skeate, M.R. Perrow, J.J.Gilroy, Likely effects of constructions of Scroby Sands offshore wind farm on a mixed
population of harbor Phoca vitulina and grey Halichoerus grypus seals, Marine Pollution Bulleting 64. 2012, p.872881.

[4]

M.R.Perrow, J.J.Gilroy, E.R.Skeate, M.L.Tomlinson, Effects of the construction of Scroby Sands offshore wind farm on
the prey base of Little tern Sternula albifrons at its most important UK colony, Marine Pollution Bulletin, 2011, Vol 62,
p.1661-1670.

[5]

Ian.D.Broadbent, Caroline L.B. Nixonm Refusal of planning consent for the Docking Shoal offshore wind farm:
Stakeholder perspectives and lessons learned, Marine policy 110, 2019, p.1-10.

[6]

London Array Website.
https://www.londonarray.com/the-project-3/phase-2/[7]

Royal Society for the Protection of Birds Website.
https://www.rspb.org.uk/our-work/our-positions-and-casework/casework/cases/forth-and-tay-wind-farms/[8]

経済産業省資源エネルギー庁、国⼟交通省港湾局、再エネ海域利⽤法に基づく促進区域の指定について、2019年1⽉30⽇．
https://www.meti.go.jp/shingikai/enecho/denryoku_gas/saisei_kano/yojo_furyoku/pdf/002_02_00.pdf[9]

環境省，環境アセスメントデータベース.
https://www2.env.go.jp/eiadb/ebidbs/[10]

環境省，平成31年度洋上⾵⼒発電施設⽴地検討のためのセンシティビティマップ作成等委託業務．
https://www.env.go.jp/kanbo/chotatsu/20190212_104493.html

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参考⽂献(2)[11]⻑崎県，協議会意⾒とりまとめ（案），⻑崎県五島市沖における協議会（第2回）資料6．
https://www.pref.nagasaki.jp/bunrui/shigoto-sangyo/kogyo-kagakugijutsu/kaiyouenergy/kaiikiriyou/410651.html[12]

島⽥泰夫，松⽥裕之，⾵⼒発電事業における⿃類衝突リスク管理モデル，保全⽣態学研究 Vol 12, p.126-142, 2007.

[13]

新エネルギー・産業技術総合開発機構，⾵⼒発電のための環境影響評価マニュアル（第2版）．

[14]

環境省，⿃類等に関する⾵⼒発電施設⽴地適正化のための⼿引き，2011.
https://www.env.go.jp/nature/yasei/sg_windplant/guide/post_91.html[15]

H.Sugimoto, H.Matsuda, Collision risk of white-fronted geese with wind turbines, Ornithological science vol 10,
p.61-71, 2011.

[16]

⽇本野⿃の会，野⿃と⾵⼒発電のセンシティビティマップーその作成と活⽤事例，2017，野⿃保護資料集第31集．

[17]

北村亘，⾵⼒発電施設が⿃類に与える影響とその評価⼿法に関する⽂献調査，電中研報告(V11055)．

[18]

⽩井正樹，⽵内亨，洋上⾵⼒発電における海⿃への影響評価⼿法の検討，⾵⼒エネルギー利⽤シンポジウム vol 37,
p.185-188, 2015.

[19]

V.Nikolic, Nature legislation and the CFP, DG Environment, NADEG, 2018.
http://slideplayer.com/slide/15917399/[20]

N.Everington, The Crown Estate An Overview of UK Offshore Mineral Activity, 2013.
https://dredging.org/media/ceda/org/documents/presentations/ceda-uk/ceda-uk-2013-12-03-everington.pdf

59

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参考⽂献(3)[21]

Federal Maritime and Hydrographic Agency, Maritime spatial planning.
https://www.bsh.de/EN/TOPICS/Offshore/Maritime_spatial_planning/maritime_spatial_planning_node.html[22]

Danish Energy Agency, Energy Policy Toolkit on Physical Planning of Wind Power Experience from Denmark, 2015.
https://ens.dk/sites/ens.dk/files/Globalcooperation/physical_planning_of_wind_power.pdf[23]

The Dutch Ministry of Infrastructure and the Environment, the Dutch Ministry of Economic Affairs, Policy Documenton the North Sea 2016-2021, 2015.
https://www.government.nl/documents/policy-notes/2015/12/15/policy-document-on-the-north-sea-2016-2021printversie[24]

国家能源局, 国家海洋局关于印发《海上风电开发建设管理办法》的通知, 国能新能[2016]394号, 2016年12⽉29⽇,(中国語) ．
http://zfxxgk.nea.gov.cn/auto87/201701/t20170104_2417.htm[25]

浙江省⽣態環境庁Website.
http://www.zjepb.gov.cn/art/2018/11/1/art_1201924_29266710.html[26]

J.Koppel, J.Biehl, M.Dahmen, G.Geissler, M.E.Portman, Wildlife and Wind Farms – Conflicts and Solutions: Volume 4
Monitoring and mitigation, p.288-292, 2019.

[27]

The Crown Estate, Resource and Constraints Assessment Methodology Report, 2020.
https://www.thecrownestate.co.uk/media/3331/tce-r4-resource-and-constraints-assessment-methodologyreport.pdf[28]

S.Garthe, Ommo Hüppop, Scaling possible adverse effects of marine wind farms on seabirds: Developing
and applying a vulnerability index, Journal of Applied Ecology, vol41, 2004,[29]

松⽥裕之,、⾨畑明希⼦、⾵⼒発電事業による環境影響とその対処、再⽣可能エネルギーのリスクとガバナンス︓社会を持続していくための実践 第３章、p61-p92[30]

G.Bradbury, M.Trinder, B.Furness, A.N.Banks, R.W.G.Caldow, D.Hume, Mapping seabird sensitivity to offshore windfarms, PLOS ONE, vol12(1), 2014.

2020

60

参考⽂献(4)[31]

J.M.Williams, M.L.Tasker, I.C.Carter, A.Webb, A method of assessing seabird vulnerability to surface pollutants, IBIS vol
197, p.147-152, 2004.

[32]

R.W. Furness, M.L.Tasker, “Seabird fishery interactions Quantifying the sensitivity of seabirds to reductions in sandeel
abundance and-identification of key areas for sensitive seabirds in the North Sea, Marine ecology progress series, vol202, p.253-264, 2000.

[33]

海⿃コロニーデータベース．
https://www.sizenken.biodic.go.jp/seabirds/[34]

Soanes L.M., Bright J.A., Angel L.P., Arnould J.P.Y., Bolton M., Berlincourt M., Lascelles B., Owen E., Simon-Bouhet B. &Green J.A. Defining marine important bird areas: Testing the foraging radius approach. Biological Conservation, 196,
69-79, 2016.

[35]

RW.Furness, HM,Wade, EA.Masden, Assessing vulnerability of marine bird populations to offshore wind farms, Journalof Environmental Management vol 119, p.56-66, 2013.

[36]

E.A. Schreiber, J.Burger, Biology of marine birds, 1st Edition, CRS Press, 2001.

[37]

⽇本海洋データセンター，500mメッシュ⽔深データ（J-EGG500）．
https://www.jodc.go.jp/jodcweb/JDOSS/index_j.html[38]

NIRAS, OWF Extensions Plan-level Habitats Regulations Assessment, Report to Inform an Appropriate Assessment,
2019.

[39]

K.Kazama, B.Nishizawa, S.Tsukamoto, JE.Gonzalez, MT.Kazama, Y.Watanuki, Male and female Black-tailed Gulls Larus
crassirostris feed on the same prey species but use different feeding habitants, Journal of Ornithology vol150, p.923934, 2018.
(最終アクセス⽇:2020年3⽉10⽇)

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* 本⽂第三章「北海道を事例とした海⿃への影響評価の検討」における、評価⽅法の考え⽅、海⿃の分布密度情報の整備、リスク感受性指標の試算において、早稲⽥⼤学⼈間科学学術院 ⾵間健太郎准教授および名城⼤学農学部⽣物環境科学科 橋本啓史准教授にご協⼒頂き作成した。

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〔不許複製〕
編集・発行人 一般財団法人 電力中央研究所

社会経済研究所長
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著作 一般財団法人 電力中央研究所
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