港湾空港技術研究所報告第 62 巻第 4 号(2023.12)

気候変動に伴う浅海生態系面積変化の全球推定
茂木博匡*・桑江

要

朝比呂**

旨

浅海域における海底への炭素貯留速度は海洋全体のおよそ 73～79%を占めていることから，気候変動の緩和策として浅海域の活用に期待がもたれている．また，浅海域が有する懸濁物質の集積効果やサンゴの成長に伴う地盤高の形成が海面上昇の相殺に寄与することや，サンゴやマングローブなど流動抵抗を有する生態系は波浪を減衰することから，浅海域の減災効果にも注目が集まっている．しかしながら，近年では気候変動に伴う水温変化や海面水位の変化などが生態系に及ぼす影響への懸念が高まっている．したがって，気候変動による浅海生態系の面積変化の予測が重要となってくるが，現時点では特定の浅海域を対象とした予測，あるいは特定の生態系のみに着目した予測しかなされていない．そこで本研究では，全球における浅海域の地形データと植生分布データを整理して統合し，全球気候モデルから得られた水温や海面水位の計算値を用いて，主要な浅海生態系全て（サンゴ，海草
藻場，海藻藻場，塩性湿地，マングローブ）の面積の将来変化を予測した．
その結果，サンゴの生息域においては海水温変化に伴い，2100 年までに温室効果ガスの排出量が最小のシナリオ（RCP2.6）では現況のおよそ 75%，最大シナリオ（RCP8.5）ではおよそ 25%まで大幅にその面積が減少すると推定された．その他の浅海生態系（海草藻場・海藻藻場・塩性湿地・マングローブ）においては現況と比べて面積が大きく変わらないかあるいは拡大すると推定された．したがって，浅海生態系の緩和機能の観点からは，単位面積当たりの CO2 吸収速度が大きいマングローブや全球の浅海域において優先する海藻藻場の面積が大きく変化しなかったことから，将来的にも現況と同程度の CO2 吸収速度が維持される可能性が示された．さらに，浅海生態系の減災機能の観点からは，サンゴ生息域においては面積の大幅な減少により，その機能が低下する可能性があるものの，他の浅海生態系は海面水位の変化などの外力変化に適応し，減災効果を維持する可能性が示された．
本研究により，全球の各エリアにおける浅海生態系面積の将来変化を考慮した気候変動緩和効果の定量的な予測，そして海面水位の変化や極端気象の発生に伴う沖合波浪エネルギー増大に対応するための生態系を用いた減災（Eco-DRR）や人工資本（グレーインフラ）とのベストミックスといった様々な気候変動適応効果の定量予測も可能になることから，様々な気候変動対策への貢献が期待できる．
キーワード：浅海生態系，全球分布，気候変動* 沿岸環境研究領域 沿岸環境研究グループ 研究官** 沿岸環境研究領域 沿岸環境研究グループ長〒239-0826 神奈川県横須賀市長瀬3-1-1 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所
研究所
電話：046-844-5046
Fax：046-844-1274
E-mail：moki-hi@p.mpat.go.jp-3-

港湾空港技術REPORT OF THE PORT AND
AIRPORT RESEARCH INSTITUTE
Vol.62, No.4 (Dec.2023)

Projection of the global distribution of shallow water ecosystems
influenced by climate change
Hirotada MOKI*, Tomohiro KUWAE**

Synopsis
As the carbon storage rate in the shallow coastal ecosystems reaches to 73 ~ 79 % in the global
ocean, they can play important roles in the mitigation of climate change. Furthermore, it also receives
attention that sea bed elevation offsets sea level rise by the accumulation of particulate matter andthe elevation of coral reefs and that the ecosystems such as coral reefs and mangroves can attenuate
wave energy. However, sea water temperature and sea level altered by climate change can influence
shallow coastal ecosystems. Although it is important to predict the future area of global shallow
coastal ecosystems given such climate change influences, the previous studies have projected on only
specific coastal areas or ecosystems. In this study, we compiled and merged global geographical data
and the distribution data of shallow coastal ecosystems and then predicted the future area of all typesof shallow coastal ecosystems (coral habitats, seagrass meadows, macroalgal beds, tidal marshes, andmangroves) using projected data from the global climate model (GCMs) as external forcing data.
The results showed that 25 % and 75 % of global coral habitats are predicted to decrease in a
scenario of lowest emission of Green House Gas (GHG) (RCP2.6) and in a scenario of highest GHG
emission (RCP8.5), respectively. The area of other ecosystems (seagrass meadows, macroalgal beds,
tidal marshes, and mangroves) were projected to be stable or increase up to 10 % of the current areas
until 2090s. Additionally, mangroves and macroalgal beds, having not only among the highest rate of
CO2 uptake per unit area and the largest area in the shallow water ecosystems, are stable in terms of
their areas in the future. Thus, the shallow coastal ecosystems can be effective on the mitigation ofclimate change in the future because these ecosystems can sustain the current areas.
Our study can contribute to shallow water ecosystems-based mitigation and adaptation measuresthrough not only to quantify CO2 uptake rate in the shallow coastal ecosystems in light of the future
alteration of global area but also to evaluate the best combination of green infrastructure with grey
infrastructures in order to attenuate the wave energy intensified by extreme event and sea level rise.
Key Words: Shallow water ecosystems, Global distribution, Climate change* Researcher, Coastal and Estuarine Environment Group, Coastal and Estuarine Environment Department** Head of Coastal and Estuarine Environment Group, Coastal and Estuarine Environment Department
3-1-1, Nagase, Yokosuka, Kanagawa 239-0826, JapanPort and Airport Research Institute
Phone : +81-46-844-5046
Fax : +81-46-844-1274
E-mail : moki-hi@p.mpat.go.jp

-4-

目

次

旨 ························································································································

3

1. まえがき ···················································································································

6

2. 方法 ··························································································································

6

2.1

計算領域の設定 ····································································································

62.2

標高データ ··········································································································

72.3

浅海生態系の分布・面積データ ·············································································

72.4

気候変動影響の外力値 ····························································································

9

要

2.5

計算期間 ··············································································································

11

2.6

面積変化の推定手法（サンゴ生息域） ····································································

11

2.7

面積変化の推定手法（海草藻場，海藻藻場） ···························································

12

2.8

面積変化の推定手法（塩生湿地，マングローブ） ·····················································

13

2.9

懸濁物質の堆積速度 ····························································································

14

3. 結果 ·························································································································

14

3.1

サンゴ生息分布面積の将来変化 ············································································

14

3.2

海草藻場分布面積の将来変化 ················································································

15

3.3

海藻藻場分布面積の将来変化 ···············································································

17

3.4

塩生湿地分布面積の将来変化 ···············································································

18

3.5

マングローブ分布面積の将来変化 ·········································································

19

3.6

浅海生態系面積の統合解析 ···················································································

19

3.7

大気-浅海生態系間のCO 2フラックス ·······································································

21

4. 考察 ·························································································································

22

4.1

水温上昇に伴うサンゴの消失 ················································································· 224.2

光合成可能最大水深の変化 ···················································································· 234.3海面水位変化の影響 ····························································································· 24

4.4

懸濁物質の堆積の影響 ·························································································· 28

4.5

SROCC（IPCC, 2019）との比較 ··············································································· 28

4.6

水温上昇と浅海生態系における呼吸・有機物分解速度の変化 ···································· 29

4.7

GCMの計算結果（外力値）の差 ··············································································· 30

4.8

土地利用開発と浅海生態系 ···················································································· 31

4.9

グレーインフラと浅海生態系 ················································································· 31

5. あとがき ··················································································································· 31
謝辞 ······························································································································ 32
参考文献 ························································································································ 32
付録 ······························································································································ 37-5-茂木 博匡・桑江 朝比呂

1. まえがき

しかしこれらの浅海生態系自身も，気候変動に伴う環境変化の影響で，将来的にその分布面積などが変化する可能海洋生物による炭素の隔離・貯留（ブルーカーボン）な性がある．これまでに，Schuerch et al.(2018)は全球の海岸

ど，気候変動の緩和効果において生態系の活用に期待が持線を 12,000 以上のメッシュに分割した高精度な予測を実たれている．中でも，海岸線から水深およそ 100m までの施し，塩性湿地やマングローブを含む干潟生態系が海面上

沿岸浅海域は全海洋域の僅か 0.2%にも関わらず，そこに分昇や懸濁物質の堆積によって，面積が現況と比べて 2100 年

布する海草藻場，海藻藻場，塩性湿地，マングローブなどのまでに-30～60%変化する可能性を示した．サンゴ礁におい浅海生態系は海洋内の炭素貯留速度の 73～79%を占めていては，領域スケールでの予測はいくつか報告されている（例る（Nellman et al., 2009; Duarte et al., 2005; Kuwae and

えば，Yara et al., 2012; Takao et al., 2015a など）．FrielerHori, 2019a）．また，これらの浅海生態系を陸域の生態系とet al.(2013) は，全球スケールを対象とした予測を行い，比較してみると，面積は極めて小さいが，単位面積当たり

2100 年までに最大で全球のほぼ全てのサンゴが消失するの炭素貯留速度が極めて大きいことから，全球の炭素貯留可能性を示した．しかし，サンゴの生息分布面積は考慮さ速度においてはマングローブ（ 23TgC/年）や海草藻場

れておらず，主に水温変化のみでの予測となっている．海（18TgC/年）は陸域の温帯湿地（20TgC/年）に匹敵する草藻場と海藻藻場においては，過去から近年に至るまでの（Bridgham, 2014）．よって，海洋生態系の中でも浅海生態

分布面積変化は報告されているが（ Waycott et al., 2009;

系による気候変動の緩和効果は，特に期待できる可能性がKrumhansl et al., 2016），全球スケールでの予測に関する研ある．

究例はない状況である．さらに，気候変動の緩和・適応策にまた近年では低気圧の大型化や頻発化から，高波浪など

おいては全ての浅海生態系が重要な役割を果たす可能性がによる沿岸部での被害にも懸念が持たれており，このようあるため，統合的な解析・予測を実施することが必要であな極端気象の発生頻度は今後の気候変動の進捗によってはるが，従来の研究は最大でも 2 種類程度の浅海生態系に着増大する可能性もある．さらに，海面上昇が加わることで，目したものとなっている．

その被害は将来的により甚大なものになる可能性もある．

そこで本研究では，全球スケールにおける沿岸浅海域のまた，今後十分に緩和策を進めても，今日までに放出され地形データおよび浅海生態系の分布データを整理・統合し，た温室効果ガスによって気候変動が進行し，そこから生じ

気候変動外力値として全球気候モデルの計算結果を用いて，る影響も無視できないものとなりうる．よって，緩和策とサンゴ生息域，海草藻場，海藻藻場，塩性湿地，マングロー

共に気候変動に伴う環境変化への適応策も重要なものとな

ブの浅海生態系の分布面積の将来予測を行った．さらに，る．沿岸域の防災・減災において，堤防や護岸などの人工資

これらの面積変化が，気候変動の緩和に資する大気-生態系

本（グレーインフラ）の効果は高いが，将来を見据えた長期間の CO2 フラックスに与える影響を解析した．

の維持管理を考慮すると，経済的な負担が大きいという欠2. 方法点が生じる．そこで現在注目されているのが浅海生態系を含む自然資本（グリーンインフラ）である．防災・減災効果
ではグレーインフラに劣る可能性があるが，自然回復力を

2.1 計算領域の設定有することから維持管理コストが安価であり，さらには気本研究では，全球の沿岸浅海域（2.2 を参照）が対象とな

候変動緩和効果や生態系内での懸濁物質の堆積やサンゴのる．地形や生態系分布は全球の浅海域ごとに異なるため，成長による海面上昇のオフセット効果などの多機能性も充

その特徴を考慮したうえで沿岸浅海域を区分して計算領域

実している（例えば，桑江ら, 2019）．よって，気候変動適を設定することが最適手法の一つと考えられる．その際に応策においても浅海生態系の効果は期待できる可能性があ

計算負荷が過大になることを回避するため，計算領域をある．

る程度広域に設定する必要性がある．Durr et al.(2011)は，-6-

気候変動に伴う浅海生態系面積変化の全球推定

図－1. 地形タイプの類型化（Durr et al, 2011）に基づいて 198 のエリアに区分した本研究の計算領域．それぞれの配色の線分が一つの計算領域を表す．
全球の海岸域をデルタ地帯やフィヨルドなどのような海岸

GIS 解析ソフト ArcGIS（ESRI）を用いて，前節で区分し地形タイプに基づき類型化した．本研究ではその報告に基た 198 の全球浅海域それぞれのエリアで海岸線方向に地形

づき，
図－1 のように全球浅海域を 198 のエリアに区分し，データを平均化し，岸沖方向の断面二次元地形データを作

浅海生態系の面積変化を予測することとした．

成した
（図－3）
．
ここで，
岸沖方向距離の空間解像度を 100mに整理した．なお，断面二次元地形データの作成において

2.2 標高データ

は，それぞれの標高データと海陸の境界線となる標高 0m 地

浅海生態系の面積変化を予測するうえで，相対的な海面

点，すなわち海岸線からの距離の情報が必要となる．本研水位（以降，海面水位）の変化の影響は重要なパラメータの究では海岸線データとして，Open Street Map Data を採用

一つとなる．本研究では，海草藻場，海藻藻場，塩性湿地，

した（https://osmdata. openstreetmap.de/）．

マングローブにおいて海面水位変化の影響を考慮している（2.7，2.8 で詳述）
．海面水位の変化による浸水エリアや潮

2.3 浅海生態系の分布・面積データ

間帯エリアなどを算出するうえで，地形データが欠かせな

前述したとおり，本研究における浅海生態系とはサンゴ，

いものとなる．本研究では，海陸の地形情報を全球的に網海草藻場，海藻藻場，塩性湿地，マングローブを示す．これ

羅 し た Shuttle Rader Topography Mission 15 PLUS

らの植生分布・面積データにおいて，サンゴ，海草藻場，塩(SRTM-15PLUS) デ ー タ を 採 用 し た （ WebGIS:

性湿地およびマングローブは UNEP-WCMC から入手した

http://www.webgis. com/srtm3.html）．なお，本データの空（図－4，表－1）．一方で，海藻藻場については現時点で分

間解像度はおよそ 450m となっている．このデータに基づ

布データが存在しないため， Krause-Jensen and Duarte

き，陸側の予測範囲は，浅海生態系面積の将来的な拡大を(2016)で報告されている全球総面積を採用した．なお，こ考慮した際に十分にカバーできるよう，標高 50m までとし

れら浅海生態系面積の中では海藻藻場面積が最大となってた．一方で海側については，沿岸浅海域と定義される最大いる（表－1）．前節の地形データと同様に，2.1 節で区分し高潮面から有光層まで（Kuwae and Hori, 2019b）の水深た 198 の全球浅海域それぞれのエリアで浅海生態系面積を100m までを対象範囲とした（図－2）．この標高データを，整理した（図－5）．

-7-

茂木 博匡・桑江 朝比呂

図－2. 全球の標高データ（上）から抽出した本研究の計算対象となる標高エリア（標高 50～－100m）（下）．

図－3. 標高データを海岸線方向に平均化して作成した岸沖方向断面二次元地形図の一例．左図と右図はそれぞれアメリカ西岸とインド沿岸．
-8-気候変動に伴う浅海生態系面積変化の全球推定

図－4. 浅海生態系の分布域：(a)サンゴ, (b)海草藻場, (c)塩性湿地, (d)マングローブ

表－1. 浅海生態系の全球総面積

Extension [km2]References

Coral habitats

108,000

UNEP-WCMC(2017a)

Seagrass meadows

309,000

UNEP-WCMC(2017b)

Macroalgal beds

3,510,000

Krause-Jensen & Duarte(2016)

Salt marshes

54,700

UNEP-WCMC(2017c)

Mangroves

154,000

UNEP-WCMC(2017d)

2.4 気候変動影響の外力値るという目標のもとに考案された温室効果ガスの排出量の本研究では，気候変動に伴う浅海生態系面積変化の予測最も低いシナリオ（世紀末の放射強制力が 2.6W/m2 相当）

において，サンゴは水温（2.6 で詳述）
，海草藻場と海藻藻である．一方の RCP8.5 は 2100 年における温室効果ガス

場はクロロフィル濃度と海面水位（2.7 で詳述）
，塩性湿地

排出量が最大に相当するシナリオ（世紀末の放射強制力がとマングローブにおいては海面水位を外力値としている

8.5W/m2 相当）であり，2100 年に最大で 4.8℃の気温上昇（2.8 で詳述）．この中の海面水位においては，IPCC の海が生じる予測となっている．また，図－6 の RCP2.6 と 8.5

洋・雪氷圏特別報告書（SROCC）で，2100 年に最大 110cm

におけるそれぞれの陰影は複数の数値モデルを用いて計算の上昇が報告されている（図－6）．また，図－6 における青された予測誤差を示しており，中心線はその平均値となっ（ RCP2.6 ）と赤（ RCP8.5 ）は気候変動シナリオであるている．ここでの数値モデルは全球気候モデル（ Global

Representative Concentration Pathways（代表濃度経路シナ

Climate Model : GCM）であり，水圏・気圏・陸圏・極圏リオ）であり，RCP2.6 は将来の気温上昇を 2℃以下に抑えの地球上の環境圏を全て考慮したハイブリッドモデルとな-9-茂木 博匡・桑江 朝比呂

図－5. エリアごとに整理した浅海生態系の面積．左図と右図はそれぞれアメリカ西岸とオーストラリア東岸．

図－6. 海面水位変動の将来予測（IPCC, 2019）．緑は過去から現在までの計算値．青と赤が将来予測であり，それぞれ RCP2.6 と RCP8.5 を示す．青と赤の陰影は複数の Global Climate Model によって示された予測誤差である．

っている．これまで先進国をはじめとした複数国において物理の値が比較的充実している GFDL-ESM2M (Dunne et

GCM は 開 発 さ れ て き て お り ， Coupled Modelal., 2012)の計算結果を浅海生態系面積変化の外力値としてIntercomparison Project phase 5 (CMIP5)（Taylor et al.,適用した．また， RCP シナリオにおいては RCP2.6 と2012）でその計算結果が取りまとめられ，IPCC 第 5 次評

RCP8.5 を採用した．次節で詳述するが，本研究では現況計

価報告書(IPCC, 2013)ではその計算結果を集約した将来予算および将来予測計算の 2 つの期間の計算を実施している．

測が報告されている．なお，RCP 実験では 40 を超える

将来予測では RCP 実験の外力値を使用したが，現況計算でGCM が採用されており，本研究ではその中でも海洋化学・は産業革命以降から現在に至る historical 実験による外力- 10 -

気候変動に伴う浅海生態系面積変化の全球推定値を使用した．なお，外力値となる GCM の計算結果を適表－2. 浅海生態系面積計算のバイアス抑制のために用する際には，2.1 で定義した 198 のそれぞれの計算エリ平均化した期間

アの海域から陸域に隣接するデータを抽出し，それらを平

Period均することで浅海生態系面積変化の予測計算に適用した．

Present

1986 ～ 2005

2030s

2031 ～ 2040

2.5 計算期間

2040s

2041 ～ 2050

浅海生態系の面積変化を予測するうえでは，面積変化計

2050s

2051 ～ 2060

2060s

2061 ～ 2070

2070s

2071 ～ 2080

2080s

2081 ～ 2090

2090s

2091 ～ 2100

算の関数となる水温，海面水位，クロロフィル濃度を用いて現況からの変化を算出する必要がある．本研究では，現況計算期間を 1986～2005 年，将来予測期間を 2031～2100
年とし，計算は月ごとに実施した．また，海草藻場，海藻藻
場，塩性湿地，マングローブの面積変化では，海面水位を外力値として使用しているが，GCM の海面水位変動の計算

息面積変化を推定した．白化の予測においては，10 年間の結果は「ジオイド面からの海面高さ（ZOS）」として公開さうち最暖月の SST が 5 年以上 30℃以上に到達した場合，れている．よって，現況計算期間で平均化した ZOS を基準

白化に伴って斃死（サンゴ生息域が消失）するとした．サンとし，将来予測期間の各月における ZOS との差を海面水位

ゴ生息域が拡大するエリアにおいては，現況（1986～2005の変化量とした．

年）20 年平均の最寒月 SST が，18℃未満であるエリアを予測計算は月ごとに実施するが，月ごとや年ごとの比較対象とした．拡大する面積においては，現況でサンゴが分では計算結果にバイアスがかかることが予想されるため，布しているエリアの，沿岸浅海域の面積に対するサンゴ生

現況計算では計算期間となる 20 年間を平均し，将来予測に息域の面積の比率の全球平均値を算出し，新たにサンゴがおいてはそれぞれ 10 年ごとに平均化してバイアスを抑制

拡大するエリアの沿岸浅海域面積に乗ずることで決定した．

することで，両者を比較・検討することとした（表－2）．

現況において適水温範囲にも関わらずサンゴが分布していないエリアについては，その他の環境要因がサンゴの定着を妨げている可能性があることから，計算領域外とした．

2.6 面積変化の推定手法（サンゴ生息域）
サンゴ生息分布域の変化においては既往の研究で，年間サンゴの消失については高水温が主要因と考えられてい最暖月の海表面水温（Sea surface temperature : SST）がるが，他にも酸性化や淡水・土砂の流入による海水中の光30℃以上となった場合に白化現象が引きおこると報告され透過率の変化などの複合要因も指摘されている．Frieler etている（Kayanne et al., 1999; Guinotte et al., 2003; Yara etal.(2013)は全球スケールでのサンゴ消失予測に酸性化の影

al., 2012）．ここで，サンゴの白化現象というのは，サンゴ響を考慮したが，その影響は非常に小さかったことを報告と共生している光合成生物である藻類（褐虫藻）が高水温している．さらに，栗原ら(2019)はサンゴの飼育実験を通などの環境ストレスによって損傷し，サンゴが褐虫藻を放して，水温と酸性化が石灰加速度に与える影響がそれぞれ出することで引き起こされる現象である．この際に，褐虫

94%と 6%と，水温の影響が非常に大きいことを示してい藻がいなくなることでサンゴの骨格が透けることから白くる．一方で，光透過率を考慮する際には，サンゴから平均海みえる．一方で，海水温が低く，サンゴが分布していないエ

面までの高さの情報が必要となるが，現時点で全球スケー

リアで，年間の最寒月 SST と最暖月 SST が 18℃以上かつルでの空間的なサンゴ－海面間の高さの情報は皆無である．

30℃未満に到達した場合，新たなサンゴ生息域となるとい以上のことから，本研究では SST のみをサンゴの生息分布

う報告もある（Kleypas et al., 1999）．本研究では，これら変化の環境因子として考慮することとした．

二つの報告に基づき，現況から将来にかけてのサンゴの生- 11 -

茂木 博匡・桑江 朝比呂

図－7. 気候変動に伴う海草藻場と海藻藻場の植生幅変化の模式図．左図と右図はそれぞれが現況と将来を表す．𝑍𝑍𝑐𝑐𝑃𝑃 と
𝑓𝑓

𝑝𝑝

𝑓𝑓

𝑍𝑍𝑐𝑐 はそれぞれ現況と将来における光合成可能最大水深[m]，Lp と Lf は現況と将来における海面からそれぞれ𝑍𝑍𝑐𝑐 と𝑍𝑍𝑐𝑐 までの岸沖方向の植生幅[m]で，緑と赤の範囲で示す．

2.7 面積変化の推定手法（海草藻場，海藻藻場）

ここで，α と β は係数となっており，海草では α=0.26，

海草と海藻が光合成を通して成長および現存量を維持す

β=1.07 (Duarte, 1991)，海藻では α=1.81，β=0.884 (Gattuso

る際には，光の利用が必須となる．海草などは，光量がゼロ

et al., 2006)を適用した．本式は，海水中のクロロフィル aからある上限値まで大きくなるにつれ，成長速度は指数的濃度（Chl）を濁度の代表値とすることで光消散係数（KPAR）に大きくなるが，その上限値を超えると成長速度はほぼ一を求め，その KPAR を関数として生息可能最大水深を算出し定となることが報告されている（例えば，Lee et al., 2007ている．ここで求めた Zc と 2.2 で作成した岸沖方向の断面など）．よって，強光に伴う成長阻害は起きないと考えられ二次元の地形データ（図－3）を用いることで，海面から Zcている．一方で成長に最低限必要な光量（成長可能最低光までの岸沖方向の植生幅（L）の推定が可能となる（図－7）．

量）についての報告もあり（例えば，Duarte, 1991; Gattsuso

さらに，将来のクロロフィル a 濃度と海面水位変化量を用

et al., 2006），この下限値を下回ると光合成が行われず，現

いて Zc を再計算することで，将来の L が推定できる．本研

存量は減少していく．よって，強光よりも成長可能最低光

究では，現況の植生幅（Lp）に対する将来の植生幅（Lf）の量の方が海草などの成長に致命的であると考えられる．よ変化率を現況の生態系面積に乗ずることで将来の面積を推って，本研究では既往の研究（Morel, 1988; Duarte, 1991;

定した．なお本研究では，海草藻場においては 198 の計算

Gattuso et al., 2006）で提案された下式を用いて海草と海藻エリアそれぞれにおいて面積変化を推定した後，それらをが光合成を行うのに十分な光量が到達する水深を算出した．

．
一方で，積分することで将来の全球分布面積とした（式 3）
海藻藻場においては現時点で分布データが存在しないため，

𝐿𝐿𝐿𝐿(𝑍𝑍𝑐𝑐 ) = 𝛼𝛼 − 𝛽𝛽 ∙ 𝐿𝐿𝐿𝐿(𝐾𝐾𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 )𝐾𝐾𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 = 0.121 ∙ 𝐶𝐶ℎ𝑙𝑙 0.428

植生幅の変化率を全計算エリアで積分した後，現況の総面(1)積に乗じることで将来の全球分布面積を推定した（式 4）．
(2)

𝑠𝑠𝑠𝑠

Zc：成長可能最大水深（PAR 深度）[m]

𝐿𝐿𝐿𝐿

𝐿𝐿𝑛𝑛𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓

𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑛𝑛
海草藻場：𝐸𝐸𝑓𝑓 = ∑𝑛𝑛=1
𝐸𝐸𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝∙ 𝑛𝑛

KPAR：光消散係数
Chl：クロロフィル a 濃度の月平均値 [μg/L]

海藻藻場：- 12 -

𝐿𝐿𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝(3)

気候変動に伴う浅海生態系面積変化の全球推定

𝐿𝐿𝐿𝐿

𝐿𝐿𝑛𝑛

𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓
𝐸𝐸𝑓𝑓𝑠𝑠𝑠𝑠 = 𝐸𝐸𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 ∙ ∑𝑛𝑛=1
𝑛𝑛

𝐿𝐿𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝

分布変化のみ考慮することとした．

(4)

2.8 面積変化の推定手法（塩性湿地，マングローブ）𝑠𝑠𝑠𝑠

𝐸𝐸𝑓𝑓 ：将来における海草藻場の全球総面積 [km2]

塩性湿地とマングローブは潮間帯に分布する生態系であLnmax：計算エリア数（198）

る．本研究では，平均海面（MSL）から大潮時の干潮海面

𝑛𝑛
𝐸𝐸𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝：現況における各エリアの海草植生面積 [km2]（ MLWS ）までの潮間帯に塩性湿地，大潮時の満潮海面

𝑛𝑛
𝐿𝐿𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓：将来の各エリアにおける海草藻場の岸沖方向の植生（MHWS）までの潮間帯にマングローブが分布することと幅 [m]した．そして，前節の海草藻場と海藻藻場の推定法と同様

𝐿𝐿𝑛𝑛𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 ：現況の各エリアにおける海草藻場の岸沖方向の植生に，地形データと海面水位データから，まず海面水位の変幅 [m]𝐸𝐸𝑓𝑓𝑠𝑠𝑠𝑠 ：将来における海藻藻場の全球総面積化に伴う各生態系分布幅の変化を算出し（図－8），現況と

[km ]
2

将来の分布幅の変化率を現況の生態系面積に乗ずることで

Epsw：現況における海藻の全球総面積 [km2]

将来の面積を推定した．また，198 の各エリアでの面積を𝑛𝑛：将来の各エリアにおける海藻藻場の岸沖方向の植生
𝐿𝐿𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓

推定した後，それらを積分することで将来の面積とした．

𝐿𝐿𝑛𝑛𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 ：現況の各エリアにおける海藻藻場の岸沖方向の植生

塩性湿地：

幅 [m]

幅 [m]

𝐿𝐿𝐿𝐿

𝐿𝐿𝑛𝑛

(5)

𝐿𝐿𝑛𝑛𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓(6)𝑛𝑛
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝐸𝐸𝑓𝑓𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 = ∑𝑛𝑛=1
𝐸𝐸𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝∙ 𝑛𝑛𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓

水温については，成長速度が最大となる成長可能最適水

𝐿𝐿𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝

マングローブ：

温と成長可能水温範囲が報告されているが，その範囲は種類ごとに異なっており，複数種を考慮すると全球浅海域が生息可能となりうる幅広い水温範囲を有している（例えば，

Lee et al., 2007 など）．種類ごとでは，中・高緯度域で優先

𝑚𝑚𝑚𝑚

𝐸𝐸𝑓𝑓

𝐿𝐿𝐿𝐿

𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑛𝑛= ∑𝑛𝑛=1
𝐸𝐸𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝∙ 𝑛𝑛

𝐿𝐿𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝

𝐸𝐸𝑓𝑓𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ：全球における将来の塩性湿地の総面積 [km2]

する種類の成長可能水温範囲は比較的低水温域に存在し，

𝑚𝑚𝑚𝑚

𝐸𝐸𝑓𝑓 ：全球における将来のマングローブの総面積 [km2]

低緯度域における種類は比較的高水温域となる．温暖化に

Lnmax：計算エリア数（198）

よって中・高緯度域の海水温が上昇した場合，現況の優占

𝑛𝑛
𝐸𝐸𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝：全球における現況の塩性湿地の総面積 [km2]種から形成される生態系面積は縮小する可能性が考えられ拡大することも考えられ，気候変動に伴って種の遷移が引

𝑛𝑛𝐸𝐸𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝：全球における現況のマングローブの総面積 [km2]

きおこる可能性がある（Takao et al., 2015b）．よって，特幅 [m]定の種類ではなく種全体を考慮した場合，水温変化に対す

𝑛𝑛：各エリアにおける将来のマングローブの岸沖方向の𝐿𝐿𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓

る反面，低緯度域での優占種の分布面積がより高緯度域へ

𝑛𝑛
𝐿𝐿𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓：各エリアにおける将来の塩性湿地の岸沖方向の分布

分布幅 [m]る適応力は大きい可能性がある．よって，本研究では成長

𝐿𝐿𝑛𝑛𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 ：各エリアにおける現況の塩性湿地の岸沖方向の分布

可能最低光量を面積変化の主要パラメータとし，水温につ幅 [m]

いては未考慮とした．

𝐿𝐿𝑛𝑛𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 ：各エリアにおける現況のマングローブの岸沖方向の海草藻場と海藻藻場，および次節で述べる塩性湿地とマ

分布幅 [m]ングローブにおいて，現況で分布していないエリアにこれ
らの生態系が出現する環境条件については，現状では未解
明な点が多々あることから，本研究では非分布エリアへのなお，潮汐データにおいては TOPEX/Poseidon データセッ

拡大は考慮せず，現況で分布しているエリアの岸沖方向のト（TPXO8-ATLAS; Egbert and Erofeeva, 2002）の 8 分- 13 -

茂木 博匡・桑江 朝比呂

図－8. 気候変動に伴うマングローブの植生幅と塩性湿地の分布幅の変化の模式図．左図と右図はそれぞれ現況と将来を表す．MSLt1 は現況の平均海面[m]，MSLt2 は将来の海面水位変動が加わった平均海面[m]，MHWSt1 と MLWSt1 はそれぞれ現況の大潮時の満潮海面[m]と干潮海面[m]，MHWSt2 と MLWSt2 は将来の海面水位変動が加わった大潮時の𝑠𝑠
満潮海面[m]と干潮海面[m]，𝐿𝐿𝑚𝑚
𝑝𝑝 と𝐿𝐿𝑝𝑝 はそれぞれ現況における岸沖方向のマングローブの植生幅[m]と塩性湿地の分布幅[m]，𝐿𝐿𝑓𝑓𝑚𝑚 と𝐿𝐿𝑓𝑓𝑠𝑠 は将来の海面水位変動が加わった岸沖方向のマングローブの植生幅[m]と塩性湿地の分布幅[m]，マングローブと塩性湿地の分布域はそれぞれ青と桃色の範囲で示す．

潮における現況（1986～2005 年）の計算値から各月におけ

3. 結果る大潮時の最高潮位と最低潮位を抽出し，それらを平均化することで予測計算に適用した．また 198 のエリアのうち，
マングローブは分布せず，塩性湿地のみ分布しているエリ

3.1 サンゴ生息分布面積の将来変化

アが複数ある．そこでは，MSL から MHWS までの潮間帯

サンゴ生息域は RCP2.6 と RCP8.5 それぞれにおいて

2100 年に 75%と 25%まで消失し，RCP8.5 において大幅

も塩性湿地の分布域とした．

に消失する結果となった．
2.9 懸濁物質の堆積速度

図－9 は，サンゴ生息分布域の将来変化予測の結果であ

底質が砂泥で形成される浅海生態系（海草藻場，塩性湿る．現況（図－9a）と比べると，RCP2.6 の 2050s では，地，マングローブ）では懸濁物質の堆積作用が生じる．さら東南アジアとオーストラリアの北岸およびキューバ沿岸で，には，底面摩擦や植生抵抗が集積速度を高め（Ward et al.,

水温上昇に伴うサンゴの消失が確認できる（図－9b）．

1984; Struve et al., 2003; Bouma et al., 2007 など），海面

RCP2.6 の 2090s になると，東南アジアでの消失域がさら上昇の相殺効 果を促進 する 可能性がある ．本研究 ではに拡がるが（図－9d），2050s と 2090s ともに東南アジアとDuarte et al.(2013)に基づき，海草藻場においては 1.68×10-

オーストラリア北岸，キューバ沿岸以外のエリアは比較的[m/月]の懸濁物質の堆積速度を考慮した．また，堆積速度

消失を免れる結果となった（図－9b,d）．RCP8.5 では，は計算期間を通して一定とした．塩性湿地とマングローブ

2050s において東南アジアとオーストラリア北岸やキューにおいては，これらの浅海生態系が分布する潮間帯が全エバのみならず，アメリカ西岸とスリランカや，中央アジア

リアにおいて岸沖方向 100m 以内となる．よって，本研究からアフリカ東岸にかけて，RCP2.6 よりも幅広い範囲でにおいて整理した岸沖方向の地形データの空間解像度を下消失が確認できる（図－9c）．2090s になるとさらに消失域

回り，堆積効果を十分に考慮できないことから，これら二は広がり，低緯度域におけるほとんどのサンゴは消失する

つの浅海生態系においては堆積速度を未考慮とした．

可能性が示された（図－9e）．一方で，日本を含む温帯域で4- 14 -

気候変動に伴う浅海生態系面積変化の全球推定

図－9. サンゴ生息分布域の将来変化予測：(a)現況, (b)RCP2.6 2050s, (c)RCP8.5 2050s, (d)RCP2.6 2090s,(e)RCP8.5 2090s （緑：現況のサンゴ生息分布域

赤：水温上昇によるサンゴ生息分布消失域

橙：水温上昇によるサンゴ生息分布拡大域）
は RCP8.5 でも消失を免れる結果となった（図－9c,e）．また水温上昇に伴うサンゴ生息分布域の拡大では，
RCP8.5 の3.2 海草藻場分布面積の将来変化

2090s においてのみ，地中海が新たなサンゴ生息分布域と海草藻場は RCP2.6 では 2090s において現況と大きく変わらないが，RCP8.5 においては現況よりも 10%以上拡大なる可能性が示された（図－9e）．
続いて，図－10 は現況から将来にかけての全球におけるする予測となった．

サンゴ生息分布面積の変化である．現況から 2030s にかけ

図－11 に海草藻場分布域将来変化の予測結果を示す．

て，RCP2.6 と 8.5 ともにおよそ 80%まで面積は縮小する

現況（図－11a）と比べると，RCP2.6 では，2090s にドミが，RCP2.6 ではその後緩やかな拡大・縮小がみられ，2090s

ニカ共和国沿岸において顕著に拡大する可能性が示されたには現況の 75%まで縮小する可能性が示された．一方で（図－11d）．一方で RCP8.5 では，アメリカ大陸東岸やドRCP8.5 においては，2030s 以降も右肩下がりで縮小し，ミニカ共和国沿岸，中央から南アメリカにかけての沿岸，

2090s に現況の約 25%の面積となり，RCP2.6 に比べるとアフリカ西岸の幅広いエリアで面積が拡大する予測となっサンゴは広域にわたって消失し，生息面積が大幅に縮小すたる可能性が示された．
- 15 -

茂木 博匡・桑江 朝比呂

図－10. サンゴの全球生息分布面積の変化：棒グラフは面積[×103 km2]（灰色：現況面積, 青：予測 (RCP2.6),
赤：予測 (RCP8.5)），実線は現況面積を 100%とした面積変化[%]（青：RCP2.6, 赤：RCP8.5）

図－11. 海草藻場の全球分布域の将来変化予測：(a)現況, (b)RCP2.6 2050s, (c)RCP8.5 2050s, (d)RCP2.6 2090s,(e)RCP8.5 2090s（カラーバーは現況面積を 100%とした面積変化を示す）- 16 -

気候変動に伴う浅海生態系面積変化の全球推定

図－12. 海草藻場の全球分布面積の変化：棒グラフは面積[×106 km2]（灰色：現況面積, 青：予測 (RCP2.6), 赤：予
測 (RCP8.5)），実線は現況面積を 100%とした面積変化[%]（青：RCP2.6, 赤：RCP8.5）

図－13. 海藻藻場の全球分布面積の変化：棒グラフは面積[×106 km2]（灰色：現況面積, 青：予測 (RCP2.6), 赤：予
測 (RCP8.5)），実線は現況面積を 100%とした面積変化[%]（青：RCP2.6, 赤：RCP8.5）（図－11c,e）．また RCP8.5 の 2090s の中央アジア沿岸で面積が拡大し，RCP2.6 においてはそれ以降にわずかに縮も面積が拡大する予測となった（図－11e）．RCP2.6 と 8.5

小した．2070s には再度拡大するがそれ以降再び縮小し，の両シナリオでは現況に比べて，日本と朝鮮半島から北側

2090s には現況とほぼ変わらない面積となった．一方で，のアジア東岸や東南アジア，地中海沿岸，東部を除いたオRCP8.5 は 2030s 以降も拡大を続け，2090s では現況よりーストラリア沿岸において面積が縮小し，オーストラリア

も 10%以上拡大する結果となった．

東岸とスリランカでは拡大する結果となった（図－11b－e）．
それ以外の地域では現況と面積が大きく変わらない結果と3.3 海藻藻場面積の将来変化なった．全体的な海草藻場の空間分布の変化においては，

図－13 は海藻藻場の全球面積の将来変化である．現況かRCP8.5 で拡大するエリアが多い結果となった（図－11c,e）．

ら 2090s まで，RCP2.6 と 8.5 共に－2～＋1%程度の範囲

海草藻場の全球総面積の将来変化については図－12 に示

内で面積変化を繰り返しているが，2040 年あたりからはす．RCP2.6 と 8.5 ともに，現況から 2030s にかけて分布

RCP8.5 において拡大傾向が強く，2090s にはおよそ 1%拡- 17 -

茂木 博匡・桑江 朝比呂

図－14. 塩性湿地の全球分布域の将来変化予測：(a)現況, (b)RCP2.6 2050s, (c)RCP8.5 2050s, (d)RCP2.6 2090s,(e)RCP8.5 2090s（カラーバーは現況面積を 100%とした面積変化を示す）
大する可能性が示された．一方で，RCP2.6 は 2090s には14b），2090s には現況とほぼ同じ面積まで回復する予測と現況 よりも 1%程度縮小する予測結果となった．

なった（図－14d）．RCP8.5 では 2050s と 2090s ともに中央アメリカ西部沿岸域では現況よりやや拡大する結果とな

3.4 塩性湿地分布面積の将来変化

ったが，北ヨーロッパでは縮小する予測となった（図－塩性湿地分布域は，RCP2.6 においては 2090s において

14c,e）．他のエリアにおいては RCP2.6 と RCP8.5 共に台現況と大きく変わらない結果となったが，RCP8.5 におい

湾や地中海では海面水位変化に伴って面積が縮小する予測ては 6%程度拡大する予測となった．

となったが，東アジア沿岸や中央アメリカ東岸，黒海では塩性湿地分布域の将来変化を図－14 に示す．RCP2.6 でむしろ拡大する結果となった（図－14b－e）．その他のエリ

は現況（図－14a）と比較し，中央アメリカ西岸では 2050s

アでは面積変化は小さく，現況とほぼ変わらない予測となにおいては現況よりやや拡大するが（図－14b），2090s でった．

は海面水位の変化によってその面積がさらに拡大する予測

図－15 において，塩性湿地全球分布面積の将来変化を示となった（図－14d）．また，2050s の北ヨーロッパでは海面

す．全球総面積では，RCP2.6 と RCP8.5 ともに 2090s に

水位の変化によって面積が縮小する結果となったが（図－かけて，海面水位の変化により現況よりも面積が拡大する- 18 -

気候変動に伴う浅海生態系面積変化の全球推定

図－15. 塩性湿地の全球分布面積の変化：棒グラフは面積[×103 km2]（灰色：現況面積, 青：予測 (RCP2.6), 赤：予
測 (RCP8.5)），実線は現況面積を 100%とした面積変化[%]（青：RCP2.6, 赤：RCP8.5）
結果となった．両シナリオとも 2030s にかけての面積拡大

小したが，RCP2.6 と同様にそれ以降はやや回復し，2090s

率はおよそ 4%で同等であったが，それ以降 RCP2.6 では

では現況と比べておよそ 0.3%の縮小となった．マングロー

2090s にかけて大きく変化しなかった．一方で，RCP8.5 でブ分布域の将来変化においては，現況から 2090s までおよは 2030s 以降も面積は少しずつ拡大し，2090s では現況にそ 1%以内での変化に留まり，現況と大きく変わらない可能

比べておよそ 6%拡大する可能性が示された．

性が示された．

3.5 マングローブ分布面積の将来変化

3.6 浅海生態系面積の統合解析

マングローブの分布域は 2090s まで現況から 1%以内の

図－18 は全浅海生態系の全球分布面積の将来変化である．

変化となり，RCP2.6 と RCP8.5 共に現況と大きく変わら

RCP2.6 と 8.5 の両シナリオとも，現況から 2090s までにない予測となった．

面積の縮小と回復が生じるが，現況と比べて最大で 2%程

図－16 はマングローブ分布域の将来変化である．
RCP2.6度の変化であった．また，2090s には現況と比べて RCP2.6の 2050s では北アメリカから中央アメリカにかけての東岸

はおよそ 1.5%，RCP8.5 はおよそ 0.7%の縮小となり，現は現況と変わらない結果であったが（図－16b），2090s に

況と大きく変わらない可能性が示された．全浅海生態系のはやや減少する予測となった（図－16d）．RCP2.6 と 8.5 の分布における各生態系の割合については，RCP2.6 と 8.5 に両シナリオでは，東南アジアにおいて，現況（図－16a）とおいて，サンゴが 2.6～2.7%，海草藻場が 7.4～7.6%，塩比べて海面水位の変化による生態系面積の拡大と縮小が混性湿地が 1.3%，マングローブが 3.7～3.8%の割合で変化し，在する結果となった（図－16b－e）．他の地域では現況と面

変化率は最大でも 0.2%程度となっていた．一方で，最大面積は大きく変化せず，全球的において現況と大きな差は生積を有する海藻藻場の割合が 84.6～86.3%での変化となり，じなかった．

浅海生態系の中での変化率が最大となっていた．各生態系

マングローブ全球分布面積の将来変化を図－17 に示す．

の面積の割合は，2090s にいたるまで海藻藻場が最大で，RCP2.6 においては，現況から 2050s にかけて海面水位変

次いで海草藻場，マングローブ，サンゴ，塩性湿地となって化の影響により生態系面積はおよそ 0.7%縮小したが，それおり，将来にわたって面積割合の順位は変動しない予測と以降はやや回復し，2090s では現況と比べて 0.5%縮小するなった．

結果となった．RCP8.5 では 2040s にかけておよそ 0.6%縮- 19 -

茂木 博匡・桑江 朝比呂

図－16. マングローブの全球分布域の将来変化予測：(a)現況, (b)RCP2.6 2050s, (c)RCP8.5 2050s, (d)RCP2.62090s, (e)RCP8.5 2090s（カラーバーは現況面積を 100%とした面積変化を示す）

図－17. マングローブの全球分布面積の変化：棒グラフは面積[×106 km2]（灰色：現況面積, 青：予測 (RCP2.6),
赤：予測 (RCP8.5)），実線は現況面積を 100%とした面積変化[%]（青：RCP2.6, 赤：RCP8.5）- 20 -

気候変動に伴う浅海生態系面積変化の全球推定

図－18. 浅海生態系の全球分布面積の変化：(a)RCP2.6，(b)RCP8.5，棒グラフは面積[×106 km2]（橙：サンゴ生息域，緑：海草藻場，紫：海藻藻場，桃：塩性湿地，青：マングローブ），実線は現況面積を 100%とした浅海生態系の面積変化．

図－19. 単位面積当たりの大気－浅海生態系間の CO2 フラックス（サンゴ域：Watanabe and Nakamura (2018)，海草藻場：Tokoro et al.(2014)，Tokoro and Kuwae (2018)，海藻藻場：Ikawa and Oechel (2015)，塩性湿地：Otani andEndo (2018)，マングローブ：Akhand et al.(2018)）

示 す ． マ ン グ ロ ー ブ に お け る 吸 収 速 度 が － 8,000
3.7 大気-浅海生態系間の CO2 フラックス[tgCO2/km2/yr]を超えて最大となっており，次いで塩性湿全浅海生態系による大気-浅海生態系間の CO2 フラック地，海藻藻場，海草藻場となっている．サンゴのみ大気へのスは，現況から 2090s にわたって大きく変化しない予測と放出源となっているが，その放出速度は他の浅海生態系になった．

よる吸収速度と比べると非常に小さい．本研究では，この前述した通り，浅海生態系は高い CO2 吸収機能を持つ．

CO2 フラックスを浅海生態系の分布面積予測結果に乗じる

既往の研究で報告されたそれぞれの浅海生態系の単位面積ことで，全球における大気-浅海生態系間の CO2 フラック

当たりの大気-浅海生態系間の CO2 フラックスを図－19 にスの将来変化を予測した（図－20）．両シナリオとも，現況- 21 -

茂木 博匡・桑江 朝比呂

(b)

(a)

図－20. 全球における大気－浅海生態系間の CO2 フラックスの将来変化：(a)RCP2.6，(b)RCP8.5（黄：サンゴ域，緑：海草藻場，紫：海藻藻場，桃：塩性湿地，青：マングローブ）

図－21. サンゴ生息分布エリアにおける年間最暖月 SST：(a)RCP2.6, (b)RCP8.5（灰色プロット：各計算領域における SST，黒い実線：全計算領域の SST の平均値，黒い点線：サンゴ白化の閾値となる SST30℃ライン）
から 2090s にいたるまで浅海生態系の総面積が大きく変化

比べて，気候変動によって消失する生息面積が極めて大きしなかったことから（図－18），大気-生態系間の CO2 フラいが（図－9，10），それよりも単位面積当たりの放出速度がックスも－5,000×106 [tgCO2/yr]程度を維持し，大きく変化

極めて小さいことが原因と考えられる（図－19）．

しなかった．単位面積当たりでの CO2 吸収速度はマングロ

4. 考察ーブが最大であったが（図－19），全球の浅海生態系における CO2 フラックスでは海藻藻場が最大となり，次いでマン
グローブ，塩性湿地，海草藻場となる予測結果となった．海4.1 水温上昇に伴うサンゴの消失

藻藻場における CO2 フラックスが最大となったのは，現況

サンゴの全球生息分布面積の変化においては，現況面積における面積が浅海生態系の中で最大であること（表－1）と比べて RCP2.6 では 2090s におよそ 75%まで縮小（25%と，将来予測においてもその最大面積が大きく変化せず維減），RCP8.5 ではおよそ 25%まで縮小（75%減）となる結持されたためである（図－13，18）．よって，気候変動の緩果となった（図－10）．図－21 はサンゴ生息分布エリアにお

和効果においても海藻藻場の役割は重要なものとなる可能

ける年間最暖月の SST である．RCP2.6 における水温の将性がある．一方で，唯一 CO2 の放出源となりうるサンゴ礁

来変化はほぼ横ばいで，半分以上のエリアでサンゴが白化の寄与率はほとんど確認できなかった．他の浅海生態系とする水温閾値（30℃）を下回る予測となっていた（図－21a）．
- 22 -

気候変動に伴う浅海生態系面積変化の全球推定

一方で RCP8.5 においては 2100 年まで全エリアにおいて化の予測計算を実施し，アンサンブル平均を算出していSST が上昇し続け，2050 年あたりを境に，半分以上のエリる．よって二つの研究では，適用した CMIP のバージョアが閾値を上回る予測となっていた（図－21b）．

ンや GCM 数に違いが生じている．このような主に二つ違既往の研究におけるサンゴ生息分布域の将来変化では，

いによって，本研究と既往研究では予測結果に差が生じて最良のシナリオで現況のおよそ 1/3，最悪のシナリオでほいると考えられる．また，複数の GCM の適用に関する議

ぼすべての面積が 2100 年までに消失する可能性が報告さ

論ついては 4.7 において詳述する．

れている（Frieler et al., 2013）．本研究における結果，特また，Yara et al.(2012)では日本の沿岸浅海域を対象としに最悪シナリオの RCP8.5 の結果（75%減）（図－10）とて将来のサンゴ生息域の変化を予測しており，2030s まで

比べると，大きな差がみられる．この原因については，1)に現況の半分，2040s までにほとんどが消失する可能性を

サンゴ生息域の面積と白化・斃死する水温条件，2)適用し示した．一方で本研究では，RCP2.6 と 8.5 共に日本沿岸部

た外力値（GCM）の二つが考えられる．まず 1)においてのサンゴ生息域は 2090s にいたるまで消失しない予測となは，本研究では UNEP-WCMC (2017d)のサンゴ生息域のっている．このような差異が生じた原因としては，1)空間

分布データを用いて、将来の面積変化を予測しているが、

解像度，2)サンゴのタイプ分け，3)使用した GCM が考えら

Frieler et al.(2013)は面積を考慮せず、水温変化のみでのれる．1)については，Yara et al.(2012)は日本沿岸域のみを予測となっている。水温変化においては、本研究では対象としており，日本近海を 1°の解像度で離散化して予測

Kayanne et al.(1999)に基づき，年間最暖月の平均 SST が計算を実施している．一方で本研究では全球沿岸浅海域を

30℃以上となった場合にサンゴの白化が生じることと対象として，計算負荷軽減などの理由から全球沿岸域をし，10 年間において 5 年以上生じた場合は白化に伴う斃

198 のエリアに区分しており，日本の沿岸域はその内の 1

死でサンゴ生息分布域が消失することとした．一方でエリアとなっている（図－1）．2)では，Yara et al.(2012)は，

Frieler et al.(2013)は，Degree Heating Month（DHM）

サンゴを熱帯・亜熱帯性と温帯性の二種に区分しており，を導入している．1DHM（℃ month）は，月平均 SST が

水温による生息可能・消失条件などについてそれぞれ区別基準となる期間の年間最暖月 SST より 1℃高い状態を示している（熱帯・亜熱帯性サンゴの生息可能 SST 範囲：18

しており，1≦DHM<2 の時に白化，2 以上の時に大量死～30℃，温帯性サンゴの生息可能 SST 範囲：10～18℃）．

をもたらす深刻な白化と診断される（Donner et al.,

それに対し本研究では，1 種のサンゴを考慮しており，サン2005）．他にも DHM を Week に置き換えた Degree

ゴの分布率は熱帯・亜熱帯域が圧倒的に高いことから，生heating Week（DHW）という指標もあり，これは DHW

息可能 SST 範囲においては熱帯・亜熱帯性サンゴの 18～が 4（℃ weeks）以上 8（℃ weeks）未満の時に白化，830℃を適用している．また，本研究では全球沿岸浅海域に以上の時に深刻な白化となる（NOAA Coral Reef Watch:

着目し，計算領域を 198 に区分していることから，緯度方

https://coralreefwatch.noaa.gov/satellite/index.php）．手法

向において広範囲にわたって熱帯域から温帯域まで統合さごとの再現性などについては今後も議論の余地があるが，れるエリアもあるため，サンゴは 1 種のみとしている．3)

本研究と既往研究とではこのような違いがある．次に 2)においては，本研究は CMIP5 の GCM の予測結果を適用については，Frieler et al.(2013)は将来にかけての水温変しているのに対し，Yara et al.(2012)は Frieler et al.(2013)

化を CMIP3（Climate Model Intercomparison Projectと同様に CMIP3 の GCM を採用している．主にこれらのphase 3）のモデルにおける予測結果を外力値としてお原因から，日本沿岸域でのサンゴ生息域の将来変化に差異り，本研究ではその後継となる CMIP5 モデルを導入してが生じたと考えられる．

いる（2.4 参照）．一方で，本研究では CMIP5 から 1 つのGCM（GFDL-ESM2M）を選択したが，既往研究では4.2 光合成可能最大水深の変化

CMIP3 から 19 の GCM を用いてサンゴ生息分布面積変

海草藻場と海藻藻場の分布面積変化の予測においては，- 23 -

茂木 博匡・桑江 朝比呂

図－22. 全球沿岸域において平均した(a)海草と(b)海藻の光合成可能最大水深（青：RCP2.6，赤：RCP8.5）
クロロフィル濃度を関数として，光合成可能最大水深を算

懸濁物質流入量の将来的な変化が植物プランクトンや透明出した（式 1－4）
．予測結果としては，2090s に海草藻場は度を大きく変化させる可能性があるが，陸域からの負荷は，現況と比べて最大で 10%程度拡大，海藻藻場は大きく変わ

土地利用開発などの影響を受けるため，特に将来にかけてらない可能性が示された（図－12,13）．ここで GFDL-の定量予測が非常に困難なものとなっている．これまでに，

ESM2M におけるクロロフィル濃度の予測結果から求めた

外洋からの海水と陸域由来の淡水が沿岸環境に与える影響

海草と海藻の成長可能最大水深(Zc)の将来変化を図－22 にについての研究例はいくつかあるが（例えば，Bianucci et示す．海草藻場と海藻藻場の Zc はそれぞれ 21～23m と 62

al., 2018 など），特定の沿岸域を対象としたものとなってお～66m 程度の範囲内で，現況から将来にかけて変化していり，全球規模においては知見が不十分となっている．また，た．また，2050 年あたりから RCP2.6 よりも RCP8.5 の方

それに関する将来予測についての研究はさらに不十分な状がやや大きくなり，両シナリオの差は海草藻場において最況となっているため，今後も研究を続けることが重要であ大でおよそ 1.6m（図－22a），海藻藻場において最大でおよると考えられる．

そ 3.7m となっていた（図－22b）．本研究では，海草藻場と海藻藻場の将来的な面積変化は，RCP2.6 よりも RCP8.5 に

4.3 海面水位変化の影響

おいて拡大傾向が強い結果となっていた（図－12, 13）．こ海草藻場と塩性湿地の将来の全球面積はやや拡大で，海れまでの研究で，気候変動に伴うクロロフィル濃度の将来藻藻場とマングローブはやや縮小となり，これらの浅海生的な変化は，温暖化による表層の水温上昇によって成層化

態系はサンゴ生息域と比べると現況から将来にかけての面が強化され，湧昇などによるより深い層からの栄養塩供給

積変化は小さかった（図－12,13,15,17）．しかし空間分布が減少し，植物プランクトンの生産速度も低下することかにおいて，特に海草藻場と塩性湿地においてはエリアごと

ら，クロロフィル濃度が低下する可能性が指摘されているに将来面積の縮小と拡大の度合いに明確な差が生じている（付録 A）．その結果，海洋の透明度が高くなるので，本研（図－11,14）．この原因については二つの理由が考えられ究では RCP8.5 において面積の拡大傾向が顕著であった可る．一つはエリアごとの海面水位変化の違いである．図－

能性がある．

23 は，全球沿岸域における将来の海面水位変化である．

しかし，沿岸域の植物プランクトンは，河川や湧水を通RCP2.6 における 2090s の平均海面水位変動はおよそした栄養塩負荷の影響を強く受けるため，外洋に比べてク0.008m，RCP8.5 は 0.06m で，平均的な変化量はあまり大ロロフィル濃度の変化が大きいことが予想される．また，きくなかった．一方で，2090s における海面水位変化の最本研究で適用した Zc の計算手法はクロロフィルを関数とし大値と最小値は，
RCP2.6 でおよそ 0.2m と－0.3m，RCP8.5ており，懸濁物質は考慮していない．陸域からの栄養塩やでおよそ 0.3m と－0.6m となり，RCP8.5 における海面水- 24 -

気候変動に伴う浅海生態系面積変化の全球推定

図－23. GFDL-ESM2M の全球沿岸域における将来の海面水位の変動：(a)RCP2.6, (b)RCP8.5（灰色プロット：各計算領域における海面水位変化，黒い実線：全計算領域における海面水位変化の平均）
位変化の幅はおよそ 0.9m となっている．ここで留意すべ

急激な面積拡大へと繋がった．

きは，気候変動によって海面が上昇するだけではなく，低本研究では，塩性湿地とマングローブの面積変化におい下するエリアも存在することである．全球平均では，気候ては海面水位変化の影響のみを考慮している．よって，海変動によって海面水位は上昇傾向であるが，海上風の変化

面水位変化がこれら二つの浅海生態系に与える影響を評価

や水温上昇，融解氷の増加に伴う海流の変化や地盤沈下なするため，塩性湿地とマングローブの海面水位変化によるどによって，局所的には水位低下をもたらす可能性がある消失面積と拡大面積を図－25 に示す．塩性湿地の RCP2.6（Syvitski et al., 2009; Church et al., 2013）．このように，においては，2060s にかけて消失する面積が比較的大きい地域ごとに海面水位変化量が異なるため，エリアごとの浅（図－25a）．最大消失面積はおよそ 15,500 km2 であるが，海生態系の面積変化率も異なってくる．二つ目は，海面水最大拡大面積はそれを超える 16,700 km2 となっている．続

位の変化と岸沖方向の地形勾配の関係によるものである．

いて RCP8.5 は RCP2.6 よりも変化が大きく，2080s まで

図－24 は，塩性湿地における地形勾配と海面水位との関係

消失・拡大面積は大きくなり続け，最大消失面積はおよその模式図である．平均海面を基準として，陸側の地形勾配

23,300 km2 となった（図－25b）．現況面積がおよそ 54,700

が海側の地形よりも比較的緩やかとなるエリアで海面上昇

km2 であるため，RCP8.5 においては海面水位の変化によが生じた場合，潮間帯に分布する塩性湿地では，海面上昇って塩性湿地のおよそ 43%が将来的に消失する予測となっによる浸水幅（生態系面積消失域）よりも，海面上昇によっている．しかし，拡大面積は消失面積を上回っており，およて新たに出現する潮間帯（生態系面積拡大域）の方が広く

そ 24,700 km2 となっている．マングローブにおいても，塩なる（図－24a）．一方で海面が低下した場合，海面上昇時と性湿地と同様で RCP2.6 での消失・拡大面積の変化率は比は逆に，拡大域よりも消失域の方が大きくなる（図－24b）．

較的小さく，RCP8.5 では相対的に 2090s まで大きくなり陸側の地形勾配が海側の地形よりも比較的急峻となる場合

続ける予測となっていた（図－25c,d）．RCP2.6 における最は，緩やかな場合とは逆に，海面上昇時は拡大域よりも消大消失面積と拡大面積は 2060s であり，それぞれおよそ

失域が大きくなり（図－24c），海面下降時は拡大域の方が23,900 km2，23,000 km2 となった（図 25c）．RCP8.5 では大きくなる（図－24d）．塩性湿地では，2030s にかけて急激

2090s で最大で，消失面積は 28,200 km2，拡大面積は 27,700

な面積拡大が予測された（図－15）．これは，2030s にかけ

km2 となり，マングローブにおいては消失面積が拡大面積て急激な海面低下が予測されている地域があること，またを上回る結果となった．塩性湿地（拡大面積 > 消失面積）

その地域における海岸線から陸側の地形勾配よりも海側のとマングローブ（消失面積 < 拡大面積）で消失と拡大面積

地形勾配が顕著に緩やかであることから（図－24d に該当），の比率が異なるのは，それぞれの生態系が分布する潮間帯- 25 -

茂木 博匡・桑江 朝比呂

図－24. 塩性湿地における地形勾配と海面水位変化との関係の模式図（マングローブが存在しないと仮定していることから平均海面から満潮海面までの潮間帯も塩性湿地の分布域としている）：(a)海岸線から海側よりも陸側の勾配が緩やかな地形で海面上昇が生じた場合，(b)海面下降が生じた場合，(c) 海岸線から海側よりも陸側の勾配が急峻な地形で海面上昇が生じた場合，(d) 海面下降が生じた場合，地形分布図の緑は海面水位の変動によって塩性湿地が拡張する範囲，赤は消失する範囲を表す．
（MSLt1：現況の平均海面，MHWSt1：現況の大潮時における満潮海面，MLWSt1：現況の大潮時における干潮海面，

MSLt2：将来の平均海面，MHWSt2：将来の大潮時における満潮海面，MLWSt2：将来の大潮時における干潮海面）- 26 -

気候変動に伴う浅海生態系面積変化の全球推定

図－25. 海面水位変化による塩性湿地とマングローブの消失面積（黒）と拡大面積（灰）：(a)RCP2.6 における塩性湿地，(b)RCP8.5 における塩性湿地，(c)RCP2.6 におけるマングローブ，(d)RCP8.5 におけるマングローブの違いによる影響である．マングローブは平均海面よりもる RCP2.6 の面積は現況と比べて，2090s に塩性湿地は

陸側の潮間帯に分布するのに対し，塩性湿地は平均海面よ104%，マングローブは 99.5%，RCP8.5 においては塩性湿りも海側の潮間帯（マングローブが存在しないエリアでは

地で 106%，マングローブでは 99.7%の予測結果となり，陸側にも分布）するため，生態系が分布するエリアの地形

既往研究の予測域内に含まれているが，シナリオごとに一が受ける海面水位変化の影響が異なるためである．しかし，つの予測結果となっている．既往研究においてそれぞれの両生態系それぞれの消失面積と拡大面積は比較的近い値とシナリオで予測幅がみられるのは，RCP シナリオに加えて，なっている．このように海面水位変化によって浅海生態系

１）懸濁物質の堆積による海面上昇の相殺を考慮且つ堆積面積の消失は起きるが，一方で海面水位変化によって新た速度を変化させたケースを加えていること，２）沿岸部にに同等面積の浅海生態系が出現することで，拡大面積が消おける人口密度を社会経済（SSP）シナリオ（van Vuuren et

失面積を相殺し，将来の浅海生態系面積を大きく変化させal., 2014）に基づいて変化させ，それに基づき海面水位変化なかった．しかし，海面上昇に伴う消失域，すなわち浸水域に対する適応度合いを変化させたケースを加えているための被害などについても今後定量評価していくことが必須でである．他にも，主に全球沿岸域の計算領域数や使用したある．

GCM と地形データなどが異なっていることで（付録 B），予

塩性湿地やマングローブを含む干潟生態系の面積変化に測結果に差が生じていると考えられる．4.2 で述べたよう関する既往研究においては，Schuerch et al.(2018)も全球規に，全球規模において陸域からの負荷が沿岸域に与える影模における面積変化を予測しており，彼らは現況と比べて響についてはいまだ知見が不十分であること，また将来の2100 年におよそ 90～120%（RCP2.6），RCP8.5 で 70～

社会経済の動向に伴う土地利用開発などによる浅海生態系

160%（RCP8.5）の予測結果を示している．本研究におけへの人為的影響についての予測もいまだ不十分であるため- 27 -

茂木 博匡・桑江 朝比呂

図－26. 懸濁物質堆積効果の有無による海草藻場面積変化の違い：(a)RCP2.6，(b)RCP8.5（薄い灰色は現況面積，黒は「堆積効果あり」の面積，濃い灰色は「堆積効果なし」の面積を示す）（4.7 で詳述），この既往研究には多くの誤差が含まれていおよび最大（およそ 262km2）となり，堆積効果による面積る可能性も示唆される．また，既往研究で採用している地

縮小軽減率はおよそ 0.4%と 0.8%であった．よって，懸濁形データ（SRTM-3）は樹木などの植生高さによる誤差の除物質の堆積による海底面のかさ上げ効果が，生息可能最大

去 が 不 十 分 で あ る こ と も 指 摘 さ れ て お り

水深までの分布幅を拡大し，0.3～0.8%程度の面積拡大に寄（ http://hydro.iis.u-tokyo.ac.jp/ ~yamadai/MERIT_DEM

与している可能性が示された．しかし，陸域由来の懸濁物/），それが予測誤差をさらに大きくしている可能性も考え

質濃度は環境変化や土地利用状況などによって変化する可られる．

能性があるため，懸濁物質の堆積効果についてはこれから

海草藻場および海藻藻場の分布面積変化においても海面も検討し続ける必要がある．

水位変化の影響を受けるが，生息可能水深が深いことから，塩性湿地とマングローブも，海草藻場と同様に底質が砂

岸沖方向の分布幅は塩性湿地やマングローブと比べて大幅

泥で形成される生態系であるため，懸濁物質の堆積作用がに広く，また海面水位の将来的な変化（図－23）に比べて，生じているが，2.9 で述べたように潮間帯の幅が本研究でクロロフィル濃度変化に伴う光合成可能最大水深の変化の整理した地形データの岸沖方向の空間解像度を大きく下回方が大きいことからも（図－22），海草藻場と海藻藻場におることから，堆積効果を未考慮としている．

いては塩性湿地とマングローブに比べて海面水位変化の影
響は小さいと考えられる．

4.5 SROCC（IPCC, 2019）との比較
これまでの浅海生態系の面積変化に関する研究は，特定4.4 懸濁物質の堆積の影響の生態系のみに着目してきたため，本研究では主要生態系

図－26 は，懸濁物質の堆積による海草藻場の面積変化の全てを考慮して将来予測を行った．その結果，サンゴ以外違いである．RCP2.6 と 8.5 共に，「懸濁物質の堆積あり」の生態系は気候変動の影響に適応することから，将来面積のケース（図－12 の結果と同様）の方が，面積縮小率が軽は現況と大きく変わらない予測となった．一方で，IPCC減された．RCP2.6 における「堆積あり」と「堆積なし」の(2019)でもこれら浅海生態系を扱っており，中でも塩性湿ケース間の差は 2030s で最小（およそ 107km ）となり，地・マングローブ・海草藻場を「沿岸湿地」という生態系に2090s で最大（およそ 250 km2）となり，それぞれ堆積効

統合し，Blankespoor et al.(2014)と Crosby et al.(2016)，

果による面積縮小軽減率はおよそ 0.3%と 0.8%であった．

Spencer et al.(2016)の報告を踏まえて，2100 年までに現況

RCP8.5 における両ケース間の差も RCP2.6 と同程度で，から 20～90%と大幅に消失すると予測している．本研究で2030s と 2090s に両ケース間の差が最小（およそ 113km ）は，これらの 3 生態系は現況と同程度か拡大する予測とな

22- 28 -

気候変動に伴う浅海生態系面積変化の全球推定

図－27. 4GCM における(a)RCP2.6 と(b)RCP8.5 の全球沿岸域の平均 SST の比較（青：GFDL-ESM2M，赤：HadGEM2-ES，緑：IPSL-CM5A-LR (Dufrense et al., 2013)，黄：MIROC-ESM-CHEM (Watanabe et al., 2011)，
黒：最大・最小値の ΔSST）っており，IPCC (2019)の予測結果と差異が生じている．

の予測に基づいて仮定した分布である．今後，実際のグレ

Blankespoor et al.(2014)は 2100 年までの海面上昇量を 1m

ーインフラの分布を考慮することで塩性湿地やマングローと し て 予 測 し て い る が ， こ の 上 昇 量 は IPCC(2019) のブの面積の予測精度を向上できる可能性がある（4.9 にて

RCP8.5 の予測値（図－6 参照）を超えうる過大なものとな詳述）．ちなみに，Scherch et al.(2018)も，これら既往研究っている．Crosby et al.(2016)は海面上昇速度観測値のメタの地形の考慮が不十分であることを指摘し，それを解消し解析に基づいた将来予測となっており，対象エリアも既往

たうえで将来的に塩性湿地などの面積が拡大することを予研究の観測エリアに限定されるため，全球スケールでの予測している（4.3 で詳述）．

測には至っていない．よって，空間的なバイアスが生じてまた，IPCC (2019)における沿岸湿地では海草藻場も含めいることが懸念される．Spencer et al.(2016)は HadGEM2-ているが，実際のところ海草は潮下帯まで分布している（最ES による海面上昇速度の予測値を用いて将来の湿地面積）．よって，海草が生
深生息域は 90m（Den Hartog, 1970）

変化を推定しているが，海面上昇による生態系面積の拡大

息可能とするポテンシャルエリアは幅広いが，IPCC (2019)

は未考慮となっている．本研究でも，海面変位による塩性ではその生息可能域の考慮が不十分であるため，海草藻場

湿地の拡大面積を未考慮とした場合， RCP8.5 においての全体面積の将来変化予測にはいたっていない．海藻藻場

2100 年までに現況のおよそ 43%が消失する予測となる（図面積の将来変化について，IPCC (2019)では 2050 年から－25b）．以上のことから，IPCC(2019)では沿岸湿地面積が2100 年にかけて，RCP2.6 で南限が 40 km の北上，RCP8.5

大幅に消失する予測となった可能性が示唆される．他にも，では 406 km 北上することを報告しているが，これは太平

地 形 デ ー タ の 空 間 解 像 度 に お い て ， Blankespoor et

洋北西部に限定した予測に留まっており（ Wilson et al.,al.(2014)では約 500 km，Spencer et al.(2016)では約 3.6 km

2019），面積変化についても定量的な予測には至っていなと本研究（約 450 m）と比べてかなり低いという違いもあい．サンゴ生息可能面積の将来変化については， IPCCる．一方で，Spencer et al.(2016)は全球沿岸域の計算領域(2019)は Frieler et al.(2013)と同様の手法を採用しており，数を Scherch et al.(2018)と同様に 12,148 と高解像度に分サンゴ生息域の面積を考慮しておらず，主に水温変化での割したうえで，グレーインフラの影響や沿岸湿地の生態系予測に留まっている（4.1 参照）．

タイプの遷移（例えば，植生のある沿岸湿地から非植生の沿岸湿地への遷移など）を考慮している．但しここで考慮

4.6 水温上昇と浅海生態系における呼吸・有機物分解速したグレーインフラは，実際の分布データに基づいて考慮度の変化したものではなく，Hinkel et al.(2014)が将来の沿岸浸水域

浅海生態系の中で最大面積となる海藻藻場をはじめ，海- 29 -

茂木 博匡・桑江 朝比呂

図－28. 海面上昇に対する塩性湿地の適応におけるグレーインフラが及ぼす影響の模式図．上段と下段はそれぞれ「グレーインフラなし」と「グレーインフラあり」を表す．（MHWSt1: 現況の満潮海面，MLWSt1: 現況の干潮海面，

MHWSt2: 海面上昇後の満潮海面，MLWSt2: 海面上昇後の干潮海面）
草藻場，塩性湿地，マングローブは RCP2.6 と RCP8.5 の

洋化学・物理データが比較的充実している GFDL-ESM2M

両シナリオにおいて現況から将来にかけて面積が大きく変の計算結果を適用した．2.4 で前述したとおり，CMIP5 に化しなかったことから，大気-浅海生態系間の CO2 フラッ

おける RCP 実験においては 40 を超える GCM が採用され

クスも現況と大きく変わらない結果となった（図－20）．している．しかし，それぞれのモデルによって計算結果が異かし，水温上昇に伴って浅海生態系における呼吸速度や有なるため，予測幅が生じていることが指摘されている．図

機物分解速度も上昇することが知られている（付録 C）．気－27 は，一例として GFDL-ESM2M を含む 4 つの GCM

候変動によって海水温が上昇すると，呼吸速度と有機物のの全球沿岸域における平均 SST の予測値を比較したもので分解速度の促進により，海水中の CO2 濃度が上昇し，大気ある．RCP2.6 と 8.5 ともに，現況計算（1986-2005）におからの CO2 吸収速度が低下，あるいは浅海生態系から大気いては最大値と最小値の差がおよそ 0.6℃であるが，2090

への放出に転じる可能性がある．また，緯度方向の違いや年代においては RCP2.6 ではおよそ 1.6℃ （図－27a），

大気・海洋循環の変化によって，水温の変化傾向は時空間

RCP8.5 ではおよそ 3.3℃の予測差が生じる（図－27b）．こ的に異なる可能性がある（例えば，Minobe, 1997; Loberのような差が発生する原因を特定するには，GCM の構造

and Garrett, 1978 など）．さらには，生活排水などの人為影が複雑であるためその議論は容易ではないが，それぞれの響や河川の有無や地下水供給量などの違いで，陸域負荷もモデルで設定している空間・時間解像度，計算スキームや時空間的に異なる可能性がある（例えば， Beusen et al.,

取り入れている変数量の違いなどから，計算結果の再現性

2005; Seitzinger et al., 2005; He et al., 2011）．このようが異なっていると考えられる．また計算期間が長期にわたな影響を考慮したうえで，大気-浅海生態系間の CO2 フラ

るにつれ，誤差が積み重なる期間が長くなることから，現ックスを予測していく上ためには，水温や水質などの変化

況よりも将来予測の方が予測差は大きくなる．さらには，に伴って光合成速度や呼吸速度などをダイナミックに定量

温室効果ガスなどの負荷量が大きくなるにつれて，環境変評価できるプロセスモデル（例えば，田口ら,2014; Sohma化の振幅も大きくなることから，RCP2.6 よりも 8.5 におet al., 2018 など）を応用していくことが有効手法の一つといて予測幅が大きくなると考えられる．よって，適用する考えられる．

GCM によって浅海生態系の面積変化にも差が生じる可能性があることから，今後複数の GCM の外力値を用いて予4.7 GCM の計算結果（外力値）の差測幅を示し，将来変化を議論していくことも重要となる．

本研究では浅海生態系の面積変化予測の外力値として海- 30 -

気候変動に伴う浅海生態系面積変化の全球推定

4.8 土地利用開発と浅海生態系

ーインフラの抽出を試みたが，大韓民国などのようにグレ本研究における浅海生態系の分布変化予測は，気候変動

ーインフラデータの公開状況が不十分な国もあり，全球スの影響のみを考慮したものである．だが，沿岸域においてケールでの抽出には至っていない．また衛星画像の解像度

は埋め立てや生活排水を含んだ河川水の流入などの土地利の限界から，比較的大きな長さと天端幅を有する堤防の抽用開発も，浅海生態系に多大な影響を与える可能性がある．

出だけに留まっており，護岸の抽出には到達していない．

例えば，東京湾においては人間活動による影響で，1930 年

よって，グレーインフラ分布データの全球スケールでの集

代から 1980 年代までのおよそ 50 年の間におよそ 26%の積情報は不十分であるため，本研究でもグレーインフラの干潟が消失している（古川ら, 1999）．また全球スケールで影響を考慮するには至っていない．今後，全球スケールでは主に土地利用開発によって，海草藻場は 1990～2000 年のグレーインフラの分布データを充実させるだけではなく，の間におよそ 1.26%が消失（Waycott et al., 2009），マング

グレーインフラを考慮したうえで気候変動が浅海生態系分

ローブとケルプ（コンブ目に属する海藻）においては今日

布の将来変化に与える影響を予測していくことが必要となに至るまでにそれぞれ年間あたりおよそ 1%（Thomas et al.,る．特に我が国日本はグレーインフラの分布データが十分

2017）と 1.8%（Krumhansl et al., 2016）の速度で消失し整備されているので，適応に重点を置いた気候変動対策とてきたことが報告されている．さらには，塩性湿地とマンして，防災効果や費用対便益効果を最大限に引き出せるググローブを含む干潟は，1984 年以降に 16.02%（およそリーンインフラとグレーインフラのベストミックスなどに

20,000km2 ）が消失したとの報告もある（ Murray et al.,

関する研究をリードしていくべきであろう．

2018 ）．今後も気候変動のみならず土地利用開発の影響を
5. あとがき受ける可能性があるが，これらは社会経済の動向によって大きく左右されるため，その定量予測が困難な状況である．
気候変動のみならず，それによって変化する社会経済の動

浅海生態系は CO2 吸収速度が極めて高いことから気候変

向や，両者の相互作用を考慮したうえで，浅海生態系の分動の緩和としての活用が期待されている．また，サンゴや布予測を検討していくことが必要である．

マングローブを中心とした生態系は波浪減衰など防災・減災効果（Eco-DRR）を有することなどから，気候変動の適

4.9 グレーインフラと浅海生態系

応においても関心が高い．生態系は気候変動に伴う水温や日本を含めた海に面する多くの国々では，その沿岸部に海面水位などの変化に適応できず分布面積が縮小する可能

堤防や護岸などのグレーインフラが分布している．グレー性があるが，一方で環境変化に適応し，分布域が変化ある

インフラが存在する浅海域で気候変動に伴う海面水位の変いは拡大する可能性もある．しかし，現時点で浅海生態系化が生じた場合，浅海生態系の分布に大きな影響を及ぼすの将来予測に関する研究は，全球浅海域ではなく特定の浅可能性がある．例えば海面上昇が生じた場合，グレーイン海域を対象としているか特定の浅海生態系のみに着目したフラの存在によって，潮間帯に分布する塩性湿地やマング

ものがほとんどである．そこで本研究では，全球におけるローブなどは陸側への拡大・移動が妨げられ，海面上昇に

沿岸浅海域の地形データと浅海生態系分布データを整理・対する適応力が大幅に低下する可能性がある（図－28）．ま統合し，全球気候モデルの計算結果を外力値として，主要た，海面上昇とグレーインフラの存在によって，潮間帯がな浅海生態系（サンゴ生息域，海草藻場，海藻藻場，塩性湿

消失し，浸水したコンクリート部分に，岩礁帯を生息域と地，マングローブ）の面積の将来変化を統合的に予測した．

する海藻類が新たに分布する可能性がある．よって，グレ

その結果，サンゴは海水温変化に伴い，将来的な温室効

ーインフラの存在と気候変動の影響によって，将来の浅海

果ガスの排出量が最小となるシナリオ（ RCP2.6 ）では，生態系の空間分布はより複雑化する可能性がある．熊野ら

2090s 年に現況のおよそ 26%，温室効果ガスの排出量が最（2018）は衛星画像と Digital Surface Model を用いてグレ大となるシナリオ（RCP8.5）では 75%まで大幅に消失する- 31 -

茂木 博匡・桑江 朝比呂

可能性が示された．その他の生態系（海草藻場，海藻藻場，変動の緩和策と適応策の統合的戦略研究」の助成によるも塩性湿地，マングローブ）においては，沿岸域のクロロフィのである．

ル濃度の減少に伴う光透過率の増大や海面水位変化への適

参考文献

応によって，面積は現状維持あるいは拡大する可能性が示された．よって，サンゴは大幅に消失してしまう可能性があるが，その他の浅海生態系は気候変動に伴う環境変化に熊野直子, 川嶋良純, 箭内春樹, 田村誠, 横木裕宗, 桑原

適応し，気候変動の緩和や防災・減災に効果をもたらす可祐史 (2018): 衛星画像と数値表層モデルを用いた海能性が示された．

岸堤防抽出手法の提案, 沿岸域学会誌, Vol.30, No.4,

pp.89-100.

本研究の成果は，全球浅海域の生態系面積の将来変化を考慮したうえでブルーカーボンの定量化が可能となるので，

栗原晴子, Wouters J, 安田直子 (2019): 海洋酸性化によ浅海生態系による気候変動緩和効果のより高精度な定量評るサンゴ礁形成への影響, 日本海洋学会 2019 年度秋

価に貢献できる可能性がある．さらには，海面上昇や極端

季大会講演要旨集, pp.222.

気象の発生によって増大しうる沖合波浪エネルギーを抑制

桑江朝比呂, 吉田吾郎, 堀正和, 渡辺謙太, 棚谷灯子, 岡

させるうえで Eco-DRR や堤防や護岸などの人工資本（グ田知也, 他 (2019): 浅海生態系における年間二酸化レーインフラ）とのベストミックスの検討にも貢献し，気炭素吸収量の全国推計, 土木学会論文集 B2 (海岸工候変動の適応効果への応用も期待できる．今後，保全や移学), Vol.75, No.1, pp.10-20.

植などの活動によって浅海生態系による気候変動対策効果

田口浩一, 刘阳, 叶灵娜 (2014): 大村湾の貧酸水塊の消をさらに高くできることが期待できる．しかし，気候変動長に関する考察, 海洋理工学会誌, Vol.20, No.1&2,に伴う温度上昇などは社会経済に対しても大きな影響を与pp.11-27, doi:10.14928/amstec.20.1-2_22.

えうるので，浅海生態系の保全活動などに伴う費用対便益

田所和明 (2014): 「海」の変化 II プランクトン・基礎生を十分に考慮しつつ，気候変動対策を推進していくことが産-海洋生態系に対する地球温暖化の影響-, 農林水産

重要となる．

省 平成 26 年度 委託プロジェクト研究 気候変動に対（2020 年 3 月 6 日受付）

応した循環型食料生産等の確立のためのプロジェクト,
地球温暖化による「海」と「さかな」の変化 日本の海，謝辞

サケ・サンマ・イカはどうなる？,

pp.9-18,

https://www.naro.affrc.go.jp/org/niaes/ccaff/conferenc
e2014/images/seika20141204_fishery.pdf.

地形データおよび生態系分布データなどの整理・統合においては，㈱サイエンスアンドテクノロジーの柳田圭悟氏，

古川恵太, 桑江朝比呂, 細川恭史（1999）: 干潟環境調査

近藤桂一氏から多大なるご助力を頂いた．また，地形デー-環境条件と生物分布-, 港湾技研資料, No.97.

タと生態系分布データの活用においては，国立環境研究所

Akhand A, Chanda A, Das S, Hazra S and Kuwae Tの山野博哉博士，井上智美博士からご助言，ご助力を頂い(2018): CO2 fluxes in mangrove ecosystems., In

た．同じく山野博哉博士からは，サンゴの生息分布面積変Kuwae T and Hori M (eds) Blue carbon in shallow化の予測においてもご助言を頂いた．GCM や TPXO など

coastal ecosystems: carbon dynamics, policy andのデータ解析においては，港湾空港技術研究所の小硲大地

implementation, Springer, Singapore, pp.185-221.

氏からご指導，ご助言を頂いた．本論文の作成においては，

Beusen WHA, Dekkers MLA, Bouwman FA, Ludwig W

港湾空港技術研究所の吉江宗生氏および栗山善昭博士からand Harrison J (2005): Estimation of global river

貴重なコメントを頂いた．

transport of sediments and associated particulate C,

本研究の一部は，環境省環境研究総合推進費 S-14「気候N, and P., Global Biogeochem. Cycles, Vol.19,- 32 -

気候変動に伴う浅海生態系面積変化の全球推定

coral bleaching and required rates of adaptation under

GB4S05, doi:10.1029/2005GB002453.

climate change., Glob. Change Biol., Vol.11,

Bianucci L, Long W, Khangaonkar T, Pelletier G, Ahmed
A, Mohamedali T, et al. (2018): Sensitivity of the

pp.2251-2265, doi:10.1111/j.1365-

regional ocean acidification and carbonate system in

2486.2005.01073.x.
Duarte C (1991): Seagrass depth limits., Aqat. Bot.,

Puget Sound to ocean and freshwater inputs.,

Vol.40, pp.363-377.

ELEMENTA Science of the Anthropocene, Vol.6,

Duarte CM, Middelburg JJ and Caraco N (2005): Major

No.2, doi:10.1525/elementa.151.

role of marine vegetation on the oceanic carbon

Blankespoor B, Dasgupta S and Laplante B (2014): Sea-

cycle., Biogeosciences Discuss, Vol.1, pp.659-679.

level rise and coastal wetlands., Ambio, Vol.43, No.8,
pp.996-1005, doi:10.1007/s13280-014-0500-4.

Duarte CM, Losada JI, Hendriks EI, Mazarrasa I and

Bouma TJ, van Duren AL, Temmerman S, Claverie T,

Marba N (2013): The role of coastal plant

Blanco-Garcia A, Ysebaert T and Herman JMP

communities for climate change mitigation and(2007): Spatial flow and sedimentation patterns

adaptation., Nature Clim. Change., Vol.3, pp.961-

within patches of epibenthic structures: Combining

968, doi:10.1038/NCLIMATE1970.
Dufrense -LJ, Foujols -AM, Denvil S, Caubel A, Marti O,

field, flume, and modelling experiments., Cont. Shelf
Res., Vol.27, pp.1020−1045,

Aumont O, et al. (2013): Climate change projections

doi:10.1016/j.csr.2005.12.019.

using the IPSL-CM5 Earth System Model: from
CMIP3 to CMIP5., Clim Dyn, Vol.40, pp.2123-2165,

Bridgham SD (2014): Carbon dynamics and ecosystem

doi:10.1007/s00382-012-1636-1.

processes., In: Batzer DP, Sharitz RR (eds), Ecology

Dunne PJ, John GJ, Adcroft JA, Greffies MS, Hallberg

of freshwater and estuarine wetlands., University ofCalifornia Press, Berkeley, pp.277-309.

WR, Shevliakova E, et al. (2012): GFDL’s ESM2

Church JA, Clarck PU, Cazenave A, Gregory JM,

global coupled climate-carbon earth system model.

Jevrejeva S, Levermann A, et al. (2013): Sea level

Part I: Physical formulation and baseline simulation

change., PM Cambridge University Press, pp.1148.

characteristics., J. Clim, Vol.25, pp.6646-6665.
Durr HH, Laruelle GG, van Kempen MC, Slomp PC,

Collins JW, Bellouin N, Doutriaux-Boucher M, Gedney N,
Halloran P, Hinton T, et al. (2011): Development andMeybeck M and Middelkoop H (2011): Worldwide

evaluation of an Earth-System model – HadGEM2.,

typology of nearshore coastal systems: Defining the

Geoscientific Model Development, Vol.4, No.4,

estuarine filter of river inputs to the oceans.,

pp.1051-1075, doi:10.5194/gmd-4-1051-2011.

Estuaries Coasts, Vol.34, pp.441-458,
doi:10.1007/s12237-011-9381-y.

Crosby CS, Sax FD, Palmer EM, Booth SH, Deegan AL,

Egbert GD and Erofeeva SY (2002): Efficient inverse

Bertness DM and Leslie MH (2016): Salt marsh
persistence is threatened by predicted sea-level rise.,modeling of barotropic ocean tides., J. Atmos. Ocean.

Estuarine, Coastal Shelf Sci., Vol.181, pp.93-99,

Technol., Vol.19, pp.183-204.
Frieler K, Meinshausen M, Golly A, Mengel M, Lebek K,

doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.ecss.2016.08.018.

Donner DS and Hoegh-Guldberg O (2013): Limiting

Den Hartog C (1970): The seagrasses of the world., North

global warming to 2 ℃ is unlikely to save most coral

Holland Publishing Company, Amsterdam.

reefs., Nat. Clim. Change, Vol.3, pp.165-170,

Donner SD, Skirving WJ, Little CM, Oppenheimer M anddoi:10.1038/NCLIMATE1674.

Hoegh-Guldberg O (2005): Global assessment of- 33 -

茂木 博匡・桑江 朝比呂

Gattuso J-P, Gentili B, Duarte MC, Kleypas AJ,

reef flats of Ishigaki Island, Ryukyu Islands., Journal

Middelburg JJ and Antoine D (2006): Lightof the Japanese Coral Reef Society, Vol.1, pp.73-82

availability in the coastal ocean: impact on the(in Japanese with English abstract).
Kleypas JA, Buddemeier RW, Archer D, Gattuso JP,

distribution of benthic photosynthetic organisms andcontribution to primary production., Biogeosciences

Langdon C and Opdyke BN (1999): Geochemical

Discussions, Vol.3, pp.895-959.

consequences of increased atmospheric carbon
dioxide on coral reefs, Science, Vol.284, pp.118-120.

Guinotte JM, Buddemeier RW and Kleypas JA (2003):

Krause-Jensen D and Duarte CM (2016): Substantial of

Future coral reef habitat marginality: temporal andspatial effects of climate change in the Pacific basin.,

macroalgae in marine carbon sequestration., Nature

Coral Reefs, Vol.22, pp.551-558.

Geoscience, Vol.9, No.10, 737-742,
doi:10.1038/NGEO2790.

He B, Kanae S, Oki T, Hirabayashi Y, Yamashiki Y and

Krumhansl AK, Okamoto KD, Rassweiler A, Novak M,

Takara K (2011): Assessment of global nitrogen
pollution in rivers using an integrated

Bolton JJ, Cavanaugh CK, et al. (2016): Global

biogeochemical modeling framework., Water

patterns of kelp forest change over the past half-

Research, Vol.45, pp.2573-2586,

century., Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A., Vol.113,

doi:10.1016/j.watres.2011.01.011.

No.48, pp.13785-13790,
doi:10.1073/pnas.16061021113.

Hinkel J, Lincke D, Vafeidis AT, Perrette M, Nicholls RJ,

Kuwae T and Hori M (2019a): Blue Carbon in Shallow

Tol RSJ et al.(2014): Coastal flood damage andadaptation cost under 21st century sea-level rise.,

Coastal Ecosystems: Carbon Dynamics, Policy, andProc. Natl. Acad. Sci. U. S. A., Vol.111, No.9,

Implementation., Springer Nature, pp.373.
Kuwae T and Hori M (2019b): Blue Carbon in Shallow

pp.3292-3297.

Coastal Ecosystems: Carbon Dynamics, Policy, andIkawa H and Oechel WC (2015): Temporal variations in
air-sea CO2 exchanges near large kelp beds near San

Implementation., Springer Nature, pp.7.

Diego, California., J Geophys Res Ocean, Vol.120,

Lee K-S, Park RS and Kim KY (2007): Effects ofirradiance, temperature, and nutrients on growth

pp.50-63, doi:10.1002/2014JC010229.

dynamics of seagrasses: A review., J. Exp. Mar. Biol.

IPCC (2013): 第 5 次評価報告書第一作業部会報告書（自然科学的根拠）, 環境省公表版,

Ecol., Vol.350, pp.144-175,

http://www.env.go.jp/earth/ipcc/5th/

doi:10.1016/j.jembe.2007.06.016.
Loder, JW and Garrett C (1978): The 18.6-year cycle of

IPCC (2019): Special report on the ocean and cryospherein a changing climate (SROCC).,sea surface temperature in shallow seas due tohttps://www.ipcc.ch/srocc/home/.

variation in tidal mixing., J. Geophys. Res., Vol83,
pp.1967-1970.

Ishikawa M, Nishimura H (1983): A new method of

Matsunaga K (1981): Studies on the decomposition

evaluating the mineralization of particulate anddissolved photoassimilated organic matter., J.

processes of phytoplanktonic organic matter., Japn. J.

Oceanogr. Soc. Jpn, Vol.39, No.2, pp.29-42.

Limnol, Vol.42, No.4, pp.220-229.
Minobe S (1997): A 50-70 year climatic oscillation overKayanne H, Harii S, Yamano H, Tamura M, Ide Y andAkimoto F (1999): Changes in living coral coverage

the North Pacific and North America., Geophys. Res.

before and after the 1998 bleaching event on coral

Lett., Vol24, pp.683-686.
- 34 -

気候変動に伴う浅海生態系面積変化の全球推定

in Tokyo Bay., Ecol. Modell., Vol.384, pp.261-289,

Morel A (1988): Optical modelling of the upper ocean in

doi:10.1016/j.ecolmodel.2018.04.019.

relation to its biogenous matter content (Case 1

Spencer T, Scherch M, Nicholls RJ, Hinkel J, Lincke D,

waters)., J. Geophys. Res., Vol93, C9, pp.10749-

Vafeidis AT, et al. (2016): Global coastal wetland

10768.
Murray JN, Phinn RS, DeWitt M, Ferrari R, Johnston R,

change under sea-level rise and related stresses: The

Lyons BM, et al. (2018): The global distribution and

DIVA Wetland Change Model., Global and Planetary

trajectory of tidal flats., Nature, Vol.565, No.7738,

Change, Vol.139, pp.15-30,

pp.222, doi:10.1038/s41586-018-0805-8.

doi:https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2015.12.018.
Struve J, Falconer RA and Wu Y (2003): Influence of

Nellemann C, Corcoran E, Duarte CM, Valdes L, De
Young C, Fonseca L and Grimsditch G (2009): Bluemodel mangrove trees on the hydrodynamics in a

Carbon. A Rapid Response Assessment. United

flume., Estuarine, Coastal Shelf Sci., Vol.58, No.1,

Nations Environmental Programme, GRID-Arendal,

pp.163-171, doi:10.1016/S0272-7714(03)00072-6.
Syvitski JP, Kettner AJ, Overeem I, Hutton EW, Hannon

Birkeland Trykkeri AS, Birkeland.
Ogura N (1972): Decomposition of dissolved organic

MT, Brakenridge GR, et al. (2009): Sinking deltas

matter derived from dead phytoplankton. In:

due to human activities., Nature Geoscience, Vol.2,

Takenouti AY (Ed.), Biological Oceanography of theNo.10, pp.681, doi:10.1038/NGEO629.
Takao S, Yamano H, Sugihara K, Kumagai HN, Fujii M

Northern Pacific Ocean, Idemitsu Shoten, Tokyo,

and Yamanaka Y (2015a), An improved estimation of

pp.507-515.

the poleward expansion of coral habitats based on the

Otani S and Endo T (2018): CO2 flux in tidal flats and salt
marshes., In: Kuwae T and Hori M (eds) Blue carbon

inter-annual variation of sea surface temperatures.,in shallow coastal ecosystems: carbon dynamics,

Coral Reefs, Vol.34, pp.1125-1137,

policy, and implementation, Springer, Singapore,

doi:10.1007/s00338-015-1347-2.
Takao S, Kumagai HN, Yamano H, Fujii M and Yamanaka

pp.223-250.
Seitzinger PS, Harrison AJ, Dumont E, Arthur H, Beusen

Y (2015b): Projecting the impacts of rising seawater

W and Bouwban FA (2005): Sources and delivery oftemperatures on the distribution of seaweeds aroundcarbon, nitrogen, and phosphorus to the coastal zone:

Japan under multiple climate change scenarios.,

An overview of Global Nutrient Export from

Ecology and Evolution, Vol.5, Nol.1, pp.213-223,

Watersheds (NEWS) models and their application.,doi:10.1002/ece3.1358.
Taylor KE, Stouffer RJ and Meehl GA (2012): An

Global Biogeochem. Cycles, Vol.19, GB4S01,

overview of CMIP5 and the experiment design., Bull.

doi:10.1029/2005GB002606.

Am. Meteorol. Soc., Vol.93, No.4, pp.485-498,

Schuerch M, Spencer T, Temmerman S, Kirwan LM,

doi:10.1175/BAMS-D-11-00094.1.

Wolff C, Lincke D, et al. (2018): Future response ofThomas N, Lucas R, Bunting P, Harby A, Rosenqvist A

global coastal wetlands to sea-level rise., Nature,
Vol.561, pp.231-234, doi:10.1038/s41586-018-0476-

and Simard M (2017): Distribution and drivers of5.

global mangrove forest change, 1996-2010., PLoS
One, Vol.12, No.6,

Sohma A, Shibuki H, Nakajima F, Kubo A and Kuwae T

doi:10.1371/journal.pone.0179302.

(2018): Modeling a coastal ecosystem to estimate

Tokoro T, Hosokawa S, Miyoshi E, Tada K, Watanabe K,

climate change mitigation and a model demonstration- 35 -

茂木 博匡・桑江 朝比呂Montani S, et al. (2014): Net uptake of atmosphericmodel description and basic results of CMIP5-20c3m

CO2 by coastal submerged aquatic vegetation., Globexperiments., Geosci. Model Dev, Vol.4, pp.845-872,

Chang Biol, Vol.20, pp.1873-1884,

doi:10.5194/gmd-4-845-2011.
Watanabe A and Nakamura T (2018): Carbon dynamics in

doi:10.1111/gcb.12543.
Tokoro T and Kuwae T (2018): Improved post-processing

coral reefs. In: Kuwae T and Hori M (eds) Blueof eddy-convariance data to quantify atmosphere-

carbon in shallow coastal ecosystems: carbon

aquatic ecosystem CO2 exchanges., Frontiers indynamics, policy, and implementation, Springer,

Marine Science, Vol.5, No.286,

Singapore, pp.273-293.
Waycott M, Duarte MC, Carruthers BJT, Orth JR,

doi:10.3389/fmars.2018.00286.
UNEP-WCMC (2017a): Global Distribution of Coral

Cennison CW, Olyarnik S, et al. (2009): Accelerating

Reefs., http://data.unep-wcmc.org/datasets/1.

loss of seagrasses across the globe threatens coastal
ecosystems., Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A., Vol.106,

UNEP-WCMC (2017b): Global Distribution of

No.30, pp.12377-12381,

Seagrasses., http://data.unep-wcmc.org/datasets/7.

doi:10.1073/pnas.0905620106.

UNEP-WCMC (2017c): Global Distribution of

Wilson KL Skinner AM and Lotze KH (2019): Projected

Saltmarshes., http://data.unep-wcmc.org/datasets/43.

21st-century distribution of canopy-forming

UNEP-WCMC (2017d): Global Distribution ofMangroves., http://data.unep-wcmc.org/datasets/5.

seaweeds in the Northwest Atlantic with climate

Van Vuuren DP, Kriegler E, O’Neill BC, Ebi KL, Riahi K,change., Diversity and Distributions, Vol.25, No.4,
pp.582-602, doi:10.1111/ddi.12897.

Carter TR, et al. (2014): A new scenario framework

Yara Y, Vogt M, Fujii M, Yamano H, Hauri C, Steinacher

for climate change research: scenario matrix
architecture., Climatic Change, Vol.122, No.3,

M, et al. (2012): Ocean acidification limits

pp.373-386, doi:10.1007/s10584-013-0906-1.

temperature-induced poleward expansion of coral

Ward GL, Kepm MW and bBounton RW (1984): The

habitats around Japan., Biogeosciences, Vol.9,

influence of waves and seagrass communities on

pp.4955-4968, doi:10.5194/bg-9-4955-2012.

suspended particulates in an estuarine environment.,

Yoon S, Sakanishi Y and Kishi JM (2011): Estimation ofMar. Geol., Vol.59, pp.85−103, doi:10.1016/0025-

particulate organic carbon flux produced from3227(84)90089-6.

eelgrass, Zostera marina L., in a subarctic estuary of
Hokkaido, Japan., Current Development in

Watanabe S, Hajima T, Sudo K, Nagashima T, Takemura

Oceanography, Vol.3, Nol.1, pp.1-32.

T, Okajima H, et al. (2011): MIROC-ESM 2010:- 36 -

気候変動に伴う浅海生態系面積変化の全球推定

付録

付録 A

水温上昇などが植物プランクトンなどにもたらす影響の模式図

付録 B

既往研究 (Schuerch et al., 2018)との主な計算条件の比較

付録 C 水温に対する(a)海草の呼吸速度(Yoon et al., 2011)と(b)懸濁有機物の分解速度(Ogura, 1972; Matsunaga, 1981;
Ishikawa and Nishimura, 1983)の変化

付録 A

水温上昇などが植物プランクトンなどにもたらす影響の模式図（田所,2014）

This study

Schuerch et al.(2018)

198

12,148Topographical

SRTM-15plus

SRTM-3data（ Horizontal resolution: ca. 450m,(Horizontal

Coverage: land and sea）

Coverage: only land)

GFDL-ESM2M

HadGEM2-ES (Collins et al., 2011)

RCP scenarios

2.6 & 8.5

2.6, 4.5 & 8.5

SSP scenarios

No

SSP2

Number ofcomputational
coastal regions

GCM used as

resolution:

external forcing

付録 B

既往研究 (Schuerch et al., 2018)との主な計算条件の比較- 37 -

ca.

90m,

茂木 博匡・桑江 朝比呂

付録 C 水温に対する(a)海草の呼吸速度(Yoon et al., 2012)と(b)懸濁有機物の分解速度(Ogura, 1972; Matsunaga, 1981;

Ishikawa and Nishimura, 1983)の変化- 38 -