第 19 回 東京湾シンポジウム～沿岸域の環境改善に向けた新しい技術･考え方～

平成 30 年 10 月 18 日 （木）横浜港大さん橋国際客船ターミナル 大さん橋ホール

主催：国土交通省 国土技術政策総合研究所
後援：東京湾再生官民連携フォーラム，東京湾の環境をよくするために行動する会

目
第 19 回 東京湾シンポジウム
１．開会あいさつ
国土技術政策総合研究所

次～沿岸域の環境改善に向けた新しい技術 ･ 考え方～
副所長

鈴木弘之

２．趣旨説明国土技術政策総合研究所 沿岸海洋・防災研究部

海洋環境・危機管理研究室長

岡田知也

３．講演
第一部
・ブルーカーボンの可能性と社会実装への展開
東京大学大学院 新領域創成科学研究科 社会文化環境学専攻

教授

佐々木淳

・環境 DNA を活用した新しい海草モニタリング手法に向けた取り組み
大成建設株式会社 技術センター 水理研究室 水域環境チーム
チームリーダー高山百合子

・人工衛星データによる沿岸環境モニタリング技術の現状と今後の展望
横浜国立大学大学院 都市イノベーション研究院 水環境研究室

助教

比嘉紘士

・機会の目による底生生物とアマモ場の抽出
国立研究開発法人 海洋研究開発機構 海底資源研究開発センター
環境影響評価研究グループ

研究員

山北剛久

・沿岸の生物や物質の分布・移動の把握に役立つ情報源－寄生虫、耳石、糞国土技術政策総合研究所 沿岸海洋・防災研究部 海洋環境・危機管理研究室
									研究官

第二部・東京２０２０大会に向けた海上公園の取組について
東京都 港湾局 臨海開発部海上公園課

課長代理

林瑞江

・内陸起源の発生土を活用した東京湾の底質改善
関東地方整備局 港湾空港部

事業継続計画官

野口孝俊

・沿岸漁業と環境計測
公立はこだて未来大学 マリン IT・ラボ

所長

和田雅昭

・沿岸の環境改善と SDGs
慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科

特任講師

小坂真理

４．閉会あいさつ
国土技術政策総合研究所

沿岸海洋・防災研究部長

國田淳

秋山吉寛

ポスターセッション＜企業＞
1．Ｈｉビーズ（石炭灰造粒物）を活用した沿岸域での底質改善事業への取り組み
中国電力株式会社 電源事業本部 石炭灰有効活用グループ
2．瀬戸内海統合モデルを用いた水質環境の評価手法の構築
株式会社エコー 事業本部 防災系事業部 環境解析部
3．多摩川河口におけるコアマモ生育状況の確認調査
株式会社日本海洋生物研究所
4．海への恩返しプロジェクト～～ Return a Favor to Sea ～～日本海工株式会社
5．東京湾における水産生物保全に関する取り組み
東亜建設工業株式会社 海の相談室
6．東京湾の天然うなぎ増をめざして～うなぎにやさしい川づくりのとりくみ～
いであ株式会社 国土環境研究所 生態解析部＜市民・NPO・研究所＞
1．東京湾アサリ再生のため干潟底質改善を－活き活き東京湾研究会－
活き活き東京湾研究会

亀田泰武

2．小型貝殻ブロックによる生物生息空間の創出 貝殻を活用した生き物の棲める環境回復技術
貝殻利用研究会（全国漁業協同組合連合会 購買事業部資材課、海洋建設株式会社 水産環
境研究所）
3．地球環境カレッジの環境教育への取り組み
特定非営利活動法人 地球環境カレッジ（ＧＥＣ）
4．塩分・水温・pH モニタリングデータ

東京湾基盤データのご提供

特定非営利活動法人 ヴォース・ニッポン
5．アマモリバイバルプロジェクト
金沢八景－東京湾アマモ場再生会議
6．リサイクル材を活用した環境共生型護岸の取り組み
関東地方整備局 横浜港湾空港技術調査事務所
7．東京湾の貧酸素⽔塊による影響解明と漁業被害防⽌策の提案に向けてはじめに

東京湾貧酸素共同研究機関（国立研究開発法人 水産研究・教育機構中央水産研究所、千葉県水産総合研究センター、東京都島しょ農林水産総合センター、神奈川県水産技術センター）
8．東京湾の貧酸素⽔塊による影響解明と漁業被害防⽌策の提案に向けて

１）

東京湾貧酸素共同研究機関（国立研究開発法人 水産研究・教育機構中央水産研究所、千葉県水産総合研究センター、東京都島しょ農林水産総合センター、神奈川県水産技術センター）

9．東京湾の貧酸素⽔塊による影響解明と漁業被害防⽌策の提案に向けて

２）３）

東京湾貧酸素共同研究機関（国立研究開発法人 水産研究・教育機構中央水産研究所、千葉県水産総合研究センター、東京都島しょ農林水産総合センター、神奈川県水産技術センター）
10．東京湾の貧酸素⽔塊による影響解明と漁業被害防⽌策の提案に向けてまとめ

東京湾貧酸素共同研究機関（国立研究開発法人 水産研究・教育機構中央水産研究所、千葉県水産総合研究センター、東京都島しょ農林水産総合センター、神奈川県水産技術センター）
11．江戸前干潟研究学校／行徳生物多様性フィールドミュージアム研究会
行徳生物多様性フィールドミュージアム研究会

風呂田利夫

12．東京湾の希少な魚類の生息場利用の特徴
国土技術政策総合研究所 沿岸海洋 ･ 防災研究部 海洋環境 ･ 危機管理研究室

秋山吉寛

13．沿岸域における生態系サービスの統合的評価手法（IMCES）の開発
国土技術政策総合研究所 沿岸海洋 ･ 防災研究部 海洋環境 ･ 危機管理研究室

岡田知也

＜大学＞
1．湾岸埋立地での塩性湿地クリーク造成実験の取り組み
茨城大学 広域水圏環境科学教育研究センター 魚類学研究室

加納光樹

2．東京湾奥部三番瀬における貧酸素水塊湧昇期の現地観測
東京大学大学院 新領域創成科学研究科 社会文化環境学専攻 佐々木研究室

遠藤雅実

3．東京湾におけるアサリネットワークの解明に向けて〈沖合部での二枚貝初期稚貝の沈降着底〉
日本大学大学院 理工学研究科 海洋建築工学専攻

山口兼右

4．東京湾セシウムプロジェクトの展開について〈内湾における放射性セシウムの堆積分布とその動態〉
日本大学大学院 理工学研究科 海洋建築工学専攻
5．生き物生息場つくり PT

東京湾：あなたのそばの絶滅危惧種

東京大学海洋アライアンス（協力：東北大学

風呂田利夫

加納光樹）

絶滅危惧種とヨシ原の深い関係

東京大学海洋アライアンス（協力：東北大学

野村英明、東邦大学

柚原剛、茨木大学

6．生き物生息場つくり PT

橋本宗侍

野村英明、東邦大学

柚原剛、茨木大学

加納光樹）

風呂田利夫

１． 開会あいさつ
国土技術政策総合研究所 副所長 鈴木弘之
本日は東京湾シンポジウムに参加頂きましてどうもありがとうございます。 この回は 19 回とありますけれども、 始まったのが 2000 年です。 これまで多くの方のご支援とご協力をいただき、 ここまで続けてくることができたと思います。 このシ
ンポジウムの目的ですけれども、 東京湾の環境を改善する
こと、 そのためにいろんな観点から議論していただくということを目的としているものでございます。 今回は特に新しい技術、 考え方に力点をおいているところでございます。
さて、 東京湾ですけれども、 ちょっと歴史を辿ると、 大正年間にわが国初めての本格的な臨海工業地帯が生まれて、片方で昭和 10 年頃から京葉工業地帯の計画というのが出来て。 それによって湾全体が広がって、 わが国の経済発展を牽引してきたという経緯がございます。 一方で昭和 33 年に事件がありまして、 それをきっかけとして排水規制、 水質汚濁の防止ということで法律が制定されるということで、 わが国の水環境の保全の法整備の契機となった湾でもございます。 さらに現在は経済がグローバル化した時代ですけれども、これを支える物流、 コンテナサービスになりますけれども、 これが始まったのも昭和 40 年代の東京湾になります。 現在東京湾ですけれども、流域人口が約 3 千万人を抱えて世界でも有数の経済圏でございます。
これを東京湾が支えていると言ってもいいのかなと思います。 物流、 エネルギー、 生産、 漁業、 生活、
レジャー、 自然環境、 生態系、 いろんな役割が東京湾にはありまして、 その分だけ東京湾には様々な価値観が交錯しているというふうに思います。 これを一言で表すことは非常に難しくて、 このようなシンポジウ
ムによってそれぞれの価値に対する認識を深めていく事が重要だと考えております。
昨年に引き続きまして、 この会場を提供頂きました横浜市に感謝を申し上げ、 開催にあたっての挨拶とさせて頂きます。 本日はどうぞよろしくお願い致します。

-1-２． 趣旨説明
国土技術政策総合研究所 沿岸海洋 ・ 防災研究部 海洋環境 ・ 危機管理研究室長 岡田知也

シンポジウムのねらい
国⼟交通省 国⼟技術政策総合研究所
沿岸海洋・防災研究部 海洋環境研究室 室⻑ 岡⽥ 知也

判りますか？

Big data
クラウド

仮想通貨

IoT（Internet of Things）

ブロックチェーン5G

RPA（仮想知的労働者）

DX（デジタルトランスフォーメーション）
VR（仮想現実）

スマートスピーカー

AR（拡張現実）
ドローン

MR（複合現実）
2

国総研

沿岸海洋・防災研究部

海洋環境研究室

沿岸域と環境事業に伴う環境影響を

沿岸の新たな価値を緩和する対策創出する⼿段現在

環境の状態

持続可能な開発⽬標（SDGs）

COP21（2015）

温室効果ガスの削減

⽣態系サービスの経済評価（TEEB，2007）

地域活性⽣態系サービスの向上

良い「きれいな海」→「豊かな海」

瀬⼾内海環境保全特別措置法（2015）

⾃然再⽣（⽣物⽣息場（⼲潟・藻場）の造成）
ニュートラル

⽣物多様性条約（1992年）

覆砂

有害化学物質3

海洋基本法（2007年）

⽣物多様性国家戦略（2010年）

ミチゲーション
⼲潟造成
藻場移植

富栄養化
⾚潮，貧酸素⽔塊
ヘドロ

国総研

深掘れ箇所
埋め戻し

沿岸海洋・防災研究部

海洋環境研究室

視線の変化
それに伴い、求められることも変化

4-2-

ITのキーワード

AI（⼈⼯知能）悪い

改めまして国総研の岡田です。 シンポジウムのねらいについて簡単に説明させて頂きます。
まず唐突ですが、IT のキーワードを今からいくつか出します。
分かりますか？ AI は皆さんさすがに分かると思います。 だけ
ど ､ この後の下の 3 つはちょっとクエスチョンだろうなと思います。 これらのキーワードは、 「何となくああ聞いたことある」 という感じだと思います。 このグループについて、 仮想現実は聞いたことあるけど、 ちょっとこれらになってくると分からない
人もいると思います。 スマートスピーカーとドローンは皆さんご存知で、ほっとしている方も多いかなと思います。 これはウォー
ミングアップで、 この様な IT の技術があるというところで本題に入っていきます。
この図は昨年も使った図ですが、 少しバージョンアップしています。 この図の見方は、 左から右に時間軸で、 縦軸に水環境の良い状態、 悪い状態を示しています。 これまでの我々の沿岸域 ・ 港湾域における環境はどのような位置づけだったかというと、 「事業に伴う環境影響を緩和する対策」 というスタ
ンスで ､ 富栄養化対策であるとか有害化学物質対策を行ってきました。 そして現在では、 「生物生息場を作りましょう」 「自然再生をしましょう」 ということで干潟の造成、 藻場の造成を一生懸命行っているところです。 未来に向けては、 沿岸の環境は、 「沿岸の新たな価値を創出する手段」 に変えていきた
いと思っています。その為には沿岸域の生態系サービスをもっともっと向上させたいと考えています。
そのことを別の図で示したのがこれです。 先ほど言ったように、 丸で示したのが我々の視点です。 我々の視点は、 富栄
養化対策として貧酸素水塊やヘドロ、 また青潮といった物質循環であるとか成層といった現象に着目していました。 ですが最近は現象だけではなく、 もっと視点が広がって、 利用 ・ 活
用の方へ我々のニーズは高まっています。 利用であるとか社
会、 サービス、 沿岸域統合管理、 協働、 環境教育、 管理等に広がっていきています。
このように環境に対する視点が変わると、 それに伴って求められているものも変わってきます。 現象重視だった時は何故現象重視だったのかというと、 事業を実施したときの環境影響というのを知りたかったからです。 したがって、 物理 ・ 生物過程に従ったモデル化が重要視され、 そのために現象把握というのがキーになっていました。 しかし今後利用 ・ 活用という面にいくと、 少し違ったニーズが出てきます。 例えば、 速やかに数時間 ・ 数日後を予測したいといったニーズが出てくる可能性も今後多々あると思います。 この様なことは、 先ほどキーワードで示した AI というのが得意な分野です。 しかし AI では
物理・生物過程よりも時間的・空間的な大量データ、ビックデー

国総研

沿岸海洋・防災研究部

海洋環境研究室

タと言われるようなものの方が重要です。 我々自然科学者とし沿岸環境と技術
IT技術ては、 少しもどかしいところではありますが、 時代はその様に• AI（⼈⼯知能），IoT（Internet of Things），Big data，クラウ
流れているのかなと思っています。 したがって、 これからは現ド，PRA（仮想知的労働者），MR（複合現実）
計測技術
象把握と利用 ・ 活用を目指した両者の使い分け、 バランスが• 環境DNA，画像解析，衛星データ，ドローン，微量元素測定，ナノ非常に重要になってくるだろうと思っています。
沿岸
世の中の技術でも時代の流れ、 世の中の技術というのは無視できません。
先ほどキーワードで示したように、 IT 技術や計測技術はもの
快走中凄いスピードで発展しています。 すごいスピードで鼻歌を歌っ
世の中の新しい技術を積極的に取り⼊れていく必要があるて快走しています。 我々が関連する沿岸域もこの流れに置いて行かれるわけにはいきません。 この世の中の新しい技術を
沿岸環境をとりまく環境
積極的に取り入れていく必要があるだろうと考えています。
環境に関する概念
温室効果ガス削減，パリ協定，⽣物多様性，⽣態系サービス，
また温室効果ガス削減やパリ協定、 生物多様性、 生態系
SDGs， IPBES（科学と政策の統合）
サービス、 SDGs、 IPBES など、 環境に対する新しい概念が次から次へと出てきています。 また、 地球環境の変化もあり 地球環境の変化
地域社会の変化
地球温暖化，
沿岸域の利⽤形
気候変動（豪⾬，ます。 今年の夏皆さんも強く実感したと思いますけど、 豪雨
態の変化，
台⾵の⼤型化，
⼈⼝の偏り
猛暑）
や台風の大型化、 あと猛暑、 このように地球環境全体が変わ
沿岸はこれらを受けとめなければならない
りつつあります。 加えて、 地域社会も変わりつつあります。 沿 その為には、新しい考え⽅を積極的に取り⼊れていく必要がある
岸域の利用形態が変化しています。 また人口の偏りというのが大きく出始めています。 沿岸というのは、 これらの変化を受け止めなければならない所に位置しています。 したがって、そこで、本⽇のシンポでは新しい考え方を積極的に取り入れていく必要があると考えて• 新しい技術を取り⼊れた研究いるところであります。
• 新しい技術を取り⼊れるに際して、トッカカリとなる研究
そこで本日のシンポジウムは、 新しい技術を取り入れた研• 新しい考え⽅究であるとか、 新しい技術を今後取り入れるに際してとっかか• 新しい考え⽅を実践している研究• 新しい沿岸利⽤の在り⽅
りとなるような研究であるとか、 新しい考え方を実践している研これらを紹介して頂きます
究、 また新しい沿岸利用の在り方等について紹介していただ
こうと考えています。
まず第 1 部では東京大学の佐々木先生に気候変動の緩和策としてブルーカーボンについて紹介して頂きます。 大成建
本⽇の発表内容
設の高山さんには、 新たな生物データの取得方法として環境
第１部
DNA について紹介して頂きます。 このような技術というのは生佐々⽊淳（東京⼤学）ブルーカーボン 新たな考え⽅
物のビックデータを今後取れる可能性を秘めています。 横浜
⾼⼭百合⼦（⼤成建設）環境DNA 新技術
国立大学の比嘉先生には、 今後の AI などの IT 技術の活用
⽐嘉紘⼠（横浜国⼤）⼈⼯衛星 新技術には欠かせないビックデータの取得に重要な人工衛星について紹介して頂きます。 JAMSTEC の山北さんには、 新たな⼭北剛久（JAMSTEC）画像解析 新技術
生物データの取得方法として画像解析の技術について紹介
秋⼭吉寛（国総研）寄⽣⾍，DNA 新技術
して頂きます。 先ほどの環境 DNA とは異なったアプローチでありますので、 これも今後生物のビックデータを作れる可能性を秘めた技術だと考えています。 佐々木先生、 高山さん、 山北さんはアマモという点でも共通点がある話
題であります。 国総研の秋山研究官からは、 少し変わった新技術ということで寄生虫について紹介して頂きます。 寄生虫は IT ではありませんが、IT だけが新しい技術ではないというところも紹介したいと思います。
続いて第 2 部です。 まず東京都の坂下さん、 坂下さんは本日ご都合が悪く代理で林さんのご発表になりますが、 東京オリンピック ・ パラリンピック関連について紹介して頂きます。 これについては皆さんとても知りたい内容かなと思っています。 続いて関東地方整備局の野口さんには、 内湾起源発生土について、「野口さんは今こんなことを考えている」 というようなことを紹介して頂きます。 はこだて未来大学の和田先
国総研

沿岸海洋・防災研究部

海洋環境研究室6

国総研

沿岸海洋・防災研究部

海洋環境研究室

7

国総研

沿岸海洋・防災研究部

海洋環境研究室

5気候変動緩和策

アマモ

新たな⽣物データ取得
⽅法
⽣物のBig Dataを作れ
る可能性

•
•

アマモ

今後のAIの活⽤には⽋かせないBig Dataの取得に
重要

•

アマモ

•

新たな⽣物データ取得
⽅法
⽣物のBig Dataを作れ
る可能性
•
•

8

-3-

国総研

沿岸海洋・防災研究部

海洋環境研究室

少し変わった新技術
ITだけが新しい技術
ではない生には IT の漁業への利用につて紹介して頂きます。 IT を使うとこんな面白いことができるといった事例を紹介して頂きます。 最後に慶応大学の小坂さんには SDGs について紹介して頂きます。 SDGs について我々言葉は知っているのですが、実は中身はよく分かっていないというところもあるのかなと思うので、 その点について紹介して頂きたいと思っています。
本日はこのようなラインナップでシンポジウムを構成したいと思っていますので、 よろしくお願い致します。 本日の発表形
式ですが、 発表時間はお一人 20 分とさせて頂いています。
質疑応答は各部の終わりにまとめて致したいと思いますので、よろしくお願い致します。 そして 1 部の終了後は休憩とあわせてポスターセッションがありますので、 是非活発な意見交換をよろしくお願い致します。 ということで、 私からねらいの説明
を終わりにして早速中身に入っていきたいと思います。

本⽇の発表内容
第２部

沿岸域の利⽤・活⽤

坂下智宏（東京都）東京オリンピック・パラリンピック
代理：林

瑞江

新たな考え⽅野⼝さんはこんなことを考えている

野⼝孝俊（関東地⽅整備局）内湾起源発⽣⼟和⽥雅昭（はこだで未来⼤学マリンIT・ラボ）
への利⽤ITを使うとこんな⾯⽩いことができる（事例）

新技術

⼩坂真理（慶応⼤学）
国総研

9

SDGs

新たな考え⽅沿岸海洋・防災研究部

海洋環境研究室

本⽇の発表形式
 発表時間：20分
 質疑応答は，

 1部：1部の終わり
 2部：2部の終わり

 1部終了後

 休憩＆ポスターセッション

10

-4-

皆さん知りたい！

国総研

沿岸海洋・防災研究部

海洋環境研究室

ITの漁業

⾔葉は知っている
けど，実は良く判っていない

第一部

ブルーカーボンの可能性と社会実装への展開
東京大学大学院 新領域創成科学研究科 社会文化環境学専攻 教授 佐々木淳
今日はブルーカーボンということで、 新しい考え方の話をさせて頂きたいと思います。 私がこの話をすることになった経緯は、 おそらく私自身がブルーカーボン研究会の座長として、 今後の可能性とか、 あるいは社会実装に向けた考え方の整理というようなことに関わらせていただいている、 ということがあると思いますので、 ブルーカーボン研究会の中で議論してきた内容を中心にご紹介をしたいと思っております。
実はブルーカーボンは、 ここにお集まりの方はよくご存知かと思いますけれども、 世の中ではほとんど知られていないですね。 今年の 4 月、 私の大学院専攻の新入生に聞いてみたのですけれども、 誰も知らなかったですね。 というようなところですので、 おそらく社会的にはほとんど認知されていな
いという現状があるので、 そういう中でどうやって社会実装を
2018.10.18 第19回東京湾シンポジウム
ブルーカーボンの可能性と社会実装への展開進めていくのか、 というのは大きな課題か思っているところです。
東京大学 大学院新領域創成科学研究科
それでは早速話を進めさせて頂きますが、 まず背景です
社会文化環境学専攻
ブルーカーボン研究会
けれども、 ご承知のように 2015 年パリ協定というのがござい佐々木 淳
ましたが、 この中で全ての国が参加する 2020 年以降の温室効果ガスの排出削減のための新たな国際的な枠組みとして、 パリ協定が採択されたというのはご案内の通りです。 そ 2015年パリ協定の概要
 COP21（国連気候変動枠組条約第21回締約国会議）
 全ての国が参加する，2020年以降の温室効果ガス排出削減等のためのの中で自国が決定する貢献として NDC と言われております
新たな国際枠組みとして，パリ協定が採択
 地球の平均気温の上昇を2℃より十分下方に，1.5℃に抑える努力を追求
が、 これを提出してそれに向けて、 その目標達成に向けた 先進国・途上国の区別なく、温室効果ガス削減に向けて「自国が決定する貢献（NDC）」を提出し，目標達成に向けた取組を実施
取り組みを進めていく、 こんなことが決まっております。 この背景としてはご案内のように、 IPCC などでも言われておりま
すように、 世界の気温が一番右側 2100 年となっていますけ
33 cm
れども、 この RCP8.5 はベースラインと言われる、 このまま行
くとこうなってしまうというシナリオですが、 それでいくとかなり温度上昇しますし、 右側の方は海面上昇を表しておりますが、 例えば 2050 年頃に大体一番高い水準でいくシナリオですと、 33 ㎝くらい、 2100 年頃には 0.8 ｍを超える、 0.9m くらい、 そのような海面上昇が起きるのではないかと言われております。 このような予測に対し、 二酸化炭素を吸収することによって海面上昇を含む気候変動を緩和しようというのが背景でございます。 ちなみに、 海面水位変動はかなり証拠と言いますか実測データが出ておりまして、 簡単にご紹介をしますと、 これは気象庁が出しているもので、 2000 年以降このように水位が上がっているという傾向があります。 ただ長期的に見ると結構ばらついていますので、 なかなかはっきりしないという所があります。
一方でこちらは、 国土地理院が出している GPS などを使っ
日本沿岸の海面水位変動1906‐2017（気象庁）てかなり高精度に、 あるいは検潮所の地盤高の変化なども 1906‐2017（気象庁）
 1906‐2017では上昇傾向は見られない
十分補正をしたデータとして出ておりまして、 例えばこれは 1980年代以降は上昇傾向が見られる
 1993～2010年の期間で 2.8 [1.3～4.3] mm/yr
30年で 8.4 [3.9 ‐ 12.9] cm
勝浦検潮所の 2004 年以降でしょうか、 比較的最近十数年
 IPCC (2013) AR5くらいの傾向なのですけれども、 このペースでいきますと赤 世界平均 1993～2010年の期間で 3.2［2.8～3.6］ mm/yr
30年で 9.6 [8.4 – 10.8] cm
い線の通り、 30 年で 25 ㎝くらい上昇するようなペースで海面が上がっている結果となっています。 日本全国いろんな所に観測点がありますが、 それらの平均的な変動を見ると、大体どれもプラスを示しておりまして、 30 年で十数㎝くらい
ブルーカーボン研究会資料を一部改変(Nationally Determined Contribution)

世界平均地上気温の変化予測

世界平均海面水位の変化予測

2.6～4.8℃上昇

0.45～0.82m上昇

0.3～1.7℃上昇

0.26～0.55m上昇

出典：文部科学省・経済産業省・気象庁・環境省「気候変動2014統合報告書」（IPCC第5次評価報告書）

https://www.data.jma.go.jp/kaiyou/shindan/a_1/sl_trend/sl_trend.html-6-上昇するペースで上がっているということで、 水温の上昇が 地盤上下変動を補正した海面水位変化（国土地理院）
2002年～2017年
海面上昇に効きますので、 気候変動の緩和は喫緊の課題
勝浦験潮場であろうというふうに考えられます。 つまり、 長期的な対応が必要な課題ですので、 今から手を打たないといけないという意味で喫緊の課題だろうと思います。 地球温暖化対策計画の削減目標として、日本政府は約束草案を出しておりまして、‐1.51 ～ 8.20 mm/yr
マイナスは三国（福井県）の1験潮場のみで，他の験潮場はすべてプラス
この中では 2013 年度に比べて 2030 年度には、 二酸化炭素の排出を 26％減らすということを謳っております。 この減らすというものはいろんな産業部門で減らすということが基本ですけれども、 パリ協定では吸収源の保全 ・ 強化、 これも推奨しておりまして、 この中の主なものとしてはここに挙げて 地球温暖化対策計画の削減目標
 国連気候変動枠組条約事務局に提出した「日本の約束草案(INDC)」に基づき，おります森林などですね、 こういったもので吸収するというこ
2030年度において，温室効果ガスを2013年度比で26.0%減の目標
 パリ協定では，吸収源の保全・強化も推奨と。これを 3％分見込んでおります。ただ日本ではブルーカー
ボンについてはこの 3％に現在では含めて考えていないとい
温室効果ガス排出量 26%減
（内，吸収源確保による削減量3%）
うことで、 ブルーカーボンを吸収源対策の一つに位置づけ
温室効果ガス削減量の内訳（ 百万t‐CO 換算）て行くのが大きな目標になるだろうと考えております。
温室効果ガス2013年度 2030年度
総排出量
1,408
1,043
総削減量
△365.5このブルーカーボンの定義をまずご紹介致しますが、 元々
排出削減△328.6 （23%）
吸収源の確保△36.9 (3%)
は国連環境計画が 2009 年に出したレポートに端を発してお森林吸収源対策等
港湾での取組港湾緑地の整備
りまして、 簡単に言えば海洋生態系によって隔離貯留され藻場等の造成た炭素、 これをブルーカーボンと定義しております。 CO ₂吸収源対策の新しい選択肢として考えることができるということ ブルーカーボンについて
 国連環境計画（UNEP）（2009）： 海洋生物の作用によって海中に取り込まれです。 ご案内のように、 森林が二酸化炭素を吸収するというた炭素が「ブルーカーボン」と定義．CO2吸収源対策の新しい選択肢
 生態系ベースで副作用がほとんどない．沿岸環境再生に新たな価値ことはよく知られておりますが、 実は森林を含めた陸上の植ブルーカーボンの定義
マングローブ林，潮汐湿地，
物は生物量で見ると、 この外側の円で 99％以上を占めてい
海草藻場
海藻藻場，干潟
フィッシュカーボンるのですが、 海洋の植物は 0.05％ぐらいしかない。 それにも関わらず海洋の方で吸収する二酸化炭素は、 陸上にも勝図削除るくらいの効果があるというような試算がありまして、 こういったところがブルーカーボンの将来性ということで強調される
図削除
ところであります。 ブルーカーボンは海全体が対象ですが、特に沿岸が重要であるというのはこのグラフの通りでして、 これは海洋の全体の面積がこの一番外側で濃い青で示されていますが、 沿岸のマングローブ、 塩性湿地、藻場といったところの面積というのはごくわずかであるということなんですけれども、 二酸化炭素の吸収で考えると、 半分ぐらいは沿岸域が占めているということで、 沿岸域でのいろいろな吸収源対策というものが非常に効果があるだろうというふうに言えるというわけです。 この右側のちょっと小さな図で恐縮ですけれども、 概念図として人為的起源の二酸化炭素のうち、 大体 22 くらいが陸域の森林などで吸収され、 26 が海で吸収されているといったようなまとめがされておりまして、 こういった数字からも陸に比べて海の方が実は吸収する効果が高いというようなことが言われるようになっています。 ここで対象としているブルーカーボンというもので 海洋堆積物における有機炭素の埋没・貯留率
 埋没・貯留率
すけれども、 沿岸が非常に重要だということと植物ということ
 海底に堆積後した有機炭素のうち，それが変質・分解された後，恒久的に埋没・貯留される炭素の比率ですので、 ここで挙げたような海草藻場、 海藻藻場、 ある 埋没率を増加させる要因
 貧（無）酸素環境
 物理・化学的構造にいはマングローブ、 塩性湿地が主なブルーカーボンになる
基づく分解されにくさ（難分解性）というものでありまして、 これからこういったものに少し絞った
 底質粒径が小
図削除（比表面積が大）話をさせて頂こうというふうに思います。
O
0
その前に少し科学的な話として、 どういう場がブルーカー
z
5
z

無酸素
ボンとして効率的に二酸化炭素を吸収し、 あるいは吸収し
10
http://www.gsi.go.jp/kanshi/tide_sl_trend.html

海面水位変化 (mm/yr)

8.20 mm/yr
30年で24.6 cm

平均4.33 mm/yr
30年で13cm

ブルーカーボン研究会資料を一部改変[ 百万t‐CO2 換算 ]2

「地球温暖化対策計画」（平成28年5月閣議決定）より作成

ブルーカーボン研究会資料を一部改変

内側：光合成炭素固定

国連環境計画（UNEP）の報告書「ブルーカーボン」

外側：生物量炭素循環のイメージ

陸域と海域

内側：炭素吸収

海洋と沿岸

外側：面積

アマモ

写真：「ブルーカーボン」（地人書館）

出典：「ブルーカーボン」（地人書館）

排 出 さ れ た CO2 の う ち ， 一 部 が陸域(22億t‐C/年)や海洋(26億t‐C/年)に吸収される

底質中深度 (mm)Hartnett et al. (1998)を改変

-7-

2

堆積速度

15

H2S

酸素曝露期間が短いほど，有機炭素埋没率は上昇

ただけではだめで、 その二酸化炭素がすぐ分解されて大気に戻ってしまってはだめだということがあります
ので、 長期間水中あるいは底質に留まる、 この効果が高いものほどブルーカーボンとしての価値が高い、
そういうことが言えるわけです。 それの支配要因の一つとしては、酸素濃度がございまして、これが底質中、ここが水中でここが海底面になります。 ご案内のように底質中はほとんど酸素の無い状態になります。 酸
素が無くなりますと、 炭素の貯留率と言いますが埋没率、 こ 底質中の有機炭素含有率と無機底質比表面積の関係
ういったものが上がるということがこのグラフで、 こちらが酸素細粒径ほど有機炭素貯留効果が大きい
 アマモ場やマングローブは無機細粒分をトラップするに曝露されている時間が短くてこちらが長いのですが、 短
比表面積いほど高い。 こういったことが効いてくるということがあります。
表面積
体積
それからもう一つは、 細かい粒径のものほど有機物を粒子
4 r

図削除
4 r 3に吸着させる作用がある。 特に底質中ですね。 ですので、3r
細かい泥のようなものの方が有機物をよく吸着して貯留効果
総重量が等しい底質ではが高い、 そういったことが知られております。 そういう意味で
粒径1/10で10倍多く吸着砂泥質のアマモ場のようなところは非常にその場の底質中粗粒
無機底質堆積物の比表面積 (m /g) 細粒に有機物を閉じ込めて、 長期間に渡って炭素を貯留する効
果が高いと考えることができます。
では最初に、 海草藻場、 これはアマモですけれども、 こ
枯死分解
藻場内で堆積貯留
藻場内で堆積貯留
海草純一次生産 80
250
れがどのようにブルーカーボンに貢献するのかということをご
490
被食
90
く簡単にご紹介します。 これは論文から持ってきているもの
藻場から流出120
藻場から流出した溶存態炭素
藻場から流出した懸濁態炭素ですが、 細かくて恐縮ですけれども主に赤い字を見て頂くと3387いうことになりますが、 最初にアマモなどの海草が一次生産
陸棚での分解陸棚に残存 ＋
22
陸棚で分解・被食によってどれだけ有機物を生産するか、 その数字が 490 と74
陸棚で堆積貯留 ＋いう数字です。 ここに単位 TgC/year と書かれていますが、 混合層以深への輸送・隔離・貯留
深海への輸送貯留
混合層以深への輸送貯留
1113 深海への輸送・隔離・貯留（1000年オーダー）（1000年オーダー以上）
13
11
13
これが最終的にどれだけ貯留されるか、 長期に渡って大気
海草起源の全貯留（ブルーカーボン）
藻場80 ＋ 藻場外24
中には戻らない形で隔離 ・ 貯留されるかがこの数字です。
単位：TgC/year
104/490 = 0.21 ⇒ 純生産の21％が貯留
結論としてこの論文では、 490 のうち 104 ですね。 80+24 というような数字が出されておりまして、 80 が藻場中で貯留されると。 残りのかなりの部分は外洋に出て行き
途中分解を受けるわけです。 左側が溶存態、 溶けた状態のものとして、 右側が懸濁態、 粒子状ですね。
そういった状態で深海の方まで行って、 深海まで到達しますと、 数百年、 七百年とかそういったオーダー
で深海の水は海面に上がってこないということがありますので、 長期間隔離されたと考えられますし、 それが深海や大陸棚の底質まで到達すれば貯留されていくだろうと考えて、 このように藻場外で貯留される分が 24 ぐらいあるだろうと、 こんな試算になっていまして、 大体純一次生産の 2 割くらいが貯留されるのではないかと、 そんな結果になっています。 ただこの数字を赤にしなかったのは、 あまりこの数字が厳密な根拠があるわけではなく、 ここがまさしく研究段階にあって、 今世界中でいろんな研究者がいろんなことを研究していて、 後程紹介しますが日本のブルーカーボン研究会でもこの数字をどうやって精査するかとい点をかなり苦労して検討してきたところです。
もう一つが海藻の藻場、 例えば昆布などです。 これも最近は非常に効果が期待できるのではないかと。
日本で今後社会実装を展開する場合に、 海藻は主に岩場が生息場ですから、 港湾的には浚渫土砂やスラグなどを使って岩を模擬したブロックを造り、 沖合に展開するような可能性があるということもあり、 注目しているものになります。 これはどういうメカニズムで貯留されるかと言いますと、 先ほどのアマモの場合はかなりの部分が藻場中で貯留されていくというお話でしたが、 海藻の場合は岩場が多いので、 藻場内
ではほとんど貯留されないと考えられます。 これがちぎれて漂っていってそれが深海に沈んでいって貯留される、 このメカニズムが多分重要だろうと言われておりまして、 この模式図はそのような理解を表したものになっています。 藻場を離れ沖合へ運ばれていくのですが、 葉体は気泡を持っており、 これによってかなり長期間浮いたまま漂い、 渦循環などによって少し深いところに運ばれ水圧によって気泡が潰れてくる。
そうすると浮力を失って沈んでいくというメカニズムが紹介されているところです。 その結果をまとめたのが有機炭素含有率 (mol C/g)

Miyajima et al. (2017)を改変

2

3

2

Duarte and Krause‐Jensen (2017)を改変

-8-

枯死分解
このグラフになりまして、 先ほどと同様に見て頂くとよいので藻場内で堆積貯留
567
1521
被食
すが、 純一次生産が 1500 ですので、 アマモ場よりも大きい
6 （0 – 11）511
藻場から流出と考えられていまして、 そのうち藻場内での貯留は基本的に679 (99 – 1155)
藻場から流出した溶存態炭素
藻場から流出した懸濁態炭素
藻場から流出した懸濁態炭素岩場が多いということで、 これは小さな数字になっています。
355 （194 – 486）
323 （0 – 787）
主には外洋に運ばれていって、 溶存態または懸濁態として陸棚での分解陸棚に残存 288 （0 – 705）238
陸棚で分解・被食 274
隔離 ・ 貯留される分が 173 という数字になりますが、 純一陸棚で堆積貯留 14 （0 – 31）
深海への輸送貯留
混合層以深への輸送貯留
次生産の 11％くらいが貯留されるとこの論文では述べられ
11
13
117（36 – 194）35（0 – 85）ています。 海草のところでも述べましたように、 この数字は大型藻類起源の全貯留（ブルーカーボン）
173 （61 – 268 ）
単位：TgC/year
173/1521 = 0.11 ⇒ 純生産の約11％が貯留精査が必要ですが、 オーダーとしてはこのくらいなのだろうということは言えるのではないかと思います。
ここからはブルーカーボンが有効であろうということを前提
ブルーカーボンの活用に向けた世界の取組の動向にして、 ブルーカーボンの活用に向けて、 ということでお話
 オーストラリアでは沿岸湿地（マングローブ，潮汐湿地，海草藻場）を吸収源の対象にするための取組が行われているを進めたいと思います。 まず、 世界の動向はどうなってい パリ協定の「自国が決定する貢献（NDC）」において，気候変動の緩和・適応の面から，ブルーカーボンの活用に言及している国も多くある
 日本は地球温暖化対策として定めていない
るのかということですが、 オーストラリアや中東、 サウジアラ
ビアはかなり進んでいまして、 すでにオーストラリアだったかと思いますが、 政府がブルーカーボンの活用に言及している。 ブルーカーボンの活用に言及している国に色を付けて示しておりますが、 日本は色が付いておらず、 言及していないという状況です。 適応策と緩和策、 適応策は、 例えば
マングローブによる海面上昇あるいは海岸災害の減災が適応策の例ですけれども、 特に東南アジアや南アジアでは適応策として言及されています。 黒い色の国は適応と緩和の両者に言及しています。 薄い色のところは緩和策。 二酸化炭素の吸収をメインに打ち出しているということでオーストラリアをはじめとして結構多くの国が言及している状況の中で、 日本はやや出遅れているかなというところで、 これから頑張っていかなくてはいけないという状況だと思います。 そんな中で昨年の 11 月に第 3 回ブルーカーボン研究会がございまして、 議事録に公開されているはずですが、 その中でブルーカーボンが有効な吸収源で、 地球温暖化対策計画における吸収源対策として定めることを目標に検討を進めていく、 と言っております。 最終的な目標としてはおそらくインベントリーへの参入。 イ
ンベントリーというのは目録というような意味ですけれども、ブルーカーボンの社会実装に向けた背景
何がどのくらい吸収したり排出したりしているのかというのを、
 第3回ブルーカーボン研究会（2017年11月）議事録
 ブルーカーボン生態系は有効な吸収源となりうるものであり、十分に精査数値として整理し、 例えばブルーカーボンはこれだけ貢献を行った上で「地球温暖化対策計画における吸収源対策」として定めることを目標に、検討を進めていく。
→ インベントリへの算入に向けてしていますというようなものを公式に計算して出していくと。
地球温暖化対策計画における吸収源対策の現状
そういったものに位置付けていくのが当面の目標になるので日本の地球温暖化対策計画では，吸収源対策として，森林，都市緑地，農地土壌の3つが定められており，それぞれ目標値が設定されているはないかと考えております。 では日本の中で吸収源対策と各吸収源の吸収能力と将来の吸収量の目標値
NDC
排出量26%減
して位置付けられているものとして、 先ほど申しました森林、3%を吸収源確保で都市緑地、 農地土壌、 この 3 つが定められています。 これらで 3％分の吸収を賄おうということになっております。 では
日本のブルーカーボンによる吸収量はどのくらい見込めるのか？
日本のブルーカーボンは、 こういった数字と比べてどのくらい貢献できるのか、 ブルーカーボン研究会では、 急ぎ今年 ブルーカーボン研究会による日本沿岸域のCO2吸収量の試算結果
ブルーカーボン： 標準値～最大値の 3 月に、 今後の事業展開を踏まえた現実的な仮定を置
グラフは最大値で作成
き、 日本沿岸域における CO ₂の吸収量の試算結果を発表
5,166
致しました。 これも WEB で見ることができる数字になります
2,780
が、 2013 年と 2030 年の 1 年間あたりの二酸化炭素吸収量204～910793
757
173～679124
110
で棒グラフにしておりますが、 この青いのがブルーカーボン
で、 数値に幅があるのは、 標準値と最大値を示したためで、今後精査が必要なのですけれども、 こういった幅を持たせKrause‐Jensen and Duarte (2016)を改変

大型藻類純一次生産(1020‐1960)

ブルーカーボン研究会資料を一部改変

国 名

地球温暖化対策としてのブルーカーボンの活用に関する取組内容

オーストラリア・沿岸湿地を（吸収源の）対象にする意向1)

インド・適応策として沿岸植生の保護を実施中1）

バーレーン

・マングローブの植林2)・マングローブ林や海草藻場の炭素吸収源（carbon sink）としての可能性について，IUCN（国際自然保護連合）と協働で検討を進めていく2)

アラブ首長国
連邦（UAE）

・炭素隔離（carbon sequestration）の可能性
についての意思決定者の理解を深める
ブルーカーボン実証プロジェクトの実施2)
・マングローブの植林3)

日本（参考）

・ブルーカーボンを地球温暖化対策として定めていない

パリ協定の「自国の決定する貢献（NDC）」で，沿岸浅海域やブルーカーボンの活用に言及している国（2016）

適応効果

緩和効果

薄灰色：緩和効果のみに言及 中灰色：適応効果のみに言及
黒色：両効果に言及

1）Coastal blue carbon ecosystems ‐ Opportunities for Nationally Determined Contributions.
Policy brief (2016, D. Herr, E. Landis) 参考資料1‐1 p.1‐3
2）各国のNationally Determined Contributions (NDC) 参考資料1‐1 p.9‐123）Ab Dhabi Global Environmental Data Initiative (AGEDI), 2011. BLUE CARBON
参考資料1‐1 p.13‐14

緩和効果 ： 28カ国

適応効果 ： 59カ国

出典：「ブルーカーボン」（地人書館）

ブルーカーボン研究会資料を一部改変

2013年度

2030年度

森林

3.2

5,166

2,780

都市緑地

14.8

110

124

農地土壌

1.4～6.3

757

696～890

2013年

-9-

吸収量 2【万ｔ‐CO2 /年】

吸収能力[ｔ‐CO2/ha/年]

吸収源

基準年(2013年度)の温室効果ガス
総排出量の3%に相当

2030年

た上で最大値を用いて棒グラフにしています。 森林、 農地土壌、 都市緑地と比べて頂くと、 森林ほどではないですが、農地土壌には十分匹敵し、都市緑地はかなり上回るような、そういった結果で、ブルーカー
ボンを吸収源対策の一つに位置付けていくことは十分検討に値すると現段階で言えるのではないかと思っているところです。
ブルーカーボンの社会実装に向けてということで、 少し整
ブルーカーボンの社会実装に向けた取り組みの整理理してみたのがこの図になります。 今申しましたように CO ₂
〇 ブルーカーボン研究会では、現時点での知見を最大限に活用し、科学的根拠に基づき我が国のブルーカーボン生態系によるCO 吸収量を試算した。
の吸収量が日本でどのくらいかというのを試算したところで○ 吸収量は、吸収係数と活動量（面積）の積で求められる。したがって，吸収係数と活動量（面積）を増加させる技術開発が必要である。
○ ブルーカーボンを我が国の地球温暖化対策計画における吸収源対策として定めるたすが、 この試算の考え方としては基本的には吸収係数といめには、必要となる手続きを順に進めていく必要がある。
１）吸収係数の検証と特定に向けた取り組み
う単位面積当たり、 1 年間にどれだけ二酸化炭素を吸収す
実証結果との突き合わせ
国内各地における吸収係数の特定
るかという数値。 これにその吸収する場の面積というのを活変動要因の整理２）活動量（活動面積）のモニタリングに向けた取り組み
測定手法の改良
動量と呼んでいるのですが、 これを掛け合わせることによっモニタリング体制の構築
３）吸収量の増加に向けた取り組みて求めます。 これはアマモ場とか海藻でも種などによって吸収係数の向上技術
活動面積の増加技術
当然数字は異なってきますので、 それぞれで数字を出して
４）行政手続きの推進に向けた取り組み
求められる科学的水準等の把握・対応
掛け算し全部の項目で足し合わせるというような形で決めていくということになります。 そういった数字を精査していくとい 連携者・協力者との取り組み内容
１）吸収係数特定のための国内各地における実証実験
うこと、 吸収係数の値の検証などを進めていくということや、
２）活動量のモニタリング
活動量をしっかりモニタリングしていく必要があります。 特に 測定手法の改良，モニタリング体制構築• 地域の教育・研究機関とも連携？
市民活動などで藻場再生の活動もありますので、 協調して
３）活動量増加技術
 生態系管理「保全，再生，（創造）」に関わる技術・情報の提供進めていく必要があると思いますし、 簡易にできるものにし 社会経済的インセンティブの付与技術• オフセット・クレジット（自らの排出量を他の場所の削減量で相殺）ていく必要があります。 それから吸収量はどうやったら増大
 顕彰させることができるか。 これは技術開発に繋がるところだと思 生態系，環境等への影響に配慮も必要
４）行政手続き推進
いますが、 重要な点であると思います。 最後に行政的な手 定義，目標値，関連施策組み入れ，立案続きで、 インベントリー化に向けた取り組みが課題として挙げられます。 そのために研究だけではなく、 関係者と連携していろんな取り組みをしていく必要がある。基本的に今申し上げたことと重複するので申しませんけれども、
ただそういったことを進めるときに闇雲にやるというよりはそれをやることによって、 生態系や環境等に負の影響がないか、 ということは常に配慮しながら進めていくということも併せて大事なポイントだろうと思っているところです。
ということで私の話は終わりとしたいと思いますが、 まとめ まとめはこちらに示しました。 まずブルーカーボンの取り巻く背景  ブルーカーボンを取り巻く背景 国連気候変動枠組み条約の「自国が決定する貢献」における，ブルーカーボンの活用へ向けた世界的取り組みということでご説明しました。 日本はこれからキャッチアップし CO2隔離・貯留効果に関する研究の進展ていかなければならないということだと思います。 一方で日  ブルーカーボンの特徴
 生態系ベースの技術で社会実装への障壁が低く，持続可能本はブルーカーボンのポテンシャルが高いということも言え 他の生態系サービス（生物多様性，食料供給，水質浄化，
観光レクリエーション，防災・減災）との相乗効果（コベネフィット）
そうですので、 是非積極的に展開していくべきだろうと。 そ  日本における今後の展開の可能性
 ブルーカーボンのCO2吸収・貯留機能を温室効果ガスのインベントリ登録へ向けた検討
れからブルーカーボンの特徴について、 あるいは今後日本 CO2隔離・貯留量の科学的根拠に基づく見積もりの精度向上
 官民連携による環境再生事業の展開と沿岸域の新しい価値の創造における展開の可能性ということでまとめさせて頂きました。
以上で私の話を終わります。 どうもご清聴ありがとうございました。
ブルーカーボン研究会資料を一部改変

2※1

ブルーカーボン研究会資料を一部改変

※1

-10-

環境 DNA を活用した新しい海草モニタリング手法に向けた取り組み
大成建設株式会社 技術センター 水理研究室 水域環境チーム チームリーダー 高山百合子
本日はお時間を頂きましてどうもありがとうございます。 私
共は、 近年着目されています環境 DNA を海草のモニタリングに活用する事、 これに向けて取り組みを開始しているところです。 冒頭に岡田室長よりお話しして頂きましたように、緒に付いたばかりの研究ですけれども、 私共の目指すゴールとそれに向けた取り組み状況をご紹介させて頂きます。
まず環境 DNA について、 最近耳にした方も多いと思いますけれども少し紹介させて頂きます。 環境 DNA は、 海域
や河川、 池など、 土や大気でも同じですが、 こうした環境
中に存在している生物の微細な破片、 あるいは排泄物などに含まれている DNA の総称です。 水域で調べる場合は、
環境DNAを活用した現場での作業が採水をするということになります。 そしてこの新しい海草モニタリング手法に向けた取り組み
採水中の DNA を調べることで、 どんな種類の生物がいた、あった、 いなかったという有る無しが分かります。 これまでの水域モニタリングは、 潜水をして調査することがメインになりますので、 それに比べるとこの環境 DNA を活用することが大成建設（株） 技術センター
出来れば、 潜らずに調べる水質項目のようにたくさんのデー
高山 百合子タや情報が得られます。 それから採水作業自体が非常に簡単ですので、 これまでよりも高頻度に、 密度も広さもたくさん調べることが出来ると思います。 それから DNA の分析ですので、 目視で見分けにくい種も見つけられる可能性があります。
環境 DNA の研究動向を少しご紹介させて頂きます。 神戸
環境DNAとは
海域や河川，池など環境中に存在している生物の大グループの一部紹介ですが、 ため池における生物の存
微細な破片や排泄物などに含まれているDNAの総称
否、 いるいないを調べた例で、 種類にもよりますけれども分かるようになってきています。 河川やため池ですと、 河川は
採水
DNA分析
流れがほとんど一様、 ため池ですと閉じられた空間ですので、 採水においてその場を代表した水を採れるという考え（利点）水生生物の情報を ・潜らずに調べる（水質項目（SS、COD等）のひとつ）方でも良いだろうということになります。 それから、 その採っ・たくさん調べる（高頻度、高密度、広範囲）
・潜水目視では見分けにくい種などが分かる
た DNA の量からそのバイオマス、 生物の量を調べようとの研究も研究段階ですが進められています。
それともう少し、 環境 DNA の分析について紹介をさせて頂きます。 こちらの縦に書いてあるところが一連の分析の流れになっております。 私共は水域、 水の場を想定しておりますので、 現地の作業は採水です。 一般的には 1 ℓ程度の採水が実施されています。 水を採りましたら実験室で分析を行いますので、まずその水をろ過します。 分析の対象としますのは、 このろ紙上に残ったろ過残さです。 ろ液の方も当然分析対象になりますけれども、 多くはこのろ紙上に残ったものを対象にしています。 そしてこのろ紙上に残ったもの、 こ
環境DNAの分析と生物種検出の手順
こに DNA が含まれているということで全ての DNA を液体に採水
現地抽出させます。 そして、 抽出した DNA が溜まった抽出液
ろ過
分析の対象はろ過残さに、 PCR という技術を使いまして、 DNA を倍々に増やして
DNA抽出
実験室
（分析）
いきます。 PCR は DNA の分析技術でして、 DNA を数時間
ex) 植物領域
PCR
Polymerase
で百万倍に増やすことが出来ますので、 これで見たい DNA
Chain
リアルタイムPCR（qPCR）
Reaction
ポリメラーゼ増幅させたDNAをモニタリングし連鎖反応を増やします。 全部増やすのではなくて、 見たい DNA を
初期（増幅前）のDNAを定量する
NGS解析
データ
（塩基配列を決定）
処理増やします。 この 「見たい DNA」 ですけれども、 例えばこ（検出）
DNAデータベース検索（種を特定する）
第19回東京湾シンポジウム-沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方-

1

第19回東京湾シンポジウム-沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方-検出されたD N A の種類による有無の判断
生物種

DNA

有無の判断

海草

検出

ある

アマモ

検出

ある

スガモ

検出

ある

ハゼ

検出

いる

アカウミガメ

検出

いる

・
・

2

第19回東京湾シンポジウム-沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方-【PCR】 プライマーを目印に

特定領域のDNAを増幅させる

3

-11-

の抽出液中にはいろいろな DNA が混ざっています。 例え
検出：次世代シーケンシング（NGS）
ば海草が見たいとしますと、 植物に着目して植物の DNA だA
T■例）ヒトのDNAを検出する■特定の生物群のDNAを増幅し、生物種を特定
C
Gけが増えるような 「プライマー」 と呼んでいる目印をつけて植物だけが持つ DNA が増える操作を行います。 そしてその増やした DNA のデータ処理をします。こちらは次世代シー
共通
差
共通
共通
差
共通
ケンス等と呼ばれますけれども、 ここでその中の塩基配列を決定することにより種類が分かります。 そうするとその中にアマモがあったとか無かった、 何がいたという種類を特定して次世代シーケンサー
有無を確認できる技術になります。 また DNA を増やす PCRでは、 増やした DNA 量を検量線に乗せることによって、 元の DNA を定量することが出来ます。 ですので次世代解析、分析：定量PCR（qPCR）「NGS」 とも呼びますけれども、 こちらは種を特定して、 そ■例）ヒトのDNAを分析（定量）する■特定の生物種のDNAのみを増幅し、生物種のDNA量を定量れらがいたことを確認することが出来ます。 こちらの PCR は
DNA の量を調べることが出来るものです。 もう少し補足しま
すと、 このいたかいなかったかを調べる NGS 技術は、 例え
差差ばヒトがいるかいないかを調べたいとしますと、 このヒト特有の DNA の前に共通して持っている哺乳類の DNA の部分を、先ほど 「プライマー」 と呼んだ目印にします。 そうするとこ
定量PCR装置の後ろに合体して DNA がどんどん増えて、 増やした DNA
を次世代シーケンスで読み、 ヒトがいたかいなかったかを調べます。 これに対して定量する PCR ですが、先ほどはヒト DNA の前にある DNA を目印に増やしましたが、PCR は見たい DNA そのものを増やします。 見たい DNA を増やしていく事で、 どれくらい増えたかを定量できますので、 元々どれくらいあったかを調べる技術になります。 次世代シーケンスは何がいたかを最後のデータベース照合で分かりますけれども、 PCR は増えた量だけしか分からないので、 何がいたかはここ
でははっきりさせることは出来ないことになります。 ただし、 ヒトの DNA を目印にこれを増やすことで、 ヒトの DNA 量を調べるていることになります。
前段が長くなりましたが、 私たちが目指しているものと研究のご紹介をしたいと思います。 ターゲットは、 海草のアマモ、取り組みの目標 （モニタリング技術への活用）
コアマモがある藻場のモニタリングです。 現状のモニタリング
潜水目視
航空写真や衛星画像などの解析
は潜って見る目視の観察、 あるいは航空写真とか衛星画像などで広域に調べる方法が使われていると思います。 それ
ぞれ利点もありますけれども、 課題も少しある状況かと思い
詳細な観察ができる
広域な平面分布が分かるます。 目視は労力がかかりますし、 衛星画像では種までの詳しい確認、細かい場所までの確認が不十分、あるいはデー
環境DNAの活用【目標】 特定したエリアにおける海草種の有無と時間的増減を知る
タが取れなかった部分とか期間、 そういうものもあると思いま（環境DNAを活用した海草のモニタリング）す。 そこに水を採って調べる環境 DNA を活用することで、それぞれ補うことが出来ればこの 3 方法を使うことでより効率的で詳しい情報を得られるのではないかと思います。 そして目指している技術 環境DNA＋数値シミュレーション
今はアマモ、 コアマモを対象にしていますので、 当然皆様
【目標】 特定したエリアにおける海草種の有無と時間的増減を知る（環境DNAを活用した海草のモニタリング）
疑問に思うことがあると思います。 環境 DNA を使うことは採
いつ・どこで採水すればよいのか
水をすることですが、 それでは海のどこで水を採ればいいの
環境DNA（採水）かという大きな課題が思い浮かぶのではないかと思います。
＋
数値シミュレーション
先ほど、 河川やため池ですとある程度水の場が均一だ、 流れが一様だということが出来るのですが、 海は流れがあり、話題 ①
数値シミュレーションを用いてアマモ場の環境DNAを対象と採水点を設定する方法
潮汐もあり、 地形も複雑です。 そういう場なので採る場所やした数値シミュレーション
第19回東京湾シンポジウム-沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方-

DNA：４種の塩基の組合せ

哺乳網固有
のDNA

②選択的に吸着
冷却
50℃

ヒト固有
のDNA

動物界固有
のDNA

⑥データベースと照合③DNAは一方向に増幅
保温75℃④一定領域のDNA増幅

加熱 ①共通部分を合成
98℃ （プライマー）⑤繰り返し

第19回東京湾シンポジウム-沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方-⑥蛍光発色を測定

ヒト固有
のDNA

②選択的に吸着
冷却50℃

4③DNAは一方向に増幅
保温75℃④一定領域のDNA増幅①蛍光物質

加熱 ①差の一部を合成
98℃ （プライマー）⑤繰り返し

第19回東京湾シンポジウム

・労力の低減5-沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方-

・海草種の確認・未取得エリア・期間のデータ補完
6

第19回東京湾シンポジウム-沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方-

7

-12-

時間によってどこの部分をモニタリングしているのかが異なることになります。 ですので海草のモニタリングを実現させるために、 ここで採った水の DNA がどこから来たのかを特定し、 採水の場所と時間を決める
方法、 これを研究のゴールとして取り組んでいます。 方法としましては、 藻場から環境 DNA が流れてきたと仮定をし、 それを数値シミュレーションし経路を予測することができれば、 その元を辿ることで DNA がどこから来たかを推定できると考えて、 数値シミュレーションと環境 DNA を合体させる研究に着手しています。
この研究は始めて 2 年ほどですが、 一番初めにやったこ① アマモ場における環境DNAと数値計算とをご紹介します。 フィールドは三重県の英虞湾で、 アマ
採水は、 推定アマモ場の奥から
モ、 コアマモが生えている海域です。 ですので、 まずここ
アマモ場がない湾外へ向かう５点で実施
英虞湾
で水を採って、 環境 DNA を調べてみました。 その時に用いた情報の一つとして、 三重県により公表されているアマモ(1.0 m)(4.3 m)場の分布図があり、 複雑な入江の奥に緑で印がついている(20.0 m)
所にアマモ、 コアマモが生えているという情報がありました。
(9.4 m)
この分布図を元にまず ABCDE の 5 点を決めて水を採って採水は12月に実施
採水層は表層（0.5m-1.5m）
DNA を調べました。 恐らく生えている入江の奥 ABC と、 それから湾口に向かい、水深が深くなっていく DE の 5 点です。
そして英虞湾の流れの数値計算をして、 流れの場も確認しました。 その数値計算の結果、 ABC の辺りは入江の奥です① アマモ場における環境DNAと数値計算
流れの計算を用いた採水点の確認
ので流れがほとんど無く、 一番遠くの E 点では北から南に向かう流れがあり、 流れが強いところでした。 地元の漁師さ(1.0 m)んにお伺いすると、 やはり E 点付近は流れが最も速いとおっ(20.0 m)(4.3 m)
しゃっていて、 感覚的には合っているような流れ場の 5 点で(9.4 m)
水を採りました。 その結果がこちらです。 ここでは、 NGS、
先ほどの次世代シーケンサーで、 海草についていたかいな
流速ベクトル，下げ潮最大時
いかを調べました。 結果は、 湾奥の ABC ではアマモ、 コア
マモ、 あるいはアマモ科が検出されました。 それから水深が深くなる方、 DE では検出しない結果でした。 こちらの図の縦軸は、 今回は植物のプライマーを使いましたので、 植物① アマモ場における環境DNAと数値計算
植物領域プライマーによるNGS検出の結果の DNA を全部増やし、 それを分母としてアマモ類の割合を・アマモ，コアマモのDNAは検出可能示した目安ですが、 着目しているのは出るか出ないかという・アマモのDNAはアマモ場から移流し点でした。 何となくですが、 湾奥の方で出て、 アマモ場かて分布している可能性がある
60
ら離れて流れが大きい所では出ないという結果で、 まず海
アマモ
40
コ アマモ
草の DNA が検出できることを確認して、 さらにアマモ場か
アマモ科
20
ら移流しているような分布を確認した状況です。 その次の年
0
E
D
C
B
A
は、 ABCDE の 5 点よりも、 もう少し細かく、 と言っても距離※検出割合＝アマモ類のDNA数／全DNA数はありますが、 採ってみようということでアマモの場を縦断するようなライン上で採りました。 このオレンジで色付けしたとこ
ろは、 実際に水を採りに行ったときに非常に少ない点です① アマモ場における環境DNAと数値計算
けれども、 潜って確認した藻場を繋いだ想定の藻場分布です。 前回の分布図とは様子が違いますが、 共通しているのは奥側にアマモ場があるということで、 アマモ場から離れていくような 11 点で水を採っています。 採水エリアを拡大したのがこちらで、 オレンジのエリアが想定したアマモ場です。
前回と同じように、 アマモ場がある湾奥からアマモ場がない、11点で採水（1月）
採水層は表層（0.5m-1.5m）
生えていないところに向かう 11 点です。 そして 11 点の採2017年度の採水地点（NGS検出）
第19回東京湾シンポジウム-沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方-（アマモ場分布三重県平成22年度）

青字
水深（ＤＬ）

第19回東京湾シンポジウム

8-沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方-

9

第19回東京湾シンポジウム-沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方-

検出割合[%]

検出あり

検出あり

検出あり

アマモ：0.07

検出なし

検出なし

10

第19回東京湾シンポジウム

●

-13-

-沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方-

11第19回東京湾シンポジウム

第19回東京湾シンポジウム

採水は1月に実施
採水層は表層（0.5m-1.5m）

数字
水深（ＤＬ）
12

第19回東京湾シンポジウム-沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方-① アマモ場における環境DNAと数値計算
主な計算条件
手法：粒子追跡計算（粒子≒環境DNAと仮定）
水平計算格子：40ｍ
鉛直分割：10層（σ座標）
粒子投入：４個／格子、２時間ごと

13

第19回東京湾シンポジウム-沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方-① アマモ場における環境DNAと数値計算
1200
PCR分析
分析値（ ア マ モ ）

800
400

0
湾口側 J

I

なし

H

G

F

E

D

なし

C

B

あり

A

K

ありあり

湾奥
NGSの結果14-沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方-

第19回東京湾シンポジウム① アマモ場における環境DNAと数値計算-沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方-① アマモ場における環境DNAと数値計算

DNA量[copies/L]

水、 分析と、 数値計算を比べました。 こちらが数値計算条
件の一部です。 計算の方法、 条件としては、 流れに粒子を乗せて計算をします。 この粒子が環境 DNA を模擬しています。 また計算格子は 40m、 鉛直は 10 層であり、 現状は非常に粗い計算を行っています。 また粒子の数も少ないですが、 1 格子辺りに 4 つを、 2 時間毎に推定アマモ場のエリアに投入しています。 まず上の図が、 水を採って分析した結果です。 図の右が湾の奥、 左が湾口の 11 点の PCR の結果で、 アマモの DNA 量を調べました。 分析結果は、 湾
奥の方はアマモの DNA が多く、 アマモ場が無くなる水深の大きい方に向かって低くなっている傾向があるように思っています。 それと先ほどの NGS の 5 点採水場所を照らし合わ
せますと、 やはり湾奥の方で出て、 湾口側では無いので、何となくアマモ場がソースとなって広がっている傾向があると思います。 もう一つ F 点で非常に大きな値が出ました。 この要因はまだ特定できていないのですが、 もしかするとこのように特異的に高くなる場があるかもしれないとも考えています。 分析結果と計算結果を比べた結果です。 黒が粒子の計算をした結果です。 計算値は、 11 点の採水のポイントを含む計算セルを通過した粒子数の累積、 全部足し合わせた数です。 その結果は、 奥の方から低下する分析結果の傾向を再現できそうだと思っています。 ただしこの F 点のよ
うな特徴は、累積で見ると再現が上手くできていませんので、見方を変えて、 水を採ったそのタイミングで、 そのとき粒子がセルにどのくらいあるかを見る、 場所は F 点とは違いますが特異的に高くなる地点が見られましたので、 この粒子計算がもう少しうまく使えたら、 分析結果を再現できる可能性-沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方-

藻場の環境DNAを模擬した数値計算

DNA量[copies/L]

1200

100
80

分析値（ ア マ モ ）

800

60

計算値（ 採水層）

400

40

採水時

0

湾口側 J

I

20

H

G

F

E

第19回東京湾シンポジウム

D

C

B

A

K

0
湾奥

採水時の通過粒子数[個]【計算結果】

1/15/10：30

第19回東京湾シンポジウム-沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方-

12:00

12:30

-沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方-

藻場の環境DNAを模擬した数値計算【環境DNAの出発点】【計算結果】
採水時間（ 上げ潮開始時）

250

Ｅ点

1
‐1

200
計算値

‐3

（ 採水層）

100

‐5

50

‐7

0
1/13 0:00

1/13 12:00

1/14 0:00

1/14 12:00

1/15 0:00

1/15 12:00

水位[m]

粒子通過回数[回]

11：30

16

藻場の環境DNAを模擬した数値計算

150

11：00

15

‐9
1/16 0:00

K

A

B

C

D

E

F

H

I

J

G
水位（ J）
17-14-

粒子の初期分布Ｆ点18

があるのではないかと考えています。 計算がそのような状況です。
最後に分析について少しご紹介したいと思います。 もう一つの課題としては、 実際モニタリングをするためには、 水を採って調べますが、 採った水を確実に分析できなければ、その場を表すことが出来ないので、 分析の阻害に関して調べる意味での分析を行いました。 こちらも同じく三重県の英虞湾で、 アマモの生え始めで草体が非常に少ない時期に、一年生の発芽体がほんの少しある所と、 多年生のアマモ場
で、 成熟した後の株も残っているような所の 2 地点で水を採り分析をした結果がこちらです。 発芽体だけで密度が低いところと、 密度が多少高くて腐食物質もあると想定したところの比較です。 分析の方法は、 阻害物質を除去するカラムを通した場合、 検出結果が変わるのか変わらないのかを確認しました。結論としては、NGS の結果は、密度が高い方ですね、
腐食物質があると想定したところでは、 こうした除去カラムを通すことで検出ができ、 通さないとうまく検出ができませんでした。 一方密度が低くて腐食物質が少ないと考えたところでは、 カラムを通さなくても検出できましたが、 通すと逆に検出できず、 カラムを通すことで測る DNA 量が少なくなり検出できなかったのではないかということを今のところ知見として集めております。
以上で現状のご紹介でしたけれども、 まだまだ課題も多く、そもそも環境 DNA の挙動や形態など、 基本的な所も調べることを今後も続けていきたいと思います。 ご清聴ありがとうございました。

第19回東京湾シンポジウム-沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方-

環境DNAを用いた海草のモニタリングのイメージ【目標】 特定したエリアにおける海草種の有無と時間的増減を知る（環境DNAを活用した海草のモニタリング）

アマモ場（海域）における環境DNAを定量する

話題 ②
アマモ場を対象とした環境DNAの分析

19

第19回東京湾シンポジウム-沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方-② アマモ場を対象とした環境DNAの分析
英虞湾の海底地形

三重県英虞湾にてアマモの生育状況が異なる
２地点で採水と分析・検出を実施

F (3.4m)
英虞湾

G (5.2m)

潜水観察による推定アマモ場分布
2017年11月

採水地点
20

第19回東京湾シンポジウム-沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方-② アマモ場を対象とした環境DNAの分析
NGS検出結果

密度低
実生体（発芽体）

第19回東京湾シンポジウム

密度高
成熟後の株と発芽体
21-沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方-

おわりに環境DNAを活用した海草のモニタリング技術の開発に向けて・海草場の環境DNA（アマモ・コアマモ）を分析・検出することができる
・海域では、環境DNAが分布する傾向がある
・海域では、環境DNAが特異的に高くなる場合がある
・粒子計算により、環境DNAの経路を予測できる可能性がある【課題】
・環境DNAの形態や挙動・分析阻害の要因や影響度の確認
・環境DNA分析データの代表性についてご清聴ありがとうございました

-15-

22

人工衛星データによる沿岸環境モニタリング技術の現状と今後の展望
横浜国立大学大学院 都市イノベーション研究院 水環境研究室 助教 比嘉紘士
ご紹介どうもありがとうございます。 横浜国立大学水環境研究室の比嘉と申します。 私の方からは人工衛星データの沿岸域に対しての利用ということでご紹介させて頂きます。
十数年前まではこの人工衛星を沿岸域に適用するとなると、非常に困難な状況にありましたが、 この現状について本日ご紹介させて頂きたいということと、 また今後の展望については私の主観も含まれる部分がありますけれどもご紹介できればと思います。
第19回東京湾シンポジウム
まず人工衛星のリモートセンシングとは、 対象物に触れるこ －沿岸域の環境改善に向けた新しい技術･考え⽅－となく物体が反射、 放射する電磁波を遠隔リモートから計測
センシングし、 物体の性質や形状などを識別する技術のことを言います。 こちらの画像ですが、 NASA のホームページか⼈⼯衛星データによる沿岸環境ら得られるものでして、 人工衛星が地球をモニタリングしていモニタリング技術の現状と今後の展望る様子が描かれております。 またこの人工衛星のリモートセン
横浜国⽴⼤学⼤学院 都市イノベーション研究院
⽔環境研究室 助教 ⽐嘉 紘⼠
シングは、 私たちの日常の生活の中では天気予報で使用されておりますし、 また衛星データは蓄積されるということがありますので、 例えば都市部面積の長期的な時系列変化を追 ⼈⼯衛星リモートセンシングとは？
うことが出来ますし、 また植物の活性を捉える NDVI という指 対象物に触れることなく，物体が反射・放射する標を用いますと、 作物の成長のモニタリングにも利用できる 電磁波を遠隔(remote)から計測(sensing)し，物体の形状や性質などを識別する技術．
など、 様々なセンサーによって様々な対象物のモニタリングが実施されているという状況です。 その中で私の専門は水色のリモートセンシングでして、 これは海洋を対象とした可視域、 人の目が見える領域の可視域のリモートセンシングとなります。 始まりとしては、 1978 年 NASA によって打ち上げられた Nimbus-7 に搭載された CZCS、 これが世界初のNASA’s A-Train Satellite Formation © NASA
水色センサーでして、 こちらがそのデータになっております。
⼈⼯衛星リモートセンシングとは？
1979 年 3 月における日本周辺の植物プランクトン色素濃度、
こういった空間分布が得られています。 またこの人工衛星ですが、 こちらの動画のように地球全体を周回しておりまして、
連続的に画像を取得しております。 この衛星データに対し
都市部⾯積の時系列変化て私たちは解析を加え水質を推定するといったことを行います。 その原理ですが、 太陽の光が地球に照射し大気から跳ね返ってくる光、 反射光やまた海面からの反射光とありま
⽇々の天気予報
すが、 非常に重要なのは水中で反射されて衛星方向に進 ひまわり８号による観測画像
NDVIによる作物の成⻑モニタリング
Agapiou, A., et al. (2015). Impact of urban sprawl to cultural
heritage monuments: The case study of Paphos area in
Cyprus. Journal of Cultural Heritage, 16(5), 671-680.

In Sept. 17, 2013, Landsat 8 image, Urban Change

出典：気象衛星センターホームページ
by Earth Imaging Journal

URL: http://www.jma.go.jp/jma/kishou/photo/index.html#20181002_2

⽔⾊のリモートセンシング•Copyright contains modified Copernicus Sentinel data (2016),
processed by ESA

⽔⾊センサーとは？
⼈⼯衛星‐ 海洋を対象とした可視域のリモートセンシング
﻿- 1978年 – 1986年﻿
（Hovis et al., 1980）
﻿Nimbus-7に搭載されたCZCS © 2018 IOCCG(Coastal Zone Color Scanner) が世界初の⽔⾊センサー

⽔中で反射されて衛星⽅向に進む光(海⾯放射輝度)

Nimbus7-CZCS⽉別
複合画像による北⻄
太平洋海域における植物プランクトン分
布の衛星画像時系列
データベース

海⾯での反射微⼩な液体または個体の粒⼦による反射

⼤気
海洋表層

編: 福島甫, ⻁⾕充浩,
松村皐⽉, 原島省
植物プランクトン⾊素濃度

⼤気中の散乱・吸収，海⾯での太陽の直接反射等を⼤気補正により除去し，⽔中から進んでくる光の放射輝度を得る．

-16-

海洋観測のための⼈⼯衛星データの利⽤

⽔⾊センサーとは？
- ⼈の⽬が感知できる可視光と，近⾚外光を利⽤する．
ガンマ線

可視光線

紫外線

X線

400

電波

⾚外線

600

500

700

波⻑λ
(nm)

中央波⻑865 nmの衛星データ

中央波⻑412 nmの衛星データ

10-0(W/cm2/nm/sr)

⽔中放射輝度

⽔⾊センサーMODISが捉える波⻑
10-1

10-2
10-3
10-4
© NASA

MODISセンサー
バンド

10-5

⽔⾊センサーMODISを搭載したAqua衛星

0.8
0.6

可視域，近⾚外の
主に9つのバンドを使⽤して⽔の⾊
を捉える．

0.4
0.2

1 2

3

45

500

550

67

9

8

太陽照度

(W/cm2/nm)

150
100
50
0
350

© NOAA STAR
URL:https://www.star.nesdis.
noaa.gov/

400

450

600

650

波⻑ (nm)

700

750

800

850

900

⽔の⾊を利⽤し⽔質を推定する
2018年5⽉ 瀬⼾内海安芸灘

2018年7⽉ 霞ヶ浦

⽔質の推定⽅法- 植物プランクトンの量の指標となるクロロフィルa濃度(Chl-a)の推定
水面反射率(/sr)

む光の方でして、 こちらを大気補正によって海面反射光や大気の影響を除去し、 水中から進んでくる光の放射輝度を得てそこから解析を加え水質を推定します。 また水色のセンサーですが、 人の目が感知できる可視光と近赤外域の光を利用しております。 この水色センサーの特徴としましては、 特定の波
長の光を捉えることが出来ますので、 詳細に対象物質の光の吸収や散乱の情報を得ることが出来ます。 例えばこちら水色
センサー、 NASA によって打ち上げられた Aqua/MODIS セン
サーというものですけれどもそれを例に見ていきますと、 可視域のこちらの青の部分の 9 つ、 可視域から近赤外域の主に 9つのバンドを使用して水の色を捉えることができます。 例えば
こちら瀬戸内海の安芸灘の写真で、 こちらが霞ヶ浦の写真ですが、 ご覧の通り植物プランクトンの現存量によって水の色の見え方が異なります。 こちらは人の目からしても青に見えます
し、 こちらは緑色に見えるということで、 このような水の色の変化を利用して水質を推定していきます。 具体的には、 水面反
射率の光のスペクトルを表しているものになりますが、 植物プ
ランクトンの量の指標となるクロロフィル a 濃度、 これが増加していきますと、 こちらの水面反射スペクトルが短波長の青の領域で低下していくということが分かります。 それに伴って相対的に緑の部分が高まっていくというような形が見えます。 このとき何が起きているのかと言いますと、 こちらの光の吸収に着目しますと、 クロロフィル a 濃度の上昇に伴って植物プランクトンの光の吸収が短波長側で増加していきます。 それによって水面反射率が減少していくということですけども、 この減少量をクロロフィル a 濃度として定量化とするというのがクロロフィル a推定の原理になります。 このような手法を衛星画像に適用していくわけですが、 そうしますとこのような画像からクロロフィル a
濃度の空間的な変化といった情報を得ることができます。
また水色センサーを搭載した人工衛星の発展としまして先ほど紹介したこちらの NIMBUS-7/CZCS から始まりまして、 非常に数多くの衛星が打ちあがっております。 有名なのはこちらの
TERRA,AQUA。 NASA によって打ち上げられた衛星で、 解
像度 1 ㎞で観測頻度は 1 日 1 回というように、 世界中の研究者や様々なユーザーが使用している有名な衛星となっております。 また特徴的なのはこちらの 2010 年に韓国によって打植物
プランクトン

Chl‐a: 1 g/l

Chl‐a: 10 g/l

Chl‐a: 5 g/l

⽔の吸収

Chl‐a: 5 g/l
Chl‐a: 1 g/l

Chl‐a: 10 g/l

 クロロフィルa濃度の増加と共に⻘⾊域
の⽔⾯反射率が減少．
 短波⻑における⽔⾯反射率の減少量をクロロフィルa濃度として定量化．

⽔⾊センサーを搭載した⼈⼯衛星の発展

TERRA, AQUA/MODIS GCOM-C/SGLI
2004 by NASA2017 by JAXA
解像度：1km×1km
解像度：250m×250m
頻度：1⽇1回
頻度：2⽇おきNIMBUS-7/CZCS
1978 – 1986
by NASASEASTAR/SeaWiFS
1997 by NASA
解像度：1.1km×1.1km

みどり（ADEOS）/OCTS
1996 - 1997 by JAXA
解像度：700m×700m
頻度：3⽇1回-17-

Sentinel-3/OLCI2016 by ESA
解像度：300m×300m
頻度：2⽇COMS/GOCI2010 by KOSC
解像度：500m×500m
頻度：1⽇8回

ち上げられた衛星ですが、 静止海色衛星になっていまして GCOM-C/SGLIのFirst Image
500 ｍの解像度で韓国や日本周辺の海域を 1 日に 8 回画像を取得することができます。 また 2016 年にはヨーロッパ
によって Sentinel シリーズの衛星が打ちあがっておりますし、
また 2017 年去年の 12 月には JAXA によって 250 ｍ解像度、
Aqua/MODIS
1km resolution
観測頻度 2 日おき、 GCOM-C/SGLI という衛星が打ち上げっています。 このように徐々に人工衛星のハード面のスペックが上昇していることが分かります。 それをイメージで見ていGCOM-C SGLI
きます。 従来の画像がこういった AQUA/MODIS、 1 ㎞解像250m resolution
度のもので、 これで水質を推定しておりましたが、 去年打ち ⽔⾊リモートセンシングの⻑所と短所
あがった SGLI の画像で見ていきますと、 こちら 250 ｍで比⻑所 広⼤な海の⽔質を空間的に瞬時に観測できる．
較してみると非常にクリアな画像が取得できていることが分か 低コスト・低労⼒で観測できる．
 繰り返し観測可能でありデータが蓄積される．
ります。例えばこの高解像度の衛星データを利用することで、短所
パナマ諸島のサンゴ礁の領域では、 サンゴ礁の分布というも ⽔表⾯の情報しか知ることができない．
のも得ることが出来ます。 こちらは先ほどの画像ですが、 例 雲があると観測できない．
 沿岸域では⽔質の推定精度が悪い．
えばこの水色リモートセンシングの長所と短所という部分をまとめますと、 長所は広大な海の水質を空間的に瞬時に観測できるということが挙げられます。 また打ち上げるまではさす
がにコストはかかりますが、 それ以降は低コストで低労力になぜ沿岸域の⽔質推定が難しいのか？
常に水質の状態を観測できるようになる。 また繰り返し観測⼈⼯衛星
可能であり、 データが蓄積されるというのも大きなメリットとし⼤気て挙げられます。 また短所としましてはこちらの画像からも分反射光
かる通り、 水表面の情報しか知ることができない、 また雲が沿岸域
陸域あると観測できない。 また沿岸域では水質の推定精度が悪いといった問題点が挙げられます。 この最後の部分、 沿岸域では精度が悪いというところですが、 それがなぜ沿岸域で⽔中に様々な物質が混在
光環境が⾮常に複雑
は水質推定が難しいのかと言いますと、 例えば外洋域の場
波長(nm)
合ですと、 水の色が植物プランクトン単一で決まるため、 光の反射光の情報が非常にシンプルになります。 一方で沿岸域ですと、 河川から流入する物質もしくは内部生産により生成されるもの、 有色溶存有機物、 非生物粒子といった様々な物質が混在しますので、 これによって反射光の情報が複雑になります。 光吸収のスペクトルで見てみましても、 植物プランクトンだけ
でなくて有色溶存有機物や非生物粒子の光の吸収も加わっていることが分かります。 また、 光の散乱も変化しますので、 さらに光の反射光は複雑になります。 つまり沿岸域において水中に様々な物質が混在していて光環境が非常に複雑ということで、 このような中で単一の物質、 物理量を抽出するというのが非常に困難になるということです。
このような現状の中で私たちは JAXA による地球環境変動
観測ミッション、 先ほどの GCOM-C のプロジェクトになりま JAXAによる地球観測ミッション(GCOM)
地球環境変動観測ミッション
すけれどもこちらに加わっておりまして、 その中で 「沿岸域・（GCOM : Global Change Observation Mission）
2017年12⽉23⽇ 種⼦島からGCOM-C打ち上げ
湖沼の光学的性質特徴別分類に基づいた大気 - 水中結合
2016年 – 2018年「沿岸域・湖沼の光学的性質特徴別分類に基づいた
アルゴリズム構築に関する現地観測」 といったテーマでこれ
⼤気‐⽔中結合アルゴリズム構築に関する現地観測 」
by ⼭梨⼤学，広島⼤学，東京⼤学，東海⼤学，横浜国⽴⼤学まで現地観測を実施しておりました。 この目的としましては、
様々な沿岸域に対して複雑な光環境を解明していくということ、 その知見に基づいて水中アルゴリズムを開発していく、ということを行ってきました。 こちらは東京湾において実施© JAXA© JAXA
してきた現地観測の様子になりますが、 学生と共に毎年の
⾮⽣物粒⼦

2

植物プランクトン

光吸収係数(/m)

有⾊溶存有機物

1.5

植物プランクトン
⾮⽣物粒⼦

1

⽔

0.5

0

-18-

有⾊溶存有機物

400

500

600

700

現地観測の概要

東京湾の光学特性解明のための現地観測 観測⽇

2010年6⽉〜2014年5⽉
2016年8⽉25⽇，31⽇
9⽉15⽇，23⽇

 ⽔質観測項⽬

多項⽬⽔質計Biospherical
Instruments Inc. 04. QSP200A

・⽔温，塩分，溶存酸素，濁度等
・クロロフィルa (Chl-a) (g/l)
・全浮遊懸濁物質 (TSS) (mg/l)
・有機浮遊懸濁物質 (OSS) (mg/l)
・無機浮遊懸濁物質 (ISS) (mg/l)

 光学観測項⽬

2010年〜2017年の間，
千葉県環境研究センターの東京湾⾚潮・⻘潮調査に同⾏させて頂き，多くの⽔質・光学データを蓄積させて頂きました．

・下向き放射照度 (Ed) (W/m2/nm)
・上向き放射輝度 (Lw) (W/m2/str/nm)
・光吸収係数 (/m)
・後⽅散乱係数 (/m)

DMF⾊素抽出，蛍光法によるChl-a測定
Turner Designs 10-AU Fluorometer

N

乾燥重量法による浮遊懸濁物質測定-19-

現地観測の概要
 観測⽇

 TriOS RAMSES ARC/ACC
による海⾯反射光の測定

2010年6⽉〜2014年5⽉
2016年8⽉25⽇，31⽇
9⽉15⽇，23⽇

Ed ⽔質観測項⽬

・⽔温，塩分，溶存酸素，濁度等
・クロロフィルa (Chl-a) (g/l)
・全浮遊懸濁物質 (TSS) (mg/l)
・有機浮遊懸濁物質 (OSS) (mg/l)
・無機浮遊懸濁物質 (ISS) (mg/l)

Lw
放射照度・輝度計TriOS RMASES
Lubac, B., & Loisel, H. (2007)

 光学観測項⽬

・下向き放射照度 (Ed) (W/m2/nm)
・上向き放射輝度 (Lw) (W/m2/str/nm)
・光吸収係数 (/m)
・後⽅散乱係数 (/m)

リモートセンシング反射率(Rrs)
を導出 Rrs() = Lw() / Ed(0+, )(/steradian)

現地観測の概要
 観測⽇

 光吸収係数 (a)の測定

Quantitative Filter Technique (QFT法)2010年6⽉〜2014年5⽉
2016年8⽉25⽇，31⽇
9⽉15⽇，23⽇(Sosik, (1999); Kishino et al., (1985))

 ⽔質観測項⽬

・⽔温，塩分，溶存酸素，濁度等
・クロロフィルa (Chl-a) (g/l)
・全浮遊懸濁物質 (TSS) (mg/l)
・有機浮遊懸濁物質 (OSS) (mg/l)
・無機浮遊懸濁物質 (ISS) (mg/l)

オパールグラス法
分光光度計
測定項⽬（MPS-2400） 有⾊溶存有機物 (a
(/m))
CDOM

植物プランクトン (aph(/m))
デトリタス (ad (/m))

 光学観測項⽬

・下向き放射照度 (Ed) (W/m2/nm)
・上向き放射輝度 (Lw) (W/m2/str/nm)
・光吸収係数 (/m)
・後⽅散乱係数 (/m)

 後⽅散乱係数 (bb)の測定

後⽅散乱計（Hydroscat-6P）

測定項⽬ 後⽅散乱係数（bb (/m)）
測定波⻑ 420, 442, 488, 510,
550, 676 （nm）

東京湾の光学特性の解明
3

4
3

2

2
1

1

0

400

500

600

0

700

400

500

600

700

400

500

600

700

4

4
3

3

2

2
1

1
0

400

500

600

0

700

 海⾯反射光(N=92)，固有光学特性(N=78)のデータを蓄積．
 東京湾は植物プランクトン，CDOMが多量にある⽔域．

東京湾の光学特性の解明

Hydrolight (Mobley et al, 2000) 固有光学特性に基づき輝度分布を計算
固有光学特性

体積散乱関数光吸収係数

 放射輝度の概念図

放射輝度：� z, θ, ϕ, λβ �, � (m-1str-1)

� � (m-1)(Wm−2str−1)
⽴体⾓

光散乱係数

光束消散係数 単⼀散乱c � = � � +b �
アルベド�� � �⁄�

位相関数

�� � ��� (str-1)

放射伝達⽅程式
��� �

放射量

d�
� �� � �� � �� L dΩ�d���

放射輝度分布L z, θ, ϕ, λ (Wm-2str-1)

下向き放射照度�� � ��� L|μ|dΩ (Wm-2)

リモートセンシング反射率
� �, θ, ϕ, λ(str-1)��� �, ϕ, λ ��� �� λリモートセンシング反射率（Rrs） (/str)� � � ��� �dΩ (m-1)

観測⽇：2012年5⽉1⽇(steradian(str))
Chl-a：44.8(g/l)
天頂⾓
CDOM：0.26(/m)
デトリタス：6.2 (mg/l)

 放射輝度の計算結果例
L：輝度 (Wm-2sr-1)

ように光のデータ、 水質のデータを取得してきました。 特に
2010 年からは千葉県環境研究センターの東京湾赤潮 ・ 青
潮調査に同行させて頂きまして、 非常に多くの水質 ・ 光学
データを蓄積させて頂くことが出来まして、 このような調査によって東京湾の光環境の解明が進んだものと考えています。
現地観測の概要となりますが、 非常に多くのパラメーターを取得しておりまして、 例えばこちらの東京湾内の 4 地点から5 地点において多項目水質系で基本的な水質項目を測定する水温、 塩分、 溶存酸素、 濁度等を測定すると共に、 ク
ロロフィル a の実測値、 または浮遊懸濁物質を有機と無機に分離して測定することも行いますし、 また船の上から直接的に太陽の照度、 そして海面反射光を測定するといったことも行っております。 またサンプルを実験室に持ち帰りまして、
有色溶存有機物、 植物プランクトン、 デトリタスといった各光吸収係数を測定し、 また現場では後方散乱係数も測定しています。 こちらが東京湾の光学特性の結果ですが、 海面反射光の結果、 さらに固有光学特性と言われる植物プランクト
ンや有色溶存有機物としてデトリタスといった光の吸収係数のデータを大量に習得することが出来ています。 このような実測値、 固有光学特性の結果に基づきまして、 固有光学特性から水中の光の輝度を計算する放射伝達方程式を用いて、 海面の反射光を計算していきます。 それによって東京湾においては、 おおむね海面の反射光をシミュレーショ
ンできるといったことが最近の研究結果から得られています。
また東京湾の水色リモートセンシングにおける研究では、 この有色溶存有機物 CDOM に着目したものも進めています。
これはフミン酸、 フルボ酸等の腐食性の物質になりますが、こちらの画像のように水の色を黄色に変化させていくものです。 こちらが東京湾の湾奥部に限って言いますと、 有色溶
存有機物の CDOM の光の吸収係数、 こちらが塩分と負の相関関係があるということで、 つまりこの水色センサーによってこの CDOM を推定することが可能となれば、 塩分が推定できるのではないかということで、 その仮定に基づき研究を進めてきました。 その結果、 先ほどの水面反射光計算のモデルにより CDOM 推定モデルの適用性の検証を行った上で、静止海色衛星のデータに適用しています。 そうしますと、

⽔深(m)

計算値

実測値

波⻑(nm)波⻑(nm)

静⽌海⾊衛星による塩分の推定

静⽌海⾊衛星による塩分の推定
1. 有⾊溶存有機物(CDOM)の特性把握のための現地観測

0.65
0.6

Rrs(660)/Rrs(490)

0.55
0.5

RMSE

0.45
0.4
0.35
0.3

Rrs(550)/Rrs(660)0.25

Chl-a: 22g/l

0.2
0.15

© 2018 Regents of the University of Minnesota.

2. aCDOMと塩分との関係
32

Salinity vs. a

30

y = -16.98x + 35.54
R2 = 0.788

CDOM

(440)

(a)

3. 有⾊溶存有機物推定法

0

20

40

60

Chl-a ( g/l)

80

塩分

NAP:1mg/l
NAP:1mg/l
NAP:10mg/l
NAP:10mg/l
NAP:20mg/l
NAP:20mg/l
NAP:30mg/l
NAP:30mg/l
NAP:40mg/l
NAP:40mg/l
NAP:50mg/l
NAP:50mg/l

⽔⾯反射光計算モデルにより，
CDOM推定モデル
100を適⽤性検証4. 静⽌海⾊衛星画像へ適⽤

静⽌海⾊衛星 (GOCI)

28
26
24
20
0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

湾内塩分の短期スケール
における空間変動を解明

短期スケールの低塩分⽔塊の空間的変動を捉えることに成功．

⽐嘉紘⼠，福⽥智弘，宮下寿哉，中村由⾏，鈴⽊崇之, 有⾊溶存有機物の光学特性を利⽤した静⽌海⾊衛星による東京湾の塩分分布推定に関する検討, ⼟⽊学会論⽂集B2（海岸⼯学）, 73(2), 2017.

1. ⻘潮発⽣時に現地観測を実施

3. 硫⻩推定モデルを作成
1
S o vs. Log 10(Rrs(660))

Periodic observations
y=0.753×Log 10(Rrs(660)) + 2.02

0.8

2R =0.79, RMSE = 0.11mg/l

0.6
0.4
0.2
0

-3

-2.5

-2

-1.5

Log10(Rrs(660)) (nm)4. 静⽌海⾊衛星画像へ適⽤

2. ⻘潮の光学特性を把握
0.06

静⽌海⾊衛星 (GOCI)

0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0

400

500

600

700

800

900

GOCI衛星の優れた
時空間分解能により⻘潮の分布を捉えることが可能になった

⻘潮のための硫⻩濃度の推定
10:30 23th May, 2012

Funabashi City
Narashino City

Funabashi City
Narashino City

14:30 2nd Sep, 2014

13:30 2nd Sep, 2014

Funabashi City
Narashino City

Funabashi City
Narashino City

Chiba

Chiba

Chiba

11:30 24th Sep, 2012

Sulfur (mg/l)

9:30 24th Sep, 2012

11:30 23th May, 2012

Funabashi City
Narashino City

Sulfur (mg/l)

Funabashi City
Narashino City

Chiba

Chiba

Chiba

⻘潮の空間分布を硫⻩濃度として推定することに成功．

⾚潮を含むクロロフィルaの推定
クロロフィル蛍光強度
Fluorescence Line Height (FLH)モデル
適⽤
MODIS衛星データ

江

-20-

⻘潮のための硫⻩濃度の推定

田

こちら静止衛星ですので 1 時間に 1 回のインターバルで低塩分の水塊の空間的変動を捉えることが出来るようになってきています。 さらに現地観測は青潮の発生時にも実施しておりまして、 この時は同様に青潮の光学特性を把握し、 また青潮の元となる硫黄を推定するモデルを構築しまして、 それも同様に静止海色衛星に適用します。 そうしますとこれまで捉えることが非常に困難だった青潮の空間分布が、 硫黄濃度として推定することができるようになります。 こちら実は私の方では分担は衛星データの解析を行いましたが、 水中の硫黄濃度の分析方法の開発に関しては、 島根大学の菅原先生にお願いしておりまして、 二人でコラボレーションすることによってこのような結果が得られ、 得られた時には非常に感動致しました。
次に先ほどから話にありますクロロフィル a 濃度はどうかということですが、 これが非常に困難な状況にあります。 こち
ら 2015 年に私の論文の方で報告させて頂いておりますが、
クロロフィル a 蛍光強度 Fluorescence Line Height のモデル
を、 まず MODIS 衛星データに適用します。 その後これでは精度が不十分ですので、 関東地方整備局のモニタリング
ポストのクロロフィル a の連続データを用いまして、 これをデータ同化し最終的に出力するといったものを用いています。
誤差率は 30％以下のまずまずの結果ですけども、 加えてデータ同化を用いるという点で不完全なものとして終わっている状況です。 これがなぜクロロフィル a の推定が難しいのかというのを見ていきますと、 このクロロフィル a 濃度のあたりの植物プランクトンの光吸収係数、 こちらは日本語では比光吸収係数と言われるものですが、 こちらに着目しますとPico size の植物プランクトンそして Micro size の植物プラン
クトンでこのように比光吸収係数の大きさが異なることが分かります。 これは植物プランクトンのパッケージ効果といわれるものでして、 例えば植物プランクトンのサイズが小さいものが密集した場合、 その比光吸収係数が増加するということがあります。 つまり東京湾の中においても植物プランクトンの種やサイズというのは時期によって異なりますので、 これによってクロロフィル a 濃度だけに着目する推定法では限界があるのではないかということが分かってきています。 それをどう解

Rrs (/str)

22

墨 川
戸川
東京湾⽔質連続観測
荒川

浦安沖

連続測定Chl‐aをデータ同化

多摩川

川崎⼈⼯島

千葉波浪
観測塔

千葉港⼝
第⼀号灯標
0

5

10(km)
N

出⼒
データ同化によりChl‐aを推定可能．
しかし不完全．何故Chl‐aの推定は困難か？
⽐嘉紘⼠，鯉渕幸⽣，⼩林拓，⻁⾕充浩，作野裕
司：東京湾における海⾊リモートセンシングを⽤いた⽔環境モニタリング⼿法の提案, ⼟⽊学会論⽂
集B2（海岸⼯学）, vol.71(2), I_1735-I_1740, 2015.

千葉港波浪観測塔

⾃動昇降装置国⼟交通省関東地⽅整備局
URL: http://www.tbeic.go.jp/MonitoringPost/Top

クロロフィルa濃度推定の不確実性
 クロロフィルa濃度あたりの植物プランクトンの光吸収係数
0.2

0.08

Ciotti et al. 2002,
Pico size 植物プランクトン

0.06

Ciotti et al. 2002,
Micro size 植物プランクトン

0.04

400

0.1
0.05

0.02
0

東京湾

0.15

450

500

550

600

650

700

0
350

400

450

500

550

600

650

700

750


東京湾の植物プランクトン⼀部
東京湾調査結果報告書参照)
固有光学特性（Inherent
Optical(東京都環境局⾃然環境部
Properties : IOPs）である

植物プランクトンの光吸収係数を推定する必要がある．

現状では，﻿
Lee et al.(2002)によるQuasi-Analytical Algorithm(QAA)
Smyth et al.(2006) による半理論的アルゴリズム等
﻿
沿岸域・湖沼に適する形へ改良する．
タラシオシラスケレトネマ コスタツム
キートケロスプロロセントラム ミカンス ヘテロシグマ アカシオ
サイズ：4~18μm
サイズ：10〜20µm
サイズ：35~70μm
Lee,
Z., Carder, K. L., & Arnone,
R. A. (2002).サイズ：3~8μm
Deriving inherent opticalproperties from watercolor: a
サイズ：8~25μm
multiband
quasi-analytical algorithm for optically deep waters. Applied optics, 41(27), 5755-5772.
→ 植物プランクトンのパッケージ効果により，Chl-aの推定は困難？

決するのかということですが、 この固有光学特性 Inherent Optical Property、 IOP というものでして、 植物
プランクトンの光吸収係数そのものを推定する必要があるのではないかという方向で進めています。 現状
では 2002 年や 2006 年に、 外洋用に IOP を推定するアルゴリズムが提案されておりまして、 これを沿岸や湖沼に適する形で進められないかということを検討しています。
本発表でご紹介させて頂いた人工衛星のデータですけど
衛星データの無償化
も、 実は全て無料で使用することが出来ます。 誰でも WEB
サイトからダウンロード可能となっています。 例えば先ほどの静止衛星もそうですし、 250 ｍ解像 JAXA の衛星もそうなっております。 ただこちらの JAXA の方に関しては、 今年の12 月または来年から使用可能になってくると思います。 このような流れに伴って、 民間企業の衛星データの利用というのも活発になってきております。 例えばこちらベンチャー企
業のウミトロンという会社ですけども、 IOT と衛星データを活用した水産養殖のためのデータサービスを展開しておりまして、 彼らのアプローチとしては餌やりの最適化をしていくということ。 IOT で管理していくと共に衛星データ
で水質の状況を把握していくといったサービスを展開しています。 また先ほど岡田室長の方から IOT の話もありましたが、 私たちの方でも衛星データの話から少しズレてしまいますが、 IOT を用いた沿岸モニタリ
ングができないかというところも進めています。 例えばこちら
固定カメラによるリアルタイム観測はラズベリーパイという小型の PC になっておりまして、 これ
APAホテル東京ベイ
浦安沖ビル
から環境モニタリング用のカメラを作成します。 これを幕張
幕張(180m)
沖や幕張のアパホテルやポートタワー等の屋上に設置しまRaspberry Pi 3
して、 常に海の状況を監視できるようにします。 それによっ
千葉ポートタワー
Model B
(125m)て、 雲がかかっているときにおいても青潮の変化が常に追えるといった状況になっております。 ここからこの小型のコン
ピューターの中に置いて画像解析をかけ、 青潮や赤潮の検APAホテル屋上
カメラの設置の様⼦出というのを自動的に行えるようなシステムを開発しておりまInternet of Things (IOT)による沿岸モニタリング
す。 また、 私が個人的に興味を持っているのが、 小型衛星
⼩型衛星の可能性 (planet.)
でして、 こちらは米国の planet という企業のものになります。
今衛星の打ち上げが非常に安価にできるようになってきたことで、 民間企業からも次々に衛星が打ち上げられているという状況です。 ただしこの小型衛星の弱点と言いますと、 観
打ち上げ前のDove衛星群
測できる範囲が非常に限られてしまう。 小さい領域しか観測
衛星名
Dove (ダヴ：鳩)衛星数
現時点190機できないため、 これをどのように解決するのかと言いますと、
地上分解能 約3m
観測頻度
約毎⽇
単純に多くの衛星を打ち上げてそれぞれが補完し合う、 連観測波⻑帯 R/G/B/Near‐IR
結させるような方法で面積をカバーしていきます。 このスペッUpload時間 約4〜12時間後© planet. 10cm x 10cm x 30cm, 5kg
クですが、 地上分解度約 3 ｍ、 そしてほとんど毎日画像が取得できるということで、 非常に高スペックな衛星データを得られることが出来ます。 これ例ですが例えばお台場、 千葉港側のところですけども、 こちらのモニターだとちょっと見にくいんですがよく見ますと、 赤潮の空間分布がくっきり表れていることが確認できます。 さらにこれは雲がかかってしまっておりますが、 こ
ちら雲が途切れた部分に港内の青潮の空間分布等も映し出されております。 このような小型衛星が今は水質推定だけではなくて、 藻場や浅場にも適用 ・ 活用というのも考えられるのではないかということを検討しています。 この小型衛星が、 先ほどの大型衛星と比較しますと、 これまで 200 億円以上総額かかっていたものが、 小型衛星ですと 10 億円程度。 10 億円と言っても非常に高価ですが、 打ち上げ可能となっています。 これがさらに打ち上げのコストが下がっていくことを考えますと、今後漁業や環境調査への活用、有効な活用方法が見いだせると、 もしかしたら夢のような話かもしれませんが、 東京湾等主要な沿岸域用
Korea Ocean Satellite Center, COMS/GOCI

NASA, Aqua/MODIS

ESA, Sentinel-online

JAXA, GCOM-C/SGLI

URL: http://kosc.kiost.ac.kr/eng/

URL: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/-21-

URL: https://oceancolor.gsfc.nasa.gov/

URL: https://gportal.jaxa.jp/gpr/?lang=ja

に小型衛星が 1 つあってもいいのではないかということを想像したりしています。
それでは最後にまとめですが、 人工衛星のハードウェアとまとめ
水質推定手法は著しく発展してきておりまして、 また複雑な
 ⼈⼯衛星のハードウェアと⽔質推定⼿法は著しく発展
光環境特性の解明も進んできております。 また現状ではデしており，光環境特性が複雑である東京湾においても⽔⾊リモートセンシングが徐々に適⽤可能になっている．
ータ同化に頼っている部分がありますので、 こういったとこ 現状，東京湾ではデータ同化によるクロロフィルa推定，
塩分，⻘潮の推定が可能になってきているが，今後，ろを徐々に詳細なメカニズムを解明してデータ同化を必要と
データ同化を必要としない固有光学特性の推定法を検討
予定．
しない推定手法を提案していきたいと思っています。 また無 無償で利⽤できる多くの⼈⼯衛星データ，また，⾼頻度償で利用できる多くの人工衛星データが蓄積されております
⾼解像度で観測可能な⼩型衛星は，うまく活⽤できれば，今後，様々な⽤途で東京湾の環境モニタリングに有効ので、 これをうまく活用できれば今後様々な用途で東京湾になると考えられる．
の環境モニタリングに有効になるのではないかと考えているところです。 以上で私からの発表を終わります。

-22-

機械の目による底生生物とアマモ場の抽出
国立研究開発法人 海洋研究開発機構 海底資源研究開発センター
環境影響評価研究グループ 研究員 山北剛久
よろしくお願いします。 JAMSTEC 海洋研究開発機構の山
北と申します。 今回、 東京湾の話はあまり出てこないのですが、 私は元々東京湾でアマモ場の分布の変化やベントスの調査をおこなっていました。 現在、 私の主な業務の対象
地が東京湾ではないこともあり、 東京湾にもこんな手法が応用できます、 という例として画像解析のご紹介をさせていただければと思います。
私が最近行っている仕事は、 生物の生息地に関連した地図を作って海域を評価するということです。 一昨年の東京湾
シンポジウムでも少しお話しさせて頂きましたが、 例えば生物多様性がもたらす文化的なサービスを全国で評価するな
どの例があります。 ほかにも生物多様性の分布を推定して重要な場所を特定すること、 東日本大震災の後に、 どこが元々生物多様性のポテンシャルが高い場所で、 震災の被害や管理様式がその場所でどういう状況かという評価を行っています。 こうした推定すべてのベースになっているものが生物の分布データです。
今日あまりにも東京湾の話が出てこないので、 一つだけス
ライドを用意しました。 東京湾の近況を本題とあまり関わりな
しに入れてあるのですが、 東京湾の湾奥三番瀬の浦安市日の出沖で毎年調査していまして、 今年の夏に生きているキサゴが大量に出てきました。 ハマグリの稚貝も見られてきており、 以前より良くなっているのかなという印象を受けています。 これは、 これから生物をソーティングしなくてはいけない試料で、 写真には暗くて分かりにくいですがキサゴが入っています。 理想的にはこういった生物が自動で抽出できるようになると、全部の種まで特定はできないかもしれないですが、ソーティング作業を沢山やらなくても、 一部は自動で簡単なモニタリングができるようになるかもしれません。
今日お話しするのは、 東京湾ではなく三陸沖の海底の画像からどうやって生き物を抽出するのかという話です。 ここではクモヒトデが海底面にたくさんいまして、 それを抽出するという話をさせて頂きます。 また後半に、 アマモ場を抽出するというものを話します。 今まではいわゆるリモートセンシング
で使われているソフトに入っている方法でやっていたものが、深層学習を使った時に白黒の画像でも精度よく抽出できるモデルができていますという内容です。
初めの東北の沖ですが、 こちらが震災の後に潜った際の映像になります。 海底のかなり多くの部分をクモヒトデが覆っています。 このような場所が、 沖合大体水深 200 ｍから
400 ｍ辺りに広がっています。 クモヒトデはキチジ、 あるいはサメガレイなどの餌になっており、 海底の生物の分布の指-23-

Yamakita et al. 2015;2017

生物生息地の地図をつくり評価する
EBSAの基準に
基づく
重要海域
の分布

• 必要性：• 空間管理のニーズ• 変動予測のニーズ• 例えば···

Yamakita& Sudo et al2017
山北 2017
農村計画学会誌• 保全地域、再生適地などの特定• 影響の程度·範囲の推定、将来予測• 生物の分布データの必要性

種数ポテンシャルの推定結果と管理·被害の比較 山北 2018 種生物学研究

文化的サービスの評価
Yamakita 2018 proceeding AWS
山北 東京湾シンポ 2016

サンゴ礁面積（水温による増加のみを考慮）

による潜在的新規ダイビングス
ポット数

潜在ダイビングスポット数と現在のスポット数との差

2

話題１：画像認識によるクモヒトデの抽出
従来型学習でクモヒトデの抽出
Yamakita et al. 2018 Ecol Res

JAMSTEC 2018 BlueEarth 155

話題２
画像画像変換によるアマモ場の自動抽出
画像生成モデルのリモセンへの適用

航空写真
2003年

手動判別（正解）

三陸沖合海底JAMSTEC 2018 BlueEarth 155

教師付分類(ピクセルベース)

自動分類（深層学習）

標にもなると考えています。 これらを数えて場所による違い、あるいは量を推定しようということを行います。 図は赤い線がいっぱいありますが、 手作業でトレースして数えた様子です。
手で数えるのは大変で、 これは自動化するしかないだろうと検討したわけです。
自動化の方法の前に、 生物の分布を網羅的に調査する方法を示します。 今日は環境 DNA のお話もリモートセンシングのお話もありました。 すでに様々な方法があります。 ベントスの調査をしている身としてはなじみがないですが、 海洋生物の分野ではプランクトンをフローサイトメータなどで自動的に撮影するということが、 以前から行われてきました。 そうした
従来の方法だけではなくて最近、 画像認識を使った方法や
環境 DNA を使った方法も充実してきています。 そこで今回は自動抽出の方法を適用してみました。
自動抽出の方法といってもいろいろあります。 シンプルなものですと工業製品で使われるテンプレートマッチングという方法で、 あるテンプレートを用意してそれと同じものを別の画像の中から見つけてくるといったものです。 あるいは動画や連続写真を使って、 その差分からそこに物があったかどうかを抽出する方法もあります。 また、 ディープラーニングが話題になる少し前から行われてきた方法として、 画像から特徴量を抽出してそれを機械学習にかける方法が以前からありました。 皆さんご存知の通り、 最近カメラでは顔を認識してくれると思いますが、 あれはディープラーニングを使う前の従来型と呼ばれる特徴量抽出による機械学習モデルで十分できています。 ご存知のように、 そうしたモデルだけではなくて最近はディープラーニング ・ 深層学習と呼ばれている、 もっと高度な方法も出現しました。
最初に、 従来型の機械学習による特徴量抽出方法を簡単に説明します。 例えば顔を例として検討する際に、 まず特徴
量というものを定義します。 ここでは単純な白と黒の隣り合ったブロックの明るさの差で Haar-like と呼ばれます。 この特徴
量が画像中に指定した枠の中にどう分布しているのかを調べます。 例えば鼻の縁と目との間の明暗で特徴量が一つつくれます。 口と顎の明暗で特徴量が一つつくれますという具合に、 これら顔範囲を指定した四角い枠の中にどう分布してる-24-

生物データの整備：
沖合海底における抽出

網羅的な調査の検討• 非構造化データからのデータ抽出• 生物サンプル→海ではフローサイトメーター、
FlowCam、ZooScanなど自動化手法が既に多数ある···
Extraction of brittle stars(Yamakita et al. 2018 Ecol Res)
• 映像·画像·音声→自動認識• リモートセンシングの活用• 衛星·Drone·AUV·ASV• レーダー·レーザー·音響• eDNA• 画像→画像分類·変換

自動抽出方法• テンプレートマッチング• 画像の一部から同一物をずれを含めて判別• 差分による関心区域の抽出• 特徴量抽出と機械学習• 従来型学習• 個別画像の検出·複数の画像の検出• ディープラーニング（特徴量検出方法も自動で検討）• 方法：• 移動窓による一致性、ROI抽出による一致性、セグメンテーション、
画像生成（変換）

従来型学習の特徴量抽出• 例えば
Haar‐like特徴量

http://opencv.jp/opencv‐2.2/c/objdetect_cascade_classification.html

10

のかということで、 こういう分布が顔ですと認識していくわけです。 実際の作業では枠は検索するウインドウをずっと動かしていって、 あらかじめ顔と認識したものと同じ特徴量が枠の中にあると、 これは顔だということ認識になります。 従来型の学習
では特徴量に白と黒の濃淡差を用いた Haar-like というものを使いました。 どのような特徴量をつかうのかは誰か解析する人が決めるものですが、 ディープラーニングではこういった特徴
量をあらかじめ考えなくてもできる自動で作成される点が凄い所です。 それは後ほど説明します。
では、 顔認識と同じことを海底生物に対してやってみようということで、 クモヒトデの画像をたくさん用意し、 不正解の画像として生物だけではなく何もいない海底なども用意しました。
そして従来型の学習を OpenCV というプログラムを使って行いました。 従来型学習のいいところは、 画像が少なくても、 もの
によってはそこそこ良い結果が出ることです。 最終的にはかなりの数の画像を作りましたが、 例えば、 結果的にたまたまうま
くいった例ですと、 画像を 4 枚登録して学習させただけで一応学習モデルができて、 そこそこ検出された結果が最初出てきました。 おーっと思って、 さらに学習量を増やして進めていくと、この赤い枠がクモヒトデを囲っている結果になっています。
最初と違う画像ですが、 教師画像でない画像に対して適用しても、 結構な割合でクモヒトデを拾ってくれるものが出来合いのプログラムでできています。
実際の現場への適用と開発を 「( 株 ) いであ 」 と一緒にやっていまして、 ROV による一潜航の間ずっと検出していくと、正答率としては目で見たものと比べて 8 割くらい正答して、 誤検出が 1 割ちょっとというような結果になっています。 600 枚くらいの画像を数えました。 上が人が数えたもので、 下がモデ
ルで抽出したものです。 オーダーは合っていて、 少し 10、 20
多い箇所やはずれているものもありますけれども、 かなりいい精度でできていると思っています。 これは、 クモヒトデだけではなくフジツボの認識にも使えています。 東京湾ではなく、 プ
ロジェクトの事情により三陸なんですけれども、 フジツボの認識にもフジツボ以外の貝とかを拾っていますが、 形が明瞭なものはそこそこ認識できるモデルが、 従来の学習でも簡単にできるようになっています。

準備したもの正解画像登録１万枚以上の画像を教師データとして覚えさせる（対象とする生物の画像を複数枚登録）
画像切り出し登録（この部分は手動）（分類器はOpenCVのHaar‐like）
不正解画像登録（間違った画像を複数枚登録）

ROVによる海底画像• 最初は4枚から

取得画像か
ら対象生物
を自動抽出

←従来の機械学習のメリット！

• 最終的に1.6万枚（回転画像含む）

Yamakita et al. 2018 ecol res

クモヒトデの自動検出
パラメータ→登録画像数：４→検出一致度：70%以上

単一の生物の従来型機械学習による抽出
三陸沖の海底画像からのクモヒトデ検出 （KY15‐08 HPD1812)
いであ 、JAMSTEC TEAMSによる共同研究契約事業

OK 11368
NG 5264
誤検出率を0.5→0.3
スケーリング 1.3
隣接最小数 6

正答率（感度）82％
誤検出率（偽陽性率）
12％
対象画像数
636枚

拡大図

2017/1/23 J11AMSTEC&idea

人の眼クモヒトデ以外も形が明瞭なものにはそこそこ

モデル

-25-

従来の
機械学習

最近、 深層学習というのが出てきて、 何が変わったかということですが、 画像を判別するコンペティションの結果を示します。 2012 年ぐらいから深層学習 （ディープラーニング） が出現して精度が良くなり、 さらに 2015 年になるとほとんど 0%に近いエラーに近づいてきています。 このようにディープラーニングによって劇的にモデルが良くなったということ。 また、
もう一つは、 次の図のように、 今まで特徴量として何を使った
らいいか研究者が自分で考えて、 それからさらに分類モデルを作っていました。 OpenCV 上の Haar-like を使ったモデルの場合、 たまたま画像認識の判別のモデルも一緒に用意されていて良かったのですが、 統計モデルについては自分で考える必要がありました。 けれども、 ディープラーニングの場
合、 画像をただ大量に与えてあげれば、 なんだか知らない
けどそれを分けるモデルを機械が作ってくれる、 という凄いものができたということです。
ディープラーニングについては中身がわからなくて使っていいのかと議論はありますし、 多くのデータが必要となります。
しかし、 かなり色々なことに応用できることが分かっています。
どれぐらいすごいのかと言う例が次の図です。 例えば Googleのようにたくさん画像を持っているところですと、 エイの画像を切り取って与えた場合、 これがなにか識別してくれます。 魚が 95％、 まあ魚ぐらいはさすがに認識できていてほしいです
けれど、 これがエイだと認識する確率も 95％と正しい分類が出てきます。 左下のエビがいっぱいある画像もマリンバイオロ
ジー 90％と出てきてくれて、 データを持っている所では良い精度で認識が出来ています。 右下はうまくいってない例です
けれども、 こういったことが出来るようになってきています。
さて、 そのディープラーニングとは、 何かということを話します。 その中身を車を車と識別する例で分かりやすく説明します。 まず画像にあるフィルターをかけて、 特徴量の画像というものを作ります。 次にそれを縮約する処理、 プーリングを行います。 周辺セルの最大値を取って画像縮小して特徴量を濃縮する処理です。 その２つの作業をどんどん繰り返していって、 最終的には特徴量のベクトルが出来上がります。 それと画像の分類した結果とがどれぐらい一致するのかという関係を見るということをやっています。 この最後の一致性の部分の誤差を今度はどんどんとモデルの前方に伝播させていって、フィルタやモデル自体を改善していくことで、 いい特徴量を抽出して与えたデータを識別できるモデルが出来てくるという仕組みになっています。
次の図の実例を見ると、 元々が 256 × 256 の画像をどんどんどんどん特徴量を濃縮させて、 1 次元の 512 のベクトルなっています。 このモデルにクモヒトデの画像を与えた結果がその次の図です。 モデルの中身が絵としてどうなっているかというと、 図の左下のようにたくさんの特徴量を持った画像が何-26-

深層学習によって何が変わった？
JAMSTEC 2018 BlueEarth 155 より

判別モデル

ILSVRCにおける精度の劇的向上• さらに判別モデルを応用した手法（GAN）によって画像の生成や被覆の抽出ができる！
（画像‐画像変換やセグメンテーション）• ただしデータがたくさん必要
画像の高精度かつ多種の識別
Google Cloud Vision APIによる海底生物識別

山北 e種生物学研究2018© JAMSTEC

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とは？
1次元の特徴量のベクトルに整形

２カテゴリーの分類例

80%

1次元にする20%

異なる層の特徴量を繰り返しによって集約していく

入力画像

特徴量図

フィルター
(畳み込み)&
活性化関数(ReLU)

プーリング(最大値を利用)

逆誤差伝播による特徴量や重みの最適化

https://deepage.net/deep_learning/2016/11/07/convolutional_neural_network.html
Deep Age 2016‐11‐7 定番のConvolutional Neural Networkをゼロから理解する
Convolutional Neural Network ‐ MATLAB & Simulink https://www.mathworks.com/solutions/deep‐learning/convolutional‐neural‐network.html

CNN

実際

通常のCNNを逆にすることで画像生成

Christopher Hesse 2017 Image‐to‐Image
Translation in Tensorflowよりhttps://affinelayer.com/pix2pix/

CNNによるクモヒトデ
判別モデルの実行結果

枚も何層にもわたってできています。 途中の層を見ていくと、ある層ではクモヒトデの形を拾っているような所が抽出されていたりしますし、 右真ん中の最後の層ではクモヒトデかどうか
を 0 か 1 かで判断し、 最終的に 2 つセルの一方がクモヒトデの画像を与えたらちゃんとクモヒトデの画像だと認識し、 確率100％という結果になっています。
深層学習を使ってクモヒトデを検出することは、 物体の認識についてはかなりうまくいっていますが、 物体の検出については課題があります。 現在は、 窓を動かして検出する基本的なモデル作っているところです。 次の図は、 少々画質が悪いですが、 クモヒトデの解析をある解像度で行った結果です。
そこそこ分布は推定できていますが、 まだ一部には改善の余地がある現状です。
2 つ目の話題の例として、 この深層学習モデルをさらに発展させたモデルをアマモ場の抽出に適用します。 ここで使うモデルは分類だけではなくて、 さらに画像を生成するモデルを使います。 私は学生のころ東京湾を対象にアマモ場を大量の画像から抽出するということをやっていました。 全部で抽出に数ヶ月かかったのですが、 このモデルを使うと 1 日でで
きてしまいます。
先ほどの深層学習と何が違うかと言うと、 このモデルでは判別するだけではなくて、 モデルを逆回転させて、 判別モデルを作ったのと同じことを逆に計算して行くと、 今度は画像が生成されてきます。 「画像生成モデル （ジェネレーター）」 といいます。 特徴量の情報からだんだんアップスケーリングしていくので、当然元の画像よりちょっとぼやけたりズレたりします。
その補正手法も CNN を内部的に使っています。
東京湾富津干潟
従来のアマモ場の25年以上の変化の解析
0022

0033

0044

0055

0066

0077

0088

0099

1100

111
1

1122

1133

1144

話題２：
画像画像変換によるアマモ場の自動抽出
画像生成モデルのリモセンへの適用

航空写真
2003年

手動判別（正解）

教師付分類

自動分類

（深層学習）(ピクセルベース)

Isola 2016
Yamakita et al under review

O2

アマモ場の重要性• 魚の産卵や稚魚の育成の場• 光合成による生産と底質安定化による浄化• 19,004US$/ha ·yr 1994年の貨幣価値 (Costanza et al. 1997).

NACSJジャングサウォチハンドブックより
Hemminga&Duarte 2000による

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

1155

III

0

VI

VI

20000 40000
0V

V

20000 40000
0

IV

IV

20000 40000
0III

Seagrass area (m2)II

20000 40000
0II

20000 40000
0

I

1975

1995

1975

1995

1975

1995

1975

1995

1975

1995

1975

1995

1975

1995

1975

1995

1975

1995

1975

1995

1975

1995

1975

1995

1975

1995

1975

1995

1975

1995

Year

(Yamakita et al 2011 Ecography )• 数日では済まないレベルの処理と補正 (山北他 2005 保全生態学研究)• 現地を知る人による判断も重要な役割（特に白黒）→これを白黒画像で精度よく自動化できそうです。

25

CNN

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とは？
1次元の特徴量のベクトルに整形

実際

２カテゴリーの分類例

80%

1次元にする20%

異なる層の特徴量を繰り返しによって集約していく

入力画像

特徴量図

フィルター
(畳み込み)&
活性化関数(ReLU)

プーリング(最大値を利用)

逆誤差伝播による特徴量や重みの最適化

通常のCNNを逆にすることで画像生成

Christopher Hesse 2017 Image‐to‐Image
Translation in Tensorflowよりhttps://affinelayer.com/pix2pix/

https://deepage.net/deep_learning/2016/11/07/convolutional_neural_network.html
Deep Age 2016‐11‐7 定番のConvolutional Neural Networkをゼロから理解する

-27-

栄養
塩

• 世界的に減少、瀬戸内海でかつて7割減

I

20000 40000

0011

移動窓での検出結果（窓サイズ90pixcel、約50pixcel間隔、今後マルチスケール化）

さらに、 新たに生成する画像の生成精度をよくするために、モデルを２つ組み合わせます。 今、 説明した 「画像生成モデル」 は図の右にあります。 これに加えて、先に紹介した 「画像識別モデル」 を一個下の段階にかませてあげます。 こうして、 生成モデルの結果が、 教師データとして与えた本物のデータと同じかどうかを識別モデルで判別します。 この方法
で、 識別モデルが識別できたら生成モデルを変えてやり直す
ことで、 生成モデル （ジェネレーター） の精度を良くしていくということを、 モデルの内部で行っております。 このように組み合わせたモデルを敵対生成モデル、GAN と呼んでいます。
「画像生成モデル」 と、 生成された画像が本物と見分けがつかないかどうかの 「識別モデル」 とが競争することで、 精度の良いモデルができあがってくるのです。
このモデルをすでにパッケージ化した pix2pix というものがあり、 今回はそれを使います。 画像の解析サイズは決まっているので、 256 × 256 ピクセルのタイルに航空写真を細かく切って、 航空写真の元の画像と教師として人が目視判読でアマ
モ場と砂の場所とを塗りつぶした画像とを小さなタイルのペアにして用います。 なお、 先ほど触れた、 ぼやけたりズレたりを補正する CNN 内部の補正手法も、 pix2pix には組み込み済です。 解像度を高く保持し、 元の特徴量を維持することができます。
さて、 このモデルを東京湾でなくて申し訳ないですが、 今
回タイのプーケットから 3 時間以上南にあるハットチャオマイ国立公園の航空写真に適用します。 右側が陸で、 左が海で沖の方は少しハレーションが起きており、 今回除いています。
陸を除くと全体は、 藻場と砂になっています。
比較対象の従来の画像解析方法は何かと言うと、 カラー画像については 「教師付分類」 というピクセルの色に基づいて、「藻場」、 「砂」、 「薄い藻場」 を 3 分類します。 あらかじめ教
師データとして用意した３分類ごとの RGB の色の分布の統計量に基づき分類するという方法です。 白黒の画像について
は 「オブジェクト分類」 と言って、 近い場所で似かよった色の範囲をあらかじめひとまとまりのオブジェクトとして囲む方法です。 そのオブジェクトの形や色に基づいて、 そこが何かを推定します。 それと比較して深層学習はどうかを最後に見た(敵対生成モデル）GAN（Generative Adversarial Network）とは？
(Goodfellow et al. 2014)• 与えた画像の特徴を生かした画
像画像間変換が可能。
教師データのペア画像• 以下２つを競わせることにより、訓練データによく似た画像に変換する機械学習モデルを作成。
• Generator：
訓練データと似た中間出力デー
目的とするoutput
タを自動生成するCNN(土地利用図)• Discriminator：
中間出力データが訓練データ由来か、生成モデル由来かを識別するCNN• デメリット：mode collapseなど（分布が最頻値に寄りやすい）

ZM

ZM

GAP

ZM
ZM
ZM
ZM
ZM ZM
ZM ZM
ZM

• 判読
• 教師なし分類• 底質指標の閾値• 教師つき分類

GAPGAPGAPGAPGAPGAPGAP GAPGAPGAP

Supervised Classification

Maximum likelihood• カラー：ピクセル値による分類• 白黒：オブジェクト指向分類• 画像画像変換• cGAN、pix2pix
画像のオブジェクト型分類（類似バンドの空間を結合）eCognitionのサイトより-28-

Generator

中間出力
generated
tentative
outputDiscriminator

本物か偽物か判別

Isola (2016) Image‐to‐Image Translation with Conditional Adversarial
Networks https://arxiv.org/pdf/1611.07004.pdf

pix2pixとは？

• cGAN(条件付きGAN)の調整済のパッケージ
画像のペア• Discriminatorは正解ペア 白黒変換（古い画像へ適用のため）、の作成
扱えるサイズのグリッドで切る(ipix2pixの最適サイズで)か不正解ペアか判断（GANは生成データ
か真データか判断）• 高い解像度での画像生成と特徴量保持のための特別なネットワーク構造
Skip ConnectionsをもつChristopher Hesse 2017 Image‐
Input(airphoto)• U‐net• Patch GAN

目的とする
output(土地利用)

Pix2pixの内部でモデルを生成Input Target
outputCNN

to‐Image Translation in
Tensorflow
https://affinelayer.com/pix2pix/

通常のCNNを逆にすることで画像生成
Isola (2016) Image‐to‐Image
Translation with Conditional
Adversarial Networks
https://arxiv.org/pdf/1611.0
7004.pdf

実際

Skip Connections

Christopher Hesse 2017 Image‐to‐Image
Translation in Tensorflowよりhttps://affinelayer.com/pix2pix/

熱帯(タイ、ハットチャオマイ国立公園)の海草藻場に適用（大型の１種と小型の複数種）
100.0°

8.6°

North

River mouth

MiddlePhuketisland

Trang

South
Andaman Sea

Deep

画像分類を
比較する

Input (航空写真)

Transition

Shallowいと思います。
まず左上の 2003 年の航空写真に対して、 右上が目視判別して、 手動で塗りつぶした画像です。 沖合のハレーションは取り除いて解析しています。 色をつかった教師付分類で識別したものが左下です。 目視判別したものと比べるとだいぶ過大評価にみえます。 本当はもう少し調整できるかもしれないですが。 同じ年の深層学習による結果が図の右下です。
実はこの 2003 年の深層学習の結果は、 教師データとして同
じ 2003 年の目視判別したものを学習させたので、 結果が近くなるのは当たり前です。 けれど、 このように元の画像にかな
り近いものが生成できるモデルが出来上がりました。
この 2003 年の画像で作成した深層学習のモデルを他の年に適用してどうなったかという結果が次の図です。 上が正解としている目視判別結果です。 深層学習の結果は一番下ですが、 ここでは 2003 年の教師画像を使った先ほどのモデルで分類結果を生成していいます。 そのため、 白黒の昔の航空写真や 2009 年の衛星の画像のデータについて、 一切データを与えず、 元の航空写真だけしか使っていないのです。
けれども、 ご覧いただくと白黒の昔の画像についても、 目視で判別した結果と似た色合いに分類されています。
一方で、 2 行目の従来手法について、 「オブジェクト分類」を適用した白黒画像は散々たる結果です。 目視判別とはだ
いぶ違って、 赤いところが砂ですが、 浅い砂のところが少し見分けられているぐらいで、 他はうまくいっていません。 カラーの画像は 「教師付き分類」 も深層学習もどちらもそこそこ
うまくいっています。 したがって、 ここでは、 白黒の画像でのモデルとしても使える良いモデルが出来上がりました。 精度
はカラーの結果も入れると、 従来手法と深層学習どちらも 8割くらいで、 まあまあですが、 白黒画像についてはかなり精度良くできたという結果になりました。
まだ、 ディープラーニングの課題、 というよりもむしろ、 このモデルの課題があります。 最初に画像を 256 × 256 ピクセ
ルに細かく切ってから学習させると話をしましたが、 この切った部分の縁にノイズが乗りやすいこと、 あるいは水深の傾きによる色のバイアスを拾ってしまい、 陸側の方が同じ 1 枚の断片内で藻場が薄いというような結果になっていたりします。
そういった部分は今後補正して改善していく課題もあります。
しかしながら、 白黒の画像でこれだけうまくいったことは今までリモートセンシングで見落としていた類の画像の特徴を拾えているのだと思います。
最後に少しだけ東京湾でやった事例を紹介します。 図は富津干潟の画像です。 富津干潟のデータは一切モデルの中には入れずに先ほどのタイのモデルで、 富津の藻場がうまく抽出できた例です。 解像度を色々変えた結果、 濃い藻場の部
分はどの解像度でも抽出されているのが分かると思います。
-29-

2003年の画像
でモデルを作成

航空写真

手動判別

·デメリット：特定のサイズに最適化→そのため以下のように画像を切断処理

白黒変換（古い画像も解析したい）
扱えるサイズのグリッドで切る

Input(airphoto)

目的とする
output(土地利用)

ペア画像の作成

教師付分類(pix2pixの最適サイズで)

自動分類（深層学習）(ピクセルベース)

Input Target
outputPix2pixの内部でモデルを生成白黒

白黒

1974 and 73 1995b) Manually extracted images

カラー

2003

カラー

2009

教師画像

正しいと
仮定

c) Semi‐automatically classified images
オブジェクト分類

Legends:■ Sand■ Sparse■ Dense

ピクセル分類d) Automatically classified images using deep learning from gray images

精度評価• 全体のランダムな点での評価• 植生の有無の場合···• 半自動：84% ± 6.48% and κ = 0.31 ± 0.18
• 自動：89%±6.6 (κ=0.50±‐0.13)• 植生の密度別の場合···• 半自動：55% ± 15.8% and κ = 0.28 ± 0.17
• 自動：63%±4.48, κ=0.35+‐0.07• 半自動（教師付）分類のトレーニングデータでの評価• 精度 72% ± 13.8% κ = 0.54 ± 0.24
• 新しい方が精度は高い(53% (κ = 0.2) in 1973 to 92% (κ = 0.86) in 2009.)

最も浅い部分での変化の比較
Sh‐N
Sh‐M
Sh‐S
Manually
Semi‐Auto
Deep Learningこのように、 汎用性についてはそこそこ高いと考えておりまして、 どのくらい使えるかどうかというのも今後検討していきたいと思います。
最後にまとめです。 生物の抽出について、 物体が何か識別する精度は高いので、 今後、 広い画像の中から生物を検出する精度を上げていくことに工夫できる部分があります。 リ
モートセンシングについて、 白黒でも土地被覆の識別ができそうなので、 そもそもディープラーニングで、 今までのリモー
トセンシングでは見ていなかったどんな特徴を拾っているのかをもっと検討する必要があると思っています。 東京湾には、まだあまり適用していないので、 是非そういったものをやっていきたいと思っていますし、 こういった分野で、 まだ沿岸観測に使っている人は少ないので、 一緒に進めて頂ける方も歓迎します。 以上、 ご清聴ありがとうございます。

他の画像や地域への適用可能性• 別地域に作成したモデルを調整せずに適用→見た目にはそこそこの精度
解析解像度による変異も大きい·課題：
解析解像度、写真の濃度どの程度の教師の追加で精度が向上するか

Aerial photograph of the Futtsu 2010

今後の課題とまとめ• 生物抽出• 識別の精度は高い、「個体の」検出の精度をもっと上げるには？

• リモートセンシング• 白黒でも植生の有無の検討には使える。
• 密度は課題、形状は抽出できそう？

• そもそもDLが何を特徴として拾っているか？
→従来光学リモセンで避けてきた分野が重要かもしれない！？
• 現場観測への適用（精度が悪くても使える分野、、、モニタリングなど）• 東京湾のデータへの適用！

-30-

沿岸の生物や物質の分布 ・ 移動の把握に役立つ情報源－寄生虫、 耳石、 糞
国土技術政策総合研究所 沿岸海洋 ・ 防災研究部 海洋環境 ・ 危機管理研究室
研究官 秋山吉寬
国総研の秋山です。 今日は変わった技術として、 寄生虫と耳石と糞のお話をさせていただきます。 この三つを使って沿岸の生物や物質の分布 ・ 移動の把握に役立てたいと考えています。 まずは生物の移動ですが、 生物はここのエリアを単純に A から B に移動しているような絵が書かれていますが、 移動することによって初めて生涯を全うできる魚のような生き物が海には結構いまして、 例えば海から川へと遡上するとかですね、 あと深いところと浅いところの間を移動する
ような種類がいます。 こういう移動の観点から、 生きる上で必要な生息場の種類や生息場間の距離のことなどを考えて沿岸の生物や物質の分布・移動の把握にいきますと、 港湾の生物を豊かにするためにはどういう生息
役立つ情報源－寄生虫，耳石，糞場をどこへ置けば良いのかが考えられるわけです。 そのための技術として、 寄生虫と耳石に関するお話をいたします。
国土交通省 国土技術政策総合研究所
また、 有機物の堆積とここに書いてありますが、 有機物が過沿岸海洋・防災研究部
秋山吉寛
剰に堆積すると、 青潮みたいな環境の悪化が進んでくるわけです。 こういう状況になるとまずいので、 沿岸の環境をうまく管理したいと考えているわけです。 この有機物が堆積するプロセスを理解するために、 糞に関する技術のお話をしま
沿岸の生物や物質の分布・移動を把握したい理由
港湾域を生物が暮らしす。 こうした技術を活用して最終的なこの海洋環境の適切やすい場にするには，どんな生息場をどこへ置けばよいか？（寄生虫図削除
な管理につなげていきたいと思っております。
や耳石に関する技術）
B
A
まずは寄生虫のお話ですが、 ここでは寄生虫を生物標識
生物の移動
海洋環境の適切な管理として使おうじゃないかという話をします。 生物標識では人工的なこの矢印の先についているようなものを使うケースもあ海底環境の悪化には
どんな物質循環のプロセスが関係するか？
りますが、 ここではこの人工的なタグの代わりに寄生虫をタ
有機物の堆積（糞に関する技術）
グとして利用したいと考えています。 寄生虫を使うメリットは小さくデリケートな宿主にも標識出来る。 値段が安い、 そし
生物の移動を把握する標識としての寄生虫の利用て宿主が異常な行動を起こさないことがあります。 また標識 標識としての寄生虫の利用は国内では検討段
利点
１．小さくデリケートな宿主に標識できるとして適した寄生虫の特徴には、 生息域が限られると書い 階の新しい技術！
２．安価
３．宿主に異常な行動が起きないてありますが、 この左下の絵を見ますとこの緑色の範囲のこ
図削除
図削除
適した寄生虫の特徴
１．生息域が限られるの限られたところに寄生虫が繁殖して生涯過ごせる場所があ２．宿主の種類が限られる
３．長期間寄生る。 ここでたくさん暮らしている寄生虫のうちの一部が、 魚に
国内検討例
サクラマスの系群および移動経路の把握
くっついてこの緑の範囲の外側で採集されますと、 この緑のホシザメの系群把握
移動した距離や期間が分かる
ところからこの魚が取れたところまでの間を移動したと考えられるわけです。 また、 寄生中が寄生できる魚の種類が限られていると、 この緑の位置とこの魚の関係はよりクリアに説明
使用データできます。 ということで、 宿主の種類が限られていることも重●東京湾の魚類の寄生虫群集データ
石川智子・岩下誠・林公義（1996）横浜市沿岸域の魚類相調査（1994年度）－魚類の寄生虫相について－．横浜の川と海の生物（第7報海域編）．環境保全資料No183，
要です。 あとはこの魚にくっついている虫がなるべく長くくっ
横浜市環境保全局pp69-148．
ついている方が標識として長く機能しますね。 ということで、●データの構成①魚の採集年月：1993年4～11月②魚の採集場所
長期間寄生することも大事です。 生物標識としての寄生虫沖合（3地点）：本牧沖，根岸沖，富岡沖
沿岸（5地点）：鶴見川河口，堀割川河口，海の公園，野島水路，夕照橋付近の利用に関しては、 国内ではサクラマスやホシザメで知られ③魚種（15種．採集数の少ないナベカとアサヒアナハゼは除く）
テンジクダイ，マアジ，シログチ，マタナゴ，コトヒキ，タケギンポ，ハタタテヌメリ，
ドロメ，コモチジャコ，マハゼ，アシシロハゼ，スジハゼ類，アカオビシマハゼ，チています。 東京湾でも寄生虫を利用して魚の移動を理解す
チブ，ゲンコ④各寄生虫の寄生率：0－100%/魚種/採集場所/月ることができるのではと考えています。 ここでは既存の石川

第19回東京湾シンポジウム－沿岸域の環境改善に向けた新しい技術・考え方－第1部 横浜港大さん橋ホール 2018年10月18日（渡邊，2012）

青潮

MacKenzie (1999)

寄生虫が繁殖し生涯過ごせる場

移動（Awakura et al. 1995）（Yamaguchi et al. 2003）-31-複数種の寄生虫による生息場所の識別確認された寄生虫リスト（全38種）
原虫類（6種）

単生類（4種）

吸虫類（12種）

条虫類（9種）

甲殻類（7種）Henneguya tridentigeri

Gastrocotyle trachuri

Coitocaecum orthorchis

Echeneibothrium sp.（幼生）Acanthocondoria sp.

Scyphidiidae sp.

Gyrodactylus sp.

Cryptogonimus sp.

Nybelinia sp.（幼生）Bomolochidae sp.

Trichodina sp.

Microcotyle sp.

Didymozoidae（Torticaecum型幼生）

Phyllobothrium sp.（幼生）

カイアシ類B

未同定シスト①

Polylabris acanthogobii

Hemulidae sp.

Tetrarhynchus sp.幼生

Caligus punctatus

未同定シスト②

Johniophyllum johnii

Trilocularia sp.幼生

Cravella sp.

未同定微胞子虫シスト

Lasiotocus sp.

未同定①幼生Haemobaphes sp.

Magnacetabulum trachuri

未同定②

Lepeophtheirus sp.

Prosorhynchus uniporus

未同定D

Prosorhynchus sp.

未同定G

Tergestia acanthogobii
Tergestia laticollis
Tergestia sp.

寄生虫群集は沿岸と沖合で異なる（水深10～40 m）

0.0

-0.5

2

3

沿岸

6
21
3

沖合

0.5

1

テンジクダイ（水深0.2～1.0 m）

6
6 657

5

4

2
1

5

4

マタナゴ

4
5
4

コトヒキ

5

1 4
1
1
1
3
2
3 36
1
2 5
3
2
3
3 1
3 1
1

8
7

8

88

4

8
8

7

マハゼ

4

アシシロハゼ

7

77

スジハゼ類

4

3
8

8

アカオビシマハゼ

7

チチブ
7

5

-0.5

ドロメ
コモチジャコ

7
8

8
4

ハタタテヌメリ

8

7

5

7

タケギンポ

7

8

4
7

マアジ
シログチ

5
8
6

0.0

0.5

ゲンコ

7

1.0

Axis 1

古典的MDSによる寄生虫群集の2次元配置図

寄生虫群集は水深や宿主の種類と関連して変化する可能性がある

条虫類Trilocularia sp.の幼生による移動の把握
堀割川河口で採集された魚類
・ハタタテヌメリ・スジハゼ類・アカオビシマハゼ
・ドロメ
・コトヒキ
・アサヒアナハゼ・マハゼ※青字はTrilocularia sp.
の寄生を確認した魚類

ハタタテヌメリ

10,11月10,11月
掘割川
河口

本牧沖

根岸沖

7,8,11月
6,7,8,11月
7,10月
7,9,10月

寄生月
採集月

富岡沖

11月
8,10,11月

1 km
WEB魚図鑑根岸沖，本牧沖，富岡沖で採集された魚類・ハタタテヌメリ・スジハゼ類・テンジクダイ・コモチジャコ
・シログチ
・ゲンコ
・マアジ
※青字はTrilocularia sp.
の寄生を確認した魚類

堀割川河口のハタタテヌメリは，主に沖合に分布する寄生虫に寄生されていた→ハタタテヌメリは秋季に沖合から堀割川河口へ移動したと考えられる

条虫類Phyllobothrium sp.の幼生による移動の把握
堀割川河口で採集された魚類
・ハタタテヌメリ・スジハゼ類・アカオビシマハゼ
・ドロメ
・コトヒキ
・アサヒアナハゼ・マハゼ※青字はPhyllobothrium
sp.の寄生を確認した魚類

ハタタテヌメリ

10,11月10,11月
掘割川
河口

本牧沖

根岸沖

7,8,11月
6,7,8,11月
9,10月
7,9,10月

寄生月
採集月

富岡沖

8,10,11月
8,10,11月

1 km
WEB魚図鑑根岸沖，本牧沖，富岡沖で採集された魚類・ハタタテヌメリ・スジハゼ類・テンジクダイ・コモチジャコ
・シログチ
・ゲンコ
・マアジ
※青字は
Phyllobothrium sp.の寄生を確認した魚類

堀割川河口のハタタテヌメリは，主に沖合に分布する寄生虫に寄生されていた→ハタタテヌメリは秋季に沖合から堀割川河口へ移動したと考えられる

結論
鶴見川河口

チチブ

寄生虫群集

Axis 2さん岩下さん林さんが 1996 年に報告された資料を用いて、寄生虫群集データを解析しました。 データの構成は魚の採集年月、 採集場所。 これは沖合 3 地点、 沿岸 5 地点です。
そして魚の種類。 これは全部で 15 種類あります。 あと、 0から 100% まで変化する寄生率のデータです。 15 種類の魚から 5 分類群 38 種類の寄生虫の寄生を確認しました。 各
魚にくっついている寄生虫群集の特徴に基づく二次元配置
図を作ってみたんですが、 沿岸域のこの赤い部分と沖合の黒い部分は分かれていると思うんですが、 これは沿岸と沖合で寄生している寄生虫群集組成が違うことを表しています。 この違いの原因はおそらくなんですが、 水深とか宿主の種類の違いが関係しているんじゃないかと思います。 こう
した違いをうまく利用して、 生物標識として寄生虫が使えるような気がします。 実際に生物標識として使えそうな寄生虫の例として、 この Trilocularia とハタタテヌメリの話をします。
Trilocularia という寄生虫は、 沖合のいろんな種類の魚に寄生します。 この青字で表している 5 種類の魚に Triloculariaが寄生していました。 一方、 沿岸域では、 Trilocularia が寄生していた魚はハタタテヌメリだけでした。 沖合にいるハタタ
テヌメリは、 6 月から 11 月までずっと沖合に定住しているわけです。 そのうちの一部が深いところにしかいない寄生虫をくっつけた状態で浅いところで見つかりました。 そうすると、
ハタタテヌメリはこの深いところから 10 月 11 月のぐらいに浅いところへ移動したんじゃないかなと考えられるわけです。
またチチブという魚に寄生している Capillaria という線虫類の仲間と、 あと P. uniporus という吸虫類の寄生状況に着目す
ると、 チチブの出身地が分かるんじゃないかということも考えています。 チチブはこの調査データの中では鶴見川河口と夕照橋付近と野島水路の 3 地点で採集されています。 チチ
ブにくっついている Capillaria sp. という線虫の寄生率が 20%以上ですと右へいって、 そして P. uniporus の寄生率が 60%以上となると、 鶴見川河口出身のチチブだろうということが分かるわけです。 夕照橋付近と野島水路というのは非常に近いところにあるんですけれども、 それでも Capillaria sp. とP. uniporus の寄生状況を確認することによって、 どっちの出身なのかというのを言い当てられることができるのではな

・主に沖合に分布する寄生虫の分析により，沖合から沿岸へ移動する魚類の移動が推定できた

主に河口域や河川
下流域に生息
WEB魚図鑑5-13個体を分析

・複数種の寄生虫の分析により，生息場所が識別できた

Capillaria sp.（線虫類）の寄生率は20%未満
いいえ

はい

P. uniporus（吸虫類）の寄生率は60%以上
はい
野島水路

いいえ
夕照橋付近

P. uniporus（吸虫類）の寄生率は60%以上
はい
鶴見川河口

いいえ
野島水路

夕照橋付近
野島水路

5km

チチブの寄生虫群集は地点ごとに特徴があった→寄生虫群集の特徴からチチブが移動前に生活していた場所を特定できる可能性がある-32-

寄生虫は魚類の移動と分布の把握に役立ついかなと考えています。 解析した結果はクリアに分かれているので、 これらの寄生虫の寄生状況の違いに着目することによって、 チチブの出身を言い当てられるのではないかと考えています。 このように、 寄生虫を解析していきますと、 沖合の深いところから沿岸に向かって魚が移動していく様子が推定できました。 そして、 出身地の識別ができました。 こうしたことが分かってくると、 魚類の移動や分布を理解できるんじゃないかと考えています。
次に耳石のお話です。 耳石は感覚器官の一部でして、 脳の近くにあって一対の黄緑色で示したところですが、 ここにあります。 これは石みたいなものですが、 それを取り出して表面を削っていくとリング状の筋模様が見えます。 多くの魚では、 この筋模様は大体 1 日に 1 本増えると言われています。 なので、 この筋模様の本数から魚の日齢や孵化時期の推定ができます。 さらに耳石の中の微量元素を EPMA という技術で分析しますと、 ストロンチウムとカルシウムの濃度を明らかにできます。 その比率が実は重要でして、 ストロンチウ
ム、 カルシウム比の値が高い場合、 その魚がその時期に海水中にいたことを表しています。 逆に低い時は、 淡水に住んでいたことが分かります。 マハゼの生活史を見ていきますと、 まず春先に親が作った巣穴の中に卵が産み付けられていまして、 そこから孵化して稚魚が出てきます。 この時、 マ
ハゼは高塩分の水域にいます。 それから徐々に浅い低塩分のところに移動していきます。 その後夏になりますと浅い
ところで過ごし、 秋になるとちょっと深みに移動し、 冬になるとさらに深みに移動して、 また産卵行動に入るわけです。 こ
うした移動とストロンチウム、 カルシウム比の関連性から、 魚の移動が分かるんじゃないかと考えています。 このマハゼの採集を 9 地点、 この右の図ですね。 これらの場所で行って耳石の解析を行いました。 孵化時期を推定したところ、 朝
潮運河と多摩川河口の間でほとんど重複していないんですね。 重複しているのは 5 月ぐらいであとはバラバラ。 この原因として、 出身地は一緒だけれど、 海流が季節によって変化して、 その結果、 3 月 4 月 5 月ぐらいは朝潮運河にたくさん流れつき、 12 月から 2 月と 5 月から 6 月は多摩川河口にたどり着きやすいという考え方もできます。 もう一つの可能性は孵化して生まれた場所がそれぞれ違う。 つまり、 場所ごとに孵化時期に影響を及ぼす環境条件が違うんじゃないかという考え方も出来ます。 もしかしたら孵化時期の違いが出身地の違いを表しているのかもしれません。 また、 こっちはス
トロンチウム ・ カルシウム比の話でして、 先ほど説明した通りマハゼは最初のうちは高塩分のところに暮らしていて、 そ耳石の分析によるマハゼの生息場ネットワークの推定

摘出前の耳石③Sr/Caを測定→成長段階ごとの塩分環境を推定

耳石輪紋イメージ

2003）

マハゼの生活史

移動
着底・成長
ふ化

深みに移動

深場へ移動・産卵

吉田ら（2013）を改変方法（１）マハゼの採取
2009年7－9月に東京湾奥部9点（右図）でマハゼを採取し、全長
を計測．

朝潮運河
芝浦アイランド南護岸

荒川河口

東雲運河
お台場海浜公園

京浜運河

若洲海浜公園（２）耳石解析
耳石の輪紋とSr/Caを解析し，ふ化時期および日齢ごとの塩分環境を推定．

大井ふ頭中央海浜公園

多摩川河口

マハゼの採集地点

多様なSr/Ca変動パターン

3
2

移動

低塩分

推定されたマハゼのふ化時期は，朝潮運河と多摩川河口の間で多くの場合，重複しなかった0
2008年 2009年
12月
1月

2月

3月

4月

5月

6月

ふ化時期

5

多摩川河口

4

→朝潮運河と多摩川河口（水域内最短距離約19 km）のマハゼ集団の出身は異なると考えられる

着底・成長

低塩分
高塩分

ふ化

1．高塩分→低塩分（Sr/Ca）×1000

2
10
2008年 2009年
12月
1月

2月

3月
ふ化時期

4月

5月

6月

10

8
6
4
2

定説パターン0

マハゼの1母体あたりの産卵回数は1回と推定される（宮崎1940）

-33-

3．一定

2．低塩分→高塩分

10

3

10

8
6
4
2

定説逆パターン

0050

100 150 200
日齢（Sr/Ca）×1000

1（Sr/Ca）×1000

個体数

輪紋数8個＝ふ化後8日後

低い ＜ Sr/Ca ＜ 高い
（淡水）
（海水）

EPMA に よ る 耳 石 の
Sr/Caマップ（Limburg et al.

1日1日1日 1日1日

朝潮運河

4

個体数

研磨後の耳石1日 1日 1日

結果および考察 ふ化時期の推定
5②耳石の研磨および輪紋の計数→日齢，ふ化時期を推定①耳石の取り出しマハゼが産卵場を起点として，ふ化後に移動しながら利用する生息環境中の塩分変動パターンは3種類確
認できた

8
6
4
2
0

0

50

100 150 200
日齢

0

50

100 150 200
日齢の後に低塩分のところに移動します。 このパターンを示すス
トロンチウム ・ カルシウム比の変化は、 最初は値が高く、 そ
Sr/Ca変動パターンに基づく類型の後低くなります。 この定説パターンがマハゼの移動パターンと合致するわけです。 ところが分析してみますと、 逆パターン、 つまり、 最初は低くてその後高くなるパターンも見られました。 また値が大きく変わらない一定パターンも見られました。 この 3 つのパターンの違いで採れた魚を区別して、
9 地点の場所を色分けした棒グラフがこれです。 この中で定説パターン主体になっているのがピンク色の四角で囲われている地点ですね。 ここは周辺に深場があったりもしくは深場から移動しやすいと考えられまして、 深場とのネットワークが結論
強い個体群と推測されます。 一方、 この緑で囲われている・耳石の輪紋の分析でふ化時期が推定でき，局所個体群間の出身の相違を推測できた
4 つの採集地点は、 定説パターンがほとんどない運河域に・EPMAによる微量元素の分析で深場とのネットワークの強さが推測でき，この強さに基づき局所個体群を類型できたありまして、 周辺に深場が無かったり、 あるいは深場から移動しにくいと考えられます。 つまり、 深場とのネットワークが耳石の分析はマハゼの移動の理解に役立つ
弱い個体群と推測されます。 こうしたストロンチウム ・ カルシ
ウム比の変動パターンをみることによって、 どこの個体群が深場とのネットワークが強く、 どこが弱いのかを推測できるわけです。 結局、 耳石の解析をすることによって、 個体群間の出身の違いや、 深場とのネットワークの強さの違いを推測
ムラサキイガイが関わる懸濁物の堆積過程することができました。 こうした技術によって、 マハゼの移動や分布の理解が進むのではないかと思われます。
最後にムラサキイガイの糞の話をします。 この図は東京湾の岸壁にくっついている付着動物の質重量です。 15 地点
で調査しましたが、 全体の 80% がムラサキイガイです。 ムラ
サキイガイはこの写真のように岸壁にたくさんついていて、 こ→ムラサキイガイの糞が海底に日々どのくらい堆積するのか知りたい
れがずっと広がっています。 これらの貝が毎日排泄物をすると、 海底にたくさん有機物が堆積するわけです。 有機物が過剰に堆積することによって、 海底環境は富栄養化した
形態的特徴によるムラサキイガイの糞の判別（形態分析）
り、 貧酸素化したりすることが知られています。 また糞による栄養塩の負荷は、 貝そのものが脱落して海底に落下した場
合の栄養塩負荷と比べてより大きい場合のあることが知られています。 そこで、 ムラサキイガイの糞が海底に日々どのぐ
らい堆積するのかを知りたいと考えています。 ムラサキイガ
イの排泄物には大きく二種類ありまして、 一つは腸管を経由して出てくる糞です。 もう一つは口に入れずに鰓でこしとって不定形の塊にして吐き出す擬糞というのがあるんですが、 ここでは糞の方を扱います。 ムラサキイガイの糞を示したのが左の図です。 こういう糞を 120 個ぐらい並べて、 形の特徴を調べたのですが、 大きく分
けてこの五つの特徴を持っていることが分かりました。 幅が一様であること、扁平であること、縦長であること、
あとは幅の広い溝があるというのはこの左の写真ですね。 これは幅広な溝ですが、これがあること。 そして、
大きな粒子が縦軸中心部に集中していることです。 この図ではちょっと見えにくいんですが、 実は荒い粒子が集中して分布しています。 こうした 5 つの特徴を持つ糞を排泄する海洋動物がどのくらいいるのかを調べるために、 372 種類の無脊椎動物の糞の形を調べた結果、 4 種類だけこの 5 つの特徴を持つ糞を排泄することが分かりました。大体 100 種類に 1 種類ぐらいの低い割合で同じような形の糞を排泄するので、糞の形態的特徴に基づけば、 ムラサキイガイの糞を高精度で判別できるのではないかと思いました。 この
定説主体
・周辺に産卵場となる深場がある・深場から移動しやすい→深場とのネットワーク：強い

定説パターンがほとんどない運河域
・周辺に産卵場となる深場がない・深場から移動しにくい→深場とのネットワーク：弱い

芝浦アイランド南護岸
京浜運河

朝潮運河

東雲運河

お台場海浜公園

荒川河口

若洲海浜公園大井ふ頭中央海浜公園
多摩川河口

100%
80%

その他
4.その他

60%

一定
3.一定

40%

ふ化後の塩分環境変動パ
ターンに基づき，局所個体群は2種類に類型された

定説逆
2.低→高 →各類型のグループごとに
パターン

20%

1.高→低
定説パ

ターン

0%

大井

京浜運河

芝浦

お台場 東雲運河 朝潮運河

荒川
河口

深場とのネットワークの強さは異なると考えられる

若洲

岸壁に付着したムラサキイガイ

15050

岸壁付近の沈降物

ムラサキイガイ（全体の79%）100

湿重量(kg/14.7m2)

200

多摩川
河口

その他外来生物（5%）

0在来生物（16%）

調査地点（15地点）の位置

近縁種の糞（上）および擬糞（下）東京湾の岸壁の付着
生物量（2009年）

ムラサキイガイの糞の過剰な堆積で海底環境は富栄養化・貧酸素化する（Stenton-Dozey et al. 2001）
ムラサキイガイの糞による栄養塩負荷は軟体部の脱落を上回ることがある（秋山ら2016）(Giles & Pilditch 2004)

ムラサキイガイの糞の特徴（120個の糞を分析）
１．幅が一様である（100%）
２．扁平である（100%）
３．縦長である（98%）
４．幅の広い溝がある（98%）
５．大きな粒子が縦軸中心部に集中（93%）(Akiyama et al. 2017)

上記の特徴をもつ糞を排泄する
ムラサキイガイ以外の種は，調べた372種中4種（インゲンタマ
エ，ヨーロッパイガイ，ナミマガ
シワ，ウズイチモンジ．いずれも貝類）確認された

ムラサキイガイの糞（Akiyama et al. 2017; 秋山ら2018）-34-（Moore 1931）（Manning & Kumpf 1959）

さまざまな海洋生物の糞形態的な特徴に着目すれば，
ムラサキイガイの糞は他の海洋動物の糞と判別できそうである

-35-

形態的特徴によるムラサキイガイの糞の判別精度の確認（環境DNA分析）
ふた
(b)

(a)

1cm

261 mm

採集された沈降物
セジメントトラップ3×12セットを6時
間設置
A

B

ムラサキイガイの糞の形態的特徴をもつ沈降物

その他

(c)
84 mm

ムラサキイガイ
DNA量の割合（%）

A

B

96.05～100.00

0.00～3.95（Akiyama et al. 2017）96%以上の精度でムラサキイガイの糞を判別できた

シャーレ（底部）

急速に沈む糞とその排泄者の特徴を調べる（区分的構造方程式モデル）
正相関

糞の最大幅

貝の殻長

正相関

糞の狭い縦筋の有無

糞の沈降速
度
e

海水中を沈降している
ムラサキイガイの糞

糞の最大幅
0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4

貝の湿重量

0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4

糞の沈降速度糞の長さ
0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

ことを確認するために、 セジメントトラップで沈降物を採取しました。 この岸壁付近にセジメントトラップを仕掛けて 6 時間
ぐらい置いておくと、 たくさんこういう沈降物が採れます。 この沈降物を 1 個ずつ顕微鏡で観察して、 ムラサキイガイの糞と共通した特徴を持つ沈降物と、 それ以外の沈降物に分けました。 そして、 それぞれに含まれるムラサキイガイ DNA
量を比較しました。 その結果、 この A に含まれるムラサキ
イガイ DNA の量は 96% から 100% とかなり高い割合でした。
つまり、 形態に着目して沈降物を分別することによって、 ム
ラサキイガイの糞を高精度で識別できたわけです。 そうしま
すと、 こっちの A にどのくらいの量のムラサキイガイの糞が含まれていることが分かれば、 大体日々どれぐらいの量のムラサキイガイ由来の有機物が沈降し、 堆積しているのかが分かるようになります。 そしてこのムラサキイガイの糞とそれ以外の沈降物のそれぞれに、 どういう由来の植物の有機物が含まれているのかを調べました。 ムラサキイガイの糞では、DNA が分解されて種類の分からない DNA の割合が高かったのですが、 種類が特定できたものはすべて緑藻でした。
それに対して、 その他の沈降物はほとんど陸上植物の由来の DNA で構成されていました。 つまり、 ムラサキイガイの糞に関しては、 植物プランクトン由来の有機物だけでできており、 それ以外の沈降物は、 主に陸上由来の有機物によって構成されていることが分かりました。 結局、 植物由来の有機物が流れてきて海底に堆積する過程において、 それぞれ由来が違っていたわけです。
最後に結論です。 糞の解析では形に着目することによって、 沈降物中のムラサキイガイの糞を判別できる可能性を見出しました。 そして、 環境 DNA 分析を行うことによって、その精度が高いことを確認しました。 さらに、 ムラサキイガ
イの糞とそれ以外の沈降物の中に含まれる有機物の由来をDNA 分析で明らかにし、物質循環経路の違いを示しました。
このような糞の解析は、 沿岸域の有機物の種判別や組成、沈降過程の理解に役に立つと考えております。 以上で発表
を終わります。

0

10

糞の最大幅

20

30

40

湿重量

（秋山ら 2018）

重い貝が排泄する幅の広い糞は急速に沈む傾向があり，局所的に堆積すると考えられる

ムラサキイガイの糞の判別精度の確認（環境DNA分析）
M. homosphaera

ムラサキイガイの糞（緑藻）
クズ

それぞれにどんな生物
由来の有機物が含まれているか？
H. reticulata（緑藻）M. homosphaera
（緑藻）

糞

その他

ヤナギ属
キクイモ

不明

その他

チカラシバ属
堆積物

糞中の環境DNA分析で有機物の由来を明らかにできた

本来の生息場
汽水域および淡水域

陸域

不明

沈降物中の植物DNA組成

結論
・糞の形態分析で沈降物中のムラサキイガイの糞を抽出できるようになった・糞中の環境DNA分析で糞の抽出精度を明らかにできた・区分的構造方程式モデルで糞の沈む速度と，糞および糞の生産者の物理的特徴の関係を明らかにできた・糞中の環境DNA分析で有機物の由来を明らかにできた糞の分析は糞の判別，構成，沈降過程の理解に役立つ

第二部

東京２０２０大会に向けた海上公園の取組について
東京都 港湾局 臨海開発部 海上公園課 課長代理 林瑞江
それでは、 ご紹介に預かりました東京都港湾局 臨海開発部の海上公園課で、 オリンピック、 パラリンピックの海上公園の整備を担当しております林と申します。 宜しくお願い致します。 本日ですけれども、 課長の坂下の方が説明をさせて頂くという予定になっていたんですけれども、 昨日になりまして、 職務の関係から出席できなくなったとのことで、 急遽私が代理で出席することになりました。 ですので、 ちょっと拙い説明になるかもしれませんがご容赦頂ければと思います。
私、 今日久しぶりに大桟橋の方に来たんですけれども、東京２０２０⼤会に向けた
非常にやはりここの大桟橋の方、 非常に景観も良くて非常
海上公園の取組についてに良い桟橋があって羨ましいなと思っていたんですけれども、 丁度この写真の方で、 ちょっと見えないんですけれども、この写真の方のこの辺りですね。 このカーソルがある辺りに、今現在新客船のターミナルを我々も作っておりまして、 オリ
東京都港湾局臨海開発部
ンピックがある 2020 年の 7 月の 14 日に新客船ターミナルを
海上公園計画担当課⻑
坂下 智宏
オープンさせる予定でございます。 そんな 2020 年の大会に向けた海上公園の取組について今回ご説明させて頂ければと思います。
まず海上公園って何なのかという事をご存知の方もあまりいらっしゃらないのではないかと思いますのでご説明させて頂きますと、 海上公園というのは東京の埋立地に自然環境の保全ですとか、 再生、 都民のレクリエーションの場として整備してきた東京都独自の条例に基づく制度となっております。 港湾緑地、 港湾計画に詳しい方もいらっしゃると思うんですけれども、 港湾緑地の上に海上公園の制度を重ねまして昭和の時代から、 都民のレクリエーションに資する公園という事で整備を進めさせて頂いております。 なぜ海上公園の方が必要となってきたかという事で、 歴史の方なん
東京港の変遷ですけれども、 左側昭和 31 年の航空写真でございまして、
真ん中辺りに旧防波堤が見えているかと思います。 こちらの方、 旧防波堤という事で今現在お台場の海浜公園の旧防波堤になっております。 昭和 31 年当時はこのよりも南側全て海だったという事で埋め立てが進みまして、 右側の平成
28 年の航空写真を見て頂きます通り、 ほとんど東京湾の内湾の奥の方は埋め立てが進んでおりまして、 最終処分場と言われるこちらの辺りが、 埋め立て地としては残す限りという
昭和31年（1956年）
平成28年（2016年）
事になっております。 ご存知の通り高度経済成長ですとか、急激な都市化の為に迫られた埋め立て地だったという事でありますし、 現在も東京港は物流港として日本の経済を支える拠点という事になっておりますので、 機能の拡充が求められていく中で埋め立てを余儀なくされてきたという所です。 ただそういった関係の中で、 東京の海と市民生活との距離が物理的にも心理的にも徐々に広がってしまって、 都民に対して海が非常に遠いものになってしまっていたという事が海上公園の制度を作ってきた背景になっております。 こちらの方もよく見られる写真ですけれども、 昔この様に右側の写真なんかですと、 昭和 47 年、 私産まれた年なんですけども、 その当時は東京の公害写真コン
クールなんてあったんだなという事で、 そういった泡ですね。 下水道の整備も進んでなかったという中で、こういった写真で見られる様なものですとか、 左下の十五号地処理場、 今の若洲ゴルフリンクス、 ゴルフ場になっている場所は直接生ゴミを捨てていたという事で、 色々な公害問題が明らかにになっていたと。
1

約５,０００ha埋立(江戸川区とほぼ同等)

2

-37-

そういう中で漁業についても、 昭和 25 年以降、 漁業的なもの、 深部での漁業というのはほとんど出来な
くなってきていて、 打瀬ですとか、 桁網漁業といった様な漁業についても姿を消していっているという所になります。 そういった中で色々紛争が、 交渉が難航したという風に聞いているんですけれども、 昭和 37
年には漁業組合と協議を進めた結果、 漁業権については東京港の中で喪失していったという歴史を背負っているという所でございます。 そういった中で東京都の海上公園制度というのが、 昭和 45 年に出来たという事になっているんですけれども、 私 6 年位前からこちらの担当になりまして、 この海上公園構想というのを詳しく読ませて頂きました。 その当時にこれだけの事を考えていた行政の人間が居たという事に非常に驚いた事を覚えております。 高度経済成長時代に港の拡
東京都の海上公園
張をしてしまい、 自然との触れ合いの場を都民から奪ってし 【「東京都海上公園構想（昭和45年12⽉）」の策定
背 景 】
・重化学⼯業化に伴う⼤規模な埋⽴により、⼯場の進出と港の拡張が続けられた。
・海は⼯場廃液、都市汚⽔等により汚染され、都⺠は⾃然とふれあう場を失った。
まう行政の在り方を厳しく反省しなければならないという事が・都⺠のために⼤切に利⽤しなければ暗く汚れた海となることがわかった。
配慮を怠ってきた⾏政の在り⽅はきびしく反省しなければならない
はっきりその構想の中には書いてあります。 そして今後、「失われた東京の海を都民の手に取り戻す」 という事をキャッチ「失われた東京の海を都⺠の⼿に取り戻す！」◆・⻄沖から⽻⽥沖までの海⾯全域にわたる⼀体的な構想
フレーズと致しまして、 下の様に書いてあります、 葛西沖か◆海―海浜（港）―陸上と続く⼀連の中で、都⺠の様々なレクリエー
ら羽田沖までの海面全域にわたる一体的な構想として、 海ション活動が⾏える施設を効率的、重層的に配置◆都⺠の参加を得て、都⺠の知識、経験を活⽤と陸上へ続く一連の中で、 都民の様々なレクリエーション活港湾エリアの公園緑地や⽔域の保全・創出を体系的に⽰した動が行われる施設を効率的、重層的に配置するといった事、全国に先駆けた計画
都民の参加を得て、 都民の知識、 経験を活用しながら、 こ
海上公園 位置図の時代から都民連携という事で、 市民協働の意識もしっかりと書かれているという事が、 非常に特徴的な構想となっております。 海上公園の場所なんですけれども、 右側の葛西海浜公園の部分から、 左側の羽田沖の京浜島つばさ公園の方まで今現在 38 公園、 約 801ha うち水域が 490ha という事で、 これまで整備した公園の中で、 区の方にも移管した公38公園
面積 約801ha
園が多くございますので、 整備した面積として見れば、 これ（うち水域490ha)
よりももっと大きい面積の公園をこれまで約 50 年間の中に渡って整備をして参りました。
東京 2020 大会と海上公園の関係というお題を頂いており
東京２０２０⼤会競技会場 位置図
ますので、 オリンピックの関係をちょっと説明させて頂きますと、 この図の通りですけれども、 オリンピックに関しましては、
都心部の白い丸で囲んであります、 ヘリテッジゾーンと呼ばれる都心部の施設を活かしたゾーンと、 東京ベイゾーンと呼ばれる臨海部の競技エリアという事で二つの大きいエリアに区分されておりまして、 真ん中にオレンジ色の丸で囲んである所が選手村という事になっております。 オリンピックに関しましては、 2020 年の 7 月 24 日から 8 月 9 日まで全ての 33
競技 40 会場で行われます。 パラリンピックにつきましては、
オリンピックが終わった後、 少し間を置きまして 8 月 25 日から 9 月 6 日まで 22 競技 20 会場で行われる予定となっております。 臨海部にはオリンピックの 40 会場の内、 14 会場が計画されておりまして、 その他、 晴海に選手村、 ビッグサイトを利用したメディアセンターなども出来る予定になっております。 そのほ
とんどが海上公園の中に出来るですとか、 海上公園に隣接しているなど、 海上公園と密接な関係にございます。 競技会場を一覧表にしたものですけれども、 左から 3 列目の所に関連する海上公園という風に書いておりまして、 ほとんど海上公園に含まれるという事になっておりまして、 6 番目の潮風公園に関しましても、 海上公園ではないんですけれども、 こちらも都市公園ですし、 11 番のカヌー ・ スラローム会場も都市公園の葛西臨海公園、 アーチェリー会場も都市公園の夢の島公園という事で、 臨海部の競技会場
は全て公園に関連して設置されるという事になっております。 こちらは、 2020 年に向けた実行プランという4

5（４０会場）（２０会場）-38-

出典：東京2020⼤会ガイドブック((公財)東京2020⼤会組織委員会、
東京都ｵﾘﾝﾋﾟｯｸ･ﾊﾟﾗﾘﾝﾋﾟｯｸ準備局）

6

臨海地域における競技会場

臨海地域における競技会場
No

競技会場

オリンピック

パラリンピック

有明親⽔海浜公園（未開園） バレーボール

⾞椅⼦バスケットボール

有明親⽔海浜公園（未開園） 体操

ボッチャ③ 有明BMXコース

有明親⽔海浜公園（未開園） ⾃転⾞競技（BMX）④ 有明テニスの森

有明テニスの森公園⑤ お台場海浜公園

お台場海浜公園⑥ 潮⾵公園⑦ ⻘海アーバンスポーツ会場

7

競技／種別

関連する海上公園① 有明アリーナ② 有明体操競技場

ｼﾝﾎﾞﾙﾌﾟﾛﾑﾅｰﾄﾞ公園―

テニス
⾞いすテニス
トライアスロン、⽔泳（マラソン
トライアスロン10km）
ビーチバレーボール―
スケートボード、スポーツクライミ
5⼈制サッカーング⑧ ⼤井ホッケー競技場

⼤井ふ頭中央海浜公園

ホッケー⑨ 海の森ｸﾛｽｶﾝﾄﾘｰｺｰｽ

海の森公園（未開園）

⾺術（総合⾺術：ｸﾛｽｶﾝﾄﾘｰ）⑩ 海の森⽔上競技場⑪ カヌー・スラローム会場⑫ アーチェリー会場

海の森公園（未開園）

ボート、カヌー（スプリント）⑬ アクアティクスセンター

⾠⺒の森海浜公園、⾠⺒の森 ⽔泳（競泳、⾶込、ｼﾝｸﾛﾅｲｽﾞﾄﾞｽｲﾐﾝ
⽔泳
緑道公園
ｸﾞ）

⑭ 東京⾠⺒国際⽔泳場

⾠⺒の森海浜公園、⾠⺒の森
⽔泳（⽔球）
緑道公園、夢の島緑道公園■

晴海ふ頭公園、晴海緑道公園
（未開園）

選⼿村

―
―
ボート、カヌー

カヌー（スラローム）
アーチェリー―
アーチェリー―――○海上公園内の競技会場

オリンピック８会場、パラリンピック５会場○海上公園に隣接する競技会場

オリンピック５会場、パラリンピック２会場○選⼿村と⼀体となる海上公園

オリンピック・パラリンピック２公園

8

事で、 小池知事の下でこういった行政計画が立てられてお2020年に向けた実⾏プラン「『３つのシティ』の実現に向けた政策の強化（平成30年度）
りまして、 その中でも 2020 年の中で大会のバリアフリーを図〜2020年に向けた実⾏プラン〜」
ることや、 今年の夏も非常に暑かったですけれども、 暑さ対策をしていくという必要がございまして、 もちろん自然環境の再生に関しても書かれた計画になっております。 我々の海上公園の絞った中での行政計画ですけれども、 海上公園ビジョンというものを平成 29 年の 5 月に発表させて頂きました。 「賑わいと自然あふれる海辺を目指して」 という事で、これからの 2020 年の大会とその後の都民との関係も踏まえまして、 今後の海上公園はどう在るべきか、 という事をビジョ
海上公園ビジョンンとして打ち出したものでございます。 その中でオリンピックに関しても、 東京 2020 大会の成功とレガシーの活用といった形で書かれておりまして、 赤線で引いてありますけれども、バリアフリー化ですとかサインの多言語化対応、 トイレの洋式化、 暑さ対策などを行っていきますと書いてあります。 もちろん、 これ以外の箇所で自然環境の再生も大きなテーマ
ですし、 海上公園の核となる部分なので、 そちらについても非常に多くのページを割いて書いておりますので、 もしご興味があればご覧頂ければと思います。
2020 大会という事なので少し競技会場のご説明をさせて競技会場となる海上公園（⾠⺒の森海浜公園）
アクアティクスセンター
頂ければと思うんですけれども、 こちらの方は有楽町線の辰巳駅から徒歩 5 分位の場所にある、 辰巳の森海浜公園の中に出来る水泳競技をやる事になっているアクアティクスセ
ンターになります。 新築の水泳競技場になっておりまして、
1 万 5 千席の競技観覧席を設ける非常に大きな競技会場が辰巳の森海浜公園の中に出来ます。 今、 絵の右側の所京葉線が走っておりますけれども、 そちらのすぐ脇の所があけぼの運河になっておりまして、 水域が見える場所に整備をされる競技会場という事になっております。 こちらの方はお台場海浜公園ですけれども、 つい先日ですね。 8 月にオリンピックの運営を担います大会組織委員会の方がコースを発表致しまして、 ちょっと見辛いですけれども、 青い部分がスイム、 泳ぐ部分で、 赤の部分がランですね。 走るランニングの部分、 オレンジの部分がバイクという事で公園の中、 臨海副都心の中を巡るコースとして発表された訳でございます。 フィニッシュと書いてある所が、 スタートとフィニッシュはもちろん海の近くという事で、 お台場海浜公園の中に設置されております。 ご存知の方も多いと思いますけれど
も、 お台場に関しては水質の問題が長いこと問題にされておりまして、 横浜で実施した方が良いのではな
いかとか色々な意見を頂いていた所なんですけれども、 お台場に決まりまして、 水質の問題に関しては、
9

10

11

-39-

やはり大雨が降った直後などですけれども、 糞便性大腸菌
群雛の数が圧倒的に増加してしまうという状況は確かに見られる所でございます。 ただ、 それについては東京湾全体の問題でございますので、 お台場だけ局所的に 2020 年までに水質改善が出来るかと言うと中々難しい状況もございまして、 ただ泳ぐ中で大雨が降らないとも限りませんので、 現在、三重のスクリーンを二重のスクリーンまではやっているんですけれども、 お台場に関しましてはオリンピックの時には三重のスクリーンをやって浄化対策を取れないかという検討事を今現在行っております。 今月 （10 月） の初めに東京都のホームページの方で水質調査の調査結果なども公表しておりますので、 ご興味がある方はご覧頂ければと思います。
続いて、 こちらが有明親水海浜公園という公園でございまして、 有明アリーナと言いまして、 新しく今現在バレーボール
をやる競技会場を作っている所で、 有明アリーナの外側にこちらの緑色の部分が有明親水海浜公園と呼ばれる場所になります。 まだ計画段階でして、 現在整備を昨年度から着
手致しました。 競技大会の時は有明アリーナですとか、 その左の今建設中の仮設ですけれども有明体操競技場、 左側の自転車競技の有明 BMX コースの競技会場の一部となって観客の方に入って頂いて使われる訳なんですけれども、非常に広い水域を抱えております。 こちら側の東エリアと呼ばれる部分とこちら側の西エリアと呼ばれる部分、 水域を含
んでおりまして、 こちらにつきましては、 この７月に東京都港
湾審議会の方で海浜としていくという計画を決定致しました。
オリンピックまでには間に合わないんですけれども、 オリンピックの後ですね。 こちらの海浜につきましても砂浜であったり磯浜であったり、 水質改善の為の生物多様性向上の為の環境作りを進めて参りたいと考えております。 あと競技会場に隣接する海上公園として、 シンボルプロムナード公園というのがございまして、 こちらの方ですね、 競技会場はあまり出来ないんですけれども、 多くの観客が通るという事になっております。 その中で東京湾の関係とはあまり関係ないかもしれないんですけれども、 こういった形で暑さ対策という事でミストであったりとか、 日陰を作ったりですとか、 中々イベントが多くて木を植えられない公園でございますので、 こういった対策なども今年の夏実証実験などを行ってきた所でございます。
もう一つ、 選手村となる海上公園もございます。 晴海ふ頭
公園と言いまして、 勝どきの駅からバスで行って、 一番突端にある晴海客船ターミナルというのも行かれた方多いと思いますけれども、 先程冒頭にお話しました新客船ターミナルが共用を開始しますと、 こちらの方には豪華客船は停まらなくなるので機能は廃止される事になります。 ただ、 オリンピッ
クの時はまだ晴海客船ターミナルは晴海の場所にはござい

競技会場となる海上公園（お台場海浜公園）

お台場海浜公園

シンボルプロムナード公園

出典:2018年8⽉2⽇東京2020⼤会
組織委員会プレス資料

12

競技会場に隣接する海上公園（有明親⽔海浜公園）
有明アリーナ

豊洲駅
豊洲市場

有明テニスの森公園

東雲駅
国際展示場駅

計画区域 33.6 ha（うち⽔域26.5ha）

園路

園路

園路

展望デッキ
階段

芝生斜面

展望広場

有明BMXコース
芝生広場

展望広場

有明体操競技場

有明
アリーナ

芝生斜面
駐車場
階段

トイレ

管理事務所

13

園路

競技会場に隣接する海上公園（ｼﾝﾎﾞﾙﾌﾟﾛﾑﾅｰﾄﾞ公園）

出典：第5回輸送連絡調整会議資料（東京都ｵﾘﾝﾋﾟｯｸ･ﾊﾟﾗﾘﾝﾋﾟｯｸ準備局） 14

暑さ対策○ラストマイルとなるシンボルプロムナード公園で、⽇除けや微細ミストなど暑熱対応
施設への対応（2018年7〜9⽉に実証実験を実施）○東京ﾃﾚﾎﾟｰﾄ駅など駅前広場の保⽔性舗装、⾞道の遮熱性舗装、緑陰確保への対応○⼤会時には、ソフト⾯からの対策も加えて対応
15

選⼿村と⼀体となる海上公園

晴海緑道公園（新規整備）

晴海ふ頭公園（全域再整備）
16
16

-40-

選⼿村と⼀体となる海上公園
ます。 選手村としてはこの赤枠の中に約４万人収容出来る
晴海ふ頭公園（全域再整備 3.6ha）
選手村が今現在建設中でございますけれども、 その一部として青い枠で囲んである所に晴海ふ頭公園というものと晴海緑道公園というものの整備を現在始めた所です。 こちらが整備計画図になっておりまして、 右側の現況写真と書いてある所が平成 30 年の 7 月、 つい先日撮った所で、 少し緑
晴海緑道公園（新規整備 3.6ha）
が見える所は昨年度、 昭和 40 年台からあった古い公園を取り壊し行いました。 こちらを全面改修致しまして左側の絵にある様な広大な芝生広場と噴水、 あと桜の木などを植えたカポックの広場と呼ばれる様なエリアを作って、 港の景観を楽しませる様な広大な公園を作っていく予定でございます。 下の方は晴海緑道公園という事で、 こちらの方は晴海ふ頭公園に繋がる散策路という様な機能を果たす公園として整備していく予定です。
最後にちょっと唐突になるんですけれども、 自然環境再生
ラムサール条約湿地への登録という面から東京都が取り組んでおりますラムサール条約湿地への登録の話をさせて頂きたいと思います。 こちらの方はオリンピックがあるからという訳ではないんですけれども、 この時期に登録をされますと、 オリンピックに対して非常に効
果的なアピールになるのではないかと思います。 この葛西海浜公園は荒川と江戸川の河口に広がる干潟の保全ですとか、 海辺のレクリエーションの象徴を目的とする海上公園として非常に有名な公園でございます。 こちらの写真の半円
葛⻄海浜公園葛西海浜公園状になっている人工海浜ですけれども、 東渚、 西渚と呼ばれるエリアでございまして、 ほとんどが水域の非常に大きな約 412ha の公園となっております。 いわゆる三枚洲と呼ばれる干潟ですのでご存知の方も多くおられると思うんですけれども、 冬季には多くの渡り鳥がこ
ちらの公園に越冬に訪れる他、 多くの水生生物が生息する事が明らかになっておりまして、 東京都ではこの公園のラムサール条約登録湿地を目指している所でございます。 つい先日の 10 月 2 日にラムサール登録の候補地として選定されまして、 来週からドバイで開催される COP13 の方で正式に登録をされる予定です。 近接する場所には 2020 大会のカヌー ・ スラローム会場が整備されております。 あともう一つですけれども、 大田区にある東京都東京港野鳥公園というのがあるんですけれども、 今年の 3 月末に干潟11ha の整備が完了致しました。 今後はこの干潟に生息するカニ類ですとか、 貝類などの海辺の生き物や飛来する水鳥が更に増えていく事を期待している所でございます。 野鳥公園では来月 11 月 18 日に野鳥
公園の里地里山フェスティバルというのを開催致します。 普段は拡張致しました 11ha の干潟は立ち入る事が出来ないんですけれども、 フェスティバルの日は立ち入る事をさせて頂きますので、 どうぞお越し頂
ければと思います。
最後に前半部でモニタリングの関係する自然環境の新規の技術ですとか色々聞かせて頂きまして非常に為になり、 色々干潟とかを整備していく中で、 モニタリングを繰り返しやる事というのは我々としても非常に大事だと思っております。 ですけれども、 モニタリングに関して非常にお金がかかるので、 予算が削られやすい部分でございますので、 より効果的な手法を開発して頂けますと、 我々としても継続してモニタリ
ング調査実施していく事が出来るのではないかなと思っております。 大会時には都心近くにこの様な自然が存在する事を国内外の多くの方々に知って頂きたいと思っております。 本日はありがとうございました。
晴海ふ頭
公園

晴海五丁目
（選手村建設地）

中央区立晴海臨海公園

豊洲大橋（環状２号線）

晴海大橋

現況写真（平成３０年７⽉）

スロープ

展望散策路

晴海客船ターミナルへ

スロープ

階段

ふ頭用地

展望広場

散策路

晴海五丁目エリア

展望広場

豊洲大橋

0

10
0m

晴海大橋

晴海四丁目エリア

海辺の散策路

17

カヌースラローム会場

スズガモ

トビハゼ

ヤマトオサガニ

18-41-内陸起源の発生土を活用した東京湾の底質改善
関東地方整備局 港湾空港部 事業継続計画官 野口孝俊
ご紹介頂きました、 野口でございます。 「お手元の資料を拝見ください」、 と言いたいのですが、 タイトル 1 枚だけの資料でございます。 お恥ずかしいと言うのか、 潔いと言うのか。
なぜかと言うとお話をするその根拠となるデータが、 まだ無い
ので配布資料には入っておりませんという所です。 「それでは根拠を作ってから来年話をしたら」 と、 私なんかそう思いま
すが、 行政というのは人事異動というのがありまして、 来年居るのか分からないので、 「こういう事やりたい」 という内容を私がお話をして、 「良い事言うじゃないか」 と、 「いや違うよね。
でもちょっと検討してみようかな」 という形で、 皆様方が来年
度ここで発表をして頂く前提で、 後々私のお話を聞いて頂け
ればなと思います。 レジメだけはしっかり作りました。 ①東京
内陸起源の発生土を活用した
湾における従来の再生方法、 ②今後の考え方、 ③今ある水
東京湾の底質改善
環境再生計画の考え方。 ④発生土を活用した東京湾の底質改善。 最後に河川から東京湾に流入する土砂の減少と海域
関東地方整備局港湾空港部への再利用。 これだけ見たら何を言いたいのか分かって頂け
野口 孝俊
ると思います。
【東京湾における従来の再生方策と今後の方針】
今まで、 東京湾水環境の再生は、 様々な取組みを実施し
１．東京湾における従来の再生方策と今後の方針ています。 浚渫、 有機汚泥が溜まった所への覆砂、 それから今取り組んでいる干潟とか浅場造成というのは、 埋め立て 汚泥浚渫（公害防止）により少なくなったので、 回復していきましょうという話です。
覆砂
しかし、 干潟になりますと中々適地が少ないことや造成土量が確保できないというのが現実です。 それから深掘りの埋め 干潟・浅場等の整備
戻しですが、 これは現在も続いておりますが、 埋めた所での 深掘跡の埋め戻し（港湾浚渫）効果は本当にあるのかというのが、 まだ分かっていないという 生物に配慮した状況です。 それから生物に配慮した港湾構造物を造りましょ 港湾構造物等の導入
うと。 生物と言うか環境創造型みたいな、 色んな言い方されますけども、 出来る所から始めましょうというのが、 今の東京湾の環境政策という形ではないかと思います。
そのことを踏まえて、 「関東地方整備局は何をやっています」 言いたいのですが、 実はこういった取組み
は行政側が淡々とやっているだけじゃ中々上手くいかなくて、 色んな場所がありますが、 いわゆる産学官で取り組んでいくことが一番重要であり、 現在東京湾再生官民連携フォーラムという組織を使って、 みん
なで取り組んでいるというのが実態です。 この中の生物生き物場を作りましょうという PT に関しましては、
佐々木先生をリーダーとして一緒になって取り組んでいる形になります。
【東京湾水環境再生計画】
東京湾の環境対策では一番効果が表れているのは、 下水道の整備によって水質が改善されたことでしょうか。 実は東京湾というのは二つのタイトルがあって 「美しい東京湾を目指しましょう」 というのと、 「豊かな東京湾を目指しましょう」 があります。 この二つの目標は相反関係ですが、 右向く人と左向いている人を合わせたものですから、 悪いキャッチではないのですが少し問題が発生しています。 そういった中では、下水道の終末処理を一回議論しましょうという話が漁業者の方から今出てきていて、 環境に対して取り組む者として考えていく必要が出てきました。 それから深掘り埋戻しを実施していますが、 本当に青潮減少しているの？貧酸素水塊発生してないの？有機物の状況はどうなの？こういった所のモニタリングというのは十分ではないので、 今後ここはちゃんとやっていかないといけない。 それから生物生態系というのが貧
施策

実施結果

実施場所

課題

浚渫土量：約30万m3

・東京港芝浦地区・江東地区 ・浚渫土は埋立処分
・横浜港象の鼻地区
・再浚渫が必要

覆砂土量：約50万m3
覆砂面積：51.9ha

・東京港芝浦地区・江東地区
・東京湾奥部（浦安沖）
効果継続のための維持管理
・横浜港象の鼻地区

・東京港羽田沖
再生・創造された干潟・浅場等 ・川崎港東扇島地区の面積：8.5ha
・東京港中央防波堤沖・横浜港金沢地区

干潟適地が少ない

埋め戻し量：15００万m3

効果の発生

・千葉港及び湾奥部

造成土量の減少

導入施設：４施設
・千葉港葛南中央地区
全整備延長：2,215ｍ
・千葉港中央地区
再生・創造された藻場・干潟等 ・横浜港湾空港技術調査事務 整備費用と民間企業の参面積：13.9ha
所構内（潮彩の渚）画
高濃度酸素水発生装置：1箇 ・東京港運河域
所
・横須賀港馬堀地区-42-２．東京湾水環境再生計画（関東地方整備局）相である。 これでは豊かな東京湾とは言えないので、 そういった場を作っていきましょうというのが今フォーラムの中でも、主要な意見にはなってきております。 藻場については、現在、• 平成15年3月に「行動計画（第一期）」策定
水質、 透明度も良くなっていて、 アマモが無くなった場所に• 平成 25 年 5月に 「行動 計画 （第二期）」を策定• 平成25年11月に「東京湾再生官民連携フォーラム」
再生している現象も見られます。 だから藻場造成は今後重点
は東京湾再生を官民で考え、共に連携・協働する組織として設立的に力を入れるべき話です。 今、 ブルーカーボンという話が• ９つのプロジェクトチームで具体的な取り組みを実
出てきております。 ブルーカーボン施策推進のためにも整備
施中
して、 種は植えなくても自然に繁茂してく形の藻場が良いですね。
それから浅場造成です。 特に魚介類については、 貧酸素実現に向けた具体的プラン（海域にける主要課題）
水塊でも、 酸素豊かな浅場を作ってやる事によって生物が逃（１）水質改善プラン
げ込んでいく様な考え方で浅場を作ることも取り組んでいかな• 下水道整備の推進と高度処理の積極導入による流入汚濁負荷対策
ければいけないと考えています。 また、 モニタリングというの• 汚泥浚渫・覆砂による水質の改善• 深掘跡等の埋戻しによる青潮等の対策は重要で、 取り組みを開始して十年程になりますけども、 東（２）生物生息環境改善プラン
京湾の一斉調査、 8 月の 1 日前後ですが、 色んな方々が参・干潟・藻場・浅場等の保全・再生・創出• 生物共生型港湾構造物の普及加して、 非常に多くの良いデータが取得される取組みです。
（３）調査・モニタリングプラン
今後共、 継続していかなければなりません。
・東京湾一斉調査【内陸起源の発生土を活用した東京湾の底質改善】
現在、 東京湾の埋め立て地建設時に海底土砂を採取した 内陸発生土の活用に係る取組のイメージ
深掘り跡を埋めていますが、 今までは港湾区域の建設工事
や航路整備で発生する浚渫土砂を使っていました。 今は航路の維持管理の発生土砂を利用しています。 平成 2 年から
28 年度における東京湾における浚渫土砂発生量の推移につ内陸建設発生土等
いて示します。 航路泊地の浚渫土砂は減少して、 現在はほとんど発生しない状況です。 東京湾の港湾施設が概成したこ
海底のと、 水深の浅い所は無いため、 沖出して水深の深い場所に
深掘跡、窪地
現在：航路浚渫等の水底土砂作るため浚渫する必要が無い。 港湾整備としては合理的に埋め立てが出来ている訳ですけれども、 浚渫土の発生が無東京湾における浚渫土砂発生量の推移
ければ浅場造成、 深掘り跡を埋める材料がないのが現状です。 維持浚渫は発生しますが、 シルト分が多く、 砂地は造成できないことになります。 黄色で示したのは、 埋立用の土取りで発生した土砂ですから、 浅場造成には回ってこないわ
けです。 「発生土が無いから出来ませんね」 と、 「諦めちゃうのか」 と、 「いやもうちょっと考えようね」 という現状です。 三河湾とかは、 未だ大きな航路浚渫をしていますし、 北陸地方
東京湾の底質調査結果H28
も砂地盤で漂砂による堆積対策で浚渫土が発生しています。
（H29.12九都県市首脳会議 環境問題対策委員会水質改善専門部会）
そういう所から持ってくれば良いんじゃないのという事で、 平
全国での浚渫土砂発生予定量
成 20 年から 30 年度全国浚渫土砂発生予定量を確認しまし万m3
3000
た。 全国的に見ても浚渫土砂は減少傾向です。 遠くから持
航路
2500
泊地
ってくると運搬費用も掛かるから造成は難しいとの結論となり
床堀
2000
ます。
その他
1500
現在、 陸域、 内陸建設発生土を有効にリサイクルする仕組
1000
みがありますが、 内陸発生土は内陸で処分、 海起源の発生
500
0
土は埋め立て地に使用したり、 深掘り跡に投入する考え方ですが、 「内陸の発生土砂を海域に使ったらどうですか」 と発実施方法等は、浚渫土砂等の海洋投入及び有効利用に係る技術指針（H25.7港湾局）を基本とする。

3

万m

350.0

航路泊地浚渫

300.0

維持浚渫

汚泥浚渫

その他

250.0
200.0
150.0
100.0

50.0

2年度
3年度
4年度
5年度
6年度
7年度
8年度
9年度
10年度
11年度
12年度
13年度
14年度
15年度
16年度
17年度
18年度
19年度
20年度
21年度
22年度
23年度
24年度
25年度
26年度
27年度
28年度

0.0

国土交通省港湾局調べ-43-

平成21年度陸域起源の土砂類の有効利用の定義（海防法）
想を切り替えると言うのが新しい技術 （考え方） と言えないでしょうか。
• 人が占有の意思を放棄したと判断できない物⇒目的の明確化、計画の位置付、十分な計画書
内陸土砂の海域利用に関しては、 「海域環境が綺麗になる• 客観的に見て十分な管理の下で積極的に利用されように改善しましょう」 と言っておりますので、 有害土砂ではる物⇒報告と第三者の確認
いけません、 それから生物が住みにくい材料でもいけません。
• 材質が社会通念上埋立材等として認められるもの
法律に照らして問題がないことや、 目的が合致していること⇒有害性がないこと等海洋環境の保全に著しい障害を及ぼす恐れがないことが必要です。 利用目的が明確でなければ、 海への土捨場となりますので、 何の為に実施するのかという目的意識をきちっとした上で、 それを確かめるモニタリングをする事が大切です。 モニタリングに費用が発生しますが、 これは譲っちゃい 土砂類の有効利用に利用する際の確認（具体的）
けない所だと思います。 それから第三者による確認が必要で①海洋汚染等及び海上災害に関する法律・施行令をす。 これを適切に実施して、 初めて内陸起源のものを海に満たしていること。
②有効利用の目的を達成する品質を確保していること利用しましょうという計画を立てるべきです。
③有効利用の実施計画を策定④事前に当該箇所における海洋環境の保全に著しい
東京都さんが作った報告書で中々面白く良い資料だなと思障害がないことを評価って、 ちょっと掲載します。 「東京港でどれ位ヘドロが溜まっ⑤海洋環境への影響、有効利用目的の達成状況の確認（モニタリング計画）ているか」 いう調査結果を示したものです。 緑色で示してい⑥モニタリング結果より有効利用目的の達成状況の確認る所が、 ヘドロが１m 堆積、 ピンク色が 2m 位堆積を示してい第三者の確認ます。 東京湾の中で、 東京港はヘドロが多いと言われている所ですが、 その中で平成 2 年と平成 22 年の堆積厚さの比 東京港の底質（ヘドロ堆積場所の封じ込め）
較をしたものです。 平成 2 年度と比べるとヘドロ厚さが減少し
平成2年度と平成21年度ているとデータが出ています。 これが事実でしたらそれなりに 比較
良かったなという感じですが、 全体的にヘドロ厚さが全体量 ①緑色が1m未満,
ピンク色が2mで言うと 65％も減っています。 この資料にピンク色があります ②全体的にヘドロ厚さが減少（‐65%）が、 この場所は羽田空港です、 まだヘドロが 2m 位堆積して ③H2年度2m以上のヘドロいるデータですね。 ここでは、 ちょっと良く考えて聞いて頂き 区域が減少たいのですが、 羽田空港 D 滑走路という新しい滑走路を作りました、 埋め立てと桟橋の構造です。 桟橋は多摩川の河口にあるので、 河川の流れを阻害しない様にという形で桟橋構造にしました。 そこから先の羽田空港の沖合側ですね。 埋め立てです。 埋め立てについては、 「埋め立ては悪だと。 埋め立てをしたのは悪いやつだと」。 そういう概念で皆さん発言されますが、 これ見たら、 確
かに海底という場は失ったのですが、 有機物であるヘドロを永久に封じ込めたと考えることは出来ないでしょうか。 通常、 覆砂をしても、 東京湾では 3 年位で堆積による溶出が始まるため覆砂効果が無くなると言われています。 空港を造るということで、 悪い事をした感じはしないですが、 逆に環境的には評価しても良いのではないかと思いました。 もし羽田空港の埋立地がなかったら、 底質から窒素リンが溶出して水質等への影響が出てきます。 計算して、 どれ位の差異が出たかとみたいなものをやっても面白いんじゃない
かなと思います。 ちょいと脱線しましたが、 皆さんも少し検討して頂ければなと思います。
【河川から東京湾に流入する土砂の減少と海域への再利用】
次が最後です。 河川からの土砂が海域へ流入する話です。 昔はダムもないし堰もないし、 陸域は畑地も多かったですね、 水田もあったし、 そういった場所から結構な土砂が供給されたはずですよね。 今でも土砂の供給は台風時に堰もダムも開きますので、 ある程度は流れてきますが、 その量は圧倒的に少なくなったと思います。 これ確かなデータがありません。 これらのデータを探って、 どれ位減少したのか確認
したいところです。 仮にそのまま、 周辺の山から流れてくる無機物 （Fe、 Al、 Ca、 Si） が東京湾に堆積していたなら、 今の東京湾の水質状況はどう変わっていたのだろうかと。 今後の課題として、 底質改善の方策として一つの手掛かりになるのではないかと検討を始めてはいますが、 中々これが難しいのです。 難
しいので皆さん一緒にやりませんかと。
東京都環境局：底質からの栄養塩類溶出等調査報告書
平成25年3月-44-

「今、 風が吹いてる」 と言うか、 河川管理者は河道を確保する、 河川水深を確保しないと、 洪水というものが起きてしまいますので一定の浚渫をしています。 土量的にはそん
なに多くないのですが、 今まで埋立地に処分していました。
東京湾の埋立地は、 東京港の新海面処分場と横浜港の南本牧地区ですけど、 その受け入れっていうのは止まっている状況です。 つまり、 河川の維持管理の浚渫をしたらどこに処分するかが、 非常に大きなポイントとなっています。 「これを上手く活用していこう」 というのが本日のお話です。 実は河川浚渫土というのは色んな問題があります。河川は様々な陸域から流れ込んでいますので、 有害と呼ばれる様な物が入り込んで来る場所もあるし、 東日本大震災に起因した放射能の堆積物がそのまま流れてくることも想定される。 そのため、 海域利用するためには、 基準を満たしているのかチェックした上で利用することが必要です。 その結果 5 万㎥発生した内の 3 万㎥しか利用できないという結論になるかもしれません。
更に河口部の浚渫だと、 どうしてもシルト分が多くなる傾向が観られます。 細かい粒径で浅場を作ろうとすると、 どうしても盛り勾配が確保できないため、 何かの工夫が必要となります。 工夫する材料としては、 カルシア改質土という材料があり、 混ぜれば安定的な地盤が出来ます。 この地盤を基礎（あんこ） にして、 あんこにした上に砂を覆砂すれば河川の土砂も活用することが可能となります。 このカルシア改質土は、 中々、 水産関係者の方々に説明しても抵抗感が残ります。 抵抗感を払しょくするためには、 カルシア改質土で造成した場所の調査データを公開していくことが必要です。 本日、 横浜港湾空港技術事務所のポスターセッションに発表
しております。 千葉県側の場所で小さいエリアですけれども、
カルシア改質土や人工石材での浅場造成地において、 生
物回復実験を去年から始めました。 これを 5 年位継続してどういった影響が出てくるのか、 回復効果があるのかと実験をしていますが、 この結果を報告していきたいと思います。
今日の話を聞いて浅場を作っていきたいなと思われた方はおりませんか。 河川土砂の流入量や、 東京湾に流れ込んでいったらどう変化するとの観点から、 今後の底質改善というものに対して取り組んでいきたいと考えています。 時間も参りましたので、 この辺で報告は終わりたいと思います。
ありがとうございました。

４．河川から東京湾に流入する土砂の減少と海域への再利用
100年前

現在
山地地域

山地地域

ダム
河川堤防
・護岸
林地

農地
堰

平地地域

平地地域

市街地

横断構造物
（堰等）

市街地

河口干潟

河口干潟
沿岸部埋立

海域

海域

・流域の市街地化などによる河川流下土砂量の減少→ 海域への流入土砂量の減少
・ダムや堰による砂分の捕捉→ 有機物が付着した細粒分のみが海域へ流入→ 河口干潟の縮小、沿岸域の泥化（底質悪化）

４．河川から東京湾に流入する土砂の減少と海域への再利用

前提・土砂流入量の減少は、海域の底質粒度分布の細粒化の一要因になる可能性
実施
・ダムや堰を廃止し、コンクリ―ト護岸や埋立を昔に戻すのは不可能。
・河川土砂の発生①毎年河口部等における河道確保のための維持浚渫土砂が海面埋立処分場に処分②台風などの大量出水により狭隘した河道断面の回復や護岸整備の際に発生している浚渫土砂がある。
③埋立処分場の受け入れがストップ→河川浚渫土は埋立処分から東京湾環境再生へ→有害物資や放射線の影響土は要注意

４．河川から東京湾に流入する土砂の減少と海域への再利用

深掘跡等の埋戻しや藻場・浅場等の保全・再生・創出⇒積極的に展開課題①河川土の特徴（シルト分多い）→維持による浚渫土はシルト分が多いため、リサイクル 材を活用した混合土（カルシア改質土）の活用→ポスターセッション展示中「リサイクル材を活用した環境共生型護岸の取り組み」
関東地方整備局横浜港湾空港技術事務所

河川から有機物の多い土砂の供給が増加→ 海及び底質中で有機物の分解に溶存酸素（DO）を使用→ 底質が還元状態
河川からの流入有機物 ＞ 無機物

溶存酸素（DO）消費分解

海動植物プランクトンの死骸

Fe2+ PO43‐ H2S
溶出溶出FePO4 → Fe2+ + PO43‐

還元状態
分解
溶存酸素（DO）消費

有機物 + SO42‐ + 2H+ → CO2 + H2O + H2S
底質

仮定？

河川から有機物の多い土砂の供給が減少→ 海及び底質中で有機物の分解に溶存酸素（DO）を適度に使用
河川からの流入有機物 ＜ 無機物
動植物プランクトンの死骸

溶存酸素（DO）消費海

分解

FePO4（Al，Ca，Si）
分解
溶存酸素（DO）消費

-45-

底質

有機物 + SO42‐ + 2H+ → CO2 + H2O + H2S

底質沿岸漁業と環境計測
公立はこだて未来大学 マリン IT ・ ラボ 所長 和田雅昭
ご紹介ありがとうございました。 公立はこだて未来大学の和田と申します。 宜しくお願い致します。 今日はですね、
私の方には IT 漁業というお題を貰いましたので、 そのタイトルで 「沿岸漁業と環境計測」 という形で考えて参りました。
最初に、 函館から今日呼んで頂いたのですけれども、 その事に関してお礼を申し上げたいのと、 移動途中に発表の練習をしてきました。 その結果、 予稿集からアップデートが入っていますので、 先にお詫びを申し上げたいと思います。
それから予稿集の上の方に皆さんの発表タイトルが書いてあるのですけれど、 31 ページと 32 ページは次の小坂先生
沿岸漁業と環境計測の SDGs のお話なのですが、 ヘッダーの所が私のタイトルがそのまま残っている様ですので、 そこも訂正差し上げたいと思います。 では本題に入っていこうと思います。
IT 漁業って何だろうという事で簡単にご紹介を差し上げた
いと思います。 我々はですね ICT、 IT を使いながら水産業の取り組みを行っているのは、 大体 2004 年位からです。 そのきっかけとなったのが 1990 年台に発生をしました、 帆立
貝の養殖業の大量へい死を受けてとなっているのですけれ
第19回東京湾シンポジウム
公⽴はこだて未来⼤学 マリンIT・ラボ 所⻑ 和⽥雅昭
ども、 恐らくですね、 何かしら海の環境に変化があって海の生物が死んでしまうとか、 変化が起きたのではないかなと考
IT漁業の事例
えられる訳です。 そういった経緯がありまして、 当時も水産試験場が定点観測をやってくれている訳ですけども、 水産試験場に頼るだけではなくて、 漁業者自らがそういった観測に参加をしようといった事を呼びかけて進めてきています。
それが左側の方ですね。 右側の方になりますと、 こちらは漁船漁業を対象としまして、 やはり例えば水産試験場が資源の評価なんかをしてくれる訳ですけども、 水産試験場に頼るだけではなくて、 実際に自分達が毎日漁を行っている訳ですから、 そういったデータを活用しながら、 資源評価に対して自分達も参加をしていこうといった事をやってきております。 ですので、 我々が特別な事をやった訳ではなくて、 これまで水産試験場がやってきた事を、 もう少し裾野を広げて漁業者が参加出来る様にしたという事と、 その為に使う機材等を出来るだけ安価な物だとか、 もしくはそれを使うに当たってスキルを必要としない物だとか、 そういった物を提供するような事をやってきておりました。
ちょっとお話が函館に飛んでしまって申し訳ないのですが、⿂種別漁獲量の推移（函館市）
私は函館から来た訳ですけども、 これが函館市における漁種別漁獲量の推移を表した物になってきております。 一番
上が函館のシンボルであるイカなのですけども、 物凄い勢
いで落ち込んできています。 何かと言いますと、 生き物です
から資源量そのものがどうなっている、 という事もある訳です
けれども、 やはりこの背景としては環境が変わってきている事が恐らくどうしても影響しているのではないかな、 という事が考えられる訳です。 そういった事がありまして、 ベースは北海道で活動している訳ですが、 今我々は色んな所で日本全国にも足を運んでいますけども、 主に函館ではイカ釣り漁業だとか、 もしくは皆さんあまりイメージが無
いかもしれないのですが、 函館は実は定置網が非常に盛んな海域になっていまして、 そういった定置網
うみのアメダス（海⽔温観測ネットワーク）

うみのレントゲン（⽔産資源管理システム）

全国の沿岸を対象とした海⽔温観測ブイを開発

北海道のマナマコを対象とした資源評価⼿法を開発

漁業者が抱える課題
地球温暖化に起因する海⽔温の上昇により、漁業では漁場形
成が変化し、養殖業では斃死が発⽣し、定置網漁業では⿂種が変化し、環境への順応に迫られていた。

漁業者が抱える課題
中国市場の開拓に成功した北海道産のマナマコは価格が急騰
し、漁業者の漁獲意欲が向上したことから乱獲状態となり、資源量が減少、枯渇の危機に⾯していた。

海洋環境の可視化
 海⽔温観測ブイの導⼊ 多点多層観測の実施
 リアルタイム配信

⽔産資源の可視化 iPadの導⼊
 漁獲情報の共有
 位置情報の共有

ICT利活⽤の効果
 海⽔温の状態が数値とグラフで可視化された
 勘と経験の強化（補正と検証）が図られた
 効率的、かつ、計画的な⽣産が可能となった

ICT利活⽤の効果
 資源の状態がマップとグラフで可視化された 漁業者主体の資源管理が実現した
 効率的な技術継承（後継者育成）が可能となった

社会実装の⽅法
ブイメーカーによる製品化

社会実装の⽅法
ITベンダによるサービス化

50,000

⽣
産40,000︵

量 30,000
ト 20,000︶ン

すけどうだらほっけ
さけ

いわし

10,000

さば

0

ぶり

データの出典は北海道⽔産現勢です

-46-

いか

まぐろ

だとかですね、 そういった所の支援に ICT、 IT を使っていこ函館市での取り組み
うといった取組みを行っております。 これはですね、 ちょっと写真が暗い中に強い灯りが見えていると思うのですけれど、
これ函館の今の時期、 こういった風物詩で漁火が見えているのですね。 こんな感じで非常に沿岸に近い所で操業が行
われています。 これが綺麗だなというのもあるのですけれども、 実際にどんな所で操業しているのかなという事で、 まだまだ隻数は足りないのですけども、 イカ釣りに関しましては 2隻の船が協力をしてくれていて、 情報を提供してくれている訳です。 こんな形で船が出ていって操業を行っていますよといった情報が分かっています。 慣れてきますとイカ釣りといった漁法を理解していると、 どこでどういう仕事をしているのかなという事が航跡だけで十分判断出来る様になる訳ですが、 これに対してあとはイカ釣りの場合には、 非常に機械化が進んだ漁業になっていまして、 少し分かりにくいのですけ
れども、 数字が入っていますね。 例えば８とか１とか書いてあるのですけれども、 ちょっと説明が飛んでしまっているのですが、 その機械がどれ位のイカを釣っているのかなという事を kg 単位で表した物になっています。 どれ位の深さの時にどれ位のイカが釣れたのかなという情報というのが、 人を介さずに自動的に集約出来る環境が出来ています。 そういった情報があると、 どこに船が今いますよって事が GPS で分かりますよ、 どこで釣れたのって事は深さも含めてイカ釣
り機械で分かりますよと言うと、 こんな感じで、 実際にどの辺に漁場があったんだろうという事が分かってくる訳です。 漁場があるイコール、 居心地が良い場所にイカが居たよという事が考えられる訳ですから、 そうしますと、 そこに餌がありますよという事、 それに加えてそこが居心地の良い環境でした
よといった事が言えるのではないかなと思います。ですので、こういった事を見ていくと、 例えばイカの場合ですと、 どの深さでという情報まで分かりますから、 ３次元的にですね、 どの辺がイカにとって良い環境だったのかなという事が分かるよという事は、 イカから環境を教えて貰うといった様な事が出来るんじゃないかなという風に考えられます。
これは有名な東京湾の漁場ですね。 明治時代に作成されたものだと言われていますけど、 ちょっと字が小さいですが、 昔はエビとかサメとか、 あとは赤貝っていう字も見えますね。 あとはトビウオの仲間も居た様ですけれども、 非常に豊かな水産資源が東京湾で漁獲されていたという風に見える訳です。 ちょっと絵が変わりまして、 これが東京湾を中心に持ってきた物ですけれども、 今の東京湾、 非常に経済が発展して色んな船が行き来している訳ですね。 じゃあどんな船が居るのかなと、 ちょっとプロットをこの上にしてみると、 こんな感じになる訳ですね。 大きな船だけ AIS と言ってですね、 大きな船は自分の居場所をきちっと安全管理の為に通信しますよといったルールがあるのですけれども、 その信号を元に船をプロットしてみた訳です。 東京湾に埋め尽くされるだけ船が居るのですね。 大きい船だけと言ったのはこれには漁船とかプレジャーボートは含まれていないので、 更にもっと多くの船が行き来している訳です。 ちなみに
この丸が一つの船を表している訳ですけれども、 この中に500 隻位船が居るのですね。 そうなると、 この東京湾の込
み入った海域の中で、 今の漁業ってどうなっているのかなと-47-

いか釣漁業の⾼度化

定置網漁業の⾼度化

函館の101隻のいか釣漁船を対象とした移動観測網を構築

函館の30ヶ統の⼤型定置網を対象とした定点観測網を構築

いか釣漁業が抱える課題
いか釣漁業は追う漁法であり、海⽔温の上昇により勘と経験
では漁場が予測できなくなった。そのため、IT利活⽤による漁場予測が期待されている。

定置網漁業が抱える課題
定置網漁業は待つ漁法であり、漁獲量をコントロールすることはできない。そのため、IT利活⽤による漁獲量予測が期待されている。

移動観測の対象
 いか釣漁船の緯度経度
 海⽔温
 いか釣機の負荷

定点観測の対象
 ⾳響計測による⿂影
 海⽔温、流向流速
 ⿂種別漁獲量期待される効果
 漁場探査の排除によるコスト削減／排出CO2削減
 ⽣簀いかの安定供給
 流通とのリンクによる⿂価の安定期待される効果
 出漁判断の実施によるコスト削減／排出CO2削減
 ⼈員／氷の調整によるコスト削減
 流通とのリンクによる⿂価の安定

ビッグデータの⽣成
漁獲と海⽔温の関係から漁場形成の条件が明らかになる。

ビッグデータの⽣成
漁獲と海⽔温の関係から来遊予報が可能になる。

少し気になって調べてみました。 そうすると私が心配する程
東京湾の漁業と環境もなく、 やはり色んな漁法が営まれている訳です。 江戸前で有名な穴子がありますし、 あと私から見て意外だったのが
 主な漁法 環境
 あなご筒 貧酸素⽔塊
比較的海域を占領してしまう様な刺し網とかですね、 もしく 底びき網 ⾚潮
は巻き網、 こういった漁法も今でもきちんとやられていますよ
 刺し網
 ⻘潮
 まき網
といった事で、 非常に東京湾は海上交通、 盛んな事もあり
 ⼀本釣り 環境情報 定置網
 東京湾環境情報センター
ますけれども、 漁業も今でも非常に大きな産業として行われ のり養殖 千葉県⽔産総合研究セン 潜⽔器ているといった事が分かりました。 それから東京周辺の経済ター
 たこつぼ 東京都農林⽔産振興財団
発展に伴って、 環境という意味では貧酸素水塊の問題だとか、 あとは赤潮、 青潮といった環境の問題が起きてきている訳です。 そういった環境に対する問題を、 どういう風に解決していくのかといった事で私も今回シンポジウムに参加するにあたって色々とホームページ等を使いながら勉強させてもらったのですが、 非常に東京湾に関しましては情報が整備されていますし、 情報が非常にオープンになっているなというイメージを持ちました。 これも右側下の方に写っている、 これが全てという事
でなくて、私が見つける事が出来た範囲ではあるのですけれども、東京湾環境情報センターだとかですね、
千葉県水産総合研究センターや、 東京都農林水産振興財団、 こういった所が非常に多くの情報を提供してくれていて、 それも活用しやすくなっている事が分かりました。 この中で今日私が普段やっている事と、重なる事、 この定置網が重なりましたので、 ここの所のお話を中心にこのあと展開していきたいなと思います。 これは海上保安庁が出してくれていますシーズネットというサイトがあるのです。 GIS が使える様なサイトになっています。 今ここで赤く示されているものが東京湾を中心とした部分の中で定置網が営まれている所になります。 ちょっと東京湾と言っても大分南側の方に偏っているという所もあるのですけど、 いずれにしましてもこの辺りで定置網が営まれています。 それからちょっと見てみたのですけども、 例えば横須賀市だとか、 三浦市、 この辺りですと相模湾と東京湾の西側、 両方の海域を持っています。 南房総市もそうです、 太平洋側と東京湾の東側の両方の海域を持っているので、 純粋に東京湾の漁獲だけが評価出来る所が館山市だったので、 館山市の情報をインターネット
漁業種類別漁獲量の推移（館⼭市）から引っ張ってきました。 そうすると館山市に関しての総漁獲量が上の青い線ですね。 結構デコボコがあるのだなという印象はありますけれども、 総漁獲量だけで見ていると、 増
えた減ったは難しい判断になりますけれども、 増えても減ってもいないのかなという見方も出来るかなと思います。 一方、定置網、 そのうち定置網にどれだけ掛かっているかを赤く示
しているのですけれども、 定置網を見ると、 ちょっと減っている傾向にあるのではないかなという風に見えてくる訳です。
定置網というのは必ず決められた場所で魚を獲っています
ので、 ある意味凄く良い定点観測なんですね。 そうすると、
何かしら獲れている魚の資源が減っているといった事もあるかもしれませんし、 これが何かしら東京湾の環境を示している可能性もあるのかな、 インデックスになる可能性もあるのかな、 という見方も出来ると思っています。
そこでこれからちょっと提案になっていくのですけども、 今
クラウド型⿂群探知機
我々はですね定置網に関しまして、 クラウド型魚群探知機という呼び方をしているのですけれど、 名前はどうでもいいのですが、 海に浮かべる魚群探知機を導入して全国で活用を始めています。 左下の写真は私が立っているのですけ
れども、 （写真の） 私の横にあるブイがあれ位の大きさですね。 それ程大きな物ではないなというイメージを持って頂けたらいいかなと思っています。 右上の写真ですね。 これが振動子と呼ばれる音を出したり拾ったりする部分、 センサーの部分なのですけども、 これが海面の非常に浅い所、 大体
データの出典は東京湾漁業操業情報図（⽇本海難防⽌協会）です

6,000

⽣ 5,000
産

4,000

︵

量
ト

3,000

総漁獲量

2,000

⼩型定置網

︶

ン

1,000

0

データの出典はe-Statです-48-

50cm 位の所に入れている訳です。 実際に魚の群れを探している訳です。 こういった物を使いながらどんな情報が取れるかと言うと、 こんな情報が取れます。 ちょっと分かりにくいのですが、 上の段と下の段と情報が二つ入っています。 上の方が魚の通り道です。 まだ罠に掛かっていない、 定置網に入り込んでいない部分に仕掛けているセンサーの絵になっています。 下の部分が罠にはまってしまった、 つまり定置網に入ってしまったので、 これが獲れるよ、 漁獲出来るよといった魚が写っているものになります。 少し分かりにくいので、 もう少し丁寧に説明をしたいのですが、 音で何を見ているかと言うと、 海水と海水じゃない部分を見分けています。
海水じゃない物って何かって言うと、 海の底は海水に比べて非常に密度が高くなっていきますから、 非常に見分けしやすい訳ですね。 それから魚自体はですね、 直接魚を見つけている訳じゃなくて、 海水と違う物を見つけているので、海水と極端に違って見つけやすい物って空気なんですね。
海水に比べて密度が非常に薄いという意味で見つけやすい
のですけれども、 つまり魚が持っている浮袋を見つけて、 その反応から結果的に魚を見つけていますよと、 こんな事を音を使ってやっています。 こちら上段の方だけを切り抜いたのですが、 これが一つのセンサーのデータとなっています。
これの見方ですが、 縦方向が海の深さを表しています。 上の方ほど浅くて、 下の方ほど深くなっています。 丁度海底と左側の方に白文字で書いてある所ですね。 その下の所に赤っぽく見えている線がずっと右に走っているのですけれ
ども、 海水に近くてほとんど見分けが付きませんよというのが青っぽく、 海底と明らかに何か違いますよと音を使って検出出来た部分が赤っぽく見えている訳ですね。 その中間は緑っぽく見えている訳です。 それで一番下のずっと繋がっている赤色のラインが海底を表しています。 海の底ですね。
それから横軸なんですけども、 これは時間を表していまして、
左側の方ほど古い時間、 右側の方ほど新しい時間ですよといったそんな情報になっています。 ですので、 音を使ってデータを集めているのですけれど、 最終的には時間と空間、時空間を使った絵として人間が見て分かりやすい表現としています。 こちらは魚の通り道だったのですが、 実際にじゃあ
今度は魚が溜まった所ですね。 こうして見ると、 先程の上の段の絵と見比べてみると、 明らかな違いがあってですね、 この辺に丁度上の所が海面、 下に海底がありますから、 ちょ
っと真ん中よりは気持ち浅い所かなという気がします。 ほぼ中層ですね。 この辺に水に比べて非常に何か特徴的に水とは違う物が見えていますよといった事で、 これが実際に魚を反映している事になります。 こんな形で音を使って、 何か
しら魚の反応を見つける事が出来る訳です。 じゃあ実際にこの魚が何だったのかという事なんですけれども、 これはですね、 ブリが沢山獲れた日の絵になっています。 こんな形
で魚の種類によって、 少しずつ取得出来る信号、 もしくはその信号から作った絵に対して特徴が出てきます。 先程の-49-

海⾯（約45m）
旧海底ぶり（約50分間）新これをブリですよというイメージを頭に少し残して頂いて、 これを見るとブリじゃないという事は恐らく分かって貰えると思います。 これはですね、 違う魚が獲れた時なんですけどれも、 少し中層の辺りを見てみると、緑っぽいので、 あんまり水と比べると極端に差がある訳じゃないけれど、 でもここに何かしら反応がありますよといったものと、 それから非常に浅い所ですね。 この辺に沢山何か強い反応が見えていますよといっ
たこんな絵になっています。 これは中層の緑色に見えている所ですね。 この辺なんですけれども、 この辺はスルメイカが見えています。 スルメイカって実は浮袋を持っていないので非常に音に対しての反応が弱い事が分かっていますので、 非常に理にかなった絵になっている訳ですね。 それから上の方はですね、
鮭が写っています。 定置網ですので、 実際にこの後魚を獲るという事を毎日毎日やっていますので、 その答えが分かる訳ですね。 私自身は毎日魚を獲りに行く事が現実的に出来ないものですから、 こんな形で漁業協同組合から毎晩バッチ処理で、 その日に何が獲れたのという情報を貰っています。 ですので、 毎日絵と実際に何が獲れたのといった正解と言いますか、 漁獲のデータが私の手元に集まってくる仕組みが出来上がっている訳です。 それを元にじゃあ何となく居る魚によって何となく絵に特徴があるなという気がしたので、 少し信号処理のアプローチでやってみました。 深
さ毎にどんな特徴があるのかなといった事を見たのですけど信号処理による⿂種判別
れも、 これはどれ位の時間的な周期で反応が現れるのだろ
うみたいな事を見てみた物になっています。 そうするとこれ
10m
30m
はですね、 20kg 位のマグロが沢山獲れた時の反応を見た物なんですけれども、 何となく水深 10 ｍ位の所に反応があります。 単純に山が高い所程特徴があるよと見てもらえば構
20m
40m
わないのですけれど、 そうすると明らかに 10m の所に反応があるな、 みたいな事が分かった訳です。 それから一番高くなっている所が横軸方向のどこにあるのかというのも特徴を表していて、 20kg 位のマグロだとこの辺に特徴があるっていう事が分かった訳ですね。 これをちょっと色んなケースで⿂種判別の結果（信号処理）
やってみました。 そうすると何となくなんですけども、 深さとそれから時間的な反応の周期性といった所に少しずつ特徴が見えてきました。 例えばこれがマグロですけれども、 マグロだと大体水深 10m 位の所で特徴が強いですよねとか、 あとは周期性が 30 秒から 40 秒ですねと分かったのです。 ブリの場合には、 マグロと比べるとちょっと水深が深い位、 ちょっと似た様な水深帯を使っているかなといった傾向があるのですけれども、 ただ周期性は少し遅くなります。 あとは水深帯をですね結構幅広く使っていて、 更に周期が遅くなると、
これはサバかなとかですね、 何となく絵から魚の特徴が見えてきた訳です。
こうなると一生懸命僕がこの信号処理をするよりは、 先程からお話が出ている人工知能に任せた方が良いんじゃないかなというお話になっていきます。 人工知能自体は非常に画像処理を得意としています。 ですので、 例えばレントゲンなんかでその方が病気なのか、 もしくは病気になる兆候があるのかといった事に関して、 良く人工知能が使われてるといった事例が紹介されますけれども、 我々はこれを音を使って得られた魚群探知機の画像に活用しましょうといった事でやってみました。 具体的には毎日毎日先程もお話した通り、 実際に魚群探知機のデータがありまして、 それに対してどんな魚が獲れたよという正解のデー
タがある訳ですね。 そこで画像と実際の水揚げの情報を人工知能に学習をして貰って、 じゃあ画像だけ見せた時にどんな魚がそこに居るはずですよと答えて貰おうとそんな事をやっています。 これがその絵ですね。 画像と実際の水揚げを人工知能に一生懸命勉強してもらいましょうと、 学習してもらいましょうといっ-50-

学習データ（⾳響データ）

学習データ（⽔揚データ）

た事をやっていきます。 実際に画像だけ入れるとそこに写っ
⼈⼯知能による⿂種判別ている魚がどんな種類の魚で、 どれ位の量の魚が居ますよ（過去）⾳響データと答えてくれる、 こんな人工知能を作っています。 実際にで学
習
すね、 今そういった物が運用が出来ていて、 色んな表示の仕方があるのですけれど、 これはスマートウォッチで表した
⾳響データ
⼊⼒
AI
出⼒
⽔揚データ
物ですね。 どんな魚がどれ位写っていますよと、 こういう風に人工知能が答えてくれるといった物が出来ている訳です。
学
こういった物が出来てきたので、 じゃあ何がしたいかと言う習と、 これがですね東京湾の中で色んな観測ポイントがあると（過去）⽔揚データ
思うのですけれども、 モニタリングポストとかですね、 私がイ
⿂種判別の結果（⼈⼯知能）
ンターネット上で調べたところ 20 点位すぐ出てきた訳ですね。 こういった所では水温だとかですね、 もしくは風の情報とかですね、 そういった物が観測されている訳ですけれども、こういった所に更に魚群探知機みたいな音の情報をですね、一緒に取れる様な物を載せていくと最終的にはですね、 どう
いった資源があるのかなとか、 もしくはよく動き回る魚が居れば、 どういう風に動き回ってるのかなとかですね、 じゃあその魚が動いてるんだから、 じゃあ今どういう環境状態にあるのかなといった事で、 魚をセンシングする事によって環境の情報を見ていくといった事が出来れば面白いんじゃないかなと思っている訳です。 それで魚群探知機を使ってアレイ状にですね、 沢山東京湾の中に観測ポイントを設けてあげて、そこを可視化していくといった事ができると、 それに照らし合
わせて環境の情報とかですね、 色んな事が見えていくという期待が持てるかなと思っています。
これが最後になりますけれども、 今日は沿岸漁業と環境計
測というお話をさせて貰いました。 これまでの考え方というのは、 例えば今の環境がどうだから、 それが沿岸漁業と言うか、 水産資源に対してどんな影響が出ていますよとかです
ね、 そういった評価といった、 そういった向きのアプローチ
だったかなと思っています。 そういったアプローチももちろんあるのですけれども、 これからは逆にどんな魚が獲れたのかとか、 どんな風な水産資源がどういう風に変化しているのかといった資源の状態から環境の情報を教えて貰おうといった逆方向のアプローチも面白いかなと考えています。 それをバックアップする
動きがありまして、 ここにスマート水産データベースと書いてあるのですが、 今年平成 30 年の 5 月に閣議決定になりました水産白書を見て頂きますと、 ICT の特集が前半に組まれています。 その ICT の特集の最後の辺りにスマート水産データベースという言葉が出てきていました。 このように漁業を対象としたビッグデータを作りましょうといった事が、 国が掲げた目標になっている訳ですね。 オリンピックと同じ 2020 年にはこれは稼働させますよといった事が実際に水産白書に明記されてしまっていますので、 そういった動き-51-

がある訳です。 そうすると何が言いたいかというと、 右上の沿岸漁業と環境計測
写真にある様に、 実際に船がどういう風に動いたのといった これまでの流れ様な船の航跡のデータだとかですね、 その時にどんな魚が 環境計測を沿岸漁業に活⽤獲れたのといった様な漁獲の情報だとか、 そういった物とい これからの流れ
うのが、 どんどんどんどんと国のデータベースに集まってい 沿岸漁業を環境計測に活⽤って、 必要があれば解析が出来る様なそういった向きに今 施策と技術向かっているよといった事が背景としてあります。 ですので、 スマート⽔産データベース
 クラウド型⿂群探知機
今お話した様な事も水産資源から環境を見ていこうといった事も現実的に出来るかなという風に考えています。 それから今日後半ですね、 魚群探知機の話もさせて貰いましたけども、 こういった物を使いながら実際にこれまで見てきた環境だけではなくて資源の状態といった物について音を使いながら見ていく、 それに対しまして、 今までは非常に高価な物だったりとか、 もしくは定点観測に使う為の低消費電力化とか、 ある程度課題があった物かもしれませんが、 最近は非常に簡単に音響のデータをセンシング出来る様な物が IoT なりですね、 クラウドといった技術を使いながら出来上がってきていますので、 そういった物も今後合わせてハイブリットでやっていくと非常に面白い物が出来て、 環境にも資源にもどちらにも役立つデータが作り上げていけるのではないかなと思っております。 以上で私の話を終わります。 ありがとうございました。

-52-

沿岸域の環境改善とＳＤＧｓ
慶應義塾大学大学院 政策 ・ メディア研究科 特任講師 小坂真理
慶應義塾大学の小坂です。 宜しくお願いします。
本日は沿岸域の環境改善と SDGs （持続可能な開発目標）
についてお話致します。 これまでのプレゼンの内容とは異なり、 国連の目標の話に焦点をあてながら、 東京湾の活動に SDGs というものを取り入れるときの基本的な考え方について、 少しお伝えしたいと思っております。 お話する内容ですが、 まず SDGs とはどのようなものか、 どのような特徴があるのかという事を説明した上で、 政府の対策について簡単に見ていきます。 最後に、 他の沿岸地域で SDGs がどのように使われているかを紹介しながら、 東京湾に取り入れる際のヒントについて話します。
まず、 SDGs が出来た背景についてです。 2001 年から2015 年に MDGs （ミレニアム開発目標） という主に途上国の開発を中心に据えた目標が実施されましたが、 2015 年以降にはどの様な開発目標のあり方がよいのかいう議論が国際社会で行われてきました。 同様に、 MDGs は、 途上国の開発に関する目標ですが、 例えば持続可能な街づくり、 持続可能な消費と生産、 あるいは気候変動といった問題は組み込まれていませんでした。 どの様にこれらの目標を組み込んでいけるだろうかという様な議論も同時に挙がってきました。 この様な背景を受けて、 2013 年から 2015 年の間に国連で持続可能な開発に関する目標の在り方について交渉が行われた結果、 2015 年の 9 月の国連サミットで 『持続可能な開発に向けた 2030 アジェンダ』 という成果文書が採択されました。 この 2030 アジェンダの中に 17 の目標と 169 のターゲットを含む SDGs が組み込まれていました。
簡単に、 SDGs にはどの様な目標があるかを説明したいと思います。 SDG1 では、 貧困をなくすという大きな目標の下に、 数個の具体的なターゲットが掲げられています。 例えば 2030 年までに 1 日 1.25 ドル未満で生活する人々と定義されている貧困を終わらせる、 各国定義によるあらゆる次元の貧困状態を半減させるという事が書かれています。 SDG2は飢餓をなくすという目標で、 ターゲットには栄養の改善や持続可能な農業に関することが挙げられています。 SDG3
は健康、 SDG4 は教育、 SDG5 はジェンダー平等、 SDG6は水と衛生、 SDG7 は再エネや省エネいう目標です。 SDG8は働きがいのある人間らしい雇用という目標の下、 同一労働同一賃金などのターゲットがあがっています。 SDG9 は本日のテーマに非常に近い産業、 技術、 イノベーションに関するものです。 SDG10 は不平等の是正、 SDG11 は持続可能な街づくりについて、例えば緑地や公共スペースのアクセス、
持続可能な運送システム、 世界遺産の保護というターゲットがあります。 SDG12 は持続可能な消費と生産について、 例-53-

沿岸域の環境改善とSDGs

慶應義塾⼤学⼤学院政策・メディア研究科
⼩坂真理

沿岸域の環境改善とSDGs
1. SDGsとは？どのような特徴があるか？
2. 政府のSDGs対策
3. 東京湾とSDGs

沿岸域でのSDGs活⽤事例
SDGsを東京湾に取り⼊れる際のヒント

SDGsとは？
どのような特徴があるか？

SDGs（持続可能な開発⽬標）
背景ミレニアム開発⽬標（MDGs）の終了期限である2015
年以降、どうするのか途上国の開発⽬標を中⼼としたMDGsに含まれていない現在の⼤きな課題は？

⼤量⽣産⼤量消費型の経済活動。いかに、限りある資源のなか経済活動を⾏うか？
国連で交渉
2015年9⽉、国連サミットで「持続可能な開発に向けた2030アジェンダ」が採択
SDGs：17の⽬標、169のターゲットが含まれる
2016年から2030年が実施期間

えばリサイクルの促進、 廃棄物の管理、 フードロスの削減なSDGs（17の⽬標と169のターゲット）
どのターゲットがあります。 SDG13 は気候変動、 SDG 14 は東京湾に関連が深い海洋の資源の保護です。 SDG 15 は陸の生態系の保護、 SDG 16 は平和や意思決定への参加、 SDG
17 はパートナーシップや政策の一貫性、 データ、 能力構築といった実施手法について書いています。 これから 12 年間にわたって実施する、 持続可能な開発の包括的な取り組みに関する中期的な目標と言えます。
では、 SDGs の特徴について、 また SDGs のプロジェクトを実施するときに念頭においておくべき事項についてみていき
特徴（１）たいと思います。 1 つ目に包摂性です。 誰も置き去りにしない① 包摂性：「誰も置き去りにしない」というのが、 2013 年から 2015 年の国連の交渉の中でスロー➡誰を取り込むことができたか
ガンとして挙がってきました。 例えば 1.25 ドル未満で暮らす
人々を置き去りにしないという事です。 いかに SDGs のプロジ
ェクトを行う事によって、 この取り残された人々、 あるいは脆弱な立場にある人々を取り込む事が出来るかという事を考察して② 多様性：SDGsを基に、国レベルで優先順位や⽬標を設定する
いく事が重要となってきます。 2 つ目に多様性です。 先程の➡優先順位は何か？それについてどのような⽬標を設定するか？
17 の目標、 169 のターゲットの SDGs は国連の大きな目標ではありますが、 もちろん各国において置かれた状況は異なっ特徴（２）てきます。 そのため、 国レベルで各国が優先順位を決めて、③ 透明性：情報の公開
自分達のターゲットを作っていっても良いという事になっていま➡どのような指標を設定して、進捗を測り、データを公開、評価していくかす。 透明性の問題ですが、 これは先程から皆さんがモニタリ④ 参画性：政府、企業、市⺠の参加
ングという事を強く言ってらっしゃった点にも関わってくるので➡パートナーシップ
すが、 いかに指標を設定しながら進捗を測って、 データを公⑤ 統合性➡いかに「環境」だけではなく、「経済」、「社会」の要素を開し評価していくかという事が求められてきます。 4 つ目に政統合して実施できるか➡それぞれの⽬標やターゲットを独⽴したものとしてとらえず、府、 企業、 市民の参加などを含めたパートナーシップ構築や統合的にみているか
参画性ですね。 5 つ目に、 重要な点ですが、 いかに環境と➡相互関連性：相乗効果やトレードオフの関係を考える
いう面だけではなく、 経済や社会まで含めながら統合して実相互関連性の視点を！
施していけるのかという点が挙がってきます。 さらに具体的に
ケース1：⼥⼦の教育レベルを向上（⽬標4）させることにいうと、 169 のターゲットのうち 「私は SDG 14.1 だけをやりた
より、健康が確保され（⽬標3）、貧困の削減（⽬標1）、
ジェンダー平等（⽬標5）と経済成⻑（⽬標8）に寄与いのです」 というのではなくて、 SDG 14.1 を中心として、 他
ケース2：各国がエネルギーアクセスを改善する⽬標（SDGに関係したターゲットというものがあるかということに気を付ける
⽬標7）のために、化⽯燃料を利⽤した場合、気候変動（⽬標13）や海洋酸性化（⽬標14）が進み、汚染による健康被害が発⽣（⽬標3）必要があります。 1 つのターゲットを実施した事により、 他のケース3：各国が増加する⼈⼝に対応するための⾷料を確保
ターゲットの促進にも繋がっているのか、 あるいは 1 つのター
（⽬標2）するために、森林を伐採して農地に転換し、⽣物多様性が減少（⽬標15）、あるいは⿂の乱獲をして海の資源が枯渇する（⽬標１４）。これに頼って⽣活していたゲットを実施した為に、 他のターゲットの実施を阻害する事が⼈々は貧困に（⽬標1）。
起こっていないのかという相互関連性を見ていく重要性です。
少し具体的に見ていきますと、 例えばケース１で、 女子の教育レベルを向上させる事によって、 健康、 貧困削減、 ジェンダー平等、 経済成長に寄与したとします。
これを SDGs の目標でいいかえると、 SDG 4 を実施する事によって、 SDG 3、 1、 5、 8 の達成に導くことができるといえます。 このように他の目標にポジティブな影響を与える関係は簡単に分かりますが、 次のケ
ースはどうでしょうか。 ケース 2 で、 各国がエネルギーアクセスを改善する手段として化石燃料をさらに利用するという目標を立てた場合、 気候変動や海洋の酸性化、 健康への被害というものにマイナスの影響を与えてしまいます。 つまり SDG 7 を実施する事によって、 SDG 13、 14、 3 といった目標の達成が阻害される事になってきます。 その為、 この様な相互関連性をしっかりと考慮したプロジェクトを計画、 実施する必要があります。 最後に、 SDGs というのは目標設定に基づいたアプローチを取っていると言われてい出典（⼀部）： Griggs, D., Nilsson, M., Stevance, A., and McCollum, D., (eds.) (2017) A guide to SDG interactions: From science toimplementation. Paris; ICSU.

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る点です。 目標を設定して実施していくのですが、 やり方として例えば次のステップがあると思います。 最初に 2030 年の中期目標としてターゲットを設定し、 その時までに在るべき姿というものを先に設定します。 次に、 そのターゲットを達成する為の課題は何かというものを洗い出してきて、 最後にその課題を解決するアクションを特定していくというバックキャストの方法で実施します。 その後、 これまでの発表で皆さんが指摘されていたモニタリングをしっかり実施していくというやりかたです。 この目標設定に基づいたアプローチをしっかりやろうとする場合、いくつかの成功の要因というものがあげられます。 例えば 1 日
1 ドル未満で生活をする人をなくすというふうに人々がターゲッ
トを簡単に理解出来て、計測が可能な 2030 年の姿を出すこと、
人目を引く様な文書、 例えばプレス発表などで公表してしまうこと、 公約してしまうこと、 というようなことが既存研究で指摘されています。
では次に、 政府の SDGs の対策を説明したいと思います。
日本政府は、 SDGs 実施について活発な動きをしているのです。 まず 2015 年 9 月に SDGs が出来たのですが、 その翌年の 2016 年には SDGs 推進本部というものを設置しています。
これは行政機関を連携させて、 効果的に SDGs を促進するためのものであり、 首相が本部長を務めています。 この推進本
部は 「SDGs 実施指針」 も作成しています。 これには、 SDGs
を日本で実施していく為の優先順位やビジョンが書かれています。 2018 年になるともう少し目的や着眼すべき点をしっかり決めた 「アクションプラン 2018」 を作成しています。 例えば、日本の SDGs の実施モデルというものを世界的に発信していくこと、 特に企業の SDGs の実施、 自治体の SDGs 実施、 あ
るいは次世代と女性についてのプロジェクトを促進していくことをかなり明確に挙げておりました。 また、 日本内で SDGs の普及が拡大、 普及していくために、 「ジャパン SDGs アワー
ド」 という賞を設置しています。 これは SDGs の達成に向けた企業や団体の活動を促進し、 日本のモデルを打ち出してい
くひとつの活動です。 1 年に 1 回表彰されるのですが、 昨年第一回目があり、 北海道下川町が 1 位をとりました。 その他、
SDGs の考え方はいろいろなところで取り入れられています。
例えば、 第 5 次環境基本計画の中に SDGs の考え方が盛り込まれていたり、 SDGs 未来都市が 29 都市にわたり選定されています。 特に SDGs の未来都市については、 地方創生の分野で SDGs をどの様に活用する事が出来るのか、 よい事例をあげていると思います。 後ほどこの 29 都市のうち、 静岡市と伊勢市について沿岸地域の SDGs 実施についてとりあげた
いと思います。
ここからは東京湾と SDGs について簡単に見ていきます。 先程言いましたように、 SDGs の 14 番が海、 海洋の資源の保護という所に直接的に関わってくる SDG 目標です。 例えば
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特徴（３）
⑥

⽬標設定に基づいたアプローチ

1. 2030年のあるべき姿をターゲットとして設定する
2. ターゲットを達成する課題を抽出
3. それに対応するようなアクションを特定
4. アクションを実施
5. 指標を設定し、進捗を評価

うまく動かすためには・・・
簡単に理解でき、簡単に測れる形でターゲットを公表例：1⽇1ドル未満で⽣活する⼈⼝をなくす
宣⾔や⼈⽬を引くような⽂書で公表
公約する

政府のSDGs対策

政府の対策
1. SDGs推進本部を設置

⾏政機関を連携し、効果的にSDGsを促進

2. SDG実施指針を決定
3. 拡⼤版SDGsアクションプラン2018を決定

⽇本の「SDGsモデル」を実施し、発信することを⽬的。⽅向性や主要な取組を⽰した。
企業；⾃治体；次世代と⼥性

4. ジャパンSDGsアワードの設定

SDGs達成に向けた企業・団体等の取組の促進を⽬的
波及効果が⼤きい；ベストプラクティスとしての率先的⾏動の意義が⼤きい；SDGsの達成に⼤きな効果

その他
SDGsの考え⽅にも依拠した第5次環境基本計画
環境の許容範囲のなかで持続可能な経済社会活動を実施
相互関連性（特にトレードオフ）
パートナーシップ課題ベースの実現可能性を踏まえた積み上げではなく、⽬指すべき社会の姿からバックキャスティングする思考法。未来を考えて「次の⼀⼿」をどう指すか SDGs未来都市の選出

地⽅創⽣分野のSDGs⽇本モデル
29都市選定
森林コンパクトシティ
エネルギー
スマイル100歳

東京湾とSDGs：
沿岸地域でのSDGs活⽤事例とヒント

SDG14.1 は、 富栄養化を含む汚染などから海洋汚染を防⽬標 14. 持続可能な開発のために海洋・海洋資源を保全し、持続可能な形で利⽤する
止して大幅に削減する、 SDG14.2 は生態系を回復させる、SDG14.3 は酸性化の影響を少なくすると、 SDG14.4 は漁獲を効果的に規制するという具体的なターゲットが 10 個挙げられています。 では、 SDG14 を中心として考えてみると、 その他の目標とどの様な相互関連性があるでしょうか。 簡単に考えられるのが SDG13 の気候変動対策です。 CO2 の排出がどんどん増えていくと、 もちろん海洋の酸性化に繋がり、 最終的には海洋の生態系を崩してしまいます。 海洋の生態系が崩れてくると、 どこの目標に、 負の影響がでるでしょうか。 まず魚が減り、 漁獲量の低下につながり、 漁師さんの生活に影響を与えてしまいます （SDG1）。 あるいは SDGs12（持続可能な消費と生産） には廃棄やリサイクルについて書かれてありますが、 例えば内陸部でプラスチックが回収されずに海に流れていってしまった場合、 最終的にそれがマイクロプラスチックとなって海洋汚染に繋がってしまう （SDG14.1）、 あるいは東京湾の小魚の体内にマイクロプラスチックが溜まり、 そのような小魚を人間が摂取することにより、 人体への負の影響が発生する可能性があるかもしれません。 つまり、SDGs3 に関係してきます。
同じ様にプラスの面で見てみると、 本日のシンポジウムのテ技術による解決沿岸とSDGsーマである技術によって海洋に関連する多様な問題を解決す
公共スペース
ることが出来る可能性があります。 また、 都民、 県民など多様排水の汚染なステークホルダーが参加することによって、 問題が解決する
プラスチック廃棄
人体への影響可能性があります。SDGs11 や 4 にも色んな貢献があるでしょう。 教育の題材
海洋汚染
ここで具体的な SDGs の利用例を志摩市の事例として見ていきたいと思います。 SDGs 未来都市に入っている志摩市です。
意思決定への参加
ここは 「豊かさの源である自然環境がより良く保全され、 持続的に志摩の多様な食材が生産されている」 という 2030 年のSDGs未来都市姿を描きました。 これから 12 年後の姿です。 もちろん SDG14
志摩市の事例の海洋資源と SDG2 の食料という分野に関連してきます。 この2030年ターゲット
豊かさの源である⾃然環境がより良2030 年の姿を実際にどのように達成していくか、 活動していく
く保全され、⼈の営みと⾃然が調和した志摩の景観が広がるなかで、持かというところですが、 すでに志摩市では資源管理型の漁業
続的に志摩の多様な⾷材が⽣産されているを実施しています。 この点は SDG ターゲットの 14.4 に深く関活動例
わるところですが、 漁法、 あるいは漁期、 それからお魚の体先進的な資源管理型漁業の推進：あのりふぐの資源管理
⾃主的な取り決め
漁法は「底はえ縄」のみとすること
重をきちんと設定して持続可能に獲れるように、 自主的な取り漁期は10⽉から2⽉末までとすること
体重600グラム以下のトラフグは再放流する組みをしています。 また面白い点が、 この自主的な取組をこ→同じ海域でトラフグ漁を⾏う愛知県や静岡県の漁業者と協働。
ルールを共有の伊勢の地域だけではなく、 同じ漁を行っている近隣の愛知県や静岡県との漁業者とパートナーシップを組んで、 自主的ルールを共有したというところです。 パートナーシップは SDG17.16 や 17.17 であげられている点です。 こ
れらの点が未来都市として評価されたのだと思います。
次に静岡市の例ですが、 ここは 2030 年のターゲットを海洋 SDGs未来都市
静岡市の事例
以外の分野でも挙げているのですが、 今日は海洋に関するも2030年ターゲットのだけご説明します。 海洋関連産業や教育機関を活かし、 災
清⽔港周辺に集積する海洋関連産業や教育機関を活かし、世界の⽞関⼝となる「国際海洋⽂化都市」に変⾝を遂げる。災害に強く、賑わい、交流、経済の活性化を実現する。
害に強い港を作りたいと書いています。 これは SDG4、 9、 14
活動例という目標に関連します。 取り組みもいくつかあがっています。
① 「働くみなと」に「楽しむみなと」を加えた求⼼⼒の強い港町の創⽣
清⽔都⼼ウォーターフロント地区において、観光の基盤整備や、わく観光の基盤整備という所もあがっていて、 これも SDG12 にもわくドキドキを肌で感じるような多彩な賑わいづくりの施設を通して、
⺠間投資を喚起していく。
② 産学官⺠連携による「海洋⽂化拠点」の形成関わってきます。
⼤学等の研究機関や周辺企業との連携を深め、新たな海洋産業や海洋⼈材の育成と、海洋・地球に関する総合的な展⽰施設である「海洋⽂
時間がなくなってきたので、 急いで最後のセクションにいきま化施設」を整備し、この施設が国際海洋⽂化都市のシンボル施設とな14.1 2025 年までに、海洋堆積物や富栄養化を含む、特に陸上活動による汚染など、あらゆる種類の海洋汚染を防⽌し、⼤幅に削減する。

14.2 2020 年までに、海洋及び沿岸の⽣態系に関する重⼤な悪影響を回避するため、強靱性（レジリエンス）の強化などによる持続的な管理と保護を⾏い、健全で⽣産的な海洋を実現するため、海洋及び沿岸の⽣態系の回復のための取組を⾏う。

14.3 あらゆるレベルでの科学的協⼒の促進などを通じて、海洋酸性化の影響を最⼩限化し、対処する。

14.4 ⽔産資源を、実現可能な最短期間で少なくとも各資源の⽣物学的特性によって定められる最⼤持続⽣産量のレベルまで回復させるため、2020 年までに、漁獲を効果的に規制し、過剰漁業や違法・無報告・無規制（IUU）漁業及び破壊的な漁業慣⾏を終了し、科学的な管理計画を実施する。

14.5 2020 年までに、国内法及び国際法に則り、最⼤限⼊⼿可能な科学情報に基づいて、
少なくとも沿岸域及び海域の10 パーセントを保全する。

 14.6 開発途上国及び後発開発途上国に対する適切かつ効果的な、特別かつ異なる待遇が、世界貿易機関（WTO）漁業補助⾦交渉の不可分の要素であるべきことを認識した上で、2020 年までに、過剰漁獲能⼒や過剰漁獲につながる漁業補助⾦を禁⽌し、違法・無報告・無規制（IUU）漁業につながる補助⾦を撤廃し、同様の新たな補助⾦の導⼊を抑制する。

 14.7 2030 年までに、漁業、⽔産養殖及び観光の持続可能な管理などを通じ、⼩島嶼開発途上国及び後発開発途上国の海洋資源の持続的な利⽤による経済的便益を増⼤させる。

 14.a 海洋の健全性の改善と、開発途上国、特に⼩島嶼開発途上国および後発開発途上国の開発における海洋⽣物多様性の寄与向上のために、海洋技術の移転に関するユネスコ政府間海洋学委員会の基準・ガイドラインを勘案しつつ、科学的知識の増進、研究能⼒の向上、及び海洋技術の移転を⾏う。
 14.b ⼩規模・沿岸零細漁業者に対し、海洋資源及び市場へのアクセスを提供する。

 14.c 「我々の求める未来」のパラ158 において想起されるとおり、海洋及び海洋資源の保全及び持続可能な利⽤のための法的枠組みを規定する海洋法に関する国際連合条約（UNCLOS）に反映されている国際法を実施することにより、海洋及び海洋資源の保全及び持続可能な利⽤を強化する。

海洋酸性化

漁獲量低下に
よる収入減

CO2排出

ターゲット
14.4

志摩市ホームページ
https://www.city.shima.mie.jp/kakuka/SDgs/1529666908769.html

ることを⽬指していく。

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静岡市 SDGs 未来都市計画
http://www.city.shizuoka.jp/000792640.pdf

す。 今までの話してきた内容をもう一回簡単に振り返ってみま
SDGsを東京湾に取り⼊れる際のヒント
すが、 SDGs を東京湾に取り入れる際には次のようなことが言2030年の姿をターゲットとして設定
取り残された⼈などあらゆるステークホルダーを含めて議論えると思います。 まず最初に、 2030 年の姿という中期的な目
ターゲットを達成する課題を抽出
課題解決型ではなく、未来志向で標やターゲットを設定すること。 その設定にあたっては、 取り
それに対応するようなアクションを特定
誰とパートナーシップを構築するか取り残された⼈を組み⼊れる
残された人々はいないか、 あらゆるステークホルダーを組み込他のSDGターゲットとの相互関連性を考慮する
他のアクションや関連する政策との整合性（アクションの⼀貫性）を確保する
みながら参加型の議論や意思決定を行ってみること。 2 番目
アクションを実施に、 そのターゲットを達成する為の課題を洗い出していく。 こ指標を設定し、進捗を評価
指標を設定する。時系列のデータをとる
こからが重要ですが 3 番目に、 それに対応する様なアクションを特定していくこと。 そのアクションを特定する際には誰とパー
トナーシップを組むのが良いのかを考えたり、 目標に関連する「取り残された人々」 を組み込んでいったりすることを考えなければいけません。 また、 そのアクションが169 のターゲットと照らし合わせて見たときにマイナスの影響を引き起こす可能性がないかどうかを考察します。 もし起こりそうであれば、 それをプラスに転じられるような追加的な対策を取れるのかどうか、 考えてみることができます。 最後に、 アクションを実施した後には、 モニタリングが重要となってきます。 何を指標として設定して、 その進捗を測るのか。 どうやってデータをとるのか。 ある年だけのデータではなく、 時
系列のデータをとって、 どのように公表していくかを計画します。 この様なやり方をふみながら、 例えば国連の HLPF （ハイレベルポリティカルフォーラム） などのサイドイベントで日本の対策として世界に発信していくことも出来ると思います。
本日は、 沿岸域で SDGs を活用するひとつのやり方を説明させていただきました。 ご清聴ありがとうござ
いました。

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４． 閉会あいさつ
国土技術政策総合研究所 沿岸海洋 ・ 防災研究部長 國田淳
ご紹介頂きました、 国土技術政策総合研究所の國田でございます。 本日は本当に多くの方にお集まりを頂きまして、また、熱心な討議にご参加頂きまして誠にありがとうございました。
今日のシンポジウムでは、 第一部では本当に様々な指標や手法でこの沿岸域を見つめていくと、 今まで分からなかった事が発見出来たり、 あるいは分析出来たりという興味深い発表をいただきました。 また、 第二部では、 この沿岸域に関わる様々な主体でその新しい考え方、 技術、 どういう風に取り組んでいるのか、 あるいはどう連携していくのかという所を、 分かりやす
く説明して頂いたと思います。 全体を通じまして、 私としてもこの東京湾、 本当に色んな可能性があるという事を改めて感じましたし、 また沿岸域の行政に関わる 1 人として、 この課題の 1 つでも前に進めたいなと思った次第です。
さて、 このシンポジウムですけど、 先程会場からもありましたが、 「東京湾大感謝祭 2018」 の口火を切るイベントとしての位置付けもございます。 明後日の 10 月 20 日 （土） と 21 日 （日） に、 横浜の赤レンガ倉庫、象の鼻パーク、そして今年初めて、この大桟橋ホールの方でも多くのイベントを予定しております。
海の恵みに感謝して、 海に触れる色んなイベントに 1 人でも多くの方、 ご参加頂ければと思いますので、皆様のご近所の方、 職場の方に是非宣伝をいただければと思います。 あと、 極めて事務的なお話でございますけれども、 この後 6 時過ぎ位からですね、 意見交換会を予定しております。 本来、 今日 20 分で盛り沢山の内容でございましたので、 そういった意見交換会を利用して、 もう少し聞いてみたいと言うか、情報交換に利用して頂ければと思います。
最後に改めてお集まり頂いた皆様に感謝を申し上げて閉会の挨拶とさせて頂きます。 本日は長時間に渡りまして、 本当にありがとうございました。

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