ISSN 2185-2995

Laguna (2010) 17: 7-13多波長リモートセンシングによる汽水域懸濁物質起源推定―中海・宍道湖を例として―
大森康裕 1・古津年章 2・下舞豊志 2・三瓶良和 2・瀬戸浩二 3
Estimation of the origin of suspended solids in brackish lakeusing multi-wavelength remote sensing data: a case study ofLakes Nakaumi and Shinji
Yasuhiro Oomori1・Toshiaki Kozu2・Toyoshi Shimomai2
Yoshikazu Sampei2・Koji Seto3
Abstract: The origin of Suspended Solid (SS) in the brackish-water lake is mainly divided
into the plankton in water, fine clastics with terrestrial organic fragment in river water, andreworked sediments from lake bottom. Total organic carbon (TOC) content and mass ratio of

Carbon to Nitrogen (C/N) in the suspended substance are known to be different depending on
the origin. It is expected that the origin of the SS can be estimated by the TOC content and C/Nratio measurements. An attempt was made to estimate the TOC content and the C/N ratio of thebrackish lake by using a series of data measured by a spectroradiometer, and the feasibility toestimate the origin of SS was studied. Four types wavelength selection was studied for multiple
regression analysis to estimate TOC content and C/N ratio, including the simulation of SGLI

sensor planned to be onboard the GCOM-C satellite. As a result, it was found that the origin of

the SS in the brackish-water lakes, Nakaumi and Shinji can be estimated to some extent by multiwavelength visible remote sensing.

Key words: Suspended solids, Total Organic Carbon, C/N ratio, SGLI.

は

じ

め

海は，淡水と海水が混ざりあう汽水域である．汽水に域は，淡水域の生物と海水域の生物が共存し，周辺

島根県東部及び鳥取県西部に位置する宍道湖と中流域からの栄養塩が多く行き渡ることから，富栄養Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Shimane University. Matsue, 690-8504

1

島根大学総合理工学研究科

2

島根大学総合理工学部3

島根大学汽水域研究センター Research Center for Coastal Lagoon Environments, Shimane University

Interdisciplinary Faculty of Science and Engineering, Shimane University. Matsue, 690-8504

受付日：２０１０年７月１５日，受理日：２０１０年１０月１４日

7

大森康裕・古津年章・下舞豊志・三瓶良和・瀬戸浩二

汽水域における主な起源の TOC 濃度と C/N比（Bordowskiy, 1965a, 1965b; Müller, 1977; Prahl et
表1化の起きやすい環境である．そのため汽水域での水環境の観測として，船舶や定点での観測が行われてal., 1980; Ertel and Hedges, 1984; Hedges et al., 1986;

きた．しかし，広大で変化の激しい汽水域では，そMeyers, 1997; Sampei and Matsumoto，2001）．

の観測にも限界がある．そこで人工衛星などを用い

Table 1 TOC content and C/N in SS from major originsて，対象に直接触れずに広域データを同時に採取すin brackish lakes（Bordowskiy, 1965a, 1965b; Müller,

ることが可能な，リモートセンシング技術を用いた

1977; Prahl et al.., 1980; Ertel and Hedges, 1984; Hedges

水質観測を併せて行っていくことが有効であると考et al., 1986; Meyers, 1997; Sampei and Matsumoto，えられる．

2001）.

これまで行われてきたリモートセンシング技術を用いた汽水域の観測研究では，観測対象として光の反射に直接関係するパラメータである濁度やクロロ
フィル a 濃度推定の試みが行われてきた ( 作野ほか，

Origin of SS

C/N ratio (Mass ratio)

TOC content [%]Plankton

5~6

20~40

2004 ; 山本ほか，2007 ; 作野・松永，2008)．

River water

15~90

5~6

Bottom sediment

6~8

0.5~3

汽水域の水環境の理解を深めるためには，濁りの原因となる物質である懸濁物質の起源を推定するこal., 1980; Ertel and Hedges, 1984; Hedges et al., 1986;とが重要である．汽水域では，河川が起源の懸濁物
質，汽水域が起源の懸濁物質が存在する．そして汽Meyers, 1997; Sampei and Matsumoto，2001)．この違

水域は海からの影響を受けるため，例えば富栄養化

いから，起源によって水の色もやや異なると考えにおいても，ほかの水域に比べでそのプロセスは複られる．表 1 に文献値をまとめた各起源におけるTOC 濃度，C/N 比を示す．懸濁物質がプランクト

雑である．起源推定を行うことにより，汽水域における生物資源分布の研究や，汽水域周辺の水流につン主体の場合は，TOC 濃度と C/N 比は植物プラン

いての議論に有用であると考えられる．しかし，リクトンの構成比に従う．河川からの流入が主体の場

モートセンシング技術を用いた濁度やクロロフィル
a の推定では，懸濁物質の起源を直接推定すること

合，TOC 濃度は他の起源と比べて小さい．これははできず，汽水域における懸濁物質起源の推定手法

く，粘土鉱物などの無機成分が多いためである．C/N 比は他の起源と比べて高い値を示している．これ

河川からの流入では，落ち葉などの有機成分が少なは開発されていなかった．
本研究では起源推定の有用性の観点から，宍道湖・は地上の植物が，窒素を少量しか含まないセルロー

中海流域を実験サイトとした．そして多バンドによスなどで構成されているからである．それに対しる人工衛星での観測を念頭に置き，分光放射計を用

プランクトンは，その成分の約 40%を，窒素を多いて測定された水の分光反射率と，採取した懸濁物

量に含むタンパク質で占めている（小山，1980）．
Sapropel を除く一般的な汽水域湖底からの巻き上質から，懸濁物質起源とその割合の推定を試みた．

げの場合 TOC 濃度が最も低い．底質が貧酸素に成りやすい中海でも 3-4%程度である (Sampei and

懸濁物質及び現場観測

Matsumoto, 2001)．これは河川からの粘土鉱物など

によって有機物が希釈されたためである．また，富栄養化した汽水湖湖底にはプランクトンの死骸があ

懸濁物質
懸濁物質とは，水中に浮遊している微粒子のこと

まり分解せずに沈殿するため，C/N 比はプランクト

を言い，濁りの原因となる物質である．ここで，乾ン主体の場合に近い値をとる．

燥した懸濁物質中の炭酸塩炭素を除く炭素濃度を
全有機炭素 ( 以下 TOC) 濃度，全有機炭素と全窒素

現場観測データの重量比を C/N 比とする．TOC 濃度と C/N 比の値

本研究では，現場観測によって得られた水の分光

は，汽水域の懸濁物質の主な起源である，「湖水中

反射率と，採取した懸濁物質を使用した．観測はのプランクトン」，「河川からの流入」，「湖底表層泥2007 年から 2008 年にかけて，宍道湖と中海の間（ここでは，湖底からの巻き上げと同質とみなす）」に位置する大橋川で 15 回行った．懸濁物質は濾過，乾燥した後，CNS 元素分析装置を用いて水 1l 中のによってその値が異なることが知られている ( 例えば，Bordowskiy, 1965a, 1965b; Müller, 1977; Prahl et

全有機炭素と全窒素の量を求めた．この結果から，
8

多波長リモートセンシングによる汽水域懸濁物質起源推定 ―中海・宍道湖を例として―

TOC 濃度（塩酸処理によって炭酸塩炭素を除いた

表 2 重回帰分析に使用した波長．
Table 2 Wavelengths used for multiple regression値）及び C/N 比を求めた．

analysis.

観測使用機器及び衛星搭載センサ SGLI
本研究で使用した観測機器は，分光放射計 ( オ

Estimation method

Wavelength [nm]

プトリサーチ社 HSR-8100) である．使用した分光(1) Max and min

561,576,674,692

放射計は，300~1100nm の範囲の分光放射輝度に(2) Max correlation

523,599,630,680,720

比例するカウント値 ( 以下カウント値 ) を波長分解(3) Max difference

581,598,640,691,693

10nm 以下で測定可能で，これを以下の式から反射(4) SGLI simulation

438~448, 485~495, 520~540,663.5~683.5率に変換する．
1) 極大・極小法(1)

TOC 濃度が最大の場合と C/N 比が最大の場合のスペクトルにおいて，特徴的な部分である極大と極R は反射率 [% ]，y は水面のカウント値，x は 2 %反小を選択した．

射板のカウント値，d は暗闇におけるカウント値で2) 相関最大法
TOC 濃度及び C/N 比と反射率との相関係数を求ある．
GCOM-C は，JAXA が進める地球環境変動観測

め，その極大部分を選択した．

ミッションとよばれる計画で打ち上げられる予定の，人工衛星である．GCOM-C には SGLI と呼ばれ

3) 差最大化法
TOC 濃度及び C/N 比が最大の場合と最小の場合

るセンサが搭載され，可視 ~ 熱赤外までの 17 波長のスペクトルの差をとり，その極大部分を選択した．
4) SGLI シミュレーションを使った観測が可能で，250m という分解能，使用波長の多さから環境モニタリングに適していると考本研究は人工衛星での観測を念頭に置いている．
そこで GCOM-C に搭載予定の SGLI センサのシミュえられる ( 宇宙航空研究開発機構，2010 ) ．本研
TOC 濃度，C/N 比を推定する際にシミュレー
究では，

レーションを行った．SGLI が使用するバンドの幅ションとして，このセンサが使用するバンドの一部

だけ反射率を平均し，使用した．

を使用した．
重回帰分析の結果
表 3 に，重回帰分析によって求めた回帰式を示す．
このとき目的変数を y ，説明変数を rxxx (xxx は使用

TOC 濃度及び C/N 比推定
先ほど述べたように，本研究の目的は水の分光反した波長 ) とする．回帰式より得られた推定値と，観測値との重相関係数と相対 RMS 誤差を表 4 に示

射率から懸濁物質の起源を推定することである．表1 より，懸濁物質の起源によって TOC 濃度と C/Nす．表 4 より，TOC 濃度及び C/N 比推定の精度が比の値には特徴があることがわかる．そこで水の反射率から TOC 濃度及び C/N 比を推定する式を，重一番良いのは (2) 相関最大法を用いた場合である．
このとき，TOC 濃度推定の重相関係数は R=0.71，

回帰分析を用いて求めた．

C/N 比推定の重相関係数は R=0.67 となった．また，

重回帰分析

比推定の相対 RMS 誤差は 5.41[% ] であった．図

N 比をそれぞれ目的変数とし，重回帰分析を行った．

1 に (2) 相関最大法を用いて波長選択を行った場合の，TOC 濃度及び C/N 比推定の推定値と観測値の重回帰分析を行う際，説明変数の数とどの説明変数

散布図を示す．

TOC 濃度推定の相対 RMS 誤差は 24.74[% ]，C/N

複数の波長の反射率を説明変数，TOC 濃度と C/を使用するかは分析者が任意に決定できる．本研究では，人工衛星での多バンド観測を念頭に置いているため，3~6 程度の説明変数を選択した．そして以下の 4 つの方法で使用する波長を決定した．このとき選択した波長を表 2 に示す．

9

大森康裕・古津年章・下舞豊志・三瓶良和・瀬戸浩二

表 3 TOC 濃度及び C/N 比の重回帰分析の結果．
Table 3.Result of multiple regression analysis of TOC content and C/N ratio.

! Estimation method

Equation(1) Max and min

TOC content [%]y=10.5r561-13.9r576+0.5r674+4.0r692+13.4!

C/N ratio

y=1.7 r561-2.2r576+0.4r674-0.9 r692+5.3(2) Max correlation

TOC content [%]y=-12.1r515+9.9r523-7.7r600+17.7r630-27.5 r680+32.6r720+13.6!

C/N ratio

y=-0.2r515+0.2r523-0.2r599+1.8r630-2.7r680-2.5r720+5.1(3) Max difference

TOC content [%]y=25.1r581-62.7r598+10.2r640-13.7 r691-47.5r694+13.1!

C/N ratio

y=0.7r581-1.8r598-0.3r640-7.7r691+9.9r694+5.6(4) SGLI simulation

TOC content [%]y=22.3r438~448-24.2r485~495-0.2r520~540+8.0r663~683+12.2!

C/N ratio

y=3.2r438~448-3.5r485~495+0.1r520~540+1.7r663~683+5.0

表 4 重相関係数及び相対 RMS 誤差．
Table 4 Result of multiple correlation coefficient and Relative RMSE.
(1) Max(2) Max(3) Max(4) SGLI

and mincorrelationdifference

simulation
0.49

Multiple correlation

TOC content [%]

0.43

0.71

0.58

coefficient

C/N ratio

0.61

0.67

0.62

0.66

TOC content [%]

32.47

24.74

29.14

29.57

C/N ratio

5.85

5.41

5.82

5.54

Relative RMSE [%]図 1 (2) 相関最大法を用いた場合の観測値と推定値の散布図．(a) は TOC 濃度，(b) は C/N 比Fig. 1 Scatter chart of observation and estimation in (2) Max correlation. (a) TOC content, (b) C/N ratio.

10多波長リモートセンシングによる汽水域懸濁物質起源推定 ―中海・宍道湖を例として―

図 2，図 3 及び表 4 より，どの波長選択法を用

懸濁物質起源推定いた場合でも，C/N 比推定は精度良く行えていると推定した TOC 濃度及び C/N 比から，懸濁物質の考えられる．そのため，TOC 濃度の推定精度が高

起源推定が可能であるかの検証を行うために，縦軸

いほど，懸濁物質起源推定を良く行えると考えられに TOC 濃度，横軸に C/N 比をとり，観測値，推定値，る．そこで，重回帰分析の結果及び，図 2，図 3 かそして推定値の 95%信頼区間を図示したダイヤグ

ら総合的に判断して，(2) 相関最大法を用いた場合

ラムを作成した．このとき表 1 より，プランクトが最も懸濁物質起源推定を高精度に行えると考えらンが主体の場合，河川からの流入が主体の場合，巻れる．

き上げが主体の場合の TOC 濃度と C/N が取り得る
値の概略範囲を楕円で表している．図 2 に (1) 極大・

これらの結果をまとめると，図 2 のダイヤグラ
ムの C/N 比推定値と，図 3 の C/N 比の 95%信頼区

極小法，(2) 相関最大法，(3) 差最大化法，(4)SGLI間から，「河川からの流入が主体」とそれ以外の懸シミュレーションの４つの波長選択法で求めたダイ

濁物質の判別は，精度よく行えると考えられる．一方，図 2 のダイヤグラムの TOC 濃度推定値と，図ヤグラムを示す．また図 3 に，各方法で求めた推定値の 95%信頼区間を示す．

3 の TOC の 95%信頼区間から，「プランクトンが主各ダイヤグラムの共通点として，TOC 濃度及びC/N 比より観測された懸濁物質は「プランクトン主体」とそれ以外の懸濁物質の判別は，誤差が大きい体」と「湖底からの巻き上げ主体」の間をとる．こミュレーションの場合においても，他の波長選択法の結果から，観測されたサンプルは，さまざまな起と同様の結論が得られた．そのため，今後人工衛星

源の懸濁物質が混ざり合った状態であると考えら

搭載センサを用いた観測への応用について更に検討れ，各起源が主体の場合の懸濁物質サンプルが存在する必要がある．

がある程度は可能であると考えられる．(4)SGLI シ

していないことがわかる．

図2

TOC 濃度と C/N 比のダイヤグラム．

(1) 極大・極小法，(2) 相関最大法，(3) 差最大化法，(4)SGLI シミュレーション．
Fig. 2 TOC vs. C/N diagram.
(1) Max and min, (2) Max correlation, (3) Max difference, (4) SGLI simulation.

11

大森康裕・古津年章・下舞豊志・三瓶良和・瀬戸浩二

濁物質サンプルが存在しないため，今後は様々な組
成の観測データを増やす必要がある．また，今回行ったシミュレーションではパスラジアンスなどの大きな誤差要因は考慮されていないため，これらを考慮した SGLI などの人工衛星搭載センサを用いた観測への応用を検討する必要がある．

引

用

文

献

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Hedges, J. I., Clark, W. A., Quay, P. D., Ricihey, J. E.,
Devol, A. H. and Santos, U de M. (1986) Compositions

and fluxes of particulate organic material in the
Amazon River. Limnol. Oceanogr. 31: 717 - 738.
図3

推定値の 95%信頼区間．(a)，(b) はそれぞれ

小山忠四郎 (1980) 生物地球化学―環境科学への基

TOC 濃度及び C/N 比に対する値を示す．
Fig. 3 95% confidence interval of estimation. (a) and (b)

礎と応用―．東海大学出版会，258p.
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まとMüller, P. J. (1977) C/N ratios in Pacific deep-sea

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物質起源推定の基礎研究を，分光放射計で観測したデータを用いて行った．水の分光反射率を説明変数，
TOC 濃度及び C/N 比を目的変数とし，重回帰分析を行った．このとき説明変数を (1) 極大・極小法，(2) 相関最大法，(3) 差最大化法，(4)SGLI シミュレー

Prahl, F. G., Bennett, J. T. and Carpenter, R. (1980) The

early diagenesis of aliphatic hydrocarbons and organic
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Washington. Geochim. Cosmochim. Acta 44: 19671976.

ションの四つの方法で選択した．その結果，(2) 相関最大法が最も高精度に TOC 濃度と C/N 比を推定

作野裕司・山本正智・吉田武史・松永恒雄・古津できることがわかった．図 2 と図 3 のダイヤグラ

年章・下舞豊志・高安克巳 (2004) 多時期 ASTERムと 95%信頼区間を考慮すると，「河川からの流入

データを用いた宍道湖・中海の濁度・クロロフィが主体」とそれ以外の懸濁物質の判別は，精度よくル a 濃度推定．LAGUNA，11：147-153．

行えると考えられる．
「プランクトンが主体」とそ

作野裕司・松永恒雄 (2008) 分光反射率データを

れ以外の懸濁物質の判別は，誤差が大きいがある程用いた汽水湖における高クロロフィルａ濃度の度は可能であると考えられる．これは汽水域の水質

推定精度評価．環境工学研究論文集，45：113-

リモートセンシングに新たな可能性を開くものであ

119．
Sampei, Y. and Matsumoto, E. (2001) C/N ratios inる．

a sediment core from Nakaumi. lagoon, southwest

現在，取得されたサンプル中に各起源が主体の懸12多波長リモートセンシングによる汽水域懸濁物質起源推定 ―中海・宍道湖を例として―

Japan. Geochem. Jour., 35: 189-205.
宇宙航空研究開発機構 地球観測研究センター(2010)
http://suzaku.eorc.jaxa.jp/GCOM_C/index_j.html.
山本周一郎・古津年章・下舞豊志・野々原伸吾・
作野裕司 (2007) MODIS による宍道湖・中海の濁度分布推定．LAGUNA，14：57-68．

13