海洋プラスチック研究から	  航空宇宙技術に期待すること	
日向博文	  愛媛大学大学院理工学研究科	

九大・磯辺先生提供	謝 辞	

* ここで発表する研究内容は，環境研究総合推進費（B−１００７，４−１５０２：代表者磯辺篤彦），科学研究費補助金（２３６５６３０９，２６６３０２３１：代表者日向博文；２５８２０２３４：代表者片岡智哉，PICESプロジェクト(Effects of Marine Debris Caused by the Great
Tsunami of 2011)の援助を受けて行われています．	

主な参考文献
**
*
*

*

*
*
*
*
*

Kako,	  Shin’ichiro,	  Atsuhiko	  Isobe,	  and	  Shinya	  Magome.	  "Sequential	  monitoring	  of	  beach	  litter	  using	  webcams."	  Marine	  pollution	  bulletin	  60.5	  (2010):	  775-­‐779.	  
Nakashima,	  Etsuko,	  et	  al.	  "Using	  aerial	  photography	  and	  in	  situ	  measurements	  to	  estimate	  the	  quantity	  of	  macro-­‐litter	  on	  beaches."	  Marine	  pollution	  bulletin	  62.4	  (2011):	  762-­‐769.	  
Kako,	  Shin’ichiro,	  et	  al.	  "Establishment	  of	  numerical	  beach-­‐litter	  hindcast/forecast	  models:	  An	  application	  to	  Goto	  Islands,	  Japan."	  Marine	  pollution	  bulletin	  62.2	  (2011):	  293-­‐302.	  
Kataoka,	  Tomoya,	  Hirofumi	  Hinata,	  and	  Shin’ichiro	  Kako.	  "A	  new	  technique	  for	  detecting	  colored	  macro	  plastic	  debris	  on	  beaches	  using	  webcam	  images	  and	  CIELUV."	  Marine	  pollution	  bulletin	  64.9	  (2012):	  1829-­‐1836.	  
Kako,	  Shin’ichiro,	  Atsuhiko	  Isobe,	  and	  Shinya	  Magome.	  "Low	  altitude	  remote-­‐sensing	  method	  to	  monitor	  marine	  and	  beach	  litter	  of	  various	  colors	  using	  a	  balloon	  equipped	  with	  a	  digital	  camera."	  Marine	  pollution	  bulletin	  64.6	  (2012):	  1156-­‐1162.	  
Kataoka,	  Tomoya,	  Hirofumi	  Hinata,	  and	  Shigeru	  Kato.	  "Analysis	  of	  a	  beach	  as	  a	  time-­‐invariant	  linear	  input/output	  system	  of	  marine	  litter."	  Marine	  pollution	  bulletin	  77.1	  (2013):	  266-­‐273.	  
Kataoka,	  T.,	  H.	  Hinata,	  and	  Y.	  Nihei.	  "Numerical	  estimation	  of	  inﬂow	  ﬂux	  of	  ﬂoating	  natural	  macro-­‐debris	  into	  Tokyo	  Bay."	  Estuarine,	  Coastal	  and	  Shelf	  Science	  134	  (2013):	  69-­‐79.	  
Kako,	  Shin’ichiro,	  et	  al.	  "A	  decadal	  prediction	  of	  the	  quantity	  of	  plastic	  marine	  debris	  littered	  on	  beaches	  of	  the	  East	  Asian	  marginal	  seas."	  Marine	  pollution	  bulletin	  81.1	  (2014):	  174-­‐184.	  
Isobe,	  Atsuhiko,	  et	  al.	  "Selective	  transport	  of	  microplastics	  and	  mesoplastics	  by	  drifting	  in	  coastal	  waters."	  Marine	  pollution	  bulletin	  89.1	  (2014):	  324-­‐330.	  
Kataoka,	  Tomoya,	  and	  Hirofumi	  Hinata.	  "Evaluation	  of	  beach	  cleanup	  eﬀects	  using	  linear	  system	  analysis."	  Marine	  pollution	  bulletin	  91.1	  (2015):	  73-­‐81.

九大・磯辺先生提供	

マイクロプラスチックスとは？	
〜マクロプラスチックス	  元の製品が判別できる程度の大きさ(撮影：石垣島・平野海岸)	

〜メソプラスチックス	  5ｍｍ＜大きさ程度の微細片(撮影：石垣島・伊野田海岸)	

Gesamp WG40のパンフレット	漂流・漂着ゴミの約70％を占めるプラスチックゴミが，主には海岸で紫外線や熱によって劣化し、微細片化したもの。最近の定義では、5ｍｍ以下の大きさをマイクロプラスチックスと呼ぶことが多い。	

〜マイクロプラスチックス	  数μｍ＜大きさ＜5ｍｍ程度の微細片(採取：瀬戸内海・伊予灘)	

〜ナノプラスチックス	  大きさ＜数μｍ程度の微細片	  (Cole	  et	  al.,	  Env.	  Sci	  &	  Tech.,	  in	  press)	

マイクロプラスチックスの何が問題か？	
プランクトンと大きさが近接するマイクロプラスチックスは、誤食を通して容易に生態系に混入してしまう。	

九大・磯辺先生提供	

貝類の体内に取り込まれたマイクロプラスチックス	  Browne et al., (2010, Mar. Pol. Bull.), Cauwenberghe
et al. (2015, Env. Pol.)	

<	?

<	ClClClClClPCB (CB126)	

プラスチック表面に吸着したPOPsが、浮遊物に吸着したものよりも多い場合、化学汚染物質の生物濃縮を「加速」させてしまう。(高田ほか,	  2014「海洋と生物」特集号の指摘による)	  動物プランクトン(pelagic	  copepod)の体内への取り込みと摂食障害 Cole et al., (Env. Sci. Tech, in press.)	

マイクロプラスチックスを摂食したメダカに発現した肝障害	  Rocheman et al., (Sci. Rep, 2013)	

九大・磯辺先生提供	

知りたいこと	
マイクロプラスチックによる環境影響予測	  • 海岸でのマイクロプラスチックの生成量は？	  
• 全球の海岸・海洋にどれだけの量のマクロプラスチックが存在するのか？	  
• 陸域（海洋プラスチック予備群）は？	  
• それらの時間変化は？	  
• それらの輸送経路（動態）は？	  	  しかしながら，，，	  水温や流速とちがい計測機器（プラスチック計）が存在しない．	  
è現状：人海戦術	  è科学としてのベースとなる定量的な計測が困難	  海岸におけるマクロプラスチックの振る舞い	  漁業用フロートを例として	
2-­‐1	13cm	Iriomote	  Island	Time	  series	  of	  Immigrant,	  Remnant,	  Emigrant	  and	  Total
Total	  	  Date	  of	  MR	  Experiment   Hinterland

新規漂着	 	 	 	 	 	 残留	 再漂流	 Aug.	  21,	  2012
*Beach	  surveys	  measure	  the	  total	  population,	  but	  not	  the	  immigration.

Residence	  Time	  on	  Wadahama	  Beachh (t ) = exp (−k t ), k = 4.471×10 −3 ± 0.340 ×10 −3
R 2 = 0.852, P < 0.01
1= 224 days ( 7.5 months)
k95% confidence interval: 208 days ≤ τ r ≤ 242 days∞τ r = ∫ 0 h (t )dt =

1/e=0.368

224daysRelation	  between	  Immigrant,	  Remnant	  and	  Total
Beach	  Survey	  Number

Remnant

Total	  y(t)Input	  x(t)t0	  t1	  t2	  Exponential	  Decayt3	  t4	  t5	  t6	  t7	  t8	  TimeLinear	  System	  Analysis	  èMediator	  between	  Ocean	  Models	  	  and	  Beach	  MonitoringLinear	  System	  Analysis	  (Kataoka	  et	  al.,	  2013)

Num.

Input

x(t)

∞

y(t) = ∫ x(τ )h(t − τ )d τ0

Time

Ocean	  models	  	  (e.g.	  Kako	  et	  al.,	  MPB,	  2011;	  	  	  Maximenko	  et	  al,	  MPB,	  2012)

x(t) =

1 ∞ Y (ω )exp(iω t)dω∫
2π 0 H (ω )Num.

Residual

y(t)

Time

Beach	  Monitoring	  (e.g.	  Kataoka	  et	  al,	  MPB,	  2012;	  	  Ribic	  et	  al,	  2012)

マクロプラスチックの海岸での動態を探る上でキーとなる項目	 
* 滞留時間の把握＝個々のプラスチックの追跡	 
* 存在量の時系列の計測	 	 	 時間分解能	 <<	 滞留時間	 
空間分解能：5mm〜	 	 	 13	  

Purpose	  Wajima	  Tsushima	  Tsushima	  current	  （国総研

片岡研究官提供）

Wakkanai	  Tobishima	  Kuroshio	  •To	  sequentially	  measure	  quantity	  of	  beach	  litter	  at	  four	  sites	  around	  East	  China	  and	  Japan	  Seas	  4	  （国総研 片岡研究官提供）
Webcam	  monitoring	  system	  Transmission	  via	  Internet	  using	  portable	  communications	  Labo.	  

Webcam	  Control	  box	  Solar	  panels	  Storage	  batteries	  Time	  Webcam	  images	  System	  is	  operated	  every	  two	  hours	  for	  7:00-­‐15:00	  (i.e.,	  ﬁve	  time).	  
• Five	  images	  are	  taken	  every	  operating	  time	  by	  webcam.	  
• Daily	  number	  of	  images	  is	  25	  (i.e.,	  5	  (times)×	  5	  (images)=25).	  
•15	  （国総研 片岡研究官提供）
Webcam	  images	  at	  four	  sites	  Wajima	  Wakkanai	  Tsushi
ma	  current	  Kuroshio	  Tsushima	  Tobishima	  Tobishima	  （国総研 片岡研究官提供）
Webcam	  images	  at	  Tobishima	  (Dec.	  2010)	  Quantity	  of	  macro-­‐plastic	  litter	  is	  calculated	  using	  these	  webcam	  images.	  17	  （国総研

Step1:	  Generation	  of	  CRs	  片岡研究官提供）

Color	  distribution	  of	  plastic	  litter	  “C”	  in	  the	  CIELUV	  color	  space	  C	  D	  F	  Three	  ellipses	  form	  the	  ellipsoid	  body	  CRs:	  Ellipsoid	  body	  in	  the	  CIELUV	  color	  space	  CRs	  for	  webcam	  images	  at	  Tobishima	  Blue	  plastic	  E	  B	  A	  G	  H	  8	  （国総研 片岡研究官提供）
Step	  2:	  Detection	  of	  plastic	  pixels	  【Detection	  of	  plastic	  litter	  using	  a	  single	  image】	  Plastic	  litter	  with	  any	  colors	  can	  be	  detected.	  
Plastic	  debris	  ➔	  white	  But	  other	  litter	  (e.g.,	  driftwoods)	  is	  mis-­‐detected	  Detection	  using	  a	  single	  Using	  pahotos	  three	  dimage	  ays	  	  single	  fior	  mage	  Mis-­‐detection	  75	  images	  (3	  days)	  Pixel	  which	  is	  frequently	  detected	  Wood	  Plastic	  pixel	  Plastic	  debris	  Pixel	  which	  is	  infrequently	  detected	  NOT	  plastic	  pixel	  9	  Time	  series	  at	  four	  sites	  （国総研

Wakkanai
Oct. 9, 2010

片岡研究官提供）

Err.:	  19%,	  Corr.:	  0.93	  Wajima
Dec. 5, 2010
Tsushima
Nov. 22, 2010

Tobishima
Nov. 5, 2010

Err.:	  12%,	  Corr.:	  0.81	  Cleanup	  Err.:	  20%,	  Corr.:	  0.94	  Daily	  covered	  areas	  have	  short-­‐term	  ﬂuctuations	  due	  to	  changes	  in	  the	  sunlight	  condition	  (e.g.,	  amount	  of	  sunlight).	  
• To	  remove	  the	  short-­‐term	  ﬂuctuations,	  30-­‐day	  moving	  average	  of	  daily	  covered	  area	  is	  calculated.	  
•Err.:	  21%,	  Corr.:	  0.73	  Cleanup	  20	  Monthly	  variability	  of	  litter	  color	  (side	  plane)	  （国総研E	  W	  E	  W	  片岡研究官提供）

Morning	  Afternoon	  Blue	  tank	  White	  cube	  White	  cylinder	  We	  use	  its	  COLOR	  	  and/or	  SHAPE	  	  to	  identify	  anthropogenic	  debris

Similar	  COLOR	  è	  COLOR-­‐based	  System	  N.A.	  

èHyperspectral	  Camera	  ¢?
White	  Shellﬁsh	  clinging	  to	  White	  Styrofoam	  Buoy
Suo-­‐Oshima	  (Hinata,	  2015)

Oahu	  Island	  (Kataoka,	  2012)

White	  pieces	  of	  Shell,	  	  Coral,	  Plastic,	  etc.	  	  What	  is	  a	  Hyperspectral	  Camera?
NDVIçCh.	  63	  and	  Ch.	  76.

HSC

100"

Reﬂectance(%)+

Reﬂectance	  (%)

80"
60"

PC	  40"350	  (nm)20"0"

780	  (nm)NH-­‐7	  (EBA	  JAPAN	  Co.	  Ltd.)
Image&Resolution
1280&×&1024&pixel
Wavelength&Range
350&<&1100&nmWavelength&sampling
5&nm
interval
Viewing&angle
22.5&deg
Weight750/850&g

1100	  (nm)

(nm)Tiny	  Beach	  in	  Plastic	  Case	  Plastic	  (21),	  Shell	  (14),	  Glass	  (3),	  Cuttlebone	  (1)100"30	  80"cm

Reﬂectance(%)+

60"

Sh9P8Sh8P940	  cm100"Gl1Gl2Reﬂectance((%)(

Sh5Sh4P6





Cu

P3





80"

P2160"

Sh1440"

P16P5

Sh1220"

P170"
P22


P15



P14

Reﬂectance((%)(

80"

Sh11P13Sh10	  +	  barnacle

20"0"Sh12P12P1 40"
StReﬂectance((%)(

P20
P1860"

Gl1




P19Sh13P4P2





Sh6Sh2Sh120"



100"

60"
40"

P10

Sh7Sh380"0"P11P820"0"


P7St

100"40"

Cu











Gl3









Looking	  the	  Beach	  through	  various	  combinations	  of	  3-­‐channel
Normal	  RGB	  image	  100"

Cuttlebone	  Reﬂectance((%)(

80"

Plastic	  60"

Shell	  Glass	  

40"
20"
0"










 (nm)Barnacles,	  Sand	  and	  WoodReﬂectance	  (%)
100"90"
80"
70"
60"
50"
40"
30"

barnacle"(%)"
wood"(%)"
sand"(%)"

20"
10"
0"
400"

500"

600"

700"

800"

900"

1000"

(nm)

マクロプラスチックの海岸での動態を探る上でキーとなる項目	 
* 滞留時間の把握＝個々のプラスチックの追跡	 
* 存在量の時系列の計測	 	 	 時間分解能	 <<	 滞留時間（あるいはイベント観測）	 
空間分解能：5mm〜	 （もしくは粗い空間分解能でも	 プラスチック量を計算できる技術）	 
白色系漂着物の識別	 
透明な漂着物の認識