水産庁補助事業（さけ・ます放流体制緊急転換事業）WEBセミナー
2022年9月9日 15:35-16:10
主催：一般社団法人全国さけ・ます増殖振興会

衛星・数値予測モデルを利用した
持続可能なサケ資源生産支援

齊藤 誠一
NPO法人Digital北海道研究会 理事長
国立大学法人北海道大学北極域研究センター 研究員（名誉教授）
株式会社 グリーン&ライフ・イノベーション（研究開発フェロー）
ssaitoh@arc.hokudai.ac.jp

1

４．ユーザからの評価

本日の内容

１．はじめに（研究の背景）
２．内閣府サケプロジェクト
３．JAXA サケプロジェクト
４．まとめ
５．謝辞

衛星を利用した持続可能なサケ資源生産支援プロジェクト
衛星データを利用した持続可能なサケ資源生産支援

2

４．ユーザからの評価

本日の内容

１．はじめに（研究の背景）
２．内閣府サケプロジェクト
３．JAXA サケプロジェクト
４．まとめ
５．謝辞

衛星を利用した持続可能なサケ資源生産支援プロジェクト
衛星データを利用した持続可能なサケ資源生産支援

3

研究の背景：北海道サケ・北海道サケ＝日本遺産（2020年)：食の糧、生活、文化・オホーツク沿岸のサケ来遊数＝北海道の過半数
オホーツク

オホーツク
日本海

サケ来遊数の著しい減少

オホーツク海区のサケ（北海道区水産研究所調べ）

根室

えりも以東

オホーツク沿岸

えりも以西

44

温暖化：■放流水温7℃と●離岸推定水温12.5℃のタイミング
北幌内川河口長期（17年）で見ると：・水温7℃に達するタイミングが年々早期化
・水温12.5℃に達するタイミングが早期化
・水温7℃から12.5℃に達するまでの期間
つまり、沿岸での生育期間、が短縮（温暖化の影響が疑われる）放流実務上要注意
南へ行くほど顕著

ルシャ川河口
北見管内

詳しく（数年規模で）見ると：

南

ENSOイベント・水温12.5度に達するタイミングは、約3年の周期で変動(エルニーニョの影響が疑われる） 放流実務上要注意

5

研究の背景:海洋熱波
・海洋熱波(MHW)：極端な現象の頻発化、激化、長期化
海洋熱波
過去の統計で10%以下しか起こらない高水温が5日以上続くという定義がよく使われる

1925～1954年と比較した際の1987～2016年における年間の海洋熱波の発生日の増加。
図は1°四方ごとのデータを示す。赤色が濃いほど増加日数が多い。
（Smale et al. (2019) “Marine heatwaves threaten global biodiversity and the provision ofecosystem services” , Nature Climate Changeより）66

研究の背景：餌環境と越冬環境
餌環境

餌環境

t2,t3

t2,t3

t1

越冬環境

越冬環境
(浦和、2000を改変）

7

研究の背景：生活史における減耗
MA1

MA2

MA3

放流・滞留・索餌期
減耗率

MB

海洋熱波の影響？
温暖化の影響？
MD

越冬期

MC 越冬期

採卵・ふ化期
t0

t１

MCMD

索餌期

索餌期 越冬期

t2t３t４88

研究の背景：最近の広域グリッド観測

Station grid surveys during February– March
2019 (filled circles) and March–April 2020
(open triangles) in the Gulf of Alaska.

The 2022 IYS Pan-Pacific Winter High Seas Expedition survey map
Graham et al.(2021):NPAFC Tech. Rep. 17:72-73

Pakhomov et al.(2021):NPAFC Tech. Rep. 17:69-71

シロサケの越冬期の生息水温帯：5-7.5℃→

衛星による過去の類似観測域の調査

9

研究の背景：北海道サケ北海道新聞記事
秋さけの来遊数予想(2022年）
道内全体で昨年より1割増か？
ただし、オホーツク海沿岸
1137万尾→1007万尾（11％減）

1010

４．ユーザからの評価

本日の内容

１．はじめに（研究の背景）
２．内閣府サケプロジェクト
３．JAXA サケプロジェクト
４．まとめ
５．謝辞

衛星を利用した持続可能なサケ資源生産支援プロジェクト
衛星データを利用した持続可能なサケ資源生産支援

11

採択された実証プロジェクト(http://www.uchuriyo.space/model/)2020年度 内閣府：課題解決に向けた先進的な衛星リモートセンシングデータ利用モデル実証プロジェクト

衛星を利用した持続可能なサケ資源生産支援プロジェクト
12

実証チームの構成
技術イノベーションの活用/衛星利用の拡大

サービス提供者

Digital北海道研究会

北海道大学 / ｸﾞﾘｰﾝ&ﾗｲﾌ・ｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝ【統括・WebGIS設計】【予測技術の開発・検証】

衛星データ利用者

実証

日東製網【漁業者との連携推進】

サポート・応用検討

北海道宇宙ビジネス創出協議会【ふ化放流情報と水揚情報の提供】

スマート漁業を実現/他の地域でも展開可能

北海道【応用検討】

網走市【地域経済振興】

地域経済の活性化/技術を幅広い分野に応用検討

13

プロトタイプWebGIS：設計

放流サイト

プロトタイプWebGIS
サイト
海洋サイト

水温予測図
ページ

→水温予測モデルによる予測結
果表示

放流
シミュレー
ションページ→放流シミュレータ機能

衛星画像ページ→各種衛星データ閲覧機能

海洋環境ページ→数値予測データの可視化(7日先）

ブイ観測ページ→既存ブイ観測情報共有

14

数値予測データ＝気象庁MOVE

G&LI

Green & Life Innovation, Inc.

15

気象庁MOVE

G&LI

Green & Life Innovation, Inc.

プロダクト名：日本沿岸海況監視予測システムGPV（日本近海域）
水平解像度：約 2km (経度 1/33 度×緯度 1/50 度)
範囲：日本周辺 緯度20N～52N, 経度117E～160E
鉛直層数：60層（1, 3.5, 6.5, 10, 15, 22, 30.5, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120, 130,140, 150, 160, 170, 180, 190, 200, 212.5, 230, 250, 272.5, 300, 330, 362.5, 400, 440, 485,540, 600, 665, 740, 820, 905, 1000, 1100, 1212.5, 1350, 1500, 1650, 1812.5, 2000, 2225,2475, 2725, 3000, 3300, 3600, 3900, 4200, 4550, 4975, 5500, 6150）
予測期間：11日予測

WEBサイト: https://mri-ocean.github.io/mricom/mri.com-user_jpn_start.html

16気象庁MOVEG&LI

Green & Life Innovation, Inc.

プロダクト名：日本沿岸海況監視予測システムGPV（日本近海域）

17プロトタイプWebGIS：表紙ページ

18

補足資料 プロトタイプWebGIS（海洋サイト）：見える化
１．プロトタイプWEBGIS事例（海洋サイト）
16河川から表示河川を選択

50m層塩分7日先まで表示

衛星を利用した持続可能なサケ資源生産支援プロジェクト

しきさい衛星海面温度画像

雄武沖
塩分断面図

19

プロトタイプWebGIS(海洋サイト）：主な特徴
1. 1週間先までの海洋環境予測情報表示（水温、塩分、海流、水塊分類）（海洋データ同化・予測システム（日本沿岸海況監視予測システム（JPNシステム））
2. 2008年~2019年（過去）の海洋環境情報表示（再解析データより作成保存）
3. 断面図表示（3ライン）
4. ENSOインデックス表示
5. ブイデータ表示
6. 各種衛星画像表示（表面水温画像、クロロ
フィル画像、RGB合成画像）
2020

プロトタイプWebGIS（海洋環境情報）

衛星を利用した持続可能なサケ資源生産支援プロジェクト

21

プロトタイプWebGIS（海洋環境情報）

22

23

24

25

26

プロトタイプWebGIS（しきさいSGLI画像）

27

補足資料ト）２．プロトタイプWEBGIS事例（放流サイ
プロトタイプWebGIS（放流サイト）

幌内川
水温予測図

幌内川
離岸平均体長幌内川
放流パラ
メータの入力ページ

衛星を利用した持続可能なサケ資源生産支援プロジェクト

28

プロトタイプWebGIS(放流サイト）：主な特徴
1. 各河口ごとの3か月先までの表面水温予測（自己相関法）
2. 放流シミュレータ機能（離岸平均体長の推定）2929プロトタイプWebGIS（放流サイト）

30

４．ユーザからの評価

本日の内容

１．はじめに（研究の背景）
２．内閣府サケプロジェクト
３．JAXA サケプロジェクト
４．まとめ
５．謝辞

衛星を利用した持続可能なサケ資源生産支援プロジェクト
衛星データを利用した持続可能なサケ資源生産支援

31

４．ユーザからの評価 採択プロジェクト
JAXA 第3回地球観測研究(2022-2024年度）

複合衛星データを用いた気候変動下における持続可能なサケ資源利用

衛星を利用した持続可能なサケ資源生産支援プロジェクト
複合衛星データを用いた気候変動下における持続可能なサケ資源利用

32

４．ユーザからの評価 プロジェクトの目標

１．内閣府プロジェクト(2020年度）で開発したWebGISの運営および改良などの情報サービスを継続してサケ資源利用へ貢献
２．複合衛星データや数値モデル再解析データを利用して放流期から来遊期までの長期に年級群別に餌環境、越冬環境をモニタリングし、生活期を通した回帰資源推定に貢献

衛星を利用した持続可能なサケ資源生産支援プロジェクト
複合衛星データを用いた気候変動下における持続可能なサケ資源利用

33

４．ユーザからの評価

予備解析

JAXA 第3回地球観測研究(2022-2024年度）

複合衛星データを用いた気候変動下における持続可能なサケ資源利用

衛星を利用した持続可能なサケ資源生産支援プロジェクト
複合衛星データを用いた気候変動下における持続可能なサケ資源利用

34

複合衛星データと数値モデル再解析データ
生活史

複合衛星データ

数値モデル再解析データ

索餌期

クロロフィルa濃度

動物プランクトン現存量
Coperncus: Global low and mid trophic
levels biomass content hindcast

基礎生産量
海面水温

越冬期

海面水温
SST, Daily Optimum Interpolation (OI),AVHRR
風向風速（風応力）
MetOp-A/B ASCAT L2
海面高度・渦運動エネルギー
SSHA/EKE: AVISO

35

予備解析：資料と方法（１）４．ユーザからの評価①餌環境
1. 動物プランクトン現存量 Global ocean low andmid trophic levels biomass content hindcast (19982020) 日単位・0.083度メッシュ
2. 2010年―2019年の平均値からの偏差を求めた
3. オホーツク海：沿岸滞留域（5-7月）、沖合海域（8-11月）
4. ベーリング海：2年目、3年目、4年目（6-11月）

衛星を利用した持続可能なサケ資源生産支援プロジェクト36

予備解析：資料と方法（１）４．ユーザからの評価➁-1 越冬環境（西部亜寒帯循環海域）
1. 海面水温 daily AVHRR-OI SST （01-Jan-1982 to31-Dec-2021） 日単位・0.25度メッシュ
2. 海洋熱波年間積算日数の算出：‘RmarineHeatWaves’ package
https://cran.rproject.org/web/packages/RmarineHeatWaves/index.html)
3. 西部亜寒帯循環海域 2010年-2019年

衛星を利用した持続可能なサケ資源生産支援プロジェクト

海洋熱波
過去の統計で10%以下しか起こらない高水温が5日以上続くという定義がよく使われる37

予備解析：資料と方法（２）４．ユーザからの評価➁-2 越冬環境（アラスカ湾）
1. 海面水温
daily AVHRR-OI SST（01-Jan-1982 to 31-Dec-2021）
日単位から月単位へ集計・0.25度
メッシュ
2. 月平均海面温度分布図および越冬期生息水温帯面積の算出
3. アラスカ湾 2010年-2020年
シロサケの越冬期の生息水温帯：5-7.5℃Station grid surveys during February– March
2019 (filled circles) and March–April 2020
(open triangles) in the Gulf of Alaska.

衛星を利用した持続可能なサケ資源生産支援プロジェクト38

予備解析結果：餌環境（動物プランクトン現存量）
動物プランクトン現存量偏差（2010年―2019年の平均値からの偏差）オホーツク海（t1）ベーリング海（t2，t3）

2010

2011

2012

2013

2016

2017

2018

2019

2010

2016年

2010年

沿岸滞留期

2016

2010年放流(2013年豊漁）群
2016年放流(2019年不漁）群

連続して餌環境が良い
オホーツク海および3年目のベーリング海の餌環境悪い
39（Alabia et al., 2022; unpublished）
39

予備解析結果：越冬環境（西部亜寒帯循環海域）
海洋熱波積算日数
2010年

2011年

2012年

2013年

2014年

2015年

2016年

2017年

2018年

2019年

海洋熱波の強い年

2010年、2011年、2012年、2016年 → 温暖年？
40
（Alabia et al., 2022; unpublished）
40

予備解析結果：越冬環境（アラスカ湾）

2011年12月

2012年5月

2010年放流(2013年豊漁）群

2012年12月

2013年5月（Alabia et al., 2022;
月平均海面水温：□越冬期の生息水温帯(5-7.5℃）

2年目、3年目と連続して越冬環境が良い

41unpublished）
41

予備解析結果：越冬環境（アラスカ湾）

2017年12月

2018年5月

2016年放流(2019年不漁）群2018年12月

2019年5月

特に3年目の越冬期の12月と5月の越冬環境が悪い

月平均海面水温：□越冬期の生息水温帯(5-7.5℃）（Alabia et al., 2022;

4242
unpublished）

予備解析結果：越冬環境（アラスカ湾）
12月

1月

2月

3月

越冬期の生息水温帯(57.5℃）の面積が12月と翌年5月に減少傾向
最適な越冬環境の期間が6か月から4か月への短縮

4月5月

越冬期のエネルギー消費を増大させ成長へ影響している可能性

越冬期の生息水温帯(5-7.5℃）の面積（Alabia et al., 2022;

43unpublished）
43

予備解析結果のまとめ⚫複合衛星データと数値モデル再解析データを用いてシロサケの海洋生活期の餌環境と越冬環境をモニタリングした。
⚫動物プランクトン現存量から1歳魚から3歳魚までの餌環境を、2010年放流群(2013年豊漁年群）と2016年放流群(2019年不漁年群）とを比較した結果、2010年放流群の餌環境が良く、その反対に2016年放流群の餌環境が悪いことが観測された。
⚫西部亜寒帯循環域における海洋熱波年間積算日数から越冬期の温暖年は、2010年、2011年、2012年、2016年であった。

⚫アラスカ湾における越冬期の生息水温帯（5-7.5℃）の面積が12月と翌年5月に減少傾向があり、最適な越冬環境の期間が6か月から4か月への短縮され、越冬期のエネルギー消費を増大させ成長へ影響している可能性が示唆された。

44

４．ユーザからの評価

本日の内容

１．はじめに（研究の背景）
２．内閣府サケプロジェクト
３．JAXA サケプロジェクト
４．まとめ
５．謝辞

衛星を利用した持続可能なサケ資源生産支援プロジェクト
衛星データを利用した持続可能なサケ資源生産支援

45

衛星データ・再解析データによる生活史における減耗の理解
MA1

MA2MA3

減耗率

放流・滞留・索餌期
海洋熱波の影響評価
MB 越冬期の生息水温帯(5-7.5℃）の面積変化
MD
越冬期
M 越冬期
C

索餌期

採卵・ふ化期t＋０t＋１t＋２

MCMD

索餌期 越冬期

t＋３t＋４46

回帰率：餌環境と越冬環境
放流最適度 → 離岸平均体長
沿岸滞留期の成長・生残（水温と滞留期の長さ、餌環境）
減耗率（沿岸離岸時）
海洋生活期の成長・生残（餌環境、越冬環境）

減耗率（母川回帰開始時）
回帰率
47

放流・沿岸滞留期の餌環境（2020年4月）
春期ブルームの年変動

2020年は春期ブルームが4月中旬に始まり、強度は弱い
48

放流・沿岸滞留期の餌環境(2021年4月）
春期ブルームの年変動

2021年は春期ブルームが4月初旬に始まり、強度は弱い
49

放流・沿岸滞留期の餌環境（2022年4月）
春期ブルームの年変動

2022年は春期ブルームが4月初旬に始まり、強度は強い50

４．ユーザからの評価

今後の展開①最適放流予測技術
1. 3か月先の水温予測の精度をあげる。
2. 1週間先の水温など表層の海洋環境の予測を、もっと理解しやすい情報をして提供する（変化を見える化）。
3. 放流シミュレータ機能をAIなどを応用した最適化手法を開発する。

➁回帰資源予測技術
1. 放流期から来遊期までの長期に年級群別にモニタリングし、生活期を通した回帰資源推定に貢献していく。
2. 来遊パターン予測の精度をあげることより沿岸への寄り、河川への遡上のタイミングの推測の精度をあげる。
衛星を利用した持続可能なサケ資源生産支援プロジェクト

51

４．ユーザからの評価

謝 辞

1. 本研究の一部は、2020年度の内閣府「課題解決に向けた先進的な衛星リモートセンシングデータ利用モデル実証プロジェクト」に採択された「衛星を利用した持続可能なサケ資源生産支援プロジェクト」の支援を得て実施しました。
2. 本研究の一部は、宇宙航空研究開発機構（JAXA）の第3回地球観測研究(2022-2024年度）に採択された研究テーマ「複合衛星データを用いた気候変動下における持続可能なサケ資源利用」の支援を得じ実施しています。
3. 本研究で用いた海洋データ同化・予測システム（日本沿岸海況監視予測システム（JPNシステム）再解析データは気象庁気象研究所から提供されたものです。
4. 本研究で用いた動物プランクトン現存量データは欧州の地球観測プログラム「コペルニクス（Copernicus）」の海洋サービスから入手しています。
衛星を利用した持続可能なサケ資源生産支援プロジェクト52

ご清聴ありがとうございました