ＩＳＳＮ１３４６－７８４０

港湾空港技術研究所
資料
TECHNICAL NOTEOFTHE PORT AND AIRPORT RESEARCH INSTITUTE

No.1416

March 2024

東京湾内及び湾口の水温が外洋水の波及から受ける影響

大倉翔太，細川 真也，本間 翔太，和泉 隆夫，内山 雄介

国立研究開発法人

海上・港湾・航空技術研究所

National Institute of Maritime,
Port and Aviation Technology, Japan目

次旨 ························································································································

3

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

4

1.1

東京湾の水温上昇 ·································································································

4

1.2

考えられる水温の変動要因 ····················································································

5

1.3

課題の整理と新たな展開の可能性 ···········································································

5

1.4

本研究の目的 ·······································································································

5

2. 使用データ ··················································································································

62.1

衛星によるSSTデータ ····························································································

6

2.2

解析データ ··········································································································

62.3

黒潮大蛇行の期間と流路 ·······················································································

7

3. 東京湾周辺の水温変動の時間的・空間的特徴 ·································································

8

3.1

はじめに ·············································································································

8

3.2

方法 ···················································································································

8

3.3

結果 ···················································································································

93.4

考察 ··················································································································

11

3.5

まとめ ···············································································································

13

4. 東京湾の湾内と湾口の水温変動に影響する要因 ·····························································

15

はじめに ············································································································

15

4.2

方法 ··················································································································

15

4.3

結果 ··················································································································

16

4.4

考察 ··················································································································

19

4.5

まとめ ···············································································································

22

要

4.1

5. 結論 ·························································································································· 22
6. あとがき ··················································································································· 22
謝辞 ······························································································································ 22
参考文献 ························································································································ 23
付録A ····························································································································· 25- 1 -Influence of open ocean inflow on water temperature
at the inside and mouth of Tokyo Bay
Shota OKURA*
Shinya HOSOKAWA**
Shota HOMMA***
Takao IZUMI****
Yusuke UCHIYAMA*****
Synopsis
Water temperature at the inner of Tokyo Bay has been on a long-term upward trend, and one of thefactors for this trend is thought to be the influence of inflow of the open ocean. However, none ofthese findings are based on sufficient verification. Satellite-observed data on sea surface temperature(SST) has been accumulated over a wide area around Tokyo Bay over a long period of more than 20
years. In this study, we examined how and to what extent open ocean affects long-term fluctuation of
SST around Tokyo Bay over the 20 years from 2003 to 2022. We focused on the Kuroshio large
meander period from July 2004 to August 2005 and from August 2017 to December 2022. In addition,
we attempted to identify the factors controlling the temperature increase at the inside and mouth of
the bay. The following results were obtained from the analysis. The spatial and temporalcharacteristics of the annual variation around the southwestern part of Izu Oshima Island in the Tokyo
Bay area were characterized by high water temperatures during the Kuroshio large meander. In theanalysis focusing on the southwestern part of Izu Oshima Island, an increasing trend in watertemperature was observed in many months during the entire period covered by this study, but it was
no longer observed in any month except August, excluding for the five-year period from 2018 to2022, which includes the Kuroshio large meander period. Even when focusing on a single point at
the mouth and inside of Tokyo Bay, the appearance of the upward trend changed depending onwhether the five years were included or excluded. The temperature fluctuations at the mouth of thebay were related to those at the southwestern part of Izu Oshima Island throughout the year, clearly
indicating that the influence of open ocean inflow extends strongly to the mouth of the bay. In the
inner part of the bay, the relationship was weaker than that at the mouth of the bay, but it was still
possible that the water temperature fluctuations in the southwestern part of Izu Oshima Island
influenced the water temperature fluctuations in the inside of the bay. This study is the first report toshow that the long-term trend around Tokyo Bay strongly depends on the Kuroshio large meander
and the importance of considering the influence of open ocean inflow in understanding the changes
in the aquatic environment of Tokyo Bay based on long-term data.
Key Words: Tokyo Bay, open ocean, increase in water temperature, SST, Kuroshio current* Senior Researcher, Marine Environmental Information Group, Marine Environment Control System Department** Head of Marine Environmental Information Group, Marine Environment Control System Department
Head of Big data Technology Group,Infrastructure Digital Transformation Engineering Department*** Researcher, Big data Technology Group, Infrastructure Digital Transformation Engineering Department**** Member, Marine Environmental Information Group, Marine Environment Control System Department***** Visiting Senior Researcher, Professor, Kobe University
3-1-1, Nagase, Yokosuka, Kanagawa 239-0826, JapanPort and Airport Research Institute
Phone : +81-46-844-5107
Fax : +81-46-844-0575
E-mail : ookura-s@p.mpat.go.jp- 2 -東京湾内及び湾口の水温が外洋水の波及から受ける影響
大倉翔太*・細川真也**・本間翔太***・和泉要

隆夫****・内山雄介*****

旨

東京湾の水温は，長期的な上昇傾向にあることが報告されており，その要因の一つとして，外洋水の波及効果の影響が考えられている．しかし，外洋水の波及と長期的な水温変動の関係は十分に検証されていない．衛星によって観測されている海表面水温（Sea Surface Temperature, SST）のデータは，東京湾及び周辺外洋域を広域的かつ 20 年以上の長期間にわたって捉えており，東京湾の水温変動が外洋水から受ける影響を検証できる可能性がある．本研究では， 2003 年から 2022 年までの 20 年間を対象
として，外洋水が東京湾及び周辺外洋域における水温の長期的な水温変動にどのように，どの程度影響しているかを検証した．この検証の中では，2004 年 7 月から 2005 年 8 月までの期間と 2017 年 8 月から 2022 年 12 月までの期間に見られた黒潮大蛇行に着目した．さらに，湾口及び湾内の水温上昇を支配する要因の特定を試みた．解析から以下の結果を得た．東京湾周辺海域の水温は，伊豆大島南西部付近で大きく年間変動する空間的特徴を有しており，その時間的特徴は，黒潮大蛇行期にこの場所を高水温にさせるものであった．伊豆大島南西部の１点に着目した解析では，本研究の全対象期間において水温が上昇傾向にある月が多く見られたが，その上昇傾向は，黒潮大蛇行期を含む 2018 年から2022 年までの 5 年間を除けば，８月以外の月で見られなかった．東京湾の湾口及び湾内の１点に着目した場合でも，この 5 年間を含むか含まないかによって上昇傾向の見え方が変わった．湾口の水温変動は，１年を通して伊豆大島南西部の水温変動と関係する結果が得られ，外洋水の波及の影響が湾口にまで強く及ぶことが明確に示された．湾内においては，湾口に比べてその関係が弱くなったものの，
やはり伊豆大島南西部の水温変動が影響している可能性が示された．本研究の成果は，東京湾周辺の水温の長期変動の傾向が黒潮大蛇行に強く依存する事，及び東京湾の水環境の変化を理解する上で外洋水の影響を考慮する重要性を，長期データに基づいて示した初めての報告である．
キーワード：東京湾，外洋，水温上昇，SST，黒潮* 海洋環境制御システム研究領域海洋環境情報研究グループ 主任研究官** 海洋環境制御システム研究領域海洋環境情報研究グループ長，インフラDX研究領域ビッグデータ研
究グループ長*** インフラDX研究領域ビッグデータ研究グループ 研究官**** 海洋環境制御システム研究領域海洋環境情報研究グループ 技術補助員***** 客員研究官（神戸大学 教授）〒239-0826 神奈川県横須賀市長瀬3-1-1 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所港湾空港技術研究所
電話：046-844-5107
Fax：046-844-0575
E-mail：ookura-s@p.mpat.go.jp- 3 -1. まえがきる生態系への影響など新たな課題も取り沙汰されている（黒木，2017；林，2017；林・宮山，2019）．一方，水

1.1

東京湾の水温上昇

温は，過去にさかのぼり長期間のデータが入手可能であ

東京湾は，産業活動等に伴う環境負荷の増大や沿岸部ることから，東京湾における水質環境の長期変化を検証の埋め立て等による水環境への影響が顕在化したため，

し や す い 要 素 の 一 つ で も あ る ．Hosokawa and Okura

環境改善の取り組みが進められている海域である（東京（2022）によれば，東京湾の表層水温は，２月に最も低湾再生推進会議，2023）．この取り組みの効果は少しず

く８月に高いピークとなり，１年の中での変動幅は20℃

つ現れ始めてはいるものの，環境負荷を原因とする植物程度ある（図-1b）．また，２月の水温は，湾奥で10℃未

プランクトンの大量発生による赤潮は依然として毎年の満となるのに対し，湾口付近では10℃以上となり，空間ように起こっている．

的な差が見られる．

周囲を陸で囲まれ外洋に面した半閉鎖性内湾では，陸

東京湾の水温の長期変動の傾向については，既にいくからの淡水流入や沖合の外洋水の波及の影響を受けて複つかの報告があり，様々な場所の傾向が述べられている．

雑な水塊構造が形成される．東京湾は，慣例的に半閉鎖

以下では，富津岬より北側を湾内，南側を湾口として区性内湾の一つとしてカテゴライズされており，やはり複分し既往の報告内容を整理する．湾内の水温に関しては，雑な水塊構造が形成されることが知られている海域であ安藤ら（2003）や八木ら（2004）は，多点での調査デー

る．例えば，春から秋にかけては陸から流入する淡水は，

タに基づき秋季から冬季にかけて長期的な経年上昇傾向

外洋水に比べて水温が高く密度が低いことから，湾内でがみられることを示している．Nakano et al.（2023）は，は底層に外洋水，上層に淡水が分布する密度成層が形成

調査船による長期間のデータから，１月を除く月に経年される（山尾，2004；鈴木，2010）．密度成層が形成さ的な上昇傾向がみられることを示した．また，Akada et

れると鉛直混合が抑制され，水質の悪化はより進行しやal.（2023）は，調査船によるデータから８，９月を除く

すくなる．しかし，水質悪化のタイミングは年によって月に経年的な上昇傾向がみられることを示している．湾

大きく異なり，その予測は難しい．このことから，東京口の水温に関しては，Nakano et al.（2023）は，上昇傾向

湾では，調査船等による観測や定点観測点での連続観測が８～10月にみられることを示し，Akada et al.（2023）

による水質モニタリングが実施されている（図-1a）．

はこの上昇傾向が３，４，８，10，11月にみられること

水温は，いくつかある水質項目の中でも植物プランクを示している．これらすべての報告は，湾内及び湾口のトン等の生物の活性に強く影響することから，特に重要

経年的な水温上昇傾向について示しているものの，そのな要素である．また，近年では東京湾内の水温上昇によ

季節性は解析対象とする期間や場所によって異なる．

図-1

東京湾における水質モニタリングの場所と水温の季節変動．(a)東京湾における水質の定点観測点と湾口を横断するフェリーの航行範囲（黒枠），(b)定点観測点及びフェリーによって観測された水温．”Ferry at D5”はフェリー航
行範囲のおよそ中央部に位置する．いずれのパネルも Hosokawa and Okura（2022）から再掲．

-4-

1.2

考えられる水温の変動要因

京湾の長期水温変動を十分に説明できるわけではない理

東京湾における水温変動のメカニズムについては，海由について整理し考察する．

面での大気との熱交換，河川や温排水等の陸からの熱流

まず，八木ら（2000）のBOXモデルを使った研究の課

入，湾口から湾内に波及する外洋水による水平熱交換等

題について考察する．このモデルでは，大気との熱交換の様々な要因が作用していると考えられている．八木ら

及び外洋水による水平熱交換の２つの作用に絞り河川等（2000）は，大気との熱交換及び外洋水による水平熱交の陸からの熱流入を無視して熱収支特性を比較している．

換の２つの作用に絞り，閉瀬性水域の霞ケ浦，開放性水

この点については，湾口から湾内への長期間平均の流入域の鹿島灘，そして東京湾の３つの水域における１年間

量が河川からの流入量に対して約20倍あるという近年にの熱収支特性についてBOXモデルを用いて比較解析した．

得られた新たな知見から（Hosokawa and Okura, 2022），

この結果，霞ケ浦の水温変動は大気側の熱輸送に支配さ妥当な簡略化と言えるであろう．しかし，密度成層をれること，鹿島灘の水温変動は水平熱交換に支配されるBOXとして考える仮定は東京湾においてはやや強引であこと，東京湾の水温変動は気温が高くなる夏季に霞ケ浦る．この仮定により比較的短い時間スケールでの水温変の傾向にほぼ一致し，気温が低くなる冬季においては鹿動を説明できたとしても，水塊の空間構造の動的な変化

島灘のように水平熱交換の寄与が大きくなることを示しも含めた長期の水温変動を説明できるとは限らない．また．また，八木ら（2000）は，東京湾の湾内と湾口とのた，湾内と湾口との間での海水交換を議論しているもの

間での海水交換が湾内における冬季水平熱交換の主要なの，そもそも湾口の水温がどれくらい外洋水の影響を受メカニズムであることを示した．

けたかについては明らかにしていない．日向ら（2000）

東 京 湾 に 近 い 相 模 湾 に 関 し て ，Kawabe and Yonenoの検討は，短期的な黒潮系暖水波及の湾内への影響を定（1987）は，黒潮が典型的大蛇行流路を取る時に暖水波

量的に示しているものの，これも東京湾の長期的な水温及の影響を受けて，湾内の水温が高くなることを示した．

変動にどれくらい影響したのかを説明するには十分とは

この相模湾での水温変動メカニズムから，東京湾でも黒言えない．

潮の流路が水温変動に影響することが推論される．日向

黒潮の暖水波及が東京湾の湾内の水温の長期変動に影ら（2000）は，冬季の湾口において現地観測を行い，外響しているのであれば，それを地球温暖化と関連づけて

洋から東京湾内へ黒潮系暖水波及が起きた時の湾口付近

説明することには無理がある．しかし，これまでの研究

における水塊構造は，暖水が下層に潜り込みながら湾内は，そのような視点で長期の水温変動を検証していない．

へ侵入するものであったことを明らかにした．さらに，

その理由として，これまでの時代にはまだ長期的なデー

この湾口付近の流動を簡略化した外洋と湾内を結ぶBOX

タが揃っていなかった事や，当時は海洋学的な空間スケモデルにより，黒潮系暖水波及時の外洋から湾内への水ールで起きている黒潮流路の変化を捉える事も技術的に平熱フラックスが通常時に比べて約5倍となることを示

容易ではなかった事が挙げられる．一方で，衛星によるし，やはり東京湾内の水温変動が外洋水の波及の影響を

海表面水温（Sea Surface Temperature，以後SST）は，海受ける可能性が示唆されている．

洋学的な空間スケールの特徴を捉え，かつ長期にデータ以上から，東京湾の水温変動のメカニズムに関して分が蓄積されていることから，黒潮の暖水波及が東京湾のかっていることは以下の３つに整理できる：1) 東京湾内

湾内の水温の長期変動に与える影響を検証できる可能性の水温変動には様々な要因が作用し，主要となる熱フラがある．

ックスの要因は季節によって変化するが，2) 外洋水の波及による熱フラックスの寄与は少なくとも冬季に支配的

1.4になる．3) 外洋水の湾内への波及のタイミングは，海洋本論文では，東京湾の湾内及び湾口における水温変動

本研究の目的

学的な空間スケールでの黒潮流路の変化に依存している．

に対して，外洋水がどのように，どの程度影響しているのか，を明らかにすることを目的とした．どのように影1.3

響しているのか，については黒潮の大蛇行に着目した．

課題の整理と新たな展開の可能性

東京湾の長期水温変動の傾向は，上述したメカニズム

検証には，MODISによって得られた東京湾及びその周から十分に説明できるわけではない．このこともあり，

辺の外洋域を含めた広域的かつ20年間蓄積された長期の前述した過去の東京湾の水温上昇に関する報告は，そのSSTデータを用い，これを統計解析する事により検証しメカニズムが曖昧なまま，地球温暖化と関連付けて述べた．解析においては，主に水温の変動に着目したが，られているものもある．本節では，これまでの知見が東2017年8月から執筆時現在まで長期間継続している黒潮-5-大蛇行（気象庁：https://www.jma.go.jp/jma/index.html）にkmのSSTデータ（https://oceancolor.gsfc.nasa.gov/）を用い

鑑み，長期のトレンドの有無も検証した．

た．解析期間は2003～2022年の20年間とし，東京湾及びその周辺海域を解析領域とした（図-3）．対象海域の空

2. 使用データ間的特徴を整理しやすくするため，東京湾の富津岬の北側を湾内及びその南側を湾口とし，外洋域として伊豆大2.1

衛星による SST データ

島南西部と房総半島の東側（外房）として分類した．さ衛星によるSSTは，センサにより得られた光学情報からに，SSTの時間変動の解析においては，湾内の3地点

ら特定のアルゴリズムによって間接的に推定されたもの（In1～In3），湾口の2地点（In4及びIn5），及び伊豆大島

であるが，その精度は高く気象学や海洋学において広く

南西部の1地点（Out1）に着目した．

活用されている（Walton et al., 1998; Kilpatrick et al., 2015）．

SSTは，日射量の違いによる水温変動の偏りが大きく

衛星SSTは，水深約0.01 mmの極表層の水温を測定していなるため（Donlon et al., 2002； Minnet et al., 2019），昼間ることから，水深数mの表層水温とは水温差が生じ，ブのデータは解析対象から外し，夜間（21～2時）のデー

イや観測船に取り付けられた観測機器による観測結果かタのみを用いた．夜間の衛星SSTにおいても，データ収ら偏ることもある（Donlon et al., 2002; Minnet et al., 2019）．

集時の大気状況やセンサの地表面に対する角度によって，

しかし，Okura and Hosokawa（2022）は，東京湾と伊勢その精度が変わるため（Kilpatrick et al., 2015; Minnet et al.,湾を対象として，衛星SSTと表層から1 mの水深で測定さ2019 ），クオリティ指標（flags_sst）によるチェックをパ

れた水温を比較し，水温の鉛直構造が顕著になる伊勢湾

スした精度の良いデータを抽出した．ここで，最も精度

口を除けば，衛星SSTが半閉鎖性内湾の表層水温を代表の良いデータ（flags_sstが0となるデータ）だけでなく，するデータとして活用できることを示している（図-2）．

沿岸域では十分な精度を有するデータ（flags_sstが32，

衛星SSTは，観測機器の設置が制限されるような場所に

256，768となるデータ；Okura and Hosokawa, 2022）を解

おいてもデータを取得できるため，空間的に広範囲の水析対象として採用した．このクオリティチェックをパス

温情報を得る方法として非常に有用である．

するデータは数割程度であり欠測データが多数存在する．
欠測データがあれば，後述する時空間解析による検討が

2.2

解析データ

難しくなるため，観測のタイミング毎（１日１回）のデ本研究では，東京湾及び周辺外洋域の水温として，衛ータは解析対象とせず，月平均値のデータを解析対象と星TerraとAquaに 搭 載 さ れ たMODISに よ る 解 像 度 が 約1

図-2

した．

衛星による SST と現地における定点観測で直接測定された水温の差．(a)東京湾及び(b)伊勢湾の比較結果を示している．各場所のカッコ内の数値は陸からの距離（km）を示している．赤色は最も精度の高い SST（flags_sst が0），青色は比較的精度の高い SST と定点観測点における水温との差である．点線は，外洋における衛星 SST と表層水温の差である．いずれのパネルも Okura and Hosokawa（2022）から再掲．

-6-

図-4

黒潮の主要な 3 流路の概略図の河川流量データを使用した．流量データが公開されていない場合については，2018年の水位-流量関係と各年の観測水位に基づいて河川流量を算出した．
2.3

黒潮大蛇行の期間と流路

黒潮は，日本の南岸を沿って流れる海流であり，様々
図-3

東京湾及びその周辺の外洋域を解析領域とし，さな流路をとる．川辺（2003）は黒潮の流路について，典らに，詳細解析対象として東京湾における抽出地型的大蛇行流路，非大蛇行接岸流路，非大蛇行離岸流路点（In1～In5）及び伊豆大島南西部の抽出地点の3つに集約した（図-4）．典型的大蛇行流路は，紀伊半（Out1）に着目した．

島や遠州灘で大きく離岸する流路をとり，海面に関しては三宅島の北側を通過する．非大蛇行接岸流路は，潮岬

本研究では，東京湾内及び湾口における水温の変動要から東に向かって熊野灘と遠州灘の南側を進み，海面流因として，外洋水の波及，大気から海面への熱輸送，河軸は三宅島の周辺及び少し北側を通過して，房総半島の川からの熱輸送を考慮した．大気から海面への熱輸送の沖合に進む．非大蛇行離岸流路は，潮岬から東南東に向

検討では，気温のデータを用いた．ただし，大気温と海

かい，八丈島の南側を通過してから北北東に転じて房総

水温は相互作用することが知られており，測定された場

半島の東方に進む．

所よっては大気から海面への熱輸送の検討には相応しく

黒潮の流路の違いは，東京湾周辺の外洋域の水温変動ない気象台もある．例えば，夏季においては，海水温にに影響を与えることが知られている．Kawabe and Yoneno

よって温度が下げられた大気が海風によって輸送される（1987）は，典型的大蛇行流路の時に非大蛇行接岸流路

ことにより，東京付近の気温にわずかながらも影響するの時に比べて相模湾周辺の水温が高くなることを示してことから（小田ら，2008），東京の気象台の気温は今回いる．また，日向ら（2003）は，相模湾における流動観の検討には適しているとは言えない．一方，夏季におけ測結果から，伊豆大島南西部から黒潮系暖水が波及される東京湾上の風向は南風が卓越しており（例えば，細た場合に東京湾の湾口部まで到達することを示している．

川・大倉，2021），東京湾の西側に位置する気象庁横浜

これらのことは，黒潮の蛇行とその波及経路が東京湾の気象台（図-3）であれば，この影響を排除できる可能性

水温を上昇させる要因であることを予想させる．

がある．また，横浜気象台であれば標高も高く，海面か

解析対象である2003から2022年までの20年間で，黒潮らの影響は比較的受けにくいはずである．このことから，流路が大きく変化する黒潮大蛇行が2度起きていた．1度

本研究では横浜気象台の月平均気温データ

目は2004年7月～2005年8月であり，2度目は2017年8月以（https://www.jma.go.jp/jma/index.html）を使用した．

降から執筆時の現在までである（気象庁：

河川からの熱輸送の可能性については，国土交通省水https://www.jma.go.jp/jma/index.html）．

文水質データベース（http://www1.river.go.jp/）で公開さ期間中の黒潮流路について，Global Ocean Gridded L 4

れている主要４河川（荒川，江戸川，多摩川，鶴見川）-7-

3.東京湾周辺の水温変動の時間的・空間的特徴

Sea Surface Heights And Derived Variables Reprocessed 1993
Ongoingの日平均地衡流データを基にした地衡流の月平均値を確認すると（図-5），黒潮大蛇行期間である2004

3.1

はじめに

年及び2018～2022年において，典型的大蛇行流路に近い

本章では，解析対象期間中における東京湾周辺の水温流路上に流れの強いベクトルが見られる．この地衡流は，の時空間変動の特徴を抽出した．さらに，外洋に指定し気象庁が発表している黒潮大蛇行が伊豆大島南西部に接た地点と東京湾の湾口及び湾内の水温との相関関係を求近していることを裏付けている．一方で，東京湾から大めることで，外洋で起きる主要な水温変動の影響が東京きく離れる流路を取る非大蛇行離岸流路の時も東京湾内

湾周辺のどこまで及ぶのか，その影響範囲を検証した．

の水温はなんらかの影響を受けることが予想されるが，黒潮大蛇行時のように明確な期間は示されていない．ま3.2

た，地衡流を見ても，非大蛇行接岸流路，非大蛇行離岸(1)水温の時空間分布

方法

流路を明確に分けるのは困難であるため，本論文では黒東京湾周辺の時空間変動の特徴を把握するため，着目する3地点における20年間の水温の統計量をまとめると

潮大蛇行時と非大蛇行時の二つに分けた検討とした．

ともに，対象海域の各月の平均水温分布を抽出した．

図-5

2003～2022 年の各年の 7 月の地衡流の様子-8-

(2)EOF解析による水温変動の時空間な特徴の把握

ッシュに区切った水温の月平均値を用いて，20年の全期

水温が変動しやすい場所を把握するため，各メッシュ間を対象としたEOF解析を行った．さらに，全期間を対に お け る 平 均 か ら 差 を対 象 と したEmpirical Orthogonal

象とした解析では１年周期の季節性が経年的な変動を隠Function Analysis（以下，EOF解析）を行った．

して見えにくくすることが予想されるため，季節性を排EOF解析は，時空間的に変動する対象について，空間除する事を目的とした月別のEOF解析も実行した．

成分と時間成分に線形結合できるという仮定の下で，こ解析するデータは，各空間メッシュにおける解析期間

れ ら の 成 分 を 分 離 す る 手 法 で あ る （Lorenz, 1956;の平均からの差とした．このため，時間成分と空間成分

Kutzbach, 1967）．海岸工学の分野では，例えば，海水温ともに正負の値を取り得る．なお，欠測を含むデータは変動や汀線の変動の時間的もしくは空間的な特徴を抽出

解析対象外となる．

するために用いられている（内山ら，2013a；伴野ら，

EOF解析で得られた時間成分について，最小二乗法に2016）．具体的には，対象の水温を空間座標 𝑥 及び 𝑦 と時よる単回帰分析を行い，有意水準5%のt検定によりその間 𝑡 の成分を持つ ℎ 𝑥, 𝑦; 𝑡 とし，これを以下のように線形

経年変化の有無を検定した．さらに，気象庁による黒潮

結合できるものとして考える：

大蛇行期間の有無による時間成分の大きさの差について，ℎ 𝑥, 𝑦; 𝑡𝑒 𝑥, 𝑦 ∙ 𝑐 𝑡

ウィルコクソンの順位和検定を用いて検定した．

(1)(3)水温変動の詳細な解析

ここに，𝑒 𝑥, 𝑦 は空間成分（単位は℃），𝑐 𝑡 は時間成分

外洋域の水温変動の影響が及んでいる範囲を把握する（無次元）であり，これらにn個のモードがあるものとため，伊豆大島南西部のOut1とそれ以外の5地点との間して考えている．

の相関係数を求めた．

EOF解析ではℎ 𝑥, 𝑦; 𝑡 を主成分分析し，その結果としてn個の固有値と固有ベクトルを得る．それぞれの固有値

3.3

は，各モードの分散であり，すべてのモードの固有値の(1)水温分布の時空間的な特徴

結果

合計（全分散）に対する各固有値の割合が各モードの寄東京湾周辺の水温は，季節及び場所によって異なる．

与率として示される．寄与率の大きさの順にモード1，

伊豆大島南西部のOut1の水温は16.3℃から26.1℃の間で

モード2…とする．本論文では，時間方向に主成分分析

季節的に変動し，その変動幅はおよそ10℃（振幅はおよを行っており，各モードの固有ベクトルが時間成分であそ5℃）であった（表-1）．東京湾内と周辺外洋域の水温り，空間成分は，固有ベクトルの方向に散らばる成分での空間分布は，夏季においては一様に近い（図-6）．

ある．

これに対し，湾内のIn1の水温は9.1℃から27.6℃の間で

本論文では，東京湾周辺の解析対象（図-3）を1 kmメ
表-1

変動していた（表-1）．その変動幅はおよそ18℃（振幅東京湾周辺の地点における 2003～2022 年の月別平均水温の統計値（単位は℃）(a)湾内（In1）Jan
9.8
8.311.3
3.0

Feb
9.1
7.711.0
3.3

Mar
10.7
9.712.5
2.8

Apr
14.2
12.116.9
4.8

May
18.4
16.219.7
3.5

Jun
21.7
19.723.6
3.9

Jul
25.8
22.027.5
5.5

Aug
27.6
25.429.2
3.8

Sep
24.7
22.427.9
5.5

Oct
20.2
18.921.8
2.9

Nov
16.9
15.818.5
2.7

Dec
12.9
11.915.0
3.1

Jan
15.9
14.517.5
3.0

Feb
14.8
13.116.8
3.7

Mar
14.7
12.716.7
4.0

Apr
15.8
13.517.5
4.0

May
18.4
17.020.2
3.2

Jun
20.5
19.122.7
3.6

Jul
23.6
21.125.2
4.1

Aug
25.7
23.826.4
2.6

Sep
24.8
22.726.5
3.8

Oct
22.3
20.724.3
3.6

Nov
20.6
18.722.7
4.0

Dec
17.8
16.019.7
3.7(c)伊豆大島南西部（Out1）
Jan
Feb
統計値
17.1
16.3
平均値
14.313.8最小―最大
19.5
19.3
5.2
5.5
変動幅

Mar
16.4
13.518.9
5.4

Apr
17.0
14.718.3
3.6

May
19.5
17.022.0
5.0

Jun
21.5
19.124.0
4.9

Jul
24.6
20.627.4
6.8

Aug
26.1
23.328.0
4.7

Sep
25.6
23.128.2
5.1

Oct
23.6
21.225.9
4.7

Nov
21.8
19.524.4
4.9

Dec
19.3
16.921.6
4.7

統計値
平均値
最小―最大
変動幅
(b)湾口（In5）
統計値
平均値
最小―最大
変動幅

-9-

図-6

月別の月平均水温の 20 年間平均値（単位は℃）

はおよそ9℃）であり，Out1に比べると大きい．その差動の振幅とほぼ一致する．

は，冬季における東京湾内での低水温によって生じていモード2（寄与率1%）の空間成分は，伊豆大島南西部

る（図-6）．

で大きな負の成分がみられたのに対して外房で大きな正東京湾周辺の各地点における月別平均水温の年差は，の成分がみられている（図-7c）．つまり，これらの領域

最も大きな伊豆大島南西部のOut1で７月に6.8℃程度であでは，逆位相の水温変動がある．その時間成分は季節的った（表-1）．

な周期性を持つものではなかったが（図-7d），黒潮大蛇(2) 水温変動の時空間的な特徴

行が発生している期間に統計的に有意に負に偏るもので

東京湾周辺の水温の全期間を対象としたEOF解析によあった（図-7d，ウィルコクソンの順位和検定，p = 2.8 ×

るモード1（寄与率97%）の空間成分は，湾内と周辺外洋

10−16）．時間成分の負への偏りと伊豆大島南西部におけ域のそれぞれの場所の中で概ね一様であった（図-7a）．

る空間成分の負の分布（図-7c）は，この領域で黒潮大

モード1の時間成分はゼロ周りに1年の周期で変動してお蛇行期間に水温が高くなっていることを示しており，そり（図-7b），モード1は解析領域の季節性の特徴を抽出の変動幅は概ね1℃程度と見積もることができる．

していることが理解できる．再び，モード1の空間成分

月別のEOF解析のモード1の全変動に対する寄与率は，を見ると，その絶対値は周辺外洋域よりも湾内で大きい．

最も小さい月でも60%を超えており，伊豆大島南西部に

時間成分の絶対値の最大（およそ0.1）と空間成分の絶対おいて高くなる空間成分であった（図-8a）．この結果は，値を掛け合わせたものが水温変動の振幅と理解できるが，全期間を対象としたEOF解析のモード2と概ね同じ空間パIn1及びOut1回りにおける振幅は，上述した水温の年内変ターンであり，伊豆大島南西部は水温が年によって変動- 10 -

図-7

東京湾周辺の全期間の水温を対象とした EOF 解析による空間分布と時間変動．モード 1 における(a)空間分布，(b)時間変動．モード 2 における(c)空間分布，(d)時間変動．空間分布で色が塗られていない部分は，欠測を含む地点．時間変動の赤点線は，統計的に有意な傾向である（有意水準 5%の t 検定）．(d)における紫矢印については，
黒潮大蛇行期間を示す．

しやすい場所であることが分かる．

東京湾における地点においても，黒潮大蛇行期間にお月別のEOF解析によるモード1の伊豆大島南西部周辺のいて非蛇行期間よりも水温が有意に高くなる月があった

空間成分の強さは，低下しつつも東京湾の湾口にまで及（表-2）．これらの場所での上昇傾向は，全解析対象期

んでいる（図-8a）．各メッシュにおける月平均水温を見間では見られたものの（表-3），黒潮大蛇行を除く15年

ると，やはり，伊豆大島南西部から湾口までの領域は変間ではほとんど見られなくなった（表-4）．湾口におけ動しやすい（図-A.1）．東京湾周辺の各地点と伊豆大島

る11月の15年間のトレンドに関しては，むしろ下降傾向

南西部のOut1との間の月平均水温相関係数は，季節的なであった．

違いはあるものの湾口で高い（図-9）．この結果は，伊豆大島南西部から湾口までの領域で同時に水温変動して3.4いる可能性を強く示唆している．

(1)EOF解析の結果の解釈

考察

一方，湾内の水温は，これらの領域における水温変動

全期間を対象としたEOF解析によるモード1の寄与率はとは独立しているように見え（図-A.1），やはり，湾内97%であり，東京湾周辺の水温変動は季節変動に支配さと伊豆大島南西部との水温の相関係数は低い（図-9）．

れていることがよくわかる．これは，東京湾周辺では１これらの相関係数には，5月に低くなる季節性が見ら年の中での変動幅が20℃近くあることが表れている（図れる（図-9）．5月に着目すると，Out1を含む伊豆大島南-1）．一方で，モード2の寄与率は1%であり，全期間を通

西部付近は水温が変動しやすい場所であり（図-8a），こ

じてみるとわずかである．しかし，これは，モード1でれらの相関係数の低下は，5月に伊豆大島南西部付近の表される季節性の変動が季節性を除去した残りの成分に

水温変動の影響が湾口及び湾内に及びにくくなっている

対して非常に大きいためであり，1%だからといって意味事を意味している．逆に，7，8月においては，これらののない変動という訳ではない．むしろ，東京湾周辺の経相関係数は湾内の地点でも0.6を超えていた（図-9）．

年的な水温変動を理解する上では，このモードが示す意
味が重要となる．

(4) 水温の経年変化
伊豆大島南西部のOut1における各月の平均水温は，12

月別のEOF解析の全変動の60%以上を占めるモード1のか月のうち9か月において，大蛇行期間の方が非蛇行期

空間成分は，このモード2の空間成分と類似しており，間に比べて有意に高かった（表-2）．また，全解析対象

この結果からもその重要性が分かる．伊豆大島南西部の期間の20年間の傾向で見ると7か月で上昇傾向が見られ

Out1の７月における6.8℃程度の年間の水温差（表-1）は，た（表-3）．黒潮大蛇行が長期で継続している2018年か

このモードに反映されていると考えられる．

ら2022年を除く15年間（2003～2017年）では，いずれの月でも長期の変動傾向は見られなかった（表-4）．

- 11 -

図-8

月別の水温の EOF 解析によるモード 1 の(a) 空間分布，(b) 時間変動．時間変動は，有意水準 5%の t 検定で経年的に有意な傾向がみられた場合に回帰直線を赤点線（期間：2003~2022 年）と緑点線（期間：2003～2017 年）で示している．

- 12 -

ではなく，いつでも起こり得ること示している．
さらに，これらの間の相関の季節性は，この暖水波及の季節性を示唆している．湾口への暖水波及に関する報
告は，夏季や冬季に関するものであり（日向ら，2001；
日向ら，2003），やはり季節性がある可能性がある．そのメカニズムについては，外洋水温の季節変動が支配している可能性や湾内からの影響に季節性がある可能性が考えられるが，実際にはよく分からない．
(4) 外洋水の水温が湾内水温に影響している可能性
伊豆大島南西部のOut1と湾内のIn1との間の水温の低い
図-9

相関は（図-9），湾内の伊豆大島南西部の変動との関係

東京湾周辺の各地点と伊豆大島南西部の Out1 とが湾口に比べて薄いことを示している．しかし，7，8月の間の月平均水温の相関係数．

の相関係数が0.6を超えていることは，これらの月に黒潮
大蛇行の影響が湾内へ波及している可能性を示している．

(2) 伊豆大島南西部の水温変動の要因について
月別のEOF解析によるモード1の空間成分（図-8a）は，

3.5

まとめ

伊豆大島南西部を中心とした地点で変動が大きい傾向を本章で得た結論は以下のとおりである：1）季節性を示した．伊豆大島南西部周辺の水温については，既存研除いた東京湾周辺の水温は，伊豆大島南西部で時間的に究（Kawabe and Yoneno，1987）から黒潮流路の影響を受大きく変動する特徴を有し，2）高水温が継続する期間

けていると考えられ，実際にOut1の水温は黒潮の大蛇行

は黒潮大蛇行期間に一致することを明らかにした．また，の有無によって有意に差があった（表-2）．また，水温3）伊豆大島南西部及び東京湾口との間では水温の空間の変動のしやすさには季節性がみられた（図-8a）．しか的な連続性があり，かつ，水温に高い相関がみられた．

しながら，黒潮の流路の季節変動に関しては，著者らの

4）東京湾内及び伊豆大島南西部との間に水温の相関は，知る限り，直接的に明示した報告例は見当たらず，これ季節によっては湾口と同程度であったが，湾口よりも低が，黒潮流路の変動によって形成されたものとは考えにい季節が多く見られた．
これらの結果は，黒潮が大蛇行流路を取ることで東京

くい．
伊豆大島周辺海域では，力学的不安定を引き起こすよ

湾周辺の外洋域の水温上昇がもたらされた可能性を示し

うな水塊密度の鉛直分布がある場合に独特な流動構造がている．また，その影響は，東京湾の湾口にまで強く及形成されることが知られている．すなわち，黒潮がこのび，湾内にも及んでいる可能性がある．これらの可能性

周辺に分布する海嶺上を通過する際，黒潮がこの密度分については，第４章で考えられる他の候補要因と比較し布と相互作用を引き起こして，水塊が鉛直的に混合されて検証する．

る（Masunaga et al., 2019; Masunaga et al., 2020）．また，黒潮によって周辺に発生するサブメソスケール渦も水塊の鉛直混合に影響すること，そしてこのサブメソスケール
渦は冬季に発達することが分かっている（内山ら，2013b；増永ら，2020）．このような作用が季節的に伊豆大島周辺で作用した結果，月別のEOF解析の時空間分布に季節性が見られたのかもしれない．
(3) 外洋水の水温が湾口水温に影響している可能性
伊豆大島南西部のOut1と湾口のIn5との間の水温の高い
相関により（図-9），伊豆大島南西部にもたらす水温上昇の影響が湾口にまで及んでいることが強く示唆された．
暖水が湾口へ波及することについては，これまでも既往の 研 究 で 言 わ れ て き た が （ 日 向 ら ，2001； 日 向 ら ，
2003），本論文の結果は，この現象が突発的な偶然のも- 13 -

表-2

東京湾周辺の各地点の月平均水温の黒潮大蛇行時（LM）と非大蛇行時（NLM）を分けた値のウィルコクソンの順位和検定の p 値（有意性は p 値<0.05 で判定．有意性がみられる場合を赤色で色付けしている），LM 時，
NLM 時の平均値とその差．

(a)湾内（In1）
項目
p値
LM
平均値
NLM
平均値
平均の差

Jan
0.779

Feb
0.904

Mar
0.091

Apr
0.207

May
0.091

Jun
0.033

Jul
0.261

Aug
0.851

Sep
0.757

Oct
0.588

Nov
0.014

Dec
0.393

9.86

9.14

11.32

14.79

19.00

22.51

26.07

27.79

24.59

20.34

17.37

13.17

9.79

9.02

10.44

13.89

18.16

21.34

25.61

27.49

24.82

20.18

16.60

12.72

0.07

0.11

0.87

0.90

0.84

1.18

0.46

0.30

-0.23

0.17

0.77

0.45

Jan
0.602

Feb
0.779

Mar
0.009

Apr
0.353

May
0.579

Jun
0.062

Jul
0.058

Aug
1.000

Sep
0.323

Oct
0.699

Nov
0.135

Dec
0.115

10.68

9.63

11.60

14.55

18.55

22.11

25.70

26.70

23.97

20.50

17.33

13.84

10.32

9.43

10.73

13.97

17.88

21.03

24.61

26.57

24.58

20.17

16.66

13.21

0.36

0.21

0.87

0.57

0.66

1.08

1.09

0.13

-0.61

0.33

0.68

0.63

Jan
0.968

Feb
0.831

Mar
0.207

Apr
0.179

May
0.968

Jun
0.015

Jul
0.241

Aug
0.305

Sep
0.877

Oct
0.699

Nov
0.135

Dec
0.938

11.32

10.33

11.78

14.57

17.35

21.40

24.55

26.25

24.05

20.47

17.77

14.33

11.24

10.14

11.28

13.82

17.40

20.12

23.74

25.76

24.24

20.39

17.22

14.01

0.08

0.19

0.50

0.75

-0.06

1.28

0.81

0.49

-0.19

0.07

0.55

0.32

Jan
0.153

Feb
0.002

Mar
0.036

Apr
0.779

May
0.968

Jun
0.062

Jul
0.126

Aug
0.208

Sep
0.699

Oct
0.081

Nov
0.227

Dec
0.183

15.15

15.01

14.10

14.84

17.49

20.96

24.17

25.72

24.38

21.77

19.45

17.03

14.41

13.18

12.88

14.65

17.50

20.21

23.46

25.20

24.16

20.98

18.83

16.24

0.73

1.83

1.22

0.19

-0.01

0.74

0.71

0.52

0.22

0.79

0.61

0.79

Jan
0.091

Feb
0.006

Mar
0.076

Apr
0.026

May
0.659

Jun
0.091

Jul
0.241

Aug
0.069

Sep
1.000

Oct
0.046

Nov
0.183

Dec
0.081

16.52

15.82

15.37

16.46

18.65

21.14

24.18

26.00

24.89

22.84

21.01

18.35

15.69

14.42

14.40

15.55

18.24

20.17

23.36

25.57

24.72

22.02

20.42

17.43

0.83

1.40

0.97

0.90

0.41

0.97

0.82

0.44

0.17

0.82

0.59

0.93

(b)湾内（In2）
項目
p値
LM
平均値
NLM
平均値
平均の差

(c)湾内（In3）
項目
p値
LM
平均値
NLM
平均値
平均の差

(d)湾口（In4）
項目
p値
LM
平均値
NLM
平均値
平均の差

(e)湾口（In5）
項目
p値
LM
平均値
NLM
平均値
平均の差

(f) 伊豆大島南西部（Out1）
項目
p値
LM
平均値
NLM
平均値
平均の差

Jan
0.009

Feb
0.002

Mar
0.006

Apr
0.002

May
0.062

Jun
0.051

Jul
0.008

Aug
0.082

Sep
0.002

Oct
0.000

Nov
0.000

Dec
0.000

18.56

17.81

17.72

17.96

20.44

22.81

25.90

26.82

26.92

25.04

23.05

20.66

16.52

15.59

15.78

16.66

19.09

20.97

23.90

25.63

24.82

22.85

21.16

18.51

2.04

2.23

1.95

1.30

1.35

1.84

2.00

1.19

2.10

2.19

1.89

2.14

- 14 -

表-3

東京湾周辺の各地点の月平均水温の長期トレンドの傾き（℃/年）（2003 年～2022 年）．色付きが有意な変動を持つ場合を示す（赤色は上昇傾向，青色が下降傾向）
．

地点名

Jan

Feb

Mar

Apr

May

Jun

Jul

Aug

Sep

Oct

Nov

Dec

In1

0.007

0.012

0.079

0.114

0.140

0.074

0.094

0.076

−0.005

0.013

0.001

−0.036

In2

0.030

0.026

0.069

0.068

0.090

0.072

0.115

0.054

−0.019

0.031

0.001

−0.019In3

0.004−0.002

0.035

0.085

0.049

0.072

0.093

0.102

0.019

0.015

−0.013−0.021In4−0.014

0.121

0.084

0.036

0.031

0.033

0.060

0.063

0.034

0.050

−0.006−0.004

In5

0.037

0.104

0.069

0.067

0.041

0.088

0.127

0.044

0.039

0.088

0.014

0.044

Out1

0.050

0.127

0.097

0.062

0.035

0.145

0.168

0.151

0.138

0.105

0.105

0.112

表-4

東京湾周辺の各地点の月平均水温の長期トレンドの傾き（℃/年）（2003 年～2017 年）．色付きが有意な変動を持つ場合を示す（赤色は上昇傾向，青色が下降傾向）
．

地点名

Jan

Feb

Mar

Apr

May

Jun

Jul

Aug

Sep

Oct

Nov

Dec

In1

0.007

0.001

0.036

0.111

0.153

−0.033

0.177

0.119

−0.0340.036−0.061−0.088

In2

0.026

0.022

0.029

0.048

0.074

−0.018

0.092

0.087

0.015

0.088

−0.069−0.072In3

0.017−0.025−0.004

0.068

0.078

−0.038

0.122

0.115

0.037

0.037

−0.081−0.044In4−0.1050.057−0.021

0.044

0.030

−0.055

0.014

0.072

0.034

0.026

−0.121−0.063In5−0.014

0.037

0.000

0.012

−0.015

0.011

0.160

0.045

0.048

0.084

−0.091−0.020Out1−0.125−0.030−0.051−0.042−0.139−0.024

0.071

0.108

0.046

−0.021−0.036−0.019タは，SSTデータに欠測が多く1日ごとのデータセットが4.東京湾の湾内と湾口の水温変動に影響する要因

得られないため，目的変数と説明変数のいずれも月平均
4.1

値を利用した．重回帰分析から分かる説明変数と目的変

はじめに

前章では東京湾周辺の水温が，湾口では外洋と同期し数の関係性については, 本論文では効果として記載した．

て変動し，湾内ではその同期が弱まるものの，外洋から

重回帰分析は，季節性の影響を除去するため，月ごとの影響を受けて変動している可能性を見出した．本章でに分けて実行した．説明変数については，上述の外洋水は，外洋だけでなく，大気温と河川流量を考慮して，この水温，大気温，そして河川流量の同じ月のデータだけ

れらの水温変動に影響する要因の特定を試みた．

でなく，熱輸送に係る時間的遅れを考慮するため，目的
変数の月に対して１か月前のデータも考慮した．この時

4.2間をずらすことは，前述した海水温から大気温への相互方法

作用の影響を除去する効果もある．

東京湾の湾内と湾口の水温として，湾内の3地点（In1～In3）と湾口の2地点（In4及びIn5）のSSTを考え，これ

水温，大気温，そして河川流量のそれぞれが目的変数

らを目的変数とした重回帰分析を行った．説明変数としの月と同じ月である場合と１か月前である場合を組み合ては，外洋水の水温，大気温，そして河川流量を考慮しわせたグループの数は計8つある（表-5）．説明変数を含た．外洋水の水温は，伊豆大島南西部（Out1）のSSTでまない帰無モデルを除くと，各グループの中から，任意代表させ，大気温は横浜気象台における月平均気温で代の説明変数を選択した組み合わせの数は計7個ある．異表させた．横浜気象台の大気温を用いた理由についてはなるグループ間でも同じ組み合わせが存在するため，こ2.2で説明している．河川流量は，水文水質データベースの重複を除くと全組み合わせの数は計26個となる．それ（http://www1.river.go.jp/）の東京湾へ流れ込む主要河川

ぞれの説明変数の組み合わせを１つのモデルとし，帰無の４つの観測点（石原，亀の子橋，菅間，流山）の河川

モデルも含めた計27個のモデルを重回帰分析した．
それぞれの重回帰分析モデルの良さは， AIC（Akaike's

流量データの和を用いた．ただし，解析対象としたデー- 15 -

表-5

東京湾の湾内と湾口の水温変動に影響する要因の検討を目的とした重回帰分析の説明変数の組み合わせパター
ンと使用した説明変数．
グループ名

説明変数

Group 1

同月の横浜気象台の気温，同月の Out1 の SST，同月の河川流量

Group 2

同月の横浜気象台の気温，同月の Out1 の SST，1 か月前の河川流量

Group 3

同月の横浜気象台の気温，1 か月前の Out1 の SST，同月の河川流量

Group 4

同月の横浜気象台の気温，1 か月前の Out1 の SST，1 か月前の河川流量

Group 5

1 か月前の横浜気象台の気温，同月の Out1 の SST，同月の河川流量

Group 6

1 か月前の横浜気象台の気温，同月の Out1 の SST，1 か月前の河川流量

Group 7

1 か月前の横浜気象台の気温，1 か月前の Out1 の SST，同月の河川流量

Group 8

1 か月前の横浜気象台の気温，1 か月前の Out1 の SST，1 か月前の河川流量

information criterion; Akaike, 1974）により評価した．AIC

al., 2021）．

は，本来，最適なモデルを評価するための規準であり，評価するモデルの中で最も小さなAICを取るモデルを最4.3

適モデルとして評価する．しかし，データ量が十分でな(1)外洋水の水温，大気温，河川流量結果

い場合や説明変数間の独立性が不確かな場合では，明瞭

外洋の水温は，季節的に変化があり，月の中での変動な規準として機能しない事もある．そこで，本論文では，

幅は3.6℃から6.8℃の範囲となっている（表-1c）．大気最適モデルだけでなく，それぞれのモデルにAICの差に

温は季節的に変動し，月の中での分布は４月と６月を除応じた重み付けをして平均化させたモデル（以下，平均

いて箱ひげ図の中に収まっている（図-10a）．河川流量

モデル；Burnham and Anderson, 2022）も用いて，説明変は，11月以降から冬季にかけて小さく，春季から10月ま数の確からしさを検討した．平均モデルによる説明変数

でにかけて大きい（図-10b）．また，外れ値が見られるの選択の解釈は保守的であり，これで有意な説明変数は，ことも河川流量の特徴である．

その効果の確からしさは強いものと判断できる．平均モ(2)説明変数が有意になる場所と季節

デルは，例えば，相関が強い底質の中で，底生生物の多各地点の水温に対して，外洋の水温との関係が有意に様性に影響する因子の推定に使われている（Hosokawa et

なる月の数は，湾口のIn5で顕著に多く，湾内，さらには

図-10

解析対象期間（2003～2022 年）における(a)横浜気象台の月平均気温の季節変動，(b)東京湾の月平均河川流量の季節変動．それぞれ box-and-whisker plot で分布を描いている．

- 16 -

湾奥へ向かうに従って少なくなっていた（表-6）．その(3)湾口の水温変動のモデル

効果は，２月，３月，４月，８月，及び11月では平均モ

外洋の水温の効果は，In5においていずれの月でも最適

デルでも有意である（表-6）と判断できる．

モデルで選択されており，その効果は正であった（図-一方，大気温との関係が有意になる月の数は，湾内の11）．また，その効果は，In4においても４月と５月を除地点で多い（表-7）．また，その効果は多くの月で平均

く月において最適モデルで正であった（図-12）．

モデルでも有意である．大気温が有意になる月は，湾口

大気温の効果は，In5で４月，７月，９月において最適

ではIn4の方がIn5よりも多い．

モデルで外洋水の水温と同程度の効果を有していた．一

河川流量と水温との関係が有意になる月の数は，外洋方，In4におけるその効果は，In5と比べると，外洋水のの水温と大気温が有意になる月の数に比べて明らかに少効果よりも大きな月も見られる．

ない（表-8）．しかし，湾内の地点では冬季に有意にな

河川流量は，In4及びIn5で３月と12月に負の効果を有る傾向にあり，平均モデルでも有意になる場合もあった．

していた．この結果は，河川流量が多い年に例年よりも冬季において効果が見られた河川流量は，水温よりも１

水温が低くなったことを意味している．

か月前のデータであることが特徴的である．
表-6

重回帰モデルにおいて Out1 が有意な説明変数として選択されたケース一覧． 同月が選択された場合を○，1か月前が選択された場合を◎としている．赤色は，平均モデルと最適モデルの両方で有意となった場合，黒色は最適モデルでのみ有意となった場合，青色は平均モデルでのみ有意となった場合．

説明変数

Jan

Feb

Mar

Apr

In1
In2

○

In3

表-7

◎

In4

○

○

○

In5

◎

○

○

○

May

Jun

○

○

○

○

◎

◎

○

◎

○

Aug

Sep

Oct

○

○

○

○

○

○

○

◎

○

○

Nov

Dec

○
○

○

重回帰モデルにおいて気温が有意な説明変数として選択されたケース一覧．詳細説明については表-6 を参照．

説明変数

Jan

Feb

Mar

Apr

May

In1

○

○

◎

○

○

In2

◎

○

◎

○

○

In3

◎

○

◎

◎

○

表-8

○

Jul

In4

◎

In5

○

Jun

Jul

Aug

○
○

○

○

○

○

Sep

Oct

Nov

Dec

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○
○

○

◎

○

◎

○

重回帰モデルにおいて河川流量が有意な説明変数として選択されたケース一覧．詳細説明については表-6 を参
照．

説明変数

Jan

Feb

Mar

In1

◎

◎

○

In2

◎

In3

◎

Apr

May

Jun

Jul

Aug

◎

Sep

Oct

Nov

Dec

○

◎

◎

○

◎
◎

In4

○

In5

○

◎

◎

- 17 -○

図-11

In5 における重回帰モデルの説明変数係数の値．点は係数の平均，棒線は平均±1.96SE（標準誤差）．黒が平均モデルの結果．青がベストモデルの結果．Out1_1：同月の Out1 の SST，Out1_2：1 か月前の Out1 の SST，
River_1：同月の河川流量，River_2：1 か月前の河川流量，Air_1：同月の横浜気象台の気温，Air_2：1 か月前の横浜気象台の気温．

図-12In4 における重回帰モデルの説明変数係数の値．詳細説明については図-11 を参照．

- 18 -

(4)湾内の水温変動のモデルて起きていることも明らかにした．

湾内における大気温の効果は，最適モデルで正であっ東京湾口における外洋水の東側からの流入はコリオリにた（図-13，14，15）．湾内の大気温は，冬季においてはよって説明される．このことから考えると，In5に対して

表層水温よりも低くなるが，夏季ではその差はほとんど西側に位置するIn4は，外洋水の影響を受けにくい地点で見られなくなった（図-16）．外洋水の正の効果もいくつある．また，In5に比べると外洋よりもやや離れているこかの月で見られ，In1の7月の最適モデルでは大気温の効ともあり，In4はIn5に比べて外洋の影響を受けにくく，果と同等な効果があり，8月の最適モデルでは大気温のこれらの結果，外洋水の水温が影響する月は少なくなっ

効果よりも大きかった（図-13）．河川の効果は，湾内でたものと考えられる．

は冬季に正になり，負の効果が６月，８月，及び９月に(2)外洋水の湾内表層水温への影響見られた（図-13，14，15）．つまり，湾内では，河川流

湾内の地点における重回帰分析の結果は，湾口に比べ量が多い年では，冬季では例年よりも水温が高くなり，て外洋水温が選択される月が少ないことを示した．一方

６月，８月，及び９月では例年よりも水温が低くなってで，大気温と河川流量が説明変数として選択される月がいることが統計的に示されている．

湾口に対して増えた．
湾内への湾口域からの流入量は，河川からの流入量に

4.4

考察

対 し て 少 な く と も 約20倍 あ る こ と が 知 ら れ て い る が(1)外洋水の湾口表層水温への影響（Hosokawa and Okura, 2022），それにもかかわらず，外重回帰分析は，外洋の水温変動が湾口の水温変動をよ

洋からの流入が湾内の水質に影響していることを明確にく説明できる因子であることを示した．東京湾口付近に示す知見はほとんどない．その要因の１つとして，東京おける外洋水の挙動については，東側から流入すること

湾では，三次元的に複雑な水塊構造が形成されているこが よ く 知 ら れ て お り （ 長 島 ・ 岡 崎 ，1979； 八 木 ら ，とが挙げられる（山尾，2004；鈴木，2010；日向ら，

2003），前章では，外洋と湾口の水温が同期して変動し

2000）．湾口域から湾内への流入は水深20 mよりも深いていることまでの過程を示した．本章の解析は，さらに，水深帯で起きており（Hosokawa and Okura, 2022），この

大気温と河川流量と比べても，外洋の水温変動が湾口付

流入が直接波及するのは，湾内の下層である（Yanagi

近の水温変動に対して支配的であることを明確にしたこand Hinata, 2004）．すなわち，外洋からの流入が湾内の表とになる．また，本解析結果は，この挙動が一年を通し層に直接波及するわけではない．

図-13In1 における重回帰モデルの説明変数係数の値．詳細説明については図-11 を参照．

- 19 -

図-14

In2 における重回帰モデルの説明変数係数の値．詳細説明については図-11 を参照．

図-15In3 における重回帰モデルの説明変数係数の値．詳細説明については図-11 を参照．

- 20 -

湾口から湾内へ流入する外洋水が湾内の表層に影響す影響したと考える方が自然である．しかし，そのメカニるのであれば，下層に流入した後に湾内での混合や熱のズムを示す知見は，今のところ見当たらない．

鉛直拡散により時間をかけて起きていることが予想され(4)大気温の影響る．そうであれば，同じ月もしくは１か月前の外洋の水

大気温の効果は，湾内ではほとんどの月で見られた．

温を説明変数として考慮した本モデルでは，その効果をしかし，この「統計的な効果」は，大気から湾内水温へ見出すことはできない．しかし，外洋水の影響が湾内での熱輸送の因果関係を表しているとは限らず，湾内水かも検出され，場合によっては大気温と河川流量の効果とら大気への熱輸送を反映している可能性もある．大気温

同等もしくはそれ以上の効果があることを見出した．この効果が選択されたのは，ほとんどが湾内水温と同じ月のことは，外洋水の湾内への影響を理解する上で重要なであり，１か月遅れの大気温が選択されたモデルはわず

点である．

かであることからも（表-7），この可能性は否定できな(3)河川流量の影響

い．

湾内の水温に対する河川流量の影響が季節によって正

大気温と表層水温の差には季節性が見られ（図-16），

負が逆転していた結果は興味深い点である．夏季の東京

この季節性は，小田ら（2008）による東京湾内における湾内では，表層で温かく底層で冷たくなる水温の鉛直構

多点の時系列解析の結果と一致している．冬季において造が生じる．その構造は，擾乱が起きることで壊されて，湾内水温が大気温よりも常に高いのであれば，統計的な

表層の水温が低下することはよく知られている（鈴木，正の効果は，湾内水から大気への熱輸送を反映している2013）．すなわち，夏季に擾乱を引き起こす要因は，表可能性がある．すなわち，冬季では，大気による冷却効

層水温に対して負の効果を持つ．河川流量は一般的に降果で湾内の水温が下げられている可能性がある．一方，雨量との相関が強く，台風等の強い降雨と大気擾乱が同夏季においては大気温と表層水温の差がほとんどないも時に生起するイベントがある場合は，統計解析に基づくのの，大気温は日内変動が大きく，日中では海水温より効果を河川からの出水による影響とそれ以外の影響に分も大気温の方が高くなる（小田ら，2008）．このことか離することは難しい．しかし，少なくとも，本論文の夏ら考えると，統計的な正の効果は，大気から湾内水への季のモデルは，この直接もしくは同時に生起した河川出

熱輸送の可能性を否定できない．

水の結果を反映した可能性が高い．

表層水温に対する大気温の統計的な正の効果は，これ一方で，冬季で見られた河川流量の効果は正であった．

らの間の熱輸送の可能性を残す．しかし，湾内水と大気

関東周辺における春季から秋季では，河川流量の増大はの両方に影響する共変量がある場合でも，やはり，統計

台風等のイベントに関連して生起し，河川流量の負の効的な効果として反映されてしまう．この共変量として効

果は，このイベントに伴う他の効果とともに複合的な作

いている可能性の１つとして，短波放射が考えられる．

用を反映した可能性を考察した．しかし，冬季は，河川

短波放射は，表層水を温めるのと同時に地表も温める．

流量が春季から秋季に比べて小さく（図-10b），また，

大気温は，地表の温度の影響を受けることはよく知られ擾乱を引き起こす他の因子と同時に生起することが考えた事実であり，短波放射が共変量として働いた結果，表にくい季節である．そもそも，冬季で見られた河川流量

層水温に対する大気温の統計的な正の効果が現れた可能の効果は，１か月前の流量によるものであることから，性は十分に考えられる．しかし，それが事実だとしても，他の因子の効果を反映しているものではなさそうである．

その影響を統計的に切り離すことは難しい．

このことから，河川流量の効果は，時間遅れで直接的に

図-16

東京湾内 In1 における夜間の海上気温（Air temp.）と衛星 SST の差分の推移- 21 -

6. あとがき(5)湾内の水温変動には結局何が効いているか？
湾内の水温変動に対する大気温の影響については，短波放射などの共変量として働く因子の影響が大きく，そ本研究は，20 年間蓄積されてきた水温データを統計解

れらの効果を分離することは難しい．しかし，少なくと析することで，東京湾の湾口と湾内の水温が外洋水からも，月によって見られた外洋水と河川の効果はあると判どのように，どの程度影響を受けているのか検証し，上断してよさそうである．

述の結論を得た．東京湾口への外洋水の影響があること

しかしながら，上で考察したとおり，外洋水の水温がを明確に示し，湾内についてもその可能性を示したこと

湾内の水温に影響するメカニズムとして，湾内への流入は，本論文による初めての成果である．これは，長期に後の混合や熱の鉛直拡散によるものが考えられた．この蓄積されてきたデータのお陰である．

メカニズムを通じたその影響は，時間をかけて生じるでまた，本論文で解析対象とした SST データが東京湾内あろう．そうであれば，せいぜい１か月遅れまでしか考の水温変動の解明に寄与したことも重要な点である．本慮していない今回のモデルではその影響を考慮すること

研究の手法は，東京湾だけでなく他の半閉鎖性海域を対はできない．この定量性の詳細な解明は，数値解析等の象とした水温変動の解明に応用できる．特に，過去に水手法を用いる必要がある．

質観測が行われていない空白域では，その応用は効果的な方法であり，本論文による解析手法は参考になるであ

4.5

ろう．

まとめ

本章では，東京湾の湾内と湾口の水温変動に影響する

しかし，それでも課題はまだ残る．第３章では，伊豆要因の検討を目的とした重回帰分析を行った．その結果

大島南西部を中心とした流動が季節性を持っている可能得られた本章の結論は以下のとおりである：1）東京湾性を示したが，その理由については言及できていない．

口の水温変動は外洋の水温変動によってよく説明される

この季節性は，東京湾への外洋水の波及の影響を考える

こと，2）湾内の水温変動は，湾口に比べると説明力は上では重要である．
また，外洋水の直接的な影響が表層水温に表れにくい

下がるものの外洋で説明できることを示した．

可能性がある．巨大な人口を抱える東京湾周辺においては，湾内の水環境が最大の関心事であり，外洋水が間接

5. 結論的に影響しているのであれば，それがどのようにどの程本論文では，衛星によって広域的かつ 20 年以上の長期度影響しているのか知ることが重要である．東京湾内のにわたって観測されている SST を用い，外洋水が東京湾

水温変動を理解する上では，外洋水の影響を捉えられるの水温変動に影響する要因について検討した．

よう，解析領域を極力沖合まで広げ，湾内と外洋の相互第３章では，東京湾周辺の水温の時空間変動の特徴に作用が起きている湾口付近の流動や水質の知見を検証材

着目することで， 1）黒潮が大蛇行流路を取ることで，料として取り入れ，かつ，三次元的な水質・流動構造を

東京湾周辺の外洋域の水温上昇がもたらされた可能性が長期にわたる再現性して，長期の熱収支をうまく説明であり，2）その影響は東京湾の湾口にまで強く及んでいきるようモデル化を行うことが鍵になると考えられる．

ることを示した．

この上では，港湾空港技術研究所が東京湾フェリー株式

第４章では，外洋水の影響の程度を明らかにするため，会社の協力の下で実施している湾口における水質・流動

統計的手法により大気温及び河川流量の影響と比較し，の長期観測の知見（Hosokawa and Okura, 2022）やデータ考察を深めた．この結果，3）東京湾口の水温変動は，（UMI-POCHI，https://pari.mpat.go.jp/bdhome/） の 重 要 性

やはり，外洋の水温変動の影響を受けている可能性が高が大きいであろう．

い．ここまでの湾口に関する知見をまとめると，東京湾（2023年11月6日受付）

口では，過去 20 年において水温が上昇傾向にあるものの，
これは黒潮大蛇行の影響による可能性が高い．一方で，謝辞

4）東京湾内の水温変動は，河川や大気からの熱輸送も本研究で扱った衛星データによる海表面水温は，しくは短波放射の影響を相対的に強く受けている可能性

NASA Ocean Color（https://oceancolor.gsfc.nasa.gov/）からがある．これらには，地球温暖化と関連している可能性

取 得 し た ． 大 気 温 デ ー タ は ， 気 象 庁はまだ残る．しかし，外洋の水温変動も影響している可（https://www.jma.go.jp/jma/index.html）から取得した．地

能性は十分に残されている．

衡 流 デ ー タ は ，Global Ocean Gridded L 4 Sea Surface- 22 -

Heights And Derived Variables Reprocessed 1993 Ongoing

林俊裕（2017）：水温上昇がのり養殖に及ぼす影響，東（https://doi.org/10.48670/moi-00148）のプロダクトを使用

京湾の漁業と環境，第8号，pp.22-23．

した．東京湾の河川流量データは，水文水質データベー

林俊裕・宮山俊（2019）：東京湾三番瀬ノリ養殖漁場にス（http://www1.river.go.jp/）から取得した．東京湾内のおける秋季の水温変化の特徴，千葉県水産総合研究

海上気温データは東京湾環境情報センター

センター研究報告，13号，pp.27-34．

（https://www.tbeic.go.jp/MonitoringPost/Top） か ら 取 得 し伴野雅之・栗山善昭・武若聡（2016）：波崎海岸におけた．東京湾の水温変動の要因については，海洋汚染防除

る汀線の長期的前進傾向，港湾空港技術研究所資料，

研究グループの松本大輝研究官から，議論を通じて有益

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付録A

2003～2022年の各月における月平均SST分布．

図-A.1

2003～2022 年の各月における月平均 SST 分布（単位は℃）．

- 25 -

図-A.1

2003～2022 年の各月における月平均 SST 分布（単位は℃）．

- 26 -

図-A.1

2003～2022 年の各月における月平均 SST 分布（単位は℃）．

- 27 -

図-A.1

2003～2022 年の各月における月平均 SST 分布（単位は℃）．

- 28 -

図-A.1

2003～2022 年の各月における月平均 SST 分布（単位は℃）．

- 29 -

図-A.1

2003～2022 年の各月における月平均 SST 分布（単位は℃）．

- 30 -

港湾空港技術研究所資料

No.1416

２０２４．３

編集兼発行人

国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所

発

港 湾 空 港 技 術 研 究 所

行

所

横 須 賀 市 長 瀬 ３ 丁 目 １ 番 １ 号
TEL. 046(844)5040 URL. https://www.pari.go.jp/

C （2024）by MPAT
Copyright ○All rights reserved. No part of this book must be reproduced by any means without the written
permission of the President of MPAT
この資料は、海上・港湾・航空技術研究所理事長の承認を得て刊行したものである。したがって、
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