Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
2）社団法人日本鉄鋼連盟（2009）.

「転炉系製鋼スラグ海域利用の手引き」

3) Futatsuka, T., Shitogiden, K., Miki, T., Nagasaka, T., Hino, M., ISIJ Int. 44, 753–761 (2004)

“Dissolution behavior of nutrition elements from steelmaking slag into seawater”

4) M. P. Javellana, I. Jawed, Cem. Concr. Res. 12, 399–403 (1982)

“Extraction of free lime in Portland cement and clinker by ethylene glycol”

5) P. Arjunan, A. Kumar, Cem. Concr. Res. 24, 343-352 (1994)

“Rapid techniques for determination of free lime and free magnesia in cement clinker and portlandite in hydrates”

6) R. N. Yong, V. R. Ouhadi, Appl. Clay Sci. 35, 238-249 (2007)

“Experimental study on instability of bases on natural and lime/cement-stabilized clayey soils”

7) C. Shi, R.L. Day, Cem. Concr. Res. 30, 607–613 (2000)

“Pozzolanic reaction in the presence of chemical activators Part II. Reaction products and mechanism”

8) Japan Cement Association, Japan Cement Association Standard, JCAS I-01:1997, Tokyo (1997)

「遊離酸化カルシウムの定量方法」

9）朱小華 他，沿岸海洋研究，37，59-67（1997）「広島湾における底層懸濁物質の濃度変動」

10) Hoch A. R., Reddy, M. M., Aiken, G. R., Geochimica et Cosmochimica Acta, 64, 61-72 (2000).

“Calcite crystal growth inhibition by humic substances with emphasis on hydrophobic acids from the Florida Everglades”
（２）干潟・藻場生態系における基礎生産と構造の解明

広島大学
環境安全センター	西嶋 渉
環境安全センター	奥田 哲士
大学院工学研究院・物質化学システム専攻	中井 智司
大学院生物圈科学研究科環境循環系制御学専攻	山本 民次
大学院生物圈科学研究科環境循環系制御学専攻	佐々木 晶子（平成23～24年度）
大学院工学研究院エネルギー・環境部門	陸田 秀実（平成24～25年度）
宇部工業高等専門学校
物質工学科	中野 陽一（平成24年度）
米子工業高等専門学校
物質工学科	中野 陽一（平成25年度）
物質工学科	藤井 貴敏（平成25年度のみ）
＜研究協力者＞
広島大学
工学研究院エネルギー・環境部門	陸田 秀実（平成23年度）
宇部工業高等専門学校
物質工学科	中野 陽一（平成23年度）
平成23～25年度累計予算額：69,837千円（うち、平成25年度予算額：21,219千円）
予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

製鋼スラグと浚渫土の混合土壌（スラグ区）を用いて造成した干潟・藻場生態系構造を物質フロー解析を含めて対照区として設定したケイ砂と浚渫土の混合土壌（ケイ砂区）との比較において評価・解析した。潮間帯の中央付近を想定した3/100傾斜の干満・波のある干潟をマイクロコズム内に再現した。一次生産という視点では、脱リンスラグ区では、ケイ砂区に比べ、造成初期の微細藻の増殖が顕著であったが、その後はケイ砂区と個体数、構成種に顕著な違いはないことが明らかとなる一方で、脱リンスラグ区では大型付着藻類であるアオサ類が顕著に繁茂し、土壌硬度の高いスラグ区での土壌の安定性が大型藻類の増殖を促したと推定された。一方、潮下帯を再現したマイクロコズムにおけるアマモの生育試験からは、脱リンスラグでは間隙水のpH上昇は起こったものの、スラグ単独および浚渫土を混合した系でも固化は起こらずアマモが生育・成長し、浚渫土の混合によって成長が促進されることを明らかにできた。さらに栄養株の活着と種子の発芽試験においても、スラグ混合土壌の天然土代替としての有効性が示され、特に浚渫土30～40％の含有率のスラグ混合土壌が効果的であることという結果が得られた。これらの結果を基に、干潟・藻場の造成に利用される製鋼スラグから溶出する物質の時空間的な動態と生態系に及ぼす影響を評価するための数値シミュレーションモデルを構築、生物も含めた物質循環を数値化し、干
潟・薬場域に投入された製鋼スラグから溶出する各種物質濃度を予想できるツールを開発できた。以上の結果によって、脱リンスラグを砂代替に用いて浚渫土と混合した土壌は、土壌硬度が砂を基盤とした混合土壌より高く土壌の安定性が高まるため干潟造成に利用した場合流動条件によっては大型薬類の増殖が起こり特徴的な生態系が形成される一方で、薬場造成ではアマモの生育基盤として十分砂代替として利用できることを明らかにできた。

[キーワード]

製鋼スラグ、浚渫土、生態系、アマモ、生物生息基盤

### 1. はじめに

製鋼スラグと浚渫土の組み合わせによる干潟・藻場造成に関する研究において、サブテーマ1では製鋼スラグと浚渫土の組み合わせにおける複雑な反応や物質フローの解明を行ったが、サブテーマ2では製鋼スラグと浚渫土の組み合わせにおける複雑な反応や物質フローが結果として、そこで形成される生態系へ及ぼす影響の解析を行うこととしていた。

## 2 ．研究開発目的

製鋼スラグと浚渫土の混合土壌の干潟・藻場生態系の造成土壌としての特性を基礎生産機能に及ぼす影響と生態系全体の構造に及ぼす影響の両面から評価する。さらに生態系の評価結果を物質フロー、土壌環境の視点から解析する。またそれらの結果を基に、干潟・藻場の造成に利用される製鋼スラグから溶出する物質の時空間的な動態と生態系に及ぼす影響を評価するための数値シミュレーションモデルを構築する。

### 3. 研究開発方法

## (1) 天然・人工干潟生態系の評価

製鋼スラグと浚渫土の混合土壌を用いて実験的に造成する干潟生態系を評価する上での基礎的な情報を得るために、周辺海域の自然干潟及び人工干潟において土壌環境と底生生物の関係について調査するとともに人工的に造成された干潟生態系の特性を調査した。土壌環境と底生生物の関係についての調査は、干潟マイクロコズム設置海域である安芸灘の4か所の自然干潟（竹原市ハチの干潟、広西大川河口、三津口湾、松永湾藤井川河口）で行った。互いに100 m以上離れた調査点を1か所の干潟につき8-9点設計、各点の土壌の深さ2.5 cmの場所でpH、ORP、塩分濃度、ベーンせん断応力を測定した。土壌中の含水率と強熱減量、及び粒度組成を調べるため、φ48 mmのPVCパイプを深さ5 cmまで2回挿して土壌を採取し冷凍保存した。底生生物用のサンプルは、φ140 mmのPVCパイプを5 cm挿して採集し、70%エタノールで保存した。採集した全ベントスを埋在性と表在性に分け（明白に埋在性、表在性と区分できないベントスは除外）、各グループの種数と密度に対する土壌環境の関係を調べた。その際に、一般化線形混合モデルを用いた。このモデルでは、種数と密度の頻度分布を負の二項分布と仮定し、干潟の場所をランダム要因とした。また、土壌環境因子間の交互作用についても検討した。変数の有効性の検証には尤度比検定を用いた。

一方、人工的に造成された干潟生態系の特性評価については、太田川放水路に2010年3月に造成された人工干潟と類似土壤組成を持つ同放水路内の自然干潟3か所において実施した。土壤調査用
のサンプルはφ65 mm PVCパイプにより採取し、底生生物用の土壌サンプルは、25×25×25cmのコドラートを用いて同一地点で3か所採取した。

## (2) 潮間帯への敷設を想定した脱リンスラグを活用して造成した干潟環境と生態系（干潟マイクロコズムⅠ）

マイクロコズム実験のための実験場は呉市阿賀マリノポリス埋め立て地内（図(2)-1、呉市阿賀南7-7503-13）にあり、実験場の北側岸壁から約20 m沖合（広湾）の海底上約50cmの高さに海水取水口を設置し、ポンプにより海水を施設内の容量3トンの貯水タンクに汲み上げた。貯水タンクの水位は約3mの高さにあり、タンクから各種実験水槽まで水位差により給水し、水槽内に設置された排水口をオーバーフローした海水を海に返す方式により、実験水槽に連続して天然海水を掛け流した。当該研究で用いる掛け流し水槽によるマイクロコズム実験システムのアマモ生育に対する適正評価の一環として、実験水槽へ供給する海水温を水温計（アレック電子製COMPACT-CT）により1分間隔で連続してモニタリングし、天然藻場内との比較も行った。

図(2)-1 呉市阿賀マリノポリス地区における阿賀臨海実験場

阿賀臨海実験場における海水貯水タンク内の水温の経時変化を図(2)-2に示す。水温は1日の間でも時間的にかなり変動するが、年間を通してみれば1月から2月にかけて9～10℃で最低となり、9月頃25～27℃で最も高い傾向である。アマモは8月以降の高水温期になると衰退期となって株数や株長が減少し、30℃以上の水温が数日間続くと枯死する $ ^{1} $ 。実験水槽に海水を供給する貯水タンク内の水温は最大でも約27℃であって、アマモの生育を妨げる水温まで上昇していない。天然藻場との比較では、広島県呉市安浦町三津口湾の藻場内で測定された水温は最低で約10℃、最高水温は25～27℃であった。これらのことから、当該実験で用いた水槽による藻場マイクロコズム実験システムは天然アマモ場の水温環境をよく再現でき、アマモの生育に適した環境下における水槽実験であったと推察される。
図(2)-2 阿賀臨海実験場における海水貯水タンク内の水温の経時変化

潮間帯の中央付近を想定した3/100傾斜の干満・波のある干潟をマイクロコズム内に再現した。干潟マイクロコズムは阿賀臨海実験場に2系列設置し、浚渫土8%を混合した脱リンスラグ及びケイ砂の系をそれぞれ敷設し、濾過海水を掛け流した（図(2)-3、4）。濾過海水を実際の干満の周期にて給水・排水し、沖側（図(2)-3左側）に設置されている造波装置を用いて波高7 cm以下の波を再現した。

堆積物の中央粒径の変化によって、底生生物の種数や密度に対するpH及びORPの影響は変化する（底生生物の種数、密度を目的変数、中央粒径、せん断応力、pH、ORPを説明変数（p < 0.05、交互作用項を含む）とする一般化線形混合モデルに対する尤度比検定）。この影響を等しくし、それ以外の土壤環境因子が底生生物に与える影響を検出するため、この実験に使用したスラグ及びケイ砂の粒度組成はほぼ同じになるように合わせた（図(2)-5）。

第一回目は浚渫土8%を混合した脱リンスラグ及びケイ砂の系をそれぞれ敷設し、濾過海水を掛け流した。試験は2012年6月25日から始め、368日間稼働させた。

図(2)-3 干潟マイクロコズムの概要
図(2)-4 干潟マイクロコズムと外観写真

粒子の直径 (mm)

図(2)-5 実験に用いた脱リンスラグ（白四角）とケイ砂（黒四角）の粒径加積曲線

## 1 ）土壌特性・間隙水の水質の変化

2012年7月9日（稼働後14日目）から間隙水のpH、ORP、Ca、Mg濃度、土壌せん断応力、を測定した。海水注水直後の2012年6月21日と、8月31日、10月10日のみNO_{3}-N、NO_{2}-N、NH_{4}-N、PO_{4}-P、SiO_{2}-Siを土壌の直上、土壌の深さ1、5、10、20 cmで測定した。NH_{4}-Nはさらに2013年6月28日にも測定した。
## 2 ）薬類およびベントス叢の変化

干潟生態系を形成する生物叢については、大型藻類および底生生物に対する定性評価と付着藻類およびマクロベントス（大型底生動物）の定量評価を行った。定性評価については大型藻類および底生生物が発生し始めた2012年10月2日（稼働後99日目）から約半月ごとに行ったが、ここでは10分×人区 $ ^{-1} $ の観察結果に基づいて評価した。定量調査については、2012年10月1日（稼働後98日目）から2013年6月28日（稼働後368日目）まで1カ月に1回程度、10×10×10cmのコドラートにより各区3カ所から土壌を採取し、目合い1mmのふるいの上に残った残渣を70%エタノールで固定し、生物を種同定および計数を行った。また、スラグによる食物網を介した生物群集への影響を調べるため、2012年10月から2013年6月までに採集した各生物のδ $ ^{13} $ C及びδ $ ^{15} $ Nの安定同位体比を測定した。また、付着微細藻類の評価のためにコドラートにより表層土壌を採取後、最終濃度5%ホルマリンで固定し、種組成および計数を行った。

また、種構成による生物叢把握の補完的に分析として土壌表面のクロロフィルa濃度を測定した。沖側（図(2)-3左側）から1.25、2.5、3.75 mの3カ所の表層土壌について、面積1×1 cm、深さ5 mmを採取し、クロロフィルa濃度を90%アセトン抽出後、吸光光度法（U-2001形ダブルビーム分光光度計・株式会社日立ハイテクノロジーズ）により測定した。さらに、光合成活性指標を携帯式クロロフィル蛍光測定器PAM（Pulse Amplitude Modulation；AP-P100、アクアペン）によるFm、Fv値を3回繰り返して測定し、計算により求めた。PAM測定に際しては、実験容器に光が入らないよう隙間なく暗幕をかけて薬緑体を30分間暗順応させた。この状態でアクアペンのプローブ先端が土壌表面に接触するまで差し込み、Ft値（瞬時値でクロロフィル量に比例）を測定した後、プローブの位置を変え、Qy値（Fv/Fm、光合成活性に比例）を測定した。

## 3 ）リン循環に基づく大型藻類と付着微細珪藻の競合の解明

干潟マイクロコズムに形成された低次生態系を表現するために数値生態系モデルを作成し、それぞれの実験区における特にリンに着目し、その循環の違いについて解析した。土壌表面に増殖した底生微細藻類のほとんどが珪藻であり、スラグ区ではアオサが高被度で土壌表面を覆ったため、一次生産者として、底生微細珪藻（BMA）とアオサ（Ulva）をコンパートメントとして取り上げた。また、動物性ベントスは、堆積物食者（DEB）とろ過食者（FIB）とし、リンの形態をリン酸（DIP）、溶存有機態リン（DOP）、デトライタス態リン（Det-P）の三態として、生物体も含めた系内でのリン循環を計算した。数値モデルのフレームワークを図(2)-6に示す。BMAやUlvaによるリンの取り込みと増殖、DEBやFIBによる餌の捕食・摂食、DOPやDet-Pの分解などについては文献値を用いた。モデルに使用した式等について以下に記述する。

DIP の溶出フラックスは実測による。干潟マイクロコズムでの試験が終了した 2013 年 6 月 28 日に、直径 7.3 cm、長さ 33.4 cm のアクリルコアを用いて土壌のコアサンプルを採取した。コアサンプルは、1.25、2.50、3.75 m 地点のスラグ区・ケイ砂区について、また、表層の微細藻類等生物の影響をみるために表層泥 1 cm を取り除いたサンプルと何もしていないサンプルを各 1 本ずつ計 12 本採取した。また、スラグ区に繁茂していたアオサはすべて取り除いて行った。試験はコアサンプル上に現場導入海水を同じ容積になるよう注ぎ止水系で行い、開始から 4 時間後にそれぞれ採水し、0.45 μm のフィルターでろ過した試料を Auto Analyzer で PO_{4}-P を測定した。
また、初期値としてコアサンプルに注いだ現場海水の$\mathrm{PO}_{4}-\mathrm{P}$ 濃度も同様に測定した。

測定後、表層泥を取り除いたコアサンプルの溶出物質量から表層泥のあるコアサンプルの溶出物質量を除算することにより表層微細藻類による栄養塩の取り込み量とした。つまり、この値が正の場合は「藻類による取り込み量」＞「バクテリアによる分解・溶出」となり、負の場合は逆に「藻類による取り込み量」＜「バクテリアによる分解・溶出」と見なした。

図(2)-6 数值モデルのフレームワーク

## · 底生微細藻（BMA）

$ \frac{dBMA}{dt}=VF\left[BMA\right] $ 光合成(增殖) $ -MF\left[BMA\right] $ 枯死 $ -IF\left[DEB\right] $ 摄食

光合成 VF $$ BMA $$ (mol·Day $ ^{-1} $ )

$$ VF[BMA]=eDIP[BMA]\times\min(el[BMA],et[BMA]) $$

ここで、

et $$ BMA $$ ：底生微細藻類の増殖に対する泥温の影響（一）

eDIP[BMA]：底生微細藻類の増殖に対する PO_{4}-P 濃度の影響（一）

eI $$ BMA $$ ：底生微細藻類の増殖に対する光量の影響（一）

とした。

et $$ BMA $$ 、eDIP $$ BMA $$ 、eI $$ BMA $$ は、それぞれ次式で表わした。

$$ e t\big[B M A\big]=\exp\big(t e\times T s\big) $$

$$ eDIP\big[BMA\big]=\frac{DIP}{ks\big[BMA\big]+DIP} $$
$$ eI\big[BMA\big]=\frac{I}{I opt\big[BMA\big]}\times\exp\Bigg(1-\frac{I}{I opt\big[BMA\big]}\Bigg) $$

· 枯死 MF $$ BMA $$ （mol Day $ ^{-1} $ ）

$$ MF\big[BMA\big]=Mt0\big[BMA\big]\times\exp\big(te\times Ts\big)\times BMA\times A\nu $$

・MtO $$ BMA $$ ：水温 $ 0^{\circ}C $ における底生微細藻類の枯死速度 $ (Day^{-1}) $

堆積物食ベントスによる摂食 VF $$ DEB $$ _{BMA} : $ \mu $ mol day $ ^{-1} $

$$ VF\big[DEB\big]_{BMA}=IN\big[DEB\big]\times DEB\times A\nu $$

$$ IN\big[DEB\big]=INt0[DEB]\times\exp\big(te\times Ts\big) $$

・ IN[DEB] ： 堆積物食者の摂食速度

・ベントス

ベントス態リン量（DEB、FIB）は、神戸市環境局 $$ 2 $$ の調査結果を参考にして湿重量当たりのリン量（μmol P g $ ^{-1} $ ）を求めた。

・堆積物食ベントス

$$ \frac{dDEB}{dt}=VF\big[DEB\big] 摂食 -MF\big[FIB\big] 枯死 -UF\big[FIB\big] 尿排泄 -EF\big[FIB\big] 糞排泄 $$

摄食

· 堆積物中の Det-P の摂食 VF[DEB] : $ \mu $ mol day $ ^{-1} $

$$ VF\big[DEB\big]_{DetP}=IN\big[DEB\big]\times SL\big[DEB\big]_{DetP}\times DEB\times A\nu $$

$$ IN\big[DEB\big]=INt0[DEB]\times\exp\big(te\times Ts\big) $$

枯死 MF[DEB] : $ \mu $ mol day $ ^{-1} $

$$ MF\big[DEB\big]=Mt0[DEB]\times exp(te\times Ts)\times DEB\times A\nu $$

尿排泄 $ UF[DEB]: \mu mol day^{-1} $

$$ UF\big[DEB\big]=Ut0[DEB]\times exp(te\times Ts)\times DEB\times A\nu $$

粪排泄 $ EF[DEB]: \mu mol day^{-1} $

$$ EF\big[DEB\big]=DEB\times A\nu\times\big(V\big[DEB\big]_{DetP}\times E\big[DEB\big]_{DetP}+V\big[DEB\big]_{BMA}\times V\big[DEB\big]_{BMA}\big) $$
$$ V\big[DEB\big]=IN\big[DEB\big]\times SL\big[DEB\big] $$

E[DEB] : 排泄率

・ろ過摂食ベントス

$$ \frac{dFIB}{dt}=VF[FIB] 摃食 -MF[FIB] 枯死 -UF[FIB] 尿排泄 -EF[FIB] 糞排泄 $$

摄食

・水中からの Det-P の摂食 VF[DEB] : $ \mu $ mol day $ ^{-1} $

$$ VF\big[FIB\big]_{wDetP}=IN\big[FIB\big]\times SL\big[FIB\big]_{wDetP}\times FIB\times A\nu $$

$$ IN\big[FIB\big]=INt0[FIB]\times exp\big(te\times Ts\big) $$

枯死 $ MF[FIB] $ : $ \mu \, mol \, day^{-1} $

$$ MF\big[FIB\big]=Mt0[FIB]\times exp(te\times Ts)\times FIB\times A\nu $$

尿排泄 $ UF[FIB]: \mu mol day^{-1} $

$$ UF\big[FIB\big]=Ut0[FIB]\times exp(te\times Ts)\times FIB\times A\nu $$

粪排泄 $ EF[FIB]: \mu mol day^{-1} $

$$ EF\big[FIB\big]=FIB\times A\nu\times\big(V\big[FIB\big]_{DetP}\times E\big[FIB\big]_{DetP}+V\big[FIB\big]_{BMA}\times V\big[FIB\big]_{BMA}\big) $$

$$ V\big[FIB\big]=IN\big[FIB\big]\times SL\big[FIB\big] $$

E [FIB]はそれぞれ、堆積物食者の摂取した各餌に対する排泄率とし、0から1の間で変動する。

・アオサ (Ulva)
$ \frac{dUlva}{dt}=VF[Ulva] $ 光合成-MF[Ulva]枯死
光合成 VF $$ BMA $$ (mol·Day $ ^{-1} $ )

VF $$ Ulva $$ = VtO $$ Ulva $$ × et $$ Ulva $$ × min(eDIP $$ Ulva $$ , el $$ Ulva $$ ) × Ulva × AV

ここで、

VtO $$ Ulva $$ : 水温 0℃におけるアオサの増殖速度 (Day $ ^{-1} $ )

et $$ Ulva $$ : アオサの増殖に対する泥温の影響（一）

eDIP $$ Ulva $$ : アオサの増殖に対する PO $ _{4} $ -P 濃度の影響（一）

eI $$ Ulva $$ : アオサの増殖に対する光量の影響（一）

とした。
et $$ Ulva $$ 、eDIP $$ Ulva $$ 、eI $$ Ulva $$ は、それぞれ次式で表わした。

$$ et[Ulva]=\exp(te\times Ts) $$

$$ eDIP[Ulva]=\frac{DIP}{ks[Ulva]+DIP} $$

$$ el[Ulva]=\frac{I}{I opt[Ulva]}\times\exp(1-\frac{I}{I opt[Ulva]}) $$

· 枯死 MF[Ulva]（mol Day $ ^{-1} $ ）

$$ MF[Ulva]=Mt0[Ulva]\times\exp(te\times Ts)\times Ulva\times A\nu $$

・MtO $$ Ulva $$ ：水温 $ 0^{\circ}C $ におけるアオサの枯死速度 $ (Day^{-1}) $

• Det−P

$ \frac{dDetP}{dt}= $ 底生微細藻の枯死＋アオサの枯死＋ベントスの排糞＋ベントスの枯死－水中からの沈降

- 堆積物食ベントスによる摂食－分解(DOP、DIP)

底生微細藻の枯死、ベントスの排糞、ベントスの枯死、ベントスによる摂食・上記

分解 KF[DetP]

$$ K F\big[D e t P\big]_{D O P}=K t0\big[D e t P\big]\times\exp\big(t e\times T s\big)\times D e t P\times V\times1.5 $$

$$ K F\big[D e t P\big]_{D I P}=K t0\big[D e t P\big]\times\exp\big(t e\times T s\big)\times D e t P\times V $$

· DIP

$ \frac{dDIP}{dt}= $ 堆積物食ベントスによる排尿＋分解(DetP、DOP)－光合成(BMA、Ulva)

-水中への溶出

堆積物食ベントスによる排尿＋分解(DetP、DOP)－光合成(BMA)・上記

水中への溶出（ケイ砂区・スラグ区それぞれの上向きフラックス・フィックの拡散方程式 $ ^{12)} $ ）

$$ J=-\phi D^{\prime}\Bigg(\frac{\partial C}{\partial z}\Bigg) $$

ここで、

$ \phi $ : 空隙率 (—)

D：堆積物全体に対する拡散係数 $ \left(\mathrm{m}^{2}\cdot\mathrm{s}^{-1}\right) $

C : 溶存物質濃度 (mol)

z : 厚み (m)

$$ \phi=\frac{\rho}{\rho+\left(1-\omega\right)/\omega} $$

ρ : 乾泥の密度 (kg · m⁻³)

$ \omega $ : 含水率 (\%)
$$ D^{\prime}=\left(\frac{1}{F\phi}\right)D_{0}^{\ t} $$

$$ F:formation factor\text{—} $$

$ D_{0}^{t} $ : t℃における分子拡散係数 $ \left(\mathrm{m}^{2} \cdot \mathrm{s}^{-1}\right) $

$$ F=\phi^{-n} $$

$$ D_{0}t={D_{o}}^{o}(1+at) $$

$ D_{0}^{0}:0^{\circ}C $ における分子拡散係数 $ \left(\mathrm{m}^{2}\cdot\mathrm{s}^{-1}\right) $

$$ a: 定数 ( 陽イオン 0.048、陰イオン 0.040) $$

本モデルで使用したパラメータを表(2)-1に示す。多くは $ ^{3),4)} $ から引用した。また、アオサの $ V_{max} $ （12.24～27.42）と $ K_{s} $ （9.46～10.79）は[5]から得られた実験結果よりチューニングして設定した。フラックスを求める際のdCや $ \phi $ といった値は本研究より実験的に求めた値を使用した。

表(2)-1 数值モデルに用いたパラメータ

symbols	Definitions	Value	Unit	Reference
te	Coefficient of temperature effect	0.069	-
Kt0[DetP]DOP	Decomposition rate of DetP to DOP at 0℃	0.000008	day-1	tuning
Kt0[DetP]DP	Decomposition rate of DetP to DIP at 0℃	0.00002	day-1	tuning
Kt0[DOP]DP	Decomposition rate of DOP to DIP at 0℃	0.0005	day-1	tuning
D[P]	Diffusion coefficient of phosphorus	4.20E-05	μmolP day-1	Wang et al. (2003b)
Vt0[BMA]	Growth rate of benthic micro algae at 0℃	0.01	m day-1	Wang et al. (2003b)
Ks[BMA]	Half-saturation constant for phosphorus uptake of benthic micro algae	45	μmolP day-1	後藤ほか (2004)
Mt0[BMA]	Mortality rate of benthic micro algae at 0℃	0.02	day-1	後藤ほか (2004)
Vmax[Ulva]	Maximum growth rate of Ulva	27.42	m day-1	Luo et al. (2012)
Ks[Ulva]	Half-saturation constant for phosphorus uptake of Ulva	9.46	μmolP day-1	Luo et al. (2012)
INT0[FIB]	Maximum growth rate of filter feeder benthos at 0℃	0.01	day-1	tuning
Mt0[FIB]	Mortality rate of filter feeder benthos at 0℃	0.001	day-1	Pape et al. (1999)
Ut0[FIB]	Excretion rate of filter feeder benthos at 0℃	0.003	day-1	Pape et al. (1999)
SMax[FIB]DOP	Maximum prey limit for DetP in bottom water of filter feeder benthos	0.2	μmolP L-1	Pape et al. (1999)
SMin[FIB]DOP	Minimum prey limit for DetP in bottom water of filter feeder benthos	0.005	μmolP L-1	Pape et al. (1999)
SMax[FIB]BMA	Maximum prey limit for benthic micro algae of filter feeder benthos	1000	μmolP m-2<wet sediment>	Pape et al. (1999)
SMin[FIB]BMA	Minimum prey limit for benthic micro algae of filter feeder benthos	100	μmolP m-2<wet sediment>	Pape et al. (1999)
INT0[DFB]	Maximum growth rate of deposit feeder benthos at 0℃	0.05	day-1	Pape et al. (1999)
Mt0[DFB]	Mortality rate of filter deposit benthos at 0℃	0.002	day-1	Pape et al. (1999)
Ut0[DFB]	Excretion rate of filter deposit benthos at 0℃	0.0075	day-1	Pape et al. (1999)
E[DEB]DOP	Egestion rate for DetP in bottom water of deposit feeder benthos	0.8	-	後藤ほか (2004)
E[DEB]BMA	Egestion rate for DetP in bottom water of deposit feeder benthos	0.5	-	後藤ほか (2004)

## 4 ）微生物叢の変化

底質微生物叢解析についてはPCR増幅反応を用いず直接土壌内の微生物叢を評価する手法であるキノン解析によって実施した。キノンは呼吸鎖における電子伝達物質であり、それぞれの微生物が特有のキノンを有していることから微生物群集構造解析に用いられる。試料は干潟マイクロコズムの沖側(図(2)-3)から2 mの位置で表層5 mmを採取し、採取後は-20℃で保存した。保存した試料はキノン抽出の前に凍結乾燥にかけ、乾燥した試料はクロロホルム・メタノール混合液(2:1、v/v)によってキノンを抽出した。抽出したキノンをヘキサンに再抽出したのちさらに固相吸着カートリッジ(Sep-Pak plus silica Waters社)を用い、夾雑物の除去とUQ類、MK・PQ類の分画を行い、アセトンへの溶媒転換した。各キノン種を分離・同定するために、高速液体クロマトグラフ
イー（HPLC）を用いた。分析に用いたHPLCは、HPLC用送液ポンプ（日本分光製、PU-980）、カラムオーブン（日本分光製、CO-960）、UV/VIS検出器（日本分光製、UV-970）、クロマトグラムデータ処理(システムインスツルメンツ製、クロマトコーダー21)を備える機器を用いた。カラムは逆相分配型のODSカラム（Agilent Technologies製、ZORBAX ODS φ4.6 mm×250 mm）を使用した。インジェクション量は20 μL、カラム温度は35℃、移動相にはメタノール・ジイソプロピルエーテル（9:2、v/v）を用い、流量を1 mL min⁻¹とした。キノンの定量には、定量標準物質としてUQ-10を用い、各キノンの定量のために吸収極大波長の検出面積を用いた。各キノンの吸収極大波長は、ユビキノンが275 nm、メナキノンが270 nm、プラストキノン（PQ-9）が258 nmである。分子種の同定には、種々の微生物から抽出した既知のユビキノン、メナキノンなどの混合液の溶出時間との比較によって行った。

## 5 ）干潟域における製鋼スラグの溶出シミュレーションモデルの構築

本研究で取り扱う製鋼スラグと浚渫土の混合土壌内での物質フローを数値シミュレーションにより評価するモデルを作成した。モデルの作成には土壌の物理環境と製鋼スラグからの溶出物濃度を考慮しなければならない。そのため固気液3相を考慮することが可能かつスラグからの溶出を表現できる粒子法を格子法にハイブリッドした新規の格子粒子ハイブリッド型計算法を構築し、干潟・薬場の物理化学環境シミュレーションを行った。その概要は図(2)-7に示す通りである。格子粒子ハイブリッド法を使用するメリットは、製鋼スラグの化学反応に関する条件（粒径、透水係数、溶出量、反応深さ、溶解度等）を粒子法で解くため、個々のスラグ粒子に対して条件設定が可能な点にある。一方、土壌内と液相中における溶出物濃度の移流拡散等の時空間的物理量は格子法で解くことにする。また、地下水面の举動は、密度の移流拡散方程式で追跡する。海底形状やスラグ配置、土壌変形などを粒子表現しているため、形状・配置の自由度が極めて高い。なお、格子と粒子間の物理量は、線形補間とした。

支配方程式は、以下に示す通り、非圧縮性粘性Navier-Stokes方程式、温度・塩分の移流拡散方程式、圧力方程式、移動境界面（例えば、潮位、地下水位、土壌界面など）の移流方程式である。これに加え、製鋼スラグの海水中での化学反応を考慮した溶出物C（例えば、Ca、Fe、Mg、 $ NH_{4}-N $ 、 $ PO_{4}-P $ など）の移流拡散方程式である。pHからCa濃度への換算には、米国地質調査所が作成したPHREEQC（Parkhurst・Appelo1、1999）を用いることとした。

ここで、uは流速、Pは圧力、 $ \mu $ は粘性係数、 $ \rho $ は流体密度、glは重力加速度、 $ \phi $ は密度関数（界面識別関数）、Clは溶出物濃度、 $ S_{in} \cdot S_{out} $ は溶出物の流入出、 $ R_{ca} $ は化学反応項、Mはカーネル関数、 $ F_{fsi} $ は流体と粒子の相互作用項である。

本モデルで考慮することが可能なパラメータは表(2)-2に示す通りである。特に、製鋼スラグを粒子としてモデル化するため、スラグ粒径、化学反応深さ、溶出濃度、溶出速度、周辺海水のpHに応じた遅延効果・緩衝影響、溶解度などを適宜考慮できる点に特徴がある。境界条件は、潮位変動、波浪、流れ（例えば、戻り流れや鉛直循環流）などの物理場を入力することが可能である。

また、各種条件下（浚渫土とスラグ混合物の割合）における製鋼スラグからの溶出物の種類と溶出速度は、予めラボ実験を行った結果を用いることとした。
$$ \frac{\partial u_{i}}{\partial x_{i}}=0 $$

$$ \frac{\partial u_{i}}{\partial t}+u_{j}\frac{\partial u_{i}}{\partial x_{j}}=-\frac{1}{\rho}\frac{\partial P}{\partial x_{i}}+\frac{\mu}{\rho}\frac{\partial^{2}u_{i}}{\partial x_{j}\partial x_{j}}+F_{s v}+g $$

$$ \frac{\partial\phi_{I}}{\partial t}+u_{_{j}}\frac{\partial\phi_{I}}{\partial x_{_{j}}}=0\quad\text{∂}\phi_{I}\text{；相の判別 } $$

$$ \frac{\partial(C)}{\partial t}+u\frac{\partial(C)}{\partial x}+v\frac{\partial(C)}{\partial z}+w\frac{\partial(C)}{\partial z}= $$

$$ K_{h}\Biggl(\frac{\partial^{2}(C)}{\partial x^{2}}+\frac{\partial^{2}(C)}{\partial y^{2}}\Biggr)+K_{z}\Biggl(\frac{\partial^{2}(C)}{\partial z^{2}}\Biggr)+S_{i n}+S_{o u t}+R_{c a} $$

$$ \nabla\left(\frac{\nabla P^{n+1}}{\rho^{*}}\right)=\frac{\nabla\cdot\mathbf{u}^{*}}{\Delta t} $$

$$ F_{f\bar{t}i}\left(\mathbf{r}_{\alpha}\right)=-\frac{1}{\rho\left(\mathbf{r}_{\alpha}\right)}\sum_{b}m_{b}\frac{P(\mathbf{r}_{b})}{\rho(\mathbf{r}_{b})}\nabla_{\alpha}W\left(\mathbf{r}_{\alpha}-\mathbf{r}_{b},h\right) $$

図(2)-7 数值シミュレーションモデルの概要

表(2)-2 考慮可能な数理パラメー

項目	考慮できるパラメータ
対象海域	干潟, 藻場 in 2D
混相(固気液3相)	水, 空気, 土壤を考慮
潮位	水位レベル, 干出, 干水
流動	潮流, 波浪による流れ(波高, 周期, 戻り流含む)
移流・拡散に関わる係数	観測値との同化パラメータ
地下水	潮位と波浪による流れに追随
N種類の土壤	粒径, 密度, 透水係数, 混合比
N種類のスラグ	粒径, 密度, 透水係数
(脱炭, 脱リン, クリンカアッシュ, 石炭灰造粒物など)
スラグの反応量	反応深さ・速度, 溶出濃度
溶解度, 遅延制御
溶出物
(Ca,Fe,NH4,PO4,Mg)	土壤内の移流・拡散による溶出ポテンシャル(時間変化・空間分布)
海水への流出移動量
スケール効果	格子・粒子の調整パラメータ(実スケールとモデルスケールの比)
その他	PH緩衝影響
## (3) 潮間帯への敷設を想定した脱炭スラグを活用して造成した干潟環境と生態系（干潟マイクロコズムＩＩ）

脱リンスラグを用いた干渦マイクロコズムIの試験終了後、二回目のマイクロコズム試験として炭酸化処理した脱炭スラグを用いた試験を行った。脱炭スラグの固化の原因がスラグからのCaOの溶出であることから、炭酸化処理によってスラグ表面のCaOを炭酸カルシウムとして固定し、炭酸カルシウムの被膜を作成することによってスラグ内部からのCaOの溶出を抑制し、固化を防止することを試みた。円筒容器に乾燥スラグ10 kgを充填し、常温下でCO₂を1 L min⁻¹にて供給することによってスラグを炭酸化させた。総CO₂供給量は約50 g kg⁻¹で、約20 g kg⁻¹が反応した。炭酸化処理した脱炭スラグに浚渫土を5%混合した混合土を用いて2013年10月に干渦マイクロコズム内に干渦を造成した。この際、実験期間が前回の脱リンスラグと比較して短期間であったため、広島市太田川放水路の河口干渦にて採取した60 Lの土壌に含まれるベントスを2013年12月3日（稼働後53日目）に、沖側端に植種した。なお、本試験では脱リンスラグより固化の進行が顕著な脱炭スラグでの試験である点を考慮し、より高硬度に対応できるコーン圧入試験を土壌強度の評価に用いた。

## (4) 潮下帯への敷設を想定したスラグを活用して造成した藻場環境とアマモ生育

## 1 ）アマモの根の活着力

アマモの生育には生息基盤である土壌の安定が重要であると同時に十分に根が土壌に活着し流出しないことが特に人工的にアマモを植種する場合は重要である。そこでスラグに対するアマモの活着を評価した。試験用に用いたアマモ及び天然底泥は広島県湾内で採取した。海水は山口県水産試験場のろ過海水を使用した。縦2m、横1m、高さ1mの長方形の水槽をアマモ培養水槽とし、海水約1.8m³で満たした。図(2)-8にアマモ培養水槽の概略を示し、図(2)-9にアマモの培養の様子を示す。明暗条件は12時間ごとにメタルハライドランプをon-offすることで切り替えた。光量子はアマモ薬の先端で100μmolm⁻²s⁻¹にランプの高さで調整した。また、海水の温度は20±0.5℃で温調し、塩分濃度は30‰で維持した。

図(2)-8 アマモ培養の概略図

図(2)-9 室内水槽でのアマモ培養の様子

試験には、干潟マイクロコズム試験で用いたものと同じ脱リンスラグと浚渫土を用い、脱リン
スラグへの浚渫土の混合割合を0%（スラグのみ）から8、20、30、40、50、100%（浚渫土のみ）とした。

評価のためのアマモの調整は以下の通りである。採取したアマモは地下茎を4節で切断し、葉丈を50cm、葉数を3枚に調整後、天然底泥に移植し2週間評価環境で馴化した(図(2)-10)。この段階で問題のある個体は排除した。次に評価する土壌に移植し、3週間培養後、施設園芸、牧草などで根の活着力を評価や圧縮試験に用いられるデジタルフォースメーターを用いて引き抜き抵抗試験により根の活着性を評価した $ ^{6)} $ 。測定方法は、砂面から2 cmの部分を残して葉を切断し、クリップを取り付け11 cm min $ ^{-1} $ で垂直に引き抜いた。引き抜き時における最大値を計測し、アマモの引き抜き抵抗値とした $ ^{7)} $ 。引き抜き試験の様子を図(2)-11に示す。なお、一系列につき10株を準備した。

図(2)-10 試験用アマモの調整

図2-11 引き抜き試験の様子

## 2 ）海水温の違いによるアマモの光合成活性試験

アマモは夏場の高温に弱い。夏を越せないアマモ場では毎年種から発芽・成長する1年生アマモによって構成され、夏を越せるアマモ場では種からの発芽だけでなく夏を越したアマモによる栄養繁殖によってアマモ場が維持されるのでより安定性のあるアマモ場となる。このアマモの高温耐性と土壌の関係を明らかにし、スラグや浚渫土の使用がアマモの高温耐性に及ぼす影響を明らかにする試験を行った。試験は海水温20℃で培養したアマモが入った水槽の水温を2日ごとに1℃増加し、光合成量子収率（Qy）に基づくアマモの葉の光合成活性で評価した。QyはFluorPen FP100（図(2)-12）を用いて測定した。測定を行う前に暗順応させるため、消灯後6時間を置いてから測定を行った。測定箇所（図(2)-13）は葉の先端から4 cm刻みの計10カ所（全36 cm）である $ ^{8)} $ 。

光合成量子収率（QY）は、菓が吸収した光エネルギーが、1）蛍光になる、2）光合成に使われる、3）熱になる、4）それ以外の方法で消光される、という4つの用途に変換されると考え、それぞれ反応速度をkF、kP、kD、kQとしたら蛍光の量子収率ΦFは次式で表すことができる。同様に光合成の量子収率ΦP（Qy）は次式で表す。

$$ \Phi_{F}=\frac{k_{F}}{(k_{F}+k_{D}+k_{P}+k_{Q})} $$
これらを踏まえてFv/Fmについて考える。

$$ \Phi_{P}=\frac{k_{P}}{(k_{F}+k_{P}+k_{D}+k_{Q})} $$

Fmは蛍光の強さの最大値、Fvは最小値を表す。これは蛍光収率に置換え可能で次式のように表す。

$$ \frac{F_{v}}{F_{m}}=\frac{F_{m}-F_{o}}{F_{m}} $$

これを変形すると

$$ \frac{F_{v}}{F_{m}}=\frac{k_{pm}}{k_{F}+k_{P}+k_{D}+k_{Q}}=\phi_{pm} $$

よってFv/Fmは光合成量子収率(Qy)を示す(暗順応時に限る)。図(2)-12のFluorPen FP100ではFv/Fmを測定することができ、Qyに換算した。 $ ^{9)} $ アマモのQYの測定箇所は図(2)-13に示す部分とした。

図 $ (2) $ -12 FluorPen FP100

図(2)-13 光合成収率（QY）の測定箇所

発芽試験の手順を図(2)-14、15に示す。海水の塩分濃度を20‰に調整し、亜硫酸ナトリウムを加えることで溶存酸素濃度を0にした。容器に人工代替砂を3～5 cm程度投入する。調整済みの海水を、蓋の近くまで注ぎアマモ種子を100粒ずつ投入した。アマモ種子は熟成が終わり黒色に変色した種子を選別した。覆砂は1 cm程度行う。さらに海水を注ぎ、空隙がないようにして蓋を閉めて10℃で培養し、目視により発芽数を計数した。
図(2)-14 発芽試験の手順

図(2)-15 代替砂溶出試験の手順

## 3 ）小規模藻場試験

試験には、干潟マイクロコズム試験で用いたものと同じ脱リンスラグと浚渫土を用い、異なる混合比で脱リンスラグと浚渫土を混合した土壌を30 cm（縦）×23 cm（横）×12 cm（高さ）の平型バットに敷き詰め、図(2)-16に示したようにこれらの平型バットを3-2)節と同様に呉市阿賀マリノポリス埋め立て地内実験場の屋外に設置された大型水槽（縦1400×横650×高さ270mm）の内に配置し、2011年10月7日から1cmのメッシュで濾した生海水をかけ流した。スラグは、前処理なしで直接使用した場合と、固化の原因となるアルカリ成分の除去を目的に流水水槽中で1日間洗浄したものを用いた。最初の2日間はアマモを移植せず、その後各バットに呉市安浦町三津口湾の天然アマモ場から採取したアマモを地下茎5 cm、葉長50 cmに切り揃えたアマモを6本ずつ移植した。平型バット内のアマモの株数と最大葉長、山中式土壌硬度計による混合土壌の硬度（例えば $ ^{10} $ ）、間隙水のpH、栄養塩濃度の経時変化を2012年5月までモニタリングした。また、実験開始約5ヶ月後にあたる2013年2月に実験土壤中の底生生物とアマモ葉上付着生物を調べた。底生生物については、平型バット内混合土壌を23cm×10cmでバットの底まで土壌を採取し、0.8 mmメッシュの篩上の残渣物について分析した。

b

図(2)-16 脱リンスラグと脱炭スラグを用いた小規模試験

(a) 平型バットに敷き詰める混合土壌の製作。(b) 混合土壌を敷き詰めた平型バット。一つの大型水槽に12の平型バットを並べた。(c) (d) 平型バットに移植されたアマモ。

## 4 ）薬場マイクロコズム試験

脱リンスラグと脱炭スラグを用いた小規模薬場試験により、脱炭スラグを主体とする混合土壌については固化が発生し、長期的なアマモの生育に重大な影響を及ぼすことがわかった。そこで、大型水槽を用いた薬場マイクロコズム試験で使用する製鋼スラグは脱リンスラグとし、コントロールとして天然砂（ケイ砂）を使用した。脱リンスラグと浚渫土の混合比は、浚渫土乾燥重量比で干渦マイクロコズム試験と同じ92:8（脱リンスラグ92%－浚渫土8%）、85:15、70:30および25:75とし、ケイ砂と浚渫土の混合比も同じとした。なお、スラグやケイ砂を混合しない土壌の傾向を把握する
ため、浚渫土単独（浚渫土100%）の試験も実施した（図2-17）。

2012年11月初旬に、内寸90×110cm、深さ67cmの角形水槽に上述の混合土壤をそれぞれ厚さ18cmで敷き詰め、天然海水を掛け流した。なお、藻場土壤内の間隙水質をモニタリングする目的で土壤表面から1、6および12cmの深さにフィルター（Ryzon）を埋設し、定期的にシリンジで吸引して間隙水を採取した。アマモ移植最適時期にあたる12月初旬に呉市安浦町三津口湾の天然藻場から採取したアマモを地下茎5cm、葉長40cmに切り揃え、各水槽に80本ずつ移植した。実験水槽におけるアマモの株数と葉長、間隙水のpH、栄養塩濃度等を2014年3月までモニタリングした。また、実験開始約4ヶ月後（2013年2月）と約1年後にあたる2013年10月に実験土壤を直径11cmの筒で深さ10cmまで採取し、0.8mmメッシュの篩でふるって底生生物の分析を行った。このほか、人工アマモ場の造成材料としての脱リンスラグと浚渫土の混合土壤が、ケイ砂と浚渫土の混合土壤と同等の効果を基盤土壌表面の付着藻類に与えるか否かを検証するため、ケイ藻(Diatoms)・藍藻(Cyanobacteria)・緑藻（Green Algae）ごとに分別された基盤土壌表面の単位面積当たり付着藻類量を、蛍光強度法に基づくクロロフィルa量として、7ヶ月間にわたり調査した。計測には、多波長蛍光高度計Bentho Torch (bbe Moldaenke社)を用いた $ ^{11)} $ 。

図(2)-17 大型水槽を用いた藻場マイクロコズム実験の概要

## 5 ）薬場域における製鋼スラグの溶出シミュレーションモデルの構築

ここでは(2)-2-e節と同様の計算手法により、潮下帯での製鋼スラグの溶出シミュレーションモデルの構築を行った。

### 4. 結果及び考察

## (1) 天然・人工干潟生態系の評価

## 1 ）天然干潟の土壌環境と底生生物群集

全調査地点(n=35)で観測されたpHの範囲は6.92～8.08、ベーンせん断応力の範囲は0.44～3.29kN m^{-2}であった。採集した生物のうち、埋在性ベントスに該当した分類群は、主に二枚貝綱と多毛綱であり、表在性ベントスに該当した分類群は、主に腹足綱と軟甲綱であった。採集した全ベントスのうち、埋在性ベントスの種数が占める割合は68%、個体数が占める割合は81%であり、全体的に埋在性ベントスが優占した。埋在性ベントスが優占する状況は、4か所の干潟を個別に見た場合、多少違いはあったものの基本的には変わらなかった（図(2)-18）。全地点のデータを対象と
して、間隙水環境（pH、ORP）と埋在性・表在性ベントスの種数及び密度との関係を調べたが、各2因子間に有意な関連性は見られなかった（負の二項分布を仮定した一般化線形混合モデルにおけるワルド検定のp > 0.05）。せん断応力は埋在性・表在性ベントスの種数と、表在性ベントスの個体数に影響を及ぼさなかったが、より固い堆積物表面ほど表在性ベントスが増加する傾向が見られた（p < 0.05、負の二項分布を仮定した一般化線形混合モデルにおけるワルド検定）。

堆積物の粒度組成が変化することによって、粒径以外の土壌環境が底生生物の分布に影響を及ぶことについて昨年度の報告書の中で言及したが、仮説検定によりこの効果を確認した(表(2)-3)。埋在性ベントスの分布は、表在性ベントスよりも特定の堆積物粒度組成の条件下で、pH、ORP、せん断応力と関連して変動した。例えば、pHは堆積物の中央粒径が200 μm以下の条件下で、埋在性ベントスの種数との間で正相関した（図(2)-19）。他の検定結果で得られた交互作用も検証した結果、先述の例と同様に、粒度の細かな堆積物環境下で、いくつかの土壌環境因子とベントスの分布との間に関連性があった。しかし、干渦マイクロコズムを用いた実験では中央粒径は1 mm以上あり（図(2)-5）、上記のような粒度組成が関連した交互作用によるベントス群集への影響が起こる可能性は低いと考えられた。

種数(a)

図(2)-18 広島湾内4か所の天然干潟における埋在性ベントス（青）及び表在性ベントス（赤茶）の種数(a)及び個体数(b)

表(2)-3 埋在性・表在性ベントスに対する土壌環境因子どうしの交互作用の検証結果。数字は尤度比検定のp値。赤字は有意水準5%で交互作用の有効性を示した検定結果

土壤の粒径に関する環境因子	埋在性ベントス	表在性ベントス
種数	密度	種数	密度
中央粒径	せん断応力	0.47	0.35	0.21	0.43
pH	0.034	0.33	0.86	0.20
ORP	0.24	1.6 × 10^{-4}	0.46	4.3 × 10^{-4}
シルト・クレイ含有率	せん断応力	0.71	0.34	0.50	0.56
pH	0.67	0.24	0.53	0.67
ORP	0.62	0.88	0.51	0.93
淘汰度	せん断応力	0.68	0.015	0.84	0.70
pH	0.26	0.13	0.60	0.50
ORP	0.028	0.15	0.22	0.38

また、干潟および藻場マイクロコズム実験場のごく近傍に位置する広西大川では、ホトトギスガイ（全個体数の20%）、ウミニナ（16%）、ゴカイ科に属する多毛類（12%）、ヨコエビ亜目（10%）が優占していた。

図(2)-19 10パターンの中央粒径の範囲で制限した条件下におけるpHと埋在性ベントスの種数との関連性。黒：ハチの干潟、赤：広西大川、緑：三津口湾、青：藤井川。円の大きさは中央粒径の大きさを反映。

## 2 ）人工干潟生態系の特性評価

調査した人工干潟（Site M）及び自然干潟土壌（Site NA～NC）の粒径分布を図(2)-20に示す。Site MとSite NA、NBは同様な粒度分布を示し、中央粒径はそれぞれ0.508、0.503、0.540mmであった。一方、Site NCはやや粒径が大きく、中央粒径はそれぞれ0.789mmであった。シルト・クレイ含有量についてはSite NAとNBで異なっており、0.222％と0.123％であり、Site NAの含有量はほぼSite Mと等しかった。