Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
434	0.069	0.012	610	0.024	0.004
438	0.067	0.011	614	0.024	0.004
442	0.064	0.011	618	0.023	0.004
446	0.062	0.010	622	0.023	0.004
450	0.060	0.010	626	0.023	0.004
454	0.058	0.010	630	0.023	0.004
458	0.056	0.009	634	0.022	0.004
462	0.054	0.009	638	0.022	0.003
466	0.052	0.009	642	0.021	0.003
470	0.051	0.009	646	0.020	0.003
474	0.049	0.008	650	0.020	0.003
478	0.048	0.008	654	0.020	0.003
482	0.046	0.008	658	0.019	0.003
486	0.045	0.008	662	0.019	0.003
490	0.044	0.008	666	0.019	0.003
494	0.042	0.007	670	0.018	0.003
498	0.041	0.007	674	0.018	0.003
502	0.040	0.007	678	0.017	0.003
506	0.039	0.007	682	0.016	0.002
510	0.038	0.007	686	0.016	0.002
514	0.037	0.006	690	0.016	0.002
518	0.036	0.006	694	0.015	0.002
522	0.035	0.006	698	0.015	0.002

表14-1．霞ヶ浦のSS-a*trp(λ)一覧(Sep.-Jan.)

Wavelength (nm)	a*trp(λ)	標準偏差	Wavelength (nm)	a*trp(λ)	標準偏差
350	0.160	0.043	526	0.041	0.009
354	0.157	0.042	530	0.039	0.009
358	0.153	0.040	534	0.038	0.008
362	0.149	0.038	538	0.037	0.008
366	0.145	0.037	542	0.036	0.008
370	0.141	0.035	546	0.036	0.008
374	0.137	0.034	550	0.035	0.007
378	0.133	0.032	554	0.034	0.007
382	0.129	0.031	558	0.033	0.007
386	0.126	0.029	562	0.032	0.007
390	0.122	0.028	566	0.032	0.007
394	0.119	0.027	570	0.031	0.006
398	0.116	0.026	574	0.031	0.006
402	0.114	0.025	578	0.030	0.006
406	0.110	0.025	582	0.030	0.006
410	0.108	0.024	586	0.029	0.006
414	0.104	0.023	590	0.029	0.006
418	0.101	0.022	594	0.028	0.006
422	0.098	0.021	598	0.028	0.005
426	0.094	0.020	602	0.027	0.005
430	0.090	0.020	606	0.027	0.005
434	0.087	0.019	610	0.026	0.005
438	0.083	0.018	614	0.026	0.005
442	0.080	0.018	618	0.026	0.005
446	0.077	0.017	622	0.025	0.005
450	0.074	0.016	626	0.025	0.005
454	0.071	0.016	630	0.025	0.004
458	0.068	0.015	634	0.024	0.004
462	0.066	0.015	638	0.023	0.004
466	0.064	0.014	642	0.023	0.004
470	0.062	0.014	646	0.022	0.004
474	0.060	0.013	650	0.022	0.004
478	0.058	0.013	654	0.022	0.004
482	0.057	0.013	658	0.022	0.004
486	0.055	0.013	662	0.022	0.004
490	0.053	0.012	666	0.022	0.004
494	0.051	0.012	670	0.021	0.004
498	0.050	0.011	674	0.020	0.003
502	0.048	0.011	678	0.019	0.003
506	0.047	0.011	682	0.018	0.003
510	0.046	0.010	686	0.018	0.003
514	0.044	0.010	690	0.017	0.003
518	0.043	0.010	694	0.016	0.003
522	0.042	0.009	698	0.015	0.003

表14-2. 霞ヶ浦のSS-a*trp (λ)一覧 (Feb.-Aug.)

Wavelength (nm)	a*CDOM(λ)	標準偏差	Wavelength (nm)	a*CDOM(λ)	標準偏差
350	0.113	0.027	526	0.030	0.005
354	0.111	0.026	530	0.029	0.005
358	0.108	0.025	534	0.029	0.005
362	0.105	0.023	538	0.028	0.005
366	0.103	0.022	542	0.028	0.005
370	0.100	0.021	546	0.027	0.005
374	0.097	0.020	550	0.027	0.005
378	0.094	0.019	554	0.026	0.004
382	0.091	0.018	558	0.025	0.004
386	0.089	0.017	562	0.025	0.004
390	0.086	0.016	566	0.025	0.004
394	0.084	0.015	570	0.024	0.004
398	0.082	0.014	574	0.024	0.004
402	0.080	0.014	578	0.024	0.004
406	0.078	0.013	582	0.023	0.004
410	0.076	0.013	586	0.023	0.004
414	0.074	0.012	590	0.023	0.004
418	0.072	0.012	594	0.022	0.004
422	0.069	0.011	598	0.022	0.004
426	0.067	0.011	602	0.022	0.003
430	0.064	0.010	606	0.022	0.003
434	0.061	0.010	610	0.021	0.003
438	0.059	0.009	614	0.021	0.003
442	0.057	0.009	618	0.021	0.003
446	0.055	0.009	622	0.021	0.003
450	0.053	0.008	626	0.020	0.003
454	0.051	0.008	630	0.020	0.003
458	0.049	0.008	634	0.019	0.003
462	0.047	0.008	638	0.019	0.003
466	0.046	0.007	642	0.019	0.003
470	0.045	0.007	646	0.018	0.003
474	0.043	0.007	650	0.018	0.003
478	0.042	0.007	654	0.018	0.003
482	0.041	0.007	658	0.017	0.003
486	0.040	0.007	662	0.017	0.002
490	0.038	0.006	666	0.017	0.002
494	0.037	0.006	670	0.016	0.002
498	0.036	0.006	674	0.016	0.002
502	0.035	0.006	678	0.015	0.002
506	0.034	0.006	682	0.014	0.002
510	0.033	0.006	686	0.014	0.002
514	0.032	0.005	690	0.014	0.002
518	0.032	0.005	694	0.013	0.002
522	0.031	0.005	698	0.013	0.002

表15-1．霞ヶ浦の $ a^{*}_{CDOM} $ ( $ \lambda $ )一覧（St.1および2）

Wavelength (nm)	a*CDOM(λ)	標準偏差	Wavelength (nm)	a*CDOM(λ)	標準偏差
350	1.816	0.507	526	0.159	0.069
354	1.708	0.481	530	0.153	0.068
358	1.611	0.458	534	0.147	0.061
362	1.509	0.433	538	0.141	0.064
366	1.418	0.410	542	0.136	0.059
370	1.334	0.388	546	0.130	0.058
374	1.251	0.363	550	0.127	0.056
378	1.174	0.340	554	0.119	0.054
382	1.105	0.326	558	0.115	0.052
386	1.037	0.302	562	0.110	0.051
390	0.973	0.283	566	0.104	0.050
394	0.919	0.272	570	0.103	0.050
398	0.866	0.254	574	0.097	0.046
402	0.818	0.239	578	0.095	0.044
406	0.769	0.230	582	0.090	0.042
410	0.721	0.212	586	0.087	0.044
414	0.682	0.204	590	0.082	0.039
418	0.642	0.193	594	0.082	0.039
422	0.605	0.188	598	0.075	0.036
426	0.568	0.179	602	0.071	0.037
430	0.537	0.171	606	0.072	0.036
434	0.502	0.161	610	0.067	0.032
438	0.470	0.152	614	0.064	0.033
442	0.448	0.150	618	0.063	0.034
446	0.421	0.143	622	0.061	0.031
450	0.398	0.137	626	0.060	0.028
454	0.380	0.132	630	0.061	0.031
458	0.357	0.127	634	0.057	0.029
462	0.339	0.122	638	0.053	0.027
466	0.322	0.116	642	0.052	0.028
470	0.306	0.114	646	0.049	0.026
474	0.290	0.108	650	0.049	0.026
478	0.278	0.107	654	0.047	0.023
482	0.263	0.101	658	0.045	0.024
486	0.252	0.099	662	0.043	0.021
490	0.243	0.097	666	0.044	0.024
494	0.230	0.093	670	0.042	0.021
498	0.221	0.087	674	0.039	0.019
502	0.209	0.086	678	0.038	0.020
506	0.200	0.080	682	0.037	0.020
510	0.193	0.080	686	0.035	0.020
514	0.182	0.075	690	0.031	0.016
518	0.176	0.074	694	0.030	0.016
522	0.167	0.072	698	0.029	0.017

表15-2. 霞ヶ浦の $ a^{*}_{CDOM} $ ( $ \lambda $ )一覧 (St. 1および2を除くその他水域)

Wavelength (nm)	a*c_{DOM}(\lambda)	標準偏差	Wavelength (nm)	a*c_{DOM}(\lambda)	標準偏差
350	1.134	0.216	526	0.098	0.030
354	1.065	0.204	530	0.093	0.029
358	1.000	0.193	534	0.091	0.028
362	0.936	0.183	538	0.086	0.027
366	0.878	0.172	542	0.083	0.026
370	0.825	0.163	546	0.080	0.026
374	0.774	0.154	550	0.076	0.025
378	0.726	0.144	554	0.073	0.024
382	0.683	0.137	558	0.070	0.023
386	0.641	0.129	562	0.068	0.022
390	0.603	0.122	566	0.066	0.022
394	0.569	0.115	570	0.063	0.021
398	0.537	0.109	574	0.061	0.021
402	0.508	0.105	578	0.059	0.020
406	0.479	0.099	582	0.056	0.020
410	0.450	0.094	586	0.054	0.019
414	0.424	0.090	590	0.052	0.019
418	0.400	0.085	594	0.050	0.018
422	0.376	0.081	598	0.048	0.018
426	0.353	0.078	602	0.046	0.018
430	0.332	0.074	606	0.046	0.017
434	0.312	0.070	610	0.044	0.017
438	0.293	0.067	614	0.043	0.016
442	0.276	0.064	618	0.042	0.016
446	0.260	0.061	622	0.041	0.016
450	0.245	0.058	626	0.040	0.016
454	0.231	0.056	630	0.039	0.015
458	0.219	0.053	634	0.038	0.015
462	0.208	0.051	638	0.037	0.015
466	0.198	0.049	642	0.035	0.014
470	0.188	0.047	646	0.033	0.013
474	0.178	0.046	650	0.033	0.013
478	0.169	0.044	654	0.032	0.012
482	0.161	0.043	658	0.031	0.012
486	0.153	0.042	662	0.030	0.012
490	0.146	0.040	666	0.029	0.012
494	0.139	0.039	670	0.029	0.012
498	0.133	0.037	674	0.028	0.011
502	0.127	0.036	678	0.027	0.012
506	0.122	0.035	682	0.026	0.011
510	0.116	0.034	686	0.025	0.011
514	0.112	0.033	690	0.023	0.011
518	0.106	0.032	694	0.022	0.010
522	0.102	0.030	698	0.020	0.010

## 3 ） $ a^{*}_{ph} $ の変動要因

海洋の $ a^{*}_{ph} $ は、Chl-a濃度に伴って変動することが多く報告されている。これは水域の栄養塩状態が、Chl-a濃度の他にも、 $ a^{*}_{ph} $ の変動を支配するパッケージ効果と補助色素効果に影響するためである。すなわち、貧栄養な海域ではChl-a濃度が低くなると同時に、細胞サイズの増大（パッケージ効果の低減）、Car/Chl-a比の増加（補助色素効果の増加）が生じ、結果として $ a^{*}_{ph} $ が増加するためである。また、富栄養な海域では、上記とは逆の現象（Chl-a濃度の増加、細胞サイズの縮小、補助色素の割合の低下）が生じる。一方、霞ヶ浦は常に富栄養な環境にあるため、 $ a^{*}_{ph} $ とChl-a濃度
の関係は、海洋と異なる可能性がある。Chl-a濃度に対する $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ の変動を示す（図41）。 $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ はChl-a濃度の増加に伴い有意に減少し $ (p<0.01,\ R=0.29) $ 、海洋における $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ とChl-a濃度の関係と同じ傾向を示した。しかしその相関係数は、従来報告されている値よりも低く、霞ヶ浦の $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ とChl-a濃度の相関は、海洋よりも弱いことが確認された。これは、2009年10-12月のデータが、低いChl-a濃度かつ低い $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ 値を示した事による。以上の結果は、一部の $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ が、Chl-a濃度から独立して変動している事を示唆する。

図41. Chl-a濃度に対する $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ の、観測期間ごとの変動。シンボルは観測した期間を示す。

そこで、Chl-a濃度に対する、パッケージ効果を表す $ Q_{a}^{*}(675) $ とCar/Chl-a比の変動を検討した（図42）。

図42. Chl-a濃度に対する、観測期間ごとの $ Q_{a}^{*}(675) $ （a）とCar/Chl-a比（b）の変動。

$ Q_{a}^{*}(675) $ とChl-a濃度の間には、有意な相関が確認されなかった。また、Car/Chl-a比はChl-aと有意な相関を示したが $ (p<0.01) $ 、データの多くが近似曲線から大きく分散していた。特に2009年10-12月のデータは、他の時期よりも、Chl-a濃度に対する $ Q_{a}^{*}(675) $ とCar/Chl-a比が低かった。以上の結果から、霞ヶ浦のパッケージ効果と補助色素効果は、時期によってChl-a濃度から独立して変
動したことが確認された。また、2009年10-12月の低いChl-a濃度かつ低い $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ 値は、高いパッケージ効果と低い補助色素効果により、Chl-a濃度に対して低い $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ を示したことが確認された。 $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ の $ Q_{\mathrm{a}}*(675) $ に伴う変動を図43に示す。 $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ は、パッケージ効果が小さくなるにつれ、増加することが確認された。近似曲線は指数関数で良く表わされ、以下の式を得た。

$$ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440)=0.0099\times\exp\left[1.0753\times Q_{\mathrm{a}}*(675)\right] $$

図43. 全データにおける、 $ Q_{a}^{*}(675) $ に対する $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ の変動。実線は近似曲線（式（31））を示す。

しかし図43の $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ の変動は、パッケージ効果と補助色素効果の双方に支配される。そのため、 $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ の変動に対する、両効果の寄与を定量的に評価するには、どちらかの効果が同程度のデータを抽出し、抽出したデータ群について、残りの効果の影響を評価することが必要となる。そこで、本研究では補助色素効果が同程度のデータを抽出するため、Car/Chl-a比の頻度分布を確認した結果、Car/Chl-a比が0.3-0.4のデータが最も多かった（図44、N=51）。

Car/Chl-a ratio distribution

図44. Car/Chl-a比の頻度分布
このCar/Chl-a比が0.3-0.4のデータグループは、同程度の補助色素効果を受けていると考えられ、このデータグループの $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ の変動は、パッケージ効果だけに由来すると考えられる。Car/Chl-a比が0.3-0.4のデータグループにおける、 $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ の $ Q_{a}*(675) $ に伴う変動を図45に示す。 $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ は $ Q_{a}*(675) $ の増加に伴い値が大きくなり、その関係は指数関数でよく表わされた（式（32））。

$$ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440)=0.0130\times\exp\left[0.6976\times Q_{\mathrm{a}}*(675)\right] $$

図45. Car/Chl-a比が0.3-0.4のデータグループにおける、 $ Q_{a}\times(675) $ に対する $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ の変動。破線は近似曲線（式（32））を示す。

式31における $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ の変動は、両効果による一方、式32における $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ の変動は、パッケージ効果による。そこで、本研究で得られた $ Q_{\mathrm{a}}*(675) $ の最大値（1.39）と最小値（0.31）を式31、32に外挿した結果、両効果による $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ の変動幅は $ 0.030\ m^{2}\ mg^{-1} $ 、パッケージ効果による変動幅は $ 0.018\ m^{2}\ mg^{-1} $ と、全変動の60％がパッケージ効果による変動と推定された。以上から、霞ヶ浦ではパッケージ効果が優占的に $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ の変動に寄与している事が示唆された。霞ヶ浦の植物プランクトン組成は季節的な変動を示しており、プランクトン種によって細胞サイズや色素組成が異なる。この様な植物プランクトン相の季節変動が、 $ a^{*}_{\mathrm{ph}}(440) $ の時間変動に寄与したと考えられる。

## 4 ）Trp-a*trpの変動要因

Trp-a*trpの変動には、粒子サイズとトリプトンを構成する成分の組成が影響することが報告されている。そこでまず、粒子サイズの影響を評価するため、霞ヶ浦の底泥から作製した、粒子サイズの異なるトリプトン試料について、Trp-a*trpを測定した（図46）。各粒子サイズのトリプトン試料は、同じ底泥から作製しているため、その有機物/無機物比、無機物組成は、同じである。各粒子サイズのトリプトン試料は、同程度のTrp-a*trpを示し、試料間で有意な差が確認されなかった。霞ヶ浦湖水のトリプトンの粒子サイズは、トリプトン試料の粒子サイズの範囲内であることから、霞ヶ浦のTrp-a*trpの変動に対し、トリプトンの粒子サイズは大きく影響しないことが確認された。

トリプトンの有機物含量の増加に伴い、Trp-a*trpは減少することが報告されている。そこで、トリプトンの有機物含量に対するTrp-a*trpの変動を解析した（図47）。Trp-a*trpは有機物含量の増
加に伴い、有意に減少し（$p<0.01$）、従来の報告と一致した。以上から、トリプトンの有機物含量は、$\mathrm{Trp-a^{*}\mathrm{trp}}$ の変動に寄与する一つの要因であることが示された。しかしながら、$\mathrm{Trp-a^{*}\mathrm{trp}}$ と有機物含量の関係において、多くのデータが近似直線から大きく分散していた。また、近似直線の傾きは、$\mathrm{Trp-a^{*}\mathrm{trp}}$ の全変動を説明するには小さい。以上から、有機物含量の他に、$\mathrm{Trp-a^{*}\mathrm{trp}}$ の変動に寄与する要因が存在する事が示唆された。近年、$\mathrm{a^{*}\mathrm{trp}}$ が高いトリプトンは、鉄含有量が高いとの報告があり、トリプトンの無機物組成が、$\mathrm{Trp-a^{*}\mathrm{trp}}$ の変動に大きく寄与した可能性がある。

Size of peak in particulate size distribution ( $ \mu $ m)

図46. 各粒子サイズのトリプトン試料のTrp-a*trp。X軸の粒子サイズは、トリプトン試料の粒度分布でピークが確認されたサイズ（図8）を示す。

図47. トリプトンの有機物含量に伴うTrp-a*trpの変動。実線は近似直線を、破線は近似直線の95%信頼区間を示す。

霞ヶ浦のトリプトンは、湖内で生産された生物のデトリタス（自生性トリプトン）と、河川を介して運ばれる土砂粒子（陸起源トリプトン）に由来する。そこで、自生性/陸起源トリプトンの$\mathrm{Trp-a^{*}\mathrm{trp}}$を評価した（図48）。湖水の$\mathrm{Trp-a^{*}\mathrm{trp}}$は、$0.0076\pm0.0022\ \mathrm{g\ m^{-3}}$である一方、河川水の$\mathrm{Trp-a^{*}\mathrm{trp}}$は$0.1459\pm0.0744\ \mathrm{g\ m^{-3}}$であり、河川水で湖水よりも顕著に高い$\mathrm{Trp-a^{*}\mathrm{trp}}$が確認された。霞ヶ浦に流入する河川水中のSSは、湖水よりも高濃度に鉄を含んでいる事が報告されている。この様な、霞ヶ浦に流入する河川水中のSSの高い鉄含有量と、河川水の高い$\mathrm{Trp-a^{*}\mathrm{trp}}$は、従来、指摘されている鉄含有量と$\mathrm{Trp-a^{*}\mathrm{trp}}$の関係に一致する。また、灌溉期には河川水中のSSの鉄含有量が増加する事も
報告されている。そのため、河川から流入する陸起源トリプトンの、無機物組成（特に鉄含有量）の季節的な変動が、湖水の $ Trp-a^{*} $ trpの時間変動に大きく寄与している可能性がある。以上から、霞ヶ浦の $ Trp-a^{*} $ trpの変動は、主にトリプトンの無機物組成（特に鉄含有量）に由来することが示唆された。今後、 $ Trp-a^{*} $ trpの変動要因をより明らかにするには、トリプトンの無機物組成と $ Trp-a^{*} $ trpの変動について、さらなる検討が必要と思われる。

図48. 湖水および河川水中のトリプトンのTrp-a*trp

## 5 ）$\mathbf{a}^{*}_{\mathrm{CDOM}}$ の変動要因

外洋では、時・空間的な変動の少ない $ a^{*}_{CDOM} $ 値が多く報告されている。これは、外洋は陸起源物質の影響が少なく、CDOMは主に植物プランクトンなど有機物の分解に由来するためである。一方、有機物分解（自生性CDOM）の他に、腐植物質など陸域のCDOM（陸起源CDOM）の影響を強く受ける霞ヶ浦では、 $ a^{*}_{CDOM} $ の空間変動が確認され、特に高浜入りのSt.1とSt.2で顕著に高い値が確認された（4－（8）－1）。そこで自生性/陸起源CDOMの $ a^{*}_{CDOM} $ を比較するため、河川水および植物プランクトンの分解実験を行った培地について、 $ a^{*}_{CDOM} $ を測定した（図49）。湖水の $ a^{*}_{CDOM} $ は $ 0.294\pm0.082\ g\ m^{-3} $ であったのに対し、河川水の $ a^{*}_{CDOM} $ は $ 0.760\pm0.280\ g\ m^{-3} $ であった。また自生性CDOMである、分解実験で得た培地の $ a^{*}_{CDOM} $ は $ 0.061\pm0.027\ g\ m^{-3} $ であり、湖水および河川水より顕著に低い値を示した。以上の結果から、陸起源CDOMは自生性CDOMよりも $ a^{*}_{CDOM} $ が高いことが確認され、霞ヶ浦の上流域（特に湾として比較的閉鎖的なSt.1とSt.2）で確認された高い $ a^{*}_{CDOM} $ 値は、河川を介した陸起源CDOMの流入によることが示された。

霞ヶ浦のSt.1とSt.2では、顕著に高いa*cDOMが確認された一方、その他大部分の水域では、ほぼ一定のa*cDOMが得られている。これは、河川を介した陸起源cDOMの流入量に対し、霞ヶ浦湖水中のcDOM量が非常に大きいためと考えられる。実際、霞ヶ浦における湖水の滞留時間は、200日程度であり、河川水の流入量に対し、霞ヶ浦の貯水量は非常に大きい。この様に大きなcDOMプールである湖水と混合した陸起源cDOMは、速やかに希釈されるため、陸起源cDOMによるa*cDOMの増加効果は、上流域のごく限られた、閉鎖的な水域に限定されたものと考えられる。
図49. 湖水、河川水および分解実験で得た培地の $ a^{*}_{CDOM} $ 。MDEは分解実験で得た培地を示す。

## （9） KdおよびChl-a濃度の鉛直プロファイルと透明度

## 1 ）Chl-a、およびKdの鉛直分布

琵琶湖で観測したChl-a濃度、およびChl-aによる光吸収が顕著な443 nmにおけるKd(Kd_{443})の鉛直分布の一部を、それぞれ図50に示す。Chl-a濃度の鉛直分布は、時期により不均一な鉛直分布を示し、2010年9月6日には全観測点で水深の増加に伴うChl-a濃度の増加が、2011年3月7日のSt.12Bでは表層での極大値が観察された。Chl-a濃度と同様に、Kd_{443}でも不均一な鉛直分布が観察された。一般的に、夏季には成層が発達し、鉛直方向に水が混合せず、Chl-a濃度のピークは栄養塩が豊富で光が十分に届く成層付近に出現する。一方、冬季は水の鉛直方向への混合が起き、より光量の高い表層で高いChl-a濃度が観察される。このように、Chl-a濃度やKdといった水質指標は、表層の情報と水柱積算情報で異なるため、現地の水質をリモートセンシングで解析するには、水柱の積算情報が重要であることが示された。

図50. 琵琶湖で観察されたChl-a濃度（左）と $ Kd_{443} $ （右）の鉛直分布
## 2 ）透明度とKd、Chl-a濃度の、表層情報と水柱積算情報の比較

透明度をモニタリングする手法として、リモートセンシングにより水域のKdを求め、その後、Kdと透明度の経験式から透明度を推定するモデルがある。Kdと透明度の経験式を得るため、しばしば表層のKdと透明度の実測値が用いられてきた。しかし図50ではKdの不均一な鉛直分布が示されており、経験式に大きな誤差を与える可能性がある。表層のKd (surface)、および透明度の水深の平均値として求めたKd (透明度)と、透明度の相関を図51に示す。回帰分析の結果、Kd (surface)は透明度と有意な相関を示さなかった一方、Kd (透明度)と透明度は有意(p < 0.001)な負の相関を示し、その相関係数も高い値を示した。以上の結果から、表層のKdを用いるよりも、水柱積算光学情報であるKd (透明度)を使用した方が、より精度の高いKd / 透明度経験式が得られることが確認された。

図51. Kd(surface)（上）、およびKd(透明度)（下）と透明度の関係

リモートセンシングによるChl-a濃度推定モデルでは、Chl-aが440 nm付近に大きな吸収ピークを有する事から、440 nm付近の水面反射率や水中光学特性が広く用いられている。そこでChl-a (surface)/Kd_{443} (透明度)、およびChl-a (透明度)/Kd_{443} (透明度)の関係を琵琶湖について解析し（図52）、Chl-a濃度の不均一な濃度分布がKd_{443} (透明度)との関係に与える影響を評価した。Chl-a (surface)/Kd_{443} (透明度)、およびChl-a (透明度)/Kd_{443} (透明度)は共に正の相関を示し、Chl-a濃度の増加に伴い、Kd_{443} (透明度)が増加することが確認された。しかしそれぞれの相関係数は0.61、0.84と、Chl-a (透明度)/Kd_{443} (透明度)で高い値が示された。以上の結果から、Chl-aの鉛直分布を考慮することで、Kdとのより明確な関係式を得られることが示された。
図52. Chl-a (surface)/Kd_{443} (透明度)、およびChl-a (透明度)/Kd_{443} (透明度)

## （１０）Kdの連続観測

水中分光放射照度の連続測定により得られた、各波長のKdの時間変化を図53に示す。Kd_{443}は、他の波長のKdよりも高い値を示したが、これは短波長域において大きな吸収を持つ水中の粒子や有色溶存物質が高濃度で存在したためと思われる。

Kdの日中の変化では、2009年11月17日の $ Kd_{PAR} $ のように、時折シャープなピークが観測されたが、これは恐らく風浪や、近くをポートが通過するなど、センサーが捉える放射照度に一時的なイベントが生じたためと思われる。しかし、全体としてその変動は僅かであり、安定な値が得られた。このように、水中分光放射照度計を用いた2つの水深の放射照度同時測定により、各波長のKdを連続観測することが可能となった。9日間を通したKdの時間変化では、 $ Kd_{443} $ において、11月20日に他の観測日よりも僅かながら高い値が確認された。このような経日変化は、他の波長のKdにも観測された。各波長におけるKdの平均値と変動は、それぞれ $ Kd_{443}=4.8\pm0.2\ m^{-1} $ 、 $ Kd_{555}=2.0\pm0.1\ m^{-1} $ 、 $ Kd_{669}=2.6\pm0.2\ m^{-1} $ 、 $ Kd_{PAR}=2.4\pm0.2\ m^{-1} $ と、その時間変化は僅かであった。しかし、強風イベントによる底泥の巻き上げ（透明度の低下）や、動物プランクトンの急増に伴う透明度の上昇など、数日スケールで透明度が急変することがある。 $ Kd_{PAR} $ と透明度の間に、有意な相関が確認されている事から、この様な透明度のイベントリーな変化も、Kdの連続観測によって把握することが可能と思われる。
図53. 霞ヶ浦において水中分光放射照度の連続測定により得られた各波長のKdの時間変化（2009年11月17日-25日に観測）

## （１１）水域の光環境を表現する指標に関する考察

## 1 ）白色板および白/黑色板による、透明度の比較

霞ヶ浦の4地点において、白色板および白/黒色板で測定した透明度の平均値を表16に示す。

表16. 霞ヶ浦の4地点において、白色板および白/黒色板で測定した透明度の平均値、標準偏差および変動係数

湖沼	平均值(m)	標準偏差(m)	变動係数(%)
霞ヶ浦(白色板)
St.6	0.88	17.4
St.10	0.95	10.1
St.13	0.91	12.9
St.17	0.78	8.8
霞ヶ浦(白/黑色板)
St.6	0.83	13.4
St.10	0.93	11.6
St.13	0.84	12.3
St.17	0.73	7.7
福島県3湖沼(白色板)
曾原湖	3.2	13.2
昆沙門沼	5.5	15.1
小野川湖	3.5	5.6

白色板による測定値は0.78-0.95 m、白/黒色板による測定値は0.73-0.93 mであり、白/黒色板で3-8％低い透明度が観測された。白色板と白/黒色板による透明度測定値の分布図を、図54に示す。両方の透明度板による測定値は、有意な相関を示し（p<0.001）、白/黒色板においても、白色板と同様の、透明度の変化を観測できることが確認された。一方、近似直線の傾きから、白/黒色板
で測定した透明度は、白色板による測定値の平均で6%過小評価されることが示された。

白/黒色板は、白色部分と黒色部分のコントラストが強く、よりはっきりと白色部分が観察できる（深くまで視認できる）という、経験的な理由により、海外の湖沼で広く使われているが、本研究ではこの経験的な理由と異なる結果を得た。観測者の感想から、透明度板は霞ヶ浦の場合、白色部分の面積が大きいほど、視認しやすかった。透明度は、理論的には透明度板からの反射光と、透明度板の周囲の水中からの反射光が、等しくなる深度である。そのため、霞ヶ浦のように高濁度な水域では、水中成分による散乱光が強く、白色部分を視認する上で、黒色部分とのコントラストよりも、水中成分の散乱光と、白色部分の反射光の強度の違いが大きく影響した可能性がある。今後、白色板と白/黒色板の、観測結果の違いについて明らかにするには、さらに多水域で観測、検証実験等を行う必要があるが、霞ヶ浦に関しては、白/黒色板よりも白色板で、白色部分の視認が容易であることが確認された。

図54. 白色板と白/黒色板による透明度測定値の分布図

## 2 ）透明度の測定精度

霞ヶ浦の4地点および福島県の3湖沼（曾原湖、昆沙門沼および小野川湖）の各1地点における、白色板を用いた透明度測定結果を図55に示す。また、それぞれの透明度平均値、標準偏差、変動係数を表12に併せて示す。霞ヶ浦における4地点の透明度は、0.78-0.95 mと各地点で同程度の値が確認された一方、その変動係数は8.8-17.4％と、地点によって大きく異なる値を示した。また、曾原湖、昆沙門沼および小野川湖の透明度は、それぞれ3.2、5.5、3.5 mであり、曾原湖と小野川湖で同程度の透明度が得られたが、曾原湖と小野川湖の透明度の変動係数は、それぞれ13.2%、5.6％と、測定値の変動が約2倍異なった。霞ヶ浦の4地点、ないしは曾原湖と小野川湖における観測者は同じであったことから、測定値の変動の違いは、天候（雲の被覆、波浪）や測定した時間（太陽光の入射角）、水色、水中成分の組成の違い等の影響を受けたと考えられる。
霞ヶ浦における4地点の、白/黒色板を用いた透明度測定結果を図56に、透明度平均値、標準偏差、変動係数を表12に併せて示す。白/黒色板で測定した透明度の標準偏差は0.06-0.11 m、変動係数は7.7-13.4％であり、白色板（標準偏差=0.07-0.15 m、変動係数は8.8-17.4％）と同等の値を得た。以上から、白色板と白/黒色板で、透明度測定の精度に大きな差がないことが示された。

図55. 霞ヶ浦の4地点（左）および福島県の曽原湖、小野川湖、毘沙門沼（右）における、白色板による透明度測定結果。エラーバーは標準偏差を示す

図56. 霞ヶ浦の4地点における、白/黒色板による透明度測定結果。エラーバーは標準偏差を示す
## 3 ）Kdの測定精度

霞ヶ浦の4地点で繰り返し測定した、各波長（443 nm、555 nm、669 nm、PAR）のKd平均値、標準偏差および変動係数を表17に示す。Kdの変動誤差は0.02-0.18 m^{-1}、変動係数は0.9-4.4%であった。変動係数は、St. 10で他の地点よりも高い値が確認されたが、これは観測中に太陽の一部に雲がかかり、水中照度が深度に関わらず変動したためと思われる。この様な観測中の光環境の変化がなかった他の地点では、変動係数はおおむね2%以下であった。

表17. 各観測地点におけるKdの平均値、標準偏差および変動係数

地点	测定波長(nm)	平均(m^{-1})	標準偏差(m^{-1})	変動係数(%)
St. 6	443 nm	4.47	0.04	0.9
555 nm	1.51	0.02	1.4
669 nm	2.27	0.05	2.1
PAR	1.80	0.03	1.6
St. 10	443 nm	4.13	0.18	4.4
555 nm	1.39	0.05	3.4
669 nm	2.15	0.09	4.1
PAR	1.71	0.08	4.4
St. 13	443 nm	4.46	0.04	1.0
555 nm	1.50	0.02	1.6
669 nm	2.26	0.05	2.2
PAR	1.79	0.04	2.0
St. 17	443 nm	5.00	0.08	1.7
555 nm	2.06	0.03	1.4
669 nm	2.69	0.04	1.5
PAR	2.37	0.03	1.1

## 4 ）光環境を表現する指標の比較

光環境を表現する指標として、透明度（白色板、白/黒色板）およびKdについて、その特徴を表18に示す。表の変動係数は、本研究結果から得られた値である。

透明度は、白色板、白/黒色板ともに値段、測定時間の点から、安く、簡単に観測ができる水質指標だと言える。また観測に必要な道具も直径30cmの板と錘、ロープ程度であり、特別な知識、スキルを必要としないことから、容易に調査項目に加えることが可能である。白色板による透明度は、各地の湖沼の定期観測で広く、長期間にわたり観測されており、その時・空間的な変動を評価する上でも有用な指標と考えられる。また透明度は、科学に親しみの無い人でも、直感的に水質を理解できる、数少ない指標の一つである。一方、透明度の測定精度は低く、僅かな水質の変化や差を評価するには困難な指標である。加えて、透明度に影響を及ぼす要因が多様であるため、透明度だけで、水質変化の要因や、透明度の変化に伴う生態系や環境への影響を評価することが困難であり、水環境を維持・管理する上で、行政的・科学的な価値は低いというデメリットも存在する。
Kdは、観測機材が高価であり、サイズが透明度板よりも大きく、必要とされる知識・スキルが多いことから、各湖沼の一般的な定期観測項目に追加することが、透明度に比べて困難である。そのためデータの蓄積が少なく、過去に遡って水質の変動を評価する、ないしは湖沼間で比較することが難しい。また、水質の一般的な指標性としても、認知が困難な指標と思われる。しかし、その測定精度は高く、また測定する光の波長が選択的であるため、水の透明さのみならず、光を吸收する物質の評価や、光を利用する水中の生態系・化学反応など、多くの分野に応用でき、水質変化の原因や、水質変化による環境への影響に対して、包括的な評価が可能である。そのため、水環境の維持・管理の上で、行政的・科学的価値は非常に高いと思われる。

以上のように、光環境を表わす指標として、透明度とKdは相反する特徴を有している。それぞれの指標が有するメリットは、科学的な知見を社会に還元する過程において、重要な特徴である。そのため、光環境を一つの指標に頼って評価するのではなく、複数の指標で多角的に水の光環境を表わすことが重要と思われる。

表18. 光環境を表現する指標の比較

特徴	透明度(白色透明度板)	透明度(白色/黑色透明度板)	Kd
外観
値段	数万円	数万円	数百万円
測定時間	1-2分	1-2分	準備 10分 観測 5分
精度(変動保数)	低い(5.6-17.4%)	低い(7.7-13.4%)	高い(0.9-4.4%)
科学的な情報価値(他分野への応用)	※環境(天候や波)の影響、個人差 大
低い	低い	高い
※精度の低さ、透明度に影響する要因の多様性による	※透明度、水中植物の光合成、水域の一次生産などに関漬
データの増積(データベース、定期観測での測定煩減など)	多い	ほとんどない(海外の湖沼で多い)	SD(白色板)に比べて少ない
観しみやすさ(認知度、理解しやすさ)	高い	高い(理解しやすい)	低い
## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

衛星画像から透明度を推定する手法を関して、1）高濁度、低濁度水域に分け、それぞれダイレクトに透明度を推定する方式、2）高濁度水域を対象にChl-a、トリプトン、CDOM濃度を推定し、それらから透明度を推定する方式を提案した。この結果、透明度、Chl-aなどの季節的な変化を大まかには再現しうることを示した。なお、不一致が見られるのは、大気補正がうまくいっていないと考えられる場合で、どのような場合にも対応する大気補正方法を開発することが今後に残された大きな課題である。また、日本の様々な湖沼、海域で光反射スペクトルを測定するとともに、水中粒子の光吸収特性を明らかにし、モデル化したので、今後のリモートセンシング活用の基礎が出来た。

## （２）環境政策への貢献

霞ヶ浦に対しては、茨城県と衛星画像解析データを茨城県環境科学センターのホームページに公開することで合意し、こうしたデータを環境研究機関での活用への道を拓いた。また、霞ヶ浦、琵琶湖の長期モニタリングデータを用いて、Chl-a、トリプトン、CDOM濃度と透明度の逆数との関係についてのを統計モデル、解析モデルを構築した。こうしたモデルを用いると3成分の透明度への寄与割合を定量的に計算できることになり、対象水域の透明度改善に向けてどのような施策が有効であるかを科学的に提示できるようにした。また、透明度等、水域の水環境を表現する指標の特性を明らかにして、透明度を環境基準項目とする場合に注意すべき事項を示した。

### 6. 国際共同研究等の状況

1. JSPS二国間交流事業（申請中）、科研費基盤(B)海外學術調查

「リモートセンシングを活用した湖沼と流域の環境観測」

センター長Tri Widiyanto他・インドネシア陸水研究センター・インドネシア

インドネシアの数湖沼の調査を行い、リモートセンシングによる水質解析、湖沼流域の不浸透域面積率の推定などを共同で行っている。

アジア地域で特徴的な高濁度湖沼での水質観測方式を確立することを目標としている。

### 2. JST戦略的国際科学技術協力推進事業・中国との協力事業（申請中）

「リモートセンシング手法による湖沼富栄養モニタリングシステムの構築：日本－中国における典型的な湖沼の比較研究」

中国科学院南京地理湖沼研究所馬栄華教授他

霞ヶ浦と太湖でのリモートセンシングを活用した水質汚染対策技術の共同開発

富栄養化した湖沼でのリモートセンシングを活用した管理技術の一般化を目指している。
### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

<論文（査読あり）>

1) B. Matsushita, W. Yang, J. Chen and T. Fukushima: J. Remote Sensing Soc. Japan, 29, 653-664 (2009) "Possibility of improving three-band model for different phytoplankton species in Case II water: evidences from three experiments"

2) Y. Oyama, B. Matsushita, T. Fukushima, T. Nagai and A. Imai: Int. J. Remote Sens, 31, 1605-1623 (2010)

“Testing the spectral decomposition algorithm (SDA) for different phytoplankton species by a simulation based on tank experiments”

3) W. Yang, B. Matsushita, J. Chen, T. Fukushima and R. Ma: IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. Letters, 7, 655-659 (2010)

“An enhanced three-band index for estimating chlorophyll-a in turbid Case II waters: Case studies of Lake Kasumigaura, Japan and Lake Dianchi, China”

4) W. Yang, B. Matsushita, J. Chen and T. Fukushima: Remote Sens. Environ, 115, 1247-1259 (2011) "Estimating constituent concentrations in case II waters from MERIS satellite data by semi-analytical model optimizing and look-up tables"

5) W. Yang, B. Matsushita, J. Chen and T. Fukushima: IEEE Trans. Geosci. Remote Sens, 49, 3381-3392 (2011)

“A relaxed matrix inversion method for retrieving water constituent concentrations in Case II waters: the case of Lake Kasumigaura, Japan”

6) J. Zhu, J. Chen, B. Matsushita, W. Yang and T. Fukushima: Int. J. Remote Sens. 33, 3713-3732 (2012) "Atmospheric correction of ENVISAT/MERIS data over Case II waters: the use of black pixel assumption in oxygen and water vapor absorption bands"

7) B. Matsushita, W. Yang, P. Chang, F. Yang and T. Fukushima: ISPRS J. Photogram. Remote Sens., 69, 74-87 (2012)

“A simple method for distinguishing global Case-1 and Case-2 waters using SeaWiFS measurements”

8) M. M. Terrel, T. Fukushima, B. Matsushita, K. Yoshimura and A. Imai: Limnology "Long-term light environment variability in Lake Biwa and Lake Kasumigaura, Japan: Modeling approach" (in press)

9) K. Yoshimura, N. Zaitsu, Y. Sekimura, B. Matsushita, T. Fukushima and A. Imai: Hydrobiologia "Parameterization of chlorophyll a-specific absorption coefficients and effects of their variations in a highly eutrophic lake: A case study at Lake Kasumigaura, Japan" 691, 157-169 (2012)

<査読付論文に準ずる成果発表>（「持続可能な社会・政策研究分野」の課題のみ記載可。）特に記載すべき事項はない。
くその他の誌上発表（査読なし）>

1）福島武彦・松下文経：衛星画像による湖沼評価．遺伝，63-6，73-79，2009.

2）福島武彦・松下文経：東アジア湖沼水質モニタリング．水環境学会誌，35-2，43-47，2012.

## （2） 口頭発表（学会等）

1) B. Matsushita, W. Yang, J. Chen and T. Fukushima: AGU2009, San Francisco, USA (2009)

“Applicability of three-band model for estimating chlorophyll-a concentration in two Asian lakes (Lake Kasumigaura, Japam and Lake Dianchi, China)”

2) W. Yang, B. Matsushita, J. Chen and T. Fukushima: AGU2009, San Francisco, USA (2009)

“An improved three-band semi-analytical model based on MERIS channels for estimating chlorophyll-a in highly turbid waters”

3) 福島武彦、JBONワークショップ、東京 (2009) 「衛星画像による湖沼と流域評価」

4) 福島武彦、全国湖沼環境保全対策推進協議会 平成21年度湖沼環境保全セミナー特別講演、つくば (2009)

「湖沼と流域の環境解析」

5) 福島武彦、霞ヶ浦の長期モニタリング研究（国立環境研究所地球環境モニタリング）、つくば(2009)

「リモートセンシングを用いた湖沼水質と流域特性評価」

6) W. Yang, B. Matsushita, and T. Fukushima: Proceedings of the $ 48^{th} $ spring conference of the remote sensing society of Japan, 29-30, Tsukuba, Japan (2010)

“Remote estimation of water constituent concentrations in case II waters using a sample-based matrix inversion method”

9) 吉村和也、松下文経、福島武彦：第75回日本陸水学会 (2010)

「Case II水域におけるQuantitative Filter Technique (QFT)を用いた懸濁物の吸光度測定」

10) W. Yang, B. Matsushita, T. Fukushima, and K. Yoshimura: Asian Workshop on Ocean Color (AWOC) and The 7th Korea-Japan Workshop on Ocean Color Remote Sensing (KJWOC), Hakodate, Hokkaido, Japan (2010)

“Retrieval of water constituent concentrations in Case II waters by a relaxed matrix inversion method”

11）吉村和也、福島武彦、松下文経：第76回日本陸水学会（2011）「非植物プランクトン性懸濁物とその吸光度」

12) M. M. Terrel, T. Fukushima, B. Matsushita, K. Yoshimura and W. Yang: 第76回日本陸水学会 (2011)

“A quasi-analytical approach to predict Secchi depth using simulated MERIS data”

13) W. Yang, B. Matsushita, J. Chen and T. Fukushima: AGU2011, San Francisco, USA (2011)