Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
れなかったプラスチック製ゴミ（Plastic Debris、以下、PD）が世界中の海洋・海岸に蓄積し $ ^{2)} $ 、絡まりや誤飲等による海洋生物への危害 $ ^{3)-7)} $ 、PDに含有する化学物質による海洋・海岸環境の汚染や生態系への影響 $ ^{8)} $ が懸念されている。また海岸に漂着するPDは漂着地周辺から発生したものだけでなく、遠隔地で発生したものが直接、あるいは漂着・再漂流を繰り返しながら海流によって輸送される。この様に、PDによる環境問題は典型的な越境問題であり、近年、地球規模の環境問題の1つとして認識されつつある $ ^{3)} $ 。このPDによる環境問題を解決するためには、PDの発生時期、発生場所、発生量を明らかにし、海流によるその輸送経路や輸送量（以下、輸送実態）を解明することが重要である。これにより初めてPDの発生を抑制するための啓発活動や発生量抑制による各海岸への漂着量の削減効果を示すことが可能となる。海岸に漂着したPDは波などによりいずれ再漂流し、海流の下流域の海岸にPDが輸送される。したがって、PD輸送実態を明らかにできれば、清掃活動を行った海岸より下流に位置する海岸への漂着量の削減効果を示すことも可能となる。

近年、Kako et al. (2011) $ ^{9)} $ は長崎県五島市福江島八朔海岸における人力によるPDの海岸調査と東シナ海を対象とした海洋数値モデルを併用して、八朔海岸に漂着したPDの発生時期・発生場所・発生量を逆推定し、逆推定結果を基にHindcast実験を行うことで同市奈留島大串海岸におけるPD漂着量の時系列変動を再現することに成功した。発生時期・発生場所・発生量を逆推定できるという点でこの手法は輸送実態の解明に貢献できる。この研究で逆推定された発生量は八朔海岸におけるPD漂着量を元に推定されたものであり、八朔海岸に漂着しなかったPDの発生源からのPD発生量については推定することができない。しかしながら、彼らの手法を多地点における海岸調査と併用することでより多くの発生源からのPD発生量を把握することができる。

これまでにPDの漂着状況を把握するための人力による海岸調査が世界中で数多く行われ、ゴミの発生国（言語やバーコードを基に特定）、発生国別漂着量（数、重量、体積）とその種類の把握がなされてきた $ ^{10)-13} $ 。これらの調査のほとんどが月1回もしくは2ヶ月1回の頻度で実施される海岸調査である $ ^{11} $ 。しかし、人力に基づいた海岸調査には多くの労力と費用が必要となるため、多地点での同時調査は事実上不可能である。これに対して、最近、Kako et al. (2010) $ ^{14} $ は長崎県五島市奈留島大串海岸に設置されたWebカメラを用いてPD漂着量の連続観測を行い、1年半の時系列変動を明らかにした。彼らの計測手法はWebカメラの撮影画像からPD画素を明るさの指標である明度を基に検出し、検出されたPD画素数からPD漂着量としてPDに覆われた面積（以下、被覆面積）を計算するものである。この手法によりPD漂着量の遠隔自動計測が可能となるため、PD漂着量の多地点観測に応用できるものと期待される。しかしながら、彼らは明度を用いてPD画素を検出することで白などの明るい色のゴミについては検出できたけれども、青や赤のような明度の低い色については検出することができなかった。彼らは大串海岸に漂着するPDの多くが白い発泡スチロール製の漁業用ブイであることから、この検出手法を適用したが、大串海岸のように漂着するPDの多くが白い漁業用ブイであるとは限らない。また、後述するが、乾燥した流木を発泡スチロールゴミとして誤検出してしまう可能性もある（4-(1)-1）。そのため、この画像解析手法では明度の低いゴミや流木が相対的に多く漂着している海岸では、PD漂着量の時系列変動を得ることが困難であり、より多くの海岸に適用可能なPD検出手法が望まれている。

サブテーマ(2)は日本の海岸に大量に漂着しているある中国製の漁業用ブイに規制値を超える鉛が含まれていることを明らかにした。そして、ブイが海岸上に存在する期間に降る雨の作用によって鉛が溶出する可能性があることを指摘した。このことは漂着したブイが海岸にどのくらいの
図(1)-1 Webカメラの設置位置と日本周辺の海流(a)と飛島に設置したWebカメラ(b)とその撮影画像(c)。(a)の左図は解析4地点周辺の拡大図であり、丸印はカメラの設置地点、ダイヤ印はアメダスの観測所を示す。設置地点周辺の拡大図内に地点名とWebカメラ設置日を示す、また(c)には図-2(b)の楕円体(3-(1)-2)参照の作成に用いたPDを示す。

期間存在するのか（滞留時間）が、海岸環境を考える上で非常に重要な要素であることを示している。Webカメラで計測しているのは、海岸に存在するPDの漂着量であり、その時系列だけからPDの滞留時間を計算することは困難である。詳細は後述するが、海岸でのPD滞留時間を明らかにすることが出来れば、上記のブイによる海岸汚染を定量的に評価できるだけでなく、数値モデルから推定した沖合から海岸へのPDインプット量に対する海岸の応答（増幅率と位相遅れ）を評価することが可能となる。沖合から海岸へのPDインプット量変化の幾つかのシナリオに対して海岸の漂着ゴミ量がどのように変化していくのかといった定量的な評価も可能になる。さらに、WebカメラでPDの海岸漂着量の長期モニタリングを行うとともに、この結果から沖合から海岸へのPDインプット量を逆推定することも可能である。このデータは海洋数値モデルによる沖合ゴミ存在量の検証データとして利用することが期待できる。

## 2 ．研究開発目的

## （１）Webカメラを用いたプラスチックゴミ漂着量の計測手法の開発と多地点連続観測

サブテーマ(1)ではサブテーマ(2)と連携して東アジア海域におけるPDの輸送実態を明らかにするため、日本全国沿岸9地点にWebカメラを設置し、PD漂着量のモニタリングを行った。これらのモニタリング9地点のうち、まず適度な量の様々な色のPDが漂着している山形県酒田市飛島袖の浜海岸に設置したWebカメラ撮影画像を用いて明度の低い色も含めた様々な色のPD画素を検出できる画像解析手法を開発した。その後、Webカメラで識別可能な大きさのPDゴミの漂着量が多い対
馬暖流沿いの日本沿岸4地点（北海道稚内市抜海海岸、山形県酒田市飛島袖の浜海岸、石川県輪島三ツ子浜海岸、長崎県対馬市棹崎海岸）（図(1)-1(a）の設置地点拡大図）に設置したWebカメラ撮影画像に開発した手法を適用することで、他地点での適用性を確認するとともに、各海岸でのPD漂着量の時系列データを作成しその変動特性を明らかにすることを目的とする。そして、サブテーマ(2)では、ここで作成した時系列データと数値海洋モデルに基づいて東アジア海域でのPD輸送フローを明らかにする。

## （２）漂着ゴミ量に対する線形応答システム解析

高濃度の鉛を含む中国製漁業ブイから海岸への鉛の溶出量を将来定量的に評価できるように、海岸でのブイの滞留時間を計測することを第2の目的とする。また、計測した滞留時間に基づき線形システム応答解析を行うことで、沖合からのPDインプットに対して海岸がどのように応答するかを明らかにする。

## 3 ．研究開発方法

## （１）Webカメラを用いたプラスチックゴミ漂着量の計測手法の開発と多地点連続観測

## 1 ）Webカメラ撮影画像の取得方法

Webカメラを設置した海岸は管理者や地域住民等にヒアリングをし、経験的にPD漂着量が多く、かつレジャーとしての利用がないことを考慮して選定した。各地点のWebカメラモニタリングシステムは2010年10月から2011年9月にかけて順次設置され（図(1)-1(a)）、カメラ本体（IP7361、Vivotek）、太陽光パネル（DC080-12、Denryo）、バッテリー（DC-31、AC Delco）、タイマスイッチ（H2F-31、Omron）、モバイルルータ（DCR-G54/U、IO Data Device）及びモバイルカード（L-05A、LG Electronics）で構成される。Webカメラの稼働時刻はタイマスイッチで制御され、毎日7:00から15:00の間、2時間毎に稼働させる。各稼働時刻において3分毎に5回撮影を行い、1日あたり25枚の画像を得ている。撮影画像はFOMA回線を通じて研究所にFTP転送されるとともにカメラ本体内蔵のSDHCカードに保存される。このようにして撮影されたWebカメラ画像の一部を当研究室のホームページで公開している（http://www.ysk.nilim.go.jp/kakubu/engan/enganiki/umigomi/）。

## 2 ）CIELUV色空間を用いたColor Referenceの作成

海岸には様々な色のPDが漂着しており、その色は日射状況（日射量や日射角度）によって変化する。PD画素を検出するためには予め日射によるPDの色の変化を考慮したColor Reference（以下、CR）を定義する必要がある。本研究ではCRを定義するのに色差の概念を利用する。色差は知覚的な色の違いを定量的に示したものであり、ある色空間における2点間の距離で定義される $ ^{15} $ 。空間内の色差が均等になるように補正された色空間の1つとして国際照明委員会（CIE）が策定したCIELUV色空間がある $ ^{16} $ 。CIELUV色空間は明度L*、赤－緑の属性値u*、黄－青の属性値v*をもつ3次元空間である。

Webカメラの撮影画像は各画素にRGB値をもっている。後述するが、RGB色空間は空間内の色差が均等でないため、この色空間を用いてCRを作成することが難しい。そこで、本研究ではWebカメラの撮影画像がもつ各画素のRGB値をCIELUV色空間の $ (\mathrm{L}^{*}, \mathrm{u}^{*}, \mathrm{v}^{*}) $ （以下、CIELUV値）に変換 $ ^{[17]} $ し、空間内の色差が均等になるように補正されたCIELUV色空間においてCRを作成する。

CRの作成手順を以下に示す。まず、CRの作成には風や波の影響によってPDの漂着位置が変わらない期間(1週間程度)を選定し、その期間に得られた撮影画像を利用する。なお、季節的な日射量
の変動を考慮するため、特定月の1週間だけではなく、複数月の撮影画像を目視でゴミが動かされ

(a)

(b)

図(1)-2 CIELUV色空間におけるPD(図(1)-1(c)中のC)の色の空間分布(a)と各色の楕円体(b)。(a)中の丸印は各座標における流木画素のCIELUV値の散布図であり、白丸が楕円体内に位置するCIELUV値、黒丸が楕円体外に位置するCIELUV値を示す。(b)の色の凡例を図下に示し、アルファベットは図(1)-1(c)と対応している。

ていないことを確認しながら、CRの作成に用いる期間を選定する。このようにして選定した期間内に漂着したすべてのPDを対象としてCRを作成するためのサンプル画素を選択する。1つのPDであっても表面の傷などによる凹凸により光の反射強度が異なるため、色が不均一となる。またPDに影がかかるとその色が変化する。そこで本研究では個々のPDから50画素をサンプル画素として選定した。ただし、PD以外の画素の誤検出を防ぐ(3-(1)-3)ため、白色のPDについては影がかかりにくい表面からサンプル画素を選定した。こうして選定された各画素のRGB値をCIELUV値に変換し $ ^{14} $ 、CIELUV色空間内における色の分布を調べると、その3つの平面(L*-u*、L*-v*、u*-v*)において楕円状に分布する(図(1)-2(a))。ここでは示さないが、同様にRGB色空間における色の分布を調べてみると、色空間内の色差が均等でないため、PDの色の変化は楕円分布にならず、CRの作成が困難である。そこで本研究ではCIELUV色空間を用いて、3平面における色の分布を楕円近似する(図(1)-2(a)中の太線)ことで、それをCRとして用いる。

それぞれの楕円の中心は各PDのCIELUV値の平均値(図(1)-2(a)の星印)である。楕円の長軸(短軸)の方向は各座標の2つのCIELUV値の分散共分散行列の第一(第二)モードの固有ベクトルによって決定される。また長軸(短軸)の長さを長軸(短軸)方向におけるCIELUV値の平均値と各CIELUV値と
の色差の標準偏差の2倍で定義する。その長軸（短軸）方向の標準偏差は各座標の第一（第二）モードの固有値の平方根である。こうして得られた各平面の楕円はCIELUV色空間における楕円体の各平面への投影図に相当する。本研究ではこの楕円体をWebカメラ撮影画像からPDの画素を検出するためのCRとして用いる。

CRを作成するために選定した

期間毎に、各PDのサンプル画素か

表(1)-1 飛島のWebカメラ撮影画像からPD画素を検出する

ためのCRの作成に用いた期間とサンプル画素数及び画像合成手法で使用した閾値。

Typical color	Ellipsoid body	Periods $ ^{a} $	Number of selected pixels	Threshold values
Nov./10-Mar./11	Apr./11-Aug./11
white	A	p1, p2, p3, p4, p5	41755	0.6	0.8
yellow	B	p2, p3, p4, p5	23491	0.5	0.5
C	p1	8712	0.6	0.6
red	D	p1, p3, p4, p5	19100	0.5	0.6
E	p1	5000	0.5	0.5
F	p1, p2, p3, p4, p5	24000	0.5	0.5
green	G	p1, p2, p3, p4, p5	62000	0.5	0.5
blue	H	p1, p3, p4, p5	33200	0.5	0.5

$ ^{a} $ Periods: p1, November 21-27, 2010; p2, December 14-21, 2010; p3, February 16-22, 2011; p4, April 1-7, 2011; p5, May 18-24, 2011

ら楕円体を作成し、その中心位置、軸の長さと向きから判断して白、黄、赤、緑、青の5色に分類する。ただし、知覚的に同色であっても楕円体の中心位置、軸の長さと向きが異なる場合は必要に応じて細分する。飛島では黄と赤については細分し、計8つのCR楕円体を作成した。このようにして作成した飛島のCR楕円体を図(1)-2(b)に示し、その作成に用いたCRの作成諸元を表-1に示す。ただし、本研究では背景色と同化してしまう透明なPD（例えば、ペットボトル）、岩や影と同色である黒色のPD（例えば、漁業用ブイ）についてはCRを作成せず、検出対象外とした。これらの色のPDを検出対象外とした影響については4-(1)で述べる。

## 3 ）プラスチックゴミ画素の検出方法

CIELUV値がいずれかの楕円体内に位置する画素をPDとするが、気象条件によっては流木や植生等の画素の一部が誤検出される。例えば、飛島では濡れた流木の画素は、楕円体内に位置することでPDとして誤検出される（図(1)-2(a)中の白丸）。

このような誤検出による影響を最小限にするため、ある一定期間（以下、合成期間）に得られた複数枚の画像を用いて誤検出されたPD以外の画素を除去する。具体的には、まず合成期間中の全画像を用いて、各画素位置でのCIELUV値が3-(1)-2で作成した楕円体の中に位置する頻度を計算する。なお、合成期間に応じて画像枚数が異なるため、頻度はCIELUV値がそれぞれの楕円体に属した回数をその期間の画像枚数で規格化した値とする。各画素において最も高頻度に属した楕円体の色をその画素における代表色とし、その頻度が予め楕円体毎に設定した頻度の"閾値"より大きい画素をPDとする。

この画像合成によるPD画素の検出精度は、その合成期間と頻度の閾値に依存するため、これらの値を適切に設定する必要がある。例えば、合成期間が長い場合、その間の日射量変化が相対的に大きくなるため流木等の誤検出が抑制される一方で、PDが風や波で動かされる確率が高くなるため、PD画素自体の検出精度が低下する可能性が考えられる。そこで本研究では合成期間を1～7日の間で変化させ、最も効果的に流木等の画素を除去でき、かつPD画素を検出できる合成期間を決定した。対馬については飛塩によるレンズカバーの汚れが原因で解析に使用できない画像が多かった。そこで、合成期間の画像枚数を増やすことを目的として合成期間を7日間（画像枚数：最大175枚）とし、その他の地点については3日間を合成期間として決定した。

次に頻度の閾値については季節に応じた日射状況（例えば、日射量）の差異を踏まえて決定す
図(1)-3 (a)と(e)はそれぞれ2010年12月20日と2011年5月8日における飛島のWebカメラ撮影画像。(b)と(c)はそれぞれ2010年12月19日-21日における各画素が最も高頻度に属する楕円体とその頻度（以下、これら2つの図を合わせて"頻度図"と称す）を示す。ただし、ここでは頻度が0.5以上の画素のみを示している。同様に(f)と(g)は2011年5月7日-9日における頻度図を示す。(d)と(h)は各楕円体に属する頻度が表(1)-1に示す閾値を超える画素のみを白く表示したPD画素の検出画像である。

る。例えば、2010年12月19日-21日（図(1)-3(a)）及び2011年5月7日-9日（図(1)-3(e)）に撮影された飛島のWebカメラ画像からCRによって各画素がPDとして検出された頻度を計算する。日射量が低い12月には流木画素の一部（図(1)-3(a)中の1）が白色のCR（図(1)-2(b)中のA）によって検出される頻度は0.6以下（図(1)-3(b)と(c)）であるのに対し、比較的日射量の高い5月の流木画素（図(1)-3(e)中の2）のそれは0.8以下（図(1)-3(f)と(g)）となった。本研究ではこのようにして月毎に最適な頻度の閾値（表(1)-1）を設定することで、日射状況の差異による流木等の誤検出の影響を小さくし、PD画素を検出した（図(1)-3(d)及び(h)）。

4）プラスチェック漑着量の計算方法

ここではKako et al. (2010) $ ^{14)} $ と同様に、PDの被覆面積を漂着量の指標として用いた。Webカメラ撮影画像は斜め上方から撮影されているため、被覆面積を計算するためには真上からの直視画像に変換する必要がある。Magome et al. (2007) $ ^{18)} $ は、任意の地点を原点にとった地理座標と画素座標の幾何学的な関係を表す式(1)を定義し、これを用いてWebカメラ撮影画像から真上から見た直視画像に変換する以下の方法を提案した。

$$ X=\frac{b_{1}x+b_{2}y+b_{3}}{b_{4}x+b_{5}y+1}\ ,\quad Y=\frac{c_{1}x+c_{2}y+c_{3}}{c_{4}x+c_{5}y+1} $$

ここで、(X、Y)と(x、y)はそれぞれ地理座標と画素座標であり、単位はメートルである。 $ b_{i} $ と $ c_{i} $ （i=1、2、…、5）は地理座標と画素座標の幾何学的な関係を決定するための変換係数である。ここでは各点の高さについては考慮していないため、 $ b_{4}=c_{4} $ 及び $ b_{5}=c_{5} $ である。本研究ではこの変換係数を4点以上の地理座標と画素座標の関係から最小自乘法を用いて計算する $ ^{17} $ 。そこでまず任意点を原
点にとった地理座標を計算するため、各地点のWebカメラの撮影範囲内に位置の基準となる10個の目印（ここでは1 m×1 mのブルーシート）をランダムに配置し、各シートの中心位置での緯度経度をRTK-GPS（Trimble 5800 II、Trimble）で計測する。次に各シートの中心位置の画素座標を取得す

図(1)-4 和田浜海岸の位置

るため、シートを配置した状態の海岸をWebカメラで撮影する。10枚の内、緯度経度の計測精度が良い5枚のシートを選択して、それらの中心位置における両座標から変換係数を計算する。求めた変換係数を用いて式(1)からすべての画素座標に対する地理座標を計算することで、真上からの直視画像に変換することができる。

この射影変換手法で計算される撮影範囲内のある区画の面積（図(1)-7(d)中の赤枠）とRTK-GPSによる実測値から計算した面積を比較したところ、座標変換による誤差は5.0%であった。他地点についても同様の比較を行ったところ同程度以下の精度（稚内0.2％、輪島1.0％、対馬4.2％）であることが確認された。被覆面積はこの射影変換手法をPDが検出された画像（図(1)-3(d)や(h)）に適用し、PDの画素数に射影変換する際に定義する1画素当たりの面積（飛島16 cm²、飛島以外25 cm²）を乗じることで計算できる。

## （２）漂着ゴミ量に対する線形応答システム解析

## 1 ）個体識別調査に基づく滞留時間計測

個体識別調査は、新島（東京都新島村）の西岸に位置する和田浜で行った（図(1)-4）。和田浜は延長約1km、幅30−50mの砂浜海岸である。現地観測は和田浜全域を対象として行った。現地観測は2011年の9月から、1～3ヶ月毎に行った。具体的な観測日を以下に示す。

2011年：9月30日、10月27日、11月24·26日、

2012年：1月26日、3月23日、6月29日、8月21日、11月8日、12月27日
2013年：2月27日。

対象とした漂着ゴミは、我が国の多くの海岸で漂着が確認されている3種類の中国製漁業用のブ

(a) Type1: Blue buoy

(b) Type2: Blue buoy

(c) Type3: Orange buoy

図(1)-5 個体識別調査の対象とした中国製漁業用ブイ。Type2のブイにはサブテーマ(2)により高濃度の鉛が含まれていることが明らかとなった。

イである（図(1)-5）。このうちType2はサブテーマ(2)によって高濃度の鉛が含まれていることが既に明らかとなっている。全国の海岸に漂着しているこれらのブイを対象とすることで、将来、複数の海岸で得られた滞留時間を相互に比較し、それぞれの海岸特性や滞留時間を決定する物理的な要因を明らかにすることに繋がると考えられる。

海岸の背後には急な浜崖がある。また、今回調査の対象としたブイは比較的重いため、風や波によってブイが浜崖を乗り越え背後まで移動することは考えにくい。実際、浜崖上を調査してもブイが見つかることはなかった。また、和田浜海岸には人の出入りがほとんど無い。これは同海岸に設置しているWebカメラの画像からも確認できる。したがって、多くの人が歩行することで海岸の凹凸に影響を与えることは考えにくい。また、後述するように、漂着したブイの個数の減少が指数関数で良く近似できること、複数の観測から得られた残余数の減少率がいずれも夏季に小さくなること等を考えると、人によって対象とするブイが持ち去られたことはほとんど無いものと考えられる。

滞留時間を計測するために、まず、各観測時に新たに発見したブイ一個に識別番号を油性サインペンで記入した（図(1)-5(a)）。ブイ個々の動きを把握するためにブイの緯度経度をハンディGPS（GARMIN GPSMAP 60CSx）で計測した。記入し終わったブイはブイを回収した元の場所に戻した。GPSの計測誤差は±3m程度である。以前の観測で識別番号を記入したブイを発見した場合、識別番号が消えないように同じ識別番号を再度上書きし、新規の移入したブイと同様にその緯度経度をGPSで計測した。これを繰り返すことで、前回と今回の観測の間に新規に海岸に漂着したブイの数（漂着数）、再漂流したブイの数（再漂流数）、および砂浜上に存在しているブイの数（残余数）の時間変化を計測することが可能となる。そして、ある観測時に新たに発見したブイの集団の個数の時間変化を最初のブイの数で無次元化したものを残余関数 $ ^{19)} $ と呼ぶ。そして、この残余関数を時間積分することで、ブイの平均滞留時間を計算することができる $ ^{19)} $ 。

## 2 ）線形システム応答解析

現地観測では個々のブイの位置の変化（動き）を計測しているが、ここでは解析の第1ステップとして、個々の位置は無視し和田浜全体を1つの線形システムとみなし、そのシステム特性を明らかに
かにすることを目標としている。沖合から海岸に漂着する単位時間当たりのゴミ量（フラックス）を線形システムに対するインプット $ x(t) $ とし、海岸に存在しているゴミ量を線形システムからのアウトプット $ y(t) $ とする。この場合、現地観測から求めた漂着ゴミの残余関数が、システムのインパルス応答 $ h(t) $ に相当する（図(1)-6）。

図(1)-6 和田浜ビーチシステムの概念図

線形システムを数学的に表現するには、積分型と微分型の二つの表示方法がある。前者（たたみ込み積分）は、一つのシステムへの入力と出力の関係を概念的に理解するのに都合が良く、システム内部機構に立ち入ることなしに、システム特性を理解しうる。一方、機械系や電気系のようにman-made systemでは、一つ一つのシステム構成要素の特性とそれらの組み合わせが分かっているから、これらの数学的表現を集めて微分方程式で入出力の関係が記述できる。勿論、前者と後者を関連づけることは簡単である $ ^{20} $ 。

ここでは、まず前者の方法を用いて、和田浜海岸の周波数応答特性一様々な周期で変動する漂着ゴミインプット $ (x(t)) $ に対して、和田浜海岸に存在する漂着ゴミ量 $ (y(t)) $ がどのように増幅され、どの程度位相がずれるのか一を調べた。その後、海岸漂着量 $ (y(t)) $ の時間変化を支配する微分方程式を明らかにした。これは後者の表現方法を用いてシステムを記述しておいた方が、将来、解析の発展が望めるからである。

## a 積分型のシステム表現

システムに対するインプットとアウトプットはインパルス応答を用いて以下の様に表せる。

$$ y(t)=\int_{0}^{t}x(\tau)h(t-\tau)d\tau. $$

これをフーリエ変換すると周波数領域におけるシステム入出力の関係が記述できる。

$$ Y(\omega)=H(\omega)X(\omega). $$

ここで、 $ H(\omega) $ は

$$ H(\omega)=\int_{0}^{\infty}h(t)e^{-i\omega t}dt=\alpha(\omega)+i\beta(\omega). $$

であり、周波数応答と呼ばれる。周波数応答は、観測から求めたゴミ量の残余関数のフーリエ変換である。そして、システムの増幅特性と位相特性は以下の様に計算できる。

$$ \left\{\begin{aligned}A(\omega)&=\sqrt{\alpha^{2}+\beta^{2}}\\ \theta(\omega)&=\tan^{-1}\frac{\alpha}{\beta}\end{aligned}\right.. $$
これは、観測からゴミ量の残余関数を求めれば、その砂浜のシステム特性が分かることを示している。

## b 微分型のシステム表現

基礎方程式として以下の様な常微分方程式を用いるのが一般的である。

$$ a_{_{0}}\frac{d^{^{n}}y}{dt^{^{n}}}+a_{_{1}}\frac{d^{^{n-1}}y}{dt^{^{n-1}}}+\cdots+a_{_{n-1}}\frac{dy}{dt}+a_{_{n}}y=x(t). $$

ここで、 $ a_{n}(n=0,1,\ldots) $ は定数であり、時間的に変化しない。(6)をラプラス変換すると、

$$ \begin{cases}Y(s)=\displaystyle\frac{X(s)}{Z(s)}+\displaystyle\frac{G(s)}{Z(s)}=H(s)X(s)+H(s)G(s),\\Z(s)=a_{0}s^{n}+a_{1}s^{n-1}+\cdots+a_{n-1}s+a_{n},\\G(s)=\left(a_{0}s^{n-1}+a_{1}s^{n-2}+\cdots+a_{n-2}s+a_{n-1}\right)y(0)+\cdots+\left(a_{0}s+a_{1}\right)y^{(n-2)}(0)+a_{0}y^{(n-1)}(0)\end{cases}, $$

となる。ここで、 $ Z(s) $ のことをインピーダンス、 $ H(s) $ を伝達関数という。 $ H(s) $ はインパルス応答のラプラス変換である。

$$ H(s)=\frac{1}{Z(s)}=L\big[h(t)\big]. $$

インピーダンスの形は基礎方程式だけに関係して初期条件には無関係である。一方、 $ G(s) $ は基礎方程式の左辺と初期条件の両方に依存するが、インプット $ x(t) $ には依存しない。また、初期条件が全て0であれば $ G(s) $ も0となる。ここで重要な点は、観測から求めた $ h(t) $ のラプラス変換からインピーダンスあるいは伝達関数を計算することで、基礎方程式の定数係数を求めることが出来る点である。これにより、漂着ゴミ残余量 $ (y(t)) $ の時間変化を支配する基礎方程式を観測から推測することが出来るのである。

また、(7)の第一式の逆ラプラス変換から基礎方程式(6)の解を求めることが出来る。

$$ y(t)=L^{-1}\Biggl[\frac{X(s)}{Z(s)}\Biggr]+L^{-1}\Biggl[\frac{G(s)}{Z(s)}\Biggr]=x(t)*\Biggl(L^{-1}\Biggl[\frac{1}{Z(s)}\Biggr]\Biggr)+L^{-1}\Biggl[\frac{G(s)}{Z(s)}\Biggr]. $$

ここで、 $ ^{*} $ はたたみ込み積分を表しており、(9)は(2)と一致していることが分かる。これによって積分型表現と微分型表現が容易に関連づけられることが分かる。

## 4 ．結果及び考察

## （１）Webカメラを用いたプラスチックゴミ漂着量の計測手法の開発と多地点連続観測

## 1 ）既往手法 $ ^{14)} $ とのプラスチックゴミ画素の検出率の比較

Kako et al. (2010) $ ^{14)} $ が明度を用いて PD 画素を検出した結果、明度の低い色（例えば、青や赤）の PD 画素は検出されなかったけれども、彼らが設定した明度の閾値（85と90）よりも低い明度を閾値として用いれば、明度の低い PD 画素も検出できる可能性がある。そこで、本研究で開発した手法（Method using the Ellipsoid Body、以下、MEB）と明度による PD 画素の検出方法（Method using the Lightness、以下、ML）によって PD 画素の検出を行い、検出率の比較を行った。比較には飛島で2011年2月4日-15日に撮影された画像を用いた。MLにおける明度の閾値として80 (L80)と90 (L90)を用
いた。さらに、MLについても2-(3)に基づいた画像合成手法を適用する。画像合成手法における合成期間は3日間とし、頻度の閾値は0.7(C07)、0.8(C08)及び0.9(C09)の3つとした。したがって、MLとしては6つのケース（L80-C07、L80-C08、L80-C09、L90-C07、L90-C08、L90-C09）でPD画素を検出し、MEBと各ケースのMLの検出率を比較した。

図(1)-7 (a)は2011年2月7日のWebカメラ画像であり、(b)はその画像1枚からCRを用いてPD画素を検出した画像である。(c)と(f)はそれぞれMEBとML（L90-C08）によってPD画素として特定された画像である。(d)と(e)はそれぞれ(a)と(c)の画像を射影変換して得られた真上からの直視画像である。(d)の赤枠は面積計算の精度検証に用いた領域を示す。

MEB及びMLのL90-C08でPD画素を検出した画像を図(1)-7(c)及び(f)にそれぞれ示す。MEBでは黒色を除きどの色のPDの画素も検出される。1枚の画像解析から誤検出された流木画素（図(1)-7(b)）は画像合成手法を適用することで基本的には除去される（図(1)-7(c)）。一方、MLでは白色のPD画素の検出には成功しているけれども、その他の色のPD画素は検出されていない。また流木画素も誤検出されている。

次にWebカメラ撮影画像の中から比較期間（2011年2月4日-15日）において風や波によって動かされなかった5色のPD及び流木の画素を選択し、これら選択画素に対する両手法の検出率を比較した。なお、PD及び流木の選択画素数を図(1)-8に示す。比較に際してこの選択画素数に対する各手法によるPDの検出画素数の比をPD画素の“PD検出率”と定義し、各手法による流木の誤検出画素数の比を流木画素の“誤検出率”と定義する。両手法では3日間の画像解析手法によって検出されるため、PD検出率及び誤検出率を3日間の中間日の値として計算した。例えば、2011年2月5日のPD検出率及び誤検出率は同月4日-6日のWebカメラ撮影画像を解析して計算される。

MEBについてみると、各色のPD検出率は0.7より高く、比較期間における各色の平均PD検出率は白：0.79、黄：0.83、赤：0.94、青：0.97、緑：0.93である。誤検出率についてみると0.31が最高であり、平均誤検出率は0.15であった。

一方、MLについてみると、白の平均PD検出率はL90-C09を除いた5ケースで0.8より高かった
（L80-C07：0.98、L80-C08：0.96、L80-C09：0.90、L90-C07：0.90、L90-C08：0.82、L90-C09：0.59）。他の色のPD検出率はMLのどのケースに

他の色のPD検出率はMLのどのケースにおいてもMEBのそれと比較して小さかった。特にL90の3ケースでは白を除いた他の色のPD画素はほとんど検出されなかった。L80の3ケースでは黄、赤及び青のPDの画素は検出されたけれども、緑のPD画素は検出されなかった。MEBによる平均PD検出率（0.83）はMLのどのケースのそれよりも高かった（L80-C07：0.70、L80-C08：0.62、L80-C09：0.51、L90-C07：0.49、L90-C08：0.44、L90-C09：0.31）。MLのL90-C09を除いた5ケースにおいて誤検出率はMEBのそれよりも高い。L90-C09の誤検出率はMEBのそれよりも低いが、白のPD検出率はMEBのそれよりも低い。ここでは示さないが、この比較を2011年5月1-13日でも行ったところ、同様の結果が得られた。

MLを利用した場合でも明度の闘値を低く設定することで白以外の色のPD画素も検出することができるが、それらのPD検出率はMEBのそれよりも低い。更に流木の誤検出率はMEBのそれよりも高い。以上のことから様々な色のPDや流木が漂着している海岸でWebカメラを用いたモ

図(1)-8 MEBとMLによるPD検出率と誤検出率の比較。選択両素数を各グラフの左上に示し、凡例を図下に示す。

ニタリングを行う場合、MLに比べてMEBの方が有効な方法であるといえる。ただし、白色のPDの漂着量が支配的な海岸ではMLも有効な手法であることが再確認された。

## 2 ）プラスチックゴミ漂着量の多地点連続観測

対馬暖流沿いの日本沿岸4地点に設置したWebカメラの設置日（図(1)-1(a)の設置地点拡大図）から2011年12月31日までに得られた撮影画像に対してMEBと射影変換手法を適用してPD漂着量を計算した。なお、山形県酒田市飛島以外の3地点においても各々の地点で得られたWebカメラ撮影画像からCRを作成し、PD画素を検出した。ただし、レンズカバーに水滴や潮が付着した画像は解析対象外とした。

画像解析により直接的に得られたPD漂着量の時系列は数日もしくは2週間程度の時間スケールで大きく変動している（図(1)-9）。実際にWebカメラ撮影画像を目視で確認してもこのようなPD漂着量の短期変動は認められない。こうした短期変動は、日射状況の差異によってPD画素の色が大きく変化し、CRでPD画素として検出されないことや画像合成手法を用いたとしても乾燥した流木等の誤検出を完全には除去できていないことによる。
特に白のPD画素の検出では日射状況によるPDの色の変化の影響を強く受ける。例えば、悪天候が数日続くと、日射量が弱いため、Webカメラ撮影画像では白色のPDが灰色に見える。白のCRは他の色のCRに比べて空間的に小さい上に画像合成手法で使用する検出頻度の閾値が高い（図(1)-2(b)及び表-(1)-1）。こうした影響によりPDの色が微小に変化するだけで、白のPD画素として検出されない可能性がある。また、どの地点も白のPDとして発砲スチロールブイなど比較的比重の小さいPDが多いため、風によって移動しやすいことも短期変動の原因の1つとして考えられる。

これらの気象条件に依存する短期変動を簡易的に除去するため、30日間移動平均を適用した（図(1)-9中の太線）。なお、図(1)-9中の1点鎖線で示す期間は積雪等の影響による欠測期間である。MEBによるPD 画素の自動計測精度とPD漂着量の時系列変動パターンを検証するため、Webカメラ

図(1)-9 対馬暖流沿いの日本沿岸4地点におけるPD漂着量の時系列変動。なお、図中の凡例を図下に示す。

設置日（図(1)-1(a)）から2011年8月31日までの2週間毎の撮影画像から目視によってPD画素を検出し、3-(1)-4)と同様の手順で計算されたPD漂着量（図(1)-9中の丸付破線、丸付破線のは目視計測日）と比較した。ただし、本手法では黒色や透明色のPD画素は検出できない（3-(1)-2）参照）ため、目視計測においてもこれらのPD画素を検出対象外とした。

PD画素の計測誤差は目視計測日における両手法で得られたPD漂着量の偏差の絶対値を目視計測によるPD漂着量で規格化し、それらの平均値で評価した。その結果、解析4地点におけるPD画素の計測誤差は平均で18%であった（稚内19%、飛島12%、輪島20%、対馬21%）。全体的には、WebカメラによるPD漂着量の方が過小評価となっているが、この原因については後ほど検証する。両手法で計算されたPD漂着量の相関を調べたところ、どの地点も有意な正の相関（稚内0.93、飛島0.81、輪島0.94、対馬0.73）があり、時系列変動は良く一致していた。対馬の相関係数が他の地点に比べて若干低いが、これは2010年12月から翌年1月にかけてレンズカバーが頻繁に汚れたことに起因するものである。2011年2月以降はレンズカバーのメンテナンスを高頻度（2週間に一度）に実施したため、両者がよく一致している（図(1)-9）。以上のことから、海岸毎にCRを作成し、画像合成手法における検出頻度の閾値及び合成期間を調整することで本手法が多地点で適用可能であることが確認された。

## 3 ）プラスチックゴミ漂着量と風向風速の比較

解析4地点におけるPD漂着量の時系列変動パターンは大きく異なっている（図(1)-9）。飛島と対馬における2011年8月中のPD漂着量の急激な減少は、地域住民による海岸清掃によるものであるが、
これを除いたPD漂着量の変動は自然現象によって引き起こされたものである。ここではPD漂着量の変動要因の1つであり、比較的データが入手しやすい風向風速とPD漂着量を比較する。比較に使用した風向風速データは気象庁（http://www.jma.go.jp/jma/index.html）によって解析地点近傍で観測されたものである（図(1)-1(a)の解析地点拡大図参照）。東西・南北方向の風速とPD漂着量の30日間移動平均を比較した（図(1)-10）。なお、PD漂着量の破線は欠測期間である（図(1)-9）が、対馬については2011年7月26日の目視計測によってPD漂着量の急増が確認された（図(1)-9）ため、これを補足情報として図中に示している。

秋期（10-12月）と冬期（1-3月）にはどの地点も共通して西寄りの風が卓越しており、特に飛島

と対馬ではこの時期に西寄りの強風が連吹していた（図(1)-10）。これは日本海における特徴的な季節風である。この時期にPD漂着量は対馬と輪島では増加したのに対し、飛島と稚内ではほとんど変化していなかった。春期（4-6月）と夏期（7-9月）には秋期や冬期に比べると東寄りの風も吹いており風速は弱い。この時期に飛島と稚内ではPD漂着量がほとんど変化していないが、輪島では2011年4月に減少し、対馬では2011年7月に急増していた。このように観測地点によって風速とPD漂着量の関係に顕著な差異がみられた。

4）プラスチックゴミ漂着量の計測誤差について

本研究では黒色や透明色以外の様々な色のPD画素をWebカメラ画像から検出し、PD漂着量を計算した。MEBで計算されたPD漂着量と目視でPD画素を検出して計算されたPD漂着量を比較したところ、解析4地点におけるPD漂着量の平均計測誤差が18%であった。全体的にはWebカメラによる計算結果が過小となっていた。従来、人力による海岸調査によってPD漂着量が計量されてきたが、計測誤差については把握されていない。例えば、藤枝ら（2010） $ ^{21)} $ は多くの海岸で人図(1)-10解析4地点における風速とPD漂着量の比較。なお、観測地点名の隣に気象庁の観測所名を示し、図中の凡例を図下に示す。風速は東西方向では西風、南北方向では南風が正であり、細線は観測された日平均風速、太線は日平均風速の30日間移動平均である。

力による回収調査を実施して20Lゴミ袋の袋数からゴミの体積を概算し、瀬戸内海におけるゴミの全量の把握を試みている。この手法では袋内の空隙体積を考慮しないことが誤差要因として考えられるが、誤差の定量的評価は行われていない。これに対し本手法はPD漂着量の計測誤差を把握
した上で、各地点のPD漂着量を自動的に遠隔計測できるようになったことに大きな意義があると考えている。

Webカメラを用いたPD漂着量（30日間移動平均）の計測誤差は日射状況によりPD以外の画素が誤検出されることとPD画素の一部が検出できないことに起因する。具体的には、PD以外の画素が誤検出される面積（過大成分）と検出されないPD画素の面積（過小成分）が移動平均によって相殺されるとは限らないためにその差が計測誤差として残るのである。この計測誤差を最小にするためには過小成分と過大成分の各々を小さくすることが必要となるが、ここでは特にWebカメラによる計算結果が過小となった原因について検討し、今後の様々な海岸へのWebカメラシステムの設置場所、および解析方法につい

て留意事項を述べる。

Webカメラによる計算結果が過小となったのは、白色PDの一部が検出されないことに起因する（図(1)-8）。その原因としては、日射角度とPD形状の関係が考えられる。例えば、PD自体に凹凸があると、日射角度によってPDの凹の部分が陰るため、凸部分に比べてその色が暗くなる。また立方体形状のPDであれば、同じ色であっても上を向いている面よりも側面の色が

図(1)-11 (a)飛島袖の浜の撮影画像。(b)解析に用いたPDゴミ。図中左から青色ポリタンク、立方体型および円中型発泡スチロール。

暗くなる。そこで、ここでは飛島袖の浜に漂着していた立方体および円中型の白色PD（発泡スチロール）と青色のポリタンク（図(1)-11）の上面と側面のL*、u*、v*値（2011年4月の月平均値と標準偏差）が時刻（日射角度）に対してどのように変化するかを調べた。

図(1)-12は3種類のPDの上面のCIELUV値と日射量の日中の時間変化である。CIELUV値の時系列中のグレーのバンドは、PDと判断するためのCRの範囲を示している。青色PD（図(1)-12(a)）では時刻（日射角度）に関係なく、CIELUV値はすべての時刻でCR内に位置している。また、白色PDについて見てみると、円中型でも立方体型でも平均値はすべてCRに位置している（図(1)-12(b)、(c)）。7時と15時に若干標準偏差がCRから外れているが、全体的には上面に位置する画素はPDとして高確率で検出されていることが分かる。
(a) Tank (Blue)

(b) Cube (White)

(c) Cylinder (White)

図(1)-12 PD上面内の画素のCIELUV値（2011年4月の月平均値と標準偏差）の時刻に対する変化。(a)青色ポリタンク、(b)立方体型発泡スチロール、(c)円中型発泡スチロール。グレーのバンドはPD検出のためのColor Reference (CR) の範囲を示す。

一方、側面の結果を見ると、上面と同様青色PDではどの時刻でもほぼうまく検出できているのに対し、白色PDの画素は、形状に依らず9時と11時を除いて高頻度でCRの範囲外に位置しており、これらの時間では高い確率でPDではないと判断されている（図(1)-13）。これによってWebカメラの計算結果が過小評価となっていたのである。つまり、袖の浜海岸を対象として4月の解析を行う場合には、9時および11時の撮影画像のみをコンポジットすることで、現在よりもPDの検出率が向上することが期待できるのである（図(1)-14）。この様に、PD検出率の誤差原因を明らかにしておくことは、将来Webカメラを新たに設置する場合、設置場所の選定や解析方法を考える上で重要である。Webカメラシステムを新設した場合、PD画素と誤検出される画素の時刻（日射角度）による色の変化を、可能であれば月別にモニタリングしながらCRを作成し、最適な時刻の画像のみを用いてコンポジット解析することが肝要である。

またMEBでは黒色のPD（例えば、黒色の漁業用ブイ）画素は岩盤や漂着物の影の色と同化し、透明色のPD（例えば、ペットボトル）画素はそのPDの背景物（例えば、砂地盤や植生）の色と同化してしまうため、これらの色のPD漂着量は計算できない。日本海側の解析地点ではWebカメラ撮影画像を目視で確認する限り、黒色や透明色のPDがほとんど漂着していなかったため、これらを検出できないことによる影響は小さい。しかし、黒色や透明色のPDが相対的に多く漂着する海岸では何らかの方法で黒色や透明色のPD漂着量を加えるような処理が必要となる。例えば、目視
(a) Tank (Blue)

(b) Cube (White)

(c) Cylinder (White)

図(1)-13 PD側面内の画素のCIELUV値（2011年4月の月平均値と標準偏差）の時刻に対する変化。(a)青色ポリタンク、(b)立方体型発泡スチロール、(c)円中型発泡スチロール。グレーのバンドはPD検出のためのColor Reference (CR) の範囲を示す。

で漂着するすべての色のPD画素を検出し、黒色や透明色を除いた全色のPD画素数に対する全色のPD画素数の比を計算しておき、本手法で計算された黒色や透明色を除いた全色のPD漂着量にこの比を乗じることで全色のPD漂着量を推定するといった方法が考えられる。

## 5 ）プラスチックゴミ漂着量の変動要因に関する一考察

対馬や輪島ではPD漂着量に増減した時期に西寄りの風が観測されていた。解析4地点はいずれも西向きの海岸であるため、西寄りの風が連吹すると、風に伴って生じる波・流れや風圧により漂着量が変化すると推察されるが、同時期に飛島や稚内ではほとんど変化していなかった。このことは岸向きの風が必ずしも漂着量の増減に寄与しないことを示唆している。PD漂着量の増減は基本的に新たに漂着したPD量と波浪などの海象要因により海岸から再漂流したPD量の大小関係で決まる。また解析4地点は海岸・海底地形が異なるため、同じ岸向きの風が連吹したとしても波の浅水変形過程や形成される海浜流が異なるであろう。

このように、変動要因を詳細に調査するためには各地の海岸・海底地形を踏まえて海岸付近の波や流れを再現し、漂着・再漂流過程を明らかにする必要がある。さらにKako et al.(2011) $ ^{9)} $ は東シナ海における数値モデルを用いて粒子追跡計算に基づくHindcast実験を行い、五島列島沖合の漂流ゴミ量の時系列を計算し、五島列島奈留島大串海岸に設置したWebカメラ撮影画像から計算した漂着ゴミ量の時系列 $ ^{14)} $ と比較したところ、両者の変動パターンがよく一致していた。このことはゴミ漂着量の増減は沖合を漂流するゴミ量にも依存することを示唆している。
6）Webカメラを用いたプラスチックゴミ漂着量計測の優位性

Webカメラで計測されるPD漂着量はあくまで被覆面積であり体積ではない。また物陰にあるPD量についても直接計測することができない。しかしながら、我々はWebカメラを用いたPD漂着量計測には既往の計測方法と比較して以下のような優位性があると考えている。

Webカメラを用いることでPD漂着量を連続的に取得できるため、その変動要因の解明に役立てられる。これまで世界中で行われてきた数か月毎の人力による海岸調査 $ ^{11} $ では調査間隔よりも時間スケールの短いPD漂着量の変動については不明であるため、自然現象との比較が困難であった。本研究では風データとの比較を示したが、今後、海岸・海底地形を考慮して波や海浜流などの海象データと比較することによりPD漂着量の変動要因の解明が期待できる。

図(1)-14 PD検出誤差の日射角度依存性

Webカメラを用いたPD漂着量計測は環境負荷を考慮した計画・重点的な海岸清掃にも利活用できる。現状ではゴミの漂着状況に応じて適当な時期に年1回の海岸清掃が行われている。限られた財源の中で環境中に存在するPDを削減するのに最も効果的な海岸清掃を実施するためには、その時期選定が重要である $ ^{22} $ 。磯辺ら（2012） $ ^{22} $ が示すようにWebカメラを用いて計測された漂着量の時系列変動からその海岸における清掃時期の選定基準を定めることで効果的な海岸清掃を行うことが可能である。

また最近Nakashima et al.(2012) $ ^{23)} $ は室内実験に基づきある特定の漁業用ブイに含有される重金属の海岸への年間溶出量を推定した。このような年間溶出量を用いてPDから海岸への化学物質溶出量を評価する際にその海岸の漂着量を計測することは必要不可欠である。したがってWebカメラによって多地点でPD漂着量を計測し、推定された年間溶出量を用いてPDから海岸への化学物質溶出量を評価することで環境負荷が大きい海岸を重点的に清掃することができる。

またここでは示していないが、MEBでは色別にPD漂着量を評価することも可能である $ ^{24)} $ 。各海岸には漂着するPDの種類には特徴がある。例えば、本研究のモニタリング地点である長崎県対馬市棹崎海岸やKako et al.(2010)14)のモニタリング地点である長崎県五島市奈留島大串海岸では白い発砲スチロール製の漁業用ブイが多く漂着する。また山形県酒田市飛島では白い漁業用ブイの他、青いポリタンクが多く漂着する。このように海岸に漂着する色別のPD漂着量において特定のPDが支配的であれば、その特定PDの発生を抑制することでその海岸のPD漂着量の削減効果を定量的に評価することもできる。例えば、山形県酒田市飛島では白と青のPD漂着量が全色のPD漂着量の77%を占めていた（白：0.66、黄：0.08、赤：0.09、青：0.11、緑：0.06） $ ^{22)} $ 。そのため、漁業用ブイと青いポリタンクがなくなれば、飛島袖の浜海岸に漂着するPD量の77%を削減できることになる。また色別のPD漂着量に特定のPDの平均的な高さを乗じることで体積に換算することもで
きる。実際に海岸清掃を行う前に、このような方法で予め回収すべき"量"が分かっていれば、作業にかかる労力を計る目安となり、適切な費用や人員を手配することも可能であろう。

各海岸に設置したWebカメラシステムは比較的安価（機材費：約40万円、維持費（メンテナンス、通信費）：10万円／年）なものであり、本研究のように多地点に展開することができる。我々はこの点がWebカメラを用いたPD漂着量計測の最も大きな利点であると考えている。多地点に展開したWebカメラの撮影画像から本手法を用いてPD漂着量を計算し、Webカメラによって撮影される海岸面積で割ることで、多くの海岸のPD漂着密度を計算することもできる。例えば、各都道府県の複数海岸でWebカメラによるPD漂着量観測を行い、各海岸のPDの漂着密度を計測したとしよう。計測されたPDの漂着密度から各都道府県の平均漂着密度とその標準偏差を計算することができる。これにより日本全国におけるPDの漂着密度マップの作成、各都道府県の平均漂着密度及び標準偏差に海岸面積をかけることで日本全国におけるPD漂着量の総量推計を行うことが可能となり、海岸清掃に係る予算配分に活用することができる。

また我々のプロジェクトではWebカメラを用いて多地点で計測されたPD漂着量を利用して東アジア海域における海ゴミ輸送実態の解明を試みている。本研究では今回解析した4地点の他、太平洋沿岸にもWebカメラを設置し、海岸の撮影を行った（図-1(a)の）。ただし、太平洋側の地点は日本海側に比べて漂着ゴミ量が非常に少なく、場所によってはカメラによる識別がほとんど不可能であった。また、日本海側に比べて潮位変動が大きく、この潮位変動によってゴミが短期間に移動していることが分かった。現手法では、3日間の撮影画像を用いたコンポジット解析に基づいてゴミを識別している。今後は現手法を改良し、漂着ゴミが短期間で移動する海岸のゴミ量を計測できるようにする予定である。

## （２）漂着ゴミ量に対する線形応答システム解析

## 1 ）残余関数

3種類のブイについてそれぞれ漂着数、再漂流数、および残余数の時間変化を図(1)-15に示す。3種類のブイについて各変動量が同様のパターンで時間変化していることが分かる。まず、再漂流数を見てみると、3つのブイとも2012年の11月に極大値、2012年の夏季に極小値をとる。このことは、3つのブイの和田浜上での動きが似通っていることを示しており、こでは、3つのブイを区別することなく線形システム応答解析を行う。また、漂着数については2011年の冬季、2012年の夏季に極大値となる。このことから、新島沖合での3つのブイの水平分布パターンがほぼ同じであるものと推測される。その結果として、砂浜上での残

図(1)-15 残余量、漂着量および再漂流量の時系列。(a)Type1、(b)Type2、(c)Type3。
余量は、いずれのブイも2011年の冬季と2012年の夏季において極大となり、2012年の春季と2012-2013年の冬季に極小となっている。

図(1)-16に3種類の全てのブイの残余数に基づいて求めた残余関数を観測毎に示す。全体的に残余率は漂着直後に急激に減少し、その後、減少の仕方が徐々に小さくなる。また、2012年の夏季に減少率が小さくなっているように見える。これは、沖合波浪特性の季節変化と関係しているものと考えられるが、ここでは減少率の季節変化の仕方については考慮しない、あるいはより長い時間スケールで砂浜の応答特性を調べることにする。これは基礎方程式(6)の係数が時間的に変化

## しないことに対応して

いる。

全ての観測で得られた残余率を、最初の観測日を原点 $ (t=0) $ として重ねたのが図(1)-17である。指数関数的に残余率が小さくなっていることがみてとれる。そこで、残余率の時間変化を指数関数によって近似したところ、有意な相関が得られた $ (R^{2}=0.751, P<0.01) $ 。

図(1)-16 観測毎の残余関数。残余率は3種類のブイ全ての残余数を用いて計算している。

図(1)-17 全ての観測結果を使って求めた残余関数