Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
$$ h(t)=\begin{cases}e^{-kt}\left(k=2.167,t\geq0\right)\\0\quad(t<0)\end{cases}. $$

これから “3つのブイの和田浜における” 平均滞留時間（kの逆数）は

$$ \tau_{r}=\int_{0}^{\infty}h(\tau)d\tau=\frac{1}{k}=0.460year=168day\quad, $$

となる。和田浜に漂着した3種類のブイは、平均的には約5.5ヶ月後に沖合へと再漂流する。この値からType2のブイ1個あたりから海岸に溶出する鉛量が見積もることが可能となる。

2）和田浜システム－積分型表現－

式(4)、(5)、(10)から和田浜システムの周波数応答および増幅特性と位相特性が計算できる。

$$ \left\{\begin{aligned}H(\omega)=&\frac{k-i\omega}{k^{2}+\omega^{2}}\\ A(\omega)=&\frac{1}{\sqrt{k^{2}+\omega^{2}}}\\ \theta(\omega)=&-\tan^{-1}\left(\frac{\omega}{k}\right)\end{aligned}\right. $$

図(1)-18に “3種類のブイに対する” 和田浜システムの増幅特性と位相特性を示す。インプット（漂着量： $ x(t) $ ）に対してアウトプット（残余数： $ y(t) $ ）の位相は必ず遅れる。インプットの変動周期が長くなる程、増幅率は大きくなりアウトプットは大きくなる。反対に、インプットとアウト

図(1)-18 線形システムとしての和田浜の特性。インプットの変動周期が長くなる程、増幅率は大きくなり反対に位相差は小さくなる。入力に対して位相は必ず遅れる。

プットの位相差は小さくなる。

砂浜のシステム応答特性が明らかになると、仮想的なブイの漂着量に対応した砂浜上に存在す
るブイの量を計算することが可能になる。このことは、例えば、今後何らかの対策を講じて沖合からのブイの漂着量が減少した場合に、どのくらい時間でどの程度海岸がきれいになるのか、あるいは、反対に、今後ブイの漂着量が増加していった場合に、どの程度の漂着量で落ち着くのか、といったシミュレーションを行うことができる。

初期状態で全くブイが漂着していないと仮定し、ある一定のブイの漂着量フラックス $ (x_{0}:8/\mathrm{year}) $ に対して、和田浜がどのように応答するのかを計算すると以下の様になる（図(1)-19(a)）。なお、図中の縦軸は任意であり、相対関係に意味がある。

$$ y(t)=\int_{0}^{t}x_{0}e^{-k(t-\tau)}d\tau=\frac{x_{0}}{k}(1-e^{-kt})=x_{0}\tau_{r}(1-e^{-t/\tau_{r}}). $$

十分時間が経過すると、砂浜上に存在するブイの量は $ x_{0}\tau_{r} $ に、つまり漂着量 $ x_{0} $ の $ \tau_{r} $ 倍（0.46倍）になることが分かる。式(12)の第2式において $ \omega $ を無限大にすれば同様の答えが得られる。沖合からの漂着量が同じであっても滞留時間の長い海岸の方が、最終的に海岸上に存在する残余数が多くなるーゴミ回収に労力が必要となるーのである。また、その一定値に落ち着くのにもより時間がかかる。

続いて、漂着量が周期的（T=0.25年）に余弦関数に従って変化する場合について調べてみる（図(1)-19(b)）。漂着量が負の値をとるのは現実的ではないが、ここではシステムの応答特性を調べることを目的としているので問題ない。

$$ y(t)=\int_{0}^{t}x_{0}\cos(\omega_{0}t)e^{-k(t-\tau)}d\tau=\frac{x_{0}}{k^{2}+\omega_{0}^{2}}\left\{\sqrt{k^{2}+\omega_{0}^{2}}\cos(\omega_{0}t+\theta)-k e^{-k t}\right\}\quad. $$

ここに $ \theta = -\tan^{-1}\left(\omega_{0}/k\right) $ であり、沖合からの漂着量の変動周期が同じであっても滞留時間の長い海岸の方が位相差は大きくなる。また、十分時間が経過すると、残余数は

$$ y(t)\rightarrow\frac{x_{0}}{\sqrt{k^{2}+\omega_{0}^{~2}}}\cos(\omega_{0}t-\theta), $$

に近づく。インプットに対する増幅率は $ 1/\sqrt{k^{2}+\omega^{2}} $ なり、式(12)第2式と一致する（振幅： $ 8/year\times0.0396=0.317 $ ）。アウトプットはインプットに対し約85度位相が遅れる。式(13)と式(14)から両方のタイプの漂着量があった場合、海岸の残余量は以下の様になる（図(1)-19(c)）。
図(1)-19 理想的な漂着ゴミフラックス（破線）に対する和田浜システムの応答（実線）。(a)一定のフラックスに対する応答、(b)周期0.25年で変動するフラックスに対する応答、(c)(a)と(b)の両者を併せたフラックスに対する応答。

$$ y(t)\rightarrow\frac{x_{0}}{k}+\frac{x_{0}}{\sqrt{k^{2}+\omega_{0}^{~2}}}\cos(\omega_{0}t-\theta) $$

この様に、砂浜を線形入出力システムとしてとらえることで、異なるシナリオに対する砂浜の応答（砂浜上のゴミ存在量）を予め評価することができるようになる。これは、線形システム応答解析の大きな利点である。

ここで、Webカメラシステムで計測しているのは残余数 $ y(t) $ である、という点に注意が必要である。これに対し、海洋数値モデル（例えば、文献 $ ^{[25]-[26]} $ ）が予測するのは、海岸への漂着量 $ x(t) $ 、あるいは沖合でのゴミの存在量である。数値モデルの予測結果をWebカメラシステムの結果を使って検証するためには式(3)の逆フーリエ変換から求めた $ x'(t) $ と数値モデルによる予測結果 $ x(t) $ を比較すれば良い。これにより海岸の増幅率や位相遅れを考慮したより精度の高い比較検証を行うことができるであろう。

$$ x^{\prime}(t)=\frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{\infty}\frac{Y(\omega)}{H(\omega)}e^{i\omega\tau}d\tau. $$

3）和田浜システム－微分型表現－

式(8)と式(10)から和田浜システムの伝達関数とインピーダンスが決まる。

$$ H(s)=\frac{1}{Z(s)}=L\Big[e^{-kt}\Big]=\frac{1}{s+k}. $$

式(7)第2式と式(18)の比較から式(6)の次数と係数は以下の様になる。

$$ n=1,a_{0}=1,a_{1}=k. $$

よって、残余数の時間変化を記述する方程式は

$$ \frac{d y(t)}{d t}+k y(t)=x(t). $$

あるいは、
$$ \frac{d y(t)}{d t}+\frac{y(t)}{\tau_{r}}=x(t). $$

となる。(20)は単純な連続式であり、砂浜上のブイの残余数の時間変化（左辺第1項）は、沖合からのブイの単位時間当たりの漂着数（右辺）と砂浜から沖合への単位時間当たりの再漂流数（左辺第2項）の差で決まる、ことを意味する。そして、単位時間当たりの再漂流数はその時の残余数に比例し、比例定数は $ k\left(\tau_{r}^{-1}\right) $ となる。Takeoka (1987) $ ^{(27)} $ は $ \left[T^{-1}\right] $ の次元を持つkを輸送係数と呼んだ。今、沖合からの漂着量が海洋数値モデル等（例えば、文献 $ ^{(25)} $ - $ ^{(26)} $ ）で与えられると仮定すると、式(2)、式(20)から砂浜上の残余数の時間変化が、式(5)からは、砂浜の応答特性（増幅率と位相差）が変動周期毎に求まるのである。

## 4 ）線形システム解析から明らかになった今後の課題

線形システム解析から、輸送係数kあるいは滞留時間 $ \tau_{r} $ が決まれば、和田浜の様に残余関数が指数関数で近似できる海岸のシステム特性を明らかにすることができる。例えば、Garrity et al.

(1993) $ ^{28} $ のFig. 3を見ると、パナマのカリブ海に面した4つの海岸においても、ある時に海岸に漂着したゴミの集団の数が指数関数的に減少していることが分かる（勿論、彼らはシステム解析は行っていない）。

では、海岸の滞留時間（あるいは輸送係数）を決める要因は何であろうか？滞留時間は何の関数として表されるのであろうか？将来、滞留時間をモデル化できれば、労力を必要とする個体識別調査を行うこと無しに海岸のシステム特性を把握することが出来るようになるだろう。例えば、自然災害等で大量のゴミが沖合に流出した場合、数値モデルとシステム解析を組み合わせることで各海岸での漂着量とその時間変化を予測することが可能となる。これによって、広域的な視点に立った効果的な対策を講じることが可能となるであろう。

海岸に漂着したゴミが再漂流するということは、当然、滞留時間は波の統計量や波や風が引き起こす流れに依存していると推測される。また、Bowman et al. (1998) $ ^{29)} $ はイスラエルの地中海に面した9つの海岸で現地調査に基づくゴミ収支解析を行った。その比較結果から、再漂流量過程には、海岸の地形、特に海岸の幅や砂や石の粒径が重要であることを指摘した。粒径が大きい場合（本研究のカメラ設置地点では対馬棹崎海岸が相当する）、ゴミが石にトラップされるため一旦漂着したゴミは再漂流し難いことを彼らは強調している。この他にも海岸の勾配は波の遡上高に影響しており、再漂流過程には重要な要素であると考えられる。また、海岸調査の際、ペットボトル等の軽い漂着ゴミが風圧によって容易に移動し、一部は再漂流しまた一部は海岸の奥へと移動する現象が見られる。よって、ゴミの実質の密度（空隙を考慮した密度）も滞留時間に影響を与えていると推測される。即ち、

$$ \tau_{r}=\tau_{r}(S(\omega),B,\gamma,\phi,\rho,\cdots). $$

ここに、 $ S(\omega) $ は沖合での波浪スペクトル、Bとγはそれぞれ海岸の幅と傾斜、φは粒径、ρはゴミの実質密度である。今後は、波浪の現地観測や数値計算、さらには地形測量等に基づいて滞留時間（あるいは輸送係数）のモデル化を行っていきたいと考えている。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義
1) これまで事実上不可能であった色別の漂着ゴミ量の多地点連続計測を可能にするWebカメラシステムを世界に先駆けて開発した。この多地点連続観測結果とサブテーマ(2)の数値モデルにより東アジアにおける広域の海ゴミフローを明らかにすることに成功した。また、そのシステムの計測誤差の要因についても検討し、日射角度が小さい時に物体側面の色が暗くなることが主な原因であることを突き止めた。これにより高精度の観測を行うためには、側面が明るくなる時刻を測点毎に調べ、その時刻に撮影された画像のみを用いて解析することが重要であることを明らかにした。また、漂着ゴミ量を連続計測することにより、これまで困難であった自然現象との詳細な比較が可能となった。ここでは風データとの比較のみ示したが、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ゴミ漂着量の変動要因の解明が期待できる。

2）和田浜海岸を線形システムとみなし、漂着量をシステムインプット、海岸上の残余量をシステムアウトプット、現地観測から求めた残余関数をインパルス応答として、和田浜のシステム特性と残余量の時間変化の支配方程式を明らかにした。そして、システム特性から幾つかの理想的なインプットに対する和田浜の応答を理論的に計算した。

線形システム解析は一般的な方法であるが、漂着ゴミ量の解析に応用したのは分担者らの知る限り世界初である。このように、海岸を線形システムと考えることで、これまで困難であった数値海洋モデルの結果（インプット量）と海岸上のゴミ量（アウトプット量）の直接比較や、幾つかの削減対策に対応した漂着量変動シナリオに対する海岸上のゴミ量の時間変化を定量的に評価することが可能となった。また、今後の研究の方向性として、様々な海岸でのシステム応答特性を調べ、滞留時間の数学モデルを構築することが重要な研究課題であることを指摘した。この様に、漂着ゴミ動態をシンプルではあるが数式を用いて表現することで、より科学的な漂着ゴミ研究の発展に寄与するものと考えている。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

沖縄県石垣市は2013年度に本Webカメラシステムを導入し、陸域での海洋ゴミ発生過程のモニタリングに活用する方針である。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

環境問題を解決する上での第一歩は、モニタリングに基づいて現状を科学的に把握することである。しかしながら、漂着ゴミ問題についてはこれまで人力によるゴミ回収が最も一般的なモニタリング手法であり、これが問題解決（低減）を図る上での一つの大きな障害となっていた。このような背景の下で、我々が開発したシステムは、今後、漂着ゴミ問題を科学的に解決していく上での大きな役割を担うと考えている。Webカメラシステムの優位性は、これまで計測が困難であった色別の漂着ゴミ量を、連続でしかも多地点で計測可能なことである。これにより以下の行政的な応用が考えられる。

1）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(非公開の政策サマリーで、事業化を提言)。
2）MEBでは色別にPD漂着量を評価することも可能であり、各海岸に漂着するPDの種類の特徴を把握することが可能である。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。これにより、特定PDの発生を抑制することによる海岸のPD漂着量の削減効果を定量的に評価することができる。

3）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る。

4）本技術を河川に架かった橋に設置したビデオカメラ映像に応用することで河川から海に流入するゴミ量を直接計測することが可能となった（7.査読付論文2）参照）。実際、山形県では、H25-26年度に最上川に架かる橋に複数台のWebカメラを設置し、最上川から日本海に流入する浮遊ゴミのモニタリング調査を行う計画である。

## 6 ．国際共同研究等の状況

# （1）研究計画名：Hawai'i remote sequential coastline monitoring of marine debris using webcameras

(2) カンターパート:

1) Nikolai Maximenko : International Pacific Research Center, Hawaii University、米国

2) Chris Woolaway : Ocean Conservancy (NGO)、米国

3) 米国海洋大気庁（NOAA）

4) 米国魚類野生生物局（USFWS）

## （3） 連携状況

1) ハワイ州における長期の漂着ゴミモニタリング（震災起源漂流物を含む）のために米国カウンターパートおよび愛媛大学（磯辺篤彦教授）、Japan Environmental Action Network (JEAN)、Oceanic Wildlife Society (OWS)と協同で米国大気海洋局（NOAA）のファンドに予算申請を行っている。

2) 国総研・片岡研究官が2013年2月にハワイを訪問しNikolai Maximenko教授（ハワイ大学）とChris Woolaway (Ocean Conservancy) にWebカメラシステムの説明を行うとともに協同でカメラ設置場所を選定した。

3) 我が国由来のゴミが数多く漂着しているミッドウェー諸島でのWebカメラモニタリング実施に向けて、本Webカメラシステムの技術的課題、維持管理方法を参加メンバーで議論を進めている。

## （４）国際的な位置づけ

1) 現在、JAMSTEC、NOAAやHawaii大学により震災起因漂流物を対象とした長期漂流予測が行われているが、Webカメラシステムによる長期モニタリングによってこれらモデルの検証を行うことが可能となり、今後の予測モデルの高精度化に寄与できる。

2) 我が国を除けば、Webカメラシステムによって長期の漂着ゴミモニタリングを行うのは初めてとなる。これをきっかけとして、他の太平洋沿岸各国がこのシステムを採用することで、
環太平洋漂着ゴミモニタリングシステムへと発展することが期待できる。

## 7 ．研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) T. Kataoka, H. Hinata and S. Kako: Marine Pollution Bulletin, 64, 1829-1836 (2012) "A new technique for detecting colored macro plastic debris on beaches using webcam images and CIELUV"

2）尾ノ井龍仁、二瓶泰雄、片岡智哉、日向博文：土木学会論文集 B1(水工学)、68、I_769-I_774 (2012)「河川漂流ゴミ輸送量に関する自動モニタリング技術の検討」

3）片岡智哉、日向博文、加古真一郎：土木学会論文集 B2(海岸工学)、68(2)、I_1471-I_1475(2012)「Web カメラ画像解析によるプラスチックゴミ漂着量の多地点連続観測」

4）片岡智哉、日向博文：沿岸海洋研究、49(2)、113-126（2012）「東京湾における漂流ゴミ流入量に対する逆推定手法の適用性と推定結果の水平拡散係数依存性」

## くその他誌上発表（査読なし）>

1）日向博文、片岡智哉：国総研レポート、p.88（2013）「東京湾に流入するゴミ量の推定」

2) 片岡智哉、日向博文、加古真一郎：国土技術政策総合研究所研究報告、51(2012)「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」

3) 日向博文、片岡智哉：NILIM News Letter、40 (Spring)、pp. 3-4（2012）「Web カメラを用いたプラスチックゴミ漂着量の計測」

4) 片岡智哉、日向博文：国土技術政策総合研究所資料、627（2010）「東京湾における推定ゴミ流入量の水平拡散係数に対する依存性」

## （2） 口頭発表（学会等）

1）加古真一郎、磯辺篤彦、片岡智哉、日向博文：2013年度日本海洋学会秋季大会（2013）「粒子追跡モデルを用いた漂着ゴミ由来の有害重金属による海岸汚染リスクの検証」

2) T. Kataoka, H. Hinata and S. Kato : 53th ECSA Conference, Shanghai, China, 2013 "Beaches as a linear Input/Output system of marine debris"（アブストラクト提出済み）

3) S. Kako, A. Isobe, T. Kataoka and H. Hinata : Workshop on Marine Debris Observing System in 6^{th} IMDC, Honolulu, USA, 2013 “A new approach for monitoring marine debris using webcams and balloon photography”（アブストラクト提出済み）

4) T. Kataoka, H. Hinata and S. Kato : PICES, Hiroshima, Japan, 2012 “Simultaneous monitoring at multiple sites of beached plastic litter quantity using webcam”

5）加古真一郎、磯辺篤彦、片岡智哉、日向博文：2012年度日本海洋学会秋季大会（2012）「全国展開されたWebカメラ網と数値モデルを用いた漂着ゴミ発生源の特定」

6) T. Kataoka, H. Hinata and S. Kato : 50th ECSA Conference, Venice, Italy, 2012 “A new technique for detecting beached color plastic debris from webcam images using CIELUV”

7) T. Kataoka, Y. Nihei and H. Hinata: 50th ECSA Conference, Venice, Italy, 2012 “Numerical Estimation of Floating Macro-debris Inflow Flux into Tokyo Bay”
8) T. Kataoka, H. Hinata and S. Kako : International Symposium; Marine Plastic Pollution -Toxic Chemicals and Biological Effects-, Tokyo, Japan, 2012 "A new technique for detecting colored macro plastic debris on beaches using webcam images and CIELUV"

9) 片岡智哉、日向博文、二瓶泰雄：2011年度日本海洋学会秋季大会（2011）「河川から東京湾へ流入する漂流ゴミ量の推定」

10) 片岡智哉、日向博文、加古真一郎：2011年度日本海洋学会秋季大会 (2011) 「Web カメラを用いた漂着ゴミ量の多地点連続観測」

11) 片岡智哉、日向博文：2010 年度日本海洋学会秋季大会(2010)「東京湾における漂流ゴミの収支解析」

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

## （4） シンポジウム、セミナー等の開催（主催のもの）

特に記載すべき事項はない。

## （５）マスコミ等への公表・報道等

1）読売新聞（2012年9月3日、全国版、「米漂流がれきに大量生物」）

2）子供の科学（2011年2月号、誠文堂新光社、「漂着ゴミ発生を科学的に分析 酒田・飛島に観測カメラ」

3) 北海道新聞（2011年2月20日、第2社会、「漂着の仕組み解明へ 国交省」）

4) 北国・富山新聞（2010年12月7日号、「漂着ゴミの観測開始 国交省、輪島にカメラ設置」）

5) 北國新聞（2010年11月21日、第1社会、「漂着ゴミ輪島で観測」）

6) 八重山毎日新聞（2010年11月18日、「野底海岸に定点カメラ」）

7) 河北新聞（2010年11月5日、「漂着ゴミ発生科学的に分析」）

## (6) その他

○受賞者：片岡智哉

○賞：Best student oral presentation award, 50th ECSA Conference, Venice,

Italy, June 2012.（豊橋技科大の社会人博士として）

○対象論文（口頭発表 6）、7）

• Kataoka, T., H. Hinata and S. Kako (2012): A new technique for detecting beached color plastic debris from webcam images using CIELUV, Proc. of 50th ECSA Conference, O10.25

• Kataoka, T., Y. Nihei and H. Hinata (2012): Numerical Estimation of Floating Macro-debris Inflow Flux into Tokyo Bay, Proc. of 50th ECSA Conference, O4.28

### 8 \. 引用文献

1) Plastics Europe (2011): Plastics – the Facts 2011 An analysis of European plastics production, demand and recovery for 2010, 32 pp.
2) Barnes, D.K.A., Galgani, F., Thompson, R.C., Barlaz, M. (2009): Accumulation and fragmentation of plastic debris in global environments. Phil. Trans. R. Soc. B, 364, 1985–1998.

3) Derraik, J.G.B. (2002): The pollution of the marine environmental by plastic debris: a review. Mar. Pollut. Bull., 44, 842–852.

4) Boerger, C.M., Lattin, G.L., Moore, S.L., Moore, C.J. (2010): Plastic ingestion by planktivorous fishes in the North Pacific Central Gyre. Mar. Pollut. Bull., 60, 2275–2278.

5) Moser, M.L., Lee, D.S. (1992): A fourteen-year survey of plastic ingestion by western North Atlantic seabirds. Colonial Waterbirds, 15, 83–94.

6) Shaw, D.G., Day, R.H. (1994): Colour- and form-dependent loss of plastic micro-debris from the North Pacific Ocean. Mar. Pollut. Bull., 28, 39–43.

7) Van Franeker, J.A., Blaize, C., Danielsen, J., Fairclough, K., Gollan, J., Guse, N., Hansen, P.L., Heubeck, M., Jensen, J.K., Le Guillou, G., Olsen, B., Olsen, K.O., Pedersen, J., Stienen, E.W.M., Turner, D.M. (2011): Monitoring plastic ingestion by the northern fulmar Fulmarus glacilis in the North Sea. Environ. Pollut., 159, 2609–2615.

8) Teuten, E.L., et al., 2009. Transport and release of chemicals from plastics to the environment and to wildlife. Phil. Trans. R. Soc. B, 364, 2027–2045.

9) Kako, S., A. Isobe, S. Magome, H. Hinata, S. Seno and A. Kojima (2011): Establishment of numerical beach-litter hindcast/forecast models: An application to Goto Islands, Japan. Mar. Pollut. Bull., 62, 293–302.

10) Sheavly, S.B. (2007): National Marine Debris Monitoring Program: Final Program Report, Data Analysis and Summary. Final Report, US Environmental Protection Agency Office of Water, Washington, DC., 76 pp.

11) Ryan, P.G., Moore, C.J., Van Franeker, J.A., Moloney, C.L. (2009): Monitoring the abundance of plastic debris in the marine environment. Phil. Trans. R. Soc. B, 364, 1999–2012.

12) Seino, S., Kojima, A., Hinata, H., Magome, S. and Isobe, A. (2009): Multi-Sectoral research on East China Sea beach litter based on oceanographic methodology and local knowledge. J. Coastal Res., 56, 1289–1292.

13) Ribic, C.A., Sheavly, S.B., Rugg, D.J., Erdmann, E.S., (2010): Trends and drivers of marine debris on the Atlantic coast of the United States 1997–2007. Mar. Pollut. Bull., 60, 1231–1242.

14) Kako, S., Isobe, A., Magome, S. (2010): Sequential monitoring of beach litter using webcams. Mar. Pollut. Bull., 60, 775–779.

15) Fairchild, M.D. (2005): Color Appearance Models, second ed. John Wiley, New York, 385 pp.

16) CIE (1986): Colorimetry, second ed., CIE Publ. 15.2, Vienna.

17) Kako, S., A. Isobe and S. Magome (2012): Low altitude remote-sensing method to monitor marine and beach litter of various colors using a balloon equipped with a digital camera. Mar. Pollut. Bull., 64, 1156–1162.

18) Magome, S., T. Yamashita, T. Kohama, A. Kaneda, Y. Hayami, S. Takahashi and H. Takeoka (2007): Jellyfish patch formation investigated by aerial photography and drifter experiment. J. Oceanogr., 63, 761–773.
19) Takeoka, H. (1984): Fundamental concepts of exchange and transport time scales in a coastal sea, Cont. Shelf Res., 3 (3), 311-236.

20) 日野幹雄 (1977): スペクトル解析, 朝倉書店, 296 pp.

21）藤枝繁・星加章・橋本英資・佐々倉論・清水孝則・奥村誠崇(2010):瀬戸内海における海洋ごみの収支，沿岸域学会誌,22(4),17–29.

22) 磯辺篤彥・日向博文・清野聡子・馬込伸哉・加古真一郎・中島悦子・小島あずさ・金子博 (2012): 漂流・漂着ゴミと海洋学-海ゴミプロジェクトの成果と展開-, 沿岸海洋研究, 49(2), 139–151.

23) Nakashima, E., A. Isobe, S. Kako, T. Itai and S. Takahashi (2012): Quantification of toxic metals derived from macroplastic litter on Ookushi Beach, Japan. Environ. Sci. Technol., 46, 10099–10105.

24) Kataoka, T., H. Hinata and S. Kako (2012): A new technique for detecting colored macro plastic debris on beaches using webcam images and CIELUV, Mar. Pollut. Bull., 64, 1829–1836

25) Yoon, J.-H., S. Kawano and S. Igawa (2010): Modeling of marine litter drift and beaching in the Japan Sea. Mar. Pollut. Bull. Vol. 60, pp. 448 - 463.

26) Maximenko, N., J. Hafner and P. Niiler (2012): Pathways of marine debris derived from trajectories of Lagrangian drifters. Mar. Pollut. Bull. Vol. 65, pp. 51 - 62.

27) Takeoka, H. (1987): Water Exchange in a Time-Varying Transport Field, J. Oceanogr. Soc. Japan, 43, 21-27.

28) Garrity S. D. and S. C. levings (1993): Marine Debris Along the Caribbean Coast of Panama, Mar. Pollut. Bull., 26, 317–324.

29) Bowman, D., N. Manor-Smasonov and A. Golik (1998): Dynamics of Litter Pollution on Israeli Mediterranean Beaches: a Budgetary, Litter Flux Approach, J. Coast. Res., 14(2), 418-432.
## (2) 海ゴミを介した化学汚染物質輸送の定量評価

愛媛大学 沿岸環境科学研究センター 磯辺篤彥

愛媛大学 沿岸環境科学研究センター 岩田久人

愛媛大学 沿岸環境科学研究センター 郭新宇

愛媛大学 沿岸環境科学研究センター 高橋真

愛媛大学 沿岸環境科学研究センター 板井啓明

<研究協力者>

愛媛大学 沿岸環境科学研究センター 加古真一郎

愛媛大学 理工学研究科博士後期課程 中島悅子

平成22～24年度累計予算額：105,810千円

（うち、平成24年度予算額：34,760千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

サブテーマ(2)では、漂流ゴミを介した化学汚染物質の輸送量や海岸蓄積量の定量評価と、海岸漂着ゴミの蓄積に伴う環境リスクの検証を目的とする。長崎県五島列島の海岸を研究フィールドに選び、漂着ゴミの総重量と、これに含有される有害金属の総量を明らかにすると共に、海岸への溶出量を世界で初めて推算した。評価方法はバルーン空撮と現地海岸調査、および境膜拡散モデルを組み合わせた溶出実験である。採取したゴミの中でも、ポリ塩化ビニル（PVC）製の漁業用フロートは鉛(製造時での添加物)を多く含有しており、海岸全体の総量で313±47 gに及ぶことが推定された。採取したPVCフロートを用い溶出実験に供した結果、ゴミ中の鉛の周辺水への溶出を確認し、このゴミが有害金属の輸送媒体となることを確かめた。また、フロートから海岸土壌へ移行する鉛の蓄積速度を、0.1から1×10⁻³ g kg⁻¹ year⁻¹程度と見積もった。この値より、現況のゴミ漂着量では、海岸土壌の有害金属が、ただちに環境基準を超えるとは考えにくいことがわかった。さらに、仮想粒子を漂着ゴミに見立てたコンピュータシミュレーションによって、日本沿岸域に漂着するゴミの10年長期予報を行った。その際、Webカメラ網でモニターしたゴミ漂着量(サブテーマ(1)参照)を、ゴミ起因地位置や起因地でのゴミ流出量の推算に用いた。そして、対象海域(黄海・東シナ海、日本海)への漂流ゴミ流入量が、海域外(北太平洋)への流出量を大きく上回っている事実を発見した。分解しないプラスチックゴミは、今後も当該海域へ蓄積を続け、10年以内には、現況の250倍程度の大量漂着となる海岸も散見された。現況のゴミ漂着量では問題視するほどではない含有化学汚染物質も、このような海岸では、大量に漂着したゴミから海岸へ汚染物質が移行して、環境リスクが顕在化する可能性がある。以上の結果は、サブテーマ(3)が主宰する海ゴミ・サイエンスカフェにおいて地域社会と共有され、PVCフロートの分別回収など、適正な漂着ゴミ処理に役立てられている。

## [キーワード]

海岸漂着ゴミ、含有重有害金属、海岸溶出、漂流長期予報、大量漂着
### 1. はじめに

主として東シナ海や日本海に面した地域を悩ます大量の越境性漂着ゴミ(海ゴミ)被害は、これまでの多くのマスコミ報道や関係各所の努力によって、広く社会に認知されるようになった。今後は、海岸漂着物処理推進法に基づく、国による海ゴミ処理への財政支援が強く期待されるところである。総じて国の経済的支援には国民的合意が必要であろう。しかし、同法第一条に謳われる「海岸における良好な景観及び環境の保全を図る」目的に則れば、アクセスの悪い、すなわち普段は目にしない海岸景観の保全に、広い国民的理解が得られるだろうか。景観保全を目的とした海ゴミ処理は、結果として、著名な海水浴場などビジネスにつながる海岸を優先する結果となるかもしれない。実際に、同時期に撮影した著名な観光地である石垣島の川平湾(写真(2)-1)と、アクセスの悪い同島北部に位置する平野海岸(写真(2)-2)を見ると、まぎれもなく、海ゴミ被害に対する海岸の二極化は現実のものとなっている。

写真(2)-1 2011年3月10日の石垣島川平湾

写真(2)-2 2011年3月13日の石垣島平野海岸

それでも環境、すなわち健全な生態系や生活圈の保全が目的ならば、海ゴミ処理への国民的理解は得やすいだろう。ところが、海ゴミの環境影響を科学的に実証した研究は、実はそれほど多くはない。ようやく最近になって、プラスチック製品の中間材料であるレジンペレットに吸着したPCBsやDDEを検出したRios et al. (2007) $ ^{1} $ など、いくつかの先駆的研究が注目され始めた。ここでは、海岸で優占するプラスチック製の海ゴミが、化学汚染物質の越境輸送をもたらす媒体となる可能性が指摘されている。

そもそも、プラスチックの生産においては、たとえば有害金属が添加剤や触媒、顔料や安定剤としてとして広く使われている $ ^{2-7} $ 。たとえば、ステアリン酸塩 $ (\mathrm{Pb}(\mathrm{C}_{18}\mathrm{H}_{35}\mathrm{O}_{2})_{2}) $ は、ポリ塩化ビニル(PVC)からなるプラスチック製品の滑性や安定性を高める $ ^{2)} $ 。このような利点があるにもかかわらず、鉛は動植物や微生物に対する毒性が知られている $ ^{5)} $ 。そのためヨーロッパ連合(EU)は、ヒトの健康へのリスクを減少させるために、鉛を含む6種の有害重金属を含有する電子・電気機器について「電子・電気機器に含まれる特定有害物質の使用制限に関する指令(RoHS)」を実施している $ ^{8)} $ 。この規制は、リサイクルされた合成プラスチックにも適応されており $ ^{9)} $ 、規制値に対する違反も多く報告されている $ ^{6,7)} $ 。

このように、金属は沿岸生態系に対する潜在的な脅威があるにもかかわらず、漂流プラスチックゴミから有害金属が海岸環境へ溶出する点は、これまで、ほとんど注意が払われていなかった。私たちが喫緊に取り組むべき課題は、海ゴミを介した金属など化学汚染物質の輸送量や海岸蓄
積量を定量評価すること、そして、海ゴミの蓄積に伴う海岸生態系や健全な生活圏への環境リスクを科学的に検証することである。さらに、それらの知見を周知することで海ゴミリスク低減への国民的合意を涵養すること、そして、処理推進法が効果的に運用できるよう、国と地域行政、そして地域住民など、多様な主体がゴミ処理に協働できるスキームを構築することである。

2011年度に提出した中間評価資料において、私たちは、沖縄県・石垣島や長崎県・五島列島、あるいは山形県・飛島など、東シナ海や日本海に散在する離島や本州の海岸に漂着するポリ塩化ビニル製の漁業用ブイから、大量の鉛が検出される事実を指摘した。その後、この鉛が海岸に溶出することで危惧される現況の環境リスクや、あるいは将来のリスクについて研究を進めてきた。以降、環境リスクの定量的な評価結果や、漂流ゴミ輸送のコンピュータシミュレーションと組み合わせたリスクの将来像について報告する。

## 2 ．研究開発目的

サブテーマ(2)が取り組む課題は、海ゴミを介した化学汚染物質の輸送量や海岸蓄積量を定量評価すること、そして、海ゴミの蓄積に伴う海岸生態系や健全な生活圈への環境リスクを科学的に検証することである。さらに、それらの知見を周知することでリスク低減への国民的合意を涵養し、そして、処理推進法が効果的に運用できるよう、国と地域行政、そして地域住民など、多様な主体がゴミ処理に協働できるスキーム(枠組み)を構築していく。

海ゴミを介した化学汚染物質の海岸蓄積量を定量評価するためには、まず海ゴミ自体の海岸蓄積量を精度よく計量しなければならない。そして、海ゴミの中でも、個数比・重量比ともに他を圧倒するプラスチックゴミについて海岸蓄積量を推算した後に、個々に含有される化学汚染物質量を定量し、海岸全体に蓄積する汚染物質総量に換算しなければならない。さらに溶出試験を通して、海ゴミから海岸環境中への汚染物質の移行量を求める必要がある。その後に、推定される移行量に対する生体リスクを、しかるべき環境基準と照らし合わせて評価しなければならない。そして、漂流ゴミの輸送シミュレーションを用いて、起源地から漂着地に至るゴミと、これを介した汚染物質の輸送過程を表現し、将来のリスクを考察していく。なお、本課題では、海洋中を漂流するプラスチック微細片(例えば、Thompson et al., 2004 $ ^{10} $ )についても研究を進めた。少なくとも海岸漂着ゴミ問題において、以上の全てが方法論の確立から始まる新たな試みである。

上記のような環境情報は、「海ゴミ・サイエンスカフェ(サブテーマ(3)が主催)」を通して市民と共有される。そこでは、ゴミに起因する海岸汚染情報に対する市民のアクセシビリティ(親和性)を担保しつつ、海ゴミによる化学汚染が誤った誇張のもとで風評とならないよう、情報のトレーサビリティを確保した双方向的な市民と科学の関係構築を目指す。

### 3. 研究開発方法

## （１）漂流ゴミの輸送シミュレーション

漂流ゴミの輸送過程を表現し、これを媒介とした化学汚染物質の輸送過程や、将来のリスク評価のために、現実的な海流や風の条件を与えたゴミの輸送シミュレーションを行う。本研究課題では、東アジア縁辺海(黄海、東シナ海、日本海)における漂流ゴミの輸送シミュレーションモデル作成のため、まず、同海域で複数の海洋循環モデル(同化プロダクト)が計算する表面流速を統合した海面流速マップを作製した。なお、本研究課題では、海洋循環モデルとして、黄海・東シナ海
では DREAMS データセット $ {}^{11)} $ (JADE データセットと同一のモデル結果を提供する)を、日本海でも DREAMS データセットを、モデルの一部に含まれる太平洋域には、海洋研究開発機構などが開発した JCOPE2 データセット $ {}^{12)} $ を利用した。さらに、衛星観測された 12 時間ごとの ASCAT 海上風データを、緯度経度方向に 1/4 度の解像度で格子化し(査読付き成果論文(3))、風圧流の計算に用いた。

続いて、サブテーマ(1)が Web カメラを設置した日本海の海岸から、代表的な稚内、飛島(山形)、輪島、対馬(図(2)-1)を選んだ。カメラによって計量された2010年11月から2011年12月までの海ゴミ被覆面積から、月平均値の被覆面積増加量(＝1か月間の新規漂着量；図(2)-2)を算出した。この増加量を新規の漂着数(画像中の1ピクセルをゴミ1個と換算)と見立て、これの発生位置(起源地)推定を行った。

さらに、実際の2010年～2011年の海流や風(それぞれの向きは逆)を与えたモデルに仮想粒子を流すことで、海ゴミの発生位置を逆算する実験を行った。モデルにおける粒子の投入位置は上記の4海岸であり、投入量はピクセル数を個数にした1か月の漂着量である。発生位置の推定には当研究課題の以前に実施した環境省地球環境研究推進費(H19-H21：D-071)にて開発した双方向粒子追跡法(Isobe et al., 2009)を、発生位置におけるゴミ漂流量の推定には、逆問題推定法(Kako et al., 2010；2011)を用いた。さらに、逆算した発生位置から投入した粒子を、向きを元に戻した海流や風に乗せて移動させ、Webカメラで監視した漂着量(被覆面積)とモデルで得た漂着量(ピクセル数で換算した粒子数＝被覆面積)を比較することで、モデルの正当性を評価した。その後、粒子の投入を10年間持続させることで、日本周辺海域での海岸蓄積量の長期変動を定量化し、海ゴミのフローマップに取りまとめた。さらに海ゴミ発生量を増減させることで、ゴミの周辺海域での滞留量が、どの程度変化するか実験を行った。次節に述べるプラスチックゴミに由来する化学汚染物質の海岸移行量と照らし合わせ、化学汚染物質の輸送量を検証した。

図(2)-1 海ゴミの起源地推定を行った稚内、飛島、輪島、対馬の各海岸位置
図(2)-2 Web カメラデータの解析によって得た、稚内(左上)、飛島(右上)、輪島(左下)、対馬(右下)における、2010年11月から2011年12月までの、前月から当月の一か月間における新規ゴミ漂着量(ゴミ被覆面積を指標とする)。図中のグレーの帯は、積雪や機器の不調による欠測期間である。

## （２）海岸における海ざミ由来の化学汚染物質と輸送過程の実態解明

## 1 ）バルーンを用いた海岸における漂流ゴミ蓄積量調査

海ゴミや、これに由来する化学汚染物質の環境リスクを評価するためには、まず、海岸における海ゴミ蓄積量を正確に測定する必要がある。本研究課題では、五島列島・奈留島・大串海岸(図(2)-3)を定点観測海岸とした。また、大串海岸以外にも、石垣島(沖縄県)、飛島(山形県)にて試料の採取調査を実施し、含有される化学物質の地域差について調査した。このうち大串海岸は、アクセスの悪さから清掃活動が行われておらず、人為的なゴミ蓄積量の変動がないため、定点調査に適当であった。まず、2009年10月21日-同24日、2010年7月29日-8月2日、2010年3月3日-同7日に同海岸にて採取したデータを分析に供した。
図(2)-3 長崎県・五島列島・奈留島・大串海岸の位置と、海岸に蓄積した漂着ゴミ

現地海岸においては、まず海ゴミによる海岸被覆面積を計量した。デジタルカメラを取り付けたバルーン(写真(2)-3(a))を海岸の200-400m高度まで上げ、海岸全体の画像(写真(2)-3(b))を得た。つづいて、Magome et al. (2007) $ ^{13} $ が示す射影変換手法を用いることで、真上から撮影された画像に変換処理(写真(2)-3(c))した。閾値となる輝度を試行錯誤の後に決定して、海ゴミと推定されるピクセルを抽出した。さらに、真上画像を漂着ゴミのみを白いドットで表現する画像(写真(2)-3(d))に変換する。最後に、ゴミと判定されたピクセル数(この場合は、1ピクセル=10cm×10cm)を数えることで、海岸のゴミ被覆面積を算出した。

バルーン撮影の翌日に、海岸にて、2m×2mの区画内におけるゴミの全重量と、材質(木材・金属・プラスチック・複合素材)ごとの重量を総計10区画で計量し、枠面積4m²を除することで、単位面積当たりのゴミ重量に換算した。そして10区画で平均した単位面積重量と標準偏差を用いて、海岸全体における単位面積当たりの海ゴミ量を95%区間推定した。求めた単位面積当たりのゴミ重量に、バルーン調査で得たゴミ被覆面積を掛けることで、海岸に蓄積している海ゴミ重量、および材質ごとの重量を95%区間推定した。
(a)

(b)

(c)

(d)

写真(2)-3 奈留島大串海岸でのバルーン撮影と画像変換処理。(a)デジタルカメラ搭載のバルーン。(b)海岸の空撮画像。(c)射影変換処理をした真上画像。(d)漂着ゴミ(白いピクセル)の抽出.

海岸での海ゴミの重量推算とは別に、1区画あたり約3 kgのプラスチックゴミをランダムに採取し研究室に持ち帰り、プラスチック判別機(PlaScan-W，オプト技研(株)を用いて、ポリエチレン(PE)、ポリプロピレン(PP)、ポリエチレンテレフタレート(PET)等の材質ごとに分類した。その後、プラスチックゴミに吸着・含有される重金属の分析に着手した。分析には蛍光X線分析計(XRF; Innov-X, alpha-6500)を用いた。また、プラスチックゴミの製造国は、ゴミの表面に記載された文字情報から判別した。

## 2 ) XRF を用いた有害重金属の化学分析

実験室に持ち帰ったプラスチックゴミを対象に、ゴミに含まれる有害重金属の調査を行った。プラスチックゴミ中に含有する有害金属の化学分析には、可搬型の蛍光X線分析計(alpha-6500, Innov-X Systems社: 以降「XRF」と記載)を使用した。XRFは、誘導結合プラズマ質量分析計(Agilent 7500cx, Agilent社製: 以下「ICP-MS」と記載)を使用して得られる値と、XRFで測定して得られる値とを比較して校正した。校正の結果、ICP-MSとXRFによる分析値の間で、有意な相関関係が得られたのは5種類の金属(Cr(クロム), Cd(カドミウム), Sn(スズ), Sb(アンチモン), Pb(鉛))であったため、これらの金属を定量の対象とした。PETの中のSbは、比較的低い相関関係(0.75)であったため、定量の対象から除外した。定量の不確かさと定量下限値は、標準物質(European Standard Materials, EC681k)とバージン・ペレット(Grand Polymer Japan 社製)を、10回繰り返し測定により定めた。分析の不確かさは、標準物質(EC681k)を10回測定して得られるデータを使用して平均し、平均に対
する標準偏差の割合(%)を計算した。XRFの定量下限値は、バージン・ペレットを10回測定して得られた標準偏差の10倍値により決定した。XRFの定量下限値未満の値は、0 mg kg $ ^{-1} $ とした。XRFから得られるすべての値は、回帰式を使用してICP-MSによる測定相当の値に校正した。

次の目的は、大串海岸における漂着プラスチックゴミ由来の金属の総重量を計算することである。漂着プラスチックゴミに含有する金属はポリマーの種類によって異なるため、金属の重量はポリマー種類ごとに計算した。正確な定量のために、平均値に対して標準偏差が3倍を超える値は、今回の定量から除外した。ポリマー種類の重量は、ポリマー中の金属の平均濃度を掛けることで、ポリマー種類に含有する「金属総量」を推定できる。ポリマー中の「金属総量」は、計算中の誤差を伝播させた上で推定した。

## 3 ）溶出実験

プラスチックゴミが海岸の汚染要因となるか否かを検証するためには、ゴミに含まれる汚染物質が海岸環境へ移行(溶出)するか否かを確認する必要がある。これまでは漂着プラスチックゴミから溶出する金属については、ほとんど着目されていないが、本研究では、はじめて海ゴミに含まれる有害金属を対象とした溶出実験を実施した。実験を簡便に実施するために、我々は同一種類のPVC製の漁業用フロートを選定した（写真(2)-4；以下「PVCフロート」と記す。13.5 cm×φ3.0 cm、平均重量39.0 g、鉛が高濃度で検出）。

写真(2)-4 PVCフロート

このPVCフロートは、日本近海の様々な海岸で漂着が確認されており、一般的なプラスチックゴミである。ここでは、PVCフロートが類似した状況下（例えば砂や水の温度、降水日）に晒される場合は、漂着する場所に関係なく、溶出過程は同じように進行すると仮定した。溶出実験には、ほぼ同じ形の15個のPVCフロートを選定した。これらは、長崎県五島列島大串海岸(1検体)[2010年10月18日]、山形県酒田市飛島田下海岸(1検体)[2011年3月5日]、沖縄県石垣市野底海岸(13検体)[2011年3月11日]で採取したものである。海岸にゴミが漂着した後に、周辺の水(例えば雨水)に溶出する鉛の量に着目するため、本研究では純水を用いて鉛の溶出を調べた。

溶出実験を行う前に、XRFでPVCフロート中の鉛濃度を測定し、また、すべてのPVCフロートの表面積を、3Dレーザースキャナー(DAVID, LASERSCANNER)で計測した。これらの値は、次項で定める溶出速度と分配係数の推定に使用した。そして、PVCフロート1個を、820mlのElix-純水(Elix, MILLIPORE)の入ったガラス容器に入れた。これらのガラス容器15個と、PVCフロートを入れないガラス容器1個を準備した。ガラス容器は、室温(25.5±1.0℃)で120時間、恒温振とう機(SWB-17/25、ASONE)を使って、120rpmの振幅で振とうした。25.5±1.0℃という室温下で実施したのは、大串海岸における梅雨期(5-7月)の日最高気温にほぼ等しいという理由による。実験中(120時間)は、水10mlを12時間おきにガラス容器から採取し、同じ量の純水をガラス容器に加えた。また、硝酸0.5ml(HNO₃, 超微量分析用(Wako Pure Chemical Industries社))を10mlの液体試料に加えた。その後、ICP-MSに試料を導入し鉛濃度を測定した。さらにガラス容器の表面に吸着する鉛の損失分を、回収試験によって評価した。回収試験で得られたデータの解析によると、平均1.8%の鉛がガラスの表面に吸着していた。実験中に失われる鉛は、ガラス容器中で溶出する鉛重量の推定値に加えられた。