Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
いだせないわけではないと思われる。その他の原因としては、厚岸湖の魚類群集は成魚と稚魚の双方が含まれていたのに対し、富津干潟の魚類群集の殆どが刹那的に藻場を利用する稚魚類であったために、群落構造への特殊化が小さく、結果的に藻場をランダムに利用しているかもしれないこと、富津干潟には隣接して別種のタチアマモがさらに広大な群落構造を形成しており、他の海域との比較のためにアマモの単一藻場での群落構造調査に限定したため、その影響を加味していないなどが考えられるが、的確な理由は不明である。この原因究明も含め、今後も引き続き精査する必要がある。

図(2)-17 魚類群集多様性の空間外挿の試行例．底生魚類と浮魚類が好む形態を有するアマモ植生ほど黒色が強く、葉上魚類が好む形態を有するアマモ植生ほど白色が強く示してある。

最後に安芸灘生野島での解析の結果、富津干潟と同様に魚類群集全体でも、個々の魚種タイプにおいてもアマモ群落構造との有意な関係は見出されなかった。本海域の魚類群集はアマモ群落を生息場所として利用する葉上魚類が大半を占め、魚類群集全体の現存量及び種数は葉上魚類現存量と正の相関を示していた（種数：r=0.842、現存量：r=0.941）。そのため、群落構造との関連が期待された海域であった。今後も富津干潟と同様に調査点を増やすなど精査を行い、群落構造と生物多様性の関係の解明を行う予定である。

結論として、2010年度の成果により、いくつかの海域において物理環境勾配とアマモ群落構造の関係およびアマモ群落構造と生物多様性の関係を示すことができた。このことから、アマモ群落構造によって生態系機能と生物多様性を空間外挿できる可能性が示されたと考えられる。そこで2011年度は、まず2010年度に関係が見いだせなかった東京湾海域および瀬戸内海域でも再解析・再調査により物理環境勾配、アマモ群落構造、生態系機能、生物多様性の4つの要因の関係
についてさらなる精査を行い、可能な限り現実的かつ詳細な空間外挿手法を完成させることとした。

## （7） アマモ形態形質機能の継代可塑性に関する実験的検証

2011年度の結果では、まず流速勾配実験においては、潮下帯から採集された実生株では、前年度の株が脱落し、コンテナ内の株のほとんどが新しい株に生え換わったにも関わらず、前年度の結果と同様に各流速条件間で構造に大きな変異が確認された（図(2)-18）。流速が最も早い群落では株密度が大きく、草丈が短く、葉幅が細くなる傾向があり、流速が遅くなるにつれて株密度が小さく、草丈が長く、葉幅が太くなる傾向が確認された。その一方で、潮間帯から採集された実生株では、すべての流速条件下で小型化し、株密度も小さくなっており、各流速条件下で有意な差が見られなくなっていた。

一般に、同所的に存在するアマモであっても、潮間帯に分布する草体と潮下帯に分布する草体では、干潮時のストレスなど草体にかかる物理環境が大きく異なることから、遺伝的に異なる発現をしていることが検証されつつある。この実験では流速を操作する制約上、潮汐の干満は再現しておらず、常に草体が水面下となるようになっている。生野島の潮間帯株も既存文献と同様に潮間帯の環境条件に対して遺伝的に適応している場合、常に水面下におかれるといった実験条件は潮間帯株にとってストレスになっていた可能性が考えられる。この潮間帯由来の株と潮下帯由来の株間での形態形質変化の違いは、アマモ場の保全上重要な知見であることから、今後の課題としてさらに詳細な検証を行う必要がある。

## （８）動物群集多様性の広域分布評価

次に、2011年度の各重点調査海域の各調査地点における詳細な再調査で明らかとなったアマモ群落構造と魚類群集構造の関係に関する結果を示す。以下の結果では、アマモの群落構造のパラメータを単純化させるために、2010年度の解析により指標値として有効であることが示された株全長（草丈）および株密度の2つのパラメータに限定し、また水深および他の物理環境パラメータもすべて統合した総合パラメータとした。また魚類の現存量については、魚種によって好むアマモ群落構造が異なることから、2010年度と同様に出現魚種の生息場所の違いから底魚類、中層（葉上）魚類、浮魚類の3タイプに分類して評価している。まず、厚岸湖での魚類採集の結果では、種組成・現存量とも2010年度と類似した結果が得られたため、アマモ群落と魚類群集構造との関係は2010年度・2011年度間で変化していないことが明らかとなった（図(2)-19）。

次に安芸灘生野島での解析の結果、群落の株数が多くなるほど魚類群集の多様性と現存量が減少する傾向が得られた（r=-0.780（多様性），r=-0.651（現存量））。また、中層魚類の現存量は草丈と正の関係が得られた（r=0.413）。そこで、サブテーマ1で作成されたデータベースを用い、この魚類群集の分布を模式的に示した結果を図(2)-20に示した。湾奥部の株密度が高い海域ほど魚類が殆ど出現せず、湾口部になるほど魚類相の現存量が多く、すべての魚類が出現する多様性の高い分布域が形成される結果となった。
図(2)-18 流速勾配実験の各流速条件下（左：30cm/秒、中央：15cm/秒、右：3cm/秒）における実験株の群落構造．上段：実験開始から6ヶ月後の草体，下段：実験開始から20ヶ月後の草体（B:潮間帯由来株，C：潮下帯由来株）．最も弱い流速条件下では葉が水面にたなびいているのに対し、最も強い流速条件下では葉が水面まで到達していない．
図(2)-19 北海道東部・厚岸湖での魚類群集多様性の空間内挿の結果．底生魚類と表層魚類が優占するアマモ群落（黄緑色），中層魚類が優占するアマモ群落（橙色），およびすべての魚類が出現する多様性の高いアマモ群落（赤色）を示す．

図(2)-20 瀬戸内海・安芸灘生野島での魚類群集多様性の空間内挿の結果．ごくわずかな底生魚類が出現する裸地（肌色），魚類が殆ど出現しないアマモ群落（赤色），中層魚類が優占するアマモ群落（橙色），およびすべての魚類が出現する多様性の高いアマモ群落（黄色）を示す．
最後に富津海域での共分散構造解析の結果では、アマモ群落構造・物理環境の統合パラメータと魚類群集間で有意な強い関係は得られなかったものの、中層魚類が株全長と正の関係を有しており、底生魚類はアマモの有無に関係なく広域に分布する傾向が得られた。そこでこれらの関係を用い、他海域と同様にサブテーマ1で作成されたデータベースから広域分布図を作成した（図(2)-21）。富津干潟は砂州が大きく発達しており、砂州上では水深が浅くアマモも分布しないため殆ど魚類が出現せず、次いでその周囲のアマモ群落の草丈が高くなる海域で中層魚類が優先する魚類群集となり、さらに水深の増加に伴いすべての魚類群集が出現するアマモ群落が続き、さらに水深が増加するとアマモが分布せず、底生魚類だけが出現する結果となった。

図(2)-21 東京湾・富津干潟での魚類群集多様性の空間内挿の結果．魚類が殆ど出現しない砂州（肌色），中層魚が優占するアマモ群落（橙色），すべての魚類が出現する多様性の高いアマモ群落（赤色），および底生魚類が少数出現するアマモが分布しない海域（水色）を示す．

このように、富津海域については強い関係は得られなかったものの、すべての重点海域でアマモ群落構造から食物網を介して高次消費者まで予測が可能であることが示唆された。本サブテーマの成果により、リモートセンシングを用いた広域なアマモ場の空間分布と群落構造のモニタリングを継続することで、アマモ場の生物多様性と生態系機能を予測する基盤を提供できると考えている。これらの結果はすべてサブテーマ1で行う統合解析に提供した。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

アマモの機能評価について、生長量の実測、Diving-PAMによるクロロフィル蛍光の測定、薬部試料の元素分析など、反応様式および時間スケールの異なる測定法を組み合わせた解析法の有効性を示すことができた。各方法には精度および測定効率の面で利点と欠点があるため、研究の目的に応じて観測項目を調整することが必要である。特に、本課題のような生態系機能の広域評価に利用する場合は、Diving-PAMなどの簡易手法を多数の点で行う一方、解析に時間のかかる生長
量の実測および元素分析を特定の重要な調査点で併用して行う方法が推奨される。本サブテーマで検討された複合的な方法は、特に環境勾配に伴うアマモ場の劣化の判定、すなわち「アマモ場の健康診断」のツールとして広く適用できることが期待される。

陸上植物では環境の変化に対して草体の形態や生活史形質が変化したり、あるいは環境の微弱な変動であってもフェノロジーの変化が生じることで生物間相互作用の変化が生じ、関わりを持つ多くの他の生物に少なからずの影響を及ぼすことが言われている。アマモは約1億年前に陸上から沿岸海洋域に回帰した顕花植物であり、陸上植物と同様に、環境の変化に対して敏感に形質を変化させる可塑性を有している。現に同所的に存在している場合でも分布水深によって異なる環境耐性が働くこと $ ^{25} $ 、それにより形態を変化させることが報告されている $ ^{26} $ 。本研究の成果では、アマモ場に生息する魚類・動物類の多様性や現存量はアマモの現存量よりも形態形質と相関することが示された。このことは、アマモの形態変化に伴って、アマモ場に生息する生物も何らかの影響を受けうることを暗示している。一般に形態形質の介した生物間相互作用は現存量や密度を介した通常の生物間相互作用よりも迅速に変化が生じるため $ ^{27} $ 、その影響は即座に他の生物へ影響を及ぼすことが懸念される。このような迅速な作用による他生物への影響に関して陸上生態系や湖沼生態系ではすでに報告されており、その深刻さに関する議論と研究が行われている $ ^{28,29} $ 。本研究の成果は沿岸生態系においても同様の懸念が必要とされることを示している。近年では温暖化に代表される地球規模での環境変動が進むにつれ、環境変動が沿岸生態系に及ぼす影響に対して社会的関心が集まりつつある。本研究を進めることで、その影響の一端を解明することに貢献できると考えている。

## （２）環境政策への貢献

平成21～23年度環境省重要生態系監視モニタリング推進事業・沿岸域調査（アマモ場）において、本研究成果に基づいたモニタリング項目の設定および調査を行い、その推進に貢献した。また、平成21～23年度水産庁地球温暖化対策推進費委託事業「藻場・干潟の炭素吸収源評価と吸収機能向上技術の開発」において、本研究のサブテーマ1からサブテーマ2までの成果を集約した手法をアマモ場の生態系機能の広域調査に応用し、その推進に貢献した。以上の環境政策に関する事業は平成24年度も継続して行う予定になっており、次年度も本格的調査を進めることでより詳細かつ的確な成果をあげ、環境省・水産庁の藻場に関する事業・ワークショップ等や学会発表・論文発表を通じ、成果の広報・普及に努めたい。

## 6 ．国際共同研究等の状況

「アマモ実験ネットワーク (Zostera Experimental Network)」

国際共同研究プロジェクト「アマモ実験ネットワーク(Zostera Experimental Network)」

研究代表者：Emmett J. Duffy (Virginia Institute of Marine Science)

研究概要：北半球温帯域の浅海域に普遍的に分布するアマモ場を対象に、世界各地で共通の野外操作実験を行うことにより、アマモ場の生物群集と生態系プロセスの一般性の解明を目指す。

参加・連携状況：本プロジェクトは世界の代表的なアマモ場十数地点を対象とするが、北西太平洋沿岸海域の拠点として、本プロジェクトの担当者である仲岡（サブテーマ1）と堀（サブテーマ2）が平成23年度より参加している。実験は、本課題の対象域（厚岸湖と瀬戸内海西部）の
アマモ場で行い、本課題のデータベースに集積したデータも利用している。

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

<論文（査読あり）>

特に記載すべき事項はない

## くその他誌上発表（査読なし）>

1) 堀正和・吉田吾郎・島袋寛盛・仲岡雅裕・浜口昌巳：平成21年度水産工学関係研究開発推進特別部会水産基盤分科会誌,47-53(2010)

「沿岸域の景観構造と魚類生産の関係評価：魚類の空間分布からのアプローチ」

2) 松田裕之・堀正和：日本の科学者，日本科学者会議,45,10,546-551(2010)「特集：生物多様性と生態系サービスの論点 - 海洋・沿岸域の生物多様性」

## （2） 口頭発表（学会等）

1) M. Hori, Y. Tanaka, T. Miyajima, G. Yoshida, M. Hamaguchi : Coastal and Estuarine Research Federation 2009 Biannual meeting, Portland, U.S.A., 2009

"Landscape diversity enhances secondary production of the associated community in seagrass/algal beds"

2) M. Nakaoka, M. Hori : Coastal and Estuarine Research Federation 2009 Biannual meeting, Portland, U.S.A., 2009

"The linkage between biodiversity and ecosystem functions: regional perspectives"

3) 堀正和・吉田吾郎・島袋寛盛・山田勝雅: 第12回環境リモートセンシングシンポジウム(2010)「沿岸海洋景観のGISデータベースの構築: 衛星画像を用いた薬場生態系の生態系機能評価」

4) Hori, M., T. Yamakita, K. Watanabe, G. Yoshida, M. Hamaguchi, and M. Nakaoka: World Seagrass Conference 2010, Phuket, Thailand 2010

“Landscape analysis of the relationship between fish and seagrass spatial distribution associated with adjacent habitats”

5) M. Nakaoka, M. Hori, Y. Tanaka, H. Mukai, K. Yokoi, T. Inoue and M. Fujita: World Seagrass Conference 2010, Phuket, Thailand 2010

“Monitoring sites 1000: A nationwide long-term monitoring of seagrass beds in Japan

6) 堀 正和・島袋寛盛: 全国アマモサミット2010「海のゆりかご」の再生を目指して 鹿児島2010

“西日本のアマモ場とその生産機構-アマモ場の分布と機能評価に関する話題を中心に-”

7) M. Hori, Y. Tanaka, T. Miyajima, G. Yoshida, M. Hamaguchi: Vulnerability of coastal ecosystems to global change and extreme events, Biarritz, France, 2011

“Effects of coastal seascape diversity on seagrass-associated fish production.”

8) M. Hori, T. Yamakita, K. Watanabe, G. Yoshida, H. Sudo : East Asian Federation of Ecological Societies 5th International congress, Otsu, Japan, 2012
“Spatial classification of the suitable coastal seascape structure for fish species”

## （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

特に記載すべき事項はない

## (6) その他

1）田中義幸：第3回海洋環境モニター報告会、むつ市制施行50周年・合併5周年記念事業、特別講演、むつ来さまい館（2010）

「環境と海草分布の現状」

### 8 \. 引用文献

1) Costanza, R., R. d'Arge, R. de Groot, S. Farber, M. Grasso, B. Hannon, K. Limburge, S. Naeem, R.V. O'Neill, J. Paruelo, R.G. Raskin, P. Sutton and M. van den Belt. 1997. The value of the world's ecosystem services and natural capital. Nature 387: 253-260.

2) Koch, E.W., J.D. Ackerman, J. Verduin and M. van Keulen. 2006. Fluid dynamics in seagrass ecology—from molecules to ecosystem. In Seagrasses: biology, Ecology and Conservation, eds. A.W.D. Larkum, R.J. Orth and C.M. Duarte, Springer, Dordrecht, 193-225.

3) Hasegawa, N., M. Hori and H. Mukai. 2008. Seasonal changes in eelgrass functions: current velocity reduction, prevention of sediment resuspension, and control of sediment-water column nutrient flux in relation to eelgrass dynamics. Hydrobiologia 596: 387-399.

4) Nellemann, C., E. Corcoran, C.M. Duarte, L. Valdes, C. DeYoung, L. Fonseca and G. Grimsditch. 2009. Blue Carbon. A Rapid Response Assessment. United Nations Environment Programme, GRID-Arendal, www.grida.no, Birkeland Trykkeri, Norway.

5) Miyajima, T., Y. Tanaka, Y. Tsuboi and I. Koike. 2007. A preliminary study on carbon isotopic composition of bulk sediment and individual fatty acids extracted from tropical seagrass-bed sediments with various influence of river-borne detrital organic matter. In Evaluation of Ecosystem function of Coastal Areas based on Biodiversity of Tropical Seagrass Beds, ed. M. Nakaoka, Chiba University, Chiba, 18-29

6) Hemminga, M.A. and C.M. Duarte. 2000. Seagrass Ecology. Cambridge University Press, Cambridge, UK.

7) Williams, S.L. and K.L. Heck, Jr. 2001. Seagrass community ecology. In Marine Community Ecology, eds. M.D. Bertness, S.D. Gaines and M.E. Hay, Sinauer Associates, Sunderland, Massachusetts, 317-338.
8) Larkum, A.W.D., R.J. Orth and C.M. Duarte. 2007. Seagrasses: Biology, Ecology and Conservation. Springer, Dordrecht, Netherlands.

9）渡辺雅子・仲岡雅裕．2000．海草の分布と生産に影響を与える環境要因・生物学的要因．海洋と生物（生物研究社）131:533-541

10) Yabe, T., I. Ikushima, and T. Tsuchiya. 1995. Production and population ecology of Phyllospadix iwatensis Makino. I. Leaf growth and biomass in an intertidal zone. Ecol. Res. 10: 291–299.

11) Yabe, T., I. Ikushima and T. Tsuchiya. 1996. Production and population ecology of Phyllospadix iwatensis Makino. II. Comparative studies on leaf characteristics, foliage structure and biomass change in an intertidal and subtidal zone. Ecol. Res. 11: 291–297.

12) Björk, M., J. Uku, A. Weil and S. Beer. 1999. Photosynthetic tolerances to desiccation of tropical intertidal seagrasses. Mar. Ecol. Prog. Ser., 191, 121–126.

13) Tanaka, Y., M. Nakaoka. 2004. Emergence stresses and morphological constraints affect the species distribution and growth of subtropical intertidal seagrasses. Mar. Ecol. Prog. Ser. 284: 117-131.

14) Tanaka, Y. and M. Nakaoka. 2007. Interspecific variation in photosynthesis and respiration balance of three seagrasses in relation to light availability. Mar. Ecol. Prog. Ser. 350: 63-70.

15) Umezawa, Y., T. Miyajima, M. Yamamuro, H. Kayanne and I. Koike. 2002. Fine-scale mapping of land-derived nitrogen in coral reefs by d15N in macroalgae. Limnol. Oceanogr. 47: 1405–1416.

16) Dennison, W.C. and R.S. Alberte. 1982. Photosynthetic responses of Zostera marina L. (eelgrass) to in situ manipulations of light intensity. Oecologia, 55, 137–144

17) Ralph, P.J. and F.T. Short. 2002. Impact of the wasting disease pathogen, Labyrinthula zosterae, on the photobiology of eelgrass Zostera marina. Mar. Ecol. Prog. Ser. 226: 265-271.

18) Duarte, C.M. 1990. Seagrass nutrient content. Mar. Ecol. Prog. Ser., 67, 201-207

19) Duarte, C.M. 1992. Nutrient Concentration of Aquatic Plants: Patterns Across Species. Limnol. Oceanogr. 37: 882-889.

20）島袋寛盛・堀正和・仲岡雅裕ほか7名．2012．鹿児島湾に生育する一年生アマモ局所個体群間の遺伝的文化．日本水産学会誌78:204-211.

21) Gaeckle, J.L., F.T. Short, S.E. Ibarra-Obando and A.E. Meling-Lo'pez. 2006. Sheath length as a monitoring tool for calculating leaf growth in eelgrass (Zostera marina L). Aquat. Bot. 84: 226–232.

22) Y. Tanaka, Y., T. Miyajima, K. Yamada, M. Hori, N. Hasegawa, Y. Umezawa and I. Koike. 2008. Specific growth rate as a determinant of the carbon isotope composition of the temperate seagrass Zostera marina. Aquat. Bot. 89: 331–336.

23）堀正和・吉田吾郎・浜口昌巳．2009．内海域藻場の生物群集構造解析ならびに生態系機能評価．水産庁「藻場資源調査等推進事業」成果報告書，独立行政法人水産総合研究センター，15-22.

24) Hori, M., T. Suzuki, Y. Monthum, T. Srisombat, Y. Tanaka, M. Nakaoka, and H. Mukai. 2009. High seagrass diversity and canopy-height increase associated fish diversity and abundance. Marine Biology 156:1447-1458.

25) Oetjen, K. and T.B.H. Reusch. 2007. Genome scans detect consistent divergent selection among
subtidal vs. intertidal populations of the marine angiosperm Zostera marina. Molecular Ecology 16:5156-5167.

26）吉田吾郎・堀正和・浜口昌巳・星加章・高杉由夫・谷本照己．2007．アマモ場の生態的特徴と機能に関する調査．水産庁委託「生物多様性に配慮したアマモ場造成技術開発調査事業：アマモ類の遺伝的多様性の解析調査」最終報告書、独立行政法人水産総合研究センター東北区水産研究所、197-218.

27）堀正和．2009．相互作用の変異性と群集動態．シリーズ群集生態学3：生物間ネットワークを紐とく（大串隆之・近藤倫生・難波利幸編）、京都大学学術出版会、93-122.

28）工藤岳．2008.ランドスケープフェノロジー - 植物の季節性を介した生物間相互作用．シリーズ群集生態学4：生態系と群集をむすぶ（大串隆之・近藤倫生・仲岡雅裕編）、京都大学学術出版会、147-178.

29）土居秀幸．2008.生物群集が支える湖沼生態系の物質循環．シリーズ群集生態学4：生態系と群集をむすぶ（大串隆之・近藤倫生・仲岡雅裕編）、京都大学学術出版会、29-54.
# Establishment of Monitoring System of Seagrass Beds by GIS Database Integrating Field Census Data

Principal Investigator: Masahiro NAKAOKA

Institution: Akkeshi Marine Station, Field Science Center for Northern Biosphere, Hokkaido University

Aikappu 1, Akkeshi, Hokkaido 088-1113, Japan

Tel: +81-153-52-2056 / Fax: +81-153-52-2042

E-mail: nakaoka@fsc.hokudai.ac.jp

Cooperated by: National Research Institute of Fisheries and Environment of Inland Sea, Fisheries Research Agency

## [Abstract]

Key Words: Coastal ecosystem, Remote sensing, Geographic information system, Biodiversity, Ecosystem function

The present research project aims to develop and establish an integrated monitoring and evaluation system for major seagrass beds in coastal areas of Japan by combination of field census and remote sensing (RS)/geographical information system (GIS). To achieve this goal, we (1) established a broad-scale information database of seagrass beds, and (2) analyzed relationships between biodiversity and ecosystem functions of seagrass beds.

The database is designed to contain field data on seagrass beds at different spatial scales. Using the obtained data, we analyzed the spatial variability of seagrass vegetation within heterogeneous seagrass beds in Tokyo Bay (Futtsu) and Eastern Hokkaido (Akkeshi-ko estuary). The patterns of temporal change in seagrass vegetation area varied greatly among different seagrass beds within a region, and even among different positions of a single seagrass bed. The asynchronous dynamics within different areas of the beds contributed to overall stability of seagrass vegetation in the whole area.

We then carried out an integrated analysis for spatial evaluation of major ecosystem functions of the seagrass meadow (i.e. plant biomass, productivity, photosynthesis ability) by (1) relating variations in the ecosystem functions by environmental variables using general linear models and (2) interpolating the model prediction based on GIS-based database. The evaluated spatial patterns of the ecosystem functions at seagrass beds in Futtsu, Akkeshi-ko, and Furen-ko varied greatly and the variation was partly explained by the different combination of environmental factors such as water depth, the distance from the shoreline, water temperature and salinity. Using the same methods, we evaluated the spatial patterns of macrobenthic invertebrates and whooper swans using the seagrass meadows.

The laboratory and field experiments controlling environmental factors revealed that
variation in morphological structure of eelgrass bed was affected by depth and current gradients, but not by temperature variation. In the analyses of relationships between biodiversity and ecosystem functions of seagrass beds, the seagrass morphological indices positively correlated with the primary production of seagrass beds and moreover with those of the seagrass-associated animal community. The resultant variation in eelgrass morphology led to variation in species diversity and biomass of fish community in all regions, suggesting that the seagrass morphology is a good index of seagrass ecosystem functions and biodiversity.

The structural equation modeling revealed that the suitable characteristics of seagrass morphology differed among fish functional groups. The fishes found on the surface of the seagrass beds preferred beds with low seagrass density and high shoot height, those inside the beds preferred beds with high density and high shoot height, and those on the bottom of the beds preferred locations with low seagrass density and low shoot height. We interpolated fish biomass and diversity into seagrass distributions using regional GIS databases and the measured relationships between seagrass morphology and functional diversity and fish biomass.

The comprehensive evaluation of multiple ecosystem functions was finally made using the evaluation map of each single function developed by the two subthemes. The monitoring and evaluation system developed by this project is already utilized for various projects on conservation of marine biodiversity and sustainable use of marine resources, and will be useful for decision making for coastal environmental policies.
沿岸生態系で重要にも関わらず世界的に減少が懸念

制約の多い野外モニタリングを補間する空間的評価の必要性

アマモ場の多重機能の統合評価
## (1) 生乳生產量

### 一 生乳生産量は3.2%減少一

生乳生産量は 747 万 4,309 t で、前年に比べ 24 万 6,147 t （3.2%）減少した。これは、平成 23 年 3 月に発生した東日本大震災の影響により東北地方を中心に生乳生産量が減少したこと等による。

図1 生乳生産量の推移（全国）

表 1 生乳生產量

年 次	生 乳 生 産 量	对 前 年 比
全国計	北海道	都府県	全国計	北海道	都府県
平成22年	t	t	t	%	%	%
7,720,456	3,901,651	3,818,805	97.6	99.2	96.0
23	7,474,309	3,876,030	3,598,279	96.8	99.3	94.2

## (2) 全国農業地域別生乳生產量

### 一 北海道の生乳生産量シェアは51.9%

全国農業地域別の生乳生産量をみると、北海道が387万6,030t（全国に占める割合51.9%）で最も多く、次いで関東が106万3,625t（同14.2%）、九州が65万6,092t（同8.8%）の順となっている。

図2 生乳生産量シェア（全国農業地域別）

表 2 生乳生產量（全國農業地域別）

年 次	北海道	東北	北陸	関東	東山	東海	近畿	中国	四国	九州	沖縄
平成22年	3,901,651	645,353	110,246	1,135,672	136,623	411,506	215,949	314,515	144,757	676,215	27,969
23	3,876,030	573,769	102,499	1,063,625	133,428	399,017	202,875	301,463	138,151	656,092	27,360
対前年比(%)	99.3	88.9	93.0	93.7	97.7	97.0	93.9	95.9	95.4	97.0	97.8
## (3) 用途別処理量

### 一 牛乳等向け処理量は2.2%減少

生乳の用途別処理量をみると、牛乳等向け処理量は405万8,062tで、前年に比べて9万1,536t（2.2%）減少し、乳製品向け処理量は335万909tで、前年に比べて14万7,673t（4.2%）減少した。

図3 牛乳等向け処理量及び乳製品向け処理量の推移（全国）

表 3 生乳用途别处理量（全国）

年 次	生乳生產量	用途別処理量
牛乳等向け	業務用向け	乳製品向け	その他向け	欠減
平成22年	7,720,456	4,149,598	316,382	3,498,582	72,276	19,363
23	7,474,309	4,058,062	298,192	3,350,909	65,338	13,022
対前年比(%)	96.8	97.8	94.3	95.8	90.4	67.3

单位：t
## (1) 飲用牛乳等生產量

### 一 牛乳生産量は0.2%減少

飲用牛乳等の生産量をみると、牛乳生産量は306万4,197klで、前年に比べ5,071kl（0.2%）減少し、加工乳・成分調整牛乳生産量は58万8,898klで、前年に比べ8万8,772kl（13.1%）減少した。

図４ 牛乳及び加工乳・成分調整牛乳生産量の推移（全国）

表 4 飲用牛乳等生產量（全国）

单位：kJ

年 次	飲用牛乳等
計	牛乳	加 工 乳 •
業務用	成分調整牛乳	業務用	成分調整牛乳
平成22年	3,746,938	3,069,268	289,226	677,670	25,527	435,915
23	3,653,095	3,064,197	281,733	588,898	31,153	386,827
対前年比(%)	97.5	99.8	97.4	86.9	122.0	88.7

## (2) 全国農業地域別飲用牛乳等生產量

### 一 関東の飲用牛乳等生産量シェアは29.9%

全国農業地域別の飲用牛乳等生産量をみると、関東が109万3,196k1（全国に占める割合29.9%）で最も多く、次いで北海道が50万4,755k1（同13.8%）、近畿が44万7,865k1（同12.3%）の順となっている。

図5 飲用牛乳等生産量シェア（全国農業地域別）

注：割合の合計が100%とならないのは、四捨五入によるものである。

表 5 飲用牛乳等生產量（全国農業地域別）

年 次	北海道	東北	北陸	関東	東山	東海	近畿	中国	四国	九州	沖縄
平成22年	461,743	277,855	106,358	1,155,314	126,602	372,967	452,854	289,964	94,759	375,854	32,668
23	504,755	240,869	106,874	1,093,196	119,845	374,110	447,865	284,333	84,448	365,985	30,815
対前年比(%)	109.3	86.7	100.5	94.6	94.7	100.3	98.9	98.1	89.1	97.4	94.3

单位：kJ
### (3) 乳飲料、はっ酵乳及び乳酸菌飲料生産量 — 乳飲料生産量は5.7%増加 —

乳飲料の生産量は127万8,500kl、はつ酵乳の生産量は84万2,820klで、前年に比べそれぞれ6万8,554kl（5.7%）、1,832kl（0.2%）増加し、乳酸菌飲料の生産量は17万8,357klで、前年に比べ5,478kl（3.0%）減少した。

図6 乳飲料、はっ酵乳及び乳酸菌飲料生産量の推移（全国）

表 6 乳飲料、はっ酵乳及び乳酸菌飲料生産量（全国）

年次	乳飲料	はっ酵乳	乳酸菌飲料
平成22年	1,209,946	840,988	183,835
23	1,278,500	842,820	178,357
対前年比(%)	105.7	100.2	97.0

单位：k1
## 3 乳製品生産量

## 一 チーズ及びクリームは増加、脱脂粉乳及びバターは減少

主な乳製品の生産量をみると、チーズは13万6,249 t、クリームは11万1,681 tで、前年に比べそれぞれ1万1,285 t（9.0%）、4,240 t（3.9%）増加した。

一方、脱脂粉乳は13万7,141 t、バターは6万2,845 tで、前年に比べそれぞれ1万8,484 t（11.9%）、1万776 t（14.6%）減少した。

図7 主要乳製品の生産量の推移（全国）

表 7 乳製品生産量（全国）

年 次	全粉乳	脱脂粉乳	調製粉乳	ハター	クリーム
平成22年	13,250	155,625	32,942	73,621	107,441
23	14,302	137,141	27,559	62,845	111,681
対前年比(%)	107.9	88.1	83.7	85.4	103.9

年次	チーズ	直接消費用 ナチュラルチーズ	加糖れん乳	無糖れん乳	脱脂加糖 れん乳	アイス クリーム
平成22年	124,964	19,176	36,314	921	4,498	130,589
23	136,249	25,342	36,463	820	4,791	137,072
対前年比(%)	109.0	132.2	100.4	89.0	106.5	105.0
## 4 牛乳処理場及び乳製品工場数

## (1) 処理場・工場数

## 一 牛乳を処理した工場数は576工場一

平成23年12月31日現在の牛乳処理場・乳製品工場数は628工場であった。

そのうち生乳を処理した工場数は576工場であり、2 t未満の牛乳処理場・乳製品工場が310工場、40 t以上が118工場となっている。

図8 牛乳乳製品の製造・処理別牛乳処理場・乳製品工場数の推移（全国）（12月31日現在）

表 8 牛乳処理場・乳製品工場数（全国）

单位：工場

年次	計	経営組織	12月の生乳処理量規模(1日当たり)
会社	農業協同組合	個人・その他	2 t未満	2～4	4～10	10～20	20～40	40 t以上	生乳を処理しない乳製品工場
平成22年	655	464	49	142	324	34	32	45	47	117	56
23	628	462	44	122	310	34	38	30	46	118	52
対前年差	△27	△2	△5	△20	△14	0	6	△15	△1	1	△4

## (2) 全国農業地域別処理場・工場数

### 一 関東の処理場・工場シェアは19.7%

全国農業地域別の処理場・工場数をみると、関東が124工場（全国に占める割合19.7%）で最も多く、次いで北海道が110工場（同17.5%）、東北が70工場（同11.1%）の順となっている。

図9 処理場・工場シェア（全国農業地域別）

注：割合の合計が100%とならないのは、四捨五入によるものである。

表 9 処理場・工場数（全国農業地域別）

年 次	北海道	東北	北陸	関東	東山	東海	近畿	中国	四国	九州	沖縄
平成22年	111	78	51	127	33	67	64	45	11	57	11
23	110	70	50	124	33	62	61	44	10	53	11
対前年差	△1	△8	△1	△3	0	△5	△3	△1	△1	△4	0

单位：工場
## (3) 製造品目別処理場・工場数

## 一 牛乳を製造した工場は446工場

平成 23 年 1 月から 12 月に飲用牛乳等及び乳飲料を製造した牛乳処理場・乳製品工場数は 447 工場であり、うち牛乳を製造した工場数は 446 工場、乳飲料を製造した工場数は 268 工場である。

また、乳製品を製造した工場数は296工場であり、うち乳脂肪分8％以上のアイスクリームを製造した工場数は135工場、チーズを製造した工場数は132工場となっている。

表10 飲用牛乳等及び乳飲料を製造した工場数（全国）（12月31日現在）

单位：工場

年 次	飲用牛乳等	乳飲料
計	牛 乳	業務用	学校給食用	加工 乳 · 成分調整牛乳	業務用	成分調整牛乳
平成22年	472	471	165	238	159	15	69	277
23	447	446	169	229	153	13	68	268
対前年差	△ 25	△ 25	4	△ 9	△ 6	△ 2	△ 1	△ 9

注：内訳は各製品を製造した工場数であり、内訳と合計は一致しない。

表11 乳製品を製造した工場数（全国）（12月31日現在）

年次	乳 製 品
計	粉 乳	バター	クリーム	チーズ	直接消費用 ナチュラル チーズ	加糖れん乳	無糖れん乳	脱脂加糖 れん乳	乳脂肪分8% 以上のアイス クリーム
全粉乳	脱脂粉乳	調整粉乳
平成22年	299	14	33	6	70	85	136	119	25	9	13	132
23	296	14	32	5	70	81	132	116	25	7	12	135
対前年差	△3	0	△1	△1	0	△4	△4	△3	0	△2	△1	3

单位：工場

注：内訳は各製品を製造した工場数であり、内訳と合計は一致しない。
## <参考>

## 一 乳用牛の飼養動向 一

## 畜產統計調査（各年2月1日現在）

平成24年2月1日現在の乳用牛の飼養頭数は144万9千頭で、前年に比べ1万8千頭(1.2%)減少した。

図10 乳用牛の飼育戸数・頭数の推移

表12 乳用牛の飼養戸数・頭数の推移

区 分	单位	平成20年	21	22	23	24(概数)
飼養戸数	戸	24,400	23,100	21,900	21,000	20,100
飼養頭数	頭	1,533,000	1,500,000	1,484,000	1,467,000	1,449,000
うち搾乳牛	頭	861,500	848,000	829,700	804,700	812,700
1戸当たり飼養頭数	頭	62.8	64.9	67.8	69.9	72.1
平成 28 年度

# 民間住宅ローンの実態に関する調査 結果報告書

平成29年3月

国土交通省 住宅局
## 目 次

Ⅰ．調查概要 · · ·

## Ⅱ．調査結果

Ⅱ - 1．個人向け住宅ローンの実績
## Ⅲ．資料編

調査集計データ・……24

「Ⅱ－1．個人向け住宅ローンの実績」関連・……24
1．新規貸出額及び貸出残高の実績
（1）総合計・……24
（2）新規貸出額の使途別実績
①使途別割合・……25
②新築住宅の建設・購入等に係る実績・……25
③既存（中古）住宅の購入等に係る実績・……25
④他の住宅ローンからの借換えの実績・……26
（3）金利タイプ別の実績
①変動金利型・固定金利型・証労化ローンの割合・……27
②固定金利期間別の割合・……29

2．長期・固定金利の住宅ローン等に関する融資審査等
（1）審査方法・……31
（2）審査項目・……31
（3）固定期間10年超の住宅ローンのリスクヘッジの方法・……32

「Ⅱ－2．賃貸住宅の建設・購入に係る融資（アパートローン）の実績」関連・……33

「Ⅱ－3．住宅ローンの商品ラインアップ」関連・……34

調査票・……39
### 1. 調查目的

本調査は、国民の計画的な住宅取得を円滑に実現していく上で、市場における住宅ローンの供給状況を把握することは重要であるとの観点から、住宅金融政策の検討及び立案を行っていくための統計データを収集することを目的として、住宅ローンを供給している民間金融機関を対象として実施した。

## 2 ．調查対象機関

平成28年度調査
調査対象機関数(A)	回答機関数(B)	内住宅ロ-ン取扱機関数	回答率(B)÷(A)
国内銀行	140	124	111	88.6%
都市銀行	4	4	4	100.0%
地方銀行	64	59	59	92.2%
第二地方銀行	41	36	36	87.8%
信託銀行他	31	25	12	80.6%
信用金庫等	266	257	256	96.6%
信用組合等	154	148	140	96.1%
労働金庫	13	12	12	92.3%
農業協同組合等	725	725	724	100.0%
生命保険会社	41	36	7	87.8%
損害保険会社	30	23	2	76.7%
モ-ゲ-ジバンク等	20	14	14	70.0%
合計	1,389	1,339	1,266	96.4%

※ 内住宅ローン取扱機関数: 回答があった金融機関のうち、「住宅ローンの取扱なし」と回答した機関を除いた数。

## 3 ．調査方法

各調査対象機関へ調査票を郵送し、回答していただいた調査票を郵送・電子メール・FAX等にて回収した。

### 4. 調査期間

平成 28 年 10 月 ~ 平成 28 年 12 月
### 5 \. 調査項目

i．個人向け住宅ローンの実績

（１）新規貸出額及び貸出残高の実績

① 総合計

② 新規貸出額の使途別実績

·使途別割合

・新築住宅の建設・購入等に係る実績

・既存（中古）住宅の購入等に係る実績

・他の住宅ローンからの借換えの実績

③ 金利タイプ別の実績

下記の金利タイプに分類した実績

(a) 变動金利型	(b) (c) 及び (d) 以外のもの
(b) 固定金利期間選択型	返済期間のうち、当初一定期間（1 年以上）の金利が固定されているもの（当初 1 年以上の金利が固定され、その後定期的に金利を見直すものも含む。例えば 3 年ごとに金利を見直すもの等）
(c) 全期間固定金利型	融資の契約時に返済期間の金利が確定していることから総返済額が確定しているもので、全期間金利が一定のものあるいはある時期から金利が変わる段階金利のもの
(d) 証券化ローン	住宅金融支援機構による証券化支援（フラット 3 5 等）を活用し、又はフラット 3 5 等以外の証券化により売却済みの住宅ローン

（２）長期・固定金利の住宅ローン等に関する融資審査等

融資審査方式、融資審査項目及びリスクヘッジの方法

ii．賃貸住宅の建設・購入に係る融資（アパートローン）の実績

新規貸出額及び貸出残高の実績

Ⅲ．住宅ローンの商品ラインアップ

取扱いの有無