Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
域開発や漁業活動、汚染等による人為的影響を受けやすいことからも、保全が求められている。さらに、特に日本沿岸に分布する温帯性アマモ類については、将来予想される海水温上昇等の環境変動によって分布域の変化が懸念される。

本研究ではこのような背景のもと、アジア周辺海域を対象としてアマモ場生物多様性を定量的に評価し、その時空間変動の駆動要因を検討する。またこれにより将来的な時空間変動を予測する。さらにこれらの情報に基づいて、EBSA（生態学的・生物学的に重要な海域）を選出し、海洋保護区選定の基礎的知見とする。

## 2 ．研究開発目的

本サブグループでは、沿岸域の生物多様性保全を検討する上で重要であるアマモ場生態系を対象として、他サブグループと連携してEBSA選定の条件と方法の有効性を検証する。また、分布推定とシナリオ分析を併用した手法により海草類の多様性変動の定量評価と将来予測をする。

さらに主要サイトのアマモ場のリモートセンシング(RS)および現場調査（環境および遺伝子試料採集含む）を実施する。この解析では、アマモ場分布に及ぼしている人為的压力の指標となるものについて検討する。これら、そしてこれら以外のアマモ場においてもデータが得られるところでは、藻場の属性（位置，面積，密度など）と指数化した人為的環境改変圧力などをもとに、それらの相互の関係を統計的に解析し、変動を引き起こす要因を調べる。海草を含むアマモ場の主要構成種のバイオマスや分布面積の変動が、各分類群の種多様性と関係しているのかについてモデルを用いて検討する。

## 3 ．研究開発方法

## 1 ）海草類データベースの構築

日本及び東南アジア海域を対象として、アマモ類をはじめとする海草類の分布情報および藻場面積等の生態学的属性情報を既往文献もしくはデータベース等から抽出した。集積した分布情報は統一フォーマットに整形して海草類分布データベースとして構築し、サブテーマ間で共通のデータベースであるBISMaL (Biological Information System for Marine Life) 上に登録した。

## 2 ）アマモ場生態系におけるEBSAの選定

収集した海草類の分布情報，アマモの現存量，およびアマモ集団間の遺伝的構造等の情報に基づいて日本沿岸海域を評価し，アマモ場生態系におけるEBSAを選出した。海域の評価は、CBD専門部会が推奨した7項目の評価基準に基づき，アマモ場生態系に最適化し，且つ広域スケールで海域間を客観的に比較可能な指標を用いた。

## 3 ）アマモ類の将来分布予測

IPCC気候変動シナリオ下での海水温変動の影響に基づいたアマモ類の分布について変動予測を行なった。温帯・亜寒帯種を中心とした6種を対象に、日本沿岸を5kmグリッドに区分けして、Maxentを利用して、気候変動モデルにより予測された将来の海水温変動の値を用いて、2090-2100年の最暖月における分布予測を、RCP2.6（低位安定化シナリオ）およびRCP8.5（高位参照シナリオ）の2つのシナリオについて行なった。
## 4 ）次世代シーケンサーを用いたアマモ場生物多様性の新規評価手法開発

アマモ場生態系の迅速な生物多様性評価およびアマモ場生物群集間のコネクティビティの評価手法として、採集が容易で、様々な環境に適応した分類群を含み、環境および生物多様性の指標として適当と考えられるメイオベントス群集を用いた新規評価手法を検討した。日本沿岸および東南アジア海域において、代表的なアマモ場で現地調査を行い、採集した環境遺伝子試料（底質）よりDNAを抽出した。第二世代シーケンサーによりメイオベントス群集メタゲノムデータ（18s rDNA）を取得し、生物多様性およびコネクティビティの評価を試行した。

## 5 ）リモートセンシングによるアマモ場の時空間変動要因の検討

局所スケールにおける人為的な環境改変がアマモ場の時空間動態に与える影響を明らかにするため、過去に取得された人工衛星画像・航空写真アーカイブを用いて、リモートセンシングによりアマモ場の分布を時系列的に比較し、その時空間変動に関連する環境要因について検討した。

## 4 ．結果及び考察

## 1 ）海草類データベースの構築

日本国内におけるアマモ類の分布について、アマモ類の遺伝的多様性の解析調査報告書(水研センター)および自然環境基礎調査報告（環境省，平成20年度）などの書誌情報からデータを収集し、アマモ類22種の4,437件の分布データを得た（図(3)-1）。東南アジアにおける分布情報についても書誌情報からデータを収集し、3,000件の分布情報についてBISMaLへの登録準備を進めている。

図(3)-1 日本沿岸におけるアマモ類の分布情報
## 2 ）アマモ場生態系におけるEBSAの選定

アマモ類の生物学的生態系学的に重要な海域（EBSA）の候補地の選定を行なった。他のサブグループと連携してEBSAの評価基準について検討し、CBD-EBSAの7項目のうちアマモ類の特性を反映した6項目に対応した7指標により評価を行なった（表(3)-1）。基準1については、アマモ類の唯一の生息地と遺伝的に特異なアマモの分布地を評価指標とし、前者についてはヒメスガモ、ウミショウブの国内唯一の生息地および本州唯一のオオアマモの生息地とし、後者についてはアマモ類の遺伝的多様性の解析調査報告書(水研センター)のFstデータを元に評価を行なった。基準3については環境省のレッドデータリストの絶滅危惧種のランクに基づき各種の生息地にスコアリングを行い評価した。基準4は他のサブグループと共同で、1978-1998年でのアマモ場面積の減少（自然環境保全基礎調査）に基づき評価した。基準5は、一次生産者として、またハビタットとして生物多様性に寄与するアマモ場の機能を、生産量を指標として評価した。文献による生産量のデータに面積をかけて求めた（炭素固定量＝面積 × 株密度 × P/B ratio × 炭素含有率）。基準6は生息するアマモ類の種数を元に評価した。基準7については、他のサブグループと共同で、自然海岸率を元に評価した。なお評価にあたっては、1度グリッドに区分けして行なった。

表(3)-1 アマモ類の生物学的生物学的に重要な海域の候補地の選定基準

EBSA選定基準	アマモ場の評価指標
1.唯一性または希少性	アマモ類の唯一の生息地
遺伝的に特異なアマモの分布地
2.種の生活史における重要性	適切なデータが存在しないため、基準2は使用せず
3.絶滅危惧種または減少しつつある種の生育・生息地	絶滅危惧のアマモ類の分布
4.脆弱性、感受性または低回復性	海草藻場の減少率
5.生物学的生産性	海草藻場の生産性
6.生物学的多様性	アマモ類の種数
7.自然性	自然海岸率

以上の基準をもとにグリッドの値の分布が3等分されるように3段階評価を行なった。各基準における高スコアのグリッドは基準4，基準5以外は亜寒帯から亜熱帯まで偏りなく存在した（図(3)-2）。

この各基準の値に基づいてアマモ類のEBSA候補地の選定を行なった。選定のために、各基準の値を単純に足した総和に基づく方法と相補性解析の2種類の方法を用いた。総和の場合は、グリッシュ
ドの総和値の分布が5等分されるように5段階評価を行った。総和に基づく方法では、情報の少ない基準が全体の評価によく反映されない可能性がある。そこで、相補性解析による結果との比較を行なった。相補性解析においては各基準の値に基づき、保全区域を設計する際に広く用いられているソフトウェアであるMarxanを用いて評価した。Marxanでの評価にあたっては、1,000回試行を行い選択された回数を用いた。その結果、選択された評価上位（20%，図中の5）のグリッドは総和・相補性解析ともに大きく変わらなかった（図(3)-3）。このことは、抽出されたアマモ類のEBSA候補地が、EBSAとして適当である可能性が高いことを示しており、選択された地域は各基準の点数がいずれも高いためと考えられる。アマモ類のEBSA候補地として選択された海域は東北地方および北海道で多い傾向があった。

基準 1-1 アマモ類の唯一の生息地

基準1-2

遺伝的に特異なアマモの分布地

絶滅危惧のアマモ類の分布

基準 4

海草藻場減少率

基準 5

海草藻場の生産性

基準6

アマモ類の種数

基準 7

自然海岸率

図(3)-2 アマモ類のEBSA候補地の選定における各基準の評価結果
図(3)-3 アマモ類のEBSA候補地の選定結果

上段：総和による評価結果、下段：相補性解析による解析結果。上位20%（図中5）が候補地。
## 3 ）アマモ類の将来分布予測

IPCCがこれまで用いてきたSRESシナリオには、政策主導的な排出削減対策が考慮されていないなどの課題があった。そこで、IPCCの第5次評価報告書に向けて気候変動の予測を行うために、放射強制力（地球温暖化を引き起こす効果）をもたらす大気中の温室効果ガス濃度やエーロブルの量がどのように変化するか仮定（シナリオ）が用意された。政策的な温室効果ガスの緩和策を前提として、将来の温室効果ガス安定化レベルとそこに至るまでの経路のうち代表的なものを選んだRCP（Representative Concentration Pathways）シナリオが用いられている。RCPシナリオでは、シナリオ相互の放射強制力が明確に離れていることなどを考慮して、2100年以降も放射強制力の上昇が続く「高位参照シナリオ」（RCP8.5）、2100年までにピークを迎えその後減少する「低位安定化シナリオ」（RCP2.6）、これらの間に位置して2100年以降に安定化する「高位安定化シナリオ」（RCP6.0）と「中位安定化シナリオ」（RCP4.5）の4シナリオが選択された。”RCP”に続く数値が大きいほど2100年における放射強制力が大きい。

図(3)-4 Maxentを用いたアマモ類の分布域の将来予測 2090-2100年の最暖月における予測。
エビアマモ Phyllospadix japonicus

スガモ Phyllospadix iwatensis

ヤマトウミヒルモ Halophila nipponica

図(3)-4 の続き

Maxentを用いた将来予測の結果では、いずれも高い精度でモデルが構築され（AUC:0.856～0.996）、いずれのシナリオでも全ての種で分布確率が著しく減少した(図(3)-4)。アマモの場合、RCP8.5では北海道および東北の一部にのみ分布し、RCP2.6でも西日本以南の分布は失われると予測された。タチアマモの場合、RCP8.5では北海道の一部のみ、RCP2.6では東北および北海道沿岸に限られ、オオアマモはRCP8.5では日本沿岸からは分布域が消失すると予測され、RCP2.6でも分布する可能性があったのは北海道沿岸の一部のみであった。エビアマモは現在の分布より大きく変動し、RCP2.6では現在の分布の北限に、RCP8.5では北海道沿岸で分布確率が高かった。スガモの場合は、RCP8.5では北海道沿岸の一部に低い分布確率が認められ、RCP2.6でも分布の可能性が認められたのは北海道沿岸の一部であった。現在南西諸島を中心に分布するヤマトウミヒルモは、RCP8.5では北海道・東北沿岸に、RCP2.6においては現在分布情報の少ない本州中部で高い分布確率が認められた。以上の様に、多くの種で東北および北海道沿岸がいずれのモデルにおいても生息地として重要であると推測された。アマモ類のEBSA候補地の選定においても東北および北海道沿岸は重要な海域であり、これらの海域は将来の分布域との両面で重要な海域と考えられる。
## 4 ）次世代シーケンサーを用いたアマモ場生物多様性の新規評価手法開発

新規に開発した手法により、迅速に各アマモ場群集の多様度およびコネクティビティを評価することができた。解析により得られた配列情報を97%の相同性により操作的分類群(OTU)に区分し、これに基づき各アマモ場における群集の多様度が評価された（図(3)-5）。各アマモ場間で多様度が大きく異なる事が分かる。また図3-(6)に示す様に各アマモ場間で共通するOTUや各アマモ場におけるユニークなOTUをネットワークとして可視化することができた。本手法はEBSA選定にあたっても有用と考えられ、例えば、多様度からは浦ノ内湾は選定の上で優先度が最も低いが、OTUネットワークからは浦ノ内湾にもユニークなOTUが多く存在することが分かる。さらにMaxentによる分布推定とMarxanによる相補性解析を行なうことで重要海域の選定に役立てることが出来ると考えられる。

図(3)-5 各アマモ場におけるメイオベントス群集の多様度指数（Shannon）

図(3)-6 各アマモ場間のOTUネットワーク図

緑の点は操作的分類群(OTU)を示し、線は各地点における各OTUの分布を示す。
## 5 ）リモートセンシングによるアマモ場の時空間変動要因の検討

図(3)-7に同海域の1978年の航空写真と2009年の衛星画像を示す。後者では突堤内側から湾の中央に向かって砂底に広くアマモ場が分布していることが確認できたが、前者ではほぼ見られなかった（図(3)-7中の赤色の破線で囲まれた範囲）。同海域では、1991～1992年と1994～1995年の2回にわたり、水産資源増殖を目的とした県事業での大規模な天然石の投入による魚礁の造成が行われた（図(3)-7右図中の黄色矢印で示された2つの四角形の影）。その結果、造成された魚礁が消波効果を及ぼした。この湾奥の波浪環境の静穏化にともなって底質の安定化が生じ、アマモ場の拡大につながったことが示唆された。EBSA選定にあたっては、このような人為的影響によるアマモ場の分布変動についても慎重に考慮する必要があると考えられる。

1978年2月27日

2009年5月10日

図(3)-7 静岡県下田市外浦湾の1978年撮影の航空写真（左，国土地理院）および2009年撮影の衛星画像（右，GeoEye-1衛星）

衛星画像はさざ波による太陽光の海面反射を補正したマルチスペクトル画像のトゥルーカラー表示。図中の赤い破線はアマモ場が出現した範囲を示す。右図中の黄色い矢印で示された四角形の影は天然石の投入された地先型増殖場。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

アジアおよび日本周辺海域から広範なアマモ類の多様性データを収集できた。同時にデータの不足している海域や品質などの問題についても明らかにできた。気候変動シナリオに基づいた日本沿岸におけるアマモ類の分布予測により多くの種で分布域は大きく減少すると予測された。また、新規に開発した手法により、迅速に各アマモ場群集の多様度およびコネクティビティを評価することができた。リモートセンシングにより、局所的スケールにおける人為的な環境改変がアマモ場の分布に与える影響について知見を得ることができた。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞
研究の結果は、EBSA候補の抽出作業への専門家意見としてまた精度向上への知見として環境省重要海域抽出検討会に活用されている。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

アジア海域を対象にIPCC気候変動シナリオによる生物分布の変動予測解析の手法と解析結果は、生物多様性の保全と環境管理の施策に活用が期待できる。

## 6 ．国際共同研究等の状況

日本学術振興会アジア研究教育拠点事業（Asian CORE）、東南アジアにおける沿岸海洋学の研究教育ネットワーク構築、研究代表者, Dr. Tran Dinh Lan・Institute of Marine Environment and Resources・ベトナム、Prof. Fatimah M.D. Yusoff・Universiti Putra Malaysia・マレーシア、Dr. Dirhamsyah・Research Center for Oceanography LIPI・インドネシア、Prof. Miguel D. Fortes・University of the Philippines・フィリピン、Ass. Prof. Voranop Viyakarn・Chulalongkorn University・タイ。

参加・連携状況は、東京大学大気海洋研究所の西田周平が主導し、アジア海域の生物多様性、物理過程、および汚染物質に関する調査とデータベースの整備を推進した。

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) 澤山周平、小松輝久：La Mer, 48, 87-100 (2011), 衛星画像を用いた石西礁湖の底質環境マッピングからの生態情報の抽出

2) T. KOMATSU, T. SAGAWA, S. SAWAYAMA, H. TANOUE, A. MOHRI and Y. SAKANISHI: In Sustainable Development - Education, Business and Management - Architecture and Building Construction - Agriculture and Food Security (ISBN 978-953-51-0116-1) edited by C. Ghenai, p.145-160 (2012), Mapping is a key for sustainable development of coastal waters.

3) T. KOMATSU, T. NOIRAKSAR, S. X. SAKAMOTO, S. SAWAYAMA, H. MIYAMOTO, S. PHAUK, P. THONGDEE, S. JUALAONG and S. NISHIDA: Proceedings of SPIE, 8527, 85270I-9, doi: 10.1117/12.978992 (2012), Detection of seagrass beds in Khunk Graben Bay, Thailand, using ALOS AVNI2 image.

4) S. SAWAYAMA, T. KOMATSU and N. NURDIN: Proceedings of SPIE, 8525, 85250P-8, doi:10.1117/12.975777 (2012), Coral reef habitats mapping of Spermonde Archipelago using remote sensing compared with in situ survey of fish abundance.

5) P. M. THU, T. P. H. SON and T. KOMATSU: Proceedings of SPIE, 8525, 85250T-8, doi:10.1117/12.977422 (2012), Using remote sensing technique for analyzing temporal changes of seagrass beds by human impacts in waters of Cam Ranh Bay, Vietnam.

6) S. PHAUK, T. KOMATSU, S. SAWAYAMA and T. NOIRAKSAR: Proceedings of SPIE, 8525, 85250V-6, doi: 10.1117/12.999310 (2012), Marine habitat mapping: using ALOS AVNIR-2 satellite image for seagrass beds at Rabbit (Koh Tonsay) Island, Cambodia.
7) S. SASA, S. SAWAYAMA, S. X. SAKAMOTO, R. TSUJMOTO, G. TERAUCHI, H. YAGI and T. KOMATUS: Proceedings of SPIE, 8525, 85250X-6, doi: 10.1117/12.999307 (2012), Did huge tsunami on 11 March 2011 impact seagrass bed distributions in Shizugawa Bay, Sanriku Coast, Japan?

8) C. V. LUONG, N. V. THAO, T. KOMATSU, N. D. VE and D. D. TIEN: Proceedings of SPIE, 8525, 852512-13, doi: 10.1117/12.977277 (2012), Status and threats on seagrass beds using GIS in Vietnam.

9) H. MIYAMOTO, M. KOTORI, H. ITOH and S. NISHIDA: Journal of Plankton Research, doi:10.1093/plankt/fbu001 (2014), Species diversity of pelagic chaetognathis in the Indo-Pacific region.

10) T. KOMATSU, T. OHTAKI, S. SAKAMOTO, S. SAWAYAMA, Y. HAMANA, M. SHIBATA, K. SHIBATA and S. SASA: In Marine Productivity: Perturbations and Resilience of Socio-ecosystems, edited by Ceccaldi, H.J., Hénocque, Y., Koike, Y., Komatsu, T., Stora, G. and Tusseau-Vuillemin, M.-H., Springer International Publishing Switzerland, Cham, p. 43-53 (2015), Impact of the 2011 Tsunami on seagrass and seaweed beds in Otsuchi Bay, Sanriku Coast, Japan.

## （2） 口頭発表（学会等）

1) T. KOMATSU, T. NOIRAKSAR, S. X. SAKAMOTO, S. SAWAYAMA, H. MIYAMOTO, S. PHAUK, P. THONGDEE, S. JUALAONG and S. NISHIDA: the 8th SPIE Asia-Pacific Remote Sensing, Kyoto, Japan, 2011

"Detection of seagrass beds in Khunk Graben Bay, Thailand, using ALOS AVNI2 image."

2) S. SAWAYAMA, T. KOMATSU and N. NURDIN: the 8th SPIE Asia-Pacific Remote Sensing, Kyoto, Japan, 2011

"Coral reef habitats mapping of Spermonde Archipelago using remote sensing compared with in situ survey of fish abundance."

3) P. M. THU, T. P. H. SON and T. KOMATSU: the 8th SPIE Asia-Pacific Remote Sensing, Kyoto, Japan, 2011

"Using remote sensing technique for analyzing temporal changes of seagrass beds by human impacts in waters of Cam Ranh Bay, Vietnam."

4) S. PHAUK, T. KOMATSU, S. SAWAYAMA and T. NOIRAKSAR: the 8th SPIE Asia-Pacific Remote Sensing, Kyoto, Japan, 2011

"Marine habitat mapping: using ALOS AVNIR-2 satellite image for seagrass beds at Rabbit (Koh Tonsay) Island, Cambodia."

5) S. SASA, S. SAWAYAMA, S. X. SAKAMOTO, R. TSUJMOTO, G. TERAUCHI, H. YAGI and T. KOMATSU: the 8th SPIE Asia-Pacific Remote Sensing, Kyoto, Japan, 2011

"Did huge tsunami on 11 March 2011 impact seagrass bed distributions in Shizugawa Bay, Sanriku Coast, Japan?"

6) C. V. LUONG, N. V. THAO, T. KOMATSU, N. D. VE AND D. D. TIEN: the 8th SPIE Asia-Pacific Remote Sensing, Kyoto, Japan, 2011

"Status and threats on seagrass beds using GIS in Vietnam."
7) S. NISHIDA and H. MIYAMOTO: Zooplankton biodiversity in the Indo-West Pacific Region: LIPI-JSPS Joint International Seminar on Coastal Ecosystems in Southeast Asia, Jakarta, Indonesia, 2012

"A case study for data mining, compilation, analysis and prediction."

8) S. NISHIDA, S. SAWAMOTO, H. MIYAMOTO, J. NISHIKAWA, A.R.S. BALQIS, M. ABDULLAH-TAHHIR, K. PERUMAL, Z.A. RANI, B.H.R. OTHMAN, and F.M. YUSOFF: LIPI-JSPS Joint International Seminar on Coastal Ecosystems in Southeast Asia, Jakarta, Indonesia, 2012

"Zooplankton in seagrass areas of Merambong and Tinggi Islands, Johor, Malaysia: A preliminary report."

9) K. HAYASHIZAKI, S. NISHIDA, T. TSUNODA, S. SAKAMOTO, H. MIYAMOTO, J. NISHIKAWA, S. SAWAMOTO, A.R.S. BALQIS, M. ABDULLAH-TAHHIR, K. PERUMAL, F.M. YUSOFF, Z.A., RANI, Z. SAMAD, G. WANSHI, B.H.R. OTHMAN, Z. MUTA HARA, S.B. JAPAR, A. PRATHEP, P. TANTIPRAPAS and E. RATTANACHOTE: LIPI–JSPS Joint International Seminar on Coastal Ecosystems in Southeast Asia, Jakarta, Indonesia, 2012 "Preliminary report on food web analysis of seagrass bed ecosystem using carbon and nitrogen stable isotopes."

10) H. B. ROMDHANE, T. KOMATSU, N. NURDIN, M. LANURU and T. YANAGI: LIPI–JSPS Joint International Seminar on Coastal Ecosystems in Southeast Asia, Jakarta, Indonesia, 2012 “Remote sensing of coral reef habitats in a tropical island with combining satellite-born optical and acoustic sensors: a case of Barrang Lompo Island, Spermonde Archipelago, South Sulawesi, Indonesia.”

11) M. HASHIM, M. I. SEENI MOHD, N. N. YAHYA, S. AHMAD and T. KOMATSU: LIPI–JSPS Joint International Seminar on Coastal Ecosystems in Southeast Asia, Jakarta, Indonesia, 2012 "Mapping of sea bottom features using satellite remote sensing techniques."

12) H. MIYAMOTO, M. KOTORI, H. ITOH and S. NISHIDA: Biodiversity in Changing Coastal Waters of Tropical and Subtropical Asia, Amakusa, Japan, 2012

“Species diversity of pelagic chaetognaths in the Indo-Pacific Region.”

13) M. SANO, S. SAKAMOTO, H. MIYAMOTO, T. KOMATSU and S. NISHIDA: JSPS Joint International Seminar on Coastal Ecosystems in Southeast Asia, Chiangmai, Thailand, 2013 "Estimating biodiversity of seagrass ecosystems in Japan and Southeast Asia"

14) K. HAYASHIZAKI, S. NISHIDA, T. TSUNODA, M. SANO, F. M. YUSOFF, M. H. ZAKAIRA, J. S. BUJANG, A. PRATHEP, P. TANTRIPRAPAS, E. RATTANACHOT, S. SAKAMOTO, H. MIYAMOTO, J. NISHIKAWA, S. SAWAMOTO and B. H. R. OTHMAN: JSPS Joint International Seminar on Coastal Ecosystems in Southeast Asia, Chiangmai, Thailand, 2013

“Food web analysis on seagrass bed ecosystem in Malaysia using carbon and nitrogen stable isotops”

15) T. KOMATSU, T. NOIRAKSAR, S. SAKAMOTO, H. MIYAMOTO, S. PHAUK, P. THONGDEE, S. JUALAONG, S. SAWAYAMA and S. NISHIDA : JSPS Joint International Seminar on Coastal Ecosystems in Southeast Asia, Chiangmai, Thailand, 2013
“Development of decision tree method to classify seagrass beds: example in Kung Kraben Bay, Gulf of Thailand, with use of ALOS AVNIR-2”

16) T. KOMATSU, T. NOIRAKSAR, S. SAKAMOTO, H. MIYAMOTO, S. PHAUK, P. THONGDEE, S. JUALAONG, S. SAWAYAMA and S. NISHIDA: 3rd International Marine Protected Areas Congress, Marseille, France, 2013

“An idea for setting regional MPA or EBSA from a case study research based on response of seagrass species to global warming around Japan under A2 scenario”

17) 小松輝久：S9 公開講演会、東京大学弥生講堂（2014）「東南アジアにおける海洋の生物多様性－現状と課題-」

18) M. SANO, S. SAKAMOTO, H. MIYAMOTO, R. KANEKO, K. KOGURE, T. KOMATSU and S. NISHIDA: WESTPAC 9th International Scientific Symposium, Nha trang, Vietnam, 2014 "Application of metagenomic community analysis as a biodiversity measure for seagrass ecosystems."

19) N. NURDIN, T. KOMATSU, AGUS and M. AS AKBAR: WESTPAC 9th International Scientific Symposium, Nha trang, Vietnam, 2014

“Multisensor and multitemporal images for damage detection on coral reef, Small Island Spermonde Archipelago, Indonesia.”

20) T. KOMATSU, T. NOIRAKSAR, S. SAKAMOTO, H. MIYAMOTO, S. PHAUK, P. THONGDEE, S. JIALAONG, S. SAWAYAMA and S. NISHIDA: WESTPAC 9th International Scientific Symposium, Nha trang, Vietnam, 2014

“Can a decision tree method classify seagrass beds in Kung Kraben Bay, Golf of Thailand, with use of ALOS AVNIR-2?”

21) M. HASHIM, N. N. YAHYA, S. MISBARI, S. AHMAD and T. KOMATSU: WESTPAC 9th International Scientific Symposium, Nha trang, Vietnam, 2014

“Satellite-based change detection of seagrass biomass in Merambong shoal. WESTPAC 9th International Scientific Symposium.”

22) S. SAWAYAMA, T. KOMATSU, N. NURDIN, S. X. SAKAMOTO and M. AS AKBAR: WESTPAC 9th International Scientific Symposium, Nha trang, Vietnam, 2014

“Developing the research on fish-habitat relationships in Indonesian coral reefs using remote sensing.”

23) S. WOUTHUYZEN, J. LORWENS and T. KOMATSU: WESTPAC 9th International Scientific Symposium, Nha trang, Vietnam, 2014 “Observation on the coastal ecosystems of the Numfor Island, Papua, Indonesia Using Landsat Satellite.”

24) 佐野雅美・阪本真吾・宮本洋臣・小松輝久・木暮一啓・西田周平：2014年度日本プランクトン学会・日本ベントス学会合同大会（2014）

「マレーシア・ジョホール州におけるアマモ場メイオベントス群集のメタゲノム解析」

25) M. SANO, S. X. SAKAMOTO, H. MIYAMOTO, R. KANEKO, K. KOGURE, T. KOMATSU and S. NISHIDA: World Conference on Marine Biodiversity. Qingtao, China, 2014. “Metagenomic analysis of meiobenthic diversity in seagrass ecosystems in Johor, Malaysia.”
26) S. X. SAKAMOTO, S. SASA, S. SAWAYAMA, G. TERAUCHI, T. MAEDA, R. TSUJIMOTO and T. KOMATSU: The 11th International Seagrass Biology Workshop. Sanya, China, 2014.

“Disturbance and recovery of seagrass beds in Shizugawa Bay after the huge tsunami of the 2011 Tohoku earthquake.”

27) M. HASHIM, S. MISBARI, N. N. YAHYA, S. AHMAD and T. KOMATSU: MoE-UPM-JSPS (ACORE-COMSEA) International Workshop on Integrateive Research on Seagrass Ecosystems (IER) in Southeast Asia. Marine Science Center, Universiti Putra Malaysia, Port Dickson, Malaysia, 2014

“Satellite-based seagrass habitat mapping at two different coastal waters clarity with input from SONAR observation and analysis.”

28) M. HASHIM, S. MISBARI, N. N. YAHYA, S. AHMAD and T. KOMATSU: MoE-UPM-JSPS (ACORE-COMSEA) International Workshop on Integrateive Research on Seagrass Ecosystems (IER) in Southeast Asia. Marine Science Center, Universiti Putra Malaysia, Port Dickson, Malaysia, 2014

“Satellite-based seagrass habitat mapping at two different coastal waters clarity with input from SONAR observation and analysis.”

29) M. SANO, S. NISHIDA and F.M. YUSOFF: MoE-UPM-JSPS (ACORE-COMSEA) International Workshop on Integrative Research on Seagrass Ecosystems (IER) in Southeast Asia. Marine Science Center, Universiti Putra Malaysia, Port Dickson, Malaysia, 2014 "Metagenomic analysis of meiobenthic communities."

30) T. KOMATSU, M. SANO, S. SAKAMOTO, H. MIYAMOTO, K. KOGURE and S. NISHIDA: Subsidiary body on scientific, technical and technological advice (SBSTTA) 9th meeting, Montreal, Canada, 2015

“Estimating candidate EBSA and projecting future distribution of seagrasses in Japan, Nineteenth meeting of the Subsidiary Body on Scientific, Technical and Technological Advice. Integrative observation and assessments of marine biodiversity in Asia-Pacific region by the strategic project S-9-5 of Japan”

31) S. NISIDA and T. KOMATSU: International Cooperation Symposium for Marine Biodiversity 2015 "Integrated Policy and Exchange for Management of Marine Living Resources", Seoul, Korea, 2015 "Marine Biodiversity in Southeast Asia: Outcome from Multilateral Collaboration",

32) 西田周平：第15回日本分類学会連合公開シンポジウム：東南アジアにおける生物多様性研究最前線～現在、そして未来～(2016)

「東南アジアの海洋生物多様性：研究・教育への取り組みと最近の成果」

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

## （４）「国民との科学・技術対話」の実施

特に記載すべき事項はない。
## （４）サンゴ礁生態系生物多様性の時空間的変動の定量評価と将来予測

国立研究開発法人国立環境研究所

生物・生態系環境研究センター

$$ 山野博哉 \cdot 河地正伸 $$

<研究協力者>

国立研究開発法人国立環境研究所

本郷宙軌・屋良由美子・Jorge Garcia-Molinos・熊谷直喜

平成23～27年度累計予算額：53,443千円（うち平成27年度：9,960千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

本研究では、サンゴ礁域の生物多様性の状況と変動を定量評価するため、サンゴの分布データを収集し、過去から現在にかけての水温上昇や陸域負荷にともなうサンゴ分布変化を明らかにした。また、このデータベースを用いて生態学的・生物学的重要海域（EBSA: Ecologically and Biologically Significant Area）の7項目の基準による解析をした。さらに、IPCC気候変動シナリオによる将来予測を試行して、サンゴ分布は水温上昇と海洋酸性化の影響を大きく受けることを明らかにし、水温上昇による変化に対応した保護区の設計方法を考案した。

[キーワード]

サンゴ礁、EBSA、気候変動、陸域負荷

### 1. はじめに

海洋生態系は劣化が著しく、我が国を含むアジア周辺海域においても将来の状況を危惧されているが、未だ十分なデータによる解析が進んでいない。2010年に名古屋において行われた生物多様性条約（CBD）のCOP10では、海域の10％を保護区とすることが目標に掲げられたが、その設定に科学的根拠に基づく海域の保護区選定が必要とされた。これを受けて、COP10以降にEBSA評価基準による重要海域選定の地域ワークショップが各地で開催されている。我が国においてもEBSA基準を利用して重要海域抽出検討会が環境省により開催されている。

サンゴは、褐虫藻と呼ばれる微細藻類を共生させており、それが光合成を行うことによって一次生産を担う、生態系の基盤となる生物である。また、サンゴは骨格を形成し、三次元的な構造を持つため、多様な生物の棲み場所となる。こうしたことから、サンゴ礁は地球表面のわずか0.1％を占めるのみであるが、そこには約9万種の生物が生息している。しかしながら、サンゴ礁は気候変動や土砂流入など、環境変動の影響を特に受けやすい生態系とされ、愛知目標10において、「2015年までに、気候変動又は海洋酸性化により影響を受けるサンゴ礁その他の脆弱な生態系について、その生態系を悪化させる複合的な人為的压力を最小化し、その健全性と機能を維持する。」と名指しされている。過去からのサンゴ分布の変遷を明らかにし、重要海域の選定や環境変動の影響評価を行うことが急務である。
## 2 ．研究開発目的

本研究においては、日本近海を対象とし、過去から現在にかけてのサンゴ分布データを収集・整備する。整備したデータベースに基づき、環境変動の影響を広域で明らかにするとともに、EBSAの評価基準によりサンゴの多様性を保全するための重要海域の選定試行を行う。さらに、水温上昇と海洋酸性化にともなう分布予測を行い、将来の保護区設計を行う。

### 3. 研究開発方法

## （1） データベース作成と変化検出

日本においては古くから水温観測とサンゴの分布調査が行われてきた。水温の観測は100年以上前から行われており、日本近海においては、水温が最近100年間で0.7-1.6度上昇したことが明らかとなっている。一方、サンゴの分布調査は80年前から行われており、調査結果のデータベース化を行って、水温とサンゴ分布を比較することにより、水温上昇をはじめ環境変化の影響を評価できると期待される。

サンゴ分布の調査時期は、大きく以下の4つの時期に分けられる。

## 1 ）1930年代

日本周辺のサンゴ分布を初めて調べたのは東北帝国大学（現在の東北大学）の矢部博士と杉山博士であった。両博士は、マーシャル諸島やパラオから本州にかけて19の地域でサンゴの分布を調べ、標本を採取した。現在、その標本は東北大学博物館に所蔵されている。

## 2 ）1960～1970年代

海中公園を設定するために、日本の各都道府県で海洋調査が行われた。このときにサンゴ調査も行われ、各県で出現したサンゴの種リストが報告書に掲載されている。

## 3 ）1980～1990年代

世界的なサンゴ研究者のオーストラリア海洋研究所のVeron博士が日本を訪れ、沖縄から本州にかけてのサンゴ分布を明らかにした。現在、日本で最も良く使われている1995年発行の西平・Veronのサンゴ図鑑はこの時の成果に基づいている。

## 4 ）1990年代後半～2000年代

環境省モニタリングサイト1000事業、沖縄県定点調査をはじめ、様々な主体によって各地のサンゴ分布が調べられている。

以上のデータを収集するとともに、現地調査を行って日本近海のサンゴ種分布データベースを作成した。サンゴは分類体系が変化しており、過去の種名を改訂する必要がある。サンゴ種名に関して、World Register of Marine Species (WoRMS)を参照するとともに、最新の分類学の知見に基づいて種名を改訂した。また、元文献の形態の記載や写真、生息環境の情報に基づいて、誤同定と判断される種に関して種名の改訂を行った（図(4)-1）。DarwinCore形式にデータを整形し、JAMSTECの国際海洋環境情報センター（GODAC）が運用するBiological Information System for Marine Life (BISMaL)に登録した。これらのデータを用いて、1930年代から現在にかけてのサンゴ分布変化を検出した。
図(4)-1 サンゴ種分布データベースの作成フローチャート

## （2） EBSA選定

EBSAの選定では、CBD専門部会が推奨した7項目の基準を採用した。サブテーマ(1)と情報の共有を行ってサンゴを考慮したカスタマイズを行い、基準を選定した（表(4)-1、図(4)-2）。サンゴ種分布データベースは基準1,3,6に活用した。基準2に関しては、サンゴの卵や幼生を輸送する日本近海の海流データに基づいて海域間の連結性を評価した。基準4に関しては、環境省自然環境保全基礎調査（1996年）及びサンゴ礁分布図（2008年）のサンゴ被度を比較した。これにより、1998年の大規模白化現象前後の変化を検出した。基準5に関しては、サンゴ礁の発達を規定する水温に基づき評価した。基準7に関しては、環境省自然環境保全基礎調査のデータから自然海岸の割合を求めた。各項目で1点から3点までの評点を付け、総合評価を行った。
表(4)-1 サンゴ礁域におけるEBSA基準の内容

評価內容
1. 唯一性、または希少性Uniqueness and rarity	固有種の相補性を基準に選定（選択回数が多いほど点が高い）
2. 種の生活史における重要性Life history stages of species	遺伝的連結性を考慮（上流側が点が高い）
3. 絶滅危惧種または減少しつつある種の生育・生息地Threatened species and habitats	絶滅危惧種の相補性を基準に選定（選択回数が多いほど点が高い）
4. 脆弱性、感受性または低回復性Vulnerability	1998年白化後の被度変化（回復低いほど点が高い）
5. 生物学的生産性Biological productivity	サンゴ礁の発達規模を規定する水温（発達が良いほど点が高い）
6. 生物学的多様性Biological diversity	種数（種数が多いほど高い）
7. 自然性Naturalness	自然海岸（割合が多いほど高い）

図(4)-2 サンゴ礁域でにおけるEBSA基準（表(4)-1）に用いたデータのマッピング結果

## （3） 将来予測

サンゴは炭酸カルシウム骨格を形成するため、将来予測を行うためには、水温上昇のみならず、二酸化炭素が海水に溶け込んで起こる「海洋酸性化」の影響を評価する必要がある。水温と海洋酸性化両方を計算できるNCARのモデルに基づき、シナリオとしてはこのまま二酸化炭素の排出を続
けるなりゆき（SRES A2）と低炭素（SRES B1）シナリオを用いて将来の水温変化と海洋酸性化を求めた。サンゴの分布限界に関しては、文献調査及びデータベースから検出したサンゴ分布限界に基づき、水温閾値を最寒月の平均水温10度、最暖月の平均水温30度、海洋酸性化閾値を海水中のアラゴナイト（サンゴの骨格を形成する炭酸カルシウム）飽和度2.3と設定した。なお、サンゴが将来の環境に適応できる可能性はあるが、本予測ではそれは考慮していない。さらに、CIMIP5のシナリオを用いて予測結果を更新し、将来の分布変化を考慮した保護区の設計可能性を検討した。

## 4 ．結果及び考察

（1）データベース作成と変化検出

図(4)-3 作成したサンゴ種分布データベースに基づく日本周辺海域のサンゴ種数

図(4)-4 沖縄県瀬底島と沖縄本島におけるサンゴの白化と回復

陸域負荷の大きい沖縄本島周辺においては白化からのサンゴの回復が観察されない。
1930年代から現在までの文献や標本情報から、31,036件のサンゴ種分布データを収集し、日本全国のサンゴ分布状況を明らかにした（図(4)-3）。過去から現在の分布データを比較したところ、温帯域において4種のサンゴ類（クシハダミドリイシ、スギノキミドリイシ、エンタクミドリイシ、シコロサンゴ）が年あたり14kmの速度で北上したことを確認した。一方、亜熱帯域では、1998年の大規模白化により劇的に減少した種（ショウガサンゴ）、変化が認められない種（コブハマサンゴ）、また減少から増加に転じた種（ハナヤサイサンゴ）など種ごとに変動に違いが認められた。サンゴ被度については、河川からの土砂流入の影響のある沖縄本島周辺においては、1998年の白化以降サンゴ被度が回復していないことが明らかとなった（図(4)-4）。一方で、土砂流入の影響の少ない島（瀬底島）においては、1998年の白化で被度が減少したものの、その後回復が見られることが示されている。これらにより、日本においては温帯域において水温上昇によりサンゴの分布北上が起こっていること、亜熱帯域においては白化によりサンゴが減少し、さらに陸域からの影響が大きい海域においては白化後の回復が見られないことが明らかとなった。

## （2） EBSA選定

EBSA基準に基づく評価（図(4)-5）によって、日本沿岸域のサンゴ礁域を対象に、保全優先度の高い海域を抽出することが可能であり、種の保全のために重要な海域を抽出可能であることが示された（図(4)-6）。

## 基准 1

図(4)-5 EBSAの各基準の評価とそれに基づくスコアの例
Marine

Geospatial

Ecology

Tools

Marine Geospatial Ecology Tools活用

海流：エルニーニョ、ラニーニャ、通常

幼生分散日数：20日、40日、60日

基准 2

基准 5

図(4)-5 の続き
図(4)-5 の続き

図(4)-6 各基準のスコアの平均値を用いたEBSA選定例

## （3） 将来予測

なりゆき（SRES A2）シナリオにおいては、水温上昇により温帯ではサンゴが北上するが、亜熱帯域では水温上昇によって白化が起こること、海洋酸性化の影響によってサンゴ分布北限は南下し、結果として2070年代に日本周辺からサンゴの生息可能域が消失してしまうという結果が得られた
(図(4)-7)。それに対し、低炭素（SRES B1）シナリオにおいては、白化と海洋酸性化の影響は限定的で、九州以南にサンゴ生息可能域が保全されることが示された(図(4)-8)。これらにより、二酸化炭素排出の抑制がサンゴの保全に重要であることが示された。

図(4)-7 SRES A2シナリオでの温暖化と海洋酸性化によるサンゴ分布の変動予測 Ω アラゴナイトはサンゴ骨格の材料となるアラゴナイトの海水中での飽和度を示す。

「なりゆき」シナリオと比べ、

海洋酸性化が大きく抑制される

図(4)-8 SRES B1シナリオでの温暖化と海洋酸性化によるサンゴ分布の変動予測

また、サンゴ分布の空間的な連続性及び将来の変化による時間的な連続性を考慮して保護区の配置が可能であることが示され、分布変化に対応した保護区の設計が可能であることが示された（図(4)-9）。