Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
した。最後に、ALOS画像から得られた浮葉・抽水植物分布の推定結果と航空写真の目視判読結果とを比較し、手法の妥当性を検証した。

## 4 ）沈水植物の分布推定手法の開発

高解像度衛星画像から沈水植物の分布を簡易に推定する手法を開発した。対象地域は阿寒湖とし、2010年8月18日のWorldView-2画像（アメリカのDigital Globe社提供、空間解像度2 m）を取得した。浅水域から深水域にかけて、3本の観測ラインを設定し、画像のバンド1～8のDN値（放射強度）を抽出した。さらに検証用データとして、同年8月25日に、阿寒湖右岸にてソナーによる沈水植物分布の観測を行った。なお、ライン1は浅水域に沈水植物が繁茂しており、ライン2、3は沈水植物が繁茂していないことが確認されている。まず、阿寒湖の透明度が4 m程度であることから、その2.5倍（10 m）以上の水深の地域を国土地理院発行の湖沼図から読み取り、光学的に深い場所と定義した。次に、10 m以深の地点におけるDN値の最小値を求めて閾値とし、この閾値以下のDN値が観測された地点を抽出して沈水植物分布を推定した。最後に現地観測結果と比較し、コーエンのκ係数を求めて推定精度の評価に利用した。

## 4 ．結果及び考察

## （1） 流域特性

## 1 ）TMA法を利用した広域的な手法による国内の不浸透面分布

本手法に必要な森林・農地のエンドメンバーを得るために、様々な植生の時系列NDVIを解析した。その結果、1年間のNDVI画像23枚の変化パターンは樹種の違い等によりばらつきを有したが、このうちNDVIが高い順に6枚（主に夏季のNDVI）を選び昇順に再配列することで、NDVIが常に高いパターンを森林、NDVIが常に低いパターンをISA、NDVIが大きく変化するパターンを農地に分類することができ、植生によらず安定したエンドメンバーを得ることに成功した。

開発した手法を利用し、日本全域のISA分布を推定した。例として、関東平野のISA分布を図(1)-2に示す。Landsat画像から求めたISA分布による検証の結果、2乗平均平方根誤差（Root Mean Squared Error：RMSE）は8.7%、 $ R^{2}=0.86 $ であった。したがって、開発した手法は従来法に近い精度で、広域のISAを推定できることが示された。

図(1)-2 TMA 法によって推定された 2001 年における関東地域の不浸透面の分布

明るいほど不浸透面の割合が大きい。左：Landsat 画像を用いた従来法、右：MODIS 画像を用いた本手法
## 2 ）STMAP法による国内の不浸透面・農地分布

STMAP法に必要なLST（年最大地表面温度）とDN_{light}（夜光画像の放射強度）の閾値を決定するために、既存の植生図を利用し、土地被覆ごとにこれらの特徴を解析した。その結果、TMA法で分類されたISA率が30％以上かつDN_{light}が15以下のとき、ISAは裸地に再分類されることが明らかとなった。また、落葉樹と農地におけるLSTを比較した結果、TMA法で分類された農地の画分のLSTが299 K以下であれば森林に、TMA法で分類された落葉樹の画分のLSTが304～310 Kであれば農地に再分類されることが明らかとなった。

開発した手法を利用し、2001、2006、2011年の日本全域のISA率および農地率を推定した。2011年の推定例を図(1)-3に示す。ISA率の高い地域は札幌・東京・名古屋・大阪・福岡等の大都市に集中しており、農地率の高い地域は青森・秋田・岩手・福島・新潟等の東北および北陸に集中していることが見てとれる。Landsat画像から推定したISA率、およびGoogle Earthの高解像度画像から判読した農地率を用いてSTMAP法の精度を検証した結果、RMSEはISA率で6.3%、農地率で9.8%と低く、精度の高さが立証された。

図(1)-3 STMAP 法によって推定された 2011 年の日本全域の ISA 率（左）および農地率（右）

## 3 ）STMAP法によるアジアの不浸透面分布

STMAP法をインドネシアの3湖沼流域に適用した結果、2001年から2011年にかけて、ISA率に一定の変化傾向はみられなかった（図(1)-4a）。一方、農地率はいずれの流域も増加傾向にあり（図(1)-4b）、湖を中心に農地率の高い地域の拡大が確認された。

メコン川下流域における2001、2012年のISA率分布の推定結果を図(1)-5に示す。ブノンペン（カンボジア）やヴィエンチャン（ラオス）といった都市の周辺において、ISA率が高くなっていることがわかる。Google Earthの高解像度画像から判読したISA率を用いて推定精度を検証した結果、 $ R^{2}=0.84 $ 、RMSEは7.7％と高精度なことが確認された。図(1)-5から7湖沼流域を抽出したところ、いずれの流域でもISA率は増加傾向にあり（図(1)-4c）、特に都市周辺でISAの拡大が確認された。
図(1)-4 STMAP 法によって推定したインドネシア 3 湖沼流域の ISA 率（a）と農地率（b）およびメコン川 7 湖沼流域の ISA 率（c）の変化

図(1)-5 STMAP法によって推定したメコン川下流域のISA率

左：2001年、右：2012年

## （2） 湖内生態系情報

## 1 ）アオコと浮葉・抽水植物の分布

## a Landsat画像を利用した推定

まず、 $ NDWI_{NIR,SWIR} $ によりアオコと浮薬・抽水植物を区別するため、霞ヶ浦・印塀沼・手賀沼のLandsat画像からアオコと浮薬・抽水植物のNDWI値を150地点ずつ抽出した。その結果、アオコと浮薬・抽水植物の差は有意と判定され、 $ NDWI_{NIR,SWIR} $ が0.63以上であればアオコ、それより小さければ浮薬・抽水植物に分類可能であることが明らかとなった。また、湖水、アオコ、浮薬・抽水植物を分離するため、FAI値を0から0.1まで0.01間隔で変化させた結果、FAIの閾値を0.05とすることで、 $ NDWI_{NIR,SWIR} $ によるアオコと浮薬・抽水植物の分離に影響を与えずに湖水を分離できることが明らかとなった。これにより、まずFAIの閾値0.05により湖水とそれ以外（アオコと浮薬・抽水
植物）を分離し、さらにNDWI $ _{NIR,SWIR} $ の閾値0.63によりアオコと浮薬・抽水植物を分離する手法を構築した。この手法をアオコ・水生植物の優占状況が既知な日本・インドネシアの6湖沼に適用し、検証を行った結果、アオコ優占湖沼ではアオコが、水生植物優占湖沼では水生植物が主に抽出されており、手法の頑健性が立証された（図(1)-6）。

図(1)-6 Landsat画像によるアオコ優占湖沼（諏訪湖）および水生植物優占湖沼（シラルト口湖、三方湖）のアオコと水生植物の分離結果

a～c : RGBカラー画像、d～f : FAIの閾値0.05による湖水とそれ以外の分離結果、g～i : NDWI_{NIR,SWIR}の閾値0.63によるアオコと水生植物の分離結果

## b MODIS画像を利用した推定

Landsat画像を利用したアオコと浮葉・抽水植物の分離結果から、八郎湖ではアオコが、Tempe湖では水生植物（ホテイアオイ）が優占的に発生していることがわかる（図(1)-7）。この結果を検証用データとしてMODIS画像によるFAI、NDWI_{NIR,SWIR}、NDWI_{GREEN,SWIR}を解析し、まずFAIの閾値0.035により湖水とそれ以外（アオコと浮葉・抽水植物）を分離し、更にNDWI_{GREEN,SWIR}の閾値0によりアオコと浮葉・抽水植物を分離する手法を構築した。MODIS画像による推定結果は、Landsat画像による結果と概ね一致しているが、八郎湖の場合は一部の沿岸域が浮葉・抽水植物に誤分類されており、Tempe湖の場合は北西部でアオコに誤分類される結果となった（図(1)-7）。この原因としては、MODIS画像はLandsat画像と比較して空間解像度が粗いため、八郎湖では湖水と沿岸対象物の混合ピクセル（ミクセル）が水生植物に誤分類され、またTempe湖では湖水と水生植物のミクセルがアオコに誤分類された可能性が考えられた。したがって、MODIS画像から広域的にアオコの発生を観測する際には、①沿岸を観測範囲から除外すること、そして②水生植物が発生している湖沼（あるいは地域）を除外することが誤分類を避けるために有効であろう。
図(1)-7 アオコ優占湖沼（八郎湖、上）と水生植物優占湖沼（Tempe湖、下）におけるアオコと水生植物（浮葉・抽水植物）の分離結果

左：LandsatのRGBカラー画像、中央：Landsat画像による分離結果、右：MODIS画像による分離結果

## c 開発した手法によるアジア湖沼のアオコと浮葉・抽水植物の分布

Landsat画像を利用した手法をインドネシアの3湖沼（水生植物優占）に適用した結果、湖面に占める水生植物面積の増加傾向が明らかとなった（図(1)-8）。一方、MODIS画像を利用した手法をメコン川下流域の7湖沼に適用した結果、2000～2014年の平均値として、5月にTonle Sap湖の湖面に占めるアオコの面積割合（40%）は他の6湖沼（1～5%）より大きいと推定された。ただし、Tonle Sap湖では5月のNPSS濃度が非常に高く、推定結果に影響している可能性がある。そこで光学的モデル計算による影響評価を実施したところ、①通常検出されないレベルのアオコを含むピクセルが、高濃度NPSSの影響でアオコとして検出される可能性があること、②アオコが全く発生していないピクセルをアオコに誤分類する可能性は低いこと、が明らかとなった。したがって、Tonle Sap湖における推定結果は、アオコの発生とNPSSの増加の双方に起因していると考えられる。

図(1)-8 インドネシア3湖沼の湖水とホテイアオイの相対面積変化
## 2 ）アオコの集積レベル

現地で判定した見た目アオコ指標によるアオコレベルは、Chl-aおよびフィコシアニン濃度と高い相関を有することを確認した。現地の反射スペクトルから算出したFAIとアオコレベルの関係を解析したところ、FAIはアオコレベル1・2（-0.016～-0.005）、レベル3（0.009～0.28）、レベル4（0.057～0.081）、レベル5・6（0.131～0.577）で異なることが明らかとなった。また、Landsatの赤バンドの波長帯に相当する反射率は、レベル5（0.039～0.057）とレベル6（0.079～0.180）で異なっていた。この結果を利用し、FAIと赤バンドの反射率に閾値を設けることにより、Landsat画像からアオコレベルを検出する手法を開発した。本手法を霞ヶ浦・八郎湖のLandsat画像に適用した結果、推定されたアオコレベルは現地調査の結果とよく一致しており、開発した手法の有効性が示された。

## 3 ）浮葉植物と抽水植物の分布

猪苗代湖のALOS/AVNIR-2画像(光学衛星画像)からNDVIの閾値0によって抽出した水生植物(浮葉・抽水植物)の分布範囲について、ALOS/PALSAR画像（合成開ロレーダ衛星画像）から浮葉植物と抽水植物の後方散乱強度をそれぞれ抽出して比較した。その結果、両者は後方散乱強度の閾値100 dBにより分離が可能であることを確認した。また、この閾値を用いて推定した猪苗代湖北岸における浮葉植物と抽水植物の分布は、航空写真による目視判読結果（浮葉：ヒシ・アサザ・コウホネ、抽水：ヨシ）とよく一致していた。これらの結果から、光学衛星画像と合成開ロレーダ衛星画像を併用することにより、湖沼の浮葉植物と抽水植物の分布を分離して推定できる可能性が示された。

## 4 ）沈水植物の分布

阿寒湖におけるWorldView-2画像の各バンドのDN値を解析した結果、バンド3のDN値は、沈水植物が繁茂している地点で特異的に減少していた（図(1)-9a）。バンド3のDN値を用いた沈水植物分布の抽出結果は、ソナーを使った現地観測結果と概ね一致し（図(1)-9b）、κ係数は0.81と非常に高い値を示した。以上の結果から、WorldView-2画像のバンド3の情報を用いることにより、湖沼の沈水植物を簡易に抽出できる可能性が示された。

図(1)-9 阿寒湖のライン1における水深とWorldView-2画像のバンド3のDN値の関係（a）および、バンド3のDN値によって抽出した阿寒湖の西湾における沈水植物の分布図（b）
## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

これまで困難であった広域（日本全国、アジアスケール）のISAの推定に関し、1シーンの撮影範囲が広いMODIS画像にミクセル分解法を適用することにより、低コストでの推定が可能となった。さらに、地表面温度と夜光画像を用いて再分類する手法を開発し、推定精度を向上させることにより、広域のISAと農地の同時推定が可能となった。一方、衛星画像データから湖沼に繁茂する浮葉・抽水植物とアオコを分離して識別することはこれまで困難であったが、反射率から算出される指数に閾値を設けることにより、これらの分布を簡易に推定する手法を確立した。また、水生植物の生活形タイプ型（浮葉・抽水・沈水）を、中～高解像度画像の解析によって推定できる可能性が示された。生態系に負の影響を及ぼすアオコの存在量に関しては、Landsat画像を利用した解析フローを開発することにより、見た目アオコ指標に基づくアオコレベルの推定が可能となった。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

特に記載すべき事項はない。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

生物多様性評価では、適切な指標を用いたモニタリング事業の実施が不可欠である。湖沼の生物多様性の駆動因である流域の被覆状態に関しては、新しく開発した衛星画像解析手法を利用することにより、ISA・農地の広域的な推定が可能となった。湖内生態系情報に関しては、湖沼のアオコ量の分布や水生植物（浮葉・抽水・沈水）の植生分布を衛星画像から推定する手法を確立し、従来の現地観測法に比べて少ない労力で広域的な推定が可能となった。これらの手法を組み合わせることにより、日本や土地利用図が整備されていない多くのアジア地域において、湖沼の生物多様性に対する流域の土地被覆変化の影響評価が期待される。

## 6 ．国際共同研究等の状況

インドネシア科学院陸水研究センターと研究協定を締結し、共同でインドネシア湖沼の定期観測体制を構築すると共に、Maninjau湖等の8湖沼において水生植物の調査を行った。また、リモートセンシングによるインドネシア全域のISA、農地率の推定のため、ジャワ島の高解像度衛星から検証データを作成する体制を構築した。

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) B. MATSUSHITA, W. YANG, P. CHANG, F. YANG and T. FUKUSHIMA: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 69, 74-87 (2012)

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

2) F. YANG, B. MATSUSHITA, T. FUKUSHIMA and W. YANG: ISPRS Journal of Photogrammetry
and Remote Sensing, 72, 90-98 (2012)

“Temporal mixture analysis for estimating impervious surface area from multi-temporal MODIS NDVI data in Japan”

3) W. YANG, B. MATSUSHITA, J. CHEN, K. YOSHIMURA and T. FUKUSHIMA: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 51, 3761-3773 (2013)

“Retrieval of inherent optical properties for turbid inland waters from remote-sensing reflectance”

4) L. M. JAELANI, B. MATSUSHITA, W. YANG and T. FUKUSHIMA: International Journal of Remote Sensing, 34, 8967-8985 (2013)

“Evaluation of four MERIS atmospheric correction algorithms in Lake Kasumigaura, Japan”

6) W. YANG, B. MATSUSHITA, J. CHEN, K. YOSHIMURA and T. FUKUSHIMA, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 11, 1046-1050 (2014)

“Application of a semi-analytical algorithm to remotely estimate diffuse attenuation coefficient in turbid inland waters”

8) B. MATSUSHITA, F. YANG and T. FUKUSHIMA, In: S. NAKANO, T. YAHARA and T. NAKASHIZUKA (Eds.); Asia-Pacific Biodiversity Observation Network: Integrative Observations and Assessment, Springer Japan, 239-252 (2014)

“Impervious surface area as an indicator for evaluation drainage basins”

9) Y. OYAMA, B. MATSUSHITA and T. FUKUSHIMA: Remote Sensing of Environment, 157, 35-47 (2015)

“Distinguishing surface cyanobacterial blooms and aquatic macrophytes using Landsat/TM and ETM+ shortwave infrared bands”

10) 尾山洋一、山田浩之、高橋正明、若菜勇：陸水学雑誌、76, 45-50 (2015)「酸性湖沼オンネトーの中性化について」

11) B. MATSUSHITA, W. YANG., G. YU, Y. OYAMA, K. YOSHIMURA and T. FUKUSHIMA: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 102, 28-37 (2015)

“A hybrid algorithm for estimating the chlorophyll-a concentration across different trophic states in Asian inland waters”

12) Y. OYAMA, T. FUKUSHIMA, B. MATSUSHITA, H. MATSUZAKI, K. KAMIYA and H. KOBINATA: International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, 38, 335-348 (2015)

“Monitoring levels of cyanobacterial blooms using the visual cyanobacteria index (VCI) and floating algae index (FAI)”
13) T. FUKUSHIMA and H. ARAI: Lakes & Reservoirs: Research and Management, 20, 54-68 (2015) "Regime shifts observed in a large shallow lakes: analysis of a 40-year limnological record"

14) L. M. JAELANI, B. MATSUSHITA, W. YANG and T. FUKUSHIMA: International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 39, 128-141 (2015)

“An improved atmospheric correction algorithm for applying MERIS data to very turbid inland waters”

15) W. YANG, B. MATSUSHITA, K. YOSHIMURA, J. CHEN and T. FUKUSHIMA: IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 8, 4, 1545-1554 (2015) "A modified semi-analytical algorithm for remotely estimating euphotic zone depth in turbid inland waters"

16) 松下文経、ラルー ムハメド シャエラニ、楊偉、尾山洋一、福島武彦：日本リモートセンシング学会誌、35, 3, 129-139 (2015)

「MERISデータによる霞ヶ浦のクロロフィルa濃度の長期モニタリング」

17) T. FUKUSHIMA, B. MATSUSHITA, Y. OYAMA, K. YOSHIMURA, W. YANG, M. TERREL, S. KAWAMURA and A. TAKEGAHARA: Hydrobiologia, DOI: 10.1007/s10750-015-2584-7

“Semi-analytical prediction of Secchi depth using remote-sensing reflectance for lakes with a wide range of turbidity” (in press)

18) Y. OYAMA, B. MATSUSHITA and T. FUKUSHIMA, In: S. NAKANO, T. YAHARA and T. NAKASHIZUKA (Eds.); Asia-Pacific Biodiversity Observation Network: Aquatic Biodiversity Conservation and Ecosystem Services, Springer Singapore, DOI: 10.1007/978-981-10-0780-4 "Cyanobacterial blooms as an indicator of environmental degradation in waters and their monitoring using satellite remote sensing" (in press)

## くその他誌上発表（査読なし）>

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

2) 福島武彦：用水と廃水、58,1,35-43 (2016)

「海外の湖沼環境問題とわが国の湖沼管理の課題」

## （2） 口頭発表（学会等）

1) F. YANG, B. MATSUSHITA and T. FUKUSHIMA: AGU Fall Meeting 2011, California, USA, 2011 "Impact of impervious surface on river discharge in Lake Kasumigaura basin, Japan"

2) F. YANG、B. MATSUSHITA、T. FUKUSHIMA：第59回日本生態学会全国大会（2012）「Monitoring impervious surface area and its role as a driver on ecosystem change by remote sensing」

3) Y. OYAMA, F. YANG, B. MATSUSHITA, T. FUKUSHIMA, J. NISHIHIRO and N. TAKAMURA: The 5th GEOSS Asia Pacific Symposium, Tokyo, Japan, 2012

“Biodiversity monitoring in inland waters from satellite remote sensing - mapping impervious surface areas and macrophyte distribution”

4) F. YANG, B. MATSUSHITA and T. FUKUSHIMA: The Second International Workshop on Earth Observation and Remote Sensing Applications (EORSA 2012), Shanghai, China, 2012
“Testing temporal mixture analysis for quantification of land cover at sub-pixel level”

5) Y. OYAMA, B. MATSUSHITA, T. FUKUSHIMA, J. NISHIHIRO and N. TAKAMURA: 2012 ASLO Aquatic Science Meeting, Ohtsu, Shiga, Japan, 2012

“Use of vegetation indices to detect aquatic macrophytes from multispectral satellite data”

6) W. YANG, B. MATSUSHITA, K. YOSHIMURA and T. FUKUSHIMA: 2012 ASLO Aquatic Science Meeting, Ohtsu, Shiga, Japan, 2012

“An enhanced quasi-analytical algorithm for retrieving inherent optical properties of turbid inland waters”

7) 楊帆、松下文経、福島武彦：日本リモートセンシング学会第53回大会（2012）「日本における不浸透面のマッピング」

8) 楊偉、松下文経、福島武彦：日本リモートセンシング学会第53回大会（2012）

「Remote estimation of water quality parameters for turbid inland waters using MERIS data」

9) Y. OYAMA, F. YANG, B. MATSUSHITA and T. FUKUSHIMA: 1st International workshop on freshwater biodiversity conservation, Fukuoka, Japan, 2012

“Satellite remote sensing of inland waters and their watersheds by monitoring aquatic macrophytes, cyanobacterial bloom and impervious surfaces”

10) 尾山洋一、松下文経、福島武彦：日本陸水学会第78回大会（2013）「衛星画像から見た日本の湖沼の浮葉・抽水植物の分布変化」

11) Y. OYAMA, B. MATSUSHITA, L. SUBEHI and T. FUKUSHIMA: 34th Asian Conference on Remote Sensing, Bali, Indonesia, 2013

“Monitoring the distribution of floating macrophytes in Lake Limboto using Landsat images”

12) M. JAELANI, B. MATSUSHITA, W. YANG and T. FUKUSHIMA: 34th Asian Conference on Remote Sensing, Bali, Indonesia, 2013

“Evaluation of four MERIS atmospheric correction algorithms in Lake Kasumigaura, Japan”

13) B. MATSUSHITA, W. YANG, Y. OYAMA, T. FUKUSHIMA, L. SUBEHI and F. SETIAWAN: 34th Asian Conference on Remote Sensing, Bali, Indonesia, 2013

“Validation of a NIR-red-based algorithm for estimating chlorophyll-a concentration in several Asian lakes”

14) 尾山洋一、吉峯順平、松下文経、福島武彦：日本リモートセンシング学会第55回大会（2013）「Bottom Index法を利用したWorldView-2画像による猪苗代湖の沈水植物の検出」

15) T. FUKUSHIMA, B. MATSUSHITA and Y. OYAMA: The 15th World Lake Conference, Perugia, Italy, 2014

“Critical review on monitoring of lake water quality and ecosystem information using satellite image: Towards a new era of water color remote sensing”

16) 尾山洋一、松下文経、福島武彦：日本陸水学会第79回大会（2014）「リモートセンシングによるアオコの観測」

17) 川村志満子、松下文経、福島武彦、尾山洋一：日本陸水学会第79回大会（2014）「リモートセンシング反射率による湖沼の透明度推定」

18) S. POK、福島武彦、松下文経：日本リモートセンシング学会第57回学術講演会（2014）
「Sub-pixel mapping of land cover in the Lower Mekong Basin using MODIS NDVI data」

19) T. FUKUSHIMA, B. MATSUSHITA, Y. OYAMA, K. YOSHIMURA, W. YANG, M. TERREL, S. KAWAMURA and A. TAKEGAHARA: 4th European Large Lakes Symposium, Yoensuu, Finland, 2015

“Semi-analytical prediction of Secchi depth using remote-sensing reflectance for lake with a wide range of turbidity”

20）荒居博之、尾山洋一、松下文経、福島武彦：日本陸水学会第80回大会（2015）「衛星画像を用いたアジア湖沼のアオコモニタリング」

21) A. VUNDO, T. FUKUSHIMA and B. MATSUSHITA : 日本リモートセンシング学会第59回学術講演会（2015）

「Land use/cover change detection in Lake Malawi basin (2001-2010)」

## （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。

## （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

## <受賞>

1) 荒居博之、尾山洋一、松下文経、福島武彦：日本陸水学会第80回大会 (2015) 「日本陸水学会第80回大会最優秀ポスター賞」

### 8 \. 引用文献

1) F. YANG, B. MATSUSHITA and T. FUKUSHIMA: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 65, 479-490 (2010)

“A pre-screened and normalized multiple endmember spectral mixture analysis for mapping impervious surface area in Lake Kasumigaura Basin, Japan”

2) Y. OYAMA, B. MATSUSHITA, T. FUKUSHIMA, K. MATSUSHIGE and A. IMAI: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 64, 73-85 (2009)

“Application of spectral decomposition algorithm for mapping water quality in a turbid lake (Lake Kasumigaura, Japan) from Landsat TM data”

3) W. YANG, B. MATSUSHITA, J. CHEN and T. FUKUSHIMA: Remote Sensing of Environment, 115, 1247-1259 (2011)

“Estimating constituent concentrations in case II waters from MERIS satellite data by semi-analytical model optimizing and look-up tables”
4) G. A. CODD, S. M. F. O. AZEVEDO, S. N. BAGCHI, M. D. BURCH, W. W. CARMICHAEL, W. R. HARDING, K. KAYA and H. C. UTKILEN, In: UNESCO/IHP (Eds.), IHP-VI Technical Document in Hydrology, No.76, UNESCO (2005)

5) 黒沢高秀、荒井浩平、野沢沙樹、高瀬智恵子、笹原（小林）星、薄葉満、難波謙二：福島大学地域創造、24,1,97-113(2012)

「猪苗代湖北岸の水生植物相・植生と水環境保全事業への提言」
## （２）湖沼における生物多様性損失・生態系劣化の評価

東邦大学

理学部生命圈環境科学科 西廣 淳

大学院理学研究科生物学専攻 角野 康郎

教育学部自然情報講座 志賀 隆

東京農工大学

農学研究院自然環境保全学部門 赤坂 宗光

国立開発法人国立環境研究所

生物・生態系環境研究センター

高村 典子・松崎 慎一郎

東邦大学

理学部生命圈環境科学科 山ノ内 崇志（平成26～27年度）

平成23～27年度累計予算額：24,192 千円（うち平成27年度：4,640 千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

湖沼における生態系管理の科学的基盤を構築することを目的とし、湖沼の生物多様性の変化の実態を把握するとともに、そこに影響する主要な要因を検討した。淡水魚類と水生植物を対象として、国内の湖沼（淡水魚は45湖沼、水生植物は362湖沼）における生物相を収録したデータベースを構築した。2000年以前と2001年以降で比較したところ、淡水魚類では平均約28%の種が、水生植物では平均約57.1%の種が消失していることが示された。これらの変化に対する駆動因を分析したところ、淡水魚類については魚食性外来魚の種数の重要性が、水生植物については集水域の非浸透面積率や水質に加えソウギョの導入の有無の重要性が示された。また淡水魚類については、過去50年にわたる資源量の推移を明らかにし、多くの湖沼で資源量が減少していること、魚食性外来魚の侵入によって資源量が減少していることを明らかにした。また、最新の生物相データを用いて、全国を対象とした種の相補性解析を行うとともに、複数の多様性指標を開発し、保全上の優先順位付けを行った。水生植物については、地上植生から消失した種の再生可能性について検討し、消失後の時間が経過すると再生が困難になるため、早期の自然再生への着手が有効であることが示された。

## [キーワード]

淡水魚類、水生植物、保全優先度評価、內水面漁業、自然再生
### 1. はじめに

湖沼生態系は流域における様々な人間活動の影響を受けるため、近代化に伴う生物多様性損失が特に顕著である。同時にその状態は、水資源や漁業資源の提供を始め、さまざまな生態系サービスに影響する。このため湖沼生態系の状態把握、保全、再生は、持続可能な社会構築にとって重要な課題である。しかし、生態系管理の基盤となる生物多様性の現状や変化でさえ十分に把握されておらず、湖沼管理はもっぱら水質に関する少数の指標のみを活用して実施されているのが実情である。本研究は、湖沼の生物多様性の変化の実態を把握するとともに、そこに影響する主要な要因を検討し、湖沼における生態系管理の科学的基盤を構築することを目的とする。

## 2 ．研究開発目的

淡水魚類と水生植物を対象として、種数や種組成の変化と現状を把握するとともに、優先的に保全すべき湖沼の選定を行い、さらに種数や機能群数に影響する主要な駆動因を検討する。また、湖沼における主要な生態系サービスである漁業の基盤となる魚類資源量の変化とその駆動因を検討する。さらに、水生植物の再生に関する研究として、植物が地上植生から消失してからの時間経過に伴う再生ポテンシャルの変化を検討する。

## 3 ．研究開発方法

## （１）データの収集・整備

## 1 ）淡水魚類のデータ収集・整備

## a 湖沼の純淡水魚類相データの収集

在来純淡水魚類（一生を淡水で過ごす種）の種数と種組成の現状・変化を把握するため、湖沼の魚類相に関する文献と標本情報を収集した。これをもとに、過去（1999年以前の潜在的魚類相）と現在（2000年以降の魚類相）の2時期の魚類相データセットを国内45湖沼について整備した。また、湖内の魚類相に加えて、流入河川や用水路などの周辺水域の魚類相についても調べた。

## b 純淡水魚形質データベースの構築

機能的多様性の評価を可能にするため、日本に生息する在来・外来の純淡水魚の全種（110種）について、形質データベースを作成した。図鑑や論文の情報をもとに、形態・生態に関する16形質について整備した。

## 2 ）水生植物のデータ収集・整備

## a 湖沼の水生植物相のデータベース構築

在来水生植物（沈水・浮葉・浮遊および一部の両生植物）の種数と種組成の変化を把握するため、文献収集を行い、在来水生植物相の経年データを含むデータベースを作成した。

## b 水生植物の形質データベース構築

湖沼において消失しやすい水生植物の機能形質を解析するため、図鑑等の文献からの情報を統合し、形態・生態に関する9形質の情報を含む形質データベースを構築した。
## （２）多様性変化の特徴の把握

## 1 ）純淡水魚の多様性変化の特徴の把握

全国的な多様性の現状と変化を把握するため、45湖沼過去と現在の魚類相データセットを比較し、純淡水魚の種数おおび機能的多様性（デンドログラム法で算出）の平均減少率を算出した

## 2 ）水生植物の多様性変化の特徴の把握

湖沼での消失リスクが高い水生植物の形質を明らかにするため、1970年代前半以前と2000年以降の両方の年代についての植物相調査結果が存在する27湖沼を対象とし、潜在的植物相（過去に一度でも記録のある種の集合）の2000年以降の存否を目的変数とし、各植物種の形質を説明変数とする一般化線形モデルを構築した。

## （３）優先保全湖沼の選定

## 1 ）保全優先湖沼の選定

純淡水魚および水生植物のそれぞれを対象に、「種の相補性」および「種多様性・種組成から見た健全性」の2つの視点から優先的に保全すべき湖沼（保全優先湖沼）の選定を行った。種の相補性については、解析プログラムMarxanを用い、目標設定は「各種を1湖沼で保護」とし、保全にかかるコストは各湖沼で等しいものと仮定した。

「種多様性・種組成から見た健全性」については、魚類・水生植物とも、以下に述べる3つの指標を用いて評価した。

多様性：現在（2001年以降）、在来種がどの程度残存しているかを示す指標。現在の在来種の総種数を用いた。

希少性：現在（2001年以降）、絶滅危惧種がどの程度残存しているかを示す指標。最新の環境省レッドリストに基づき、現在の種数を重み付けした。重み付けは、絶滅危惧IA類を4点、絶滅危惧IB類を3点、絶滅危惧II類を2点、準絶滅危惧を1点、それ以外を0点とした。

残存性：過去の種組成がどの程度保存されているかについて評価する指標。2001年以降に記録された種数から過去に一度でも記録がある種数への線形回帰における残差を指標として用いた。

## 2 ）水生植物の多様性に基づく調査優先湖沼の選定

優先的に調査すべき湖沼の選定のため、過去に植物相調査が行われ、近年の調査が行われていない282湖沼を対象とし、過去の多様性指標（2000年以前に一度以上確認された種の数）、過去の希少性指標（2000年以前に一度以上確認された種を全国版レッドリストのランクで重みづけした値）、現状不明種数（産地の多寡を考慮した指標で評価）により、優先的に植物相調査を行うべき湖沼を選定した。

## （４）多様性に影響する駆動因の解明

## 1 ）純淡水魚類の多様性に影響する駆動因

純淡水魚の種数および機能的多様性に影響すると考えられる人為的要因として、富栄養化（2000年公共用水域調査における全リン濃度）、護岸の改変（第4回自然環境基礎調査より）、魚食性外来魚の侵入（文献・標本情報）の3つを検討した。解析では、各湖沼における種数あるいは機能的
多様性の残存率を従属変数に、上記3要因と湖沼の特性（湖面積、平均深度、標高、湖沼面積に対する流域面積、汽水性）を説明変数に含めた一般化線形モデルを構築した。

## 2 ）水生植物の多様性に影響する駆動因

過去（2000年以前）と現在（2001年以降）のデータ、および水質などの駆動因データがそろっている45湖沼を対象として、種多様性の低下に影響する駆動因の解析を行った。解析は、対象種群を水生植物全体（沈水植物・浮葉植物・浮遊植物）とする解析と、沈水植物（もっぱら沈水型をとる植物で抽水型を取りうる種を除く）のみを対象とする解析とにわけて行った。目的変数は種の残存/消失の二値とし、説明変数には、湖沼の特性（湖面積、平均水深、標高、緯度、汽水か否か）、水質に関する要因（COD、pH：2001年以降の平均値、公共用水域水質調査データを活用）、ソウギョの導入または捕獲記録の有無、湖面の埋め立て地の割合、集水域の土地被覆に関する要因（不浸透面積の割合）を用いて一般化線形モデル構築した。

## （５）漁獲資源量の長期的変化と駆動因の解明

相対資源量の指標の一つであるCPUE（単位漁獲努力量当たりの漁獲量）を推定するため、漁獲量、漁獲努力量、漁獲効率に関するデータを統計資料（漁業養殖業生産統計年報）から整理した。また、5年毎に行われている農林水産省の「漁業センサス」から、出漁日数、従事者数、動力船数、非動力船数のデータを整理した。これらのデータがそろった23湖沼を対象として、約50年にわたる全漁獲物の相対資源量の変化を推定した。

推定された相対資源量の値を用いて、2008年を基準として、過去10年（1998-2008年）、20年（1988-2008年）、30年（1978-2008年）の3区間における相対資源量の変化率とそれらの区間における安定性を各湖沼で算出した。変化率は、1998、1988、1978年の相対資源量をそれぞれ100としたときの2008年の相対資源量を算出し、標準化した変化率を算出し、安定性は、対象期間における変動係数の逆数（CV $ ^{-1} $ ）および対象期間における毎年の相対資源量の変化率の標準偏差で評価した。一般化線形混合モデル（GLMM）を用いて、相対資源量の変化率と安定性に対する湖沼の特性（湖面積、平均深度、湖沼面積に対する流域面積、汽水性）、コンクリート護岸率、全リン濃度、魚食性外来魚の機能群数の影響を解析した。

## （６）散布体バンクからの再生可能性の時間的低下

霞ヶ浦と印幡沼を対象に、在来維管束植物のうち「過去には分布記録があるが、現在の地上植生からは消失している水生植物種について、底質からの再生の確認の有無を目的変数、消失してからの経過時間を説明変数とし、一般化線形混合モデルにより分析した。

## 4 ．結果及び考察

## （１）データの収集・整備

淡水魚類については、後述する解析を行うために必要な情報を得ることができた。水生植物については、今後の植物相データ蓄積の基礎となるデータベースを構築し、公開した。本研究期間では、過去の植物相の記録を含む文献として397文献を収集し、362湖沼についての情報を得た。この結果、沈水、浮遊、浮葉および一部の両生植物として163種が記録された。各年における調査
湖沼数を集計した結果、環境省自然環境保全基礎調査が行われた年代以外では、調査記録が顕著に少なく、現状把握のデータが不足している実態が明らかとなった（図(2)-1）。また、過去（2000年以前）と現在（2001年以降）の種数を比較した結果、在来水生植物種では平均57.1％が消失したことが確認された。

図(2)-1 水生植物相の報告が確認された湖沼数10年ごとにまとめて示す。

## （２）多様性変化の特徴の把握

## 1 ) 純淡水魚の多様性変化の特徴の把握

湖内における過去と現在の種数を比較した結果、平均（±標準誤差）27.9±3.1%の種が消失していることが明らかとなった（図(2)-2）。また機能的多様性についても、平均減少率は24.5±2.9%であった。この結果は、機能的冗長性が低いことを示しており、数種の消失が機能的多様性の減少を引き起こす可能性があることが示唆された。一方、周辺水域の魚類相も含めて同様の分析を行った結果、種数と機能的多様性の平均減少率（±標準誤差）は、それぞれ22.9±3.1%、19.4±2.8%であった。湖沼の魚類相の保全には、周辺水域を含めた氾濫原あるいは流域スケールでの保全が重要であることが明らかとなった。

## 2 ) 水生植物の多様性変化の特徴の把握

消失リスクの高さに影響する形質を分析したモデル選択の結果として選ばれた上位モデルを表(2)-1に示す。上位モデルのすべてで選択された形質として、生育型、貧栄養依存性、クローナル成長能、最大草丈が挙げられる。生育型では沈水植物が浮薬植物や浮遊植物と比べて減少が顕著であることが認められた（図(2)-3）。また、貧栄養環境への依存性がある種、クローナル成長能を持たない種、最大草丈が小さい種では、絶滅リスクが高いことが示唆された。
図(2)-2 45湖沼における在来純淡水魚類の種数（A）および機能的多様性（B）の変化

表(2)-1 湖沼における消失リスクの高さに関わる形質

表中の「o」はカテゴリカルな説明変数の効果が採用された場合を示す。

生育型	貧粝養依存性	クローナル成長能	最大草丈	汽水性	性型	送粉タイプ	AIC
○	-1.37	0.681	0.00508	-0.821	945.2
○	-1.32	0.648	0.00617	-0.808	○	945.2
○	-1.26	0.604	0.00593	○	947.5
○	-1.3	0.637	0.00481	947.7
○	-1.39	0.75	0.00601	-0.695	○	○	947.8
○	-1.44	0.882	0.00535	-0.791	○	947.8
○	-1.34	0.697	0.00576	○	○	948.8

図(2)-3 1970年代以前からの調査結果が確認されている27湖沼における沈水植物・浮葉植物・浮遊植物の種数変化

湖沼あたりの平均と標準誤差を示す。
## （３）保全優先湖沼の選定

## 1 ）保全優先湖沼の選定

## a 純淡水魚類に基づく選定

純淡水魚類を対象にした相補性解析の結果、ウトナイ湖、伊豆沼・内沼、霞ヶ浦、福島潟、油ヶ淵、柴山潟、北潟湖、琵琶湖、江津湖の9湖沼が選定された。

純淡水魚類の種数、希少性、残存性の3つの指標において、スコアが高かった湖沼をそれぞれ表(2)-2に示す。固有種の多い琵琶湖は、種数指標においても、希少性指標においても非常に重要な湖沼であることが再確認された。江津湖について、3つの指標の全てにおいて高いスコアであった。相補性解析で選択されなかったが、東郷池・湖山池・尖道湖などは、高いスコアを示すことがわかった。

表(2)-2 純淡水魚類の種数・希少性・残存性指標によって選定された保全上重要な湖沼

順位	現存種指標	希少性指標	残存性指標
1	琵琶湖	35	琵琶湖	41	江津湖
2	江津湖	20	江津湖	14	東郷池
3	湖山池	15	柴山潟	10	湖山池
4	東郷池	14	西浦·北浦	9	北潟湖
4	福島潟	13	福島潟、北潟湖	8	柴山潟
6	佐鳴湖、柴山潟	12	伊豆沼·内沼、北潟湖	7	宍道湖
7	西浦·北浦、北潟湖、宍道湖	11	八郎潟、豬苗代湖、中池見湿地、湖山池	6	神西湖
8	諏訪湖、油ヶ淵	10	東郷池、佐鳴湖	5	中池見湿地

## b 水生植物に基づく選定

Marxanを用いた相補性解析の結果を図(2)-4に示す。1000回の試行のいずれにおいても、20湖沼の選択で保全対象種全85種を1湖沼以上で保全する保全目標を達成し、試行全体では28湖沼が選択

図(2)-4 相補性解析により選択された全湖沼

太字は1000回の試行において選択率が100%であった湖沼を示す。
された。琵琶湖を除く日本の自然湖沼の総面積を1758.9 km²とすると、これら28湖沼が占める割合はおよそ27%となった。

多様性指標、希少性指標、残存性指標で評価された保全上重要な湖沼を表(2)-3に示す。ただし八郎潟はすべてのスコアにおいて上位に位置したが、現地の状況確認や聞き取りの結果、流入河川の河口部付近に辛うじて残存している状況であった。同様に上位に入っている福島潟についても、デンジソウ、ヒツジグサ、アサザ、ガガブタ、ヒシモドキなど、保護、再導入または近隣の他湖沼からの移植などの保全活動の影響でスコアが上昇している可能性が否定できなかった。

表(2)-33つの指標により抽出された保全上重要な湖沼

順位	現存種指標 (n=65)	順位	希少性指標 (n=65)	順位	残存性指標 (n=51)
1	八郎潟	31	1 福島潟	14	1 八郎潟
2	福島潟	29	2 達古武湖	13	2 ウトナイ湖
3	ウトナイ湖	27	2 ウトナイ湖	13	3 シラルトロ沼
4	シラルトロ沼	24	4 八郎潟	12	4 福島潟
4	小川原湖	24	5 シラルトロ沼	11	5 山中湖
6	達古武湖	20	5 小川原湖	11	6 達古武湖
7	伊豆沼	17	7 江津湖	10	7 小川原湖
7	北浦	17	8 西浦	8	8 伊豆沼
7	山中湖	17	9 然別湖	7	9 レンゲ沼
10	西浦	16	9 伊豆沼	7	10 河口湖
11	江津湖	15	11 鷹架沼	6	11 北浦
12	佐潟	13	12 赤城大沼	5	12 北潟湖
12	河北潟	13	12 佐潟	5	13 十和田湖
14	猪苗代湖	12	14 尾駁沼	4	14 河北潟
14	レンゲ沼	12	14 北浦	4	15 佐潟
16	宮城内沼	11	14 山中湖	4	16 江津湖
16	河口湖	11	17 十和田湖	3	17 菅湖
18	湖山池	10	17 レンゲ沼	3	18 三方湖
19	十和田湖	9	17 中禅寺湖	3	19 深泥沼
19	鳥屋野潟	9	17 河北潟	3	20 御手洗潟
17 座佐池	3
17 芦浜池	3
17 蔵牟田池	3

## 2 ）水生植物の多様性に基づく調査優先湖沼の選定

優先的に植物相調査を行う価値の高い湖沼として、過去の種多様性指標と過去の希少性指標により抽出された上位20位以内の湖沼を表(2)-4に示す。また、現状不明種が過去に記録された湖沼は52湖沼あり、このうち上位15湖沼を抽出された（表(2)-5）。
表(2)-4 過去の記録種数および過去のレッドリストスコアに基づいて抽出された優先的に調査すべき湖沼

順位	過去の記録種指標(n=282)	順位	過去の希少性指標(n=282)
1	新潟朝日池	33	1 阿寒湖
2	田面木沼	30	2 新潟朝日池
3	阿寒湖	28	3 東郷池
3	新潟鶏ノ池	28	4 渡島大沼
5	市柳沼	27	4 新潟鶏ノ池
5	長峰池	27	4 十二町潟
7	渡島大沼	25	7 田面木沼
8	女潟	22	7 相野沼
8	東郷池	22	9 胆振弁天沼
10	左京沼	21	10 左京沼
11	胆振弁天沼	20	10 市柳沼
11	中綱湖	20	10 千波湖
13	尾瀬沼	16	10 鯛ヶ池
13	十二町潟	16	14 芦ノ湖
15	相野沼	15	14 長峰池
15	鯛ヶ池	15	14 蟠竜湖
15	神西湖	15	17 キモマ沼
18	浅内沼	14	17 クッチヤロ湖
18	与田浦	14	17 朝日沼
18	天ヶ池	14	17 渡島小沼
17 夜沼
17 女潟
17 近藤沼
17 天ヶ池
17 多鯛ヶ池
17 神西湖

表(2)-5 現状不明種指標に基づき抽出された上位15位までの調査優先湖沼

順位	湖沼名	現状不明種数	スコア
1	東郷池	5	1.56
2	新潟朝日池	5	1.39
3	阿寒湖	1	1.00
3	宮城長沼	1	1.00
3	近藤沼	1	1.00
3	小海の池	1	1.00
3	白駒池	1	1.00
3	海老ヶ池	1	1.00
3	水前寺湖	1	1.00
10	蟠竜湖	3	0.87
11	キモマ沼	2	0.83
12	鰻池	3	0.68
13	芦ノ湖	3	0.64
13	鯛ヶ池	2	0.64
15	田面木沼	4	0.62