| Project/Area Number |
24K03057
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 63010:Environmental dynamic analysis-related
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
伊佐田 智規 北海道大学, 北方生物圏フィールド科学センター, 准教授 (80725359)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
片岡 剛文 福井県立大学, 海洋生物資源学部, 准教授 (10533482)
芳村 毅 北海道大学, 水産科学研究院, 准教授 (20371536)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000)
Fiscal Year 2027: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2026: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Fiscal Year 2024: ¥7,800,000 (Direct Cost: ¥6,000,000、Indirect Cost: ¥1,800,000)
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| Keywords | 沿岸浅海域 / 植物プランクトン / 溶存有機炭素 / リモートセンシング / Outwelling |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は北海道の厚岸流域を対象に、湿地やアマモ場などの沿岸浅海域で生成された溶存有機炭素の系外への輸送、バクテリアによる分解・無機化、それに伴う植物プランクトンによる利用過程を明らかにし、ブルーカーボン生態系の正確な炭素循環過程の解明を目指す。船舶、係留系の現場観測を研究期間全体を通じて実施し、海色・光学衛星も複合的に使う事で、高い時空間解像度で沿岸環境を捉える。衛星から溶存有機炭素を推定するアルゴリズムも作成し、過去を含め平常時と集中豪雨など極端現象が発生した際の空間分布を捉える。植物プランクトン、バクテリアの群集組成と溶存有機物、栄養塩との関係も調査し、炭素循環過程の解明を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
沿岸浅海域のアマモ場などによって回収・固定される炭素は、気候変動の緩和機能として重要な役割を果たすと考えられている。これら生態系では、地下茎や葉などの炭素埋没過程に加えて、多量の溶存有機炭素(DOC)も生成される。このDOCは生態系外へと流出し、そのまま海洋に貯留される難分解性DOCもあるが、化学的・生物学的に分解・無機化される易分解性DOCは、植物プランクトンの増殖を促進すると考えられる。しかし、沿岸域は潮汐や降水などで海洋環境が大きく変動するため、どのような時空間スケールでDOCが輸送され、最終的に貯蔵・利用されるのかのメカニズムは、定性的にも定量的にも十分に理解されていない。本研究は北海道の厚岸流域を対象に、船舶、係留系観測、海色・光学衛星を複合的に使い、高い時空間解像度で沿岸浅海域からのDOCの輸送、分解、利用過程を明らかにし、沿岸域の正確な炭素循環過程を解明することを目的とする。
上記の目的を達成するために、初年度は衛星データを使った海洋表層のDOC濃度推定アルゴリズムの開発に必要とされる現場データを、船舶と係留系観測により集積した。観測では、DOC濃度測定用の採水だけでなく、海水中の光学特性を捉えるための光学観測、光吸収スペクトルなどの採水や測定も行った。これらデータを元に、まず初めに海色衛星の沿岸域での推定精度の検証を行った結果、適切な大気補正を適用すると高い精度でリモートセンシング反射率やクロロフィルa濃度と言った海色プロダクトを推定する事が可能である事が明らかとなった。高精度なアルゴリズムを開発するためには、広いダイナミックレンジ（濃度レンジ）が必要とされるため、引き続きDOC濃度推定アルゴリズムの開発に必要されるデータを集積する。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
初年度は、衛星データを使った海洋表層のDOC濃度推定アルゴリズムの開発のために、北海道大学厚岸臨海実験所所有の実習観測船にて厚岸湖、厚岸湾で観測を実施した。特に、アルゴリズムの精度検証には、現場と衛星との同期観測(マッチアップ) データをより多く取得する必要があるため、JAXAの海色衛星「しきさい（SGLI/GCOM-C）」およびESAの海色衛星「OLCI/Sentinel 3A B」の衛星軌道時間を予め確認し、その日時に合わせた船舶観測を実施した。船舶観測では、次世代型水中分光放射計(SuBOPS)による光学観測から、リモートセンシング反射率データを取得した。同時にクロロフィルa色素を始めとするクロロフィル類やカロテノイド類などの植物色素、水中の懸濁物質、植物プランクトン、有色溶存有機物（CDOM）の光吸収スペクトル、DOC濃度測定のため採水も実施した。
沿岸域では水中の光学特性が複雑だけでなく、大気中のエアロゾルも衛星観測に大きく影響するため、適切な大気補正の選択を精査する衛星データの品質管理も重要である。そのため、初年度は得られたデータでのマッチアップ解析を実施し、その際に標準の大気補正と他の大気補正との比較を行い、適切な大気補正の選択を精査した。最終的に大気-海洋結合放射伝達モデルと機械学習を用いた大気補正が、統計的にも高精度のリモートセンシング反射率が推定可能となった。今後は、クロロフィルa濃度や溶存有機物推定ローカールアルゴリズムの構築に向けて引き続き現場データの集積し、衛星データへの適用を目指す。
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| Strategy for Future Research Activity |
衛星観測を用いた高精度なDOC推定アルゴリズムを開発するためには、広いダイナミックレンジ（濃度レンジ）が必要とされるため、次年度も引き続きDOC濃度推定アルゴリズムの開発に必要される現場データを船舶観測にて集積する。リモートセンシング反射率、クロロフィルa濃度についてはマッチアップ解析により推定精度の検証を行う。また、DOC推定アルゴリズム開発にも着手する。リモートセンシング反射率とDOC濃度の単純な重回帰分析や、CDOM光吸収係数との関係性を考慮したアルゴリズムなど、さまざまな角度からアルゴリズム開発を検討し、その中でも新規性と精度の高いアルゴリズム開発を目指す。係留系についても、引き続き河口から湾央に至る場所に設置し、河川流入の変化や極端現象などの変化を捉え、衛星観測との整合性を調査する。これらのデータを用いて、DOCの河口から厚岸湾への水平的な広がりや季節的な変化を捉えることを目標とする。また、分担者と連携し現場データを解析し、DOCと共に輸送される栄養塩物質や、細菌および植物プランクトン群集組成の変化を明らかにしていく。
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