| 研究課題/領域番号 |
15H02268
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
灘岡 和夫 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (70164481)
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| 研究分担者 |
宮島 利宏 東京大学, 大気海洋研究所, 助教 (20311631)
中村 隆志 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 講師 (20513641)
渡邉 敦 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 助教 (00378001)
名波 敦 国立研究開発法人水産研究・教育機構, 西海区水産研究所, 主任研究員 (90372060)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 生態系動態モデル / サンゴ礁 / トップダウン効果 / 群集構造マッピング / レジリエンス強化策 |
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| 研究実績の概要 |
１）Spectral unmixing 法を基礎とした衛星画像解析による海底地形および海底被覆分類マッピング技術の高度化を行った。２）サンゴ礁の主要一次生産者を対象に一次生産量、石灰化、有機物フラックスと現存量の関係を過去の現場実験データより解析し、海草や大型藻類が光合成産物の多くを有機物として放出していることを明らかにした。また海草と付着藻類による一次生産速度をトレーサーを用いた現場飼育実験より計測し、付着藻類の方が海草より3-4倍取込み速度が速いことを明らかにした。３）サンゴや海草、海藻の飼育実験を行い、それぞれの基底資源に関するモデルの高度化を進めるとともに、ボトムアップ型モデルのフレームワークを完成させた。そして、開発した高精度分類マッピング技術およびボトムアップ型モデルを白保サンゴ礁に適用し、観測値と数値シミュレーション結果とを比較することでモデルの精度検証を行った。４）食物網構造解析にタイムスケールを導入する試みとして、前年度から開発している重水素標識トレーサーを用いたパルスチェイス実験法を、サンゴ礁に隣接する海草藻場の葉上性小型動物群集を対象として適用した。C13等との二重標識実験により、食物網における炭素流通に対する定量的評価法としての本法の有効性を確認した。また本法の適用により、葉上性底生動物には微細藻類専食者による極めて速い回転速度を持つ連鎖系と、雑食性動物による回転速度の遅い連鎖系とが区別できることを明らかにした。５）石垣島名蔵湾で、環境勾配に配慮した複数地点を選定し、数種の魚類と造礁サンゴ類の空間分布特性について潜水目視調査を行うとともに、藻食魚類がサンゴ礁生態系のレジリエンスに及ぼす影響について検証するためのケージによる囲い込みを用いた予備実験に着手した。６）長期モニタリングデータ解析に基づくサンゴ礁生態系への陸源負荷の実態解明とモデル化を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
１）マルチスペクトル衛星画像を用いた対象海域の生物群集マッピングに関して、これまで、spectral unmixing法やテクスチャ分類手法の組み込みにより分類精度の向上が可能であることが示され、さらに現在では機械学習型アルゴリズムの導入を試験的に検討していて、さらなるマッピング精度向上の可能性が見えてきている。２）サンゴ礁の主要一次生産者として、サンゴのみならず海草や大型藻類も対象に加えて室内飼育実験を実施し、さらに過去に行った現地チャンバー実験のデータも加えて解析することにより、これらの基質資源の一次生産量、石灰化、有機物フラックスと現存量の関係等の関係を明らかにすることが出来た。これらの成果は、それぞれの基底資源に関するモデルの高度化や、ボトムアップ型モデルのフレームワークの完成度の向上につながった。３）食物網構造解析に関して、前年度から開発している重水素標識トレーサーを用いたパルスチェイス実験法をサンゴ礁に隣接する海草藻場の葉上性小型動物群集を対象として適用し、C13等との二重標識実験により、食物網における炭素流通に対する定量的評価法としての本法の有効性を確認している。また本法の適用により、葉上性底生動物には微細藻類専食者による極めて速い回転速度を持つ連鎖系と、雑食性動物による回転速度の遅い連鎖系とが区別できることを明らかにしている。これらの成果は本研究で重要課題の一つとして設定しているトップダウン効果のモデル化に対して重要な情報を与えるものである。４）さらに、藻食魚類のトップダウン効果評価のための現地操作実験アプローチとしてケージによる囲い込みを用いた操作実験系をデザインし予備実験に着手したところ、ケージで囲った場所は３ヶ月後に大型の海藻類が繁茂し始めることが確認され、2017年度に向けて本格的な操作実験を行う環境が整備された。
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| 今後の研究の推進方策 |
１）機械学習型および深層学習型アルゴリズム等をさらに導入することによりリモートセンシング画像に基づくサンゴ礁内のサンゴ、海草等の主要一次生産者の空間分布や水深のマッピング技術をより高精度化し、白保サンゴ礁や名蔵湾等に適用することにより、海底地形図および海底被覆分類マップを完成させる。２）昨年度に引き続き、サンゴ、海草藻場および付着藻類の基底資源に関するモデル化を進め、ボトムアップ型モデルのフレームワークの完成度を高める。また、昨年度までに得られた上位捕食者の現地観測データを基に、上位捕食者を組み込んだトップダウン型のモデル開発に着手する。その際、炭素や窒素の物質フローだけでなく炭素同位体のフローもモデルに組み込むことで、実際の炭素同位体比の観測データを用いてモデルの検証を可能とするモデル体系を構築する。３）サンゴ粘液や付着藻類、流れ藻等の基底資源のサンゴ礁内での動態を検証するために、１）のベントス群集情報と３次元流動モデル等から推定される流動場情報を統合し、現地調査とモデル解析を組み合わせて基底資源の生産量、粘液・枯死流出量を把握する。４）基底資源としてのプランクトン群集に着目し、サイズ分布解析・安定同位体比を利用した食物構造解析を実施する。また昨年度までに開発した重水素パルスチェイス法を応用して、基底資源としてのサンゴ粘液と大型植物由来デトリタスの小型底生動物群集による利用とそのタイムスケールを明らかにする。これと並行して、トップダウン型モデル開発を念頭に置いて、特徴的なサンゴ群集において魚食性魚類とポリプ食性魚類を採集してその化合物別安定同位体比を測定するとともに、同位体数値モデルと組み合わせることにより、食物網の全体的な特徴とその環境依存性を明らかにする手法を開発する。５）名蔵湾で複数の地点を選定し、藻類食魚類が及ぼす海底基質の藻類除去の影響を検証する野外実験を行う。
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