謝辞 * ここで発表する研究内容は, 環境研究総合推進費 (B 1007,4 1502: 代表者磯辺篤彦 ), 科学研究費補助金 ( , : 代表者日向博文 ; : 代表者片岡智哉,PICES プロジェクト (Effects of Marine Debri

九大・磯辺先生提供

海洋プラスチック研究から

航空宇宙技術に期待すること

日向博文

*

ここで発表する研究内容は，環境研究総合推進費（B

−１００７，４−１５０２：代表者磯辺篤彦），科学研究費補

助金（２３６５６３０９，２６６３０２３１：代表者日向博文；２

５８２０２３４：代表者片岡智哉，PICESプロジェクト

(Effects of Marine Debris Caused by the Great

Tsunami of 2011)の援助を受けて行われています．

*  Kako,  Shin’ichiro,  Atsuhiko  Isobe,  and  Shinya  Magome.  "Sequential  monitoring  of  beach  litter  using  

webcams."  Marine  pollution  bulletin  60.5  (2010):  775-­‐779.  

*  Nakashima,  Etsuko,  et  al.  "Using  aerial  photography  and  in  situ  measurements  to  estimate  the  quantity  of  

macro-­‐litter  on  beaches."  Marine  pollution  bulletin  62.4  (2011):  762-­‐769.  

*  Kako,  Shin’ichiro,  et  al.  "Establishment  of  numerical  beach-­‐litter  hindcast/forecast  models:  An  application  to  

Goto  Islands,  Japan."  Marine  pollution  bulletin  62.2  (2011):  293-­‐302.  

*  Kataoka,  Tomoya,  Hirofumi  Hinata,  and  Shin’ichiro  Kako.  "A  new  technique  for  detecting  colored  macro  

plastic  debris  on  beaches  using  webcam  images  and  CIELUV."  Marine  pollution  bulletin  64.9  (2012):   1829-­‐1836.  

*  Kako,  Shin’ichiro,  Atsuhiko  Isobe,  and  Shinya  Magome.  "Low  altitude  remote-­‐sensing  method  to  monitor  

marine  and  beach  litter  of  various  colors  using  a  balloon  equipped  with  a  digital  camera."  Marine  pollution  

bulletin  64.6  (2012):  1156-­‐1162.  

*  Kataoka,  Tomoya,  Hirofumi  Hinata,  and  Shigeru  Kato.  "Analysis  of  a  beach  as  a  time-­‐invariant  linear  input/

output  system  of  marine  litter."  Marine  pollution  bulletin  77.1  (2013):  266-­‐273.  

*  Kataoka,  T.,  H.  Hinata,  and  Y.  Nihei.  "Numerical  estimation  of  inflow  flux  of  floating  natural  macro-­‐debris  

into  Tokyo  Bay."  Estuarine,  Coastal  and  Shelf  Science  134  (2013):  69-­‐79.  

*  Kako,  Shin’ichiro,  et  al.  "A  decadal  prediction  of  the  quantity  of  plastic  marine  debris  littered  on  beaches  of  

the  East  Asian  marginal  seas."  Marine  pollution  bulletin  81.1  (2014):  174-­‐184.  

*  Isobe,  Atsuhiko,  et  al.  "Selective  transport  of  microplastics  and  mesoplastics  by  drifting  in  coastal  waters."   Marine  pollution  bulletin  89.1  (2014):  324-­‐330.  

*  Kataoka,  Tomoya,  and  Hirofumi  Hinata.  "Evaluation  of  beach  cleanup  effects  using  linear  system  analysis."   Marine  pollution  bulletin  91.1  (2015):  73-­‐81.

マイクロプラスチックスとは？

漂流・漂着ゴミの約

_{70％を占めるプラス}

チックゴミが，主には海岸で紫外線や熱に

よって劣化し、微細片化したもの。最近の

定義では、

_{5ｍｍ以下の大きさをマイクロプ}

ラスチックスと呼ぶことが多い。

Gesamp WG40のパンフレット

〜

マクロ

プラスチックス

元の製品が判別できる程度の大

きさ

_{(撮影：石垣島・平野海岸)}

〜

メソ

プラスチックス

_{5ｍｍ＜大きさ程度の微細片}

(撮影：石垣島・伊野田海岸)

〜

マイクロ

プラスチックス

　数

μｍ＜大きさ＜5ｍｍ程度の

微細片

_{(採取：瀬戸内海・伊予灘)}

〜

ナノ

プラスチックス

　大きさ＜数

μｍ程度の微細片  

(Cole  et  al.,  Env.  Sci  &  Tech.,  in  press)

マイクロプラスチックスの何が問題か？

Cl

Cl

Cl

Cl

Cl

PCB (CB126)

<

<

?

プランクトンと大きさが近接するマイクロプラス

チックスは、誤食を通して容易に生態系に混入し

てしまう。

プラスチック表面に吸着した

POPsが、

浮遊物に吸着したものよりも多い場合、

化学汚染物質の生物濃縮を「加速」さ

せてしまう。

(高田ほか,  2014「海洋と生物」特集

号の指摘による

₎  

貝類の体内に取り込まれたマイクロプラスチックス

Browne et al., (2010, Mar. Pol. Bull.), Cauwenberghe

et al. (2015, Env. Pol.)

動物プランクトン

_{(pelagic  copepod)の体内への取り込みと}

摂食障害　Cole et al., (Env. Sci. Tech, in press.)

マイクロプラスチックスを摂食したメダカに発現した肝障害

Rocheman et al., (Sci. Rep, 2013)

知りたいこと

マイクロプラスチックによる環境影響予測

•

海岸でのマイクロプラスチックの生成量は？

•

全球の海岸・海洋にどれだけの量のマクロプラスチックが

存在するのか？

•

陸域（海洋プラスチック予備群）は？

•

それらの時間変化は？

•

それらの輸送経路（動態）は？

しかしながら，，，

水温や流速とちがい計測機器（プラスチック計）が存在しない．

è現状：人海戦術

è科学としてのベースとなる定量的な計測が困難

九大・磯辺先生提供

Iriomote  Island

海岸におけるマクロプラスチックの振る舞い

　　漁業用フロートを例として

13cm

Time  series  of  

Immigrant,

Remnant,

Emigrant

 and  

Total

Hinterland

新規漂着 残留

再漂流

Date  of  MR  Experiment　  

Total    

*Beach  surveys  measure  the  total  population,  but  not  the  immigration.

Aug.  21,  2012

Residence  Time  on  Wadahama  Beach

h t

_{( )}

= exp −k t

(

)

, k = 4.471×10

± 0.340 ×10

R

= 0.852, P < 0.01

τ

=

h t

_{( )}

∫

dt =

1

k

= 224 days 7.5 months

(

)

95% confidence interval: 208 days ≤ τ

≤ 242 days

1/e=0.368

Number

Input  

x(t)

Total  

y(t)

t

t

t

t

t

t

t

t

t

Relation  between  

Immigrant,

Remnant

 and  

Total

Time

Exponential  Decay

Linear  System  Analysis

è

_{Mediator  between  Ocean  Models}  

 and  Beach  Monitoring

Input

Time

Num.

Ocean  models  

 (e.g.  Kako  et  al.,  MPB,  2011;      

Maximenko  et  al,  MPB,  2012)

x(t)

Linear  System  Analysis  

(Kataoka  et  al.,  2013)

Residual

Time

Num.

y(t)

y(t) =

x(

τ

)h(t −

τ

)d

τ

∫

Beach  Monitoring  

(e.g.  Kataoka  et  al,  MPB,  2012;    

Ribic  et  al,  2012)

x(t) =

1

2

π

Y (

ω

)

H (

ω

)

exp(i

ω

t)d

ω

∫

*

滞留時間の把握＝個々のプラスチックの追跡

*

存在量の時系列の計測

時間分解能 << 滞留時間

空間分解能：5mm〜

マクロプラスチックの海岸での

動態を探る上でキーとなる項目

Kuroshio  

Tsushima  

current  

Purpose  

Tobishima  

Wajima  

_Wakkanai  

Tsushima  

• 

To  sequentially  measure  quantity  of  beach  litter  at  

four  sites  around  East  China  and  Japan  Seas  

Webcam  monitoring  system  

14  

Solar  panels  

Webcam  

Control  box  

Storage  batteries  

Time  

Webcam  images  

Labo.  

Transmission  via  Internet  

using  portable  communications  

• 

System  is  operated  every  two  hours  for  7:00-­‐15:00  (i.e.,  five  time).  

• 

Five  images  are  taken  every  operating  time  by  webcam.  

• 

Daily  number  of  images  is  25  (i.e.,  5  (times)×  5  (images)=25).  

Kurosh

io  

Tsushi

ma  

current  

Webcam  images  at  four  sites  

15  

Tobishima  

Wajima  

Tsushima  

Wakkanai  

Tobishima  

（国総研 片岡研究官提供）

Webcam  images  at  Tobishima  

(Dec.  2010)  

Quantity  of  macro-­‐plastic  litter  is  calculated  using  these  

webcam  images.  

Step1:  Generation  of  CRs  

17  

Color  distribution  of  plastic  litter  “C”  in  the  CIELUV  color  space  

Three  ellipses  form  the  ellipsoid  body  

CRs:  Ellipsoid  body  in  the  CIELUV  color  space  

CRs  for  webcam  images  at  Tobishima  

C  

D  

F  

A  

B   E  

H  

G  

Blue  plastic  

（国総研 片岡研究官提供）

Step  2:  Detection  of  plastic  pixels  

18  

【

Detection  of  plastic  litter  using  a  single  image】  

Plastic  litter  with  any  colors  can  be  detected.  

But  other  litter  (e.g.,  driftwoods)  is  mis-­‐detected  

Detection  using  a  

single  image  

Mis-­‐detection  

Plastic  pixel  

NOT  

plastic  pixel  

75  images  

(3  days)  

Pixel  which  is  

frequently  

detected  

Pixel  which  is  

infrequently  

detected  

Using  a  single  image  

Plastic  debris  ➔  white  

Using  photos  for  three  days  

Wood  

Plastic  debris  

Time  series  at  four  sites  

Tsushima

Nov. 22, 2010

Wajima

Dec. 5, 2010

Tobishima

Nov. 5, 2010

Wakkanai

Oct. 9, 2010

Err.:  19%,  Corr.:  0.93  

Err.:  12%,  Corr.:  0.81  

Err.:  21%,  Corr.:  0.73  

Err.:  20%,  Corr.:  0.94  

Cleanup  

Cleanup  

• 

Daily  covered  areas  have  short-­‐term  

fluctuations  due  to  changes  in  the  sunlight  

condition  (e.g.,  amount  of  sunlight).  

• 

To  remove  the  short-­‐term  fluctuations,  30-­‐

day  moving  average  of  daily  covered  area  is  

calculated.  

Monthly  variability  of  litter  color  (side  plane)  

20  

Blue  tank  

White  cube  

White  cylinder  

E  

W  

Morning  

E  

W  

Afternoon  

We  use  its  

C

O

L

O

R

   and/or  

SHAPE    

Similar  COLOR  è  

CO

L

OR-­‐based  System  N.A.  

White  pieces  of  Shell,    

Coral,  Plastic,  etc.    

White  Shellfish  clinging  

to  White  Styrofoam  Buoy

è

Hyperspectral  Camera  ¢?

Oahu  Island  (Kataoka,  2012)

What  is  a  Hyperspectral  Camera?

HSC

PC  

350  (nm)

780  (nm)

1100  (nm)

Re

fle

ct

an

ce

 (%

)

NH-­‐7  (EBA  JAPAN  Co.  Ltd.)

Image&Resolution

1280&×&1024&pixel

Wavelength&Range

350&<&1100&nm

Wavelength&sampling

interval

5&nm

Viewing&angle

22.5&deg

Weight

750/850&g

NDVI

çCh

.  63  and  Ch.  76.

Tiny  Beach  in  Plastic  Case

Plastic  (21)

,  

Shell  (14)

,  

Glass  (3)

,  

Cuttlebone  (1)

P3 P6 P2 P1 P4 P5 P8 P9 P10 Cu Sh1 Sh2 Sh5 Sh9 Sh8 Sh7 Sh6 Gl1 St Sh4 Gl2 St P7 P11 Sh3 P12 P13 P14 P15 P16 P22 P17 P18 P19 _{P20 P21} Sh14 Sh12 Sh10   +  barnacle Sh11 Sh13 Gl3

Cu

40  c

m

30  cm

P8

Sh12

Gl1

Looking  the  Beach  through  various  

combinations  of  3-­‐channel

0" 20" 40" 60" 80" 100"

Reflectance((%)(

Cuttlebone  

Shell  

Plastic  

Glass  

(nm)

Normal  RGB  image  

0" 10" 20" 30" 40" 50" 60" 70" 80" 90" 100" 400" 500" 600" 700" 800" 900" 1000"

barnacle"(%)"

wood"(%)"

sand"(%)"

Barnacles,  Sand  and  Wood

Reflectance  (%)

*

滞留時間の把握＝個々のプラスチックの追跡

*

存在量の時系列の計測

時間分解能 << 滞留時間（あるいはイベント観測）

空間分解能：5mm〜

（もしくは粗い空間分解能でも

プラスチック量を計算できる技術）

白色系漂着物の識別

透明な漂着物の認識

マクロプラスチックの海岸での

動態を探る上でキーとなる項目