GIF BY AMARENDRA ADHIKARI

国立研究開発法人海洋研究開発機構（Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology：JAMSTEC）は、海洋に関する基盤的研究開発を担う日本の文部科学省傘下の研究機関である。

海洋研究の最前線に立つJAMSTECにはさまざまな部門が設置されているが、2019年4月、地球環境部門に新たな研究グループが発足した。海洋生物環境影響研究センター・海洋プラスチック動態研究グループである。このグループの使命は、SDGs14に定められた海洋汚染の軽減に貢献すること。そのためにまず、科学的エヴィデンスとしてのデータと情報の発信が求められている。

現状を数値化できなければ、将来評価もできない

同グループのリーダーを務める主任研究員の千葉早苗によると、海洋プラスティックの状況を調査するには、ベースとなる年に対してどれだけ変化があったかを測る必要があるという。

「あらゆる国で政策が進んでも、継続的なデータをもとに海洋プラスティックの総量を算出できなければ、その政策で本当に海洋汚染が改善されたか評価できません」

そうした状況を打開するためには、「どこの国でどれだけプラスティックが排出され、どの経路をたどって世界のどこにたまりやすいのか」という視点をもつことが不可欠だ。そして調査の結果、海流によって運ばれたプラスティックが、前人未到の深海域や、北極・南極域にもたまっていることが明らかになってきた。

JAMSTECが2019年9月2日に、房総半島東沖、水深5,707mで採取した海洋プラスティック。マイクロサイズになる場合もあるが、そのまま沈んで何百年も残る可能性がある。PHOTOGRAPH BY JAMSTEC

大半のプラスティックはアジア諸国から海に放出されているとみられるが、排出されたとみられるプラスティックのうち、その1パーセントしか観測できていないとされている。そのため、実際にどこの生態系にどれほどダメージを与えているかについては、極めて限定的な情報しかつかめていないのが現状だ。

99パーセントのプラスティックの行方が不明な理由として、3つの原因が考えられている。

ひとつは、海中や深海に沈んだプラスティックを観測できていないこと。

ふたつめに、300µm以上のプラスティックを対象とした観測データが多く、より細かくなったプラスティックのデータを取得できていないこと。

そして3つめに、限られた地域の観測データのみを活用していること。ハワイ沖の「太平洋ごみパッチ〔編註：Pacific Great Garbage Patch。環流によってごみが集積しやすいエリア〕」が重点的に調査されているものの、ごみのたまりやすい場所は世界に5〜6カ所もあるとされており、そのエリアの調査はまだ手がつけられていないという。

こうした3つの理由のうち、千葉のグループでは、JAMSTECがもつ海の表面から深海までを調査できる強みを生かしつつ、データの穴を埋めることでSDGsの達成に貢献しようとしている。

日本の南東沖にある「西太平洋ごみパッチ」も、海洋プラスティックがたまりやすい場所のひとつとされ、2019年の8月から9月にかけて、JAMSTECが初めて大々的な調査を行なった。

2019年9月1日、房総半島東沖。しんかい6500についているロボットアームが、深度5,813mの地点で土の中に筒を差し込み、サンプルを採取している。海に出たプラスティックを計測するには、海の表面だけでなく、泥の中まで調べる必要がある。泥の中からマイクロプラスティックだけを抽出する技術開発もネックだったが、同グループで最近、費用対効果が高く簡単に操作できる分離装置が開発された。VIDEO BY JAMSTEC

海の表層だけでなく、水深5,000m〜9,000mにある泥や生物のサンプルを採取することで、海洋ごみの流出源から西太平洋ごみパッチにいたるまでの経路や、深海に沈むプロセス、さらには、そのごみが生態系に影響を与えるメカニズムの解明等に取り組んだ。　

検証の結果、海面に浮かぶ大きなごみはパッチ内のほうが多く、さらには、深海に沈む大きなごみも、ごみパッチの真下に多いことが判明した。なお、マイクロプラスティックについては、現在算出中だ。

素早い分析を可能にするために

今後の課題として、採取したプラスティックを素早く分析するシステムの開発が挙げられる。一つひとつ顕微鏡で確認する現在の作業方法では、人手と時間がかかるからだ。そこでJAMSTECでは、種類ごとに異なる光の波長を吸収するプラスティックの特徴を生かしたハイパースペクトルカメラを使ったシステムの開発を進めている。

ハイパースペクトルカメラを活用したシステムの構図。ILLUSTRATION BY AMARENDRA ADHIKARI

このシステムでは、海水をフィルターにかけて、採取したサンプルをベルトコンベアー式に運び、ハイパースペクトルカメラでスキャンして分析する。分析速度を飛躍的に改善するためにも、調査船等に搭載して将来的には現場で測定できることを目指しているのだ。

波長の吸収パターンをデータベース化し、機械学習によって分析すれば、プラスティックの種類を自動的に識別できる。そのシステム開発には完成のめどがついているという。データが蓄積されればされるほど、海域ごとにどの種類のプラスティックがどの程度あるのかを素早く算出できるようになるだろう。

異なる波長を示すプラスティック。PHOTOGRAPH BY JAMSTEC

海洋プラスチック動態研究グループではさらに、プラスティックだけが蛍光を発する染料を活用することで、プラスティックの量をより早く計測するシステムの開発も進めている。

プランクトンなどが混ざったサンプルにこの染料を塗布し、流体を計測するフローセルに入れてベルトコンベアー式に流し、蛍光顕微鏡を覗けば、プラスティックだけが光って見えるというわけだ。前述のハイパースペクトルカメラと組み合わせれば、種類ごとのプラスティックの分布を飛躍的に速く分析できる。

プラスティックだけが蛍光色を発するため、プラスティックの量を素早く計測できる。PHOTOGRAPH BY JAMSTEC

民間船の活用でデータの解像度を上げる

「海洋プラスティックの問題は、世界中の海洋研究所や研究者が協力して無駄なくデータを集め、そのデータを比較可能にすることが重要です」と、千葉は訴える。そして観測データの時間的・空間的解像度をあげるために、民間船の利用を積極的に検討しているという。

例えば定期航路を利用すれば、同じ地点で継続的にサンプルを採取でき、データの比較が容易になる。実際にJAMSTECでは、2019年の冬にパラオと日本の国交25周年を記念して開催されたヨットレースとのコラボも実施している。

レース参加艇にマイクロプラスティックを半自動的に取得できる機器を取り付け、「西太平洋ごみパッチ」付近を含む、日本からパラオに至る広域でサンプルを取得した。同レースは数年後にも実施される見込みであり、同じ調査を実施して過去のデータと比較する予定だという。

「まずは広域データを採るために、あらゆる調査船や民間船にサンプラーを取りつけられないかと考えています。海の表層部に限られますが、そのデータを深海にも応用できる可能性があるのです」と、千葉は意気込む。

2030年を見据えて

これからの3年で、JAMSTECはハイパースペクトルカメラのシステムの実用化を目指すという。そして5年後までには、同システムを使用して実際に観測データを取得することを目標に掲げている。さらに、千葉は、民間船を活用したプラスティックの観測ネットワークを構築し、世界の海洋ごみの観測システムに組み込みたいと考えている。

そして7年後には、SDGs14に掲げた目標に照らし合わせ、海洋プラスティック汚染がどの程度削減されたかに関するデータを開示する予定だ。そしてそのロードマップにはまだ先がある。

「データをそのまま提供しても意味がないので、10年後には、世間や政策決定者に対してそのデータをどのように“情報”として伝えるか、その仕掛けまで考えていきたいですね」