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シビックテックと統計学で予測する琵琶湖の環境問題

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シビックテックと統計学で予測する琵琶湖の環境問題

  1. 1. シビックテックと統計学で予測する 琵琶湖の環境問題 CIVIC TECH FORUM 2021年5月15日 代表 五十嵐康伸、博士(理学)
  2. 2. 1 はじめに
  3. 3. 関西大好き! 佐藤 奈良県在住 藤原 滋賀県在住 五十嵐 大阪府&奈良県に25年
  4. 4. 近畿の水瓶:琵琶湖 4
  5. 5. 琵琶湖は日本で一番大きい & 深い 北湖 南湖 琵琶湖大橋 琵琶湖の定量的特性 • 滋賀県の面積:4,017km2 • 琵琶湖の面積:670.25km2 (滋賀県面積の約1/6) (淡路島より少し大) • 湖岸線延長:約235km • 貯水量:約275億m3 北湖:約273億m3、南湖:約2億m3 • 平均深度:約41m 北湖:約43m、南湖:約4m • 最大深度:103.58m • 最小幅:1.34km 5
  6. 6. 6 周辺が都市化する「南湖」
  7. 7. 7 自然豊かな「北湖」
  8. 8. 水質の定期モニタリング 【公共用水域の水質監 視】 ○調査地点数:琵琶湖51(北湖31、南湖20) 河川35(調査河川数31)
  9. 9. 北湖では全層循環が起こっている 滋賀県琵琶湖環境科学研究センター: 琵琶湖の全層循環 https://www.lberi.jp/setting/learn/jikken/junkan
  10. 10. 琵琶湖の北湖の水深は90mを超え、全層循環という現象が起こっている。 気温の変化は、深層の水温よりも、表層の水温へ急速にかつ大きく影響を 与える。春から夏にかけて表層の水温は大きく上がる。北湖では、春から 初冬にかけて、表層と深層の間に水温が急激に変わる水温躍層(すいおん やくそう)が形成される。表層水は温度が上がることで低密度になり、沈 みにくくなる。水温躍層が形成されると、表層と深層の間で水の対流が減 り、上下方向に湖水が混ざりにくくなる。表層水は酸素を多く含んでいる が、その酸素が底層に届かなくなる。底層では、溶存酸素(DO)が供給さ れず、溶存酸素の消費が進む。晩秋に底層のDOは最も低くなる。 秋から冬にかけて表層の水温は大きく下がる。水温躍層は緩和し、冬に無 くなる。表層水は温度が下がることで高密度になり、沈みやすくなる。表 層から深層に向かって湖水の混合が進む。湖水の混合が底層まで進むこと により、底層まで酸素が届きDOが回復し、冬には表層から底層まで水温と DOが一様に近くなる。この現象を「全層循環」と言う。底層の生物が住み やすい環境になるので、「琵琶湖の深呼吸」とも呼ばれる。
  11. 11. 近年の傾向 • 琵琶湖表層の水温は、気温と同様に上昇傾向にあり、約40年間で 約1.5℃の上昇した • 2018年度と2019年度の冬は、2年連続で北湖の一部水域で全層 循環が完了しなかった • 底層DOが2[mg/l]を下回ると琵琶湖の下の生物が死ぬ、可能性がある 琵琶湖環境科学研究センター 環境監視部門 平成30年度琵琶湖水質変動の特徴 &令和元年度 琵琶湖水質変動の特徴 https://www.pref.shiga.lg.jp/ippan/kankyoshizen/kankyou/306170.html https://www.pref.shiga.lg.jp/ippan/kankyoshizen/kankyou/313082.html
  12. 12. 今回の取り組む問題 <定性> 今後、地球温暖化で琵琶湖表層の水温が上昇したら 全層循環はどうなるのか? そして底層DOはどうなるのか? <定量> 琵琶湖表層の水温が何度上昇したら 底層DOは2 [mg/l] を下回るのか?
  13. 13. 2 材料と方法
  14. 14. 2.1 測定者 • 滋賀県琵琶湖環境科学研究センターが測定したDOと水温のデータを用い た 1. 滋賀県 環境白書 資料編 https://www.pref.shiga.lg.jp/ippan/kankyoshizen/kankyou/11319.html 2. 北湖底層DO調査結果 https://www.pref.shiga.lg.jp/ippan/kankyoshizen/biwako/300014.html 3. マザーレイク21計画関連指標オープンデータ、水質 https://www.pref.shiga.lg.jp/ippan/kankyoshizen/biwako/306153.html
  15. 15. 2.2 測定場所 • 位置は北湖にある今津沖の第一湖盆の中央に限定して用いた • 深さは水面から深さ0.5m・湖底上1mの2点に限定して用いた
  16. 16. 2.3 測定時期 • 測定は毎月1〜4回実施されていた。月内のデータを平均化して用いた • 期間は1979年4月から2020年3月の492ヶ月・41年に限定して用いた
  17. 17. 2.4 測定方法 • DO:JIS K0102 • 水温:上水試験方法-2011 Ⅱ-3 1 4. 令和2年度 公 共 用 水 域 ・ 地 下 水 水 質 測 定 計 画、滋 賀 県 https://www.pref.shiga.lg.jp/ippan/kankyoshizen/biwako/311000.html
  18. 18. 2.5 分析方法 • プログラミング言語:Python 3.8.3 • 予測アルゴリズム:SARIMAXモデル • パラメータ最適化基準:AIC もものきとデータ解析をはじめよう https://momonoki2017.blogspot.com/2018/02/python1.html
  19. 19. 3 結果
  20. 20. 3.1 DO理解
  21. 21. DO [mg/l] 溶存酸素量
  22. 22. トレンドと季節性と残差足し合わせると オジリナルの時系列と一致
  23. 23. 月別の平均値
  24. 24. DOの時系列の自己相関 青:95%信頼区間 信頼区間の領域を超えてプロットされているデータは 統計的に有意差がある値とみなされます。
  25. 25. 3.2 TEMP理解
  26. 26. 表層から0.5m TEMP トレンドは 約1.5℃上昇 季節性大 ±10 ℃ 規則性が強い
  27. 27. 底層から1m TEMP 表層より 規則性が弱い トレンドは 約1.5℃上昇 表層より 季節性小 ±0.3 ℃
  28. 28. 3.3 DO単独の予測と TEMPを用いたDO予測
  29. 29. <データ> • 学習(訓練、モデル作成用)用データ:1979-04〜2019-03: 40年分 • 予測(テスト)用データ:2019-04〜2020-3、1年分 <モデル> • SARIMAX • S: Seasonal (季節) • AR: AutoRegressive (自己回帰) • I: Integrated (和分) • MA: Moving Average (移動平均) • X:外生変数、説明変数 <パラメータ by AIC最適化> • p:AR(自己回帰) 3 in 1〜5 • d :差分の次数 0 in 0〜2 • q : MA(移動平均)の次数 3 in 0〜5 • P,D,Q:季節調整に適用する次数=(1,1,2)in ( 0〜2, 0〜2, 0〜2) • S:季節調整に適用する周期=12
  30. 30. DO単独の予測 DOが2を下回ると 琵琶湖の下の生物が死ぬ 予測期間 学習期間
  31. 31. TEMPを説明変数として用いた DOの予測 DOが2を下回ると 琵琶湖の下の生物が死ぬ 予測期間 学習期間
  32. 32. TEMPを説明変数として用い 予測期間のTEMPに+5にした、DOの予測 DOが2を下回ると 琵琶湖の下の生物が死ぬ 予測期間 学習期間
  33. 33. TEMPを説明変数として用い 予測期間のTEMPに+10にした、DOの予測 DOが2を下回ると 琵琶湖の下の生物が死ぬ 予測期間 学習期間
  34. 34. まとめ <定量> • 琵琶湖表層の水温が何度上昇したら、底層DOは2[mg/l]を下回るのか? <結論> • 10度 <議論> • 水温変化の傾向 – トレンド:表層、底層共に:約40年間で約1.5℃上昇 – 季節性:表層±10 ℃、底層±0.3 ℃ <今後の課題> • 表層の水温に、底層の水温も加えて予測 • 予測精度の定量的評価、信頼区間の表示 • 表層の水温に対して、気温+風+雨が及ぼす影響

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