陸域から沿岸における海洋プラスチックの動態解明
プラスチックを使わない生活をしたことがありますか？おそらく一人もいないと思います。我々の生活にはそれくらいプラスチックが溢れています。近年の科学的あるいは市民的な調査により、このように我々の生活に必要不可欠なプラスチックが、河川・湖沼・海洋など様々な水環境中で発見され、海洋生物の潜在的な脅威になることが指摘されています。本研究室では、5mm以下の微細な「マイクロプラスチック（MicP）」と、その発生源となる「マクロプラスチック（MacP）」の両面から、プラスチックが生活圏から沿岸海洋に流れ出るプロセスを明らかにし、海洋プラスチック汚染の解決策や軽減策を提示することを目標としています。
Microplastics
マイクロプラスチックに関する論文紹介
マイクロプラスチックに関する論文紹介
水環境におけるマイクロプラスチックのモニタリング
これまで日本全国河川（70河川90地点）でMicPを採取し、国内河川における汚染状況を明らかにしてきました（Fig.1）。日本全国の平均MicP濃度（1m3当たりの個数と質量）は、4.3±8.0個/m3（個数ベース）、0.79±1.9mg/m3（質量ベース）でした。すなわち、河川水1m3当たりに4個（0.8mg）のMicPが含まれているということです。これはあくまで平均値であり、場所や時期によって大きく異なり、MicP濃度のオーダーは10-2-102の範囲で変動します。図中の濃淡は市町村毎の人口密度であり、人口が集中する三大都市圏でMicP濃度が高いように見えます。実際にMicP観測点上流域の人口密度とMicP濃度の関係をみると、有意な相関が得られました。したがって、本研究により我が国においても生活圏から出たプラスチックが細かくなって河川に流出していることが明らかとなり、さらに人口が多い流域からたくさん出ていることがわかりました。
代表論文: Kataoka et al., 2019. Assessment of the sources and inflow processes of microplastics in the river environments of Japan. Environ. Pollut. 244, 958-965. 10.1016/j.envpol.2018.10.111 | PDFを読む
河川マイクロプラスチックのサンプリング不確実性評価
ネットを用いたメソ・マイクロプラスチック（以下、MMP）の採取では、ネットの目詰まり（クロッギング）によって捕捉効率が経時的に低下し、算定される濃度に誤差が生じることが知られています。本研究では、汚染レベルの異なる2つの都市河川（大濠川・利根運河）を対象に、1日のうちに5種類のろ過時間で計32回のネット採取を行い、目詰まりに起因する不確実性を実験的に評価しました。その結果、ろ過時間が長くなるほど濃度のばらつきは大きくなる傾向があり、この挙動はワイブル信頼性関数（WRF）を用いて表現できることを明らかにしました。さらに、WRFに基づくモデルにより、捕捉効率85%を維持できる最適なろ過時間を事前の汚染レベル情報なしに予測できることを示しました（大濠川2.6〜6.2分、利根運河3.2〜7.1分）。本研究は、ネット採取によるMMPモニタリング手法の標準化に資する知見を提供しています。
代表論文: Kataoka, T., Tanaka, M., Mukotaka, A., Nihei, Y., 2023. Experimental uncertainty assessment of meso- and microplastic concentrations in rivers based on net sampling. Sci. Total Environ. 870, 161942. 10.1016/j.scitotenv.2023.161942 | PDFを読む
プラスチック粒子の投影面積と質量の幾何学的関係の解明
海洋プラスチック汚染の実態把握や環境・健康リスク評価には、メソ・マイクロプラスチック（以下、MMP）の質量濃度を正確に把握することが重要です。本研究では、日本国内17河川・35地点で採取した4,390個のMMP粒子について、超微量天秤で質量を直接計測し、画像解析から得られる投影面積との関係を対数線形回帰モデルとして定式化しました。この手法は、粒子を立方体などの単純な立体形状と仮定する従来手法よりも高精度に質量を推計できることを示しました。また、回帰式の傾きは粒子の三次元形状に、切片は粒子の厚み（第三軸長）に依存することも明らかになりました。本研究の成果は、画像解析から得られる面積情報のみで水環境中のMMP質量濃度を精度よく推計することを可能にします。
代表論文: Kataoka, T., Iga, Y., Baihaqi, R.A., Hadiyanto, H., Nihei, Y., 2024. Geometric relationship between the projected surface area and mass of a plastic particle. Water Res. 261, 122061. 10.1016/j.watres.2024.122061 | PDFを読む
Macroplastics
マクロプラスチックに関する論文紹介
マクロプラスチックに関する論文紹介
マクロプラスチックのセンシング技術の開発
MicPに関する調査が世界的に進む一方で、その元となるマクロプラスチック（以下、MacP）が陸域からどの程度海洋に流出しているのかがよくわかっていません。そこで、ビデオカメラ動画を解析することで、MacPが単位時間に輸送される量、すなわちMacP輸送量を計測する技術を開発しています。これまでの研究では、ビデオカメラで橋の上から撮影した画像を解析して河川浮遊ごみ（自然ごみも含む）の輸送量の計測手法を開発してきました（Fig.2）。例えば、ペットボトルを流した水路を真上から撮影した画像（Fig.2a）に本手法を適用すると、ペットボトルのみを抽出できます（Fig.2d）。さらに、本手法を橋梁から河川水表面を撮影した画像（Fig.2e）に適用すると、河川浮遊ごみを抽出することに成功しています（Fig.2h）。そこで、Fig.2eにあるネットで採取したごみの量と画像解析から得られた面積を比較したところ、有意な相関があり、このことは動画を用いた河川浮遊ごみ量のモニタリングが有用であることを示しています。
代表論文：Kataoka and Nihei, 2020. Quantification of floating riverine macro-debris transport using an image processing approach. Sci. Rep. 10, 2198. 10.1038/s41598-020-59201-1
インスタンスセグメンテーションによる河川浮遊マクロプラスチック検出モデルの開発
河川における浮遊マクロプラスチックごみ（FMPD）の輸送量を把握するには、頑健な検出技術が必要です。本研究では、7河川で定点カメラにより収集した7,356枚の学習画像を用いて、物体検出アーキテクチャYOLOv8をベースとした5種類のインスタンスセグメンテーションモデルを開発しました。開発したモデルは、事前学習済みモデルと同等の精度でFMPDを検出できることを確認しました。さらに、超音波水位計に内蔵したカメラシステム（WLGCAM）で3河川から取得した3,802枚の画像でモデル性能を検証した結果、中間的なパラメータ数を持つモデルが最も高い検出精度を示し、パラメータ数が多いモデルは過学習により精度が低下することがわかりました（Fig.5）。また、対象抽出手法（物体検出／画像分割）によって最適な地上分解能（GSD）が異なることも明らかになりました。
代表論文: Kataoka, T., Yoshida, T., Yamamoto, N., 2024. Instance segmentation models for detecting floating macroplastic debris from river surface images. Front. Earth Sci. 12. 10.3389/feart.2024.1427132 | PDFを読む
河川表面画像データセット（RiSID）の構築と公開
河川浮遊マクロプラスチックごみを画像解析により検出するAIモデルの開発には、大規模な学習用データセットが必要です。そこで、国内7河川・11地点において高水時に定点カメラで撮影した7,356枚の画像と、浮遊ごみのピクセル単位のセグメンテーション注釈から成るデータセット「RiSID」を構築し、公開しました。注釈データは、対象を7分類・5分類・2分類とした3種類のデータセットとして整備し、MS COCO形式のJSONファイルで提供しています。RiSIDは、河川浮遊マクロプラスチックのモニタリング技術の開発に取り組む研究者にとって有用なベンチマークデータとなることが期待されます。
代表論文: Kataoka, T., Yoshida, T., Yamamoto, N., 2025. RiSID: River Surface Image Dataset for Instance Segmentation of Floating Macroplastic Debris. Data Brief 112189. 10.1016/j.dib.2025.112189 | PDFを読む
AIによる河川浮遊プラスチック輸送モニタリングシステム（RiSIM）の開発
河川におけるプラスチック輸送量の継続的なモニタリングは、海洋プラスチック汚染対策を検討する上で不可欠です。本研究では、①テンプレートマッチングによる画像内対応点の検出、②深層学習モデル（YOLOv8・Deep SORT）によるプラスチックの検出・分類・追跡、③輸送量（個数・質量）の算定、という3つの技術を統合した河川表面画像モニタリングソフトウェア「RiSIM」を開発しました。標識再捕獲実験や目視観測との比較により、RiSIMによる輸送量の時間変動は実測値とよく一致することを確認し（個数：r=0.91、質量：r=0.80）、洪水時の輸送量変化も精度よく捉えられることを示しました。さらに、4か月間の連続観測から、日平均プラスチック輸送量と河川流量との間に有意な関係があることを明らかにしました。八千代エンジニヤリング株式会社、ワーゲニンゲン大学（オランダ）との共同研究であり、本成果は愛媛大学よりプレスリリースされています（プレスリリースはこちら）。
代表論文: Kataoka, T., Yoshida, T., Sasaki, K., Kosuge, Y., Suzuki, Y., van Emmerik, T.H.M., 2026. RiSIM: River surface image monitoring software for quantifying floating macroplastic transport. Water Res. 288, 124678. 10.1016/j.watres.2025.124678 | PDFを読む
AIによる川ごみモニタリングシステム「PRIMOS」の社会実装
上記の研究成果（インスタンスセグメンテーションモデル・RiSID・RiSIM）を基盤に、八千代エンジニヤリング株式会社と愛媛大学は、河川表面のプラスチックごみを自動で検出・分類する川ごみモニタリングシステム「PRIMOS（Plastic Runoff Identification, Monitoring & Observation System）」を共同開発し、2025年4月14日より製品として提供を開始しました。PRIMOSはWebサービス形式で提供され、ユーザーが撮影した河川動画をアップロードするだけで、画像解析AI（YOLOv8インスタンスセグメンテーションモデル）によりごみの種類・量を自動で算定できます。従来の色差解析による輸送量計測ソフトウェア「RIAD」（2021年開発）では困難だったごみの種類の判別や、洪水による水位変動下でも安定した検出を可能にしており、建設コンサルタントや環境調査会社、自治体、学術機関など幅広い活用が想定されています。
共同開発：八千代エンジニヤリング株式会社 × 愛媛大学（2025年4月14日提供開始） | プレスリリースを見る | PRIMOS公式サイト
海洋波のリモートセンシング技術の開発
本研究では、沿岸海洋におけるリモートセンシング技術の一つである海洋レーダを用いた面的波浪計測技術の開発を進めています。海洋レーダは陸域から海面に電波を照射し、海面での散乱波を受信することで海表面の流況や波浪を計測できるリモートセンシング技術です。一般に、国内外における海洋波は海底や海上に設置する波浪計で点的に計測されていますが、海洋レーダを用いることで広域に高分解能で波浪場の変化を把握することが可能になります。そこで、本研究室では、国内外に設置されている海洋レーダのデータを用いて波浪計測技術を開発することで、海洋波の伝搬過程や成長過程の時空間的変動について明らかにする研究を進めています。
Ocean Wave Monitoring
海洋波に関する論文紹介
海洋波に関する論文紹介
汽水域における海洋レーダによる波浪計測の精度検証
海洋レーダを用いることで、深海から沿岸に伝搬してくる波浪をシームレスに計測できることが期待されます。しかしながら、沿岸近くの汽水域では、河川からの淡水流入によって電気伝導度が低下し、海洋レーダによる波浪計測が困難になると考えられます。そこで本研究では、我が国有数の汽水域である伊勢湾に設置された3基の海洋レーダ（N・T・O局，Fig.3）を対象に、台風等により波浪が顕著に発達した2016〜2018年の5つの期間（p1〜p5）を選び、海洋レーダで算定した有義波高（Hs）と波浪計・ブイの観測値との比較検証を行いました（Fig.4）。その結果、河口に近いStn. Aでは、最も大規模な出水が生じたp1期間において、河川からの淡水流入に伴う電気伝導度の低下により海洋レーダの計測誤差が顕著に大きくなることが明らかになりました。一方、沖合のStn. Bではこうした劣化は小さく、汽水域における海洋レーダの適用性は淡水の影響範囲に大きく左右されることを示しました。本研究では、こうした知見をもとに、より精度の高い波浪計測に向けたノイズ判定基準（SNR）の検討も行っています。
代表論文：Kataoka, T., Fujiki, T., 2024. Applicability of ocean wave measurements based on high-frequency radar systems in an estuary region. Coastal Engineering Journal 66, 58-73. 10.1080/21664250.2023.2275469 | PDFを読む
