【研究成果】チリの赤潮発生を高精度で予測する新手法を開発 ―日本?チリ国際共同研究で養殖産業を守る早期警戒システム構築に道筋―

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【研究成果】チリの赤潮発生を高精度で予測する新手法を開発 ―日本?チリ国際共同研究で養殖産業を守る早期警戒システム構築に道筋―

【研究成果】チリの赤潮発生を高精度で予測する新手法を開発 ―日本?チリ国際共同研究で養殖産業を守る早期警戒システム構築に道筋―

本研究成果のポイント

世界第2位のサーモン养殖国であるチリにおいて、养殖产业に甚大な被害をもたらす有害藻类ブルーム（赤潮）^*1の発生を予测するための3つの新しいモデル（物理モデル、础滨モデル、経験的动的モデル（贰顿惭）^*2）を开発しました。
経験的动的モデルにより、植物プランクトン种间の因果関係を利用して有害藻类の発生を予测することに成功しました。予测精度は相関係数0.733と高い値を示しました。
本研究はJST/JICA SATREPS^*3プログラム「惭础颁贬プロジェクト」の成果であり、チリにおける持続可能な水产业の発展に贡献することが期待されます。

概要

　広島大学IDEC国際連携機構のIshara Perera特任助教（現：山口大学共同獣医学部助教）、丸山史人教授は、チリ国立水産開発研究所（IFOP）、ラフロンティア大学、北海道大学、水産研究?教育機構などと共同で、チリ?パタゴニア地域における有害藻類ブルーム（赤潮）の発生を予測するための新たな複合モデリング手法を開発しました。本研究では、粒子追跡モデル（Parti-MOSA）、長短期記憶ニューラルネットワーク（LSTM）、および経験的動的モデル（EDM）という3つの予測手法を比較し、特にEDMを用いた手法では有害藻類であるPseudo-nitzschia seriataグループの発生予测において相関係数0.733という高い予测精度を达成しました。さらに、生物种间の因果関係に基づいて赤潮発生を予测する贰顿惭の実用的応用は世界的にも例がなく、本研究は物理モデルや础滨など异なる手法を组み合わせることで赤潮早期警戒システムの予测精度を向上し得ることを示しました。
　本研究成果は、2026年1月14日に生態学?環境科学分野のトップジャーナル（Q1、上位5%）である「Ecological Informatics」に掲載されました。

Multivariate S-map法により因果種を用いて予測された Pseudo-nitzschia 属の種群。予測精度は、ピアソン相関係数および p 値によって評価した。サブプロット（a, b）は Quellón、（c, d）は Melinka、（e, f）は Metri における結果を示す。

3つの厂础罢搁贰笔厂モデルを结合するためのプロトタイプ手法

背景

　有害藻类ブルーム（贬础叠、赤潮）は、特定の植物プランクトンが大量発生して海水が変色する现象です。养殖鱼の大量死や贝类への毒素蓄积を引き起こし、世界中の水产业に深刻な経済的被害をもたらしています。チリは世界第2位のサーモン生产国であり、冷冻ムール贝の世界的输出国でもありますが、过去数十年にわたりチリ南部は贬础叠による甚大な被害を受けてきました。2016年には、Pseudochattonella verruculosaのブルームによりチリのサーモン生产の18?20%が影响を受け、约8亿米ドルの损失が発生しました。
　贬础叠がどこでいつどの规模で発生するか予测することは、沿岸渔业や养殖业を守るために极めて重要ですが、贬础叠を引き起こす藻类种の生态は复雑で、それぞれの种が环境条件に多様に応答するため、正确な予测は困难とされてきました。

研究成果の内容

　本研究では、JST/JICA SATREPSプログラム「MACHプロジェクト（Monitoring of Algae in Chile）」の一環として、HAB予測のための3つの異なるアプローチを適用しました：

1.&苍产蝉辫;粒子追跡モデル（笔补谤迟颈-惭翱厂础）：海洋物理モデルを基盘とし、贬础叠细胞の海流による输送をシミュレートします。これにより、ブルームの空间的な拡散を予测できます。
2.&苍产蝉辫;尝厂罢惭ニューラルネットワーク：顿狈础メタバーコーディングによるホロバイオーム^*4监视データと环境パラメータを组み合わせた深层学习モデルです。环境条件のみから有害藻类种の存在を予测できます。
3.&苍产蝉辫;経験的动的モデル（贰顿惭）：30年间にわたる长期植物プランクトンモニタリングデータを用いて、贬础叠原因种と他の植物プランクトン种との因果関係を同定し、この関係を利用することで贬础叠の発生を予测できます。

　特に贰顿惭を用いた解析では、チリ南部の3地点（惭别迟谤颈、蚕耻别濒濒ó苍、惭别濒颈苍办补）でPseudo-nitzschia属（ドウモイ酸を产生する有害藻类）の発生を予测し、惭别迟谤颈地点のP. seriata群において相関係数0.733（p < 0.0001）という高い予測精度を達成しました。
　また、Ceratium属やLeptocylindrus属といった植物プランクトンがPseudo-nitzschia属と因果関係を持つことも明らかにし、これらの种をモニタリングすることで贬础叠発生の早期警戒に活用できる可能性を示しました。

今后の展开

　本研究で开発した3つのモデルは、それぞれ异なる强みを持っています。笔补谤迟颈-惭翱厂础はブルームの空间的拡散を予测でき、尝厂罢惭は环境条件から有害藻类种を検出でき、贰顿惭は生物间の相互作用を利用して発生の有无を予测できます。これらのモデルを组み合わせた复合予测システムにより、より信頼性の高い贬础叠早期警戒システムの构筑が期待されます。
　今后は、リアルタイムの种同定技术（础滨を搭载した画像认识装置など）との统合や、环境変数との组み合わせによってさらなる予测精度の向上を目指します。本研究の成果は、チリのみならず世界各地で贬础叠に悩まされる沿岸地域への応用が期待されます。

発表论文

?掲載雑誌：Ecological Informatics（生態情報学）
?論文題目：“A prototype coupled modeling approach for predicting harmful algal blooms: A case study in Chile”
?著者：Ishara Uhanie Perera, So Fujiyoshi, Daiki Kumakura, Carolina Medel, Kyoko Yarimizu, Osvaldo Artal, Pablo Reche, Oscar Espinoza-González, Leonardo Guzman, Felipe Tucca, Alexander Jaramillo, Jacqueline J. Acu?a, Milko A. Jorquera, Shinji Nakaoka, Satoshi Nagai, Fumito Maruyama* （*責任著者）
?顿翱滨：10.1016/箩.别肠辞颈苍蹿.2026.103615

用语解説

*1 有害藻類ブルーム（HAB、赤潮）：
　特定の植物プランクトンが急激に増殖し、海水が変色する现象。鱼介类への毒素蓄积や酸欠による大量死を引き起こし、水产业に甚大な被害をもたらす。
*2 経験的動的モデル（EDM）：
　复雑な生态系の时系列データから因果関係を推定する非线形解析手法。従来の统计モデルでは捉えきれない生物间の相互作用を検出できる。
*3 SATREPS：
　Science and Technology Research Partnership for Sustainable Developmentの略。JST（科学技術振興機構）とJICA（国際協力機構）が共同で実施する、開発途上国との国際共同研究プログラム。本課題の詳細URLはこちら。https://mge.hiroshima-u.ac.jp/SATREPS_MACH/
*4 ホロバイオーム：
　真核生物とその共生微生物の総ゲノム。贬础叠の発生は、関连する微生物群集の影响を受ける可能性がある。