プランクトンを宇宙から観測する―衛星データを入力データとする海洋真核微生物群集予測モデルの開発―

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 衛星リモートセンシングは、海洋プランクトンの地球規模の動態をモニタリングするための強力なツールです。金子博人 理学研究科博士課程学生(現:協和キリン株式会社社員)、緒方博之 化学研究所教授、富井健太郎 産業技術総合研究所研究チーム長、中村良介 同総括研究主幹らの研究グループは、植物プランクトンや従属栄養性の原生生物を含むプランクトンの群集タイプを衛星データから予測するモデルを開発しました。

 従来、衛星リモートセンシングの分野では、光合成色素により光学的特性を持つ植物プランクトンをターゲットとして、その大きさや分類群を衛星データから予測するモデルが盛んに開発されてきました。しかし、こうした従来手法では、植物プランクトン以外の生物種にターゲットを拡大できず、プランクトン群集を構成する多様な生物種の全てを捉えきれない問題がありました。そこで研究グループは、全球規模の海洋真核微生物組成データに基づいて、観測地点ごとのプランクトン群集タイプを推定し、その群集タイプを衛星データから予測する機械学習モデルを構築しました。その結果、67%の正解率で群集タイプを衛星データから予測することに成功しました。さらに、このモデルに基づき、過去約20年間にわたるプランクトン群集タイプの全球分布を衛星データから予測し、群集タイプの分布の季節変動や、さらに長期間にわたる変動を捉えることに成功しました。

 本研究成果は、2023年9月22日に、国際学術誌「ISME Communications」にオンライン掲載されました。

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研究者のコメント

「子供の頃、『シムシティ』というコンピュータ・ゲームが好きでした。都市のシミュレーションにプレイヤーが介入することで都市が変化するという内容でした。同じことが海洋微生物生態系でもできたら面白そうだと考えたのですが、そのためには動的な海洋微生物生態系のデータを用いた数理モデル構築が必要です。Tara Oceans海洋プランクトン探査で得られたデータは静的なものなので、今回の研究では衛星データを介在してこれを動的なものに拡張することを目指しました。」(金子博人)

研究者情報
書誌情報

【DOI】
https://doi.org/10.1038/s43705-023-00308-7

【KURENAIアクセスURL】
http://hdl.handle.net/2433/285532

【書誌情報】
Hiroto Kaneko, Hisashi Endo, Nicolas Henry, Cédric Berney, Frédéric Mahé, Julie Poulain, Karine Labadie, Odette Beluche, Roy El Hourany, Tara Oceans Coordinators, Samuel Chaffron, Patrick Wincker, Ryosuke Nakamura, Lee Karp-Boss, Emmanuel Boss, Chris Bowler, Colomban de Vargas, Kentaro Tomii, Hiroyuki Ogata (2023). Predicting global distributions of eukaryotic plankton communities from satellite data. ISME Communications, 3:101.