Eco-epidemiology

Posthuma L, Dyer SD, de Zwart D, Kapo K, Holmes CM, Burton GA (2016) Eco-epidemiology of aquatic ecosystems: Separating chemicals from multiple stressors. Sci Total Environ 573: 1303-1319. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.06.242

タイトルにあまり意味はありません。DyerさんはP&Gの人。基本的にはLeoさんやDickさんらの既往研究をベースに野外調査データ（水質＆水生動物）をこういう風に使っていきましょうよ，という総説のような感じ*1。以下は，結構意訳を含む個人的なメモ。因果については結構慎重にイントロで書いてあるのだけど，Discussionではちょっと言い過ぎじゃない？ってところも散見された。

• 個別の物質のEC50などで描いたSSDを元に，msPAFを計算してそれをtoxic pressure potencyとして使う
• 使用するデータでtoxic pressure potencyがそもそも一定の幅があることとそれと他の変数の相関*2を確認する必要がある*3。
• 個別物質の曝露と生物種の個体数の関係はいまいち見えなくても，複合で考えると（例えば重回帰分析）影響を検出できることがある。
• 対照地点と設定しても，それが本当に対照地点と適当かも，測定した水質などによって検証すべき
• 複合影響といっても，実は少ない数の化学物質が寄与している場合もある（Backhaus and Karlsson 2004）
• 我々はこの論文では，prioritizationにフォーカスしている。
• 広域のデータを使って，個別の地点における影響要因を探ろうとしている（岩崎感想）。
• 当然だけど，SSDは万能薬ではない
• 化学物質によるインパクトはここ数十年で減少しているが，現状の影響レベルに関する我々の診断は「さらなる努力が必要」。
• Effect and Probable Cause (EPC) methodって何をやっているかが気になる（岩崎感想）。

De Zwart D, Dyer SD, Posthuma L, Hawkins CP (2006) Predictive models attribute effects on fish assemblages to toxicity and habitat alteration. Ecol Appl 16: 1295-1310. DOI: 10.1890/1051-0761(2006)016[1295:pmaeof]2.0.co;2

EPCのおそらく元論文。ざっと読了。ざっくりいうと，重回帰。ただ，結構色々やっている。”Probable” とcauseの前についているのがポイントなんだろうな，という感じ。でもきちんと，因果とは必ずしも関係ないけど，ここではこういう解析で出てきた結果をcausesという言葉を使うよ，という風にしている。日本版RIVPACSモデルとか誰か作ってくれないかなぁ。

*1:これ査読した人どういう風に意見したんだろう…という不思議な感じ

*2:交絡因子など影響を議論する際に重要

*3:まぁこれも当たり前の話ではある。何かの変数と強く相関する場合は，影響検出は難しい。多くのデータだとこのcovariationが少なくなるということも書いてあって，それは確かにと思った

Burdon et al. 2019

Burdon FJ, Munz NA, Reyes M, Focks A, Joss A, Räsänen K, Altermatt F, Eggen RIL, Stamm C (2019) Agriculture versus wastewater pollution as drivers of macroinvertebrate community structure in streams. Sci Total Environ 659: 1256-1265. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.12.372

Burdonさんの論文*1。Twitterでは結構有名？な気がするので，期待して読んだのですが，調査デザインは結構しっかり組んでいるのに，出てきている結果はなんともいえないというか。。。貧毛類が下水処理場の下流で個体数が増えているようなのですが，統計解析も結構ゴネゴネしている印象。化学分析も色々やっている割に…という印象。まぁこれが都市河川の難しさなのかもしれません。このレベルだというのが分かって*2，まぁ個人的には勉強になりました。

*1:面識はないです

*2:これでSTOTENかという感じ…

Coal miningの環境影響

Giam X, Olden JD, Simberloff D (2018) Impact of coal mining on stream biodiversity in the US and its regulatory implications. Nature Sustainability 1: 176-183. DOI: 10.1038/s41893-018-0048-6

炭鉱が下流の河川の生物多様性に及ぼす影響をメタ解析した研究。セレン，カルシウム，マグネシウム，硫酸イオン，炭酸水素イオンあたりが問題となっているようです。Clean Water ActとSurface Mining Control and Reclamationという法律が絡んでいるようです*1。Coal mining下流で無脊椎動物，魚類，サンショウウオあたりへの影響が対照河川と比べてどの程度変化しているかを調べて，どの分類群でも種数や個体数に減少が観測されていますね。というお話。Reclamation（採掘活動前の状態に鉱山地域を回復されること*2）が完了しているかどうかでも比べて，あまりその効果は明瞭では無いですよね？という話*3。イオン濃度とかとの影響レベルの関係を調べているわけではないので…という感じなのですが，メタ解析して，米国全土で保全の懸念が高い地域などを推定しているところが評価されたんだろうなぁと思う。Discussionも結構生々しい。Oldenさんも共著者の一人。

*1:魚類や野生動物，関連する環境の価値に対する悪影響を最小化するように…といった文言もあるようです

*2:意訳です。Reclamation of mined areas to pre-mined condition

*3:個人的には，pre-mined conditionなんて概念が出てきたのが興味深い

Structural Equation Model を使ったTravisさんのご研究

Schmidt TS, Van Metre PC, Carlisle DM (2019) Linking the Agricultural Landscape of the Midwest to Stream Health with Structural Equation Modeling. Environ Sci Technol 53: 452-462. DOI: 10.1021/acs.est.8b04381

TravisのES&Tの論文。藻類，底生動物，魚類の調査データをそれぞれ1つの指標にして，水質，物理環境，土地利用なんかの影響を調べた研究。ある種，王道なんだけど，方法やDiscussionも含めて総じて勉強になる*1。まぁ，この研究でも色々えいやで変数を絞りだしているんだけど，よく考えた上でのひねり出している印象を受ける。Darenさんも共著者。個人的に興味深いのは，この調査自体は色んな人が関わっていて別途それぞれ論文になっているんだけど，それを統合したこの論文では選び抜かれた3人という感じ？になっているところ*2。以下はいつも通りメモ。

• すでに公開されている各調査の論文も含めて，USGS+EPAデフォルトの調査方法みたいなのが探れそう。
• SEMは一度やってみてもいいかも。ただ，この調査自体は調査地点の選定からかなりよく練られている印象*3。
• 生物調査を実施する前の数週間数ヶ月前から水質測定を行っている。
• 生物学的健全性を評価するために，Multimetric indexをそれぞれの分類群で計算している*4。一方で，指標が何を意味しているかは不明なので，どうしても結果の考察は曖昧にはなる。
• SEMのモデル構築は結構細かく書いてある*5。
• 藻類，底生動物，魚類で影響要因が異なってくるのも面白い。魚類は水質（殺虫剤や除草剤系）は重要な変数にならずに，より広いスケールの変数が重要になってくるなど。
• 三つの分類群でそれぞれ違う要因の影響を受けていて，"each community embodies unique aspects of ecological health that cannot be quantified by simplifying ecological health into a single metric"とかもまぁその通りですよね。という示唆。
• 考察で色々パスについて考察しているけど，省略。ここまで言えるのか？と思いつつも，ざっとしか読めてないので深いコメントできません。
• どのストレッサーが重要かという問いに，一つの回答はない。色々。でもここで見えてきたパスを考えると対策は考えられるでしょう。という話。あくまで調査対象地点全体の話ので，そのあたりがちょっと物足りない気もするけど，まぁそれがこういう研究の落としどころになるのは仕方ないと思う。

*1:なんというか，この手の研究で機械学習とかでえいやってやりました！とかっていうSTOTENとかに沢山載っている論文とはひと味違う感じがする。さすがTravis先生

*2:こういうの日本でやると色んな人がぶら下がってくる気がする

*3:このあたりもさすが感。日本でこういうのやると…ry

*4:このあたりもえいやではあるんだけど，経験的に受け入れられている指標を使うのは悪くはない

*5:勉強しないといけない

藻類や底生動物を使った水質指標関係の論文

適宜，追記していくかも。

辻彰洋, 小倉紀雄, 村上哲生, 渡辺仁治, 吉川俊一, 中島拓男, 2004. 珪藻試料を用いた酸性雨による陸水影響モニタリング. Diatom 20, 207-222.

水環境学会で野崎健太郎さんにお会いして御相談した経緯で，著者に送っていただいた総説論文*1。指標（指数）を作ることの過程（の色々）や酸性度の生物指標の現状が書かれており，思慮深くて面白い。お恥ずかしながら全然知らなかったのですが，酸性化をテーマに色々な研究が行われている（いた）ことが分かる総説です*2。DAIpoに関する言及も出てくる。「ある場所で採集された死細胞を含めた試料をその地域の「群集（assemblage）」と解釈し，研究することが広く行われてきた...」なども，珪藻はまったく素人ですが，確かにそうですよね，と再認識したり。中身をよく理解されていることが伝わってくる総説。

大塚泰介, 2009. DAIpo（付着珪藻群集に基づく有機汚濁指数）が指標するものは明らかになったか. Diatom 25, 8-14.

DIApoでググって出てきた面白そうな論文。この論文もいわゆる因果構造みたいなのをきちんと考えていて，考察が深い。特に，Fig.2のECが見かけ上DAIpoと相関が良くなるのは，測定時の誤差に起因するのでは？というのは個人的に目からうろこの視点でした。歴史的な研究の文脈のせいだと思いますが，ザプロビ性とかDAIpoがどーんと立ち塞がっている印象を受けました。結局，「未だDAIpoの指標性に関する明確な結論は得られていない」とのこと。TKMRさん*3の意見？論文とかも引用されていて，きちんとフォローしていくと歴史が分かりそうな感じ。

渡辺直 (1995) 水生生物による河川の水質評価－歴史と課題－. 水環境学会誌 18: 932-937.

河川の汚染と生物指標の特集の巻頭記事。渡辺直（Naoshi）さんは，Kさんからの評価も高く，この記事の主張も筋が通っていてとても良い感じ。市川での調査とかもしていて，是非ご存命なときにお会いしたかったと思う方の1人。水質評価法の歴史が分かりやすくまとめられているのも個人的には良かった*4。ボク個人的に気になった文言は以下.

• （前略）富栄養化という現象が，陸水学における本来の意味では一定の価値判断を含まない湖沼の遷移過程を示す言葉であったものが（後略）
• 影響をみるためには，生物によるほかはない。
• Belgian Biotic Indexの結果が行政上の政策決定に使われているという。
• 多様性（指数）は，（中略）生物群集が受ける影響を解析する手段の一つとして用いられるべきものである。
• 生物学的水質評価法を水質の一次検診として用いることが有効であるとし，何らかの異常をもった水域を発見するための手段として，現存量とともに多様性指数を用いることを提唱した。
• （DAIpoなども指数）のいずれも，提唱者およびそのグループ以外に広く用いられるには至っていない。
• しかし，ことは自己主張や相互批判が必要な研究レベルの問題ではなく，行政的実用化をめざして標準化しようとする話なのである。（中略）修正すべき点が出てくれば，個別勝手にではなく，統一的に修正すればよい*5。

福嶋悟 (1995) 付着藻類の水質指標性. 水環境学会誌18: 938-942.

談話会で一度だけお話したことのある福嶋さんの記事。金属ではないが，こちらもタメになりそうな文言が色々ある。ここにもやはりDAIpoへの言及有り。

• 生産者として生態系のなかで重要な位置を占める藻類も，水生動物に次いで指標として多く採用されている。
• （河川の）藻類群集に占める珪藻類の種類の割合は他の藻類群に比べて多く，分類に関する研究も進んでいるため種の同定が容易である。
• Roundは珪藻類を水質の指標とする以下のような利点を挙げている①すべての流水域に出現する ②採集が容易である ③感受性が高い ④世代が短く環境の攪乱に反応が早い ⑤物理的要因に影響を受けにくい*6　（以下略）などなど。
• 汚れた環境に生育するものは良好な環境まで普遍的な分布をする傾向が認められた。そのため，評価はより良好な環境の指標となる環境適応性の小さい種類の出現（複数種）が基準となっている（福嶋 1989）。
  • （岩崎メモ）確かにこれは虫でもそうかも。こういう特性をうまく評価に取り入れられればいいのですが。。
• 珪藻類の（有機汚染の）指標性について我が国で検討された結果は，多くの種類で一致しているが，ヨーロッパにおける指標とかかなり異なる。

高村典子 (1995) 河川の重金属汚染を教える付着藻類. 水環境学会誌 18: 948-953.

国環研の高村さんの記事。金属濃度の高い河川で実施した福嶋さんの結果も引用しつつ，金属濃度の高い河川で出現する種の情報もざっと整理されている。Takaramura et al. 1989など高村さんの論文も読むとタメになりそう。実験室で試験すると耐性獲得しているかどうかが調査できるというのは，藻類の強みではある（一方で多くの種が比較的容易に耐性獲得するのであれば，非常に濃度が高いところはおいておいて，特定の構成種の変化から”影響”を推定するのは難しいのかもと思った）。

*1:皆様ありがとうございます

*2:当たり前かもしれませんが，Steveの名前も引用文献に出てくる！

*3:お名前だけで面識はありません

*4:書きぶりをみても，海外の議論をしっかり丁寧に追っているなという印象を受ける

*5:こういう意見とかほんと大事だと思う

*6:原文を確認すべきですが，出水による物理的な影響というよりは，河川環境一般の物理環境という意味かなと想像します

水文水質データベースを使った解析

Gurung, A., Iwata T., Nakano D., Urabe J., 2019. River Metabolism along a Latitudinal Gradient across Japan and in a global scale. Scientific Reports 9, 4932.

ざっと眺めただけです。この分野には詳しくないのですが，水文水質データベースをうまく使った研究だなと思って読みました*1。総一次生産や生態系呼吸量.は北にいくほど水温や日射量が減少するため，減少すると予想されたが，結果はその逆だったという話。水温が正な影響を及ぼしているので，緯度勾配の効果が見えなかったのは，土地利用などの他の要因が影響しているのではないか？という考察。詳しくないのでひとまずメモ程度に。

*1:蒼々たる著者です。同時にNさんがデータを整理されている？というのが分かったり

日本生態学会第66回大会の私的感想のまとめ

総じて，やはり生態学会は楽しかったです。そろそろ自由集会とか企画したいなぁと思ったりするけど，特にネタはないですね。。後で加筆・修正などするかも知れませんが，ひとまず公開しておきます。

• 自分の発表関連
  • 「君は見分けられるか：鉱山廃水流入河川と対照河川における底生動物及び魚類相の比較」というタイトルで横国大の難波さんが代表で発表しました。結構色んな人に説明して，色々と意見もらえたように思います。魚類は半々，底生動物だと（結果が比較的分かりやすいので）見分けられた人が多い感じでした。挑戦的な取り組みでしたが，難波さんがよくやってくれたと思います。ボク個人的にはポスター賞いけたかなと思うくらい，結構良い完成度だったと思います。
  • 「平均スコア法において底生動物各科に割り当てられたスコアを野外データから検証する」というタイトルでポスター発表しました。要旨にあるとおりですが，平均スコアって条件を揃えてあげると割と良い指標だ，ということが示せたような気がします。さてこれを展開させるかですね。もう確実なところで一旦アウトプットしてもいいようには思うのですが。。いずれにしても，複数の人に「面白い」と言って頂けると，励みになるなぁと感じました。精進します。ウロウロしてたけど，18日はほぼポスター発表な一日となりました。

• ノンパラ検定自由集会
  • U検定とかBrunner-Munzel検定で何が帰無仮説になっているかお恥ずかしながら知らなくて，stochastic equality*1が帰無仮説になっているというのが面白かった（というか勉強になった）。
  • 正確性不明の，個人的なメモとしては以下の通り。多分そのうちスライドがwebにアップされるように思います。
    • データが正規分布の場合は，Studentのt検定に比べて，マンホイットニーのU検定の検出力は，漸近的に3/πになる（大体0.95）
    • データが正規分布でない（ロジスティック分布とかラプラス分布，対数正規分布）と，結構マンホイットニーのU検定が勝つ
    • ばらつきが大きくサンプル方がサンプルサイズが小さい場合*2に，第一種の過誤を起こす確率ががインフレを起こす
  • 分布の形や分散を変えた分布を2つ作り，平均値とか中央値とかピークが同じという帰無仮説*3をU検定やBrunner-Munzel検定なんかの方法で検定して，各方法の第一種と第二種の過誤を比較するみたいなことをされていたけど，結局Brunner-MunzelやU検定の帰無仮説がstochastic equalityであるのならば，そもそも調べる対象ではないものに適用して，「あれ全然だめですね」と言っている気がしたのですが，違うのでしょうか。どうも腑に落ちなかった。。

• 生態学者×実務者シンポ
  • よくある議論ではあるけど，最初の方の方々の発表は結構熱がこもっていて楽しかった*4。
  • 実務者（ここではコンサルの方を主にイメージ）に来てもらうには，学会時期をずらす必要があるというのは前から言われているはずで，河川分野だと応用生態がその役割を担っていると思う*5。
  • 個人的には，そもそも具体的にどう協働する可能性があるのかのその中身が見えにくかった。両者スピード感が違うのは話題提供者の方のおっしゃるとおり。
  • 結局は個別の交流の機会ややシーズやニーズの共有をうまく交換する機会*6を地道に作るしかないのかなと思った（これって別に実務者と生態学者に限らないよね？とも思った）。
  • JAEにPractitioner’s Perspectivesという枠があるというのは初めてしった。
  • 生態学会誌関係が実務者の間で認知されていないのでは？という指摘も面白かった*7。
  • ちょっとそれるけど，結構衝撃だったのは，このシンポの後の生態系管理専門委員会がガラガラだったこと。

• 多元素同位体情報シンポ
  • 一部だけ拝聴。アイソスケープとか初めて聞いたけど，移動経路が推定できるのは面白いなぁと思った*8。

• メタハプロタイプ自由集会のち間接効果の「ごりやく」自由集会
  • TNBさん*9の独演会。個人的には，細かな話まで聞けて勉強になった。と思う。新たな方法論あたりも中身がなんとなく理解できて面白かった。
  • SSKさんの生態物多様性の話を途中から聞きに行く。相変わらずの感じだけど，やはり勉強になるし，論文読んでるなぁって思った。これまた刺激になりました。

• 発表関係その他
  • AICでモデル選択して，検定しては駄目*10。きちんと共変量を入れることが大事で*11，検定のみがベター*12。
  • 北大の河川魚類関係の話が２件面白かったけど，きちんとポスター賞をとられていた。さすが。
  • TKNKさんはやはりポスター発表が終わる最後まで会場におられて，たまたまウロウロしてて見つけたので，保護区選択の話を聞く。自然公園とかで結構現実的な問題としてあるのだなと面白かった。諦めがあって，この諦め感をボクの分野でも読み込めないかなぁと想像したり。
  • 某民間企業のNSDさんやNIESのKBさんとかにもご挨拶できて良かった。なんかできるといいのになぁ。

*1:AとBから抜き出して大小比べた際にアイコになる

*2:記憶が曖昧

*3:このあたり実はあまりピンときていない

*4:途中から抜けました

*5:途中抜けていたのでそのあたりの議論が出ていたかは不明

*6:そもそも実務者としてはニーズを出すのは結構ハードルが高いとは思う

*7:これは分野によるかなと思った

*8:NGTさんのお仕事。さすが

*9:面識ないです

*10:まぁこのあたりはDavid Andersonとかも常に言っていることではある

*11:このあたり因果の問題とも関係しそう

*12:という理解で良かったはず