Written by Nereus Program Manager/Research Associate Vicky Lam,
IPBES(生物多様性及び生態系サービスに関する政府間科学-政策プラットフォーム)と世界中の450人以上の専門家らによって、健全な惑星を守るために重要な節目を示す国連国際査定報告書が発表された。この報告書は、種の絶滅率が驚くべき速さで高まる中、私たちの自然を守るためには経済的、社会的、政治的、技術的などあらゆる側面の変革の時であることを強調している。また、愛知目標や持続可能な発展のための2030年のアジェンダなど、多くの国際社会的、環境的目標は、達成されないだろう。これらの変化の主な直接的要因は、土地と海の利用の変化、生物の直接搾取、気候変動、汚染、及び外来種の侵入である。海洋の変化の主要因は、生物の直接搾取が海洋生態系に悪影響を及ぼすことであり、それに続いて土地と海の利用の変化である。2014年には、海洋のおよそ66％がこれらの要因による累積的影響に見舞われている(Diaz et al., 2019)。また、2015年には、海洋魚資源のおよそ33％が、持続不可能なレベルで漁獲されている。これらの生物多様性及び海洋生態系機能とサービスへの悪影響は、人間の健康で豊かな暮らし、または生活の質に悪影響を与える。大量損失の割合を減らすには、自然、生息地の保護、持続可能な地元経済の促進、衰退した地域の回復に私たちの消費が与える影響の認識を促進する必要があり、そのため政策措置や社会的イニシアチブが重要となる。この報告書では、漁業管理、空間計画、海洋への他の人為的ストレス要因の削減、および生産者や消費者との緊密な協力のために生態系ベースのアプローチを実施することが、私たちの海洋生態系を管理、保全するために妥当な選択として示されている。
これらの課題の緊急性を考えると、モデリングアプローチやシナリオ分析は、海洋資源を長期的に生態学的、経済的、そして社会的に持続可能な方法で達成するための可能な行動、政策、アプローチを探求し特定するのに重要な役割を果たす。モデリングアプローチは、気候変動下での環境変数の今後の変化、地球規模での変動下での海洋種の分布と個体数、最大漁獲見込みの変化、食糧や生計を海洋資源に頼る経済や人間へのその後の影響の予測のために、長い間採用されてきた。気候モデルは、ここ数十年で単純なモデルから複雑な地球システムモデル（ESM）へと進化してきた（Morgenstern et al.2017）。これらのモデルは、大気質、対流圏化学、成層圏オゾン、地球システムの全地球気候のシミュレーションなど、物理的、化学的、生物学的側面の相互作用を捉える（Morgenstern et al.2017; Bonan and Doney 2018）。海洋生態系の観点から、生息地適合性の予測を空間的および一時的な個体群動態や生態生理学に結び付けるDynamic Bioclimate Envelope Model (DBEM)を含む一連の生物物理学的モデル(Cheung et al. 2011; Cheung et al., 2016)、動的モデルと物理生物地球化学モデルを組み合わせた結合モデル、サイズに基づく生態系モデル (Blanchard et al. 2012)、Princeton Ocean Ecosystem Model (POEM) (Watson et al. 2015)、Madingleyのような合成（ハイブリッド）モデル（Harfoot et al.2014a）など海洋食物網のダイナミクスや相互作用を捉える様々な生物物理学的モデルがある。
これらのモデルの結果は、社会に影響を与える経済、雇用、食糧、栄養に及ぼす気候変動の影響を調査するために使用されてきた。しかし、 社会的行動からのフィードバック作用はほとんど考慮されていない。
ここから、システムの様々な部分を結びつけ、人間開発と気候変動の影響から自然システムと社会の今後の変化を予測するための統合評価モデル（IAM）の重要性が分かる。
モデリングアプローチは、もっともらしい将来を検討するのに役立つのだが、その結果は、環境や社会経済システムが様々な分野における相互作用の変化に関連しているのか不確かである。これらの不確実性に対処するために、シナリオ分析を用いて、世界の今後の発展について実現可能性のある様々な選択肢を展開させる。シナリオは、通常、課題に対する将来の経路と解決策を検討するために、人間社会に影響を与える社会的、経済的、環境的開発のもっともらしい未来シナリオを検証するために開発される。これらのシナリオの1つに、気候変動に関する政府間パネル (IPCC)によって開発された新しい社会経済シナリオ (SSPs) がある (Ebi et al., 2014; Kriegler et al., 2014; O’Neill et al.; 2014, van Vuuren et al., 2014)。新しい社会経済シナリオは、持続可能な開発、地域の対立、不平等、化石燃料による開発、そして中道的な開発など、社会的開発の様々な選択肢をあげて未来を記述している一連のシナリオである。SSPと平行して、IPCC第5次評価レポート(IPCC Working Group II 2014; Tayler et al. 2012)では、代表濃度経路シナリオ (RCPs)として知られる気候変動シナリオも開発された。これは、一連の人為的要因に基づいた温室効果ガス（GHG）排出量と大気中濃度、大気汚染物質排出量と土地利用の４つの異なる21世紀の歩みを説明する。しかし、将来の可能性を包括的に理解するために、Scenario Matrix Architectureにおける気候変動シナリオとシナリオフレームワークの社会経済的側面の両方を組み合わせるための枠組みが必要である (Riahi et al. 2017)。
研究者たちにとっての次の重要なステップは、RCPとSSPをIAMに組み合わせることだ。これは、気候変動とその他の地球規模の課題の両方が、生物多様性とそれに関連する社会経済的側面に与える影響を定量的に評価し、自然生物界の将来の状態を予測するために設計される。海洋漁業との関連では、IAMは、漁業における将来の状況、また人間の健康と暮らしへの影響について予測するために、気候変動下での海洋の生物地球化学的状態の変化、漁業資源の個体群動態、漁獲努力量、魚の需要、水産物の取引、市場動態の表現を組み合わせる。したがって、IAMとシナリオ分析の両方が、将来の生物多様性の状態を評価するIPBESの研究の中で中心的な要素として考えられている。また、異なるモデルの相互比較研究は、モデル内やモデル間での不確実性を特定し、履歴データに適合するモデルを評価し、特定のシナリオ下における今後の変化のアンサンブル予測を提供するために必要である (Tittensor et al. 2018)。
ネレウスプログラムとIPBESが共同で開催した国際ワークショップには、世界中からおよそ40人の関係者や専門家が参加した。地球環境（都市化と土地）、淡水（陸水）と海洋（海洋相互作用）、指標の識別を含め、地球の生態系に影響している直接的推進要因のフィードバック（生息地の喪失や転換、侵入種、汚染、気候変動など）および間接的推進要因のフィードバック（例：社会政治的、経済的、技術的）に対処するためにストーリー、シナリオ、モデルの開発のためのギャップや問題ついて議論した。このワークショップでの成果は、さまざまなSSPや気候変動シナリオ下で海洋と漁業分野に影響を与えるストーリーや経路を開発することを目的とした、最近のグローバルアセスメント報告と将来のシナリオ開発に関するネレウスプログラムの研究と同一である。
[1]政府間科学–政策プラットフォームの生物多様性と生態系サービスに関する世界的評価報告書の政策立案者のための要約 (2019). Link
References:
BLANCHARD, J. L., JENNINGS, S., HOLMES, R., HARLE, J., MERINO, G., ALLEN, J. I., HOLT, J., DULVY, N. K. & BARANGE, M. 2012. Potential consequences of climate change for primary production and fish production in large marine ecosystems. Phil. Trans. R. Soc. B, 367, 2979-2989.
Bonan, G.B. and Doney, S.C., 2018. Climate, ecosystems, and planetary futures: The challenge to predict life in Earth system models. Science, 359(6375), p.eaam8328.
CHEUNG, W. W., DUNNE, J., SARMIENTO, J. L. & PAULY, D. 2011. Integrating ecophysiology and plankton dynamics into projected maximum fisheries catch potential under climate change in the Northeast Atlantic. ICES J Mar Sci.
CHEUNG, W. W. L., JONES, M. C., REYGONDEAU, G., STOCK, C. A., LAM, V. W. Y. & FROLICHER, T. L. 2016. Structural uncertainty in projecting global fisheries catches under climate change. Ecol. Model., 325, 57 – 66.
Diaz, S., Settele, J., Brondizio, E., et al. 2019. Summary of policymakers of the global assessment report on biodiversity and ecosystem services of the Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services (Advance unedited version). Link
Ebi, K.L., Hallegatte, S., Kram, T., Arnell, N.W., Carter, T.R., Edmonds, J., Kriegler, E., Mathur, R., O’Neill, B.C., Riahi, K. and Winkler, H., 2014. A new scenario framework for climate change research: background, process, and future directions. Climatic Change, 122(3), pp.363-372.
HARFOOT, M. B., NEWBOLD, T., TITTENSOR, D. P., EMMOTT, S., HUTTON, J., LYUTSAREV, V., SMITH, M. J., SCHARLEMANN, J. P. & PURVES, D. W. 2014a. Emergent global patterns of ecosystem structure and function from a mechanistic general ecosystem model. PLoS biology, 12, e1001841.
Harfoot, M., Tittensor, D.P., Newbold, T., McInerny, G., Smith, M.J. and Scharlemann, J.P., 2014b. Integrated assessment models for ecologists: the present and the future. Global Ecology and Biogeography, 23(2), pp.124-143.
IPCC Working Group II, 2014. Climate Change 2014-Impacts, Adaptation, and Vulnerability: Summary for Policymakers. Intergovernmental Panel on Climate Change.Morgenstern, O., Hegglin, M.I., Rozanov, E., O’Connor, F.M., Abraham, N.L., Akiyoshi, H., Archibald, A.T., Bekki, S., Butchart, N., Chipperfield, M.P. and Deushi, M., 2017. Review of the global models used within phase 1 of the Chemistry-Climate Model Initiative (CCMI).
Kriegler, E., Edmonds, J., Hallegatte, S., Ebi, K.L., Kram, T., Riahi, K., Winkler, H. and Van Vuuren, D.P., 2014. A new scenario framework for climate change research: the concept of shared climate policy assumptions. Climatic Change, 122(3), pp.401-414.
Morgenstern, O., Hegglin, M.I., Rozanov, E., O’Connor, F.M., Abraham, N.L., Akiyoshi, H., Archibald, A.T., Bekki, S., Butchart, N., Chipperfield, M.P. and Deushi, M., 2017. Review of the global models used within phase 1 of the Chemistry-Climate Model Initiative (CCMI).
O’Neill, B.C., Kriegler, E., Riahi, K., Ebi, K.L., Hallegatte, S., Carter, T.R., Mathur, R. and van Vuuren, D.P., 2014. A new scenario framework for climate change research: the concept of shared socioeconomic pathways. Climatic change, 122(3), pp.387-400.
Riahi, K., Van Vuuren, D.P., Kriegler, E., Edmonds, J., O’neill, B.C., Fujimori, S., Bauer, N., Calvin, K., Dellink, R., Fricko, O. and Lutz, W., 2017. The shared socioeconomic pathways and their energy, land use, and greenhouse gas emissions implications: an overview. Global Environmental Change, 42, pp.153-168.
Taylor, K.E., Stouffer, R.J. and Meehl, G.A., 2012. An overview of CMIP5 and the experiment design. Bulletin of the American Meteorological Society, 93(4), pp.485-498.
Tittensor, D.P., Eddy, T.D., Lotze, H.K., Galbraith, E.D., Cheung, W., Barange, M., Blanchard, J.L., Bopp, L., Bryndum-Buchholz, A., Büchner, M. and Bulman, C., 2018. A protocol for the intercomparison of marine fishery and ecosystem models: Fish-MIP v1. 0. Geoscientific Model Development, 11(4), pp.1421-1442.
Van Vuuren, D.P., Kriegler, E., O’Neill, B.C., Ebi, K.L., Riahi, K., Carter, T.R., Edmonds, J., Hallegatte, S., Kram, T., Mathur, R. and Winkler, H., 2014. A new scenario framework for climate change research: scenario matrix architecture. Climatic Change, 122(3), pp.373-386.
WATSON, J. R., STOCK, C. A. & SARMIENTO, J. L. 2015. Exploring the role of movement in determining the global distribution of marine biomass using a coupled hydrodynamic–size-based ecosystem model. Progress in Oceanography, 138, 521-532.
