環境モニタリングとは

環境モニタリング・システムは、データを収集して測定し、現在の 環境条件を理解し、時間の経過に伴う変化を検出し、潜在的な問題を特定し、将来の状況を予測します。

たとえば、政府機関では、環境モニタリングツールを使用して、温度、酸性度、汚染物質の存在などの指標を含む川の水質を追跡することがあります。継続的な監視は、産業流出による汚染物質の急増などの問題を検出するのに役立ち、問題に対処して被害を抑えることができます。

科学者、研究者、企業、米国環境保護庁 (EPA) などの規制機関は、環境モニタリング・データを使用して、影響評価レポートを作成し、環境保護法の遵守を評価し、天然資源をより適切に管理するための意思決定を行うように導きます。

環境モニタリングは、公衆衛生の保護、脆弱なエコシステムの維持、環境ポリシーと規制の策定、業務効率の改善に使用できる重要なデータを収集できるよう組織を支援します。環境モニタリングのメリットには、次のようなものがあります。

• 汚染検出
• エコシステムの保全
• 災害への備えとリスク管理
• 法規制への準拠
• 運用効率性

組織は、環境のさまざまな側面を評価するために、さまざまなタイプの環境モニタリングを使用しており、一般的な環境モニタリングには次のうなものがあります。

• 大気質監視
• 水質監視
• 土壌の質監視
• 塩分濃度監視
• 生物多様性監視
• 汚染監視

大気質監視は、オゾン、粒子状物質、二酸化硫黄、二酸化窒素などの大気中の汚染物質を測定します。これらの汚染物質は、心血管疾患や呼吸器疾患などの健康問題を引き起こす可能性があります。また、湖や森林などの影響を受けやすいエコシステムに悪影響を与える酸性雨の原因にもなっています。

組織は、多くの場合、センサーを使用して空気サンプルを捕捉することにより、空気の質を監視します。次に、サンプルを分析して、大気汚染物質の存在と濃度、および温度や湿度などの他の要因を決定します。

地理情報システム（GIS）モデル、つまり地理空間データを連結して視覚化するコンピューター・システムにより、研究者は特定の地域の空気の質のレベルと汚染濃度を追跡できます。

水質監視は、物理的、化学的、生物学的特性を分析して、人間が消費する水や水生エコシステムにとって安全な水であることを確認します。

水質に対する一般的な脅威には、重金属、農薬、硝酸塩、工業化学物質、大腸菌などがあります。

微生物分析と伝導率検査は多くの場合、水モニタリングの構成要素です。微生物分析では、水源中のウイルス、細菌、真菌などの有害な微生物を検出します。伝導率検査は水の電気伝導率を評価するため、産業廃棄物、下水、農業流出物などの汚染物質が存在するかどうかを判断するのに役立ちます。

土壌監視は、植物の成長、生物多様性、農業、およびエコシステムのその他の側面に対する脅威を特定するのに役立ちます。研究者は、土壌の質感、色、栄養成分レベル、微生物の活動、根の健全性などの要素を観察、分析して、土壌の品質を把握します。

浸食監視には、風や水などの力による土壌の損失の追跡が含まれます。侵食によって植物の成長に重要な栄養素や有機物が除去されると、エコシステムが混乱します。

研究者は、評価、土壌サンプル、地表植生測定、標高や水分レベルの変化を検知できる赤外線または超音波センサーを通じて、土壌の侵食を監視します。

水や土壌に大量の塩が含まれると、動物の健康状態が低下し、作物の収量が減少し、生命に悪影響を与える可能性があります。

水の塩分濃度を追跡するために、直接サンプルを採取したり、電気伝導率をテストしたり、塩分濃度の影響を受ける熱放出を測定したりすることがあります。

土壌中の塩分濃度を追跡するために、多くの場合、衛星写真や航空写真などのリモート・センシング・ツールを使用して、スペクトル光特性と呼ばれる独特の光パターンを特定します。塩分は土壌からの光の反射方法を変化させるため、スペクトル光の波長は塩分レベルの測定に役立ちます。

同様に、塩の殻や植生も土壌の塩分濃度を決定する決め手になります。可溶性塩が土壌中に存在すると、蒸発するときに白い堆積物や塊を残します。急に成長したり、脱色したり、葉の大きさや形が変化したりする植生も、土壌の塩分量の指標です。

生物多様性とは、動物、植物、微生物など、エコシステムに存在するあらゆる生命体を指します。

生物多様性監視には通常、種の個体群を観察する方法が用いられ、これには、移動追跡、侵入種の特定、現地調査、DNA サンプリング、および種が発する特徴的な音に基づいて種を検出する音響モニタリングが含まれます。

鉛などの重金属、農薬などの有機汚染物質、放射性物質は、土壌、大気、水質を脅かす可能性があります。汚染監視は、これらの有害元素を特定、追跡、測定するためのサンプリングと実験室検査を利用しています。

光と物質の相互作用を測定する質量分析は、分子レベルでの汚染モニタリングによく使用されます。空気、土壌、水のサンプルから微量汚染物質を1兆分の1レベルで検出できます。

環境モニタリング・プロセスには通常、次の4つの段階があります。

• 目標の定義
• データコレクター
• データ分析
• レポート

環境モニタリングの最初のステップは、プロジェクトの目標と範囲を定義することです。この定義には通常、実行する活動、追跡する環境パラメーター、監視する地理的領域が含まれます。

たとえば、環境モニタリング・システムでは、汚染物質が危険なレベルに達しないようにすることを目的として、製造施設を取り巻く空気や水中の特定の汚染物質の存在に焦点を当てる場合があります。

次に、環境モニタリングを担当する研究者や他の利害関係者が、指定された目的に関連する環境条件に関する情報を体系的に収集します。利害関係者は、直接的な現地試料採取からリモート・センシングまで、さまざまな技術を使用できます。

たとえば、製造施設から大気質データを収集するために、周囲に一連のセンサーを設置して、空気の質を継続的に分析することがあります。

次に、収集したデータセットを分析し、エコシステムの健全性と環境条件における関係、パターン、傾向を明らかにします。調査結果から有意義な結論を導き出すために、さまざまな種類のデータ分析と統計的手法が使用されます。

たとえば、統計ソフトウェアを使用して、製造施設の周辺地域の大気質の傾向をグラフ化することができます。そのようなグラフは、施設が時間の経過とともに大気質に悪影響を及ぼしているかどうかを示すことができます。

環境モニタリングの最終段階は、プログラムの目的に応じて、政策立案者、幹部、研究者、規制当局、一般市民などの対象者に結果を明確に伝えることです。

報告形式はさまざまです。たとえば、提案された工場の環境影響評価では、経営幹部や当局向けに包括的な長い報告書を作成します。一方、組織の環境への取り組みを宣伝する持続可能性報告書は、Webセミナー、ソーシャル・メディアの投稿、または政府機関のWebサイトを通じて配布される場合があります。

環境モニタリングのスピードと精度を向上させるために、研究者はますます人工知能（AI）を活用用するようになっています。

AI は、環境データ管理やデータ収集機器の調整など、時間のかかる作業を自動化できます。AIツールは、センサー、衛星、現地試料採取から得た大規模なデータセットを分析することで、人間のアナリストだけの場合よりも短時間で、ときにはより高い精度でパターンを特定し、リスクを明らかにし、予測することができます。

AIテクノロジーは現在、大気や水質の監視、野生生物の保護、森林破壊の検知、気候変動監視、廃棄物管理、農業や海洋の監視などの分野で利用されています。

たとえば、機械学習は現在、数週間先の空気質レベルを予測したり、湖での有毒な藻類の大量発生の可能性と深刻度を予測したりするために使用されています。大規模言語モデル（LLM）も、研究者が調査結果を要約し、レポートを作成し、膨大な量の環境モニタリング・データから重要な知見を抽出するのに役立っています。