魚介類の栄養の多様性と気候の影響を評価することで、より包括的な食事のアドバイスが得られます。

Communications Earth & Environmental volume 3、記事番号: 188 (2022) この記事を引用

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シーフードは、気候への影響が少ない場合でも栄養ニーズを満たすのに役立つと期待されています。ここでは、世界的に重要な種の漁業と養殖から生じる栄養密度と温室効果ガス排出量を、生産方法別に重み付けして評価します。最小限の排出で最高の栄養上の利点は、野生で捕獲された小型の遠洋魚やサケ科の魚、およびムール貝やカキなどの養殖二枚貝を摂取することによって達成されます。すべてではありませんが、多くの魚介類種は、陸上の動物性タンパク質、特に赤身の肉よりも低い排出量でより多くの栄養を提供しますが、種グループや種内であっても、生産方法に応じて大きな違いが存在します。どの栄養素が栄養密度に寄与するかは魚介類によって異なり、また国や地域内および国や地域間での人口集団の栄養ニーズも異なります。栄養特性と気候への影響で見つかったパターンに基づいて、特定の栄養ニーズと排出量削減目標を考慮して、栄養と気候パフォーマンスが改善された種と生産方法に向けて、生産と消費のパターンに焦点を合わせて調整することを推奨します。

世界的にはかつてないほど多くの魚介類が生産、消費されており、富の増加と人口の増加に伴い需要は増加し続けています1。 2017 年、魚介類は世界の動物性タンパク質摂取量の 17 パーセントを占めました1。一般に、魚介類の摂取による健康上の利点が、汚染物質やその他の安全リスクによる潜在的な健康への悪影響を上回るという実質的な証拠があります2,3。魚介類は大量のタンパク質、n-3 脂肪酸、ビタミン D、ビタミン B12、セレン、ヨウ素、鉄、亜鉛、リンなどの微量栄養素を提供するため、水生生態系は人間の栄養目標を達成する上で重要な役割を果たしています4。魚介類は、多くの非感染性疾患の予防や、広範囲にわたる微量栄養素欠乏症への対処においても重要です5,6,7,8,9。これが、多くの政府が消費量の増加を推奨している理由です。さらに、他の動物性食品を魚介類に置き換えることにより、潜在的な環境上の利点が実証されています10、11、12。将来の食生活に関する公的議論は現在、陸生の動物由来の食品から植物由来の食品に消費を移行させる、いわゆる「グリーンシフト」に強く焦点が当てられており、水産由来の食品が影響する可能性のある「ブルーシフト」にはあまり注目されていません。ますます重要な役割。その代わりに、食事による健康と環境への影響を組み合わせて分析する研究では、魚介類は議論から完全に省略されたり、未分化な全体として単純に扱われたりすることがよくあります13、14、15、16、17。持続的に水産物の消費を増やすには、この多様な食品カテゴリーのパフォーマンスをより深く理解する必要があります。

食料の持続可能性は複雑かつ多面的ですが、気候変動は人類が直面する最も緊急の課題の 1 つであり、温室効果ガス (GHG) 排出量は生産システム全体で容易に定量化できるため、方法が一致している限り、多様な発生源間の比較が可能になります18。常にではありませんが、多くの場合、気候への影響は他の環境問題と相関しており、そのような場合、排出量削減の取り組みは広範な改善につながります。魚介類やその他の食品の GHG 排出量を評価および比較する研究では、通常、製品 1 キログラムあたりの排出量が報告されており、製品の栄養価や食品機能の変動を考慮していません。一部の研究では、代わりに、分量やタンパク質含有量に基づいて製品を比較しました19が、より広範な栄養の変動を把握していませんでした。最近、環境への影響を比較する際に、食品の栄養プロファイルをより包括的に説明するために、栄養密度指数が提案されました20、21、22、23。栄養素指数は、多量栄養素と微量栄養素の濃度を要約し 24、食品が平均的な栄養所要量にどの程度寄与しているかを示します 25。 Hallströmらによる2019年の研究では、スウェーデンの消費パターンを代表するさまざまな水産物の栄養価とGHG排出量を推定した26。この研究の栄養素密度スコアは 24 の栄養素のデータに基づいており、各栄養素の含有量を望ましい栄養素の食事基準摂取量 (DRI) または望ましくない栄養素の最大推奨摂取量 (MRI) に関連付けました。方法論的な一貫性と代表的な生産技術を考慮して、スウェーデンで消費される水産物製品の選択と重み付けに注意が払われました。より最近の取り組みでは、統計と市場カテゴリーに基づいて、12 の栄養素の栄養データが、35 の食品グループの利用可能なライフサイクル評価 (LCA) 結果とともにまとめられました27。魚介類に焦点を当てた別の研究では、水産養殖生産システム内の種グループの集合レベルでの 4 つの環境ストレス因子に関するデータとともに 5 つの栄養素の栄養含有量データがまとめられています 28 が、両方の側面におけるグループ内での大きな変動については言及されていません 26。別の研究には、漁業と水産養殖生産システムの両方からの魚介類が含まれており 29、同時に、さまざまな食品を通じて特定の栄養素の DRI を提供することによる環境への影響も定量化されており、後者についても Koehn らによって行われました 27。

ここでは、Hallström et al.26 の研究に基づいて、世界的に重要な魚介類の生産に関連する GHG 排出量を、それぞれの栄養密度と比較して分析します。含まれる栄養素、キャッピング手順、および種グループ内および種グループ間の変動の分析に関して、栄養素密度スコアをさらに改良します。私たちは、データが利用可能な世界の生産において重要なすべての種をカバーするために種の範囲を拡大し、結果を集計し、これらの種から潜在的に利用可能な世界の食料供給量を提示して、それぞれを世界の生産の文脈に位置づけ、生体重を食用魚介類の質量の推定値に変換します。。何が食用とみなされるかは文化的背景によって異なりますが、ほとんどの種は主に切り身として消費されるため、切り身収量は食料供給の大まかな代理として機能します。私たちは、魚介類製品の栄養密度や気候の影響が、相互の関係と、陸生の動物性タンパク質源との関係でどのように異なるかを実証します。さらに、最小限の排出で最も総合的な栄養素を提供する種と、最も高い気候コストで最も少ない栄養価を提供する種を特定します。そうすることで、私たちは水産物部門からの排出量の理解に栄養的な側面を加え、国や人口特有の食事のニーズにさらに適応させ、炭素の制約内で人間の食生活を満足させる水産物の機会を特定することができます。

最も高いレベルでは、主要な水産物種グループの平均栄養密度スコア間には 2 倍のばらつきが存在する一方、温室効果ガス排出量の中央値は水産物の供給源間で、種グループの点だけでなく、魚介類の生産方法について説明します（図1）。種の生産量によって重み付けされた、評価されたすべての魚介類の世界平均パフォーマンス（図 1 の 2 本の線）は、牛肉、豚肉、鶏肉よりも栄養密度が高く、牛肉や豚肉よりも GHG 排出量が低いです。重要なのは、分析されたすべての魚介類の加重平均成績は、それ自体がこの平均値が高いか低いかを示すものではないため、比較目的でのみ役立ちます。これは、最近の研究で示された栄養と環境のデータにも当てはまります28。その相対値では、最も優れたデータと最も悪いデータの差が小さいか大きいかはわかりません。

水揚げまたは収穫時点での世界的に重要な水産物群（無地）および水産養殖（縞模様）および牛肉（B ）、鶏肉（C）、豚肉（P）。魚介類グループのバブルの相対的なサイズは、2015 年の世界の食用重量生産量に比例し、GHG と栄養素密度の値は種ごとに重み付けされます。 GHG 値と栄養スコアは両方とも対数加重され、含まれるすべての魚介類の加重平均 (可食重量 1 kg あたり CO2e 3.7 kg、NDS 4.0) に対して相対的に位置付けられます。各種グループの種を個別に示すグラフについては、補足図を参照してください。 1～8。

定義されている魚介類グループの中で、野生で漁獲されたサケ科魚類（カラフトマスおよびベニザケ）、小型遠洋魚種（ニシン、サバ、カタクチイワシなど）および養殖二枚貝は、栄養素密度比当たりの温室効果ガス排出量が最も低い（図1、表1）。、および考慮された種の上位三分位を構成します (表 1)。ただし、これらは最も消費されている魚介類ではありません。野生のサケ科の漁獲量は比較的少なく、資源が限られているため機能的に制限されています。多くの小規模遠洋漁業からの水揚げの大部分は、現在、他の用途（例えば、水産養殖や家畜の飼料への投入）に向けられているが、その主な原因は、人間が直接消費する需要が不十分であることだけでなく、規制によって生み出されたインセンティブの結果でもある。養殖二枚貝（カキ、ムール貝など）は、GHG 排出量の点ではトップパフォーマンスを示していますが、栄養密度はわずかに低くなります。対照的に、養殖された甲殻類（主に熱帯産のエビ種）と野生漁獲された（さまざまなエビ種、アメリカロブスターなど）および頭足類はすべて平均よりも高い排出量をもたらしますが、栄養スコアは平均より低くなります。最も成績の良い種および最も悪い種および種グループに関する我々の調査結果は、以前の調査結果を裏付けるものである26、27、28。系統発生的に定義され、栄養的により類似していると思われる他の魚介類グループとは異なり9（図1も参照）、「白身魚」としてグループ化された種は単に人間の消費に望ましい特徴（例えば、堅い、淡い肉、マイルドな風味）を共有しているだけです。天然白身魚と養殖白身魚はどちらもかなりの生産トン数を占めるため、それらのグループ固有の栄養スコアと GHG 排出スコアは、分析対象となるすべての水産物の全体的な加重平均スコアに相応の影響を及ぼします。それにもかかわらず、検討した野生の白身魚種は、評価したすべてのグループの中で最も低い栄養密度スコアをもたらしました (図 1)。図 1 の種グループと生産形態間のすべての比較において、各グループ内の観察と属性を特徴付けるために使用される方法がデータソース間で完全に一貫していないため、正式な比較を行うのは実行可能ではないと考えられていることに留意することが重要です。統計的テスト。したがって、観察された差異は、現在入手可能なデータに基づいた指標として解釈される必要があります。

各種グループは 2 ～ 10 種で構成されており、栄養密度スコア、生産関連の GHG 排出量、またはその両方に関して各グループ内でかなりのばらつきがあり、GHG 排出量ではより大きなばらつきが観察されます（図 2、表 1、補足も参照）図1～8）。栄養素密度のばらつきが少ないのは、食事基準摂取量で栄養素含有量をキャップする選択の一部によるものです（DRI、つまり、DRIを超える栄養素含有量は栄養スコアに影響しません。「方法」を参照）。この選択により、総合スコアに対する栄養の寄与も減少しますが、排出率のばらつきが大きいため、GHG 排出によってさらに左右されます。おそらく白身魚グループに含まれる種と生産源の大きな多様性を反映しており、温室効果ガス排出量と栄養密度の両方の種ごとの最も幅広い変動が含まれています（図2）。

栄養素密度スコアは、すべての種に共通の 21 栄養素 (黒棒) と、可能な場合は 23 栄養素 (灰色の線) に基づいています (栄養素については「方法」を参照)。個々の魚介類の GHG 排出量は、それぞれの主要な生産方法を表しています (複数の主要な生産方法が世界中で使用されている場合は重み付けされています)。実線のバーは漁業由来の種を示し、縞模様のバーは水産養殖由来の種を示します。陸地由来の動物性タンパク質との比較は、牛肉と豚肉の平均的なカット肉、鶏肉のフィレ肉の栄養成分に基づいています。牛肉の GHG 排出量は、食用製品 1 kg あたり 56 kg CO2e と、スケールを超えています。

ほとんどの種グループ内で観察された GHG 排出量の大きなばらつき (図 2) は主に生産技術によって決まり、生産方法と実践に関連した大幅な削減機会の可能性を示唆しています。小型の遠洋魚は例外であり、GHG 排出量よりも栄養塩密度値の変動が大きくなります。種の栄養含有量は限られた範囲でのみ影響を受ける可能性がありますが（たとえば、飼料組成の変更、収穫のタイミングなど）、低排出技術または投入物（たとえば、エネルギー源、飼料投入）、そして資源を再構築することによって。特に、飼料の組成と使用の変化は、給餌された水産養殖からの排出量を削減する大きな機会となります32。図 2 で報告されている温室効果ガス排出原単位の値は、食用収量の違いにも影響されており、頭足類では高い（生体重の約 70 ～ 80%）が、二枚貝では低い（生体重の約 15 ～ 25%）。フィンフィッシュ種はこれらの両極端の間に位置します。技術的または一時的な規制、または加工技術の改善によって収量を最大化することができますが、それぞれの種には生物学的限界があります。これらのパラメータを種グループレベルで分析すると28、グループ間の変動よりも大きくなる可能性があるこの変動を見逃してしまいます26。

陸上の動物源食品と比較した場合、栄養密度スコアを評価できた41種の魚介類のうち22種（54％）と、生産関連のGHG排出量を定量化できた34種の魚介類のうち17種（50％）が、陸上の動物源食品と比べて優れた成績を収めた。牛肉、豚肉、鶏肉（図2）。豚肉は、評価された両方の側面において魚介類の平均をわずかに下回るパフォーマンスを示しますが、鶏肉の栄養密度ははるかに低く、最もパフォーマンスの悪い魚介類グループに匹敵します（図1）。牛肉のスコアは平均的な魚介類の栄養密度をわずかに下回っていますが、ここで分析した他の食品よりも高い GHG 排出量になります (図 1、2)。魚介類の栄養密度は、いくつかの種については陸上の動物性食品よりも低いだけです（たとえば、一部の白身魚や日本の絨毯の殻、図2）。

私たちの結果は、天然と養殖の両方のサケ科魚類と小型遠洋魚が、評価された最も栄養価の高い魚介類であることを示しており（図2、表1）、これは以前に報告された研究と一致しています26、27。一部のマグロ種やコイも NDS21 で上位にランクされます (三分位 1、表 1)。ほとんどの二枚貝と頭足類は中程度の栄養密度スコア（表 1、三分位 2）を示しましたが、ほとんどの甲殻類と白身魚種は低いランクにランクされました（表 1、三分位 3）。

ビタミンB12、ナイアシン、およびビタミンDは、平均して、評価した魚介類種全体の栄養密度スコアに最も大きく貢献した栄養素です（NDS21の平均でそれぞれ20、12、9％；図3）。特にビタミン B12 は、NDS21 について評価された 41 種のうち 35 種の栄養素密度に最も大きな影響を与えました (補足表 1 を参照)。全体的な分類レベルで栄養価を分析すると、グループ内の重要な差異が見逃される危険があり、平均値は個々の種またはグループをよく表していない可能性があります。例えば、私たちのデータは、カキのカルシウム含有量が全種の中で最も高く、すべての二枚貝のカルシウム含有量が平均以上であることを示しましたが、最近の研究28では、二枚貝のカルシウム含有量は種群全体で平均より少ないと結論付けています。個々の種間の違いにもかかわらず、栄養成分の観点から魚介類のグループ間でパターンを特定することができます（図3）。たとえば、n-3 脂肪酸は、栄養価の高いサケ科の魚（特に養殖されている場合）や小型の遠洋魚の中で NDS21 の主な原因となっています（図 3）。養殖の白身魚と野生のサケ科魚にはビタミン D が特に豊富に含まれていますが、頭足類、ムール貝、甲殻類（養殖と漁獲の両方）には銅の含有量が高くなります（図 3）。ビタミン D 含有量が高いこともあり、養殖白身魚は、評価されたほとんどの漁獲白身魚種よりも優れた成績を示しました。現在の消費において白身魚が占める役割を考えると、この側面は、より多くの養殖白身魚種（例えば、より多くのコイ種）を含めて分析を拡大することにより、おそらくさらなる調査に値するであろう。

魚介類グループの栄養プロファイルは、食用生産量に基づいてグループ内の含まれる種の加重平均として計算された、栄養密度スコア NDS21 への寄与率として表されます。少なくとも 1 つのグループの栄養素密度の 10% 以上に寄与している場合、望ましい栄養素が視覚化されます。その他には、カットオフ値に達していない残りの望ましい栄養素がすべて含まれます。

栄養素密度は、望ましい栄養素と望ましくない栄養素が最終スコアにプラスまたはマイナスで寄与する複合指標です。私たちの分析により、魚介類は動物性たんぱく質の供給源であり、公衆衛生の観点からは実際に「望ましくない」と考えられる栄養素であるナトリウムと飽和脂肪を最小限に抑えることが確認されています。二枚貝は、ナトリウムが無視できないと考えられる唯一のグループです (図 3)。

適切な栄養摂取と全体的な健康に対する個々の栄養素の重要性は、集団や集団ごとに異なります。このような違いを説明するために、栄養密度スコアを評価対象の集団に合わせて調整する必要があることが提案されています23。ここでは、種間の栄養素含有量に関連した気候への影響の全体的なパターンを説明できるようにするために、このような局所的な調整を意図的に避けています。したがって、結果は必ずこの文脈と目標を念頭に置いて考慮される必要があります。特定の集団に対するこのアプローチの将来の適用では、地域または特定の人口サブグループ（年齢、性別、または社会経済的パラメーターによって定義される）の食事のニーズ、および水産物とその供給源の地域での入手可能性を考慮するよう努めるべきである。

多くの種の栄養素プロファイルを分析したところ、いくつかの栄養素が非常に高濃度であり、多くの場合、その DRI をはるかに上回っていることが明らかになりました。前述したように、種間の栄養のばらつきを平坦化したにもかかわらず、NDS 計算にはキャッピングが適用されました。 DRI の上限が 100% に制限されていない場合、ほとんどの栄養素が低レベルで、1 つまたは少数の栄養素が高レベルで含まれる製品 (たとえば、日本のカーペットシェル) であっても、不釣り合いに高いスコアが見られる可能性があります。ビタミン B12 は、評価された 41 魚介類のうち 26 種で最も頻繁に DRI を超える栄養素であり、一部の種の肉ではその含有量が DRI のほぼ 25 倍に達しました (データについては補足表 2 および補足考察 1 を参照)。

食事ガイドラインでは、人間の食事において特に重要な魚介類の栄養素として、ビタミン D、n-3 脂肪酸、セレン、ヨウ素がよく挙げられています2。栄養素プロファイルは種間で大きく異なり（図4）、同じ栄養素密度スコアを持つ2種類の魚介類は、特定の栄養素の摂取に対して著しく異なる寄与をする可能性があります。栄養素スコアへの寄与を超えて個々の栄養素の役割を評価することで、濃度が比較的低いにもかかわらず、潜在的に重要な特定の栄養素の供給源を特定できます (図 4)。たとえば、オオタチウオは、中間の栄養密度スコアのみを示しますが（表1）、分析された種の中でn-3脂肪酸の最も豊富な供給源です（図4、補足表2）。コイとナイルティラピアは養殖白身魚であり、栄養密度が著しく異なりますが（図2、表1、補足表1）、どちらも比較的高濃度のビタミンDを含んでいます（図4、補足表2）。セレンとヨウ素の組成データは、研究対象種のサブセット (41 種中 36 種) についてのみ入手できました。これらの中で、マグロはすべてセレンの優れた供給源でしたが、ガザミガニのような一部の甲殻類でさえ、この元素の DRI を超えています (図 4)。ヨウ素は世界的に多くの人類に欠乏している栄養素です33。アメリカロブスター、タイセイヨウタラ、ハドックなどの一部の種は、NDS21 のスコアが良くないにもかかわらず (図 2、表 1)、この微量栄養素の優れた供給源です (図 4)。これらの種を除いて、NDS23 へのセレンとヨウ素の添加は、検討した種の栄養性能の全体的なパターンに顕著な影響を与えませんでした（図 2 の NDS23 および補足表 3 を参照）。しかし、人間の食事における魚介類の可能性を最大限に引き出すためには、これらのミネラルの濃度が入手可能な場合には、栄養評価にこれらのミネラルを含めることをお勧めします。さらに、NDS は栄養の質の尺度として栄養素の含有量のみに依存していることに注意することが重要です。栄養素の生物学的利用能、食品マトリックス効果、他の生理活性化合物や有毒化合物の含有量など、魚介類を摂取することによる潜在的な健康への影響に関連するその他の側面は、この方法では捕捉されません。

食事基準摂取量に対する生の食用肉 100 g の寄与率としての 6 種類の魚介類の栄養プロファイル: タイセイヨウタラ (A)、コイ (B)、ビンナガ (C)、オオタチ (D)、アメリカロブスター (E)、そしてガザミガニ(F)。 NDS21 配合に含まれる 21 種類の栄養素に加えて、セレンとヨウ素がここに示されています (コイやオオタチウオには利用できません。ガザミガニにはヨウ素が利用できません)。栄養素は、タンパク質と脂肪 (オレンジ)、ミネラル (青)、ビタミン (緑) によってグループ化されています。値は円スライスの相対面積として表示され、最大値 (スライス全体) は 100% の寄与を表します。 DRI を超える場合、n-3 を除くすべての栄養素は 100% に制限されます。

私たちの結果は、別個のデータソースを使用しているにもかかわらず、スウェーデンで消費される魚介類について行われた同様の分析の結果とほぼ一致しており、遠洋性およびサケ科の種が最も優れた結果を示しています26。差異が存在する場合 (例: カキまたはロブスターのランキング)、それらは栄養素密度を計算するために行われた方法論的選択の違い (例: 栄養素のキャップや栄養素の異なる選択)、およびより広範な栄養素組成データソースへの依存に起因します。。 Koehn ら 27 はまた、栄養指数のモデリングに大きな違いがあるにもかかわらず、例えばこの分析で最も重要な栄養素 (ビタミン B12、ビタミン D、ナイアシン) やビタミン B12、ビタミン D、ナイアシンを除外しているにもかかわらず、小型の遠洋魚とサケが最も優れた成績を収めていると特定しました。望ましくない栄養素の含有量を計算し、DRI 比率ごとの栄養素含有量の合計ではなく平均を計算し、DRI よりも高い含有量がすべての栄養素の指数に影響を与えるようにします。

魚介類の栄養素含有量の評価方法と報告は、栄養データベース内および栄養データベース間で大きく異なり、結果として得られる栄養密度スコアリングおよび栄養と気候を組み合わせた影響評価に影響を与えている可能性があります。これに関連して、各種の栄養密度は、複数のデータベースからの平均ではなく、単一の観察に基づいて計算されます29。さらに、重要なデータギャップを示す詳細な栄養成分が欠如しているため、多くの世界的に重要な種（コイなど）を含めることができませんでした。これは、方法論的に調和された公的食品成分データベースに、より多くの魚介類製品を含める必要があることを示唆しています。

NDS21 値を評価できる魚介類 41 種のうち、34 種について生産モード固有（漁業または養殖など）の GHG 排出量を定量化することができました（補足表 4）。個々の種の排出強度と、魚介類グループに関連する相対排出量の主なパターン（図 2）は、スウェーデンの消費に関する研究でのこれまでの調査結果とほぼ一致しています26。ここでモデル化されている世界的に重要な生産技術が、スウェーデンの消費を供給することが知られている特定の供給源と著しく異なる場合、差異が発生します。さらに、前回の分析時には入手できなかった排出データが、いくつかの種（カキやタイセイヨウサケなど）に使用されました。

天然で捕獲された甲殻類と一部の養殖白身魚、マグロ、養殖サケ科動物および頭足類は、GHG 排出強度が最も高かった。評価対象となった養殖二枚貝（ムール貝とパシフィックカップドカキ）は両方とも、評価対象となった8つの小型遠洋魚種すべて、カラフトマス、ベニザケ、スケトウダラと合わせて、いずれも排出強度が鶏肉の放出強度をはるかに下回っていた（図2）が、その規模に達する魚介類は存在しなかった（図2）。牛肉からの温室効果ガス排出量の推移。

GHG 排出量を直接特定または特徴付けることができなかった 7 種のうち 5 種は養殖二枚貝（ジャックナイフ貝、日本の絨毯貝、養殖ホタテガイ、緑貝、チリ産貝）であり、LCA と関連する GHG に大きなギャップがあることを示しています。排出量会計の文献。排出量 11,32 と栄養 26,28 に関して前述した二枚貝種の有望なパフォーマンスを考えると、これは残念なことです。アオイガイの養殖では GHG 排出値が入手可能であったため、実際の排出強度の妥当な一次近似値として、養殖されたミドリイガイとチリ産イガイの特徴を明らかにするために使用されました。温室効果ガス排出量を割り当てられなかった 5 種（養殖 4 種、漁業 1 種）はすべて主に中国で生産されています（図 2）。

漁業中の燃料燃焼は捕獲漁業からの GHG 排出の主な発生源であり、燃料使用原単位 (FUI) 率は使用する漁具、資源の相対的な豊富さと漁獲可能性に強く影響されます 30,31,34,35。その結果、ここで評価された漁獲種のうち、排出強度がより高い種は、通常、より燃料集約的な漁法を使用して水揚げされたか、またはそれほど豊富ではない対象種を使用して水揚げされたものである（補足表5）。例えば、評価された 4 つのマグロ種のうち、総水揚げ量の大部分が釣り糸網を使用して捕獲されるマグロ (メバチ、ビンナガ) は、主に巻き網を使用して捕獲される種 (キハダ、カツオ) よりも排出強度が高くなります。スケトウダラの事例は、比較的燃料効率の高い遠洋トロール漁法という比較的燃料効率の高い漁法により非常にうまく機能する白身魚グループの種の興味深い例を示しており、その結果、高い捕獲率と著しく低い排出原単位が得られることが、ごく最近の調査によって確認されている。データ３６．

水産養殖生産からの GHG 排出源ははるかに多様である 37,38 が、養殖中の種に餌を与える場合、特に養殖水質を維持するためにかなりのエネルギー投入も必要な場合（曝気、廃棄物除去、冷却など）、排出量が高くなる傾向があります。評価した養殖種の中で、アムールナマズが最も高い温室効果ガス排出強度を示したのに対し、養殖で餌を与えられていない養殖ムール貝とカキは最も低かった(補足表4)。比較的低い食用収量は、甲殻類やナマズの生産による比較的高い排出量の背後にある二次的な説明要因です。

栄養密度に基づいて水産製品の環境パフォーマンスを伝えることにより、これらの製品の機能を、それらを提供するシステムのパフォーマンスと比較してより完全に把握することができます。食用重量に基づいて行われた比較により改善されており、生体重に基づいて行われた比較よりも大幅に改善されています。重要なのは、この栄養学的レンズは、より製品に関連した基準を使用して種間の比較を容易にするだけでなく、それらの比較の結果を大幅に変えることです。実際、ここで分析した種および種グループの世界の年間生産量に結果をスケールアップすると、大量生産された生体重の合計に関して最も重要なグループは、降順で次のとおりです。二枚貝 (カキとムール貝)、養殖白身魚種、小型の遠洋魚、および野生で捕獲された白身魚の種（図5）。野生で捕獲されたサケ科動物、甲殻類、頭足類は、生産される生体重トン数が最小の種群に相当します（図5）。入手可能な食用産物の量に基づいて、小型の遠洋魚と養殖白身魚が優勢です。これは、小型の遠洋種の食用収量が他のほとんどのグループよりも高い（53〜62％、補足表6）ためですが、特に養殖白身魚種（37〜45％）や二枚貝と比較すると、食用収量がすべてのグループの中で最も低いためです（ 15 ～ 24%)。種特有の食用収量係数を使用して計算された各種グループの可食質量に、各グループ内の種の加重平均NDS21スコアを乗算すると、潜在的な人間の栄養という観点から小型外洋魚の重要性がさらに高まります（図5）。体積から栄養密度に移行する際に、人間にとって相対的な栄養重要性が高まるその他のグループは、大型の外洋魚、養殖白身魚、サケなどですが、一方、漁獲された白身魚、頭足類、養殖および野生で捕獲された甲殻類、二枚貝グループの相対的な重要性はすべて、相対的な重要性が以前よりも低下しています。総可食量への貢献。 GHG 排出量に換算すると、その差はさらに顕著で、小型外洋魚、野生サケ科魚類、二枚貝という上位 3 種の種グループが利用可能な栄養密度の 35% を占めている一方で、生産関連の GHG 排出量の寄与度は全体のわずか 6% にすぎません。すべての種が評価されました。対照的に、養殖および漁獲された甲殻類の種は、魚介類の栄養密度全体の 8% を占め、評価されたすべての種全体で推定される総排出量の 17% を生成します。グラフィックの作成に使用されるすべてのデータは、補足データ 1 および補足資料に示されています。

2015 年の世界の生産量に対する水産物グループの寄与。生重量および食用重量ベース（種固有の食用収量については補足表 6 を参照）、栄養密度（NDS21）および GHG 排出量に基づいて表され、すべて各水産物グループ内の種ごとに重み付けされています。固体グループは、野生で捕獲されたものと、養殖種の縞模様のもので構成されます。

上記の個々の水産物システムからの栄養産出量を改善する戦略（つまり、飼料の変更、収穫のタイミング）に加えて、水産物システムの栄養パフォーマンスをより広範囲に向上させる大規模な機会が存在します。小規模の遠洋漁業からの水揚げ物の直接消費を増やす政策と技術革新は、排出量を制限しながら世界の漁業の栄養生産量を劇的に改善する可能性がある。世界の水産物生産のうち非食用目的の割合は減少している1が、多くの場面で飼料として小型の遠洋種を利用することが依然として奨励されている。例えば、漁業を少数の大型船舶に集中させて大量の水揚げを目指す政策は、漁獲量の低下をもたらし、さらに品質が悪化する前に水揚げされた水揚げを処理する能力が限られているため、漁獲量のより多くの割合が最終的に飼料として使用されることになります。

食料のための水揚げの利用拡大を促進する政策変更は、さまざまな形をとる可能性がある（例：割当量の再配分、時間的または空間的な収穫機会の分配、船上および保管場所での製品保全の改善、製品の運命に基づく差額資源賃貸料など）。個々の漁業とその環境の固有の特性を考慮する必要があります。さらに、実質的な変化を成功させるには、魚の収穫者だけでなく、新製品の開発、生産、販売が必要となる食品業界や小売業者など、多くの関係者が関与する必要があります。栄養と気候の両方の面で最高のパフォーマンスを発揮するこれらの種に対する消費者の態度を理解するには、現在の場合よりもはるかに高い割合を直接食品として利用する必要があるだろう。さらに、サプリメントにおける魚または魚の副産物の利用を増やすことを目的とした食品イノベーションは、高所得国と低所得国の両方で消費者が水産物をより入手しやすくすることに貢献する可能性があります1,39。これとは別に、ムール貝の消費を増やす取り組みと併せて、ムール貝養殖の拡大を促進する政策（例えば、ムール貝を推奨する食事アドバイス、ムール貝を特集した文化イベントの後援、便利で手頃な価格のムール貝ベースの食品の開発など）も、総合的な栄養と摂取量を改善するだろう。魚介類の消費全般が気候に与える影響。大型藻類の種はここには含まれていませんでしたが、環境ストレス要因の以前の分析では含まれており32、海藻が有望な低影響種のグループであることが判明しました。海藻の栄養素の含有量と生物学的利用能、および望ましくない物質の含有量に関しては、大きな知識のギャップがありますが、これらのテーマに関する研究は進行中です。無餌の低栄養水産養殖からの種は、将来の食料として大きな可能性を秘めていることが確認されています10、29、40。

逆に、多くの国で食事に関するアドバイスが赤身肉や加工肉の摂取を控えるように推奨しているのと同じように、魚介類の摂取に関するアドバイスでは、排出量が最も多く栄養価が最も低いことに基づいて避けるべき種類が示される可能性があります。たとえば、欧州委員会は、グリーンディール政策の一環として、今後数年間で食品の栄養と持続可能性のラベルを開発する予定であり、より多くのデータが利用可能になるにつれて、この種の分析はより簡単で、より堅牢で、有益なものになるでしょう。努力。世界的な観点から見ると、たとえ生産によって排出量が相対的に高くなったとしても、栄養欠乏の集団や地域社会では、最も栄養価の高い魚介類を奨励することが賢明である一方、栄養欠乏のリスクがない集団では、消費者はより多くの注意を払うことができるでしょう。食事のために水産物を選ぶときは、栄養成分よりも排出量を重視します。実際、魚介類の消費量の増加が人間の栄養に最もプラスの影響を与えるのは、栄養素が欠乏している集団です。私たちの結果は、魚介類と他の食品の環境パフォーマンスを比較する際に、栄養ベースの機能単位が貴重な補完ツールとなり得ることを示しています。

水産物の統計と研究では、多くの場合、デフォルトで生産の観点が採用され、消費量も生体重の質量で測定されます1。人間の栄養が漁業や水産養殖の究極の目的である場合、特に関係する種の多様性を考慮すると、生産物が栄養学的に適切な基準で理解され評価されることが重要4であり、魚介類の供給による環境コストを最小限に抑えながら栄養生産物を最大化することが指針となるべきである。これらの分野における政策立案に役立てられる41。漁業と水産養殖はどちらも、資源の持続可能な利用、混獲の削減、地域の生態系の構造と機能への影響、栄養強化、病気の増幅など、多くの環境課題に直面しているため、持続可能性の分析を GHG 排出に限定するのは非常に難しいように思えるかもしれない。限定。しかし、炭素集約的な漁法は生態系へのより大きな影響をもたらすことが多いため、生物への影響が気候への影響と一致することは珍しいことではありません30、31、42、43、44。このような場合、GHG 排出量の相対的な割合は、より広範な環境の持続可能性の大まかな指標として機能します。ただし、GHG 排出量と広範な環境への影響が一致しない場合、たとえば開放型養殖システムと閉鎖型養殖システムを比較する場合など、重要な例外もあります45。理想的には、栄養データと主要な排出要因、漁業での燃料使用、飼料の使用と組成が標準化された方法で収集され、利用可能になり、種、種グループ、生産技術にわたるこの種の合成分析と比較の堅牢性を促進および強化できるようになります。。これにより、経時的なパフォーマンスの監視も可能になり、環境コストを低く抑えた栄養価の高い食品の未来への導きに役立つ可能性があります。

結果は、魚介類が気候への影響が比較的低い、栄養価の高い食品源であることを裏付けています。これは、タンパク質源を変更すると同時に栄養上の利点を達成することによって、大幅な排出削減効果が可能であることを示唆しています。さらに、魚介類の種類間では、同じ種群または種内であっても、生産方法に応じて気候変動の影響に大きな違いがあります。小型の遠洋魚、野生のサケ科魚類、二枚貝の消費量が増えれば、特に赤身の肉に代わる場合、栄養上の利点が改善されながら、魚介類の消費による温室効果ガスの排出が大幅に削減されるだろう。多くのハードルを乗り越える必要があるが、私たちは、どの種がどのように生産されるかという点で、気候変動への排出を最小限に抑えながら栄養を最適化する種に向けて、水産物の生産と消費を再構築する可能性を秘めている。次のステップとして、そのような推奨事項は、栄養ニーズと排出削減目標を満たすために、特定の人口グループ向けに設計される可能性があります。

私たちは、FAO水産・水産養殖局が編集し、ソフトウェアFishStatJを通じて利用できる世界の漁業および水産養殖生産データから、200種以上の天然および養殖魚介類の2015年の生体重大量生産データを抽出しました。その最初のリストから、次のようなレコードを順次除外しました。

対象となる 5 つの主要な動物グループ (すなわち、淡水魚、回廊魚、海水魚、甲殻類、および軟体動物) の 1 つに分類できませんでした。

科レベルまたは属レベル、またはその他の未分化なグループでのみ上陸が報告されています。

前回の濾過後の生体重生産量で世界に残っている上位 50 種には含まれていませんでした。または

特定の種または密接に関連する代替種の十分に詳細な栄養成分データに関連付けることができませんでした。

いくつかの種は、2015 年のかなりの生産量にも関わらず、栄養成分データの欠如により含めることができませんでした。例としては、コイ (コイ) を保持するのに十分なデータが利用可能であるが、多くのコイ種 (ソウギョ、コイなど) が含まれます。

これらの基準からはいくつかの例外を認めました。 2015 年の生産量では上位にランクされていないにもかかわらず、いくつかの追加の魚介類が含まれています。これらは、栄養学的観点から特に興味深い種グループに属する種（例：ムラサキイガイ、Mytilus edulis）、またはデータベース間でこれらの種の栄養データを比較する目的で以前に分析された種（例：ハドック、Melanogrammus aeglefinus）のいずれかでした。 2 つの高等分類群、頭足綱 (イカと八足動物) とペクチニ科 (ホタテ貝) も集合グループとして含めました。これは、これらの重要な食料源が分析に含まれていなかったためです。これら 2 つの大きなグループの栄養プロファイルは、主要なメンバー種の栄養組成データを使用して特徴付けられました。評価された種、各種の上位生産国、およびそれらを含めた理由を補足表 6 に報告します。

全体として、合計 41 の魚介類またはグループが研究に含まれ、そのうち 14 種が養殖され、27 種が漁業され、合わせて 2015 年の世界の魚介類生産量（海藻を含む）の 27% を占めました。

私たちは、World Nutrient Databases for Dietary Studies オンライン検索ツール (https://foodsystems.org/resources/wndds/) を使用して、種ごとの詳細な栄養データを含む関連する食品成分データベースを特定しました。データの入手可能性と品質に基づいて、栄養成分データの優先ソースとして uFishJ 食品成分データベースを選択しました。 uFishJ に個々の栄養素の含有量に関する情報が不足している場合は、カナダ栄養ファイル、日本食品標準成分表、またはスウェーデン食品成分データベースからデータを補足しました。収集されたすべての栄養成分データは、未調理の食用製品（殻、骨、皮などの非食用部分を除外した後）の分析に基づいています。詳細と参考文献については、補足表7を参照してください。

21 種類の栄養素を含む組成プロファイル。そのうち 19 種類が望ましいと考えられています（タンパク質、n-3 脂肪酸、ビタミン A、D、E、B6、B12、チアミン、リボフラビン、ナイアシン、パントテン酸、葉酸、カルシウム、銅、鉄、カリウム、マグネシウム、リン、亜鉛）と 2 つの望ましくない 2 種類（飽和脂肪酸とナトリウム）は、異なる魚介類製品を比較する目的で、また、必要な栄養素のほとんどをカバーするという目的で、魚介類の主要な栄養特性を十分に含んでいると考えられました。 DRI 値が存在します。含める栄養素の選択は、以下の例外を除き、以前の研究で選択されたものに基づいています26。食物繊維とビタミンCは水産物間の比較には重要ではないため除外され、それらを保持すると完全なデータが利用できる種の数がさらに制限される可能性があります。ただし、パントテン酸 (ビタミン B5) は、uFishJ で入手可能なデータと、一部の研究製品で注目に値すると判断された量に基づいて、この分析に含まれました。セレンとヨウ素は人間の食事において重要な 2 つの栄養素であり、魚介類はその重要な供給源です。ただし、セレンとヨウ素の含有量は含まれる種のサブセットについてのみ入手可能であったため、種の数をさらに制限することを避けるために、主要な分析からそれらを除外しました。その後、セレンとヨウ素のデータが入手可能な少数の種について 2 回目の栄養素密度分析を実施し、この 2 回目の分析で考慮された栄養素の総数は 23 になりました。分析に含まれる栄養素の詳細と食品成分データベースの選択含まれる種のデータベースから抽出された栄養データは、補足表 2 に示されています。

栄養素は人間の栄養においてさまざまな役割を果たし、その濃度も非常に異なるため、比較する製品の複合指標またはスコアを構築する必要があります。 Hallström ら 26 の分析は栄養価の高い食品モデル 24 に基づいており、我々は各水産物の栄養密度スコア (NDS) を、望ましい栄養素の DRI 値への寄与率の合計から寄与率の合計を差し引いたものとして計算しました。食品 100 g あたりの望ましくない栄養素の MRI 値への寄与 (式 1)。

ここで、x は望ましい栄養素の数、y は望ましくない栄養素の数、栄養素 i および j は生の食用魚介類製品 100 g あたりの栄養素 i (望ましい栄養素) または j (望ましくない栄養素) の含有量です。

本研究と推奨事項 23 の世界的な視点に沿って、DRI および MRI の基準値は、専門家の協議報告書から得られた n-3 脂肪酸の基準値を除き、国際コーデックス食品規格 46 から取得しました 47 (補足表を参照) 8)。

式の NDS アルゴリズム 1 は、望ましい栄養素と望ましくない栄養素の影響のバランスをとり、解釈や比較が難しい負の値の生成を回避するため、Hallström et al.26 によって評価された 7 つの方法から選ばれました。 Koehn et al.27 によって行われ、Hallström et al.26 によって調査されたものの無視された 26 ように、栄養素間の平均比率を計算することは、Koehn et al.27 のように、望ましい栄養素のみが含まれている場合により有用です。さらに、食品カテゴリ内の製品（つまり、水産物）を比較する場合、100 kcal ではなく、水産物 100 g あたりで評価される NDS の使用が適切であると考えられました。これらの製品は、水分含量に顕著な違いはなく、通常は同様の摂取量で消費されます。（ただし、脂肪含有量、ひいてはカロリーが大幅に異なる場合があります。この違いは、栄養素スコア自体によって部分的に把握されます）。各製品の NDS を構築する際の重要な方法論上の選択は、濃度が DRI を超える栄養素 (つまり、この研究ではビタミン B12 とビタミン D) について、個々の望ましい栄養素の部分寄与値を DRI の 100% に制限するか「キャップ」するかです。）。あるいは、NDS は、1 つまたは複数が DRI の 100% を超えるかどうかに関係なく、すべての小数寄与値から構築することもできます (たとえば、Hallström et al.26 で行われたように)。キャッピングを使用して分析した結果をここに示しますが、キャッピングのないNDS値との比較および製品のランキングは補足表9、10で利用できます。キャッピングは、唯一の例外であるn-3脂肪酸を除き、望ましい栄養素に適用され、DRIは以下のとおりです。総食事カロリーの最小エネルギー％で与えられます。この研究は世界規模に焦点を当てているため、すべての栄養素が栄養素密度スコアに等しく寄与し、NDS 計算では重み付けは適用されませんでした。これは、特定の集団グループ（例：年齢、性別、または社会経済的に定義される）に焦点を当てた追跡調査での可能性があります。パラメーター）。

NDS は、大規模なデータセット (補足表 1) の 41 種およびグループすべての 21 栄養素 (NDS21) に基づいて計算され、さらにセレンとヨウ素の含有量の値が利用可能な 34 種の 23 栄養素 (NDS23) に基づいて計算されました。各水産物製品について、最終的な NDS に対する個々の栄養素の寄与率を計算し、最も寄与している栄養素を特定しました (個々の栄養素が製品の NDS の 10% 以上に相当する場合)。

魚介類のパフォーマンスを他の動物性タンパク質源と比較するために、牛肉、鶏肉、豚肉の代表的な製品の NDS21 を追加で計算しました。この比較分析のために、カナダ栄養ファイルデータベース (補足表 7) から生肉の栄養プロファイルを取得し、牛肉と豚肉の部位の平均、鶏肉の皮付きフィレの平均を参照しました。

養殖種の温室効果ガス排出原単位は、生体重 kg あたりの CO2 換算 kg (CO2e) として、LCA 研究のレビューから選択されました48。この研究はより最近の研究で更新されました。各養殖種の最も代表的な生産方法を決定するために、私たちはインターネット検索を実施し、FAO の種シートを確認し、主要生産地域の水産養殖専門家に相談しました。次に、合計 50 件のピアレビュー済みの水産養殖 LCA 研究をレビューしました。これは、104 件のケーススタディを組み合わせたものであり、その中から、種、生産方法、原産国、および基礎となる研究における方法論の一貫性に基づいて、最も関連性が高く代表的な一致が選択されました。最近の研究では、食品 LCA 集計に適した方法について議論し 18、研究間の方法論的な一貫性が有意義な結果を得る鍵であると結論付けています。また、グループを定義する際には、影響を及ぼさない分類法のような属性ではなく、調査対象の問題の主な要因、ここでは温室効果ガス排出量を考慮する必要があると推奨しています。ここでは、生産方法の相対的な寄与に基づいて各種を重み付けすることにより、排出要因が各種の背後にあるデータに織り込まれていますが、2番目に栄養に焦点を当てているため、分類学的グループ（主に種）を使用して結果を示しています。関連する差別化要因。また、食品 LCA データを集計するときに発生する一般的なエラーを回避するために、入手可能なデータをすべて集計するのではなく、種と生産方法の組み合わせごとに最も代表的な研究が選択されるアプローチが採用されました 18。私たちが使用したLCA研究の間には依然として方法論的な矛盾があり、研究の選択と共通の機能単位への調整を通じて、異なる配分戦略を採用した研究の結果を組み合わせることで生じる潜在的な影響を最小限に抑えるための努力が払われました。最終的に、9 つの公表された水産養殖 LCA が主要な商業生産慣行の代表として特定され、その方法は分析に一貫していました (補足表 4)。

選択された研究から得られた GHG 排出原単位には、漁業、農業、および農場活動に由来する飼料からのライフサイクル排出量が含まれていましたが、土地利用変化 (LUC) に関連した排出量は含まれていませんでした。これらのデータについては、公表されている LCA 研究やデータから一貫して入手できませんでした。結果は方法やモデルによって大きく異なりました。 LUC 排出量を含めると、異なる LUC モデリング手法を使用するため、多くの研究が比較不能になる可能性がありますが、これを除外すると、一部のシステム、特に飼料生産や農場立地のための森林破壊に関連するシステムの気候への影響が大幅に過小評価される可能性があることに注意することが重要です49。使用したデータの方法を調和させるため、LUC からの GHG 排出量が考慮される場合、総排出量から差し引かれました。 Mytilus 属と Perna 属に属するすべての緑貝および青貝の生産量は、チリおよびニュージーランドの緑貝に関する研究が不足しているため、GHG 排出量のモデリングにおいてグループ化されましたが、3 種の栄養データは個別に入手可能でした。イガイの殻形成過程における炭素の隔離も放出も考慮されていない。ある種のいくつかの商業的に関連する（つまり、非実験的またはニッチな）生産システムがレビューされた研究に含まれ、生産関連の GHG 排出量の特徴付けを知らせるために最適なものとして選択された場合、加重平均ファームゲート GHG 排出強度値が計算されました。国レベルの、方法に固有の生重量生産量を重み付け係数として使用します。ただし、ほとんどの場合、世界的に主要な生産量を代表する生産システムを選択することができました。

天然捕獲漁業でも利用できる LCA の数は増えていますが、漁船の燃料消費量の評価からは、はるかに多くの種および漁具に固有のデータが入手可能であり、通常、燃料使用が主なものとして特定されており、多くの場合、75 をはるかに超えています。 % - 漁業に関する詳細な LCA 研究における水揚げ地点までの排出源 31,50。したがって、我々は、35,50 によって確立され、以前に実施された 26 アプローチに従い、丸重水揚げ 1 トン当たりの燃料使用率に基づいて野生捕獲漁業の排出量推定を行った。

41 の候補種およびグループのうち、野生漁獲された種について水揚げされた総トン数とともに、種ごとの主な漁法は、2014 年に世界中で漁具の種類ごとに種ごとの水揚げを特徴づけた分析から取得されました 51（補足表 5）。それぞれの魚種は、いくつかの主要な漁具タイプ (底網および遠洋トロール網、刺し網、はえ縄、巻き網など) の 1 つ以上と関連付けられ、各漁獲タイプによる水揚げの相対的シェアに従って重み付けされました。次に、結果として得られた種とギアの組み合わせのリストを、漁業エネルギー使用データベース (FEUD)34 にある、1 トンあたりのリットル数で測定された種およびギア固有の燃料使用強度の記録と相互参照しました。 Gephart et al.32 と同様に、我々は種と装備に一致するすべての記録の中央値を計算し、1990 年以降の記録のみを含むように切り捨てました。種固有の FUI 値が利用できない場合は、努力、環境、と動作が同様であると予想されるため、代わりに選択されました。未知の「小規模」を含む他のギアタイプで報告された着陸はすべて合計され、ギアに十分に特化した燃料と一致させることが不可能だったため、その種に使用された特定の方法の加重平均放出強度を持つものとして説明されました。データを使用します。各種の加重平均 FUI (補足表 5) は、1 リットルあたり 3.3 kg CO2e の割合でライフサイクル GHG 排出量 (つまり、燃料の生産と燃焼の両方を含む) に変換され、その後、大まかな値を考慮して補正が行われました。生産関連の排出量の 25% は、船舶やギアの供給に関連した排出量や冷媒損失などの非燃料源に由来すると想定されています35。

最後に、食用魚介類 1 kg あたりの CO2e kg で表される気候への影響と NDS21 との比率として統合指標 (GHG を NDS21 で割ったもの) を計算しました。総合指数は、栄養密度に関連するkg当たりの気候への影響に従って水産物をランク付けするため、ほとんどの栄養を提供する気候コストが最も低い種を特定することができます。

人間の栄養と気候に対する水産物生産の世界的な影響をより適切に推定するために、2015 年の食用生産量に対して NDS21 値を乗算することにより、栄養比率ごとの重み付けされた気候排出量が得られました。

栄養分析に含まれた 41 種のうち、最終的に 34 種について生産関連の GHG 排出量推定値を導き出しました。除外された種には、野生で捕獲された 1 種 (ガザミガニ) と、現在までに適切なファームゲート GHG 排出データが存在しない養殖種 4 種が含まれていました。中国産の魚介類が文献で確認されています（ホタテ貝、アメリカザリガニ、日本産カーペットシェル、ジャックナイフ貝/Constricted tagelus）。

栄養関連の共通の比較基準を提供するために、食品成分データベースなどの追加情報源からの収量係数を補完した種固有の食用収量係数52を適用することにより、生重量ベースの生産関連のすべてのGHG排出量を食用製品単位当たりの排出量に変換しました。データが不足している種、または（タイセイヨウサケの場合）使用される GHG データソースとの一貫性のため（種ごとに使用される収量データについては補足表 6 を参照）。すべての生産関連の排出量は各種の可食部分に割り当てられました。つまり、副産物の割り当ては適用されず、したがって副産物は廃棄物とみなされますが、実際には、副産物の処理の割合が増加しているため、そうではありません。さらに活用されています。一般にサプライチェーンの排出量の大半を占めるため、生産関連の排出量のみがモデル化されました。魚介類は複雑なパターンで世界中で取引されており、輸送による排出量は生産者に対する消費者の位置に大きく依存し、使用される輸送手段や、種ごとの輸送距離や輸送手段に関する一般的なデータは入手できません。したがって、加工関連または流通関連の排出量は、特定の製造後のサプライチェーンにとって非常に特異であるため、含まれていません。 GHG 排出量の特性評価手順と結果の詳細は、補足表 4、5 に記載されています。

魚介類を視野に入れるために、陸生動物源食品（牛肉、豚肉、鶏肉）の GHG 排出量の推定値も含まれています。これらの製品の推定値は、Poore 氏と Nemecek19 氏が組み立てた食品の LCA 研究から加重平均を計算してまとめたデータに基づいています。養殖水産物生産の分析との一貫性を維持するために、飼料および生産関連の排出量のみが含まれ、陸域タンパク質の GHG 排出量データセットから LUC に関連する排出量が差し引かれました19。著者らによって行われた方法論的な調整には、養殖魚介類からの排出量を特徴付けるために使用される一部の研究と同様に、生産物（牛乳や肉など）または飼料への投入物の経済的価値を使用して副産物の配分が行われる場合、報告された排出量を制限することが含まれていた。食用肉への転換は、魚介類と同様に、加工副産物を使用しないことを前提として行われた。

公的に利用可能な 4 つの食品成分データベースからの栄養データが使用されました。補足参考文献を参照してください: [16] (FAO, (2016). FAO/INFOODS 魚介類の世界食品成分データベース – バージョン 1.0 (uFiSh1.0) FAO/INFOODS Global Food魚介類の成分データベース : 政策用データ | AIMS) [17] 文部科学省科学技術・学術政策局資源対策室。日本食品標準成分表。第 7 改訂版。 (2015) http://www.mext.go.jp/en/policy/science_technology/policy/title01/detail01/1374030.htm [18] カナダ保健省、(2015)。カナダの栄養ファイル。 https://food-nutrition.canada.ca/cnf-fce/index-eng.jsp [21] SFA、(2022)。 Livsmedelsdatabase (「食品データベース」)。スウェーデン食品庁。 https://www7.slv.se/SokNaringsinnehall。科学出版物に由来するその他の重要なデータは、補足データ 1 と同様に補足表 1 ～ 10 に示されています。

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この研究は、スウェーデン研究評議会フォルマス (助成金 2017-00842) から資金提供を受けました。

農業と食品、RISE スウェーデン研究所、ヨーテボリ、402 29、スウェーデン

マルタ・ビアンキ、エリノア・ハルストレム、フリーデリケ・ツィーグラー

ダルハウジー大学資源環境学大学院、ハリファックス、ニューサウスウェールズ州、B3H 4R2、カナダ

ロバート・WR・パーカー、キャスリーン・ミフリン、ピーター・タイドマーズ

水産養殖管理評議会、ユトレヒト、3511 SX、オランダ

ロバート・WR・パーカー

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MB: 概念化、調査、執筆 - 原案、執筆 - 編集。 EH: 執筆—編集。 RWRP: 概念化、調査、視覚化、執筆、編集。 KM: 調査、執筆、編集。 PT: 概念化、執筆、編集。 FZ: 概念化、調査、執筆 - 原案、執筆 - 編集、プロジェクト管理、資金調達。

フリーデリケ・ツィーグラーへの手紙。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

Communications Earth & Environmental は、この研究の査読に貢献してくれた匿名の査読者に感謝します。主な編集者: Heike Langenberg と Clare Davis。査読者レポートが利用可能です。

発行者注記 Springer Nature は、発行された地図および所属機関の管轄権の主張に関して中立を保っています。

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転載と許可

ビアンキ、M.、ハルストローム、E.、パーカー、RWR 他。魚介類の栄養の多様性を気候の影響とともに評価することで、より包括的な食事のアドバイスが得られます。 Commun Earth Environ 3、188 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s43247-022-00516-4

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受領日: 2022 年 5 月 31 日

受理日: 2022 年 8 月 3 日

公開日: 2022 年 9 月 8 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s43247-022-00516-4

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