季節変動特性に関する三次元シミュレーション解析

(1)

2019 年度修士論文

Tanintharyi 川河口域における塩水遡上の

季節変動特性に関する三次元シミュレーション解析

首都大学東京大学院都市環境科学研究科都市基盤環境学域環境水理学研究室

梅田雄太

指導教員教授横山勝英

(2)

第１章序論 --- １

１－１研究背景 --- １

１－２既往の研究 --- ２

１－２－１現地観測に基づいた研究

--- ２

１－２－２数値計算に基づいた研究

--- ３

１－３本論文の構成 --- ５

第２章研究方法 --- ６

２－１研究対象地 --- ６

２－２三次元流体シミュレーションの構築方法 --- １０

２－２－１モデルの内容

--- １０

２－２－２計算格子

--- １３

２－３計算に用いる地形データ --- １７

２－３－１ Andaman 海の地形作成

--- １７

２－３－２河口及び河口付近の島々の地形作成

--- １７

２－３－３ Tanintharyi 川感潮河道の地形作成

--- ２０

２－３－４河川縦断地形の作成

--- ２４

２－４格子サイズの設定 --- ３３

２－５初期・境界条件の設定 --- ４２

２－５－１下流端境界（沖合潮位）

--- ４２

２－５－２上流端境界（河川流量）

--- ４４

２－６精度検証用データの取得 --- ４９

２－６－１水位データ

--- ４９

２－６－２塩分データ

--- ４９

第３章三次元シミュレーションの精度検証 --- ５４

３－１水位の計算結果 --- ５４

３－２塩分の計算結果 --- ６１

(3)

４－２塩水遡上距離と混合形態についての検討 --- ８５第５章結論 --- ８８

参考文献 --- ９０謝辞 --- ９３

第６章資料編 --- ９５

６－１横断地形図 --- ９５

６－２水質鉛直分布図 --- １４４

(4)

１

第１章序論

１－１研究背景

河川感潮域では，河川水と海水が混じり合うことで塩分の混合型が変化し，潮汐変動に伴って塩分が時間的・空間的（縦断二次元的）に変動する．河川水と海水の混合形態は，河川の地形や流況及び潮位によって変化し，弱混合型，緩混合型，強混合型に分類される．弱混合型では，淡水と塩水の混合が弱く，密度の小さい淡水が密度の大きい塩水の上を滑るように流下し，その間には塩分躍層が現れる．強混合型では，

淡水と塩水が十分に混合されて，塩分は鉛直方向に一様となる．緩混合型は二つの中間的な混合形態である．（楠田，山本，2008）

河川の河口域には都市・農地・工業地帯が発展するため，治水・利水・環境を考えた適切な河川計画が必要である．

ASEAN

諸国において，河道地形を単純化して洪水疎通能力を確保する「治水対策」や，塩水の遡上限界から淡水取水地点を検討する「利水対策」が適切に行われている河川は少ない．さらに，感潮域では汽水性の生物や淡水域と海域を往復する生物も多く，これらの複雑な生態系は重要な指標であるが，「環境への配慮」は充分であるとはいえない．その上，

ASEAN

の多くの地域は雨季と乾季を有するモンスーン気候に属し，上流からの淡水流量の季節変化に伴い，河川感潮域の塩分分布は変動するため，日本の河川環境よりも複雑であるといえる．今後，

ASEAN

の河川で生態系を保全しつつ，治水・利水整備に着手するためには，河口域における塩水遡上の季節変動特性を把握する必要がある．

日本の河川感潮域における治水整備は進んでいるため，河道形状が比較的単純であり縦断二次元的な検討が多く行われている．工藤ら（

2001

）は，相模川感潮域において鉛直二次元シミュレーションを用いた塩水流動解析を行い，塩水流動特性とともに，

潮位変動に伴う混合型の形態変化についても比較的よく再現した．その一方で，

ASEAN

の河川感潮域では蛇行・分岐合流など平面形状が複雑であるため，塩分の三次

元的な変動を把握する必要がある．これまで，現地観測に基づく研究として，

Nguyen

Phuong

ら（2019）は，鉛直塩分計を用いて

Vietnam

の

Hau

川における縦断的な塩水遡

上の特徴を捉えている．しかし，塩水遡上の三次元的な現象を捉えるには，観測を高密度に実施する必要があるが，

ASEAN

の河川感潮域は対象領域が非常に広大であるため，現地観測を平面的に展開することは困難である．したがって，解析には三次元流体シミュレーションを活用することが望ましく，必要な入力条件がほとんどモニタリングされていない状況下で，モデルを構築することが求められる．

(5)

２

１－２既往の研究

日本及び世界の河川感潮域における塩水遡上について，現地観測や数値計算に基づいた研究が行われている．では，現地観測に基づいた研究を，では，数値計算に基づいた研究について示す．

１－２－１現地観測に基づいた研究

橋本ら（2004）は，大潮時の潮位差が

2 m

程度である長良川における塩分のモニタリングデータから，冬季の小潮時には弱混合型，大潮時に緩混合型になることを示した．原田ら（

2012

）は，二河川（役勝川，住用川）の海水遡上特性の違いについて，

現地観測に基づいた考察を行った．その結果，役勝川では強混合型，住用川では弱混合型となり，同一内湾に接続する二河川で海水遡上形態が異なることを明らかにした．

安達ら（

1998

）は筑後川の水位・流量・塩分の時間変化についてデータ解析を行い，

河川流量が比較的小さくなる渇水期の中で，日潮不等の程度が大きい小潮時に弱混合形態の塩水遡上が生じることを示している．横山ら（2011）は筑後川の感潮域上流部において塩分濃度は

1

～

3

を示すが，海域の干満差が

2 m

以下になる長潮･若潮期には弱混合型の塩水遡上が発生して感潮域上流部の塩分濃度が

15

以上に急上昇し，その後大潮に向かって強混合型に徐々に変化してゆくことを示した．

一般的には成層化する小潮時に塩水遡上距離が長くなると考えられているが，福岡ら（

1988

）は那珂川における渇水時の塩水遡上の実態を現地調査から把握し，塩水遡上と水理諸量の関連について検討した．その結果，渇水時において大潮時の塩水遡上距離は小潮時と同程度またはそれ以上となることを示し，潮位差の大きい大潮時に流量が小さい場合，塩水遡上距離が伸びることが確認された．

Jianrong

ら（2018）は．中国の長江感潮域において，塩水遡上特性は主に河川流量と潮汐によって変化し，流量が減少すると塩水遡上距離が伸びることを示している．

Kwon

ら（2006）は

Vietnam

の

Tien

川において乾季に塩分の鉛直分布調査を縦断

5

か所で行い，観測した

7

日間連続で強混合型となることを示した．しかし，現地観測から

Tien

川における塩分分布の日変動を把握することが困難で，観測データに基づいた数値シミュレーションによる解析の必要性を述べている．

以上のように，塩水遡上に関する研究が現地観測に基づいて行われているが，縦断的な検討がほとんどであり，平面分布についての検討はされていない．塩水遡上の三次元的な状況を捉えるには，上記のような観測を高度に実施する必要があり，実際にはかなりの困難を伴う．また，東南アジア地域特有である淡水流量の季節変化に伴う塩水遡上特性を考察した事例は見当たらなかった．

(6)

３１－２－２数値計算に基づいた研究

一次元シミュレーションを用いた塩水運動の解析として，古本ら（

1996

）は，強混合型感潮河川である菊池川を対象に，一次元分散シミュレーションを適用し，塩分分布を比較的良く再現した．また，横山ら（2011）は，筑後川で塩分に関する一次元分散シミュレーションを行い，中潮・大潮や平均水位差の高い小潮では強混合型の塩水遡上をよく再現した．強混合型でかつ形状が比較的単純な河川であれば，一次計算でも良好な再現性は示せるが，塩水と淡水が成層化する場合，水深方向の塩分濃度変化を考慮した数値解析が必要であると考えられる．

そのため，鉛直二次元シミュレーションを用いた研究が進められており，鈴木・石川（

1999

）は，利根川河口堰下流部を対象に，塩水楔の流動を鉛直二次元

ｋ

－ε乱流モデルによって計算した．その結果，計算で求めた流速分布のパターンと観測結果はよく一致していたが，計算結果では流量の絶対値が全体的に小さくなっていた．この要因として，計算手法自体が完全でないことと，横断面平均値を求めていることを挙げている．名倉ら（2010）は，米代川を対象に，冬季日本海側河川の塩水侵入現象の解析を行った．その結果，川幅が閉塞することでは，河川流量を流下させるために流速が早くなり，海域からの塩水侵入が難しくなることを示唆した．

以上のように，一次元シミュレーションや二次元鉛直シミュレーションを用いた研究が多く行われているが，平面形状が複雑になれば横断方向も考慮した解析が必要となる．塩水遡上の三次元的な状況を把握するために，三次元シミュレーションを用いた検討が必要となる．

中村・石川（2010）は，CIP-Soroban法に基づく鉛直

2

次元密度流解析モデルを基礎とし，汽水域の解析に適した

3

次元

Soroban

格子の構成方法を報告した．宮城県新北上川に適用し，現地観測データと比較した結果，潮位に伴う後退を繰り返しながら塩水楔が遡上する様子を概ね再現できていることを確認した．しかし，上流塩分が低めに見積もられており，塩分躍層が計算結果に比べて多少滑らかになるなど，観測結果との差異が認められた．この要因として，水平方向の格子幅が粗すぎたことや，上流端からの淡水流入を鉛直方向一様に仮定したことを挙げている．

新谷・中山（2013）は，網走川河口域の塩水遡上現象をオブジェクト指向型環境流

体モデル

Fantom3D

で数値的に計算した．観測結果と比較した結果，塩分上昇・下降

のタイミングや塩分の増減傾向は適切に再現していることを確認し，河道内で淡水と塩水の混合形態が変化する様子を捉えた．また，蛇行部における二次流の発生を再現し，既往の研究と定性的に良い一致を得た．

(7)

４

許ら（2012）は，三次元

CIP-Soroban

流体モデルを利根川感潮域に適用して，塩分及び流速の縦断分布観測と比較検証を行った．塩分については，混合形態は弱混合型であり，大潮から小潮にかけて塩水楔が伸張し堰直下まで侵入するなど，潮汐の違いによる変化をよく再現できている．流速については，上げ潮時では底層の塩水層で逆流を生じ，表層淡水層の順流と二層流を形成することなど現地観測の特徴をよく再現していることを確認した．

松村ら（

2017

）は，複雑な平面形状を有する筑後川感潮河道を対象として三次元流体シミュレーションを構築し，水位・塩分・流速についてそれぞれ良好に表現した．

また，大潮期の塩水遡上の特徴について検討を行い，本川・筑後川と比べて支川・早津江川における塩水の遡上・後退運動は活発でないことを示した．これを，河道の蛇行や狭窄が原因としている．

上記のように，国内の河川感潮域において三次元シミュレーションを用いた検討も行われている．形状が比較的単純な河道から複雑な地形を有する河川においても塩水遡上現象を良好に再現した研究が存在する．しかし，

ASEAN

の河川感潮域における塩水遡上について数値計算を用いた検討は，現地観測で把握しきれない現象に対して一次元および二次元のシミュレーションを使用している程度である．

以上より，雨季と乾季で極めて異なる混合距離・形態を示す

ASEAN

の河川感潮域において三次元流体シミュレーションを適用した事例は見当たらなかった．

(8)

５

１－３本論文の構成

以上の背景のもと，本研究では，モンスーン気候に属し，蛇行・分岐合流を有する

Tanintharyi

川感潮河道を対象に，複雑な平面形状を合理的に計算できる三次元流体シ

ミュレーターを構築・適用する方法を論述し，構築されたモデルから平面的な塩分分布，塩水遡上距離および混合形態の季節変動特性に関して考察した．第一章は「序論」

であり，本研究の背景・目的について示す．

第二章は「研究方法」であり，研究対象地と数値計算手法，現地観測方法について示す．研究対象地は

Myanmar

の

Tanintharyi

川河口域であり，河口

30 km

地点で

Kyaukpya

川に分流する．また，Thamoke 川は

Kyaukpya

川の河口付近で合流する．計算モデルの基礎式は，連続式と

3

次元

Navier-Stokes

式であり，乱流モデルは

GLS

乱流クロージャー，また静水圧近似とした．離散化手法はコロケート格子有限体積法である．

第三章は「三次元シミュレーションの精度検証」である．乾季と雨季における水位・

塩分の計算結果を現地観測データと比較した．

第四章は「塩水遡上の季節変動特性」に関する考察であり，本・支川における塩水遡上の平面分布特性，塩水遡上距離，混合形態について検討した．

第五章は「結論」であり，本研究を通じて得られて知見についてまとめ，今後の課題を示した．

(9)

６

第２章研究方法

２－１研究対象地

Tanintharyi

川は，

Dawei

市の内陸山間地域から流域の中央部を南へ流下し，河口域

の

Myeik

市を通り

Andaman

海に流れ出る．Myanmar の南東部の

Tanintaryi

地区（図２－１－１）で最大の河川である．図２－１－２に流域図，図２－１－３に河口部の位置図を示す．幹線流路延長は約

500 km

，流域面積が約

17,000 km

²であり，上流は

1000 m

前後の山岳地帯である．流域内は，農地が全体の数パーセント程度であり，ほ

ぼ全域が常緑樹に覆われている．Myeik市近辺において低木地や住宅地が存在する．

Tanintharyi

川の源流が位置する

Dawei

市における年平均降水量は約

5,500 mm

であ

り，東京の

3

倍程度である．

Myanmar

では

2

つの季節が存在し，

5

月～

10

月を雨季，

11

月～

4

月を乾季と定義している．雨季の降水量が約

5,300 mm

，乾季の降水量が約

200 mm

であり，年間の

9

割以上の降雨が雨季に集中し，6月～8月の月間降水量は約

1,000 mm

を越える．一方で，乾季には

1

か月以上降雨がみられない期間もあり，

12

月

と

1

月の月間降水量は

10 mm

以下である．

当地区では，主に河川水を農業・工業・生活用水として利用している．ここで，

JETRO

の

BOP

層実態調査レポート（2016）より，Tanintharyi地区全体の年平均地表水量は約

130,000 km

³で，地下水量は約

39,000 km

³であり，豊富な地表水がある．

Tanintharyi

川河口域の河川形状について，本川は蛇行が少なく河口から上流

30 km

地点まで直線的である．川幅は上流ほど狭い傾向があり，300～1,700 m で変化する．

河口から

30 km

地点の川幅は

600 m

程度であり，ここで支川の

Kyaukpya

川に分流す

る．河口の干満差は

6 m

に達し，日本で最大の干満差を有する筑後川（有明海）と同程度である．

Kyaukpya

川は分岐点から北方に蛇行した後，西に湾曲し本川に並行するように

Andaman

海へ流れ出る．流域は

500 m

前後の山地で形成されており，流域面積は約

700km

²である．本川と比べて上流部が蛇行しているため，河口から分岐点までの延長

は本川よりも長い約

45 km

である．上流部の川幅は

150 m

程度で，下流部で

1 km

程度，河口で急激に最大

9 km

まで広がる．

Thamoke

川は北東から約

22 km

流下し，

Kyaukpya

川に河口付近で合流する．ほかの

2

つの河川と比較して流れが穏やかな川である．流域は

200 m

程度の山であり，流域

面積は約

300 m

²である．上流部の川幅は

200 m

程度で，河口では

700 m

程度である．

(10)

７

図２－１－１ Myanmar の Tanintaryi 地区

100° E 90° E

30° N

20° N

10° N

Myanmar

(11)

８

図２－１－２ Tanintharyi 川の流域図

(12)

９

図２－１－３ Tanintharyi 川河口域

98°50'E 98°45'E

98°40'E 98°35'E

12°35'N

12°30'N

12°25'N

12°20'N

0 5 10 20 30 40

(km) ¯

Kyaukpya Thamoke

Tanintharyi

Myeik

(13)

function

）を選択した．

GLS

乱流クロージャーモデルの詳細については，新谷（

2016

）

に記述されている．

干潟（

dry-wet

）の取り扱いについて，図２－２－１を用いて示し，以下に説明する．

水位低下時には，水面位置にある鉛直セル内の水位が限界水位（以下：limit-depth）よりも下回った場合，

1

つ下のセルと結合する．水位上昇時には，

limit-depth

を水位が下回っている場合，水面位置にある鉛直セルは

1

つ下のセルと結合されているが，水位

が

limit-depth

を超えると，セルは分裂する．このように，水面位置にある鉛直セルを

水面変動に伴って結合・分裂させ，水域の変化を再現した．また，鉛直方向の空間離散化には，パーシャルステップが組み込まれている．

(14)

１１

○ 連続式

𝜕𝑢

𝜕𝑥 + 𝜕𝑣

𝜕𝑦 + 𝜕𝑤

𝜕𝑧 = 0

（

2-1

）

○ 基礎方程式：

3

次元

Navier-Storkes

式

𝜕𝑢

𝜕𝑡 + 𝑢 𝜕𝑢

𝜕𝑥 + 𝑣 𝜕𝑢

𝜕𝑦 + 𝑤 𝜕𝑢

𝜕𝑧 − 𝑓𝑢 = − 1 𝜌

𝜕𝑝

𝜕𝑥 + 𝜕

𝜕𝑥 𝑣 𝜕𝑢

𝜕𝑥 + 𝜕

𝜕𝑦 𝑣 𝜕𝑢

𝜕𝑦 + 𝜕

𝜕𝑧 𝑣 𝜕𝑢

𝜕𝑧

（

2-2

）

𝜕𝑣

𝜕𝑡 + 𝑢 𝜕𝑣

𝜕𝑥 + 𝑣 𝜕𝑣

𝜕𝑦 + 𝑤 𝜕𝑣

𝜕𝑧 + 𝑓𝑣 = − 1 𝜌

𝜕𝑝

𝜕𝑦 + 𝜕

𝜕𝑥 𝑣 𝜕𝑣

𝜕𝑥 + 𝜕

𝜕𝑦 𝑣 𝜕𝑣

𝜕𝑦 + 𝜕

𝜕𝑧 𝑣 𝜕𝑣

𝜕𝑧

（2-3）

𝜕𝑤

𝜕𝑡 + 𝑢 𝜕𝑤

𝜕𝑥 + 𝑣 𝜕𝑤

𝜕𝑦 + 𝑤 𝜕𝑤

𝜕𝑧

= − 1 𝜌

𝜕𝑝

𝜕𝑧 + 𝜕

𝜕𝑥 𝑣 𝜕𝑤

𝜕𝑥 + 𝜕

𝜕𝑦 𝑣 𝜕𝑤

𝜕𝑦 + 𝜕

𝜕𝑧 𝑣 𝜕𝑤

𝜕𝑧 − 𝑔

𝜌 (𝜌 + 𝜌)

（

2-4

）



0^{：参照密度，}



₀

 

^：密度

)

sin 2 (   

f

^{：コリオリ係数，}



^：緯度，



：角速度



H：水平方向の渦粘性係数，



_V：鉛直方向の渦粘性係数

○塩分濃度の輸送方程式

𝜕𝐶

𝜕𝑡 + 𝑢 𝜕𝐶

𝜕𝑥 + 𝑣 𝜕𝐶

𝜕𝑦 + 𝑤 𝜕𝐶

𝜕𝑧 = 𝜕

𝜕𝑥 𝐾 𝜕𝐶

𝜕𝑥 + 𝜕

𝜕𝑦 𝐾 𝜕𝐶

𝜕𝑦 + 𝜕

𝜕𝑧 𝐾 𝜕𝐶

図２－２－１ dry-wet の取り扱い

(16)

１３２－２－２計算格子

従来の計算格子を扱う研究では，計算領域全体の格子サイズを均一として計算を行うか，計算後に得られた結果を境界条件として細部の計算を行うネスティング（図２

－２－２）等を利用した構造格子を改良・修正する手法が使われてきた．しかし，構造格子を拡張した多くの局所高解像度化手法（

local mesh refinement

：

LMR

）では，その設定方法が複雑であり，適用できる現象が限られる．

と最低解像度になる．

分割数

32

の場合，格子サイズは

40 m

と最高解像度になる．この方法を用いて計算グリッドを作成する手順を図２－２－４に示す．地形データ（図２－２－４（a））と

X

方向のコンテナ分割データ（図２－２－４（b）），

Y

方向のコンテナ分割データ（図２－２－４（c））によって，コンテナごとに解像度を変化させた計算グリッド（図２

－２－４（d））を生成することができる．

また，本モデルでは，計算領域が非常に大きい場合や鉛直格子分割を細かくする場合，計算上の重要度が低い複数のコンテナをひとつのセルコラムとして結合すること

（

Coarsening

）で，水平解像度の低い計算グリッドを作成することが可能である．

Coasening

は結合する複数のコンテナに同じ整数値を与えることでグループ化を行っ

ている．例えば，格子サイズが

1,280 m

である開境界付近の地形データ（図２－２－

５（a））と，コンテナ結合データ（図２－２－５（b））から，3,840 m（1,280 m×3コンテナ），7,680 m（1,280 m×6コンテナ）のコンテナを生成することができる．

以上のように，本モデルで用いる

LMR

は，対象領域の地形データ（最高解像度データ）とコンテナデータ（最低解像度格子）を用意し，高解像度化したい領域のコンテナに分割数を指定することで，柔軟に解像度を調節することが可能にする．

(17)

１４

図２－２－２ネスティング手法

図２－２－３仮想地形（40 m 正方格子）[左]，最低解像度格子（コンテナ）[右]

① 大領域を粗い格子に分けて計算

② 小領域を細かい格子に分けて計算．

粗い格子の計算結果が引き継がれる．

(18)

１５

図２－２－４局所高度解像度化（LMR）の手順

(19)

１６

図２－２－５コンテナ結合（Coarsening）の手順

(20)

１７

２－３計算に用いる地形データ

本研究では本川の

Tanintaryi

川（約

70 km），河口から 30 km

で分流する支川の

Kyaukpya

川，北東から流下して

Kyaukpya

川の河口付近で合流する

Thamoke

川を計算

領域に含む．

Tanintharyi

川は日本の河川より流路延長，淡水流量が極めて大きい上に，

沖合

50 km

圏内に多くの島を保有するため，河口付近における複雑な潮汐波の伝播と

塩・淡水の混合を再現する必要がある．そのため，通常よりも計算の範囲を拡大し，

河口から西に約

250 km

の

Andaman

海までを計算領域とした．ここでは本シミュレーターで使用する計算地形の作成について記述する．２－３－１で

Andaman

海の地形作成，２－３－２で河口及び河口付近の島々の地形作成，２－３－３で

Tanintharyi

川感潮河道の地形作成，２－３－４で河川縦断地形の作成について示す．

２－３－１Andaman海の地形作成

Andaman

海については，

National Centers for Environmental Information

（国立環境情報センター）より

ETOPO1 Global Relief Model

を使用した．ETOPO1とは，地形と海底地形を統合した無料のグローバル地形データセットで，図２－３－１のように南極・北極も含め全地球の海陸あわせた

1

分＝約

1.8 km

の解像度の標高・水深のグリッドデータを取り扱うことが可能である．この全地球のグリッドデータから

python

のプログラムで

Andaman

海の緯度

N

，経度

E

，海底標高

Z

の

3

列データ（

NEZ

）を抜き出した（図２－３－２）．ここで，

Tanintharyi

水域は

UTM Grid Zones of the World

にお

いて

Zone 47

に属する．緯度経度から

Zone 47

の

UTM

直行座標系へ変換し

XYZ

デー

タを得た．取得した海底標高データを，等高線・三次元地形作成ソフトウェアである

Surfer

を用いて，1,280 mの等間隔グリッドに変換し，計算地形を作成した（図２－

３－３）．

２－３－２河口及び河口付近の島々の地形作成

河口付近の地形については，

Myeik

市周辺の海図（

Marine Science

，

Myeik University

）を用いた．まず，海図に等水深線を引き，TAMAYA DIGITIZING AREA-LINE METER

PLANIX EX/EX-L（タマヤ計測システム株式会社）を使用し，図面上で等水深線上の

座標データを取得した．海図の水深は，最低水面からの深さを表している．

Tanintharyi

川の最低水面は約

0 m

であるため，海図の水深

H

から海底標高

Z

を求めると

𝒁 = −𝑯

（2-6）

となる．

(21)

１８

図２－３－１ ETOPO1 のグローバル地形データ

図２－３－２ ETOPO1 の Myeik 周辺地形データ

(22)

１９

図２－３－３海域の計算地形（1,280 m メッシュ）

250 300 350 400 450 500

1300 1350 1400 1450 (km)

(km)

(23)

２０２－３－３Tanintharyi川感潮河道の地形作成

日本では一般的に，国土交通省や地方自治体の河川計画のための横断・縦断測量が行われているため，そのデータをもとに感潮河道の地形作成を行うが，

Myeik

University

によると当地区で地形測量が行われた記録はないという．

そこで

2018

年

8

月に

Kyaukpya

川（

K000

～

K120

）・

Thamoke

川（

T00

～

T50

），

2019

年

8

月に

Tanintharyi

川（TA00～TA40）・

Kyaukpya

川（K130～K170）・

Thamoke

川（T60）

の横断測量を行った．図２－３－４に合計

92

断面の平面図を示す．

Tanintharyi

川と

Kyaukpya

川の分岐前後は非常に複雑な地形となっているため，他の区間と比べて細か

い縦断間隔で測量を行った．

測量は，音波探査機（

LCX-25C

，

Lowrance

）（図２－３－５）を用いて行った．この装置は超音波で測深を行うのと同時に，記録開始から各音波が発信されるまでの累積時間を，音響画像と共に

SD

カードに記録できる．また，

GPS

による位置情報も併せて記録することができる．発信される超音波の周波数は

200 kHz

であり，音波発信

角は全角

9°である．電源には 12 V

のカーバッテリーを使用した．図２－３－６のよ

うに音波探査機のセンサーを鉄パイプに取り付け，運転する船舶の横に固定し，河川を横断することで河床横断面の音波探査を行った．

水深を水位に変換するために別途，

Mergui, Myanmar Tide Chart

（

2019

，

web

）より満潮・干潮の予測潮位を取得した．

Tanintharyi

川では，潮位変動が最大

6 m

にもなり，

1

分単位の水面変動への注意も必要であるため，満潮・干潮の予測潮位を

python

のプログラムで

3

次スプライン補間することで

1

分毎の水位データへ変換した．観測時の水位を図２－３－７と図２－３－８示す．緯度・経度データとともに，観測から得られた水深

D

，河口の水位

H

を時系列にまとめ，河床標高

Z

を式（

2-7

）のように求めた．

𝒁 = 𝑯 − 𝑫

（2-7）

以上より，河床標高データを取得し，Andaman 海の地形作成時と同様に緯度経度を

UTM Zone 47

の直交座標系へ変換し，

XYZ

データを得た．

(24)

２１

図２－３－４横断測量断面の平面図

450 460 470 480

1360 1370 1380 1390

(km) (km)

Myeik

478 479 480 481

1360 1361 1362 1363 1364

(km) (km)

0 km

10 km

20 km

30 km

40 km

10 km 20 km

0 km

10 km

20 km

40 km 2018年8月

2019年8月

477 1359

(25)

２２

図２－３－５音波探査機（LCX-25C, Lowrance）と周辺機器

図２－３－６音波探査機のセンサーを固定した船舶

(26)

２３

図２－３－７ 2018 年地形測量時の河口の水位

図２－３－８ 2019 年地形測量時の河口の水位

8/6 8/7 8/8 8/9 8/10 8/11

水位

(m )

-1 0 1 2 3 4 5 6 7

8/25 8/26 8/27 8/28 8/29 8/30 8/31 9/1 9/2 9/3

水位

(m )

(27)

２４２－３－４河川縦断地形の作成

横断図をもとに河川地形を作成する時，縦断方向の連続性の確保にも注意する必要がある．なお，

Tanintharyi

川では感潮河道の川幅に対して測線間隔が広いため，

3D

マップソフト（surfer）で自動的に地形を生成すると，現実的ではない凹凸が発生してしまう．

そこで本研究では，

iRIC

（International River Interface Cooperative）ソフトウェアを使用し，河川測量データから格子を作成した．

iRIC

は，「一般財団法人北海道河川財団」

が開発した無償の計算ソフトであり，河川の流れ・河床変動解析ソフトウェアである．

iRIC

を用いて，河川測量データを横断・縦断方向に補間することで，縦断方向に滑らかな地形の変化を再現することができる．

以下，iRICによる格子作成方法について述べる．

（１）観測断面の読み込み

初めに，観測から得られた横断河床データを

riv

拡張子のファイルに保存し

iRIC

の

“インポート”→“地理情報”→“河床高”から

riv

ファイルを選択する．rivファイルの形式フォーマットを図２－３－９に示す．

（２）観測断面の編集

現地の横断測量では，調査船の操縦限界により比較的水深の浅い両岸のデータ取得が困難な場合がある．また，充分に水深が確保可能な場所においても，走行中に音波センサーが水面から出て計測値が不連続になることがある．ここで

iRIC

では図２－

３－１０のように右クリックウィンドウから各断面を編集することが可能である．“横断面の表示”を選択すると各測点に対してエラー値の変更が可能で，“左岸（右岸）延長線の追加”を選択すると両岸の不足した測点を新たに追加することができる（図２

－３－１１，図２－３－１２）．また，各断面の測線間隔が広いとき，図２－３－１３のように河川中心線（各河川横断線の中心点をつないだ曲線），左岸線（各河川横断線の左岸端点をつないだ曲線），右岸線（各河川横断線の右岸端点をつないだ曲線）が衛星写真と一致せず，観測データのみでは実河川を再現することが難しい．そこで，

“上流（下流）側に挿入”→“前後との比率（

0.5

）”→“前後の横断面をもとに構成：

内装データ数”を選択することで，既存の観測断面から新しい断面を作成することが可能である．新しく作成された断面に“移動”，“回転”，“左右への伸縮”を行うことで図２－３－１４のように縦断方向に滑らかな地形を再現することができる．

(28)

２５

（３）データ格子作成

データ格子作成は，各横断線のほか，河川中心線，左岸線，右岸線に分割点を設定して，そこに格子点を配置する．格子サイズが

20 m×20 m

以下になるよう，横断方向，縦断方向の分割点を指定した．

iRIC

上では，格子生成環境を作るために，“格子”

→“格子生成アルゴリズムの選択”→“河川測量データから作成”を選択する．

横断方向の分割数は，任意の横断ラインの右クリックウィンドウを開き，“分割点の追加”を選択して設定することができる．例えば最大川幅が

1,000 m

で，20 m格子を作成したい場合，左岸～中点までの距離は

500 m

（

1,000 m

÷

2

）となる．それぞれの区

間を

25

分割（

500 m

÷

20 m

）すれば，

20 m

格子毎に値が作られる．最大川幅を基準に

一括分割を行うため，上流狭窄部では

20 m

以下の格子が出来上がるが，細かい場合に問題は生じない．

縦断方向の分割数は，任意の場所で右クリックし，“分割点の一括設定”→“目標とする分割点間の距離を指定”を選択し，

20 m

に設定する．

横断・縦断の分割点の追加後は図２－３－１５のようになる．最後に，任意の場所で右クリックし，“格子生成”→“作成領域の決定”を選択すると図２－３－１６のように格子を作成することができる．“ファイル”→“エクスポート”→“地理情報”

→“河床高”から編集後の河床断面データが

riv

ファイルとして，“ファイル”→“エクスポート”→“格子”から

XYZ

データが

csv

ファイルとして出力可能である．

（４）等高線・三次元地形作成

２－３－２で海図から得た河口の標高データと２－３－４で

iRIC

から生成された格子データを，等高線・三次元地形作成ソフトウェアである

Surfer

を用いて，等間隔

（20 m）のグリッドに変換することにより，計算地形を作成した．作成された計算地形について，図２－３－１７に

Tanintharyi

川～沖合

50 km

，図２－３－１８に

Tanintharyi

川～河口，図２－３－１９に分岐合流部の河床標高コンターを示す．

(29)

２６

図２－３－９ riv ファイルの形式フォーマット

図２－３－１０ iRIC メイン画面の右クリックウィンドウ

(30)

２７

図２－３－１１編集前の横断面

図２－３－１２編集後の横断面

(31)

２８

図２－３－１３断面追加前の縦断線と既存の観測断面図

図２－３－１４断面追加後の縦断線と新しく作成された断面図

(32)

２９

図２－３－１５ 20 m 毎に分割後の平面図

図２－３－１６ 20 m×20 m の格子

(33)

３０

図２－３－１７河床標高コンター（Tanintharyi 川～沖合 50 km）

420 430 440 450 460 470 480

1350 1360 1370 1380 1390 1400 (km)

(km)

(34)

３１

図２－３－１８河床標高コンター（Tanintharyi 川～河口）

450 455 460 465 470 475 480 485

1360 1365 1370 1375 1380 1385 1390 1395 (km)

(km)

(35)

３２

図２－３－１９河床標高コンター（分岐合流部）

476 478 480 482 484

1358 1360 1362 1364 1366 (km)

(km)

(36)

３３

２－４格子サイズの設定

ここでは，計算地形の格子サイズの設定について記述する．

水平方向については，田井ら（

2010

）は，有明海および八代海で，格子サイズを一辺

10

秒（東西方向：約

250 m，南北方向：約 310 m）として，東西・南北をそれぞれ

約

80

分割している．また天野ら（

2012

）は，川幅が

400

～

500 m

の菊池川河口部で

50 m

格子を採用して，川幅方向を

8～10

分割している．鉛直方向については，梶原ら

（

2005

）は，有明海で平均水深

30 m

まで，格子サイズを

1 m

～

5 m

と変化させている．

また，李ら（

2013

）は，有明海において鉛直方向を

40

層に分割し，格子幅は水深

5 m

までを

25 cm

の等間隔とし，それ以深を不等間隔としている．

Tanintharyi

川の川幅は，河口で

2 km

程度から上流の分岐点の

500 m

程度まで徐々

に細くなる．

Tanintharyi

川の川幅は，河口で

9 km

程度あるが，Thamoke側との合流部

で既に

1 km

程度まで急激に変化し，上流の本川との分岐点の

150 m

30

層の非一様格子とした（図２－４－１１）．

(37)

３４

図２－４－１水平方向の格子サイズ分割（海域）

(38)

３５

図２－４－２水平方向の格子サイズ分割（河口域）

(39)

３６

図２－４－３地形標高図（領域全体）

(40)

３７

図２－４－４地形標高図（河口部）

(41)

３８

図２－４－５地形標高図（Thamoke 川）

図２－４－６地形標高図（Tanintharyi 川下流部）

(42)

３９

図２－４－７地形標高図（Kyaukpya 川下流部）

図２－４－８地形標高図（Kyaukpya 川中流部）

(43)

４０

図２－４－９地形標高図（分岐合流部）

図２－４－１０地形標高図（Tanintharyi 川上流部）

(44)

４１

図２－４－１１鉛直方向の格子サイズ

dz

0.5 m

1.0 m

2.0 m

1,885 m

標高

7.0 m 6.0 m

0.0 m -2.0 m

-11.0 m -15.0 m

-1,900 m

河川域

海域

6.0 m

満潮位

干潮位

(45)

４２

２－５初期・境界条件の設定

3

日

00:00

の

8

日間が検証期間である．

計算領域の初期値として，松村（2017）は塩分の現地調査結果を参考に大潮満潮時の塩分分布を水平方向に与えており，数値計算手法において初期塩分の設定の重要性を示している．しかし，本モデルにおいては検証期間までに充分な助走期間を設けているため，影響は少ないと考えられる．そのため，計算領域の初期塩分は水平・鉛直方向に一様で

30

とした．

以下，２－５－１で下流端，２－５－２で上流端へそれぞれ与えた境界条件について述べる．

２－５－１下流端境界（沖合潮位）

下流端境界は

TPXO Web Service（CEOAS, Oregon State University）より取得できる

【北緯

12.5

°東経

96.2735

°】の潮位データと一定塩分（

30.0

）を鉛直一様に与えた．

境界条件として計算期間の潮位を図２－５－１（乾季），図２－５－２（雨季）に示す．

また，沖側境界に接する計算格子には，水平方向に人工粘性（

10.0 m

²

/s

）を与え，境界をまたいで生じる可能性のある水平循環渦の発生を抑制した．底面摩擦係数は

Cd=0.0026

とした．

(46)

４３

図２－５－１境界潮位データ（乾季）

図２－５－２境界潮位データ（雨季）

検証期間

0 1 2 3 4 5 6

潮位 (m )

2/21 2/24 2/27 3/2 3/5 3/8

検証期間

0 1 2 3 4 5 6

潮位 (m )

8/19 8/22 8/25 8/28 8/31 9/3

(47)

４４２－５－２上流端境界（河川流量）

上流端境界は

Tanintharyi

村（

70 km

）であり，河川流量と塩分

0

を

1

時間間隔で与えた．雨季の河川流量は

3,100 m

³

/s

，乾季は

110 m

³

/s

で一定とした．定流量の設定方法を以下に述べる．

（１）雨季の淡水流量

雨季は，

2019

年

8

月

25

日（小潮）と

9

月

1

日（大潮）に行った分岐合流部の河川流量調査の結果を参考に設定した．流量観測に用いた機材は，

ADCP

（Acosustic Doppler

Current Profiler）の RiverRay ADCP（株式会社ハイドロシステム開発）である．図２

－５－３に示す

ADCP

の赤丸部分から音波が発信される仕組みである．測定距離は

0.4 m~60 m

で測定精度は±0.25%または±2 mm/sである．今回，ADCPで観測された断面

流速分布から流量を算出するために

WinRiverⅡを用いた．WinRiverⅡではアンサンブ

ルごとの航跡直行成分を積分して，流量算出を行うことが可能である．観測では，図 2-5-4 のように金具で固定し調査船を走行させることで横断方向の流速分布を測定した．観測断面は図2-5-5に示す通り，分岐合流部よりも下流の

Tanintharyi

川の横断線

（TA40）と

Kyaukpya

川の横断線（K170）である．この

2

断面に対して，両日とも

7:00

～

18:00

の

30

分毎に合計

23

回の流量観測が行われた．ここで，分岐合流部よりも上

流の流量は

TA40

と

K170

の流量を合計した値と定義する．

図 2-5-6に小潮と大潮の流量観測結果を示す．どちらも周期的に流量が変動することから潮汐の影響を受けていることがわかる．上流の流量は，小潮で約

2,000～3,000 m

³

/s

，大潮では約

1,000

～

5,000 m

³

/s

で変化する．観測値を平均することで，雨季の淡

水流量を

3,100 m

³

/s

で一定と仮定し，計算を行った．

(48)

４５

図２－５－３ ADCP と周辺機器

図２－５－４金具で船に取り付けた ADCP と GPS センサー

(49)

４６

図２－５－５流量観測断面

図２－５－６流量観測結果

TA40

K170

Discharge

476 477 478 479 480 481 482

1360 1361 1362 1363 1364

1359 1365 (km)

(km) TA40

K170

Discharge

0 2000 4000

6000 8月25日（小潮） K170

TA40 Total

河川流量 (m

3

/s )

6:00 9:00 12:00 15:00 18:00

0 2000 4000

6000 9 月 1 日（大潮）

K170 TA40 Total 河川流量 (m

3

/s )

6:00 9:00 12:00 15:00 18:00

(50)

４７

（２）乾季の淡水流量

乾季は，流量観測が未実施であるため，雨量から簡易的に淡水流量を推定した．雨量データは，

Department of Meteorology and Hydrology, Myanmar

（

2019

，

web

）の月間降雨量を使用した．図２－５－７と図２－５－８に源流の

Dawei

市と河口の

Myeik

市の月間降雨量を示す．検証期間の総降雨量は（月間降雨量）×（検証期間の日数）÷

（対象月の日数）の和から求められる．例えば，2月

28

日～3月

7

日における総降雨量

ここで，本研究では流域面積

A

を

17,000 km

²，流出率

R

を

0.7

とした．以上より，得られた乾季の淡水流量

110 m

³

/s

を数値計算に使用する．

ここで，本モデルでは初期条件として領域の塩分を

30

で一定としている．雨季は淡

水流量が

3,100 m

³

/s

であるため，助走期間内に河道内の塩分がフラッシュされるが，

乾季の淡水流量を計算初期から

110 m

³

/s

に設定すると，河道内の塩分を流出しきれずに再現性の低いモデルとなってしまう．そのため，乾季の計算ケースでは，便宜上最初の

48

時間の流量を雨季と同じ値（

3,100 m

³

/s

）として検証期間までに実際の塩水遡上現象を再現できるように工夫した．

(51)

４８

図２－５－７ Dawei 市の月間降水量

図２－５－８ Myeik 市の月間降水量

0 300 600 900 1200 1500

月間降水量 ( m m )

1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月

0 300 600 900 1200 1500

月間降水量 ( m m )

1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月

(52)

４９

２－６精度検証用データの取得

ここでは，計算結果の精度検証に必要なデータの取得方法について述べる．以下，

２－６－１で水位データ，２－６－２で塩分データについて取得方法を示す．

２－６－１水位データ

Tanintharyi

川感潮域では，潮位変動が最大

6 m

にもなり，

1

時間の水面変動は大き

い．日本では国土交通省が河口の水位データを提供しているが，Myanmarでは公式なデータを得ることができない．そこで別途，

Mergui, Myanmar Tide Chart

（

2019

，

web

）より取得できる満潮・干潮の予測潮位を，pythonのプログラムで

3

次スプライン補間することで

1

分毎の水位データへ変換した（図２－６－１）．観測時の水位を図２－

Tanintharyi

川，

Kyaukpya

川，

Thamoke

川にて多項目水質計（

JFE

アドバンテック社製，

AAQ119

，図２－６－４）を用いて水質の鉛直分布を計測した．

移動観測では，作業船に

D-GPS

と多目的水質計（

JFE

AAQ1183

）を搭載し，設定した各観測点において塩分の鉛直分布を計測した．多項目水質計の諸元を表 1に示す．観測可能項目は，深度（

m

），水温（℃），塩分，クロロフィル（

ppb

），

濁度（

FTU

），溶存酸素（

DO

；

mg/L

）である．同時性の確保の観点から，全地点の観測を

1

時間以内に終了させることが望ましいが，現地では観測船が

1

艘のみで，三河

川のべ

120 km

と広大であるため，時速約

50 km

で移動時間

2.5

時間と，

1

地点あたり

約

1

分間で観測し，乾季で

27

地点（図２－６－５），雨季

22

地点（図２－６－６）

の測定時間を含めて概ね

3

時間以内に完了させた．

(53)

５０

図２－６－１河口の予測潮位（2019 年）

図２－６－２河口の予測潮位（乾季）

図２－６－３河口の予測潮位（雨季）

1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月

：乾季の現地観測，：雨季の現地観測

-1 0 1 2 3 4 5 6 7

水位 ( m )

-1 0 1 2 3 4 5 6 7

2/28 3/1 3/2 3/3 3/4 3/5 3/6 3/7 3/8

水位

(m )

-1 0 1 2 3 4 5 6 7

8/25 8/26 8/27 8/28 8/29 8/30 8/31 9/1 9/2 9/3

水位

(m )

(54)

５１

図２－６－４多目的水質計（

JFE

AAQ1183

）

表 1 多項目水質計の諸元

測定項目タイプ測定レンジ分解能精度

深度半導体圧力センサー　0~100 m 0.002 ±0.3%FS

水温サーミスター　-3~45℃ 0.001℃ ±0.01℃

電気伝導度電極式　0.5~70 mS/cm 0.001 mS/cm ±0.01 mS/cm

塩分実用塩分式 2~42 　(0～2) 0.001 -

クロロフィル蛍光測定 0~400 ppb

（ウラニン基準） 0.01 ppb ±1 %FS 濁度赤外線後方錯乱式（LED） 0~1,000 FTU

（ホルマジン基準） 0.03 FTU ±0.3 FTU or ±2 %

DO 燐光式 0~200 %

（0~20 mg/L）

0.01 %

（0.001 mg/L）

±2 %FS

（±0.4 mg/L）

(55)

５２

図２－６－５水質観測地点（乾季，2019 年 3 月）

450 460 470 480

1360 1370 1380 1390

(km) (km)

Myeik

Thamoke

Kyaukpya

Tanintharyi 0 km

10 km

20 km

30 km 40 km

10 km 20 km

0 km

10 km

20 km K000

K010

K050

K070

K100

K130

K170 30 km TA00

TA10

TA20

TA30

TA40 T20

T40

T60

(56)

５３

図２－６－６水質観測地点（雨季，2019 年 8 月）

450 460 470 480

1360 1370 1380 1390

(km) (km)

Myeik

Thamoke

Kyaukpya

Tanintharyi 0 km

10 km

20 km

30 km 40 km

10 km 20 km

0 km

10 km

20 km K000

K010

K050

K070

K100

K130

K170 30 km TA00

TA10

TA20

TA30

TA40 T20

T40

T60

(57)

５４

第３章三次元シミュレーションの精度検証

ここでは，本モデルの計算結果を検証用データと比較し，その精度について検討した．乾季と雨季のそれぞれにおいて，３－１で水位，３－２で塩分の比較を行った結果を示す．

３－１水位の計算結果

水位については，

TPXO

（

2019

，

web

）より沖合

250 km

（開境界）の予測潮位を，

Mergui, Myanmar Tide Chart

（

2019

，

web

）より河口の予測潮位を取得した．はじめに，

地点ごとの水位変動の違いを捉えるために，図３－１－１～図３－１－３に乾季，

図３－１－４～図３－１－６に雨季の予測潮位を示す．両地点の水位変動は乾季・

雨季を通して正弦波に近く，波形は左右対称であるが，振幅と位相が異なる．沖合

250 km

の振幅は

0.5～2.0 m

で増減するが，河口の振幅は無数の島などの地形的な影響で

最大

6.0 m

まで増幅する．雨季の位相は，小潮で

0.5

時間，大潮で

1.0

時間の差がある

一方で，乾季は小潮で

1.5

時間，大潮で

2.0

時間の差が生じる．このように海域と河口では水位変動の振幅と位相が異なることがわかる．

図３－１－７では，乾季の河口水位の計算結果を予測潮位と比較した．9 日間（2 月

27

日～3月

7

日）の平均絶対誤差を算出すると，

0.24 m

となった．これは

Tanintharyi

川河口の干満差が

6 m

あることを考えると許容値といえる．

図３－１－８では，雨季の河口水位の計算結果を予測潮位と比較した．小潮では振幅及び位相を良好に再現しているが，長潮から大潮にかけて干潮水位が予測潮位と一致しない結果となった．ここで，予測潮位は天体の引力により発生する起潮力（潮汐力）から計算されて求められているため，淡水流量の影響による水位変動を考慮していない．また，潮汐流に比べて淡水流量が河口の混合作用に大きく影響を与える場合，

塩水と淡水の境界面に鉛直循環流が発生し，塩水が淡水を押し上げるような流動が生じることがある．これは，相対的に河口の水位が低下する下げ潮から干潮にかけて，

淡水流量と鉛直循環流によって発生した可能性がある．この現象を解明するため，追加の検証を行った．

一つ目は，計算モデルにおける上流端境界の塩分を

30

に変更し，淡水の代わりに塩水を流入させることで，領域全体の塩分を一様として水位の検証を行うものである．

図３－１－９に計算結果と予測潮位を示す．図３－１－８において干潮水位と予測

(58)

５５

潮位の誤差は最大で

1 m

であったのに対し，図３－１－９では大潮の干潮水位が良好に表現できている．よって，河口で淡水が塩水と混合することで鉛直循環流が発生し，干潮水位が予測潮位よりも大きくなる現象が生じる可能性を示唆した．

また，図３－１－９から満潮時の位相が予測潮位と一致するのに対して，干潮時の位相において約

1

時間のラグタイムが生じることがわかる．この位相差について二つ目の検証として，実際の現場で雨季・大潮の水位観測を行った．今回，河口付近に水位計を設置することが地理的に不可能であったため，長さ

5 m

の長尺を用いて，

1

時間ごとの水位を計測し，予測潮位と比較した．図３－１－１０に水位観測の位置図を示す．図３－１－１１と図３－１－１２のように観測は

K030

に架かる橋の右岸から

2

番目の橋台で行われた．

2019

年

6

月

4

日に行われた

13

時間分の水位観測の結果を図 3-1-13に示す．実測値は下げ潮から干潮にかけて予測潮位よりも約

1

時間遅れ，

干潮水位が下がりにくいことが分かった．

(59)

５６

図３－１－１各地点の予測潮位（乾季）

図３－１－２小潮の予測潮位（乾季）

図３－１－３大潮の予測潮位（乾季）

0 2 4 6

水位 (m )

2/27 3/2 3/5 3/8

沖合 250 km 河口

0 2 4 6

水位 (m )

0:00 6:00 12:00 18:00

沖合 250 km 河口

0:00

3月1日 3月2日

1.5 hr 1.5 hr

2.0 hr

0 2 4 6

水位 (m )

0:00 6:00 12:00 18:00

沖合250 km 河口

0:00

3

月

7

日

3

月

8

日

(60)

５７

図３－１－４各地点の予測潮位（雨季）

図３－１－５小潮の予測潮位（雨季）

図３－１－６大潮の予測潮位（雨季）

0 2 4 6

水位 (m )

8/25 8/28 8/31 9/3

沖合 250 km 河口

0.5 hr 0.5 hr

0 2 4 6

水位 (m )

0:00 6:00 12:00 18:00

沖合250 km 河口

0:00

8

月

26

日

8

月

27

日

1.0 hr

0 2 4 6

水位 (m )

0:00 6:00 12:00 18:00

沖合250 km 河口

0:00

9月2日 9月3日

(61)

５８

図３－１－７河口水位の計算結果と予測潮位の比較（乾季）

図３－１－８河口水位の計算結果と予測潮位の比較（雨季）

図３－１－９水位の追加検証（雨季）

0 2 4 6

水位 (m )

2/27 3/2 3/5 3/8

計算値予測潮位

0 2 4 6

水位 (m )

8/25 8/28 8/31 9/3

計算値予測潮位

0 2 4 6

水位 (m )

8/25 8/28 8/31 9/3

計算値（塩分一様）予測潮位

(62)

５９

図３－１－１０予測潮位と観測地点の位置図

図３－１－１１ K030 に架かる橋

450 460 470 480

1360 1370 1380 1390

(km) (km)

Myeik K000

4.5 4.6 4.7 4.8

K030 K000：

予測潮位

K030：実測値

(63)

６０

図３－１－１２水位観測の様子

図３－１－１３予測潮位と観測結果の比較

0 2 4 6

水位 (m )

0:00 6:00 12:00 18:00 0:00

6

月

4

日

季節変動特性に関する三次元シミュレーション解析

2019 年度 修 士 論 文

Tanintharyi 川河口域における塩水遡上の