九州大学学術情報リポジトリ

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Kyushu University Institutional Repository

混住化が進行する農業流域圏を対象とした栄養塩負荷流出解析に関する研究

井芹, 晴香

九州大学大学院生物資源環境科学府環境農学専攻

https://doi.org/10.15017/26650

出版情報：Kyushu University, 2012, 博士（農学）, 課程博士バージョン：

権利関係：

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混住化が進行する農業流域圏を対象とした栄養塩負荷流出解析に関する研究

井芹晴香

2013

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第 1 章緒論 1

第 2 章大規模流域を対象とした分布型窒素・リン負荷

流出モデルの構築 7

2 . 1 序論 7

2 . 2 筑後川流域の概要 8

2 . 3 筑後川流域圏データベースの構築 9

2 . 3 . 1 河川数値情報を用いた河川網のデータベース化 11

2 . 3 . 2 土地利用 1 5

2 . 3 . 3 各種観測地点およびダム，下水処理場 1 7

2 . 3 . 4 各種統計データ 1 9

2 . 4 分布型窒素・リン負荷流出モデルの構築 2 5

2 . 4 . 1 水循環サブモデルの基礎式 2 7

2 . 4 . 2 窒素・リン負荷流出サブモデルの基礎式 3 1

2 . 5 検証データ，入力データおよびパラメータの設定 4 1

2 . 6 排出負荷削減対策を想定したシナリオ分析 4 4

2 . 7 再現結果 4 5

2 . 8 シナリオ分析結果 4 7

2 . 9 結論 4 9

第 3 章精緻な流出解析を目的とした分布型窒素・リン

負荷流出モデルの小規模流域への適用 5 1

3 . 1 序論 5 1

3 . 2 瑞梅寺川流域の概要 5 2

3 . 3 瑞梅寺川流域圏データベースの構築 5 4

3 . 3 . 1 河川網のデータベース化 5 6

3 . 3 . 2 土地利用 5 9

3 . 3 . 3 各種統計データ 6 0 3 . 3 . 4 営農状況のデータベース化 6 3

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3 . 3 . 5 気象データおよび水文データ 6 6 3 . 3 . 6 水質モニタリングの概要 6 8

3 . 4 分布型窒素・リン負荷流出モデルの適用 7 2

3 . 4 . 1 モデル全体の変更点 7 2 3 . 4 . 2 水循環サブモデルにおける変更点 7 3 3 . 4 . 3 窒素・リン負荷流出サブモデルにおける

変更点 7 3

3 . 5 検証データ，入力データおよびパラメータの設定 7 4 3 . 6 排出負荷削減対策や営農形態の変化に関する

シナリオ分析 7 7

3 . 7 再現結果 7 8

3 . 8 シナリオ分析結果 8 2

3 . 9 結論 8 5

第 4 章総括 8 7

謝辞 9 0

変数記号一覧 9 1

参考文献 9 6

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1 第 1 章緒論

河川は，流域内において豊かな自然環境および生態系を形成し，生活用水・産業用水などの水資源や水産資源を提供することで，古くから我々の生活・社会基盤の重要な構成要素の一つとして，その役割を果たしてきた．しかし，近年，都市化・混住化が急速に進行する農業流域（混住化流域）では，人間活動の活発化により，水循環および物質循環過程が著しく変化している．さらに，都市化・混住化に伴う人為的な栄養塩負荷の過剰排出により，水域の富栄養化が進行しており，それによる水環境の悪化が深刻化している（和田・三浦，1 9 9 1；鬼倉ら，2 0 0 6）．これに対し，排出負荷削減に向けて，工場や下水処理場などの点源負荷対策は進んでいるが，農地や都市域といった土地利用に起因する面源負荷への対策はほとんどとられておらず，依然として水質悪化は改善されていない（吉田・藤原，

2 0 0 1）．また，水田における代掻き後の濁水流出や肥料の過剰投入，

畜舎排水の流出など，農業地域が流域水環境に影響を与えていることも明らかになっている（武田ら，1 9 9 1；近藤ら，1 9 9 2；長澤ら，

1 9 9 7）．しかし一方で，農業地域は洪水調節機能や地下水涵養機能，

自然浄化機能などの多面的機能を有していることから，都市化・混住化が急速に進行している現在，流域水環境に対するこれらの多面的機能を評価することが重要となっている（田淵・高村，1 9 8 5）．以上のことから，混住化流域の水環境保全に取り組むにあたって，流域全体の水循環系および物質循環系を対象とした栄養塩負荷発生源の特定ならびに流出過程の解明が急務となっており，あわせて，農業地域が有する多面的機能や各種栄養塩負荷削減対策に関する影響評価を実施し，適切な流域管理手法を提言することが求められている（白谷ら，1 9 9 8；増本，1 9 9 8；黒田ら，2 0 0 9）．

そこで，流域評価手法の一つとして，流域内の水文素過程を統合し，水循環・物質循環過程を再現および予測する流出モデルが注目されている．このような水循環・物質循環シミュレーションモデルを用いることで，流域水環境の動向に関する将来予測やシナリオ評

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価，さらには，水環境の保全・改善に向けた流域対策の定量的評価が可能となる．特に，数ある流出モデルの中でも，分布型流出モデルは，流域の任意の地点で水量および汚濁負荷量などを推定でき，またそれらの物理過程，生物化学的過程に基づく追跡が可能であるため，流域内の人間活動や自然条件の変化などの時間的・空間的な分布特性を計算に反映できるという点で，流域水環境の評価手法として重要視されている．

ところで，流出モデルによる流域評価を実施するにあたり，流域の特性を明確に把握し，可能な限り精確なデータベースを作成することが望まれる．しかしそれには，地形，地質，植生，土地利用に関する情報だけではなく，気温や降水量といった気象データ，各種産業や人口分布といった統計データに至るまで，膨大かつ多種多様な流域情報が必要である（山路・石塚，1 9 9 5；松浦ら，2 0 0 1）．これらの情報は，それぞれの目的に応じて諸機関により調査されデータベース化されているが，それらの形式は衛星画像から主題図，台帳などに至るまで様々である．また，スケールや調査単位，精度も異なるため，これらのデータを統一的に扱うことは難しい．

以上のような問題に対し，近年では，空間統合ツールとして地理情報システム（G e o g r a p h i c I n f o r m a t i o n S y s t e m，以下，G I S）技術が注目されている．G I S とは，地理的位置を手がかりに，位置に関する情報を持ったデータ（空間データ）を総合的に管理・加工し，視覚的に表示することで高度な分析や迅速な判断を可能にする技術である（国土交通省，2 0 0 7）．G I S 技術を活用することで，全国レベルの地理情報をデジタル入力として容易に利用することが可能となった．また，標高や土地利用をはじめとする流域情報の統合ならび特徴抽出が容易に行えるようになった．その空間統合ツールとしての有用性から G I S は様々な分野で注目されており，同時に，地理空間情報をはじめとして，様々な情報の G I S データベース化が積極的に取り組まれている．流出解析を行ううえで，対象流域のデータベースを作成する際に G I S 技術を援用することにより，スケールが非常に大きい流域でも，地理空間情報の分布特性を精確に反映させる分

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布型流出モデルの構築が容易となった．

以上の背景より，近年では，多様な河川流域を対象に，G I S を援用した高精度な分布型流出モデルの開発が積極的に行われている．例えば，統合流域管理の先進国であるアメリカでは，大学や研究機関によって様々な流域管理モデルが開発され，具体的な行政施策への適用が進んでいる．これらのモデルは，オープンソースでもあることから国際的に認知され，多くの研究で活用されている．代表的なものとして，S WAT（S o i l a n d Wa t e r A s s e s s m e n t To o l；A r n o l d e t a l. ,

1 9 9 8）が挙げられる．このモデルは，土地利用形態によって異なる

流出状況や，流域の B M P s（B e s t M a n a g e m e n t P r a c t i c e s）の影響評価を可能とするために，農業関連のデータベースが重視されている準分布型水文水質モデルである．また，S WAT は G I S のエクステンションとして機能するため，多くの研究で適用されている（例えば， Wu a n d J o h n s t o n . , 2 0 0 7；Tu p p a d e t a l. , 2 0 1 0；L a m e t a l. , 2 0 11）．その他にも，多様な土地利用形態を対象とした分布型の物理モデルであり，流出流量をはじめ浮遊物質（S S）や有機物，無機物などの汚濁負荷を任意地点で推測できる H S P F （ H y d r o l o g i c a l S i m u l a t i o n P r o g r a m - F o r t r a n；J o h a n s o n e t a l. , 1 9 8 0；J e o n e t a l .，2 0 0 7；C h o i a n d D e a l , 2 0 0 8）や，農業流域に特化した A G N P S（A G r i c u l t u r a l N o n - P o i n t S o u r c e P o l l u t i o n M o d e l；Yo u n g e t a l. , 1 9 8 9；H a r e g e w e y n a n d Yo h a n n e s , 2 0 0 3； P e a s e e t a l. , 2 0 1 0），都市域における雨水流出解析を目的とした S W M M（S t o r m Wa t e r M a n a g e m e n t M o d e l；H u b e r a n d D i c k i n s o n , 1 9 8 8； P e t e r s o n a n d Wi c k s , 2 0 0 6；J a n g e t a l. , 2 0 0 7）など，多くのモデルが開発され，行政レベルでの流域管理施策の評価に適用されている．一方，日本国内における水循環・物質循環シミュレーションの研究例として，まず，管谷（2 0 0 6）の下水研モデル（W S D m o d e l； Wa s t e w a t e r S y s t e m D i v i s i o n m o d e l）が挙げられる．これは，集中型モデルである土研モデル（渡辺ら，1 9 9 8）を分布型モデルに改良したものであり，複雑な下水道暗渠システムを考慮したうえで，雨水・汚濁負荷流出の非定常追跡計算を行うものである．このモデルは，合流式下水道計画を策定する際の雨天時下水の特性把握や対策の定

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量的評価に活用されている．また，農業流域を対象とした流出モデルには，水循環モデルとして谷口ら（2 0 0 9 a，2 0 0 9 b，2 0 0 9 c）のモンスーンアジア地域に固有の様々な水田水利用を考慮した分布型水循環モデルが挙げられる．このモデルでは，水田の種類や降水に応じて変動する水田作付状況を推定する作付時期・作付面積推定モデルや，水利用・水管理を評価する水田水利用モデルが提案されており，乾季・雨季といったモンスーンアジア特有の気候や灌漑形態のモデル化および影響評価に活用することが可能である．また，窒素負荷の長期流出シミュレーションを目的とした土地利用別水質タンクモデル（中曽根ら，2 0 0 0；加藤ら，2 0 0 3）が挙げられる．同モデルは，霞ヶ浦流域を対象に窒素負荷対策案として，堆肥のリサイクルを想定した物質循環に関するシナリオ評価に関する研究（加藤ら，2 0 0 4）や，人工湿地の自浄作用の定量的評価に関する研究（K a t o e t a l. , 2 0 0 5）で使われている．さらに，面源として農地に重点をおいて，水田での灌漑に係る農業水利や水田湛水時の物質変化過程の影響解析を目的とした分布型水文水質モデル（宗像ら，2 0 0 6）が提案されている．また，複数の土地利用形態を含む広域河川流域を対象とした栄養塩負荷量および濃度の動態を再現できる流出モデルとして，吉村・竹内（2 0 0 7）は，水循環モデルである Y H y M（U n i v e r s i t y o f Ya m a n a s h i d i s t r i b u t e d H y d r o l o g i c a l M o d e l；Ta k e u c h i e t a l. , 1 9 9 9；S h r e s t h a e t a l. ,

2 0 0 7）に水質モデルを統合させた分布型流出モデルを構築している．

これに関しては，H S P F や A G N P S などの従来の流出モデルでは，独自の入力データを流域ごとに収集する必要がある点で，データ寡少流域への適用が困難であったのに対し，このモデルでは全球スケールのデータをモデルの入力データとして利用できるので，メコン川流域などデータ寡少流域における栄養塩流出解析が可能である（吉村・竹内，2 0 0 7；Yo s h i m u r a e t a l. , 2 0 0 9）．

以上のように，多様な河川流域を対象に，様々な流出モデルが国内で開発されているが，その多くが下水道流域や農業流域など，ある特定の土地利用を占める流域を対象としているものが多い．多様な土地利用形態を有し，さらにそれらが急速に変遷する混住化流域

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を対象とする場合，前述のモデルでは精緻な流出解析が困難であると考えられる．また，Y H y M を適用した栄養塩流出モデルは複数の土地利用形態を考慮した流出解析が可能であるが，入力データに全球データを用いているため，特に混住化流域における主要な負荷発生源である農地について，灌漑用水や施肥などの営農状況を詳細にモデル化できない．一方，S WAT や H S P F は混住化流域への適用を目的として開発されており，国内の流域への適用が進められている

（たとえば，佐藤ら，2 0 0 2；佐藤ら，2 0 0 9；J i a n g e t a l ., 2 0 11；S o m u r a e t a l. , 2 0 1 2）が，気象条件や土地利用形態，水稲栽培に代表される営農形態など，東アジア・東南アジア独特の流域環境がアメリカのそれらとは大きく異なるため，日本をはじめ東アジア・東南アジアの流域への適用は難しく，多くの課題が残されている（白谷ら，1 9 9 8）．

以上の理由から，東アジア・東南アジア独特の流域環境を有し，農地から都市まで多様な土地利用形態を含む混住化流域を対象とし，そのなかでも農地を含む主要な負荷発生源を精密にモデル化したうえで，それらの影響評価が可能な分布型流出モデルの開発が求められている．

そこで，本研究では，都市化・混住化が進行する農業流域の水環境保全・改善に資することを目的として，G I S を援用した分布型窒素・リン負荷流出モデルの構築，ならびに，同モデルを用いた窒素・リン負荷流出解析およびシナリオ分析を行った．対象流域は，九州北部地方に位置する一級河川の筑後川流域と，福岡県福岡市西部および糸島市東部に位置する二級河川の瑞梅寺川流域である．これらは，流域規模が全く異なることに加えて，九州地方もしくは福岡県を代表する農業地帯を有するとともに，近年急速に都市化・混住化が進行しているという共通した特徴をもつ．これらの流域を対象に，流域規模に応じて流域情報を適宜選択することで，高精度な流出モデルを構築した．そして，水量および窒素・リンの流出過程の解明および予測を行うと共に，流域水環境の保全・改善に向けた適切な流域管理手法の提言に資するため，様々な排出負荷削減対策や，今後起こり得る土地利用形態の変化を考慮した将来シナリオを想定し，

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それらが流域水環境に与える影響の定量的評価を実施した．本章の構成は以下の通りである．

第 2 章では，筑後川流域を対象とした分布型窒素・リン負荷流出モデルの構築について詳説する．まず，モデルの再現性および予測精度の向上に向けて，G I S 技術を用いた対象流域の流域圏データベースの構築について述べる．流域圏データベースとは，多様な流域情報をモデルの入力データとしてメッシュ単位にまとめたものである．次に，分布型窒素・リン負荷流出モデルについて詳説し，再現計算による同モデルの妥当性について検討する．なお，流出解析の対象は，水量ならびに全窒素（T N），全リン（T P）である．つづいて，同モデルの有用性を示すため，様々な排出負荷削減対策を想定したシナリオ分析を実施し，それぞれの効果の定量的評価を行う．第 3 章では，同モデルの汎用性ならびに予測精度の向上を目的として，二級河川である瑞梅寺川流域を対象として，より精緻な流域圏データベースの構築，ならびに同モデルの対象流域への適用について詳説する．まず，筑後川流域では流域規模が大きいがゆえに考慮することが困難であったより詳細な流域情報を収集し，それらのデータベース化を行う．つづいて，構築した流域圏データベースを基に，同モデルを瑞梅寺川流域へ適用し，再現計算を通じて同モデルの妥当性について検討する．そして，同モデルによる解析結果より，対象流域の窒素・リン負荷排出の現状を把握した．それらを基に将来的に実施され得る排出負荷削減対策や営農形態の変化に関するシナリオを想定し，それぞれのシナリオにおける窒素・リン負荷流出の定量的評価を行う．

最後に第 4 章で，研究成果の総括を行う．

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第 2 章大規模流域を対象とした分布型窒素・リン負荷流出モデルの構築

2 . 1 序論

筑後川流域は九州地方最大の一級河川であり，上流域には自然豊かな山岳地帯が，中・下流域には日本有数の穀倉地帯が分布している．その一方で，流域内各所に主要都市が分布しており，近年急速に都市化・混住化が進行している．このように流域規模が非常に大きく，土地利用形態が多様かつ複雑である流域において流域管理対策を実施するに当たり，流域評価手法の一つとして分布型流出モデルによる流出解析は非常に有効な手法といえる．

そこで，本章では，大規模流域として筑後川流域を対象に，水量ならびに窒素・リンの流れを追跡する分布型窒素・リン負荷流出モデルの構築を目指した．まず，国土数値情報をはじめ，多様な地理情報ならびに統計情報など，対象流域の流出解析の際に入力データとして必要となる流域情報を収集した．そして，収集した流域情報

を G I S により統合し，流域圏データベースを構築した．次に，窒素・

リン負荷流出を 1 k m メッシュ単位で追跡する分布型窒素・リン負荷流出モデルを構築し，流域圏データベースを基に，対象流域の窒素・リン負荷流出解析を行った．なお，解析対象は水量および T N，T P とした．

つづいて，構築したモデルの有用性を示すため，様々な排出負荷削減対策を想定したシナリオ分析を実施した．想定したシナリオは以下のとおりである．すなわち，混住化流域において主要な人為的排出負荷である畜舎排水および生活系排水を対象とした排出負荷削減対策，ならびに水田の水質浄化機能を利用した負荷削減対策である．これらの対策シナリオに対して，モデルによる窒素・リン負荷流出解析を実施し，それぞれの対策の効果を定量的に評価した．

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2 . 2 筑後川流域の概要

F i g . 2 - 1 に示す筑後川流域は，熊本県阿蘇郡瀬の本高原を源流とし，

熊本県，大分県，佐賀県，福岡県の 4 つの県にまたがる九州地方最大の一級河川である．流域面積約 2 , 8 6 0 k m²，幹川流路延長約 1 4 3 k m であり，古くから九州北部における社会・経済・文化活動の基盤となっている．対象流域の土地利用を F i g . 2 - 2 に示す．上流域では主に森林が占め，中・下流域には肥沃な穀倉地帯で有名な筑紫平野が広がっている．その一方で，久留米市や佐賀市などの主要都市も流域内に位置しており，近年，都市化・混住化が急速に進行している．筑後川流域の気候は，上流部は山地型，下流部は内陸型気候区に属し，年平均気温は 1 5～1 6℃ ，年平均降水量は約 2 , 0 5 0 m m であり，その約 6 割は 6 月～9 月の梅雨期および台風期に集中している（国土交通省，2 0 0 6）．

筑後川流域では，混住化に伴い，下水道の整備や工場排水の水質改善といった対策がとられているため，河川の水質は良好な状態で維持されているが，筑後川に流入している河川のうち，下水道や農村集落排水処理施設が整備されていない地域を流下するものには，

F i g . 2 - 1 筑後川流域の衛星画像

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依然として水質汚濁がみられる．また，河口にあたる有明海は豊かな干潟を有し，海苔養殖および二枚貝類漁業などが盛んな海域であるが，陸域からの過剰な栄養塩負荷による水質変化の影響が懸念されている．しかしその一方で，海苔漁場での栄養塩不足による海苔の色落ちなど有明海の貧栄養化も問題視されていること（首藤ら，

2 0 0 9）から，筑後川流域では流域内外の栄養塩負荷を適正量に保つ

ための総合的な流域管理が求められている．本章では，感潮域上流端に位置する筑後大堰より上流側の流域（F i g . 2 - 1 参照．面積約 2 , 3 0 0 k m²）を解析対象とした．

2 . 3 筑後川流域圏データベースの構築

本研究の流出解析のために収集したデータを Ta b l e 2 - 1 に示す．本章では，国土地理院発行の国土数値情報などをはじめとして，様々

な地理情報および統計情報を基に，A r c G I S v e r. 9 . 2（E S R I 社）を用いて対象流域の流域圏データベースを構築した．ここでは，基盤メ

F i g . 2 - 2 土地利用分布（国土数値情報土地利用 3 次細分メッシュ）

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Table 2-1 使用データ一覧

使用データ対象年度入手先備考

流域数値

（国土数値）

標高 1977 国土交通省国土地理院

国土数値情報ダウンロードサービス

3次メッシュ土地利用 1997 3次メッシュ

行政区画 2003 -

河川数値情報 * -

河川水文ダム放水量（松原,下筌） 2005 国土交通省ダム諸量データベース日観測値ダム放水量（寺内,江川） 2005 水資源機構筑後川下流総合管理所日観測値ダム放水量（合所） 2005 福岡県朝倉農林事務所合所ダム管理出張所日観測値取水量（筑後,佐賀,福岡導水） 2005 水資源機構筑後川下流総合管理所日観測値筑後大堰直下流量 2005 水資源機構筑後川下流総合管理所時間観測値

水質 TN, TP, COD観測結果 2005 福岡県南水道企業団 - 水資源機構筑後大堰管理所

福岡地区水道企業団

久留米市企業局浄化管理センター佐賀東部水道企業団

国土交通省筑後川河川事務所

気象降水量 2005 気象庁アメダス観測値時間観測値

気温 2005 月平均値

原単位点源・面源原単位 2005 社団法人日本下水道協会 -

浄化槽し尿処理状況調査結果 2005 環境省廃棄物処理技術情報市町村別

下水処理場下水道統計 2005 社団法人日本下水道協会年平均値

各種統計工業統計調査 2005 総務省統計局政府統計の総合窓口市町村別

商業統計調査 2005 市町村別

国勢調査人口総数 2005 3次メッシュ

事業所・企業統計調査 2006 3次メッシュ

畜産統計調査 2005 農林水産省農林水産統計情報総合データベース市町村別

*後掲のTable 2-2参照

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ッシュのサイズを，国土数値情報の 3 次メッシュ（約 1 k m 四方のメッシュ，緯度方向に 3 0 秒，経度方向に 4 5 秒）に合わせて 1 k m とした．以下に，データベース構築の手順を示す．なお，国土数値情報に関しては，統一フォーマットのデータと J P G I S 準拠データの 2 種類が提供されている．これらのうち，前者のデータに関しては現在の G I S のデータ形式とは異なるため，そのままでは A r c G I S 上では使用できない．したがって，本章では，国土数値情報変換ツール v e r. 6 . 0 0 C（エクシード社）により，データの変換を行った．

2 . 3 . 1 河川数値情報を用いた河川網のデータベース化

従来の研究では，流域界や河道の位置，流下方向は標高データから推定されることが多い（例えば，陸ら，1 9 8 9；境ら，1 9 9 5；A b d u l l a h i e t a l. , 2 0 0 2）．しかし，低平農地では標高差が小さいため，この手法によりモデル上に設定した河川網の情報は，実際のそれとは異なる場合が多い．本研究では，可能な限り精確に河川をモデル化するため，国土数値情報のうち，Ta b l e 2 - 2 に示す河川数値情報を用いてデータベース化を行った．データベース化の手順を F i g . 2 - 3 のフローチャートに示す．

( 1 ) 河川流路・河川境界メッシュの抽出

河川数値情報のうち，河川台帳には全国規模の水域および河川コードが収められている．この中から対象流域の水域系コードを使って，対象流域の流路データおよび流域・非集水域メッシュデータを抽出した．

Ta b l e 2 - 2 使用した河川数値情報

データ作成年度形式

河川台帳 1 9 7 7 表

単位流域台帳 1 9 7 7 表

流域・非集水域 1 9 7 7 3 次メッシュ

流路 2 0 0 6 ライン

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( 2 ) 河川を含むメッシュの流下方向の決定

( 1 )で抽出した流路データと流域非集水域メッシュデータを比較

し，メッシュ内の河道の有無を決定した．そして，支川の接続関係が記載されている単位流域台帳を参考に，河道の流下方向を周囲 4 方向から決定した．

( 3 ) 河川を含まないメッシュの流下方向の決定

河川を含まないメッシュに関しては，F i g . 2 - 4 に示す 3 次メッシュ標高データより，周囲 4 方向のメッシュに対する斜面勾配を算出し，最大値をとる方向を流下方向とした．ただし，標高データには，標高値が周囲 4 方向のメッシュのいずれの値より小さい箇所（窪地）がみられた．窪地が存在すると，流出解析の際にそこでオーバーフローが生じてしまう．そこで，窪地を除去するために，以下のように窪地に該当するメッシュの標高値の修正を行った．すなわち，周囲 4 方向のメッシュの中から最小値を求め，それをわずかに増加させた値を，窪地のメッシュの標高値とした．なお，流域内には複数

F i g . 2 - 3 河川情報のデータベース化

流域界，河川流路，標高

河川を含む

流下方向を決定流下方向を決定

河川流路データを基に

窪地の有無窪地除去

集水面積，斜面勾配，河道幅

標高データを基に

なし

あり

＜流域情報の抽出＞

＜算出＞

メッシュ

河川を含まないメッシュ

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の窪地が存在したが，窪地除去を施すごとに，流下方向の追跡をやり直した．手順( 2 )，( 3 )で決定した対象流域内の流下方向を F i g . 2 - 5 に，それにより算出した集水面積を F i g . 2 - 6 に示す．集水面積が特に大きいメッシュと河川流路の位置がほぼ一致している点から，正確に河川網の情報を設定できたことが確認できる．

( 4 ) 流路長・河川幅の設定

各メッシュの河川流路長については，メッシュ幅である 1 k m を与えた．また，河道幅 Br i v e r（m）については，式( 2 . 1 )で示されるレジューム理論（砂田・長谷川，1 9 9 4）より，各メッシュの集水面積から算出した．

cAm

B_river  _sum ( 2 . 1 )

ここで，A_{s u m}：各メッシュの集水面積（m²），c，m：定数である．な お，c および m に関しては，G o o g l e E a r t h を用いて対象流域内の約 5 0 箇所の地点において測定した河道幅と，それらの測定地点を含むメッシュの集水面積より，F i g . 2 - 7 に示すように近似的に決定した．

F i g . 2 - 4 標高メッシュデータ

集水面積：

4.3 ≤ z ≤ 102.0 102.0 < z ≤ 246.1 246.1 < z ≤ 398.8 398.8 < z ≤ 545.0 545.0 < z ≤ 695.4 695.4 < z ≤ 871.3 871.3 < z ≤ 1147.0 1147.0 < z ≤ 1633.1

z (m) z

z z z z z z z

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F i g . 2 - 5 各メッシュの流下方向

F i g . 2 - 6 各メッシュの集水面積

集水面積：

1 ≤ As ≤ 15 15 < As ≤ 50 50 < As ≤ 113 113 < As ≤ 208 208 < As ≤ 389 389 < As ≤ 595 595 < As ≤ 1696 1696 < As ≤ 2323

Asum(km )2

Asum

(19)

15

2 . 3 . 2 土地利用

国土数値情報土地利用 3 次メッシュデータは，土地利用を 11 種類に分類し，それぞれの面積を 1 k mメッシュ単位でまとめられている．これらの土地利用を，モデルの煩雑さを避けるため，同じ流出特性のものを 1 つにするという方針で，Ta b l e 2 - 3 に示すように 5 種類に再分類した．再分類された土地利用データを G I S 上で表現したもの

を F i g s . 2 - 8，2 - 9，2 - 1 0，2 - 11，2 - 1 2 に示す．なお，水田に関しては，

後述のとおり灌漑期を設定し，非灌漑期は畑地として取り扱うものとした．

F i g . 2 - 7 河道幅の近似式

Ta b l e 2 - 3 土地利用の再分類

再分類国土数値情報における分類

水田水田

畑地他農用地（果樹園，畑地など）山地森林，荒地，ゴルフ場

都市建物用地，幹線交通，他用地水域河川・湖沼，海浜，海水域

0 1 2 [10⁺⁹]

0 100 200 300

集水面積(m²)

河道幅(m)

B=0.0016A^0.5347sum

：実測値：推定値

(20)

16

F i g . 2 - 8 土地利用分布図（水田）

F i g . 2 - 9 土地利用分布図（畑地）

F i g . 2 - 1 0 土地利用分布図（山地）

水田率：

= 0.00 0.00 < A ≤ 0.16 0.16 < A ≤ 0.28 0.28 < A ≤ 0.41 0.41 < A ≤ 0.57 0.57 < A ≤ 0.74 0.74 < A ≤ 0.99

Aper

畑地率：

= 0.00 0.00 < A ≤ 0.10 0.10 < A ≤ 0.19 0.19 < A ≤ 0.29 0.29 < A ≤ 0.41 0.41 < A ≤ 0.58 0.58 < A ≤ 0.84

Aper

山地率：

= 0.00 0.00 < A ≤ 0.37 0.37 < A ≤ 0.56 0.56 < A ≤ 0.71 0.71 < A ≤ 0.83 0.83 < A ≤ 0.93 0.93 < A ≤ 1.00

Aper

A_per

(21)

17

2 . 3 . 3 各種観測地点およびダム，下水処理場

流出解析では，入力データとして降水量や気温などの水文・気象観測データ，ならびにダム放流量や取水量などの観測データが必要となる．また，モデルの検証データとして，各種水質観測データも取り扱う．これらの観測地点の位置に関しては，ポイントデータとして緯度・経度より位置を特定し，それぞれの地点が含まれるメッシュを抽出した．F i g . 2 - 1 3 に水質・流量観測地点ならびに取水地点

（東櫛原取水場），F i g . 2 - 1 4 にアメダス（A M e D A S）観測地点，F i g . 2 - 1 5 にダム・下水処理場を G I S 上に表現したものを示す．なお，本章で

F i g . 2 - 11 土地利用分布図（都市）

F i g . 2 - 1 2 土地利用分布図（水域）

都市率：

= 0.00 0.00 < A ≤ 0.12 0.12 < A ≤ 0.22 0.22 < A ≤ 0.34 0.34 < A ≤ 0.52 0.52 < A ≤ 0.75 0.75 < A ≤ 1.00

Aper

水域率：

= 0.00 0.00 < A ≤ 0.05 0.05 < A ≤ 0.09 0.09 < A ≤ 0.16 0.16 < A ≤ 0.26 0.26 < A ≤ 0.39 0.39 < A ≤ 0.59

Aper

A_per Aper

(22)

18

は，アメダス観測データのうち降水量および気温のデータをモデルの計算に利用したが，各観測地点の支配領域を F i g . 2 - 1 4 に示すように T h i e s s e n 法により決定した．

F i g . 2 - 1 3 流量・水質観測地点および取水地点

F i g . 2 - 1 4 アメダス観測地点と T h i e s s e n 分割

(23)

19

2 . 3 . 4 各種統計データ

本研究で用いた市町村別統計データとして，全産業統計，工業統計（総務省，2 0 0 8），畜産統計（農林水産省，2 0 0 7 a）ならびに浄化槽処理人口データ（環境省，2 0 0 8）が挙げられるが，これらのデータベース化は以下の通りに行った．すなわち，基盤となる 1 k m メッシュと行政区画ポリゴンデータより，市町村境界メッシュデータ

（F i g . 2 - 1 6）を作成し，該当する市町村にそれぞれのデータを割り

当てた．全産業および第 2 次産業の市町村別事業所数と従業員数を

Ta b l e 2 - 4 に，畜産統計のうち市町村別家畜頭羽数を Ta b l e 2 - 5 に，

市町村別浄化槽処理人口データを Ta b l e 2 - 6 に示す．

また，以下に示すような各種統計メッシュデータを利用した．総人口メッシュデータを F i g . 2 - 1 7 に，全産業従業員数および事業所数メッシュデータを，それぞれ F i g . 2 - 1 8 と F i g . 2 - 1 9 に示す．

F i g . 2 - 1 5 ダム・下水処理場

1：

2：

3：

4：

5：

江川ダム寺内ダム合所ダム松原ダム下筌ダム

＜ダム＞

1：

2：

3：

4：

5：

久留米市中央浄化センター鳥栖市浄化センター宝満川浄化センター朝倉市中央浄化センターうきは市吉井浄化センター

＜下水処理場＞

6：

7：

8：

9：

うきは市屋部浄化センターうきは市浮羽浄化センター日田市浄化センター大山ダイヤモンドプレイス

(24)

20

F i g . 2 - 1 6 市町村境界メッシュデータ

18 2

3

19

6 20

5

17 9

16

4 8 7

12

1 10

15 11

13

1 14

1：

2：

3： 4：

なし久留米市甘木市小郡市

5：

6：

7： 8：

筑紫野市うきは市杷木町朝倉町

9：

10：

11： 12：

筑前町東峰村大刀洗町鳥栖市

13：

14：

15： 16：

基山町みやき町阿蘇市南小国町

17：

18： 19： 20：

小国町日田市九重町玖珠町

(25)

21

Ta b l e 2 - 4 全産業・第 2 次産業の事業所数および従業員数

市町村

全産業（平成 1 8 年度）第 2 次産業（平成 1 7 年度）

事業所数従業員数

（人）

事業所数従業員数

（人）

久留米市 1 4 , 9 3 5 1 3 7 , 5 5 6 5 1 9 1 3 , 4 0 3 甘木市 2 , 0 4 3 2 0 , 3 1 3 9 8 4 , 4 5 6 小郡市 1 , 6 8 0 1 5 , 0 4 2 2 9 1 , 4 3 9 筑紫野市 2 , 9 9 5 2 9 , 1 5 6 7 7 2 , 1 3 3 うきは市 1 , 4 0 9 9 , 7 2 8 8 4 1 , 9 7 8

杷木町 4 9 5 3 , 1 4 1 2 7 4 7 6

朝倉町 3 2 4 2 , 8 5 4 2 7 6 1 6

筑前町 8 8 3 8 , 2 5 7 5 1 1 , 6 0 1

東峰村 2 2 5 1 , 0 6 5 3 5 3 0 7

大刀洗町 5 7 3 5 , 0 5 6 4 2 1 , 2 1 0 鳥栖市 3 , 0 4 3 3 7 , 8 2 7 1 2 7 8 , 4 4 2 基山町 6 1 2 7 , 1 3 1 3 2 2 , 2 8 6 みやき町 9 5 6 9 , 1 7 3 5 5 2 , 0 9 0 日田市 4 , 8 5 7 3 3 , 1 6 2 2 9 1 5 , 11 7

九重町 6 6 1 4 , 1 4 6 1 6 3 2 6

玖珠町 1 , 0 2 6 7 , 4 1 8 3 3 6 6 9 阿蘇市 1 , 4 9 4 1 2 , 4 7 5 5 5 1 , 6 7 8

南小国町 3 5 2 2 , 3 5 4 7 7 6

小国町 6 0 6 3 , 5 3 3 2 4 2 4 4

全産業：平成 1 8 年度データ第 2 次産業：平成 1 7 年度データ

(26)

22

Ta b l e 2 - 5 平成 1 7 年度市町村別家畜頭羽数

市町村牛豚鶏

（頭）（頭）（千羽）

久留米市 5 , 9 0 0 1 , 4 0 0 3 3 9

小郡市 7 4 0 0 0

筑紫野市 1 , 0 0 0 0 4 8

うきは市 4 4 0 4 , 5 5 0 0

朝倉市 7 , 9 2 0 4 , 7 7 0 3 0 7

筑前町 1 , 3 9 0 0 4 1 6

東峰村 0 0 0

大刀洗町 3 1 0 0 0

鳥栖市 2 8 8 0 5 8

基山町 2 6 4 0 0

みやき町 1 , 0 1 8 0 0

日田市 1 3 , 2 7 0 1 9 , 6 0 0 2 7 9

九重町 5 , 3 2 0 0 0

玖珠町 5 , 2 5 0 7 6 0 1 0 5

阿蘇市 11 , 2 7 0 2 9 , 6 0 0 1 6 0

南小国町 9 , 7 0 3 0 0

小国町 3 , 7 7 0 3 , 7 7 0 0

平成 1 8 年 2 月現在

(27)

23

Ta b l e 2 - 6 平成 1 7 年度市町村別処理浄化槽処理人口データ

市町村総人口合併処理

人口率

単独処理人口率

（人）（%）（%）

久留米市 3 0 5 , 9 4 8 1 5 . 9 1 0 . 6 小郡市 5 7 , 9 8 9 2 7 . 2 3 1 . 5 筑紫野市 9 7 , 6 6 5 1 9 . 1 1 2 . 7 うきは市 3 4 , 0 1 3 1 4 . 0 1 . 4 朝倉市 6 1 , 3 5 6 2 7 . 2 8 . 7 筑前町 2 9 , 4 0 4 2 7 . 0 6 . 4

東峰村 2 , 8 4 4 4 1 . 6 4 . 3

大刀洗町 1 5 , 6 2 3 2 7 . 6 4 . 5 鳥栖市 6 3 , 6 8 6 1 3 . 5 2 . 3 基山町 1 8 , 6 5 4 2 9 . 6 5 . 4 みやき町 2 7 , 1 5 1 3 3 . 7 1 0 . 9 日田市 7 5 , 7 6 7 1 5 . 8 5 . 0 九重町 11 , 6 1 8 2 5 . 4 3 2 . 4 玖珠町 1 8 , 9 3 9 2 0 . 3 3 9 . 7 阿蘇市 3 0 , 1 6 4 0 . 0 5 1 . 9 南小国町 4 , 6 8 7 4 8 . 3 11 . 5 小国町 8 , 6 2 9 3 1 . 9 3 2 . 3 平成 1 7 年 4 月～平成 1 8 年 3 月

(28)

24

F i g . 2 - 1 7 総人口メッシュデータ

F i g . 2 - 1 8 全産業従業員数メッシュデータ

F i g . 2 - 1 9 全産業事業所数メッシュデータ

総人口数：

= 0 0 < N ≤ 364 364 < N ≤ 709 709 < N ≤ 1154 1154 < N ≤ 1795 1795 < N ≤ 2866 2866 < N ≤ 4911 4911 < N ≤ 8681

Npop

N_pop Npop

Npop

（人）

従業員数：

= 0 0 < N ≤ 307 307 < N ≤ 656 656 < N ≤ 1231 1231 < N ≤ 2395 2395 < N ≤ 4461 4461 < N ≤ 8876 8876 < N ≤ 18319

Nworker（人）

Nworker

事業所数：

= 0 0 < N ≤ 37 37 < N ≤ 86 86 < N ≤ 164 164 < N ≤ 300 300 < N ≤ 585 585 < N ≤ 1095 1095 < N ≤ 2015

Nplant

(29)

25

2 . 4 分布型窒素・リン負荷流出モデルの構築

本研究では，対象流域内の水量および窒素・リンの流れを追跡する分布型窒素・リン負荷流出モデルを構築した．その概要を F i g . 2 - 2 0 に示す．本モデルは，水循環サブモデルならびに窒素・リン負荷流出サブモデルから構成される．データベース化された入力データを基に，まず水循環サブモデルにより，蒸発散，地表面流出，地下浸透ならびに地下水流出といった各種水量流出が計算される．蒸発散は T h o r n t h w a i t e 法，水田を除く地表面流出は 2 次元 k i n e m a t i c - w a v e 法，水田からの地表面流出は水田タンクモデル，土壌内の地下浸透ならびに地下水流出は線形貯留法によりそれぞれ追跡を行った．つづいて，水循環サブモデルにより算出される流出高および貯水位を基に，窒素・リン負荷流出サブモデルの解析が行われる．このモデルは，地表面コンパートメントならびに地下コンパートメント，河川および用排水路，下水道にあたる流路コンパートメントから構成され，メッシュ単位で窒素・リン負荷流出を追跡するものである．最終的に，それぞれのモデルにより算出された河川流量ならびに窒素・リン流出負荷量から，河川水中の T N および T P が算出される．

解析対象となる流域は，F i g . 2 - 2 1 に概念的に示すとおり，対象流域を水平方向に 1 k m メッシュ，鉛直方向に地表面ならびに A，B，C 層の 4 層に分割した．地表面における水量および窒素・リン負荷流出の流れを F i g . 2 - 2 2 に示す．地表面に関しては，土地利用データを基に，1 つのメッシュを水田，畑地，山地，都市の 4 つのグリッドに分割した．また，全てのメッシュに用排水路および下水道を仮想的に設置し，F i g . 2 - 2 2 に示されるように，用排水路には同一メッシュの水田ならびに上流メッシの畑地ならび山地からの表面流出水が，下水道には同一メッシュの都市からの表面流出水が流れ込むよう計算を行っている．河川には，F i g . 2 - 2 1 に示すとおり，同一メッシュの地表面流出水および用排水路，下水道からの流出水，ならびに A・

B 層からの流出水が流れ込むように設定した．

(30)

26

F i g . 2 - 2 0 分布型窒素・リン負荷流出モデルの概要

F i g . 2 - 2 1 対象流域のモデル化

<分布型窒素・リン負荷流出モデル>

各土地利用グリッドからの地表面流出 2次元kinematic–wave法

線形貯留法水循環サブモデル

窒素・リン負荷流出サブモデル

河川流量窒素・リン流出負荷量

全窒素（TN）・全リン（TP）

＜流域圏データベース＞

貯水位流出高地下浸透・地下水流出

2次元kinematic–wave法

河川，用排水路，下水道における流出ダム：取水量・放流量

GIS：標高，土地利用，河川流路，流域界 etc...

各種統計：処理浄化槽，各産業，営農状況etc...

気象：気温・降水量

水田タンクモデル

(31)

27

2 . 4 . 1 水循環サブモデルの基礎式

( 1 ) 蒸発散過程

蒸発散量の算出には，月平均気温と月平均可照時間から蒸発散量を求めることができる T h o r n t h w a i t e 法（T h o r n t h w a i t e，1 9 4 8）を用いた．



 







 



 



 



 

30 1 12 16 10

t max

N I

E T

a

( 2 . 2 a )



^_^ ^_^

 ¹²

1

514 . 1

t 5

I T ( 2 . 2 b )



t



⁶

2 t 3

t 77.1 17,920 492,390 10

675 .

0     ^

 I I I

a ( 2 . 2 c )



₀ 



24

N ( 2 . 2 d )



 



₀  cos^¹ tan tan ( 2 . 2 e )

 



0.01689 173



cos 4093 .

0  

 D

 ( 2 . 2 f )

ここで，Em a x：日最大蒸発散量（m m / d），T：月平均気温（ ℃ ），N：月平均可照時間（h），：対象地点の緯度（r a d），D：1 月 1 日から対象日までの通算日数（d）である．なお，日蒸発散量は Em a x に標

準値 0 . 7 を乗ずることにより算出した（周ら，2 0 0 2）．算出された蒸

発散量は，A 層から差し引くものとしたが，A 層の貯留量がゼロの場合もしくは不足が生じた場合は B 層から，さらに B 層においても同様の場合は C 層から順次差し引くものとした．

F i g . 2 - 2 2 地表面における水量および窒素・リン負荷流出の流れ

(32)

28

( 2 ) 地表面，河川，用排水路，下水道における流出過程

水田を除く地表面流，すなわち，畑地，山地，都市からの地表面流出ならびに河川・用排水路・下水道における流出に関しては，流下方向が不規則となる流域内の流れに対応するため，2 次元 k i n e m a t i c - w a v e 法（L i u e t a l.，2 0 0 4）を採用した．



^x ^y^t



y r q x q t

h x y  , ,











 ( 2 . 3 )

sin M

,

,q αh n

q_x _y  ^β    ( 2 . 4 )

ここで，h：水深（m），q_x, q_y：x, y 方向の単位幅あたりの流出量（m²/ s），

r：流入強度（m / s），x，y：流下距離（m），t：時間（s），：斜面勾

配（r a d），nM：M a n n i n g の等価粗度（s / m^{1 / 3}），^：M a n n i n g 定数である．本モデルでは，計算時間短縮のため，式( 2 . 3 )を差分近似することにより，水深 h を算出した．



Q Q Q



r



x y t



t

y x h t

h_n _n   _x  _y  

 

 _ _

 , ,

Δ Δ

Δ

in in out

1 ( 2 . 5 )

ここで，添え字 n は時間ステップを表し，hnおよび hn+ 1 は時間ステップ n もしくは n+ 1の水深（m），Q_{o u t}：グリッドからの流出量（m³/ s），

Qx･i n, Qy･i n：x，y 方向の上流グリッドからの流入量（m³/ s），x，y：グリッド幅（m），t：時間幅（s）である．

( 3 ) 水田における流出過程

水田からの流出に関しては，F i g . 2 - 2 3 ( a )に示す水田タンクモデル

（市川ら，1 9 9 7；朴ら，2 0 0 3）を導入し，各メッシュに面積率に応じて水田グリッドに設置した．各タンクには側方流出孔を 2 つ設定し，上方は畦畔越流，下方は用排水路への落水を表すものである．これらのうち，下方の側方流出孔の高さを F i g . 2 - 2 3 ( b )に示すような期別目標湛水深に一致させることにより，目標湛水深を維持するという人為的取水操作が表現される．また，地下浸透を表すためにタンクの底に流出孔を設定している．取水高 H_d（m / h）および用排水路流出高 H（y m / h），畦畔越流高 He x（m / h）の算出式をそれぞれ式( 2 . 6 )，

( 2 . 7 ) ，( 2 . 8 )に，湛水深 H（m）の収支式を式( 2 . 9 )に示す．

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