高度な地物データ

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高度な地物データ GIS の自動構築手法に関する研究

2016 年 3 月

田内裕人

首都大学東京

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高度な地物データ GIS の自動構築手法に関する研究

図表目次

図 1-1 グリッド型土地利用データ，代表的な都市氾濫解析モデルの非構造格子モデル

および高度な地物データGISそれぞれによる都市流域の土地利用表現 ... 2

図 1-2 天口らによる高度な地物データＧＩＳの構成要素 ... 5

図 1-3 天口らによる高度な地物データＧＩＳの構築 ... 6

図 1-4 高度な地物データＧＩＳを用いた都市流域のモデル化 ... 9

図 1-5 TSRモデルの計算フロー ... 10

図 1-6 地下水涵養モデルの設定フロー ... 11

図 1-7 個々の地物要素からの地下水浸透の概念 ... 11

図 1-8 神田川上流域の位置とその土地利用形態（手作業で構築した高度な地物データ GISを使用） ... 13

図 1-9 高度な地物データGISの自動構築手法におけるワークフロー ... 14

表 1-1 高度な地物データＧＩＳ作成の基礎データ ... 7

図 2-1 HYPEモデルの流域基本構造 ... 23

図 2-2 HYPEモデルで扱う諸水文過程 ... 26

図 2-3 HYPEモデルで想定可能な土壌構造 ... 27

図 2-4 降雨の地表面流出，マイクロポア流および土壌浸透への配分フロー ... 29

図 2-5 HYPEモデルにおける各土壌層からの蒸発散量計算の概念 ... 31

図 2-6 StreamDepth が下層土壌中に設定された場合の中間流出量計算に寄与する各値について ... 33

図 2-7 下層土壌に基底水位(StreamDepth)が設定され，かつ下層および中層土壌が飽和状態にある場合も考慮可能なrunoff(3)の計算フロー ... 34

図 2-8 スウェーデン全域とSege川上流域の位置およびその概略図とサブ流域 ... 36

図 2-9 Sege川上流域のa) Corine Land Coverとb) Urban Atlasの土地被覆区分および c) SGU Soil databaseの土壌タイプ分類 ... 38

図 2-10 Urban AtlasとCorine Land Cover両方を用いた土地被覆データの作成方法 ... 39

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図 2-11 本研究で考慮した不浸透域における水文学的特性 ... 41

図 2-12 a)2010年1月1日から2013年12月31日までの期間における，Svedala流量観測点での観測流量とU-HYPE，S-HYPEでのシミュレーション結果，およびb) 融雪などの影響が少なく直接流出の河川流量への寄与が大きいと考えられる夏季の解析結果の一例として，2013年7月1日から同年9月30日までの同図 .... 44

表 2-1 CORINE Land Cover, 高度な地物データGISおよびUrban Atlasの比較 ... 22

表 2-2 本研究で検証の対象とした土壌パラメータ ... 24

表 2-3 本研究で検証の対象とした水文パラメータ ... 24

表 2-4 Svedala流域のCORINE Land Cover，Urban AtlasおよびSGU soil databaseによる各土地被覆－土壌クラスの面積率 ... 39

表 2-5 土地被覆種別ごとのパラメータの設定方法 ... 41

表 2-6 本研究で不浸透域に対して設定した具体的なパラメータ値およびS-HYPEの「市街地」との比較 ... 42

図 3-1 基礎的地物データGIS構築の流れを示すフローチャート ... 49

図 3-2 a）道路縁の一例，b）街区ポリゴンの条件，c）最短距離の端点間に線分を発生させた際に発生する誤った補完線およびd)本手法で生成される線分 ... 52

図 3-3 a）道路縁の閉路の方向およびb）方向統一後の道路縁 ... 54

図 3-4 自己交差ポリゴンにおける面積計算法 ... 54

図 3-5 街区ポリゴンの自動構築アルゴリズム ... 55

図 3-6 神田川上流域と小領域 ... 57

図 3-7 街区ポリゴンの自動構築結果 ... 58

図 3-8 ポリゴン化できなかった街区の例 ... 59

図 3-9 建物ポリゴンを生成できない建物外周線の分類 ... 63

表 3-1 神田川上流域における街区面積ごとの頻度分布 ... 50

表 3-2 神田川上流域の道路縁数，街区数，分断箇所をもつ街区数，本自動処理により分断が閉じられた街区および分断が閉じられず未構築となった街区数 ... 59

表 3-3 神田川上流域における建物面積ごとの頻度分布 ... 61

表 3-4 許容値と未構築となった建物ポリゴン数の関連 ... 65

図 4-1 都市域における道路形状と道路縁の例，理想的な微小道路要素，理想的な道路 NWDおよびd)交差部と単路部の分離による道路要素単純化． ... 71

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図 4-2 微小道路要素と道路ネットワークデータの自動構築手法のフローチャート ... 73

図 4-3 交差部の形状特性と交差部・単路部の分離 ... 75

図 4-4 交差部・単路部の分離の手順 ... 76

図 4-5 仮分離線の発生 ... 78

図 4-6 交差する仮分離線の修正 ... 79

図 4-7 短冊状単路部の分割と組込み ... 81

図 4-8 連続する短冊状単路部の隣接要素への組み込み ... 81

図 4-9 単路部の微小道路要素発生の手順 ... 82

図 4-10 単路部分割要素の発生 ... 83

図 4-11 幅の広い単路部の道路横断方向への分割 ... 84

図 4-12 単路部における道路中心線発生の流れ ... 86

図 4-13 交差部の分割と微小道路要素発生 ... 88

図 4-14 交差部における道路中心線発生と道路NWD生成の流れ ... 91

図 4-15 複数の主軸が交差しない交差部の道路中心線接合線の発生 ... 92

図 4-16 交差部内に延長した単路部道路中心線端点からの線分が交差部分離線と交差する際の道路中心線発生法 ... 92

図 4-17 交差部内に延長した単路部道路中心線端点からの線分が街区外周と交差する際の道路中心線発生法 ... 93

図 4-18 主軸を持たない交差部での道路中心線発生 ... 93

図 4-19 神田川流域の概要と小領域 ... 94

図 4-20 自動構築した小領域の微小道路要素 ... 98

図 4-21 複雑な交差部における微小道路要素 ... 99

図 4-22 神田川上流域の一部における道路NWD，ティーセンデータおよび TINデータ ... 102

図 4-23 道路の直進性が失われる交差部での検討 ... 103

表 4-1 道路の種類と道路幅員 ... 70

表 4-2 神田川上流域の微小道路要素構築の際に与えたパラメータ ... 96

表 4-3 神田川上流域の道路NWD 自動構築の際に与えたパラメータ ... 96

表 4-4 道路NWDの交差部・単路部データ数 ... 100

図 5-1 神田川上流域の地図と小領域の位置 ... 107

図 5-2 神田川上流域の高度な地物データGIS，対象TSRモデルは天口ら ... 108

図 5-3 天口らのTSRモデル適用のために作成した高度な地物データGISの一例 ... 109

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図 5-4 小領域における東京デジタルマップ株式会社が提供する航空写真デジタル画像

データ ... 110

図 5-5 a) 初期の高度な地物データGISとb) 本研究で構築を目指す高度な地物データ GISそれぞれの建物を含む街区要素． ... 112

図 5-6 地図記号を母点としたティーセン分割法による街区内土地利用要素の構築フロー ... 115

図 5-7 神田川上流域における土地利用種別ポリゴン ... 123

図 5-8 小領域における土地利用種別ポリゴン ... 124

図 5-9 小領域における地形図標準データファイル ... 125

図 5-10 神田川上流域のa）細分領域および細分領域番号，b）土地利用種別ポリゴンと自動作成した道路・河道ポリゴンによる各細分領域の浸透面積率，c) 高度な地物データGISによる各細分領域の浸透面積率およびd）細分領域ごとの土地利用種別ポリゴンから計算した各細分領域での浸透面積率から高度な地物データ GISの浸透面積率を引いた値 ... 130

図 5-11 a）ノードとなる点群に対してb）Delaunay三角メッシュ生成法で生成した不整三角形網の一例． ... 133

図 5-12 Delaunay三角メッシュによる氾濫解析モデル「非構造格子モデル」三角形の解析格子自動生成事例 ... 133

図 5-13 Delaunay三角メッシュ生成法による不整三角形網の自動生成フロー ... 135

図 5-14 へん平な三角形の検出手法 ... 136

図 5-15 実際の街区（a)）におけるへん平率法・ラプラシアン法を応用したDelaunay三角形構築事例（b)） ... 138

図 5-16 一つのポリゴンを入力としてスケルトン法で生成した骨格線 ... 140

図 5-17 ドーナツポリゴンをもつポリゴンでスケルトン法を適用した例 ... 140

図 5-18 本研究で提案したスケルトン法による街区分割法 ... 142

図 5-19 Straight Skeleton手法におけるWavefront変化に伴う節点の移動方向とその移動早さ ... 142

図 5-20 Edgeイベントによる辺の消滅 ... 143

図 5-21 Splitイベントによる辺の分割 ... 144

図 5-22 2つの建物ポリゴンと，それらのポリゴンを双方向循環リスト（SLAV）で表現した例 ... 146

図 5-23 Simplify Buildingsツールによる建物ポリゴンの単純化の概念 ... 146

図 5-24 最初に生じるイベントの検出フローチャート ... 148

図 5-25 EdgeイベントにおけるLAVの更新 ... 150

図 5-26 SplitイベントにおけるSLAVの更新 ... 150 図 5-27 街区に含まれる建物ポリゴンに対してStraight Skeletonを発生させ街区を分割

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した事例 ... 152

表 5-1 地図記号ポイントデータの作成に用いる地図記号ポイントデータの種類と対応する街区内土地利用種別 ... 119

表 5-2 神田川上流域全体における土地利用種別ポリゴンと高度な地物データGISの各土地利用種別面積率の比較 ... 128

図 A1-1 街区生成プログラムフォーム No.0 ... 162

図 A2-1 微小道路要素・道路NWD自動構築プログラムフォーム ... 180

図 A3-1 街区の建物基準スケルトン分割プログラムフォーム ... 235

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第１章

序論

１-１研究の背景 ... 1

１-２既往の研究 ... 3

１-２-１手作業による高度な地物データGISの構築 ... 3

１-２-２高度な地物データGISの利用 ... 8

１-３本研究の目的と構成 ... 12

１-３-１本研究の目的 ... 12

１-３-２高度な地物データGIS自動構築手法の実装および入力データ .... 12

１-３-３本研究の構成 ... 14

参考文献 ... 16

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第１章序論

１-１研究の背景

都市流域では，建物や道路などの不浸透域と公園やグラウンドなどの浸透域が複雑に分布している．また，道路の側溝や雨水・下水道管路など河川に至る流出経路には，貯留浸透施設や治水施設などが整備されており，その形態は絶えず変化しているため，都市流域の雨水流出プロセスは非常に複雑となっている ¹⁾．このような都市流域の洪水流出過程や水循環過程を解明するには，対象とする流域の浸透特性や雨水排水経路を分布型香水流出解析モデルや水循環モデルに組み込む必要があり，このためには都市を構成する個々の地物を精緻に表現した土地利用データが必要不可欠となる．

図 1-1は，都市流域を対象とした水文モデル構築に利用される土地利用データの例を示している．過去の分布型モデルでは，入力可能なデータの制約上の理由やモデル構築の容易さから，グリッド型のモデルが多用されてきた²⁾^～⁵⁾．しかしながら，グリッド型のモデルでは，個々のグリッドに複数種の地物が混在するのが実態である．たとえば都市流域の分布型水循環モデル構築で多用される細密数値情報⁶⁾では最小単位である 10m のグリッド内においても複数の土地利用が混在しており，分布型モデル構築時に都市流域の正確な浸透面積率が反映されず，解析結果に大きな影響を与える可能性が示唆されている ⁷⁾．またグリッドを無思慮に高解像度化することで土地利用を正確に表現しようとすると，解析の計算負荷増大を招くため，都市流域での分布型水循環モデル適用では，

グリッド型モデルに代わるモデリング手法が有効となろう．

次いで提案されたのが，グリッド型と比較し都市の地物を正確に記述できるベクトル型の分布型洪水流出解析モデルである．例えばSampleら⁸⁾による商業地，低層住宅地および中層住宅地など都市計画上の用途区分を用いたモデル化や，Rodriguezら⁹⁾によるは地籍境界，建物，道路などを用いて都市をモデル化の事例などがある．しかしながら，

これらのベクトル型モデルにおいても，都市特有の地物と浸透特性を水文モデルに反映させてはおらず，モデル解析結果には大きな誤差をはらむことが考えられた．また氾濫解析の分野においても，たとえば代表的な非グリッド型の氾濫解析モデル「非構造格子

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モデル」（図 1-1）などでは都市流域のモデル構築に反映される地物は街区・道路といった簡素なもののみであり，個別建物などの個々の地物を考慮した解析は行われていなかった¹⁰⁾．

以上の背景の下，天口らはグリッド型の土地利用区分と比較し流域の土地利用を正確に表現可能なポリゴン型のGIS（Geographic Information System；地理情報システム）を基本とする，道路，河道，建物，駐車場，畑などの細かな土地利用種別を表現することが可能な「高度な地物データ GIS」（図 1-1）を考案し，これらを用いた都市洪水流出解析モデル（TSR:Tokyo Storm Runoffモデル）¹¹⁾^～¹³⁾ ，都市流域地下水涵養モデル^{14), 15)}，および地物指向型都市蒸発散モデル^{16), 17)} の開発を行っている．また古賀らは高度な地物データ GIS を活用し，代表的な都市河川である神田川の上流域を対象に，上述の細密数値情報で提供される10mメッシュ土地利用区分について，区分ごとの正確な浸透面積率の推定を試みている⁷⁾．このように高度な地物データGISは，都市流域における水循環の解明を目的とし，諸水文過程を精緻にモデル化するのに極めて有用な土地利用データであるといえる．

こうした背景の下，都市流域においては，複雑に分布する自然的・人工的な要素をできる限り忠実にモデル化するとともに，各要素の雨水排水経路や浸透特性といった水文学的特性を精緻に表現した，高度な地物データGISの配備が切望されている．

図 1-1 グリッド型土地利用データ，代表的な都市氾濫解析モデルの非構造格子モデルおよび高度な地物データ GIS それぞれによる都市流域の土地利用表現．

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3 １-２既往の研究

１-２-１手作業による高度な地物データＧＩＳの構築

天口ら¹¹⁾においては，都市流域を構成する地物を浸透・不浸透特性に従い家屋，道路，

緑地，河川等の形状を忠実に反映したGISデータを作成し，これを用いた分布型洪水流出モデルが都市流域の諸水文過程の把握に有効であるとした．その中で，分布型洪水流出モデルに適用できる地物形状を忠実に反映したGISデータを「高度な地物データGIS」

として定義し，その構築方法を述べている．TSRモデルの構築で用いられる高度な地物データGISは，図 1-2に示す街区内土地利用地物要素，地表面地物要素（街区要素，微小道路地物，微小河道要素）および雨水・下水道管路地物要素の三種のGISデータとして構成されており，以下，これらの要素の構築条件等について記す．

まず，街区内土地利用地物要素は，各要素から隣接する道路への直接流出量算定に用いられる．TSRモデルでは，流域からの直接流出量について，街区内を斜面，街区に隣接する道路・河道を流路と考え算定している．各地物からの有降雨量算定には，その地物の浸透・不浸透特性が重要となる．このため街区内土地利用地物要素には，浸透・不浸透特性を基準とする，建物，舗装地，緑地，グラウンドなどの土地利用種別の情報が与えられている．

次いで街区要素，微小道路地物および河道要素で構成される地表面地物要素の条件としては，道路と河道は地表面流出を計算するための解析要素として分割されている必要がある．この際に，各微小要素の分割線をそのまま流路断面として解析可能とするために，河道・道路が地表面流の流下方向すなわち河道・道路の進行方向に対して垂直・水平に微小要素に分割されていることが必要条件であり，また地表面流計算の精度と計算負荷低減の観点から，各要素の大きさは同程度になることや，街区内土地利用地物要度と整合性をもって分割されていることが望ましい．

最後に雨水・下水道管路地物要素は，マンホール要素と管路要素で構成されている．

TSRモデルでは，雨水・下水道管路と地表面とが，マンホールをノードとして連結されており，管路からの流出・流入および氾濫を一体的に解析可能である．下水道管路内の流れの解析には，その管路直径や位置が正確であるとともに，先に構築した微小道路要素や河道要素との接続関係を精緻に表現していることが重要である．

天口ら ¹¹⁾ における高度な地物データGIS の構築では，図 1-3の手順に従い，表 1-1

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に示す様々なGISデータを利用しており，この構築ではまず，高度な地物データGIS構築の基データとなる，街区，道路、河道および建物ポリゴンで構成される「基礎的地物

データGIS」の収集・加工を行っている．ここで基礎的地物データGISの作成は，「数値

地図2500（空間データ基盤）」¹⁸⁾および「東京都縮尺2,500分の１地形図標準データファイル」¹⁹⁾（以下，地形図標準データと記す）から行っている．前者は1/2,500の都市計画図を原資料として作成されたポリゴン型GISデータであり，道路や河川など地表面の地物形状を二次元の座標値によりデジタル化したものである．また後者は，東京都計画局により作成された電子地形図であり，数値地図2500 に含まれるGIS データに加え，建物や等高線などの地形情報や地図記号といった土地利用情報についてもデジタル化されている．

次いで，基礎的地物データGISに対して他のGISデータを参照しながら手作業で加工を行い，高度な地物データGISを構築する．高度な地物データGISの構築手順は，次のようになる．まず，街区内土地利用要素は，基礎的地物データGISから抽出した街区要素に対し，1/2,500地形図および航空写真を参考にして，浸透・不浸透に関する地物ごとに各街区ポリゴンを分割するとともに地物情報を追加する．次いで道路地物要素については，流出解析の目的に合わせて微小要素への分割し，河道地物要素については，収集した河川に関する図面から，河道の横断特性を与える位置で微小河道要素に分割する．

最後に，雨水・下水道管路地物要素²⁰⁾は下水道台帳を参照し，手作業で雨水・下水道管路網データを構築する．また先に構築しておいた微小道路要素に対してはマンホールで，微小河道要素に対しては雨水吐の位置で連結し，地表面の各種地物要素と一体化する．最後に全ての地物要素を合成して高度な地物データGISとしてまとめている．

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図 1-2 天口ら¹¹⁾による高度な地物データＧＩＳの構成要素 (a) 街区内土地利用地物要素

(b) 地表面地物要素

（街区要素，道路地物要素, 河道地物要素）

(c) 雨水・下水道管路地物要素

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図 1-3 天口ら¹¹⁾による高度な地物データＧＩＳの構築

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表 1-1 高度な地物データＧＩＳ作成の基礎データ¹¹⁾

データ名地物データＧＩＳ説明

空間ベクトルデータ

数値地図2500

(空間データ基盤）

(作成：国土地理院)

街区要素道路要素河道要素

縮尺 1/2500 都市計画基図を原資料とし

た図に表示されている行政区域・海岸線・道路中心線・鉄道・内水面・公共建物等の項目に基準点データを加えてデジタル化したもの．

東京都縮尺2500分の１地形図標準データファイル

(作成：東京都）

街区要素道路要素街区要素

街区内土地利用要素

上記の数値地図 2500 のデータに加え，

等高線や家屋の形状がベクトルデータとして利用可能である．

土地利用

国土画像情報 (カラー航空写真) (作成:国土地理院）

街区内土地利用地物要素の判別

「国土画像情報（カラー空中写真）」は，

昭和 49年度から平成 2 年度にかけて，

国土の全域で延べ約 40 万枚の写真を整備したもの（撮影は国土地理院）．

撮影縮尺は1/8000から1/15000．

東京都縮尺1/2500 都市計画図(紙) (作成：東京都）

街区内土地利用地物要素の判別

東京都都市計画図の白地図を印刷して発行されたもので，地図内の凡例から浸透域・不浸透域を区別することが可能．

地盤高

数値地図5m メッシュ(標高) (作成:国土地理院）

街区要素および道路地物要素の地盤高

１ファイルに 1/2500 国土基本図を縦横に 5m間隔に区切ったメッシュの中心標高値が，10cm単位で格納されている．標高値は航空レーザスキャナ計測により直接得られた標高データから，建物や橋梁等の人工構造物，樹木等の部分を除去したデータをもとに，内挿補間して求めたデータである．

下水道

東京都公共下水道台帳

(作成：東京都等）

雨水・下水道管路地物要素

下水道の詳細な管路敷設図

マンホール，雨水・下水道管路位置と水理解析に必要となる属性情報

河道

縦断図平面図横断図

（作成：東京都等）

河道地物要素および河道要素の横断特性

河道の河床，左右岸堤防高，左右岸地盤高

横断測量の測点位置測点位置の横断形状

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8 １-２-２高度な地物データGISの利用

高度な地物データGISの用途は，TSRモデルの構築や地物指向型都市流域地下水涵養モデルの構築，地表面地物要素毎の蒸発散モデルの構築など多岐にわたっている．これらモデルの共通点は，地物ごとの諸水文過程を精緻にモデル中で表現していることであり，都市流域を対象とした適用においては，それぞれ高い再現性を実現している．

まずTSR モデル¹¹⁾では，図 1-4 に示すとおり，高度な地物データGISを基に，個々の街区内土地利用地物要素から雨水の流出先である道路要素への接続関係，および道路要素から雨水・下水管理要素と河道要素への接続関係を設定することにより都市流域のモデル化を行っている．次いで，街区内土地利用地物要素と道路要素における直接流出量，街区内土地利用地物要素から道路要素への流れや，各地物要素間の雨水の流れ，雨水・下水管路の流れ，および河道の流れの各算定式を定め，図 1-5に示す計算フローによる都市流域分布型洪水流出モデルを構築している．

また都市流域地下水涵養モデルは荒木ら ¹⁴⁾が提案した地下水涵養モデルであり，図 1-6は都市流域地下水涵養モデルの構築及び計算フローを，図 1-7 は地物ごとの地下水涵養量算定の概念をそれぞれ示している．本モデルでは，高度な地物データGISにより浸透域を正確に抽出し，個別にその地物の浸透特性に応じた浸透モデルを適用している．

その中で，要素一つ一つに地下水涵養の数理モデルを組み込み，モデルパラメータを設定しており，各地物要素に雨量データを入力すれば，地下水涵養，蒸発散，直接流出，

地下水流動の各水循環過程を計算できる構造としている．荒木ら¹⁴⁾は，空間的に複雑な地形・地被特性を有する都市流域において，地物の実形状をモデル化する意義は大きいとしている．

さらに古賀ら ¹⁶⁾が提案する地表面地物要素毎の蒸発散モデルでは，荒木ら ¹⁴⁾ のモデルを応用し，Hamon 式，Thornthwaite式等の蒸発散量を経験的から都市流域における蒸発散量推定を試みている．これらの式は気象資料と蒸発散量を経験的に関連づけた経験モデルであり熱収支的側面を考慮していない手法である．しかし古賀ら¹⁶⁾は，高度な地物データ GISを活用し個別の地物について蒸発散量が精度良く推定されれば，個別地物の潜熱が精度良く算定でき，地物表面の気温変化等を表現できるとしている．このことは，地表面地物要素毎の蒸発散モデルを活用することで，個別の屋上緑化等のヒートアイランド対策効果等を表現できることを示しており，さらに推定した蒸発散量を用いることにより，上述の都市流域地下水涵養モデルにおける個別の地物からの地下浸透量を

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9 精度良く表現できるとしている．

なお天口ら¹¹⁾，荒木ら¹⁴⁾および古賀ら¹⁶⁾の研究では，高度な地物データGISを用いた各種水文モデルに対する総合的な概念を提示し，まずその全体モデルを具体的に提案・

構築・評価することを主な目的としている．そのため，各モデル中で用いた個々の水文・

水理モデルについては，まずは既存の簡便で標準的と考えられるモデルを採用している．

しかしながら各論文では，これらのモデルをより高度な水文・水理モデルに組み変えることによって，改良していくことは容易であるとしている．

図 1-4 高度な地物データＧＩＳを用いた都市流域のモデル化¹²⁾

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パラメータの設定

土地利用地物要素：初期損失量，初期・終期浸透能、浸透減衰係数、

　　　　　　　　　等価粗度係数、斜面勾配雨水・下水道管モデル、河道モデル：粗度係数

降　雨　（DT間隔）の入力

近傍のマンホール要素へ流出

（河道要素以外）

降雨の更新　DT間隔時刻ｔの更新t→t+dt

計算順序雨水流出経路初期値の設定雨水・下水道管路要素、河道要素の初期水位

河川の水位、流量の算出境界条件土地利用地物要素からの直接流

出量、雨水・下水道管路要素水位、下流端H-Q曲線

状態量河川水位、河川流量マンホール水位雨水・下水道管路の流出量の算出境界条件道路要素の流入出量

状態量マンホール水位、雨水・下水道管路流量

土地利用地物要素毎に直接流出高を算出境界条件降　雨

状態量窪地貯留量(浸透域、不浸透域)、水位、流量

河川へ流出全土地利用地物要素への降雨入力

計算結果の出力

高度な地物データGISから洪水流出モデルに必要となる情報の抽出街区内土地利用地物要素：土地利用種別、面積、

流出先マンホール要素番号地表面地物要素：要素種別(街区、道路、河道)、

流出先マンホール要素番号(道路) 地表面接続情報；上下流側要素種別・番号、要素間距離河道断面特性：河道横断情報(標高座標値、横断方向座標値) 雨水・下水道管路ノード：河道接続番号

雨水・下水道管路エッジ：管路直径、管路長、上下流ノード番号、

　　　　　　上下流管路底高

図 1-5 TSR モデルの計算フロー¹²⁾

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図 1-6 地下水涵養モデルの設定フロー¹⁴⁾

図 1-7 個々の地物要素からの地下水浸透の概念¹⁴⁾ 地物ごとに涵養量算定

（表層土壌浸透モデル）

地下水涵養

地下水流動モデルの１メッシュ

地下水流動モデル浸透地物

不浸透地物

対象流域の選定

基礎的地物データＧＩＳの収集・加工

高度な地物データＧＩＳの構築

・土地利用種別データの付与

・雨水浸透施設データの付与

地下水涵養モデルの構築

モデルパラメータの設定

雨量データの入力

地下水涵養解析

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12 １-３本研究の目的と構成

１-３-１本研究の目的

天口ら¹²⁾では，手作業で高度な地物データGISの構築を行っているが，これは一般に入手可能なGISデータに直接流出量等の算定に必要な浸透・不浸透特性を考慮した土地利用種別の情報が含まれていないためである．このことは，高度な地物データGISの作成において，個々の地物を手作業で抽出し，地物毎に浸透特性を考慮した土地利用種別を設定しなければならず，この作業には膨大な労力と時間を要することを意味しており，

これがTSRモデルをはじめとするベクトル型・地物指向型の水文モデルを実流域に適用する際の大きな阻害要因となっている．こうした背景から高度な地物データGISを自動構築することが切望されているが，このような研究は見当たらない．

以上の背景の下，本研究では高度な地物データGISの自動構築手法について提案・検討を行った．本研究ではまず，水文・水質統合解析モデルの「HYPE（HYdrological Prediction for the Environment）モデル」を対象とし，浸透・不浸透の情報を持つポリゴン型土地被覆データを用いたモデル設定法について言及した．その中で，高度な地物データGISが広域を対象とした分布型モデルにおいても流出予測の精度向上に資することを示した．

次いで，地形図標準データを入力とし，高度な地物データGIS構築のベースとなる基礎的地物データGISを自動構築する手法を提案した。さらに，道路ポリゴンを基に，道路表面の雨水流出計算に必要な「微小道路要素」および雨水・下水道管路構築のベースとなる「道路ネットワークデータ」の自動構築手法を提案した．また，街区ポリゴンを、

浸透・不浸透特性を考慮して街区内土地利用地物要素に分割する手法を複数提案し，それぞれの手法の特性および長所・短所を明らかにした．

１-３-２高度な地物データGIS自動構築手法の実装および入力データ

本研究での高度な地物データGISの自動構築手法実装は，神田川上流域を対象流域として行った．図 1-8は，神田川上流域の位置とその概要を示している．神田川は東京都三鷹市井の頭恩賜公園の井の頭池にその源を発し，隅田川に合流する一級河川であり，

同図に示すように，複数の土地利用地物が錯雑に分布する流域となっている．本研究では井の頭池から善福寺川合流点までの上流域約11.5 km²を対象領域に設定し，街区ポリ

(24)

13

ゴンの自動構築を行った．また本手法の実装と適用は，CPU に Intel（R）XEON（R）

CPU 5520（2.27GHz）を用いた環境下で，GIS ソフトのArcGIS Ver.9 に付随する共通基

盤コンポーネントであるArcObjectsのVisual Basic for applications(VBA) を用いることを基本とした．

表 1-2は，地形図標準データに含まれるGISデータのうち，特に本研究の自動構築手法の入力データとしたものを示している．本研究では，建物などの精緻な土地利用情報を必要とするため，地形図標準データを入力データとして利用する．また図 1-9は，本研究における高度な地物データ GIS 構築の具体的な流れを示すフローチャートである．

本研究では，ArcGISの付属ツールをできる限り利用して高度な地物データGISを自動構築しているものの，これら付属のツールだけでは自動化できない処理が複数存在する．

これらのうち，手作業の労力が大きく特に自動化の要求が高いものは，①街区ポリゴンの構築，②微小道路要素の構築，③道路ネットワークデータの構築，④街区内土地利用地物要素の構築の4種の作業となっていたため，本研究では，これら①～④の処理についてVBAによる自動構築手法開発を検討した．

図 1-8 a)神田川上流域の位置と b)その土地利用形態（手作業で構築した高度な地物データ GIS を使用）、a)には後述の小領域を併記

a)

b)

(25)

14

図 1-9 高度な地物データ GIS の自動構築手法におけるワークフロー

１-３-３本研究の構成

本論文は、全６章で構成されており、各章の概要は以下の通りである。

第１章は序論であり、本研究の背景と目的について述べ、本論文の構成を示した。

第２章では、浸透・不浸透特性の情報をもつポリゴン型土地被覆データ「Urban Atlas」

を活用することにより、都市部の浸透・不浸透特性を正確に反映させたHYPEモデル

（U-HYPE）を構築し、これをグリッド型土地被覆データ「CORINE Land Cover」を用いた従前のHYPEモデルによる流出予測結果と比較した。その結果、U-HYPEモデルでは、特に夏季の降雨時における流出予測精度が向上することを示し、浸透・不浸透特性を考慮したポリゴン型土地被覆データが洪水流出解析の高精度化に資することを明らかにした。

(26)

15

第３章では、1/2500地形図標準データから道路縁データおよび建物外周線データを抽出し、グラフ理論の閉路構築手法を適用することにより、高度な地物データGIS構築のベースとなる街区・道路ポリゴンおよび街区内に含まれる建物ポリゴンを自動構築する手法を提案した。本手法を神田川上流域に適用した結果、99%以上の街区・道路ポリゴンおよび建物ポリゴンを自動構築できることを示した。

第４章では、道路ポリゴンを、道路表面流の解析に必要な「微小道路要素」に分割する手法を提案した。本手法では、まず道路ポリゴンを交差部と単路部とに分離し、

単路部は道路進行方向に対して垂直および平行に分割し、交差部は単路部に整合させるように分割することで、微小道路要素を構築した。さらに、本手法を応用することで道路ネットワークデータの自動構築手法を提案した。これらの手法を神田川上流域に適用した結果、全ての単路部および99%以上の交差部において適切な形状で微小道路要素が構築され、また、従来の手法では自動構築が困難であった複雑形状の交差部においても、適切な形状で道路ネットワークデータが自動構築されることを示した。

第５章では、街区ポリゴンを、浸透・不浸透特性を考慮して街区内土地利用地物要素に分割する手法について検討した。まず街区ポリゴンを、柵、塀、植生界および区域界で一次分割し、次いで、地図記号を母点とするティーセン分割法、建物を考慮したスケルトン法、微小道路要素の分割線起点を固定点とする不整三角形網発生手法の 3 手法によって二次分割する手法を提案した。そして、これらの手法を実際の街区に適用し比較検討することにより、各手法の街区ポリゴン分割特性を明らかにした。

最後に第６章は結論であり、本研究で得られた知見をまとめると共に、今後の課題等について述べた。

(27)

16

【参考文献】

1) 豊國永次，渡辺政広：都市流出シミュレーションモデルとその調査流域への適用, 第 29回水理講演会論文集, pp.43-48, 1985.

2) 忌部正博，屋井裕幸，高祖成一：都市域の健全な水循環系構築のための雨水浸透施設の効果と評価について，日本水文学会誌，第 38 巻，第 2 号，pp.3-54,2008. 2) 3) 賈仰文，倪广恒，河原能久，末次忠司：都市河川流域の水循環解析と雨水浸透施設

の効果の評価，水工学論文集，第 44 巻，pp.151-156,2000. 3)

4) 天口英雄，安藤義久：SMPT モデルを用いた分布型水循環モデルの改良について，

水工学論文集，第 46 巻，pp.265-270,2002. 4)

5) 中村茂：グリッド型水循環系解析モデルの開発～海老川流域を対象として～，水工学論文集，第 45 巻，pp.103- 108,2001.

6) 国土地理院：細密数値情報，http://www1.gsi.go.jp/geowww/LandUse/lum-saimitsu.html，

アクセス日：2015/12/24．

7) 古賀達也，河村明，天口英雄: 神田川上流域における高度な地物データ GIS を用いた 10m メッシュ土地利用区分の浸透面積率に関する研究，土木学会論文集 B1（水工学），Vol.68,No.4, pp.I 505-I 510,2012.

8) Sample, D.J., Heaney J.P.,Write, L.T., Koustas, R., : Geographic information systems, decision support systems, and urban storm-water management. J. Water Resour. Plan.

Manage. ASCE 127 (3), 155-161, 2001.

9) Rodriguez, F., Andrieu, H., Morena, F. : A distributed hydrological model for urbanized areas - model development and application to case studies. Journal of Hydrology, No.351, pp.268-287, 2008.

10) 川池健司・井上和也・林秀樹・戸田圭一：都市域の氾濫解析モデルの開発，土木学会論文集，No. 698/II-58, pp.1-10，2002.

11) 天口英雄，河村明，高崎忠勝：地物データGISを用いた新たな地物指向分布型都市洪水流出解析モデルの提案，土木学会論文集Ｂ，Vol63 No.3，pp206-223，2007．

12) Amaguchi, H., Kawamura, A., Olsson, J. and Takasaki, T.： Development and testing of a distributed urban storm runoff event model with a vector-based catchment delineation.，

Journal of Hydrology, No.420-421, pp. 205-215，2012．

13) 天口英雄，長坂丈巨，河村明，高崎忠勝，中川直子：都市流域を対象とした建物浸水モデルの提案，河川技術論文集，第19巻，pp. 211-216，2013.

(28)

17

14) 荒木千博・河村明・天口英雄・高崎忠勝：地物データＧＩＳを用いた新たな都市流域地下水涵養モデルの提案，水工学論文集, 第53巻, pp.493-498, 2009.

15) 荒木千博・天口英雄・河村明・高崎忠勝：地物データGISを用いた都市流域地下水涵養モデルの構築および実流域シミュレーション，土木学会論文集B1（水工学）, Vol.68,No.2, pp.109-124, 2012.

16) 古賀達也・河村明・天口英雄：高度な地物データＧＩＳを用いた都市流域における蒸発散モデルの構築とその適用，土木学会論文集B1（水工学）, Vol.69,No.4, pp.I_1771-I_1776, 2013.

17) 古賀達也・河村明・天口英雄・田内裕人：神田川上流域における土地利用種別毎の蒸発散量および地表面温度の推定，土木学会論文集G（環境）, Vol.71, No.5, pp.I_311-I_317，2015.

18) 国土地理院：基盤地図情報ダウンロードサービス，

http://www.gsi.go.jp/MAP/CD-ROM/2500/t2500.htm ，アクセス日：2015/12/24．

19) 東京都都市整備局：東京都縮尺 1/2500 地形図標準データファイル，

http://www.toshiseibi.metro.tokyo.jp/kiban/map user/index.html, アクセス日：2011/9/13 20) 東京都下水道局：下水道台帳案内，

http://www.gesui.metro.tokyo.jp/osigoto/daicyo.htm, アクセス日：2015/12/24．

(29)

第２章

GIS を用いた都市流域における HYPE モデルの高精度化

２-１緒言... 18 ２-２ HYPEモデルの概要 ... 19 ２-２-１ HYPEモデル開発の経緯 ... 19

２-２-２従来のHYPEモデルにおける都市部の扱い ... 20

２-２-３ GISを活用したHYPEモデルにおける都市部の設定 ... 21

２-３ HYPEモデルの基本構造 ... 22

２-３-１ HYPEモデルで設定可能な水文パラメータ ... 23

２-３-２流出計算フロー ... 25

２-４対象流域... 35 ２-５流域のモデル化 ... 36 ２-５-１土地被覆－土壌クラスの設定 ... 36 ２-５-２モデルパラメータの設定 ... 40

２-６流出解析とモデル検証 ... 43 ２-７結語... 45 参考文献 ... 46

(30)

18

第２章 GIS を用いた都市流域における HYPE モデルの高精度化

２-１緒言

第１章で述べたように，高度な地物データGISを活用したTSRモデルや地物指向型の地下水涵養モデル・蒸発散モデルを構築した研究事例により，高度な地物データGISが都市水文解析に有用であることが示されている．またこれらの研究成果から，特に都市流域に錯雑かつ広範囲に分布する不浸透域が，都市流域の流出特性や水文学的特性に大きな影響を与えることが定量的に示されている．

TSRモデルに代表される精緻な水文モデルは，実流域への適用の際に精緻なGISデータを必要とするが，こうした使用に耐えうる精度と空間解像度，土地被覆情報をもつGIS データの入手は従来困難であった．一方，近年のGISの技術的進歩とリモートセンシングや情報処理技術の発展により，様々な種類のGISデータが整備・蓄積されてきており，

高度な地物データGISと比較すると空間解像度や精度，情報量の面で劣るものの，都市の大まかな構造を表現可能かつ浸透・不浸透に関する情報をもつGISデータも僅かながら作成・配備され始めている．こうしたGISデータは，水文モデルの高精度化に資すると考えられるため，活発に活用していくことが望ましが，こうした研究事例は極めて少ない．特にTSRモデル等の詳細な水文モデルではなく，数万km²以上の大陸スケールを対象とする水文モデルでは，流域の浸透・不浸透情報を含むGISデータを活用した事例は皆無に等しく，その影響評価は行われていないのが実情である．広域を対象とした水文モデルにおいても，浸透・不浸透域の情報を含む精緻なGISデータによる流域モデル化が有効と示されれば，高度な地物データGISの有用性がさらに増すと期待できる．

以上の背景から本章では，SMHI（スウェーデン気象学・水文学研究所）が大陸スケールでの水文・水質予測を目的として開発した水文・水質統合解析モデル「HYPE

（HYdrological Predictions for the Environment）モデル」を例にとり，ヨーロッパ全域の都市部を対象に整備されたポリゴン型浸透・不浸透面積率データ「Urban Atlas」を活用し流域をモデル化し，流出解析を行った結果を示した．この流出解析結果から，水文モデルを構築する場合には，高度な地物データを活用することの有用性について言及した．

(31)

19 ２-２ HYPE モデルの概要

２-２-１ HYPE モデル開発の経緯

河川および湖などの水辺環境の向上は，環境関連団体や市民等らの強い要望であり，

良好な状態を維持し保全するには非常に大きな手間と時間が必要とされる．EU諸国では，

2000年に水域の水質向上を目指したWFD （EU Water Framework Directive）¹⁾と呼ばれる

条例が制定された．WFDへの取り組みには，流域内の水循環機構を把握することが基本的かつ重要であり，土地利用変化や地球温暖化の影響などが生じる様々な条件下において，流域からの流出量を予測可能な分布型流出モデルの活用が有効である．

数万km²以上の広域を対象とした流域への流出モデルの適用には，河川流量の存在しない未観測地域が多数含まれており，流出特性に強く影響する土地被覆，土壌，起伏などの地理的特性から流量を予測する，いわゆるPUB（Prediction in Unguaged Basin）を目的とした技術が必要である．PUBを目的に開発した流出解析モデルとしては，例えば，

スウェーデン気象水文研究所（SMHI）のHBVモデル²⁾や小尻らが開発したHydro-BEAM³⁾ などがある．HBVモデルは主として極域を対象としており，流出計算の基本単位である計算グリッドごとに土地被覆と土壌タイプを設定可能である．またHydro-BEAMは，計算グリッド内の土地被覆の不均一性と土壌の鉛直構造の変化を考慮し，個々の計算グリッドに対して複数の土地被覆面積率と最大4層の土壌層を設定可能なモデルとなっている．

上述のように，広域を対象とした分布型や準分布型モデルの多くは，対象とする領域を矩形のメッシュで区切り，このメッシュ内の土地被覆や土壌を一括もしくは面積率として与えることで各種水文量を計算するグリッド型モデルとなっている．しかしグリッド型による対象流域のモデル計算には，広域を対象とした場合においても１章で述べたような複数の問題が生じる．たとえば広域を対象としたグリッド型では，数万m²や数km² 程度のメッシュが対象地域のモデル化に活用されるのが通例であるが，こうした大きなグリッドサイズで領域を分割すると，グリッド内に複数の小流域が混在する場合や，流域境界をモデル中で表現できないなどの問題が生じる．このような問題への対処策としてグリッドサイズを小さくすると，計算負荷の増大を招く上に，モデルの計算要素が増えることとなりモデルの不確実性が増大し，また結果の解釈が難しくなる．このためモデルの計算単位として，個々の流域を正確なポリゴンで表現したベクター型の準分布型

(32)

20 モデルが望まれていた．

こうした背景から，SMHIはHBVモデルの後継モデルとして，流域と地下水流れを考慮し構築した数十km²のポリゴン型サブ流域を計算単位とする準分布型水文・水質統合解析モデルのHYPE（HYdrological Predictions for the Environment）モデル⁴⁾を開発した．

HYPEモデルでは，各サブ流域に複数の土地被覆と土壌タイプを面積率として容易に設定可能であり，GIS分野の技術的進歩とそれに伴うデータの高精度・高解像度化にも対応可能なモデル構造となっている．HYPEモデルでは，日単位における広域の流出現象の把握を目的としており，計算の高速化と流域モデル化の簡素化のために，流域の水文過程をできる限り簡素な式で表現している．2007年にスウェーデン全域を対象としたモデルが開発されて以降は，世界各地に拡張され，ヨーロッパ全域，北極圏やアフリカなどさまざまな地域の流出量予測で用いられており⁵⁾，極めて一般的なモデルとなりつつある．さらに現在SMHIでは，洪水流出解析への適用を視野に入れ，日単位のHYPEモデルを拡張し，時間単位のHYPEモデルの開発を検討している．

２-２-２従来のHYPEモデルにおける都市部の扱い

第１章で述べたように，流域における都市部の有無は，その流域の流出特性に特に大きな影響を与える．全流域面積に占める都市部の割合が小さい場合でも，都市部の広範囲を占める不浸透域からの雨水が地表面や雨水・下水道管路を介して河川へ直接排水されるため，流域出口における降雨時のピーク流量増大と洪水到達時間の短縮に寄与するためである⁶⁾．このことから，対象流域に都市部を含む場合には，不浸透域を考慮した流出モデルの設定が必要と考えられる．しかし従来，土地利用が錯雑な都市部を精緻に表現可能なGISデータを広範囲で入手することが困難であったため，流出モデルに対して不浸透域を詳細に設定した事例は，数km²程度の流域スケールを対象とした流出モデ

ル^{7), 8)}に限定され，広域を対象とした流出モデルでは，不浸透域を無視するか，簡易的に

扱うのみであった．例えばS-HYPEモデルは，面積45万km²のスウェーデン国内を対象とした最も高解像度なHYPEモデルであり，農村部を湖，池，沼地，氷河，モレーン，泥炭地，露岩地帯，農地，針葉樹林，広葉樹林，草原の11種もの土地被覆に分類し，各土地被覆に対して水文特性を設定しているが，都市部の分類は市街地と郊外のみであり，

不浸透域の影響は考慮されていない⁴⁾．

(33)

21

２-２-３ GISを活用したHYPEモデルにおける都市部の設定

近年，浸透特性に基づく分類がなされ，かつ従来のグリッド型と比較し個々の土地被覆形状を正確に表現可能なポリゴン型土地被覆データの整備が進んでおり，HYPEモデルのような広域を対象とした流出モデルにおいても，不浸透域の設定が可能となりつつある．例えば，欧州環境機関が2010年に公開したUrban Atlasは，ヨーロッパ各地の人口 10万人を超える全ての都市部で入手可能な高精度・高解像度のポリゴン型土地被覆データであり，各街区ポリゴンのうち宅地には衛星画像処理により得られた浸透面積率が属性として与えられている⁹⁾．表2-1は，従来多用されてきたグリッド型のGISデータ，Urban Atlasおよび高度な地物データGISの水文解析における有用性を比較したものである．まずGISデータの解像度に注目すると，Urban Atlasの解像度は街区単位であり，街区内の個々の地物まで表現可能な高度な地物データGISと比べ粗いものの，グリッド型よりも都市構造の記述に優れている．また上述のように宅地に不浸透面積率の情報があるため，

個々のサブ流域に対し不浸透面積率を具体的に設定可能である．

上記の内容からUrban Atlasは，都市部を含む流域を対象とした流出モデル設定に適した土地被覆データであり，Urban Atlasを用いたHYPEモデルの設定手法を示すことはモデルの高度化に資すると考えられるが，こうした研究は著者らの知る限り見当たらない．

またUrban Atlasが，世界標準の流出モデルであるHYPEモデルの流域モデル化に有効であることが示されれば，広域を対象としたモデルの活用においても，高度な地物データGIS の代表的な特性である「精度よく不浸透域を設定可能である」についての重要性が示され，本研究の主目的である自動構築手法開発の有効性が強調されると考えられる．

そこで本研究では，HYPE モデルにおいて，都市部における不浸透面積率データを

Urban Atlas から設定する手法を示すとともに，本手法で構築した HYPE モデルを

U-HYPEと定義し，スウェーデン南部の小都市Svedalaを含む小流域を例にとり，U-HYPE

と従来のS-HYPEの流出量計算結果および河川流量観測値との比較から流出予測精度を

評価する．本評価結果から，HYPE モデルで正確な不浸透域面積率を考慮することが，

都市部の占める割合の大小に関わらず重要であることを示す．

(34)

22

表 2-1 CORINE Land Cover, 高度な地物データ GIS および Urban Atlas の比較

２-３ HYPE モデルの基本構造

図 2-1はHYPEモデルの基本構造を示す．HYPEモデルは対象領域を数km²程度のサブ流域に分割し，サブ流域ごとに直接流出量や土壌への浸透量，蒸発散量を計算する準分布型の物理モデルであり，サブ流域内部の土地被覆と土壌の不均一性について考慮可能なモデル構造となっている．HYPE モデルの実流域への適用ではまず，対象領域の土地被覆，土壌，ポリゴン型サブ流域の各種GISデータを用意する．ここでポリゴン型サブ流域の流域界は，各河川の流域と地下水流れを考慮し決定する．次いで，土地被覆データと土壌データを重ね合わせ，耕作地（シルト土壌）や針葉樹林（モレーン土壌）といった土地被覆と土壌の組み合わせを土地被覆－土壌クラスとして抽出する．個々の土地被覆－土壌クラスには，上層土壌，中層土壌および下層土壌の3層の土壌を設定可能となっており，土壌層ごとに層厚，萎れ点，圃場容水量，有効間隙率などの土壌物理パラメータ，直接流出量や土壌浸透量，地下水位変動，蒸発散量などを計算するための水文パラメータを設定する．最後に，各サブ流域に対して，個々の土地被覆－土壌クラスが占める面積率を計算し，サブ流域の属性として与えて対象流域をモデル化する．

HYPE モデルは，SMHI によって絶えず更新がなされており，その中でキャリブレーションと空間解像度の高解像度化が行われているため，最新版ほどモデル精度が高くなっている．本研究ではHYPEモデルのバージョンとして，研究当初（2014年10月）

に最新であったS-HYPEのver. 4.8.0を用いることとする．以下，HYPEモデルで設定可能なモデルパラメータと流出計算のフローについて詳述する．なお，各種水文量の計算方法と各種パラメータの詳細は，参考文献4)を参照されたい．

(35)

23

２-３-１ HYPE モデルで設定可能な水文パラメータ

表 2-2および表 2-3は，HYPEモデルの設定で用いるパラメータのうち，特にサブ流域からの流出計算に大きな影響を与えるパラメーラ，すなわち土壌パラメータと水文パラメータについて示している．HYPE モデルのパラメータは大まかに，各土壌層の厚さといった土壌構造を記述する土壌パラメータ，流出量や蒸発散量などの計算に用いられる水文パラメータ，栄養塩輸送の計算に用いられる水質パラメータ，およびモデル計算で得られた水文・水質予測結果を観測データに近づけるために各サブ流域に対して個別に設定する補正パラメータの4種類に分けられる．本論文においては，流域のモデル化に用いる土地被覆データの差異が流出量予測に与える影響を評価することが目的であるため，これらのパラメータのうち，土壌パラメータと水文パラメータのみを従前の

S-HYPEモデルから変更する．表 2-2，表 2-3で示された個々のパラメータについては，

次節の「流出計算フロー」にて説明する．また水質パラメータ・補正パラメータについては，HYPE wiki¹¹⁾に詳細な記述があるため，こちらを参照されたい．

図 2-1 HYPE モデルの流域基本構造．