水文研究室の土研分布モデル（改良型） 水循環解析 …...2．1 河川流域水文特性のリモートセンシン グ及びモデリング （当初計画） (1)

PWRI-USGS 共同研究 : Topic2「河川流出特性のモデリング・解析技術」

PWRIの活動報告

プロジェクトリーダープロジェクトリーダー::深見　和彦深見　和彦 1)1)

George George LeavesleyLeavesley 2)2), ,

1)1) 土木研究所水工研究グループ水理水文チーム土木研究所水工研究グループ水理水文チーム

2)2) U.S. Geological Survey(U.S. Geological Survey(米国地質調査所米国地質調査所))

目的

水文学的分析の正確性と信頼性、さらには気候・水環境の水文学的分析の正確性と信頼性、さらには気候・水環境の変動下における予測の信頼性を改善する。変動下における予測の信頼性を改善する。

1) GIS1) GIS情報を基盤とした分布定数型水文モデル開発情報を基盤とした分布定数型水文モデル開発

2) 2) 人工衛星人工衛星and/orand/or飛行機からのリモートセンシングを飛行機からのリモートセンシングを

　用いた流域・河川環境の効率的モニタリング　用いた流域・河川環境の効率的モニタリング

3) 3) 河川流出特性と流域環境の関係の理解河川流出特性と流域環境の関係の理解

Topic2の内容

2.1 河川水文流出特性のリモートセンシ

ング及びモデリングに関する研究

2.2 河川流況と地域気候・地形地質学

的条件との関係に関する研究

２．１　河川流域水文特性のリモートセンシング及びモデリング

（当初計画）

(1) 流域規模での積雪リモートセンシングと融雪流出モデリング

(2) 流域規模での客観的な水文パラメータ・変数の推定手法

a) 土研分布モデルの荒川または利根川流域への適用

b) 土研分布モデルパラメータの客観的推定に対するUSGS-GIS Weaselの適用

c) 土研分布モデルへのオブジェクト指向インターフェースの適用

d)河川水文流出特性に影響を及ぼす地域規模・流域規模での水文環境のリモートセンシング

2.2流出特性と地域気候と地理的状況の関係

（当初計画）

(1)気候変化・変動が河川流況（洪水・渇水)及び流域規模での水文素過程に与える影響

a) (1)大気モデルを用いたダウンスケール手法の適用

　　 (2) 水文学的影響を調査するためのXYZ降水量・気温

分布手法の適用

b) 渇水指標の研究

(2) 河川流況及び流域規模の水文素過程に対する土地利用(森林／農業／都市化)と地形・地質

学的条件の影響

2.1 河川水文流出特性の

　　　リモートセンシング及びモデリング(1) 流域規模での積雪リモート

　　　センシングと融雪流出モデリング

　　　　　　　　　に関する　　　土木研究所における研究成果

人工衛星搭載合成開口レーダ（SAR）を用いた積雪水量（SWE）モニタリング

積雪域及び積雪水量のモニタリング• 河川・ダム流域内の積雪水資源量の推定• 融雪洪水や雪崩などの雪災害の防止

マイクロ波リモートセンシングの適用

◇積雪域や積雪水量、積雪含水率などの積雪の物理的パラメータの監視手法を開発する

研究地域 (新潟県中越地方)

長岡平野域•　末宝•　蔵王橋•　小粟田原十日町盆地域

•　橘ﾗｲｽｾﾝﾀｰ•　霜条 十日町盆地域

•　八色原、八色原2•　五日市病院裏•　湯沢中央ｽﾎﾟｰﾂ公園

地上積雪観測地点位置図

SAR画像取得と同期した

地上における積雪観測

• 観測項目

積雪深

層構造

密度

含水率

雪温

積雪粒径

表面粗度

全層平均積雪密度

後方散乱係数（σ0）正規和と積雪水量の関係　　　

(1997～98年冬季)

y = 1.10(x+5)2

r=0.93

0

100

200

300

400

500

600

700

800

-40-30-20-10010

σ0正規和

積雪

水量

（m

m）

σ0正規和=σ0（std1+std4;積雪時）-{σ0（std1+std4;無雪時）}

Std1: standard 1 modeStd4: standard 4 mode(RADARSAT-SAR観測条件）

無雪時ﾃﾞｰﾀは12月と4月の平均

前記アルゴリズムを用いたRADARSAT-SARによる積雪水量ランク分類結果の評価

36.5

1.9

1.9

19.2

1.9

1.9

17.3

1.9

3.8

3.8

9.6

ランク区分（地点地上観測値）

ランク区分（ R

AD

AR

SAT解析地点平均値）

ランク3

ランク2

ランク1ランク0 ランク3ランク2

ランク1

ランク0

積雪水量レベル分類

Rank 0：0mm（無積雪)Rank 1：0~220mmRank 2：220～440mmRank 3：440mm～

図中の数字は各ランクへの配分比率を示す。

積雪水量（４ランク分類）分布図(1997-98年冬季)

1997年12月 1998年1月 1998年2月 1998年3月 1998年4月

00-220

220-440440-

積雪水量(mm)

将来へ向けての課題

• 他の気候地域への適用の立証

(乾雪地域など)• 森林や地形の影響を除去するアルゴリズムの

開発 (例. 複数パラメータSARの適用?)• 理論的なマイクロ波散乱特性研究との結合

• 研究予算・プロジェクト資金(CREST?)の確保

2.1　河川水文流出特性の

　　　リモートセンシング及びモデリング(2) 流域規模での客観的な

　　　水文パラメータ・変数の推定手法

　　　　　　　　　に関する　　　土木研究所における研究成果

河川管理への利用リモートセンシングを用いた流域規模での　　水理・水文学的条件のモニタリング

氾濫状況

河道土壌水分河川縦横断

土地利用

河川流況　( )

Vegetaionvitality　

津波・高潮

湧水

降雨

　　降雪

蒸発散( )水質

堆砂

Structure damage Inundation浸透

地下水

植生分布不法係留船

堤防沈下量

河川敷利用

土地利用地表温度( ヒートアイランド)( )

Irrigated paddy fields

積雪面積積雪水量

持続可能な健全な水循環系を考慮した河川　水資源計画と　マネジメントのために

水位流量

２．１（２）　a) 河道・河川区域モニタリング

1)高分解能衛星画像

2) レーザープロファイラー3) TLS 　(three-line-scanner：スリーラインセンサ)

施設管理 　　(衛星かた見た水門)

土地利用状況

植生分布

航走波・船舶の監視

河川敷利用(車両の進入状況)

高分解能衛星画像(IKONOS)の河川区域・河道モニタリン

グへの適用　（都市河川域における例）

※廣瀬葉子、深見和彦、金木誠(2001)リモートセンシングを活用した河川流域情報収集、土木技術資料、vol.43, No.1, pp.14-19

橋梁上の車両

河道・河川敷の変化の抽出

廣瀬葉子、深見和彦、金木誠(2001)衛星画像から得られる河道・流域情報の評価－河道変遷、植生分類、緑被率および不浸透域面積率に関する考察－、土木技術資料、vol.43, No.8, pp.56-61.

TLS(スリーラインセンサ画像システム)

• 3本のCCD ラインセンサ で1度に3方向の画像が撮影で

きる光学リモートセンサシステム

• 3方向画像により、3次元標高分布調査が可能

◎ × ◎

◎ ○ ◎

GPS/IMU ◎ △ ◎

◎ ○ ◎

◎ ○ ○

◎ ○ ◎TLS

◎ ○ △

◎ ○ ○

ｽﾀﾋﾞﾗｲｻﾞｰ ◎ ○ ◎

◎ ○ △

○ ○ △ﾍﾘｺﾌﾟﾀｰ◎ △ △

デジタ画像スキャンロード

ダイナミックレンジGCP 必要性

土質調査ロード

線と地形図

Flight-dir. distortion測定精密性

揺れの影響除去

後行程ロード

土質解像度

天候影響

収容能力

TLS 写真 衛星画像

TLSとその他のリモートセンシング画像の比較

土木研究所でのＴＬＳ研究

• ＴＬＳを用いた地形マッピング 　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　★水面下の河床を含む

• 河川区域での目的物の検出

• 河床材料の調査 (河道砂利・砂の粒径分布)• 森林樹高の調査、など

※深見和彦、岡田拓也、吉谷純一(2002)TLSを用いた河川区域情報収集

手法の検討、日本写真測量学会平成１４年度年次学術講演会発表論文集－空間情報の計測と利用－、pp.185-188、2002年７月

研究対象域

• 関東地方　荒川の中流 (長さ1.0 km)

よりい公園

橋梁

よりい繁華街

撮影：2002/1/30～1/31

TLSを用いた地形マッピングスリーライン画像使用

等高線図(50cm主曲線)

オルソ画像

水平. 精度: 10～15cm垂直. 精度: 15～20cm

河川区域での目的物の検出現地写真TLS 画像

洪水による倒木

ブロック構造とその破片

TLS 地上解像度=3.5cm (H=300m)

→　河川構造や環境への洪水被害、その他の河川沿い目的物のモニタリング

河床材料の調査• TLS画像判読と現地調査結果比較

TLS画像判読現地における調査

調査地点 No.1

調査地点 No.2

表　現地調査とTLS画像判読による粒径値の比較

66.6458.4993.7973.66d60

TLS判読

　現地　調査

TLS判読

現地

調査

5.70

11.07

15.58

調査地点NO.1

-

14.82

26.65

-2.13短径

9.993.80中径

14.195.18長径

調査地点NO.2　平均　粒径(cm)•コドラート（サプリング枠）

（3×3m）•粒径測定

(100 サンプル)

TLSデータを用いた

河床材質と森林樹高マッピング

林冠高さ•20m以上•15～20m•5m～15m•5m以下 (低木)•5m以下 (苗木)•農耕地 (5m以下)

河床材料粒径分類•2cm以下•2～10cm•10～20cm•20～80cm•2cm以下(草)

植生群落分布図

河床材料粒径分布図

水面下の河床地形マッピングの可能性

• 比較的透明度の高い水面下の等高線マッピング

• 水の屈折率を考慮

河川水面下の等高線図

流心・淵や浅瀬などの識別

２．１（２）　b) 洪水氾濫モニタリング

○Landsat-TMを用いた

　　　　　　メコンデルタにおける研究

※文部科学省　人・自然・地球共生プロジェクト「アジアモンスーン地域における人工・自然改変に伴う水資源変化予測モデルの開発」による。

カンボジアトンレサップ湖の年間水収支推定Carbonnel & Guiscafire (1962-63)

順流　729

逆流　450

メコン川本川約4,000

トンレサップ湖

蒸発　104 雨　139

流域からの流入　243

トンレサップ湖の流域面積約67,000km2

水量の単位：0.1 billion m3

トンレサップ湖周辺の主な水位観測所

KompongLuong

PrekKdam Phnom Penh

A

B

A3A2

A1

B1 B2

B3

最大氾濫範囲(雨季)

最低湖範囲(dry season)

湖範囲の一時的変化

衛星(と/または航空機)からの

リモートセンシング

地域的地理データへの変換

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

地上操作地点(GCP)

洪水関連収容量の一時的変化量の推定

衛星リモートセンシングによる巨大湖沼の洪水貯留機能評価

研究地域（カンボジア国トンレサップ湖周辺域～メコンデルタ上流域）

トンレサップ湖

メコンデルタ上流域

プノンペン

アンコールワット

トンレサップ湖周辺の衛星データの 例(Landsat- TM/ETM+)

2000.3.25　乾季末期 2000.7.23　雨季初期

2000.8.16　雨季半ば 2000.11.4　雨季末期

トンレサップ湖周辺域

LANDSAT TM/ETM+データ：R、G、BにBand５、Band４、Band２を割り当てた画像

各画像取得時期の地表水範囲

2000.3.25　乾季末期 2000.7.23　雨季初期

2000.8.16　雨季半ば 2000.11.4　雨季末期

◆各時期の土地被覆分類画像（クラスタ分類による）を用いて、水域を抽出し、各時期の表流水面域画像を作成した。

◆光学センサでは雲を透過して土地被覆を把握することが不可能なため、雲の領域は「雲」として分類した。

トンレサップ湖周辺域の洪水氾濫水量１次推定

観測年月日水面面積

(ha)水没植生

(ha)水面＋水没植生

(ha)面積比（水面）

面積比（水没植生含む）

2000.3.25 210853.4 0.0 210853.4 1.0 1.02000.7.23 226602.6 65939.4 292542.0 1.1 1.42000.8.16 439183.4 147026.4 586209.8 2.1 2.82000.11.4 496366.2 127655.3 624021.5 2.4 3.0

210853.4

0.0

226602.6

65939.4439183.4

147026.4

496366.2

127655.3

0

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

700,000面

積(h

a)

3.25 7.23 8.16 11.4

観測月日(2000年）

水面 水没植生

２．１（２）　c) 水循環モデルにおけるリモートセンシング・GIS情報と連携した客観的パラメータ評価手法の開発

< 1 >

•• 山岳森林地帯流域のための長期河川流山岳森林地帯流域のための長期河川流出シミュレーション出シミュレーション

•• GISGIS解析を基盤とした、概念的分布定数型解析を基盤とした、概念的分布定数型

水文モデル＝『土研改良分布モデル』水文モデル＝『土研改良分布モデル』

研究の背景

分布定数型水循環モデルは、現在、行政担当者や分布定数型水循環モデルは、現在、行政担当者や水文技術者・研究者にとって、様々な時間・空間ス水文技術者・研究者にとって、様々な時間・空間スケールでの流域規模での水環境とプロセスを考慮ケールでの流域規模での水環境とプロセスを考慮しながら統合的水資源マネジメントに関する決定をしながら統合的水資源マネジメントに関する決定を行う際に有望な新しいツールと認識されている。行う際に有望な新しいツールと認識されている。

しかしながら、分布モデルは、多くの内部定数を決しかしながら、分布モデルは、多くの内部定数を決定しなければならないため、現実の水問題への適定しなければならないため、現実の水問題への適用は未だに非常に難しいと一般に考えられている。用は未だに非常に難しいと一般に考えられている。

我々の取組み•• GISGIS解析を基礎としてモデル定数をあらかじめ１次解析を基礎としてモデル定数をあらかじめ１次

推定することにより、定数同定作業の客観化・省推定することにより、定数同定作業の客観化・省力化を図る技術を開発する。力化を図る技術を開発する。

　　　　ここで、ここで、GISGISを活用した物理を活用した物理　的モデリングが最も現実的と　的モデリングが最も現実的と　考えられる水文過程として、　考えられる水文過程として、　地表付近の水収支過程（表　地表付近の水収支過程（表　面流、浸透や土壌水分貯留・　面流、浸透や土壌水分貯留・　移動、樹冠遮断・蒸発散等の　移動、樹冠遮断・蒸発散等の　植生プロセス）にまず着目す　植生プロセス）にまず着目す　る。地表付近では、土壌図等　る。地表付近では、土壌図等　の　のGISGIS資料も充実し、リモート資料も充実し、リモート　センシング画像も活用できる。　センシング画像も活用できる。

土壌層

基岩

遮断蒸発

樹冠遮断

表面流出

復帰流

河川

地下水涵養

（飽和側方浸透流）

降下浸透

地下水流出（不圧・被圧）

蒸発散

降雨

浸透土壌水分

林内降雨＋樹幹流

（不飽和域）

降雨

表面流出早い中間流出（パイプ流等）

根域

飽和域

A0層

A層

B層

C層

遅い中間流出

土壌層

基岩

遮断蒸発

樹冠遮断

表面流出

復帰流

河川

地下水涵養

（飽和側方浸透流）

降下浸透

地下水流出（不圧・被圧）

蒸発散

降雨

浸透土壌水分

林内降雨＋樹幹流

（不飽和域）

（不飽和域）

降雨

表面流出早い中間流出（パイプ流等）

根域根域

飽和域

飽和域

A0層A0層

A層A層

B層

C層

B層

C層

遅い中間流出

流域規模での実用的な（概念的）　　　分布定数型水文モデルの開発経緯

Modified N-P (Ver.2)

Modified N-P (Ver.1)

PRMS original

土壌水分算出モジュール

草木ダム、塩原ダム　　　（日本）

KhlongLuang, Thailand

Little Washita, OK, USA

研究対象流域

土研改良分布モデル

修正PRMS

PRMS

開発（適用）モデル名称

N-P土研分布モデル

N-PPRMS

Noilhan-Planton　(N-P)

PRMS

蒸発散モジュール

母体となった　水文モデル

森林斜面の水文プロセスの特性

•• 森林樹冠における水文森林樹冠における水文プロセスプロセス==　樹冠遮断、蒸発散　樹冠遮断、蒸発散

•• 土壌斜面における水文土壌斜面における水文プロセスプロセス ==　表面流出、浸透、　表面流出、浸透、 飽飽

和地表下流、還元水、和地表下流、還元水、地下水地下水涵養涵養

土壌層

基岩

遮断蒸発

樹冠遮断

表面流出

復帰流

河川

地下水涵養

（飽和側方浸透流）

降下浸透

地下水流出（不圧・被圧）

蒸発散

降雨

浸透土壌水分

林内降雨＋樹幹流

（不飽和域）

降雨

表面流出早い中間流出（パイプ流等）

根域

飽和域

A0層

A層

B層

C層

遅い中間流出

土壌層

基岩

遮断蒸発

樹冠遮断

表面流出

復帰流

河川

地下水涵養

（飽和側方浸透流）

降下浸透

地下水流出（不圧・被圧）

蒸発散

降雨

浸透土壌水分

林内降雨＋樹幹流

（不飽和域）

（不飽和域）

降雨

表面流出早い中間流出（パイプ流等）

根域根域

飽和域

飽和域

A0層A0層

A層A層

B層

C層

B層

C層

遅い中間流出

蒸発散

表面流出

速い中間流出

　　降雨

浸透飽和透水係数

Ｌ Ａ Ｉ、

緑被率

土壌

表層

　　（5cm）

全土　

m）

N-P スキーム定数

樹冠遮断

飽和含水率・残留含水率

壌層

　（1

不飽和透水係数改良型PWRI分布パラメータ水文モデル；鉛直構造概念図(1メッシュ分)

降下浸透

遅い中間流出Ｑｌｉ＝Ｄ Ｌ ｋｘ ｉ

　　Ｄ：層厚　ｋｘ：水平方向の不飽和透水係数

　　Ｌ：メッシュ間距離

D

地下水涵養Ｑｏ＝Ａ ｋz 　ｋz：鉛直方向の不飽和透水係数, Ａ ：メッシュ面積

不圧地下水流出Ｑｇ１＝Ａ ｕ

2 （ｈ－Ｓｇ）2 Ａ, Ａ ｕ：係数Ｓｇ

被圧地下水流出Ｑｇ２＝Ａ ｇ ｈ Ａ, Ａ ｇ ：係数

実際の蒸発散 (Ea)= Penman-Monteith 方程式

Ｒn：ネット放射Δ：soil heat flux (=0 for daily simulation)ｅsat：大気温度によって決定される飽和蒸気圧 　　

　 Ｔa：大気温度 ←　日光 (AMEDAS観測)ｅa：蒸気圧　 ←　宇都宮 (JAM観測所)ｒa：空力的抵抗　←　日光にて推定 (AMEDAS観測、中性cond.)　　ｒa＝［ln{(z-d)/z}］2／(ｋ2Ｕ)

ｚ：風観測高さ、 ｄ：ゼロ転位高さ、　 ｚo：空力的粗度length, k：Karma係数、

Ｕ：風速、 ｚo＝0.13hp（hp:植生高さ）、ｄ＝0.2hp

ｒc：表面抵抗　←　Noilhan ＆ Planton (1989)

地表抵抗= Noilhan-Planton スキーム (1989)

ｒｓ＝ＬＡＩ

ｒsmin

・Ｆ２・Ｆ３・Ｆ４

４

Ｆ１

Ｆ１＝ｆ＋ｒsmin/ｒsmax

１＋ｆ

ｆ＝0.55・ＳＬ

Ｓ・

ＬＡＩ

２

Ｆ２＝ＷＳ－Ｗwilt

Ｗfc－Ｗwilt

, if Ｗwilt≦ＷＳ≦Ｗfc

１,

０,

if

if

Ｗ

Ｗ

Ｓ

Ｓ

＞Ｗ

＜Ｗ

fc

wilt

Ｆ３＝１－α ｅsat ＴＳ －ｅａ

Ｆ４＝1.0－0.0016（298.0－Ｔａ）

• ｒsmin,ｒsmax, ＳL, α: constants by Noilhan & Planton (1989)• Ｗwilt：wilting point soil moisture, Ｗfc：field capacity• 　→　estimated by GIS（USDA soil classification)• LAI：GIS(Landsat-TM images, Land use map, LAI-NDVI relation) • Ｔs：leaf-surface temperature ≒ Ｔa（air temperature)• 　→　Nikko (AMEDAS observation)• Ｗs：soil moisture• 　→　estimated by soil-moisture accounting model

Net Radiation: RnＲn　＝　Ｓ　＋　Ｌｎ

Ｓ：net shortwave radiation、Ｌn：net longwave radiation

　Ｓ＝Ｓh･（Ｓo／Ｓho），Ｓn＝Ｓ･（１－α），(Ｓh／Ｓho） ＝ ａ＋ｂ・(Ｎ／Ｎo)

α：albedo based on landuse and month, Kotoda(1986)Ｎo：potential solar durationa,b：empirical constants for the area

ａ＝0.22，ｂ＝0.52　by　KobayashiＮ：Solar duration ← Nikko (AMEDAS obs.)

　Ｌn　＝　－σＴa4（ａ’－ｂ’√ｅa）・（ａ”＋ｂ”ｓ）

σ：Stephan-Boltzman constantＴa：air temperature、ｅ：vapor pressure　←　Nikko (AMEDAS observation)a'＝0.366，ｂ’＝0.0036　　by　Nakagawa(1977)　a”＝0.1， ｂ”＝0.9　　　 by　Brunt

土壌水分収支計算(無降雨時): Noilhan-Planton スキーム

(Force-Restore 方式)∂Ｓ１

∂t＝

qＷd１

Ｃ１

Ｓlin－Ｅ －Ｃ２

t（Ｓ１－Ｗgeq）

∂Ｓ２

∂t＝

qＷd２

１（Ｓ２in－Ｅ）

Ｓ1，Ｓ2：容積測定土壌水分 for d1(5cm)、ｄ2(100cm)

Ｅ：実際の蒸発散→　Ｅ＝min.（Ｓ1 or Ｓ2，Ｅa（Penman-Monteith））

τ：1日、Ｓ1in：S1へのインプット、Ｓ2in：S2へのインプットＣ1,Ｃ2,Ｗgeq：土壌タイプと土壌水分によって決定される係数(N-P スキーム)

　→　GIS（USDA 土壌分類）と土壌水分算出

土壌水分収支計算(降雨時): 重力浸透と速い中間流出

)(1_

1

1 QseepESdt

Spervcobi

w

−−=∂∂

ρ

)(1_

2

2gpervcobi

w

QQriEESdt

S−−−−=

∂∂

covρ

112

_1 )())(1( dWSCESCQseep wgeqpervcobi ρτ

−+−−=

QseepQri β・=

　β：経験定数

草木ダム流域で0.5、

塩原ダム流域で0.1

土研改良分布モデル構築に必要なGISデータ

必要な1次情報 元データ 中間生成物 最終成果物(200ｍメッシュ)

地形図(DEM)国土地理院　数値地図50メッシュ

河川流域界国土数値情報　流域界・非集水界線位置

土地利用図国土数値情報　1/10細分区画土地利用データ100ｍメッシュ

土地利用分布(4カテゴリ)、不浸透面積率

NDVI（植生指標） LAI（葉面積指数)、緑被率

植生分類図

現存植生図 環境庁　1/50,000(衛星分類用トレーニングデータ)

表層土壌図国土数値情報　土地分類データ　1ｋｍメッシュ

土壌水分モデル各種定数(浸透能、間隙率を含む)

植生分類(4カテゴリ)、樹高

人工衛星画像LANDSAT-TM(30mメッシュ)

流域界(面積)、河道網図

土研改良分布モデル計算に　　必要な入力データ

•• 日降水量日降水量

•• 日平均日平均 気象データ気象データ

–– 日照時間、大気温度、日照時間、大気温度、

　湿度　湿度((蒸気圧蒸気圧))、風速、風速

草木ダム流域位置図 (254km2)草木ダム流域：

254km2

中禅寺湖

草木湖

日光市

草木ダム流域

forestpaddy fieldOther fieldsResidence

ＤＥＭ(標高)土地利用

草木ダム流域　河道網図（200mメッシュ）

LANDSAT衛星TM画像（草木ダム流域周辺)

LANDSAT TM(1993.5.28)

LANDSAT TM(1993.11.4)

衛星データに基づく草木ダム流域NDVI 分布

（１）１９９３年５月 （２）１９９３年１１月

（１）１９９３年５月 （２）１９９３年１１月

衛星データ及び植生分類図に基づく草木ダム流域葉面積指数(LAI)分布

衛星画像及び土地利用・植生分布に基づく緑被率分布

（１）１９９３年５月 （２）１９９３年１１月

国土数値情報に基づく表層土壌・表層地質図、　　及び浸透能分布

表層土壌 表層地質

土研改良分布モデルによる

長期河川流況シミュレーション

草木ダム流域草木ダム流域

深見和彦、金木誠、廣瀬葉子、松浦直深見和彦、金木誠、廣瀬葉子、松浦直(2000)(2000)　　

GISGISを活用した水循環解析モデルのを活用した水循環解析モデルの

提案とその適用性　－山地森林域の提案とその適用性　－山地森林域の河川流域を対象として－、河川流域を対象として－、

土木技術資料、土木技術資料、vol.42, No.11, pp.26vol.42, No.11, pp.26--31.31.

塩原ダム流域位置図(123km2)

土研改良分布モデルによる長期河川流況シミュレーション

•• 塩原ダム流域塩原ダム流域(1997)(1997)

0.1

1

10

100

1000

10000

1997/1/1 1997/2/1 1997/3/1 1997/4/1 1997/5/1 1997/6/1 1997/7/1 1997/8/1 1997/9/1 1997/10/1 1997/11/1 1997/12/1

時　間　(1997年)

流　

量　

(m3/s)

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

500

流域

平均

雨量

　(m

m／

day）

流域平均降雨量

実測流量

土研改良分布モデル計算値

< 2 >

•• 山岳森林流域の短期河川流出量シミュレーショ山岳森林流域の短期河川流出量シミュレーション　ン　((洪水予測洪水予測))

•• GISGIS基盤の物理的分布定数型分布定数型水文基盤の物理的分布定数型分布定数型水文モデル『モデル『WEHY (Watershed Ecology and WEHY (Watershed Ecology and HydrologyHydrology：：流域生態・水文流域生態・水文) ) モデル』の開発モデル』の開発

–– 米国カリフォルニア大学米国カリフォルニア大学DavisDavis校　校　KavvasKavvas教授との　　教授との　　

共同研究共同研究

WEHY モデルの特長

•• 水文定数・変数は、計算メッシュ内ですら本来水文定数・変数は、計算メッシュ内ですら本来不均質である特性を有しているが、不均質である特性を有しているが、WEHYWEHYモモ

デルでは、その不均質性を基本方程式（空間デルでは、その不均質性を基本方程式（空間平均保存式）の中で直接考慮できる。平均保存式）の中で直接考慮できる。

Rainfallevent

Interception andevapotranspiration model +

vertical unsaturated flow andinfiltration model (vertical 1-Ds)

Subsurfacestormflow

(horizontal 1-D)

Overlandflow

(sheet andrill flow)

(1-Ds)

Regionalgroundwater

(2-D)

Steam network flow (1-Ds)

INPUTS

OUTPUT

Parameter valuesrelated totopography,geometry and soilcharacteristics

HHP11

Program forHillslope

HydrologicProcesses

(Hybrid 1-Ds)

Evapotranspiration Runoff hydrograph

SNRG12

Program forStream

Network andRegional

Groundwater(1-Ds and 2-D)

WEHYモデル

の基本構造

モデル計算単位（MCU)毎のGIS解析に

基づくモデル定数評価

土壌

パラメータ

山腹斜面の有効土層厚推定Profile section

Slope angle

(degree)

Rank (point)

Conifer forest

Broad-leaf forest

Cryptomeria japonica etc.

Grass land

Field Paddy field

Other

+1 +2 +2 +1 +1 +2 0 Convex feature

0-8 8-25 25-

+2 +2 +1

3 3 2

4 4 3

4 4 3

3 3 2

3 3 2

4 4 3

2 2 1

Concave feature

0-8 8-25 25-

+3 +3 +2

4 4 3

5 5 4

5 5 4

4 4 3

4 4 3

5 5 4

3 3 2

Bevel 0-8 8-25 25-

+2 +1 0

3 2 1

4 3 2

4 3 2

3 2 1

3 2 1

4 3 2

2 1 0

Flat plane

- +2 3 4 4 3 3 4 2

y = 29.301x

R2 = 0.4548

0.0

50.0

100.0

150.0

200.0

0 1 2 3 4 5

Soil Depth Rank by GIS

Soil

Dept

h (

cm

)

GradualSlope(Erosion)GradualSlope(Sedimentary)SteepFlatLin

廣瀬葉子、深見和彦、金木誠(2000)衛星データと地理情報を併用した土壌厚さ推定の試み、土木学会第55回年次学術講演会概要集、第Ⅱ部門、Ⅱ-100、2000年9月

土層厚　現地調査

• サンプリング地点・様々な地形、土地被覆条件の20個所

【平面、緩やかな斜面 (侵食・堆積した）急斜面】

• 調査項目・水文学的基盤深さ

　　　　　　　　（有効土層厚）

・斜面方向

・斜面角度

・主な植生

・土層特性

・微地形構造

1,16,11 2,12,17

7,6

13 3,8

5,10

9,19,14

4,15

20

18

サンプリング地点（20個所）

貫入試験調査

相対評価表による土層厚推定

土層厚相対評価点と現地土層厚実測値の関係 推定有効土層深分布

y = 25.318x + 28.133

R2 = 0.3343

0

50

100

150

200

0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0

土層厚相対評価点（３近傍平均値）

現地

土層

厚実

測値

(cm

)

塩原ダム流域におけるWEHYモデルの検証洪水ケース

Event Starting Date Ending Date

Peak Discharge

(m3/s)

Peak Time Max. Rain

(mm/hr)

Time Lag

(hours) 1 5/21/97

5/28/97 82.81 5/25 4:00 16 2

2 6/16/97 6/23/97

322.61 6/20 17:00 39 2

** 8/23/98 9/4/98

1660.55 8/27 21:00 72 0

3 9/12/98 9/21/98

1089.27 9/16 7:00 73 1

4 10/14/98 10/20/98

101.41 10/18 8:00 28 2

• ** 8/23/98-9/4/98の観測データは不完全。

WEHYモデルによる

洪水流出シミュレーションDischarge at Yuunohara

9/12/98--9/21/98

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

9/12

/98

0:00

9/13

/98

0:00

9/14

/98

0:00

9/15

/98

0:00

9/16

/98

0:00

9/17

/98

0:00

9/18

/98

0:00

9/19

/98

0:00

9/20

/98

0:00

9/21

/98

0:00

9/22

/98

0:00

Time

Dis

char

ge (m

3 /sec

)

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

0.16

0.18

0.2

0.22

0.24

0.26

0.28

0.3

Rai

nfal

l Int

ensi

ty (m

/hr)

observedSimulatedrainfall intensity

Discharge at Yuunohara10/14/98 -- 10/21/98

0

20

40

60

80

100

10/1

4/98

0:0

0

10/1

5/98

0:0

0

10/1

6/98

0:0

0

10/1

7/98

0:0

0

10/1

8/98

0:0

0

10/1

9/98

0:0

0

10/2

0/98

0:0

0

10/2

1/98

0:0

0

Time

Dis

char

ge (m

3 /sec

)

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

Rai

nfal

l Int

ensi

ty (m

/hr)

observedSimulatedrainfall intensity

120 0

Contributions from Different Flow Processes to Discharge at Yuunohara9/12/98--9/21/98

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

9/12

/98

0:00

9/13

/98

0:00

9/14

/98

0:00

9/15

/98

0:00

9/16

/98

0:00

9/17

/98

0:00

9/18

/98

0:00

9/19

/98

0:00

9/20

/98

0:00

9/21

/98

0:00

9/22

/98

0:00

Time

Dis

char

ge (m

3 /sec

)

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

Rai

nfal

l Int

ensi

ty (m

/hr)

observedDirect Precip + Infilt ExcessReturn Overland FlowBase Flow Onlyrainfall intensity

Contributions from Different Flow Processes to Discharge at Yuunohara10/14/98 -- 10/20/98

0

20

40

60

80

100

120

10/1

4/98

0:0

0

10/1

5/98

0:0

0

10/1

6/98

0:0

0

10/1

7/98

0:0

0

10/1

8/98

0:0

0

10/1

9/98

0:0

0

10/2

0/98

0:0

0

10/2

1/98

0:0

0

Time

Dis

char

ge (m

3 /sec

)

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

Rai

nfal

l Int

ensi

ty (m

/hr)

observedDirect Precip + Infilt ExcessReturn Overland FlowBase Flow Onlyrainfall intensity

結論

•• GISGIS解析を基盤とした、陸面・大気相互作用解析を基盤とした、陸面・大気相互作用((土壌・土壌・植生システム植生システム))に関連する水文モデル定数の１次推に関連する水文モデル定数の１次推

定手法を提案した。定手法を提案した。

•• 定数評価手法は、互いに異なる特長を有する定数評価手法は、互いに異なる特長を有する22種類種類

の流域規模水文モデルに適用され、両者ともハイドの流域規模水文モデルに適用され、両者ともハイドログラフから見た検証では良好な成果を得た。ログラフから見た検証では良好な成果を得た。

•• 上記結果により、ここで提案された定数評価手法は、上記結果により、ここで提案された定数評価手法は、少なくとも同様の気候水文地域において一般性を有少なくとも同様の気候水文地域において一般性を有するものと評価できる。するものと評価できる。

2.2 河川流出特性と地域気候的・地

球物理学的状況の関係に関する土木研究所における研究成果

○東海豪雨（2000年）の時空間分布特

性の解明

※ K.Fukami, T.Matsuura and J.Yoshitani (2003) Evaluation of DAD curves of the Tokai Rainstorm in September of 2000, 3rd DPRI – IIASA International Symposium on Integrated Disaster Risk Management, Kyoto.

東海豪雨時の天気概況東海豪雨時の天気概況•• 平成平成1212年年99月月33日台風日台風1414号発生号発生

99月月1212日日33時　時　935935hpahpaに発達に発達

本州上には秋雨前線本州上には秋雨前線

東海地方に記録的豪雨東海地方に記録的豪雨

(愛知県提供資料を一部変更)

研究方法

1. 雨量資料の収集

2. DD (depth-duration)解析

3. DA (depth-area)解析

4. 東海豪雨の最大包絡DAD式の推定→　　　　

日本最大級と東海地方最大級の豪雨を比較

5. 東海豪雨のDAD曲線パラメータの最適化

　　＝東海豪雨実績のDAD特性の分析

1．雨量資料の収集

資料内容 所管 箇所数 時間単位

建設省　庄内川流域関連　時間雨量 建設省 13箇所 時間

建設省　長良川流域関連　時間雨量 建設省 　22箇所 時間

建設省　木曽川流域関連　時間雨量 建設省 　41箇所 時間

建設省　揖斐川流域関連　時間雨量 建設省 　15箇所 時間

建設省　豊川流域関連　　時間雨量 建設省 　13箇所 時間

建設省　矢作川流域関連　時間雨量 建設省 　20箇所 時間

愛知県所管　10分雨量 愛知県 49箇所 10分

気象庁アメダス観測所10分雨量 気象庁

愛知県19箇所三重県21箇所岐阜県37箇所静岡県29箇所

10分

時間雨量：279ヶ所、 10分雨量：155ヶ所

350300

250

200

200150

150

150150

250200

100

100

100

100

100

100

150

150

100

最大6時間

降雨強度の空間分布

単位：mm/6時間

2．DD (Depth-Duration)解析

• 対象データ：

1) 10 分雨量（155ヶ所）

2) 時間雨量（279ヶ所）

• DD 包絡関係式：　Sherman 型1) 桑原(1988)による式形 ：R＝a・ｔ0.5

2) 寶ら(1999)による式形 ：R＝a・ｔ0.467

2．DD解析(10分資料に基づく)

10

100

1000

10000

0.1 1 10 100 1000

降雨継続時間[時間]

雨量

　[m

m]

気象庁　東海

愛知県　阿久比

愛知県　泉田

桑原（Ⅱ地域）

桑原（日本最大）

宝(a=167)

桑原(a=157)

東海豪雨のDD式: 桑原式形、寶式形とも愛知県阿久比地点6時間雨量=378mm

日本最大DD(桑原式)：　　長崎県西郷、13時間1,005mmⅡ地域最大DD(桑原式)：　　岐阜県権現山、5時間501mm

2．DD解析(時間資料に基づく)

･Ⅱ地域で、名古屋平野周辺の全体的降雨は、 山岳地帯の記

録に比べると小さい。・東海豪雨は特に6-12時間のスケールで極値的。

10

100

1000

10000

0.1 1 10 100 1000

降雨継続時間[時間]

雨量

　[m

m]

気象庁　東海

愛知県　阿久比

桑原（Ⅱ地域）

桑原（日本最大）

宝(a=167)

桑原(a=157)

3．DA (Depth-Area)解析

• 対照資料：10分雨量資料、時間雨量資料

• 面積雨量評価法： 面積固定法

(対象域のティーセン分割に基づくグリッド雨量データのマップ上)

24時間細大面積雨量の抽出例(43-, 98-, 196-, 391-, 785-, 1565-, 3141-, 6260-, 10614-, 14880 km2)

桑原による日本最大DAD式との比較Ｐ(A,t)＝279t0.5exp(-0.0248t-0.414A0.5)

10

100

1000

10000

10 100 1000 10000 100000

Area [km2]

Rai

nfa

ll corr

esp

ondi

ng

to e

ach p

eriod

　[m

m]

1hr

3hr

6hr

12hr

24hr

48hr

東海豪雨DAD

日本最大DAD

・日本最大DAD式に比べて、東海豪雨単独での実績DAD式は、面積による雨量低減率が小さい。

・東海豪雨は6-12時間の大

きな空間スケールにおいても極値的だったとの解釈も可能。

→ 日本最大包絡DAD式を変更する必要がある！

疑問点：　・面積Aに対するべき乗値0.5の妥当性　　 ・雨域面積の取り方の妥当性

東海豪雨DAD式の分析

10

100

1000

10 100 1000 10000 100000

面積　[km2]

各継

続時

間に

対応

した

降雨

量　

[mm

]

1hr2hr3hr4hr5hr6hr8hr10hr12hr18hr24hr30hr36hr48hr

→　パラメータを任意に最適化すれば、DAD 特性を 拡張Horton式で良く説明できる。

東海豪雨DAD式の分析

( )na AtutaP v ⋅⋅−⋅= −exp5.0

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0hr 10hr 20hr 30hr 40hr 50hr 60hr

Time

Par

amete

r

u

v

n

ｋ

※日本最大DAD式:　u=0.0248　v=0.414　n=0.5

・t＝6hr付近で、日本最大DAD特性に最も近いことが確認できる。・特定の実績降雨DADの一般特性:　v が大きく、uが小さい。

＝継続時間が大きくなることによる面積雨量低減率が大きくなる。・東海豪雨独特のDAD特性：　 nが小さい。　＝ 面積が大きくなることによる面積雨量低減率は大きくなる。→　拡張Horton式により、実績DAD特性を定量的に把握可能。

結論(その1)

• 東海豪雨DAD特性を定量的に明らかにし

た。すなわち、全体としては、日本最大規模よりも小さい規模であったこと、DD特性では6（～12）時間の継続時間に対する雨量が最も日本最大規模に近かったこと、DA特性で

は、面積による雨量低減率が比較的小さいこと、を明らかにした。最後の点は日本最大DAD包絡曲線を東海豪雨資料を用いて再

検討する必要があることを示している。

結論(その2)• 拡張HortonDAD式におけるパラメータを変

化させることにより、単独豪雨のDAD特性が説明可能になり、また適切に定量化される。

• 同種の解析を豪雨事例で継続的に実施することにより、我が国の様々な降雨のDAD特性を理解し比較することができ、最大級豪雨・洪水を推定するための地域区分のあり方等にも有用な知見を与えることが期待される。

今後の課題

• 雨域面積の抽出方法の確立

• DAD分析のための使いやすいツールの開発

• わが国の主な豪雨に対するDAD解析事例の

蓄積

• 面積雨量低減率に関する最大包絡DAD式の

再検討

• PMP推定のための地域区分の再検討