[流域圏学会誌 第 8 巻

<解

第1号

10−24 2021]

説（原著）>

中山間地域の流域における人・森林・気象災害の現状と関わり：
高山市大八賀川流域における豪雨・豪雪を事例として
永井

信* **，丸谷靖幸***，斎藤琢**Current conditions and relationships among human beings, forests, and weather disasters
in a mesomountainous river basin:
A case study of torrential rains and heavy snowfall in the Daihachiga River Basin in Takayama
NAGAI Shin* **, Yasuyuki MARUYA ***, Taku M SAITOH***Earth Surface System Research Center, Research Institute for Global Change, Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology(JAMSTEC), 3173-25 Showa-machi, Kanazawa-ku, Yokohama 236-0001, Japan**River Basin Research Center, Gifu University, 1-1 Yanagido, Gifu 501-1193, Japan***Graduate School of Engineering, Kyushu University, 744 Motooka, Nishi-ku, Fukuoka 819-0395, Japan

Abstract
In Japan, areas near rural settlements in hilly and mountainous regions are often called
mesomountainous areas. The relationship between humans and the ecosystem in mesomountainous
river basins in Japan has changed as these areas are increasingly confronted with the impacts of climatechange (e.g., an increase in extreme and abnormal weather events). In this study, we reviewed current
conditions and relationships among human beings, forests, and weather disasters in the Daihachiga
River Basin in Takayama, Gifu Prefecture. Specifically, we looked at spatio-temporal changes in theweather and forests during torrential rain (July 2020) and heavy snow (17 December 2014) events thatwere described with the aid of continuous in-situ observations and social statistics by local authorities
and scientists. However, in a mesomountainous river basin such as this, which is experiencing both
population decline and increasing disaster risk, more detailed and labor-intensive online monitoring isrequired. With this need in mind, we summarized the usability of (1) observation data obtained fromunmanned sensors; (2) advanced remote-sensing observations by drones and satellite sensors with highspatio-temporal resolution; and (3) information from citizens on the Internet (social sensing), forexample, information gained through Google Trends, Twitter, and Mapillary. We identified thefollowing three important tasks for future study: (1) integration and mapping of various observation
data and information; (2) analysis and evaluation to connect past, present, and future; and (3) the
identification of a future vision of the river basin that includes dialogue with relevant stakeholders.
Keywords: Daihachiga River Basin, extreme weather event, forest ecosystem, mesomountainous regions, remotesensing; social sensing*国立研究法人海洋研究開発機構・地球環境部門・地球表層システム研究センター
3173-25**岐阜大学・流域圏科学研究センター 〒501-1193 岐阜市柳戸 1-1***九州大学・大学院工学研究院環境社会部門 〒819-0395 福岡市西区元岡 744

10〒236-0001 神奈川県横浜市金沢区昭和町

1. はじめに
近年の気候変動に伴う極端気象や異常気象の増加は，我が国において，未曾有の災害を引き起こし，人々の生命や財産を脅かしている。気候変動が人類や生態系に対して及ぼす影響は，今世紀末には全球平均で気温が 0.3˚C〜4.8˚C 上昇する可能性を指摘した気候変動に関する政府間パネル（Intergovermental Panel on
Climate Change: IPCC）：第 5 次報告書（AR5）1)において報告されている。例えば，我が国では，全国のアメダスにおける，1 時間降水量 50mm 以上の年間発生回数は，1976 年から 2020 年において，29.2 回/10 年増加した（信頼区間 99%）2)。また，2011 年から 2020 年における平均年間発生回数（約 334 回）は，1976 年
から 1985 年における平均年間発生回数（約 226 回）と比べて，約 1.5 倍増加した 2)。これらの結果，1989
年から 1998 年に発生した土砂災害の年平均は 945 件であったのに対して，2009 年から 2018 年に発生した土砂災害の年平均は 1,328 件へと増加した 3)。まさに我々は，「気候危機」4)に直面している。
特に，近年，人と生態系の関わりが極端に低下している「中山間地域」の流域では，気象災害に対する脆
弱性は極めて深刻な状況である。食料・農業・農村基本法第 35 条によれば，中山間地域は，「山間地及びその周辺の地域その他の地勢等の地理的条件が悪く，農業の生産条件が不利な地域」として規定される 5)。
2015 年において，中山間地域は，日本の総土地面積の 73%（2,741 万 ha），人口の 11%（1,420 万人），耕地
面積の 41%（184 万 ha）をそれぞれ占めた 5)。中山間地域の流域には森林が広く分布し，国土の保全や水源の涵養など多面的な機能を有している。日本人と森林の関わりの歴史を紐解くと，かつては深刻な森林消失の時代（飛鳥から平安時代中期・戦国時代の終焉後・明治時代と太平洋戦争中，および戦後）があった 6)。
これに対して，我々は現在，非常に豊かな森林資源を有している。この主たる要因は，恵まれた温暖湿潤な気候条件，戦後の積極的な造林，外国産の安い木材の輸入，および建材や燃料としての需要の低下による林業の衰退にある 6)。しかしながら，山腹斜面のほぼ全部が成長した樹木で覆われている現在の森林では，山腹崩壊が発生すれば必ず流木が生じる可能性がある 7)。潅木にわずかな高木が混じる林相であった，かつての森林では生じえなかった事態である 7)。
中山間地域の流域では，近年の社会構造の変化（過疎化や少子高齢化）と気候変動により，人と生態系の関わりの均衡が不安定なものへと変化している。この仕組みは，様々な自然的・社会的な因子が相互に影響を与えるフローから成立している。筧（2019）8)は，地域において様々な問題が生じる負の連鎖構造を「持続可能な開発目標（SDGs）」の各目標に紐づけて整理した。中山間地域の流域における問題は，筧が提唱する「環境破壊ループ」として次の 7 項目により説明される。すなわち，①地場産業の衰退（農業・林業・観光業他）により耕作放棄地や荒れた林地が増加し，里山（森・水）の環境を悪化させる。②地域内の人口減
少は，空き家・空き地・耕作放棄地の増加の原因となる。③地域内の消費の減少は，エネルギー消費や廃棄物増加を促し，公共交通を減少させる。④管理が行き届かない農地や森林は，温室効果ガスの吸着効率を悪くする。⑤上述④の状況は，温室効果ガスを増加させ，気候変動に影響を与え，ゲリラ豪雨や猛暑など異常気象を引き起こす。⑥異常気象は，自然災害の被害を増加させ，地場産業をさらに衰退させる。⑦里山の荒廃は，動植物の生物多様性を低下させ，地域の魅力の低下と地場産業の衰退を招く 8)。
本稿は，近年，豪雨と豪雪に見舞われた，典型的な中山間地域である，岐阜県高山市の大八賀川（だいはちががわ）流域を対象に，人・森林・気象災害の現状と関わりをまとめ，問題解決を促すための新たな観測
データや情報の有用性と課題点，および将来展望を議論する。

2. 大八賀川流域における人・森林・気象災害の現状と関わり
2.1 流域の概要と現状
大八賀川流域（以後，流域と記述）は，日本で最大の面積を有する岐阜県高山市（約 2,178km2）9)の中心
市街地より東に位置する（Fig.1(a)）
。大八賀川は，神通川水系の一級河川であり，高山市三福寺町において宮川と合流し，富山県では神通川となって富山湾へ注ぐ。上流から順に生井川・米渓川・元服川・山口川の支流と合流する。流域面積は 60.4km2，集水面積は 21.1km2，流路延長は約 20km である 10)。流域は，高々15km の水平距離の範囲において，西の海抜 590m から東の海抜 1,595m へと急激に標高が高まる山岳地形である（Fig.1(b)）
。流域の南側に位置する河川は飛騨川水系であり，木曽川へ合流し伊勢湾へ注ぐ。中流の大11

島町において，治水を目的とした大島（おおじま）ダムが計画中である 10)。
流域の主な植生は，上流域：落葉広葉樹林・カラマツ林・草地（スキー場・牧場），中流域：スギやヒノキの植林地（常緑針葉樹林）
・落葉広葉樹林，下流域：植林地・水田・畑である（Fig.1(c); JAXA: 高解像度
土地利用土地被覆図 ver.16.0911）, 12））
。特に，南斜面では落葉広葉樹林，北斜面ではスギ・ヒノキの植林地が広く分布する（Fig.1(b,c)）。流域を含む高山地区には，国有林はなく，民有林の針葉樹の人工林が 40.4%，
民有林の針葉樹の天然林が 14.5%，民有林の広葉樹の天然林が 41.7%をそれぞれ占める（Table 1）9)。
Table 1. Forest composition in Takayama as of March 20199).
Total area (ha)Takayama area
Whole city

9,726
119,688

Privately owned forest (ha)Planted forest
Natural forest
Conifer Broadleaf Conifer Broadleaf
3,933
12
1,408
4,056
45,301
138
8,747
60,141

State forest (ha)OthersTreeless land etc.
316
5,358

0
80,411

流域は，旧大野郡大八賀（おおはちが）村の領地であり，1955 年に高山市へ編入された 9)。流域の歴史は古く，漆垣内町（うるしがいとうまち）には，少なくとも平安時代から鎮座する四天王神社と，豊臣秀吉の命を受け三木氏を攻略し飛騨を平定した（1585 年），金森長近が入国の際に築城した鍋山城跡，三福寺町（さんふくじまち）には，保延から治承（1135〜1181 年）にかけて平家が在城した三仏寺城跡がある 13,14,15,16)。
居住域は，下・中流域に分布する（海抜 560〜約 800m）（Fig.1(c)）。高山市の総人口は，2020 年 3 月 31 日
現在，86,905 人であるのに対して，流域の人口は，7,878 人であった。山口町を除き，2005 年から 2020 年に人口減少が広域的にみられた。特に，中流の 3 町（滝・岩井・大島）における，人口減少率は 30%を超えた（Fig.1(d)）17)。ただし，人口減少率は，厚生労働省大臣官房統計情報部（2010）18)を参照し，補正した。
流域の小学校（3 校）と中学校（1 校）の児童生徒数は，2016 年度の 736 人と 383 人から 2020 年度の 668
人と 316 人へ，それぞれ減少した 9)。
2.2 人と森林の関わり
高山市を含む飛騨地方では，金森氏により熱心な林業経営が行われ，多くの木材が飛騨川・馬瀬川・宮川・庄川を川下げで送られた 19)。また，金森氏の出羽国への転封と江戸幕府による直轄地化（1692 年）以降も14)，荒廃の進んだ飛騨国内の山林に植樹令が出される（1721 年）など，林政は重視された 13), 20)。明治時代には，流域に村営苗圃が設置され，植林が奨励された 13)。
全国土地利用データベース Web 版（LUIS Web）の画像データ（土地利用図）21), 22), 23), 24)によれば，近世末（1850 年頃）
・明治/大正期（1900 年頃）では，流域は広葉樹林が広く分布した。その後の 1955 年に撮影された空中写真によれば，流域の中・上流域では，非森林が広範囲に分布したことが見てとれる 25)。これは，第二次世界大戦中および戦後の必要物資や復興用資材として伐採された影響と考えられる。その後，戦後の国策として全国的に推進された拡大造林（植林事業）26)に関連して，スギ・ヒノキ・カラマツ等の人口林が増加し，昭和中期（1950 年頃）では，広葉樹林の減少と混交樹林の増加が見られた。昭和末期（1985 年頃）
では，流域は混交樹林が広く分布した。このように，現在，流域に分布する森林は，戦後に成立した二次林と植林地であると推測される。この推測は，流域の上流と中流にそれぞれ位置する，落葉広葉樹林とスギ・ヒノキの植林地の生態系観測サイト 27)における林齢は，それぞれ約 40 年と約 70 年であることを示した年
輪年代学的手法の結果 28), 29)により支持される。
近年では，林業の活力はかなり低下している。高山市の全産業の従業者数（公務を除く）は，2016 年において，44,511 人であったのに対して，農林漁業従業者はわずか 800 人（1.8%）であった 9)。林家数は，2015
年において，4,426 戸であった。このうち，所有規模が 5ha までの林家が 48.8%を占めた 9)。市内総生産は，2012 年の約 3,342.6 億円から 2017 年の約 3,642.1 億円へと増加した一方，林業が占める割合は 0.4%であった。2012 年の約 14.5 億円から 2017 の約 13.6 億円へと減少した 9)。一方，森林の多面的機能の管理を目的に，流域では下・中流域を中心に，間伐等作業実施が 2000〜2018 年に多地点で行われた 30)。
流域では少子高齢化による過疎化が著しく進行し，所謂，森林が提供する供給サービスについて，人と森林の関わりが著しく低下している。一方，文化的なサービス（レクレーションや地域の精神的な伝統文化に12

資する利用）や里山の具体的な利用（薪炭用木材や山菜の採取など）については，詳細な社会統計データがないため，人と森林の関わりの変化は不明である。
Fig.1 (a) Location of the Daihachiga River Basin in
Gifu Prefecture. (b) Map of the Daihachiga River Basin.
(c) Land cover and land use map of the river basin. (d)Population reduction ratio for various locations in thebasin from 2005 to 2020. Land information (e.g., aboutmunicipal boundaries, rivers, railroads, stations, anddams) was obtained from the Ministry of Land,
Infrastructure, Transport and Tourism (2020) 31). We
used the “ALOS World 3D-30m” (AW3D30) digitalsurface model with a 30 m spatial resolution32). Black
contour lines show intervals of 100 m.

13

2.3 人と気象災害の関わり
大八賀川流域では，近年，令和 2 年 7 月の豪雨および，平成 26 年 12 月 17 日からの大雪に伴う気象災害が生じた。これらの気象災害は，後述の高山試験地において長期連続的な気象観測が行われている 1996 年
以降，甚大な事象である。
2.3.1 令和 2 年 7 月豪雨
令和 2 年 7 月豪雨とは，2020 年 7 月 3 日から 8 日にかけて，日本付近に停滞した前線の影響により，暖かく非常に湿った空気が継続して流れ込み，九州南部・九州北部地方・東海地方・甲信地方を中心に生じた大雨である。これらの地域では，24・48・72 時間降水量が観測史上第 1 位の値を超えるなど，7 月の月降水量平年値の 2 倍から 3 倍を記録した。この大雨に関して，気象庁は，熊本県・鹿児島県・福岡県・佐賀県・長崎県・岐阜県・長野県の 7 県に大雨特別警報を発表した 33)。高山市では，7 月 8 日午前 6 時 30 分に特別警報が発表され，同日午前 11 時 40 分に解除された。また，7 月 7 日午前 8 時 15 分に土砂災害警戒情報が発表され，7 月 9 日午後 1 時 30 分に解除された。
岐阜県川の防災情報によれば，7 月 6 日から 8 日までの顕著な時間雨量は，中流域の岩滝において，7 月
8 日午前 3 時から 4 時に 45mm であった 34)。同時刻における，大八賀川の源流付近に位置する高山試験地（北緯 36°8’34”，東経 137°25’20”，海抜 1,342m; Fig.1(b)）27)と，流域の下流付近に位置する高山特別地域気象観測所（北緯 36°9’22”，東経 137°15’12”付近，海抜 560m; Fig.1(b); 以後，高山アメダスと記述）の時間雨
量は，ともに 12.0mm であった。この時刻前後における時間雨量のピークは，高山試験地では午前 2 時から
午前 3 時の 29.5mm35)，高山アメダスでは午前 6 から午前 7 時の 15.5mm であった。7 月 7 日から 9 日までの累積雨量は，高山試験地が高山アメダスと比べて 2 倍多い約 300mm であった。7 月 7 日深夜から 8 日早朝までの時間雨量は，高山試験地が高山アメダスと比べてより多い時間帯が長く続き，高山試験地は高山アメダスと比べて，より早い時間帯（7 日深夜）に降雨が多かった（Fig.2）。

Fig.2 Hourly rainfall and cumulative rainfall at (a, c) Takayama field station and (b, d) Takayama AMeDAS from 7 July
2020 to 9 July 2020. (e, f, g) Live camera images taken at the nearby Kaji bridge (Fig.1(b)). Images were provided by
Takayama Printing Co., Ltd36). The time and date of the image download are shown in each image.

14

流域の下流に位置する，三福寺（北緯 36°09’16”，東経 137°15’33”付近，海抜 559m; Fig.1(b)）における，
7 月 8 日の河川水位のピーク（午前 7 時; Fig.3）と，上流に位置する高山試験地（午前 2 時から 3 時）および，中流に位置する岩滝における時間雨量のピーク（午前 3 時から 4 時）には，それぞれ 4〜5 時間と 3〜4
時間の差がみられた。

20

3.0

water level (m)Fig.3 Water level at Sanfukuji (black line, left y-axis)
and hourly rainfall at Takayama Field Station (bluelines, right y-axis) from 1 to 15 July 2020. Water level
data were provided by Gifu Prefecture.

0

3.5

2.5

40

2.0
60

1.5
1.0

80

0.5
0.0
2020/7/1

2020/7/3

2020/7/5

2020/7/7

2020/7/9 2020/7/11 2020/7/13 2020/7/15

Precipitation @ Takayama Field Station (mm)Sanfukuji

4.0

高山市では人的被害はなかった。しかしながら，土砂流出や山腹崩壊（計 2.0ha）が計 12 箇所において発生した。流域では，岩井町地内と滝町地内において土砂流出と，岩井町地内において山腹崩壊（1.0ha）が発生した（Fig.4）。飛騨高山スキー場では土砂崩れが発生し，関連施設が全壊した 37)。同スキー上に通ずる県道・岩井高山停車場線は，複数箇所で土砂崩れが発生し，9 月初旬まで通行止めが続いた。大八賀川では，漆垣内町と三福寺町において，支流の生井川では，岩滝町において，護岸が被災した。三福寺町や滝町では，溢水により一部破損・床上浸水・床下浸水が計 5 棟生じた 38)。この他，道路（陥落・法面崩壊・路肩崩壊）
・
農地（冠水・法面崩壊・土砂流入）・公共施設被害（全壊）・農業用施設被害（用排水路崩壊・埋没）・パイ
38)
プハウス被害（全壊）・携帯電話通信障害が報告されている 。

Fig.4 (a) Driftwood in the Namai River (photo taken
on 31 July 2020). (b) Sediment discharge in Takimachi (photo taken on 20 July 2020).

2.3.2 平成 26 年 12 月 17 日からの大雪
2014 年（平成 26 年）12 月 16 日から 18 日にかけて，日本付近の強い冬型の気圧配置により，西日本から東北地方の日本海側や北海道では，平地を含めて大雪になった。特に，北海道では暴風雪となり，太平洋側の平地でも積雪した地域があった 39)。高山試験地では，12 月 17 日に 43.7cm の降雪を，翌日に最深積雪
129.8cm を観測した（積雪深による自動計測）35)。高山アメダスでは，12 月 17 日に 46cm の降雪を，翌日に最深積雪 87cm を観測した 40)。また，2014 年 12 月の降雪の深さ月合計は，統計期間（1953 年 12 月から 2020
年 12 月）において，第 3 位の 215cm であった 40)。
高山市では，倒木により，ピーク時に約 15,000 件の停電と 62 件の断水，住宅・事務所・公共施設・文化
財・農業用ハウスの破損などが生じた 41)。流域の中流の滝町（たきまち）に位置する常緑針葉樹林の観測サ
イト（スギ・ヒノキの植林地：TKC サイト; 北緯 36°8’24”，東経 137°22’15”付近，海抜 785m; Fig.1(b)）27)では，定期的に毎木調査を行なっている，0.15ha の永久コドラート内の 35%（150 個体）が幹折れ・幹曲がり・
枝折れ・根返りの冠雪害を受けた 42)。2014 年 12 月岐阜県飛騨地方雪災害調査（速報）によれば，倒木被害の拡大の原因は，12 月 12 日から 15 日にかけての降雪と寒暖の差，12 月 16 日の 0〜1℃の着雪しやすい湿雪，12 月 17 日から 19 日の強い寒気と大雪であると推測された 43)。

15

以上のように，流域では豪雨と豪雪により物的被害が多く生じた。居住域の多くは，高山市の防災ハザー
ドマップ 44)において，「土砂災害警戒区域」に指定されている。事実，Fig.4(b)に示される土砂流出地点は，「土砂災害特別警戒区域（土石流）」と「土砂災害警戒区域（土石流）」に指定され，その危険性が指摘されていた。記録が残る限り大八賀川では，1702 年 6 月 10 日・1920 年 6 月 28 日・1922 年 7 月 5 日・1934 年 6月 29 日・1957 年 7 月に洪水被害（橋が落ちるなど）を受けた 13)。

3. 新たな観測データや情報をどのように役立てるか？
大八賀川流域では，官公庁や研究者などにより継続的に取得された社会統計や地上観測データは，人・森
林・気象災害の現状と関わりの説明を可能とした。しかしながら，人口減少と気象災害に対するリスクが加速する中山間地域では，流域の生態系の変化をより詳細に，リアルタイムに，かつ省力的にモニタリングするシステムが今後強く求められる。
これを達成するためには，①無人センサーによる観測，②衛星センサーやドローン（無人飛行機）による先進的なリモートセンシング観測，③インターネット上における市民が関与した情報の解析（ソーシャルセ
ンシング）など，新たな観測データや情報を積極的に利用した解析や評価を加速化させる必要がある。以下に，これらの有用性や課題点を考察する。
3.1 無人センサーによる観測
近年では，災害を監視するセンサーが全国に設置され，無人で観測されたリアルタイムの河川水位やライ
ブカメラ画像を平時より官公庁などのウェブサイトから容易にアクセス可能になった（例えば，一般財団法
人国土技術研究センター（2020）45））。流域では，雨量計（前述の三福寺 1 箇所）と危機管理型水位計（4 個所）による観測が行われている。最新の情報は，インターネット上において入手可能である 46)。
今後は，第 5 世代移動通信システム（5G）の整備など ICT（情報通信技術）や IoT（モノのインターネッ
ト）の進化により，現在と比べて多地点，多岐の項目に渡る詳細な観測データの取得が期待される。また，
例えば，Bluethooth を介したワイヤレスの簡易な計測器の技術発展は，特に観測環境の制約や維持管理の労力不足が懸念される中山間地域では，大いなる利点をもたらすであろう。しかしながら，これらのセンサー
ネットワークにより得られる所謂，「ビッグデータ」は，点群である．このため，各観測地点間の空間的な隔たりを埋める，面的な観測データや情報が必要となる。
3.2 先進的なリモートセンシング観測(a) 高空間分解能・高頻度観測衛星
近年の衛星に搭載された光学センサーの技術発展は，以前と比べてより高い空間解像度を持って，災害の発生前後の地表面の様子を広域的かつ詳細に観測可能とした。特に，中山間地域の流域では複雑な地形とそれに起因した土地利用被覆を詳細にとらえることが重要である。光学センサーは，植物季節や土地被覆の変化を生態学的な解釈を持って観測できる利点を持つ。
令和 2 年 7 月豪雨について，土砂流出が生じた滝町付近を対象に，10m の空間分解能を持つ Sentinel-2A/B
衛星により観測された RGB 合成画像を Fig.5 に示した。土砂流出地点付近において，豪雨後に植生被覆が減少した様子が良くみてとれる（図中，点線の丸）。Sentinel-2A/B は，2015 年と 2017 年にヨーロッパ宇宙機関より打上げられた極軌道衛星である。現時点では，同一地点を 5 日ごとに観測するが，将来的には 4 機体制となり，観測頻度は 2 日程度へ向上する 47)。これまでの同様な衛星センサーの観測頻度は，Landsat シ
リーズ衛星が 30m の空間分解能を持って 16 日ごと，Terra と Aqua 衛星に搭載された MODIS センサーが250〜500m の空間分解能を持って 1 日ごとであった。このため，Sentinel-2A/B 衛星の登場は，革命をもたらしたと言っても過言ではない。しかしながら，光学センサーは，雲被覆や大気のノイズの影響を受ける欠点を持つため，Fig.5 に示されるように，災害発生直後の観測データを得られていない．約 40 日経過して，ようやく快晴条件の衛星データを得られた。

16

Fig.5 RGB composite images of Taki-machi observed on (a) 29 June 2020 (before torrential rains) and (b) 18 August2020 (after torrential rains). Arrows show the approximate location of the photograph in Fig.4(b). Images were obtained
from Sentinel-2A/B satellites, and we used the Sentinel Application Platform (SNAP) 48) for atmospheric correction. We
used the AW3D30 digital surface model with a 30 m spatial resolution 32). White contour lines are at 10-m intervals.
この欠点を解決する方法として，Miura and Nagai (2020) 49)は，空間分解能は低い（1km）が，同一地点を超高頻度（日本付近では，2.5 分ごと）に観測する静止気象観測衛星ひまわり 8 号 50)のデータを解析し，平成 29 年 7 月九州北部豪雨と平成 30 年 7 月豪雨に起因した植生の変化を検出した。この事例研究は，今後計画される，静止衛星に搭載する光学センサーの空間分解能の飛躍的な向上（10m 以下）51)に対する期待を高める。現時点では，高空間分解能（例えば，10m）を持って高頻度な（例えば，2.5 分ごと）衛星観測は不可能であるが，この衛星観測は将来的には可能となり，光学センサーが持つ最大の欠点である雲被覆の問題が解決される。
(b)ドローン
現時点においては，人的資源・蓄電池の容量・法的規制などの問題により困難ではあるが，複数機のドローンを用いた多地点における完全自動飛行観測は，流域の生態系の変化を詳細に検出するための有用な手法になると考えられる。平成 26 年 12 月 17 日からの大雪について，1 地点を対象とした 1 度だけの観測ではあるが，TKC サイトを対象にドローンを用いて撮影した空中写真の解析により作成され SfM（Structurefrom Motion）点群画像（2016 年 10 月 21 日撮影）を Fig.6 に示した 42)。冠雪に伴い生じた倒木による森林構造の変化を三次元的に良くみてとれる。
Fig.6 SfM (Structure from Motion) point clouds at site TKC(Japanese cedar and cypress afforestation) (revised from Nagai
et al. (2018)42)).

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ドローンによる調査は，従来の有人航空機などを用いた大規模な調査と比べて，迅速性・経済性・柔軟性に優れている。法的規制があるため現時点ではシステムの真価を十分に発揮できてはいないが，遠隔地からインターネットを用いて，ドローンの飛行ルートの設定や制御・クラウドサーバー上へのデータ転送を可能とする，完全自動運用型ドローンシステム「SENSYN DRONE HUB」52)が既に開発されている。例えば，表層崩壊の危険度が非常に高いと推定される砂防監視上，重要な複数の地点に完全自動運用型ドローンシス
テムを設置し，河川や落石・植生の様子などを広域的かつ定期的に観測することは，前述の地上センサーと衛星によるリモートセンシング観測の空間的な隔たりを補完する点において有用であると考えられる。
3.3 ソーシャルセンシング
Google Trends53)・Twitter・Mapillary54)など市民がインターネット上において関与した情報の解析は，人・
森林・気象災害の関わりをリアルタイムで理解するために有用であると考えられる。
(a) Google Trends
Google Trends は，ある対象期間における検索語のトレンドを相対的に調査できるツールである。0 から
100 の値で表現され，100 が最もトレンドが上昇した日時を示す。例えば，時系列的なデータの特徴を活かし，花粉の放出や蚊の発生に関して，緯度の傾度に沿った時空間分布の特徴が調査されている 55)。令和 2 年
7 月豪雨について，岐阜県を対象に“高山市 被害”を検索語とした Google Trends の日々の時間変化を Fig.7に示した。トレンドは，気象庁が高山市に対して特別警報を発表した 7 月 8 日午前 6 時 30 分より前の，午
前 4 時より上昇し，8 日の夜まで高い値を継続的に示した。流域の上・中流における降雨が強かった 8 日の未明の時点において，人々の関心（不安）が非常に高かったと推測される。しかしながら，トレンドの絶対数は不明であり，検索目的を知ることはできない。また，トレンドの集計範囲は，日本では都道府県が最小単位である。このため，流域の人々が直接的に関与した情報を正確に評価できず，他の地域を対象とした検索が含まれる可能性も考えられる。くわえて，時間ごとのトレンドは，一定の時間が経つと検索できなくなるという問題点がある。
(b) Twitter
Twitter は，ソーシャル・ネットワーキング・サービス（SNS）の一つであり，日本語では 140 文字以内のテキストや画像などを利用者がツイート・閲覧・リツイートする。テキストを構成する各語彙（形態素）の相互の関係（ネットワーク）を分析することにより，市民の興味関心や感情を評価できる。このため，マーケティングや観光動向などを対象とした応用研究が盛んに行われている 56), 57), 58)。令和 2 年 7 月豪雨について，2020 年 7 月 7 日から 2020 年 7 月 10 日における，“豪雨”と“高山市”を検索語としたツイートの解析
により集計した形態素（単語）と形態素のネットワークを Fig.8 に示した（重複とリツイートを除いた 84 ツ
イートが対象）。氾濫・通行止め・大雨被害・支援などに関する形態素が多くみてとれる。
スマートフォンを利用した SNS は，情報爆発やデマ 59)，真偽不明な情報の拡散などの問題がある一方，通信容量が小さい，常時商用電源を必要としない，対話型の情報発信・受信が可能であるという利点を持つ
60)。このため，特に非常事態において，リアルタイムの情報を広域的かつ迅速に収集可能な有用なツールであると言える。しかしながら，中山間地域のように人口が希薄であり，若年層と比べて高齢層の割合が高い
地域では，SNS の利用者が少ないという問題点がある。
Fig.7 Google Trends of “Takayamacity and damage” in Gifu Prefecturefrom 8 to 14 July 2020. Data wereaccessed on 14 July 2020.

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Fig.8 (a) The top 28 morphemes (nouns) and (b) the morpheme network (nouns, verbs, and adjectives). We used the R
software package referred to in Yamamoto et al. (2017)61) and Ishida (2018)62) for the statistical analysis.
(c) Mapillary
Mapillary は，ドライブレコーダーやウェアブルカメラなどを用いて道路・登山道・鉄道・航路・航空路上
における，位置と時間情報付きの風景写真をアーカイブする，ウェブサイト上のプラットフォームである。
Mapillary は，クリエイティブ・コモンズ・ライセンス「表示−継承 4.0 国際」の下（CC BY-SA 4.0）63)，誰もが閲覧に止まらず，従うべき条件の下，営利目的を含めて，公開データの複製・再配布・改変が保証されている。画像データを収集・アップロードするユーザーの主たる動機付けは，世界中の道路などの踏破である（趣味的である）と推測されるが，シチズンサイエンスの一種と言っても過言ではない。
流域でも，関係者により複数の時期に撮影された主要道路沿いの画像が公開されている（Fig.9）。公開されている画像と現在の様子の比較により，植生（土地被覆）の変化を詳しく検出し，前述の衛星リモートセンシング観測の地上検証値としても利用できる。しかしながら，年々変化や季節変化を考慮したデータ取得が行われていないという問題点がある。今後，撮影頻度を増やすために，流域を定期的に巡回する公用車などの協力を得たデータの収集・アップロードが必要である。また，Mapillary において，画像から道路標識や植物などを機械学習（ディープラーニング）により自動判別可能ではあるが，生態系の変化（例えば，土地被覆変化や植物季節）を同様に自動検出するアルゴリズムの開発も重要な課題である。

Fig.9 Images published on Mapillary54) near the spot of sediment discharge (Fig.4(b)).

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4. 将来展望
本稿において例示した，令和 2 年 7 月豪雨や平成 26 年 12 月 17 日からの大雪のような気象災害は，非常に残念ながら，毎年，日本の中山間地域の流域のどこかで発生してもおかしくない状況である。被害を未然に防ぐ，あるいは低減するためには，平時からの高い防災意識と，迅速な危機回避行動が重要であることは言うまでもない。けれども，中山間地域の流域の住民は，居住地周辺だけに止まらず，流域全体（少なくとも，上流域）に目を向けた危険性の認知とリスク管理も必要であると考えられる。危険の要因としては，例
えば，近所に崖がある，急峻な地形を勢いよく流れる小川があるなど，五感により体験可能な，理解しやすい項目がある。各地方行政が提供するハザードマップは，危険性の理解を視覚的に大いに助ける（例えば，高山市役所（2020）44））。一方，流域の人口減少や社会構造の変化による働き手不足により管理が行き届かない森林が増え，流木被害が増大するなど，実は地域社会が自ら危険性を高めている，五感では体験困難な，
理解しにくい項目もある。
本稿をまとめるにあたり，当該研究の今後の方向性として，次の 3 項を提案したい。
(1)様々な観測データや情報の統合化・地図化「3. 新たな観測データや情報をどのように役立てるか？」で述べたように，我々は，新旧問わず膨大な観測データ（自然科学データ）と市民が関与した情報（社会データ）を入手できるようになった。しかしながら，流域を対象とした，各項目の相互の関連性や全体像の理解・観測データと市民が関与した情報の繋がりの理解・全てのデータを統合的かつ視覚的に表現するための地図作りは，不十分な状況である。まさに，岸（2013）64)が提唱する，「流域思考」（流域をベースに土地を区分けした流域地図に基づき，地域の自然保
全・災害対策・環境危機をめぐる地球規模の課題・文明の方向までを考える思考）の実行である。このとき，個々の現象の過程の理解は乏しくなるが，AI やディープラーニングを導入し，新たな視座に立った大胆な解析も必要であるかもしれない。
(2)過去・現在・将来をつなぐ解析・評価
上述(1)と関連して，現時点における最先端の技術と詳細な観測データや情報に基づいた解析や理解が流域の問題を普遍的に解決するわけではない。温故知新の視座に立った取り組みも必要である。このとき，オンラインでは公開されていない，流域を対象に取得された過去の観測データや知見のレスキューは，重要な課題である 65)。特に，詳細な社会統計データがない，地域の精神的な伝統文化や里山の具体的な利用などに関連する情報（記録や記憶）の収集は，流域における人と生態系の関わりの長期変化を評価するために重要である。流域の過去を知る先人や，流域を対象に業務を行う大学などの技官職員は，今後ますます減少の一途を辿る。待ったなしの危機的状況である 65)。
(3)流域の将来像を意識した研究とステークホルダーとの対話
問題の当事者である，流域の全ての住民や地域行政（ステークホルダー）がどのような流域の将来像を描くのか?。グランドデザイン（全体構想）を意識した研究が重要である。例えば，水循環に着目すると，近年，人間活動との相互関係を取り扱う「社会水文学」という学問分野が体系化されつつあり，この思想は参考になる 66), 67), 68)。2020 年 7 月に社会資本整備審議会（2020）69)が推進した「流域治水」を例に取ると，気候変動の影響や社会状況の変化等をふまえ，流域全体で水害対策を行うとしている。これは，水害対策という一方向での物事の捉え方であり，従来の学問体系と同様な思考である。ただし，実際の流域において「流域治水」を行った場合，例えばこれまでとは異なる氾濫形態となり，流域内での物質循環が変化し，生態系へ影響を及ぼすことが予想される。この生態系への影響を最小化させるには，「流域治水」の方法も再考しなくてはならない。このように対象とする物事の相互関係を踏まえた議論を行う必要があるという考え方
が「社会水文学」である。ただし，流域で議論すべきことは，上述で例に取った水害や雪害など諸現象に対する防災・減災や，国連の「SDGs」で示されているように持続可能な流域の実現に向けた環境保全など多岐に亘る。
これらの手助けとして研究者は，社会シナリオを意識した解析・評価に基づき，流域を構成する市区町村

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との協働を実施，時には，提言することも重要ではないだろうか．前述のように，我々は「気候危機」に直面しており，我が国では 2018 年 12 月 1 日に気候変動適応法 70)が施行された。この法律が示すように，我々は，これ以上気候変動が促進しないように緩和努力を推進する必要がある。その一方で，「気候危機」の状
況下における，持続的な流域を実現するために，現況への適応も必要である。このような考え方は，「気候危機」に対してだけではなく，人口減少・過疎化など社会変化に対しても同様に当てはめる必要がある。今後は，特に，with コロナや post コロナ（感染症の拡大防止対策）を意識した，パラダイムシフトも要求されるであろう。
上述の 3 項を早期に実現し，来たる気候危機に立ち向かうキャパシティービルディング（能力構築）の一助として本稿が役立つことを願って止まない。最後に，災害に遭われた方々に対して心よりお見舞い申し上
げると同時に，今後，凄惨極まりない災害が起きないことを切に祈って本稿の結びとする。

謝辞
岐阜県より河川水位データの提供を受けた。本研究に用いた全国土地利用データは，北海道教育大学 氷見山幸夫教授および，愛知大学 有薗正一郎教授によって作成され，国立研究開発法人 国立環境研究所 地球環境研究センター 地球環境データベース上の LUIS Web から提供されたものである。編集者及び匿名の査読者より，本稿の改訂に関して建設的な意見を頂いた。記して感謝の意を表する。
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https://www.city.takayama.lg.jp/kurashi/1000021/1000119/1000847/1000954/1000968.html（参照：2021/1/23）
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